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17.12.2024

AnyConcept: Wie ein Grazer Software-Testing-Startup Google verblüffte

AnyConcept aus Graz hat eine Software Testautomatisierungs-Lösung entwickelt und dabei beim Trainieren seiner KI Google auf sich aufmerksam gemacht. Wie genau das Modell funktioniert und was der US-Gigant wollte, erklären die Gründer Leander Zaiser, Manuel Weichselbaum und Markus Hauser.

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✨ AI Kontextualisierung

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

„Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen“, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten „Trilliarden US-Dollar“ an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und „50 Prozent der IT-Projektkosten“ gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

„Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten“, sagt Hauser. „Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.“

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als „Linux Filesystem in Userspace“ oder eben als „FUSE“ tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

„So ein Konzept wäre etwa ein ‚Button‘ auf einer Website“, erklärt es Zaiser in anderen Worten. „Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.“

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: „Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.“

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„Wer nicht sichtbar ist, existiert nicht. Ganz einfach“, sagt Onea im brutkasten-Gespräch. Menschen mit körperlicher Behinderung lägen laut dem ORF-Moderator in der Gesellschaft unter der Wahrnehmungsgrenze, und diese Unsichtbarkeit verhindere die Teilhabe. Auch die KI trage dazu bei: Derzeit stellten KI-Modelle Menschen mit körperlicher Behinderung nicht richtig dar. Auf manchen generierten Bildern hat der Para-Schwimmer, der mit fünf Jahren seinen linken Arm verlor, einen halben Arm zu viel oder einen falsch dargestellten Stumpf. „Manche sagen vielleicht, das ist banal. Aber im Endeffekt geht es um Teilhabe. Und Teilhabe heißt, ich bin dabei“, sagt Onea. Dass Bildmodelle Behinderung verzerrt darstellen, ist auch wissenschaftlich dokumentiert. Eine im Juli veröffentlichte Untersuchung der Universität Utrecht, bislang als Preprint, zeigt, dass Text-zu-Bild-Modelle Menschen mit Behinderung etwa überwiegend als alt und weiß darstellen.

An dieser Teilhabe arbeitete einer der erfolgreichsten Para-Schwimmer Österreichs zusammen mit Microsoft und dem Prothesenhersteller Ottobock. Gemeinsam erstellten sie Trainingsmaterial, mit dem KI-Modelle lernen können. Das Ergebnis, zwei Datensätze mit jeweils rund 400 Bildern und bis zu 100 Videos, wurde für alle frei zugänglich auf der Open-Source-Plattform Hugging Face veröffentlicht. Es liegt nun an den KI-Unternehmen, sie zu nutzen. Onea hat eine eindeutige Vision für die Zukunft: „Wenn man eine Menschenmenge generiert, dann sollten da auch repräsentativ Rollstuhlfahrer, Amputierte und Blinde drinnen sein. Das wäre eben adäquate Sichtbarkeit.“

„Innovationsgeist aus Europa heraus fördern“

Das Projekt berührt die Debatte um digitale Souveränität. Laut Onea darf sich Europa nicht damit zufriedengeben, die Entwicklungen aus den USA und dem asiatischen Raum einfach nur zu regulieren. „Das darf nicht unser USP sein. Wir müssen den Innovationsgeist aus Europa heraus fördern, anstiften und ermöglichen. Ich glaube, dass wir wahnsinniges Potential haben“, sagt der Moderator. Aktuell sind US-Tech-Giganten wie Google und Microsoft federführend in der KI-Entwicklung. Von ihnen wünscht sich Onea mehr Rücksichtnahme in der Produktentwicklung. Für Menschen mit Behinderung kann es etwa schon ein Problem darstellen, eine Tastenkombination aus drei Tasten gleichzeitig zu drücken.

KI.Bilder zeigen Menschen mit Prothese oft falsch oder gar nicht | Foto: Microsoft

Die Möglichkeiten für Unternehmen

Der ORF-Moderator sieht wirtschaftliches Potential in inklusiver KI. „Wenn du deine Produkte, deine Services, deine KI-Wrapper so baust, dass sie von allen nutzbar sind, kannst du mehr Menschen damit erreichen“, erklärt er. Die Weltgesundheitsorganisation WHO schätzt die Zahl der Menschen mit erheblicher Behinderung weltweit auf 1,3 Milliarden. Gleichzeitig biete ein inklusiver Zugang zum Arbeitsmarkt auch Chancen für Unternehmen. Firmen, die auch Menschen mit Behinderung anstellen, hätten in ihren Teams laut Onea eine höhere Resilienz. „Ich muss seit meinem sechsten Lebensjahr jeden Tag Lösungen finden in einer Welt, die nicht darauf vorbereitet ist, dass ich einarmig da durchspaziere. Das heißt, ich habe eine irrsinnige Lösungsorientiertheit und Frustrationsschwelle“, sagt der 34-Jährige.

In Österreich gibt es bereits Firmen, die gezielt Menschen mit Beeinträchtigungen einstellen, etwa das Startup Responsible Annotation Services. Das Unternehmen annotiert Daten, das heißt, es fügt ihnen Informationen und Kennzeichnungen hinzu. Mit den annotierten Daten können KI-Systeme trainiert und verbessert werden. Wie der brutkasten im März des Vorjahres berichtete, besteht das Team nach eigenen Angaben großteils aus neurodivergenten Expert:innen, viele davon im Autismus-Spektrum, die außergewöhnliche Fähigkeiten in Mustererkennung, Konzentration und Konsistenz mitbringen. „Diese Menschen haben hier irrsinnige Fähigkeiten, weil sie wahnsinnig konzentriert sein können und wirklich auf die kleinsten Details Wert legen. Also solche Sachen, bei denen wir einfach im Regelspektrum die Nerven wegschmeißen“, sagt Onea.

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