03.07.2017

Artificial Intelligence: Können Maschinen kreativ sein?

Im direkten Vergleich von Maschine und Mensch sind künstliche Intelligenzen in vielen Dingen effizienter und besser. Zum Beispiel beim Autofahren oder auch beim Schachspielen. Eine Studie geht nun in einem Experiment der Frage nach: Kann eine Artificial Intelligence auch kreativ sein?
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Wie viel Kreativität steckt im Bild eines Künstlers?

Der Philosoph Friedrich Wilhelm Nietzsche sagte über die Kreativität: „Man muss noch Chaos in sich haben, um einen tanzenden Stern gebären zu können“. Etwas, das bisher dem Mensch vorbehalten war. Eine Studie des Art & AI Laboratory der Rutgers Universität in New Jersey zusammen mit Facebooks Artificial Intelligence Lab, die im MIT Technology Review Magazin veröffentlicht wurde, ging aber nun der Frage nach, ob Künstliche Intelligenzen ebenfalls ‚der Kreativität freien Lauf lassen‘ können.

Kunst muss keinen kreativen Ursprung haben

Maschinen können unterschiedliche Kunststile – wie jenen von Van Gogh – erkennen und per Filter über andere Bilder oder Fotos legen. Damit erschaffen sie zwar neue Kunst, mit Kreativität hat es trotzdem wenig zu tun. Das Team der Studie rund um Ahmed Elgammal hat nun eine Maschine trainiert, Bilder zu generieren, die der menschlichen Kunst zwar ähnlich sind, aber trotzdem erkennbare Unterschiede aufweisen.

Generative Adversarial Network

Die Maschine besteht aus einem Generative Adversarial Network (GAN). Das bedeutet: Zwei neuronale Netzwerke werden in Konkurrenz zueinander gesetzt. Eines der Netzwerke ist mit einer Bilderkennungsdatenbank verknüpft und soll Bilder, die einem bestimmten Muster folgen, erkennen. Das andere Netzwerk wiederum generiert Bilder, die mit den Mustervorgaben verglichen werden. Das zweite Netzwerk lernt durch den Vergleich mit- und passt sich den Anforderungen an.

Als kreatives Werk wollen die Experten die erschaffene Kunst nicht bezeichnen, denn die Maschine lernt einfach bestehende Stile zu imitieren. „Die bedeutendsten, die Erregung steigernden Merkmale der Ästhetik sind Neuheit, Überraschung, Komplexität, Unklarheit und Rätselhaftigkeit“, meinen die Wissenschaftler, die hinter dem Versuch stehen. Diese Eigenschaften dürfen allerdings nur zu einem moderaten Level eintreten und nicht ins Extreme gehen. „Zu wenig [von diesen Eigenschaften] wird als langweilig eingestuft“, erklären die Wissenschaften. Aber zu viel wäre ebenfalls falsch.

Originelle Kunst aus der Maschine

Die Künstliche Intelligenz müsste demnach Kunst erschaffen, „die originell ist, aber nicht zu originell“. Im nächsten Schritt trainierten die Wissenschaftler die Maschine darauf, Bilder zu erschaffen die zwar einerseits den Mustervorgaben der Bilder aus der Bilderkennungsdatenbank entsprechen, sich aber gleichzeitig noch genügend von den Werken abheben. Somit könnte man zu dem Schluss kommen, dass es einer Künstliche Intelligenz durchaus möglich ist, kreativ zu sein. Dies sei sie, indem die Maschine ‚von etablierten Strukturen‘ abweicht und somit neue Kunst erschafft. Die Wissenschaftler nannten ihre Maschine daraufhin „Creative Adversarial Network“.

Auch wenn das Programm damit der Definition der Wissenschaftler von kreativer Arbeit entsprechen mag, muss man ob des kreativen Prozesses doch skeptisch bleiben. Wie es Nietzsche beschrieben hat (Siehe Anfang des Artikels), fehlt einer Maschine eben doch das kreative Chaos, um einen tanzenden Stern zu gebären. Vielleicht muss man auch die Definition von „Kreativität“ anpassen und den Passus „von Menschen geschaffen“ aufnehmen.

Weiterführende Links: MIT Technology Review und zum Paper

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Die Gründer von versa: Jakob Logar, Maximilian Brehm und Elija Dentler (v. l.) | (c) webformance.agency

Ein schwieriges Kundengespräch, eine heikle Preisverhandlung oder eine verärgerte Kundin: Solche Situationen gehören in vielen Berufen zum Alltag. Doch wie bereitet man Mitarbeitende darauf vor? Klassische Kommunikationstrainings sind oft zeitaufwendig und bieten nur begrenzte Möglichkeiten, das Gelernte praktisch anzuwenden.

Genau hier setzt das Grazer Startup versa an. Das im Jänner 2026 gegründete Unternehmen hat eine KI-basierte Plattform entwickelt, mit der Mitarbeitende realistische Gesprächssituationen simulieren und anschließend individuelles Feedback erhalten können.

Gegründet wurde das Unternehmen von Jakob Logar, Elija Dentler und Maximilian Brehm. Die Idee entstand aus den beruflichen Erfahrungen der Gründer. Co-CEO Logar war rund 20 Jahre im Vertrieb tätig und absolvierte selbst zahlreiche Kommunikationstrainings. Diese seien zwar hilfreich gewesen, hätten aber meist nur wenig Raum für praktische Übungen geboten. „Da haben wir jetzt einfach gesehen, das was KI da möglich macht, ist eben diesen Flaschenhals der Rollenspiele aufzuheben“, erklärt Logar. Mitarbeitende könnten dadurch unabhängig von Trainer:innen oder Vorgesetzten Gespräche üben.

Von einem Forschungsprojekt zur KI-Plattform

Den Anstoß lieferte ein Forschungsprojekt am Grazer Know-Center. Dort wurde auf Anfrage der Medizinischen Universität Innsbruck untersucht, ob sich Arzt-Patienten-Gespräche mit KI simulieren lassen. Ein erster ChatGPT-Prototyp zeigte Potenzial, aber auch technische Grenzen.

Heute kombiniert versa verschiedene KI-Modelle für die Szenarioerstellung, Sprachinteraktion und Auswertung. Unternehmen können eigene Unterlagen und Kundenprofile einbinden, um möglichst praxisnahe Trainingssituationen zu schaffen.

Doch warum braucht es dafür eine eigene Plattform statt ChatGPT? „Die Magie liegt eigentlich in der KI-Architektur und in der Agent-Orchestrierung“, sagt Logar. Anders als bei der Nutzung eines einzelnen Sprachmodells sollen die KI-Personas konsistent bleiben und die Auswertungen vergleichbar sein.

Eigene KI-Basismodelle entwickelt das Startup nicht. Stattdessen setzt es auf eine flexibel aufgebaute Architektur. „Wir verwenden immer das beste Modell“, so Logar. Neue Technologien könnten dadurch einzelne Komponenten ersetzen, ohne die gesamte Plattform verändern zu müssen.

Eingesetzt wird versa derzeit vor allem beim Onboarding neuer Mitarbeitender. Diese können vom ersten Kundentelefonat bis zur Preisverhandlung unterschiedliche Gesprächssituationen trainieren.

Das KI-Trainingsgespräch selbst erfolgt dann im Look eines Video-Calls. (c) versa Training GmbH

14 zahlende Kunden und bereits profitabel

Nur wenige Monate nach der Gründung zählt versa laut Logar rund 14 zahlende Unternehmenskunden. Darunter befinden sich eine große Bank und einer der größten deutschen Versicherer. Als Zielgruppe sieht versa nicht ausschließlich Großkonzerne. Interessant sei die Plattform grundsätzlich für Unternehmen mit mindestens 20 Mitarbeitenden in kundenorientierten Rollen, etwa im Vertrieb oder Kundenservice.

Der Weg vom ersten Interesse zum Vertragsabschluss sei allerdings nicht immer kurz. Besonders bei größeren Unternehmen würden rechtliche Prüfungen rund um den Einsatz von KI den Verkaufsprozess verlängern.

Finanziert wurde das Startup bislang ausschließlich aus Eigenmitteln. Das Stammkapital von 10.000 Euro brachten die drei Gründer selbst auf. Auf die Frage, wann das Unternehmen profitabel werden wolle, antwortet Logar: „Wir sind schon profitabel.“

Förderabsage als Wendepunkt

Ursprünglich hatte das Gründerteam auf eine aws-Seedförderung gehofft. Nach einem Pitch im Frühjahr 2026 folgte jedoch die Absage. Zu diesem Zeitpunkt hatten die Gründer ihre bisherigen Jobs bereits gekündigt. Trotz des Rückschlags beschlossen sie weiterzumachen. „Wir haben dann aber den Entschluss gefasst, weiterzumachen, weil die Idee so gut ist“, erzählt Logar. Die Absage habe das Team letztlich stärker auf den Markt fokussiert.

Aktuell ist versa in der Science Park Graz Academy und arbeitet im Grazer Unicorn. Zunächst will das Startup aus eigener Kraft weiterwachsen und einen mittleren sechsstelligen Umsatzbetrag erreichen. Für die spätere Skalierung werden Partner gesucht.

Dabei denkt das Team von Beginn an international. „Wir haben ja keine sprachlichen Restriktionen“, erklärt Logar. Erste Kunden aus Deutschland hat versa bereits gewonnen. Langfristig will das Unternehmen vor allem dort wachsen, wo der Bedarf an skalierbaren Kommunikationstrainings besonders groß ist.

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