06.04.2018

Analyse: AI erobert langsam KMU und Institutionen

In Österreich ist das Interesse an AI voll entbrannt. Noch kennt man in erster Linie Projekte der großen Konzerne. Doch auch KMU und öffentliche Einrichtungen nutzen die Technologie, trauen sich aber noch kaum aus der Deckung. Und alle brauchen das Knowhow der Startups.
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AI
(c) fotolia.com - phonlamaiphoto - Die Zukunft spricht AI.

Bei Menschen wie Jai Menon gehört der Optimismus zur Jobbeschreibung: „Wir haben die Vision, dass 2018 beim Arztbesuch nicht nur eine Gewebeprobe entnommen wird, sondern nach einer Genanalyse auch gleich die individuell richtige Therapie begonnen werden kann“. Menon war beim Gespräch mit dem Brutkasten in Austin, Texas, vor rund zwei Jahren Forschungschef des US­-amerikanischen IT­-Konzerns Dell und arbeitete gemeinsam mit seinem Team an der dafür notwendigen Infrastruktur. Menon, heute beim Unternehmen Cloudistics, setzte sogar noch eins drauf: „Genanalyse wird bald günstiger sein, als die Toilette zu spülen – das Zitat ist aber nicht von mir“. In der dafür notwendigen Analyse von riesigen Datenmengen in Kombination mit Formen der künstlichen Intelligenz (AI) oder des kognitiven Computings, wie es immer öfter heißt, steckt unglaubliches Potenzial: für IT­-Firmen, für die Wirtschaft generell, die Gesellschaft und natürlich jeden Einzelnen – wie gerade die medizinischen Einsatzmöglichkeiten zeigen.

+++Artificial Intelligence: Können Maschinen kreativ sein?+++

AI: Weiter Weg, um die Medizin umzukrempeln

Diesen Visionen lässt sich bislang auch wenig entgegensetzen, denn viele Konzepte sind ja noch lange nicht so umgesetzt. „Alle stehen hier am Anfang“, sagt Isabell Kunst. Sie ist CEO des österreichischen Unternehmens Xephor Solutions und befasst sich mit allgemeiner künstlicher Intelligenz. Das Unternehmen kann seit vergangenem Jahr von den Umsätzen leben und versucht dabei nicht, mit ausgefeilten Algorithmen riesige Datenbanken zu durchsuchen, sondern mit den Programmen die Arbeitsweise des menschlichen Gehirns selbst nachzuempfinden und so kreativere und neuere Lösungen zu finden als mit anderen AI-Ansätzen. Und obwohl es noch ein weiter Weg ist, bis AI die Medizin so richtig umkrempelt, will sich Xephor Solutions strategisch trotzdem genau um diesen Bereich kümmern. Das Interesse für die neuen Technologien ist nun auch in der österreichischen Wirtschaft angekommen. Für die Wirtschaftskammer berät Kunst Unternehmen in Sachen künstlicher Intelligenz: „2016 war die Nachfrage kaum vorhanden. Das hat sich geändert“.

Künstliche Intelligenz als „heißes Eisen“

Diese Dynamik sehen auch andere: „Künstliche Intelligenz ist gerade ein heißes Eisen“, sagt zum Beispiel Klaus Schmid, Österreich-Chef des IT-Unternehmens NTT Data. Das Unternehmen bringt als Systemintegrator neben anderen Technologien auch AI in Unternehmen und war mit einer Masterclass Ende Februar beim AI Inside Summit in Wien vor Ort. Allein diese Veranstaltung hat gezeigt, dass AI auch ein Thema der heimischen Wirtschaft geworden ist. Nachdem also über Spracherkennung bis hin zu autonomem Fahren oder spielenden Computern bei Amazon über Google bis hin zu IBMs Watson die Rede war, ist AI nun auch hierzulande ein strategisch wichtiges Thema. „Die Idee für den Gipfel kam am Rückweg aus dem Silicon Valley“, erzählt Veranstalter Haimo Lorenz von Uberall Scene Development im Interview mit dem Brutkasten. Da in den USA schon so viel passiert sei, stellte sich ihm unweigerlich die Frage nach der Situation in Österreich. Hier denkt man zuerst an Projekte in den großen Unternehmen. „Die Umsetzung von AI-Projekten benötigt, genauso wie andere Technologien – zum Beispiel Robotics –, einen Hebel, der den Einsatz sinnvoll macht“, erklärt Gerald Dipplinger, beim Beratungsunternehmen PwC für neue Technologien zuständig.

2030 bis zu 15.7 Billionen US-Dollar an Wertschöpfung durch künstliche Intelligenz

Wenn sich beispielsweise nur ein Standardprozess mit der neuen Technologie vereinfachen lasse, dann sei das wirtschaftlich betrachtet manchmal einfach nicht rentabel. Je größer aber ein Unternehmen, desto größer sei oft der Hebel. Dann würden die Ansätze ihr volles Potenzial ausspielen. Das Potenzial ist in Zahlen gemessen enorm: 2030 wird AI weltweit mit 15,7 Billionen US-Dollar zur Wertschöpfung beitragen, so eine PwC-Studie. Dabei kommen etwa 6,6 Billionen US-Dollar lediglich durch höhere Produktivität zustande. Eine Studie von NTT Data wiederum kommt zu dem Ergebnis, dass bereits in den nächsten zwei Jahren etwa 75 Prozent aller Arbeiter mit intelligenten Assistenten arbeiten werden und dass bereits heute in der Forschung ein Großteil der Systeme zumindest in einem Bereich auf AI-Ansätzen beruht. Und natürlich werden die Systeme auch schon in der Wirtschaft genutzt. Dies zeigt etwa ein Blick in den Unternehmensalltag von PwC: AI ist längst in der Steuerberatung angekommen. Dabei werden alle Rechnungen automatisch analysiert – nur Auffälligkeiten landen in der Folge noch beim menschlichen Experten. Im Kern geht es darum, die Spezialisten nicht mit Standardprozessen zu beschäftigen, sondern sie für die Fragen freizuspielen, die so komplex sind oder interpretiert werden müssen, dass ein Computer damit allein nicht fertig wird. Die Computer lernen aber laufend, immer bessere Ergebnisse auszugeben und immer mehr Prüfungen selbst durchzuführen.

AI hält in Institutionen Einzug

An einem ähnlichen System arbeitet die österreichische Sozialversicherung. Sie verfügt über einen schier unglaublichen Datenschatz, den es nun gilt, im Sinne der Kunden mit AI zu nutzen. „In unserem ersten Projekt werden wir die Erstattung von Wahlarztkosten stärker automatisieren und damit die Abwicklung beschleunigen“, erzählt Martina Paul von ITSV, dem IT-Serviceprovider der Sozialversicherung. Mittels Texterkennung werde die AI die eingereichten Rechnungen und deren relevante Informationen erkennen und Leistungen plausibilisieren. „Das schluckt momentan noch sehr viele Arbeitsstunden“, sagt Paul. Es sind Beispiele ganz im Sinne der Wirtschaftlichkeit, und sie schließen dabei von vornherein auch die größte Angst aus. Zuletzt haben ja Prominente wie Stephen Hawking oder Elon Musk vor der Macht dieser Systeme gewarnt. „Das System darf nicht zur Blackbox werden“, sagt Gerald Dipplinger. Es müsse zwar selbst lernen, die Entscheidungsfindung bleibe dabei aber nachvollziehbar. Um dieses Verstehen geht es auch bei anderen Beispielen: „Der Berater holt den Anrufer emotional ab“, sagt Klaus Schmid über ein gemeinsames Projekt mit Wiener Wohnen. AI wird hier im Callcenter eingesetzt. Aber anstatt mit einem Computer zu sprechen, spricht der Anrufer mit einem Mitarbeiter, der sich um die emotionale Ebene kümmert. Das System hört mit und gibt auf Stichwort mögliche Lösungen aus.

„Ich brauche einen langen Atem und einen entsprechenden Use Case“

„Bei Wiener Wohnen gibt es über 3.000 Geschäftsprozesse. Ein Kundendienstmitarbeiter müsste alle kennen“, sagt Schmid. Mit Unterstützung muss es der Mitarbeiter gar nicht versuchen, sondern er liefert die emotionale Brücke zwischen Kunden und Unternehmen und stimmt den idealen Lösungsweg ab. Ist im Winter die Heizung oder ein Fenster kaputt, kann der Mitarbeiter mitfühlen, der Computer sagt aber, welche Schritte als Nächstes erledigt werden. Hier ist der Hebel längst groß genug für die erfolgreiche Integration von AI. Es ist ein großes Projekt für ein großes Unternehmen – Wiener Wohnen betreut 220.000 Wohnungen. Die Technologie stammt dabei vom Startup Deep Search. „AI ist grundsätzlich Open Source“, sagt PwC-Experte Dipplinger. Sie könne von jedem Unternehmen genutzt werden. Aktuell funktioniere es im Kontext großer Unternehmen aber am besten. „Ich brauche einen langen Atem und einen entsprechenden Use Case“, so Dipplinger. PwC hat etwa weltweit 237.000 Mitarbeiter und in Österreich immerhin noch knapp 1.000. Um diese freizuspielen, lohnen sich auch höhere Investitionen.

„KMU’s trauen sich noch kaum aus der Deckung“

Der Blick auf die Großen trügt allerdings: Wie NTT Data kooperieren viele Konzerne längst mit kleineren Anbietern. Dies werde sich noch verstärken, sagt Schmid. Die Systeme seien so spezialisiert, dass es dafür auch absolute Spezialisten brauche. Der Schein trügt auch deshalb, weil AI auch in den KMU längst angekommen ist. Hans Sailer, Österreich-Chef der Innovationsagentur Hyve, kommt als Initiator des M2M-Forums oft mit Unternehmen ins Gespräch. Aktuell hätten einige bereits AI-Projekte laufen. „Die KMU’s trauen sich aber noch kaum aus der Deckung“, sagt Sailer und verweist auf ein Projekt der Hyve-Tochter Tawny, wo es um das Erkennen von Emotionalität geht. Durchgeführt wurde es mit Unterstützung von Red Bull. Aufklärung kann hier der AI Inside Summit bringen, mit Beispielen wie dem Sachverständigenbüro Ernst Stibl aus Lunz am See. Das Unternehmen mit 150 Mitarbeitern untersucht Schäden an Autos und nutzt dabei auch AI. Bald soll es mehr Beispiele aus Österreich geben – ein nächster AI-Gipfel könnte aufgrund des großen Interesses sogar noch dieses Jahr stattfinden.

+++ Wo steht die Artificial Intelligence wirklich? +++


Dieser Artikel erschien in gedruckter Form im aktuellen Brutkasten Magazin #6

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Mitarbeiterbeteiligung - Werner Wutscher | (c) Luiza Puiu
Werner Wutscher | (c) Luiza Puiu

Transkribus ist eine KI-Plattform, die historische Handschriften automatisch erkennt. Entstanden ist sie an der Universität Innsbruck, heute ist sie als Europäische Genossenschaft organisiert und wird weltweit von Archiven und Forschenden genutzt. Ein Paradebeispiel für ein akademisches Spinoff, nur eben keines aus der Technik, sondern aus den Geisteswissenschaften. Genau solche Gründungen will ein neuer Ausgründungsrahmen künftig systematisch ermöglichen.

„SHAPE Austria“ wurde im Rahmen der ECN-Konferenz von Werner Wutscher (New Venture Scouting) und Sektionschef Elmar Pichl vom Bundesministerium für Frauen, Wissenschaft und Forschung (BMFWF) vorgestellt. SHAPE steht für Social Sciences, Humanities and the Arts for People and the Economy. Der Bericht ergänzt den Ausgründungsrahmen von 2024, der den Hochschulen erstmals einheitliche Standards für Spinoffs vorgab. „Da war der klare Fokus auf skalierbare, technologieorientierte Startups. Die Geisteswissenschaften, Sozialwissenschaften und Künste sind zu kurz gekommen“, sagt Wutscher. Das Ministerium habe den Rahmen komplettieren wollen.

27 Institutionen in der Arbeitsgruppe

Erarbeitet wurde der Bericht von November 2025 bis Juni 2026 mit einer Arbeitsgruppe aus 27 Institutionen, darunter 16 Hochschulen von der Universität Wien über das Mozarteum bis zur Kunstuniversität Linz. Dazu kamen Interviews mit 16 Einrichtungen, die bereits weiter sind, etwa dem britischen ARC Accelerator, der Erasmus University Rotterdam oder der Universität Köln.

Das Ergebnis sind elf Empfehlungen, sechs an die Leitungsebene der Hochschulen, fünf an Transferstellen und Career Center. „Um auch strategische Themen zu diskutieren, braucht man unbedingt auch die Leitungsebene, also die Rektorate für diese Diskussionen“, so Wutscher.

Andere Sprache, andere Strukturen

Der zentrale Befund: Gründungen aus diesen Disziplinen folgen einer anderen Logik. Sie entstehen selten aus einer Marktchance, sondern aus einem gesellschaftlichen Problem. Im Bericht ist von „Reluctant Founders“ die Rede, Menschen, die nicht primär ein Unternehmen aufbauen, sondern etwas verändern wollen. „Du musst sehr stark über die Wirkung reden, über den Impact reden, um die dann gut abzuholen“, sagt Wutscher. Empfohlen wird ein „Prinzip der Zweisprachigkeit“: nach innen Wirkungssprache, nach außen klassische Startup-Begriffe, damit Finanzierung und Netzwerke nicht verschlossen bleiben. Statt von Kund:innen spricht man dann von Audiences.

Strukturell sind SHAPE-Gründungen meist günstiger und schneller als Tech-Spinoffs: kein Labor, kein Patentierungsprozess, kürzere Validierungszyklen. Dafür braucht es niederschwellige, mehrstufige Begleitung und offene Rechtsformen. Statt der GmbH kann auch ein Verein, eine Genossenschaft oder ein Hybridmodell passen. „Wenn du einen Verein gründest, um Gesundheitspolitik zu promoten, brauchst du kein Labor“, so Wutscher.

Soft IP statt Patente

Ein eigener Schwerpunkt gilt dem geistigen Eigentum. Wo keine Patente entstehen, sondern Urheberrecht, Software, Daten oder Know-how, greifen die üblichen IP-Richtlinien nicht. Der Bericht empfiehlt getrennte Regeln für Hard und Soft IP mit deutlich günstigeren Konditionen und nennt als Benchmark die University of Bristol: 20 Prozent Beteiligung bei patentbasierten Spinoffs, fünf Prozent bei „IP light“, null Prozent ohne verwertbares IP. Leitprinzip: so offen wie möglich, so geschlossen wie nötig, inklusive Creative-Commons- und Open-Source-Lizenzen.

Weil die Wirkung im Vordergrund steht, sollen Hochschulen auch nicht auf Lizenzeinnahmen hoffen, sondern Impact messen. Anlage 1 des Berichts liefert dafür beispielhafte Indikatoren, von erreichten Nutzer:innen bis zu Impact Case Studies.

Netzwerk und gemeinsames Programm

Weil die Pipelines einzelner Hochschulen klein sind, empfiehlt der Bericht ein österreichweites SHAPE-Netzwerk nach dem Vorbild des britischen Aspect Network und ein gemeinsames Frühphasenprogramm, angedockt an bestehende Strukturen wie AplusB, ECN oder die Ludwig Boltzmann Gesellschaft. New Venture Scouting koordiniert dafür ein Jahr lang Quartalstreffen der Arbeitsgruppe. Dazu kommt die Forderung, Transfer und Gründung in Berufungen und Evaluierungen anzuerkennen, im Sinne der CoARA-Initiative, die von rein publikationsbasierten Metriken abrücken will.

Die Beispiele in Anlage 2 reichen von ArtWave, einem Startup zweier Opernsängerinnen für Stressreduktion und Burnout-Prävention, über die Praxissoftware freudio für Psychotherapeut:innen bis zur Kärntner Freiwilligenplattform inmojo. „Wir haben noch sehr wenige. Deswegen haben wir den Ausgründungsrahmen um Success Stories ergänzt, damit sich die Leute das vorstellen können“, sagt Wutscher.

„Da wären wir mit vorne dabei“

Für Wutscher ist der Zeitpunkt entscheidend: Die großen Fragen rund um KI, Ethik oder Medizin bräuchten interdisziplinäre Teams. Und beim SHAPE-Thema stehe ganz Europa noch am Anfang. „Deswegen wäre das jetzt so spannend, wenn wir das jetzt starten könnten. Da wären wir mit vorne dabei.“

Bleibt der Haken: das neue Universitätsbudget. Wutscher, der auch Vorsitzender des Universitätsrats der Universität Klagenfurt ist, nennt die Kürzungen einen „massiven Dämpfer“. Die große Herausforderung sei, „dass diese Einsparungen nicht dazu führen, dass Innovation und das Neue gedrosselt werden“. Gerade bei Entrepreneurship-Aktivitäten sei die Entwicklung zuletzt nach oben gegangen: Österreichweit gebe es mittlerweile 31 Forschungs-Spinoffs, 2024 waren es noch 25.

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