29.12.2021

Was sich 2021 rund um Artificial Intelligence getan hat

AI-Experte und Gründer von enliteAI Clemens Wasner zeigt in einem Jahresrückblick auf, was sich 2021 rund um das Thema "Artificial Intelligence" getan hat.
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Die Entwicklungen im AI Bereich des vergangenen Jahres werden uns in mehrerlei Hinsicht noch viele Jahre begleiten. Sei es auf nationaler und EU Ebene, wo überfällige Weichenstellungen vollzogen wurden, bis hin zu technischen Durchbrüchen.

EU Ebene – Regulierungs Yin…

Am 21. April veröffentlichte die Europäischen Kommission den 1. Entwurf des AI Act, welcher die zukünftige Regulierung von AI Systemen regeln soll. 

Der AI Act sieht eine Regulierung entlang von Risikostufen vor, ausgehend von Anwendungen mit geringem Risiko (z.B. Maschinenwartung) über Zertifizierungspflicht (HR Systeme) bis hin zu strikten Verboten (biometrische Erfassung im öffentlichen Raum).

Ähnlich wie bei der DSGVO, hat der aktuelle Entwurf die Diskussion rund um AI Regulierung beschleunigt und internationale Vorbildwirkung von den USA bis China. 

Ob sich der AI Act wie oft befürchtet als Hemmschuh für die heimische Wirtschaft entwickeln wird, oder ob es eine Erfolgsstory wird lässt sich zum jetzigen Zeitpunkt schwer sagen. Positiv festzuhalten ist auf jeden Fall der regelmäßige Dialog mit Wissenschaft, Wirtschaft & Community.

…trifft auf Investment Yang

Was sich mit Gewissheit sagen lässt ist, dass im Zuge der Diskussion rund um EU Regulierungen wie so oft vergessen wird, dass diese auch eine strategische Agenda bis 2030 umzusetzen gedenkt. 

Ein wichtiger Schritt auf dem Weg dorthin war die Formierung von Public Private Partnerships, welche im Juni 2021 vorgestellt wurden.

Für den Themenbereich AI ist dabei vor allem ADRA – die AI, Data and Robotics Association relevant, welche in den nächsten Jahren 2.6 Milliarden Euro an Programmen und Initiativen aufsetzen wird. Dazu gehören sowohl Horizon Europe Calls als auch begleitende Maßnahmen wie Events oder die Einbindung von nationalen Regierungen.

Europan AI Forum – Die europäische AI Community rückt näher zusammen

In den letzten Jahren fand ein immer intensiver werdender Austausch innerhalb der europäischen AI Community statt. Mit dem European AI Forum hat sich dabei ein Player herauskristallisiert, welcher als unabhängige Instanz vor allem die Interessen von Startups vertritt. 

Ende des Jahres wurde in einer Sitzung in Wien die Gründung eines europäischen Dachverbandes beschlossen, welcher zunächst von unabhängigen AI Verbänden aus Deutschland, Frankreich, Niederlande, Kroatien, Bulgarien, Polen, Litauen, Slowenien und AI Austria ins Leben gerufen wird. 

Damit wurde die mit Abstand größte AI Organisation Europas geschaffen, welche vor allem in den Bereichen Policy Making, Vernetzung und Bewusstseinsbildung auf EU Ebene neue Akzente setzen wird.

Die Österreichische beinahe KI Strategie

Ende August wurde schließlich die österreichische KI Strategie im Rahmen des European Forum Alpbach präsentiert, die in ihrer vagen Ausgestaltung eine Welle an Kritik aus Forschung und der AI Community nach sich zog.

Nicht ganz unähnlich der asymmetrischen Berichterstattung auf EU Ebene, wo Regulierungen ungleich mehr mediales Echo erzeugen als strategische Investments, wurde damit auch in Österreich eine Situation geschaffen in der gute und international einmalige Initiativen wie AI for Green (FFG) oder Trustworthy AI (aws) weniger Aufmerksamkeit bekommen als ihnen zusteht.

Positiv lässt sich festhalten, dass durch die offen geäußerte Kritik u.a. von Sepp Hochreiter und dem Verfasser dieser Zeilen, ein Diskurs über die österreichische AI Strategie gestartet wurde, der mittlerweile auch die Parlamentsklubs erreicht hat.

Ökosystem – alive an kicking

Zur erfreulichen Entwicklung des österreichischen AI Ökosystems habe ich mich erst kürzlich in einem Interview im Brutkasten geäußert. Daran, dass eine gesunde Entwicklung nicht zwangsläufig mit der Anzahl an Unicorns korreliert, werden wir uns sicherlich gewöhnen.

Eines meiner persönlichen Highlights in 2021 war der Trend, dass AI oft als Katalysator dient um digitale Produkte zu launchen. Musste man hier in den Vergangenheit oft internationale Beispiele bemühen, schlägt dieser Trend auch in Österreich voll durch. Dabei sind sowohl Konzerne wie zB RHI Magnesita (Produkt APO) als auch mittelständische Unternehmen wie Springer Maschinenfabrik, spezialisierte Dienstleister wie Craftworks (MLOps Plattform Navio) und unser Unternehmen enliteAI (geoAI Platform detekt und Reinforcement Learning Framework Maze) vertreten.

Ein auch international betrachtetes Novum stellen dabei die Wiener Stadtwerke dar, die es mit Smart Inspection geschafft haben, ein erfolgreiches Public Sector Spinout zu launchen.

Ich denke, dass wir hier erst am Anfang einer Entwicklung stehen, die mit Bemühungen um shared data spaces, data pooling und Sandboxes noch einmal massiv beschleunigt werden wird.

Ende Gut, alles Gut?

Dass AI mittlerweile branchenübergreifend eingesetzt wird und keineswegs mehr nur auf industrielle Anwendungsgebiete begrenzt ist, zeigt das Projekt ‘Wien gibt Raum’. Dabei setzt die Stadt Wien auf AI um eine bessere Nutzung des öffentlichen Raumes zu gewährleisten. 

Diesem wegweisenden Ansatz ist es zu verdanken, dass das Projekt Ende November den prestigeträchtigen European Public Sector Award (EPSA) gewonnen hat.

Es gab sicher noch nie eine bessere Zeit, um sich mit AI zu beschäftigen, was sich auch daran ablesen lässt dass das Thema immer breiter, diverser und internationaler wird, sowie gleichzeitig dabei ist in der Mitte der Gesellschaft anzukommen.


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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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