09.08.2024
KOMMENTAR

Am Ende wollen wir Menschen sein

Die technologischen Möglichkeiten werden immer größer. Die Nachfrage zieht aber nicht überall mit. Denn wir Menschen holen uns gerne Unterstützung, aber abschaffen wollen wir uns dann doch nicht.
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Am Ende wollen wir Menschen sein - brutkasten-Redaktuer Dominik Perlaki | (c) brutkasten / Hintergrund (c) Possessed Photography via Unsplash
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Was macht den Menschen zum Menschen? Diese uralte Frage versuchten im Laufe der Jahrtausende Vertreter:innen der unterschiedlichsten Disziplinen zu beantworten. Eine weitverbreitete Antwort lautet: Der Mensch ist dazu in der Lage, komplexe Werkzeuge zu entwickeln. Technologie ist der zentrale Faktor, der die Dominanz der Spezies Mensch auf dem Planeten – mit all ihren Implikationen – erwirkt hat.

Technologie ist es auch, die den Menschen immer wieder dazu gezwungen hat, seine Gesellschaftssysteme zu revidieren. Das begann schon mit dem ersten Pflug in der Jungsteinzeit. Seitdem waren es eins ums andere Mal große Erfindungen, die den Alltag und damit auch das gesellschaftliche Zusammenleben maßgeblich verändert haben.

In den vergangenen Jahrzehnten geht die technologische Entwicklung schneller vonstatten als je zuvor. Und sie wird von Jahr zu Jahr noch schneller. Und wieder einmal stehen neue Technologien an, die gesamte Gesellschaft zu disruptieren.

Welche Technologien setzen sich durch?

Doch welche Technologien sind es, die sich wirklich durchsetzen? Und welche davon verändern damit tatsächlich das gesellschaftliche Gefüge? Das ist klassischerweise Gegenstand von unsicheren Prognosen, vagen Voraussagen und im Falle von Unternehmen vor allem großen Wetten. Auch für die größten Innovationen der Menschheitsgeschichte finden sich Zitate berühmter Persönlichkeiten, die damals nicht daran geglaubt haben. Umgekehrt wurde immer wieder Technologien eine große Zukunft vorausgesagt, die letztendlich nur in der Nische ihren Platz fanden.

So musste etwa Apple mit seiner VR-Brille Vision Pro zuletzt eine ernüchternde Zwischenbilanz ziehen. Vom immer wieder heraufbeschworenen „endgültigen Durchbruch“ der VR-Technologie ist auch das aktuell wieder wertvollste Unternehmen der Welt mit seinen Absatzzahlen weit entfernt, nachdem es bereits andere große Tech-Konzerne ohne Erfolg versucht hatten.

Fähigkeiten geben statt Fähigkeiten nehmen

Warum ist das so, wo doch die Technologie ohne Zweifel fantastische Möglichkeiten bietet? Vielleicht – und das darf man gerne auch in die Kategorie „vage Voraussagen“ einordnen – weil wir Menschen am Ende doch Menschen sein wollen. Smartphones beispielsweise ermöglichen es uns, das, was wir tun, effizienter zu machen – mit einer Reihe von Nebenwirkungen. Sie geben uns weitere Fähigkeiten. VR-Brillen dagegen nehmen uns eine entscheidende menschliche Fähigkeit: Die Welt um uns herum visuell zu erfassen.

Der größte technologische Umbruch aktuell ist – wohl relativ unbestritten – die Durchsetzung von KI in immer mehr Lebensbereichen. Doch auch hier ist das letzte Wort noch lange nicht gesprochen. Welche menschlichen Leistungen wird KI tatsächlich dauerhaft ersetzen? Und wo wird sie nachhaltig eine zentrale Rolle im Alltag spielen? Während sich die Technologie in einigen Bereichen bereits jetzt durchgesetzt hat, sind wir in anderen derzeit noch in der Phase der unsicheren Prognosen, vagen Voraussagen und großen Wetten.

Dazu hier eine weitere vage Voraussage: Wir Menschen wollen auch mit KI Menschen bleiben. Wir nehmen es dankend an, wenn KI uns hilft – beim Programmieren, Übersetzen, Texten und Designen. Dort wo sie uns aber in unseren eigenen Fähigkeiten einschränkt, unsere Möglichkeiten als Menschen verkleinert, werden wir sie nicht annehmen. Denn selbst abschaffen wollen wir uns dann doch nicht.

Ein Beispiel? Eine ganz zentrale menschliche Fähigkeit ist Kommunikation. Jetzt im Jahr Nummer drei der Ära ChatGPT merken wir schon stark: Der KI-generierte Content wird trotz ständig verbesserter Sprachmodelle von vielen Adressat:innen immer schlechter angenommen. Menschen wollen Texte von Menschen lesen – umso mehr, wenn es nicht um die reine Abbildung von Fakten, sondern um einen Akt der Kommunikation geht. Und auch KI-generierte Bilder werden in einigen Anwendungsfällen gut angenommen, in anderen aber weithin abgelehnt.

Und wir werden noch einige solche Entwicklungen erleben, bis feststeht, wo sich die KI tatsächlich durchsetzt. Aber wie gesagt: Das ist eine vage Voraussage.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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