07.12.2021

AWS TechTalk: Wie man Developer für Innovation begeistert

Im neuen AWS TechTalk diskutieren Experten und Branchen-Insider darüber, was Entwickler brauchen, um Innovationen mitzugestalten.
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Die TechTalks von Amazon Web Services (AWS) sind zurück: Nachdem die ersten Gespräche spannende Einblicke in die Startup-Welt gegeben haben, wurde das Format nun erweitert. Brutkasten beleuchtet und diskutiert mit Vertretern, wie die IT-Abteilungen von Startups, KMU und großen Unternehmen mit den verschiedensten Aspekten umgehen.

Jörg Herzinger, Senior Consultant bei ByteSource, Constantin Köck, Chief Technology Officer und Co-Founder bei PlanRadar und David Butter, DevOps bei Raiffeisen Bank International, machen im Studio bei Daniel Zielinski von AWS und Dominik Meisinger vom brutkasten den Anfang mit der Frage „Wie begeistert man Entwicklerinnen und Entwickler für Innovationsthemen?“

Um einerseits motiviert zu sein und Innovation mitzugestalten und auch damit sie Probleme und Herausforderungen lösen können, brauchen Entwickler eine gewisse Freiheit. Das Umfeld sollte so gestaltet sein, dass Security-, Legacy- und Compliance-Vorschriften erfüllt werden, aber keine bürokratischen Hürden zu überwinden sind. Über diesen Aspekt waren sich die Studiogäste schnell einig.

Natürlich gibt es Unterschiede zwischen einem Großunternehmen wie der Raiffeisen Bank International (RBI) und einem Startup wie PlanRadar. „Jedes Unternehmen tickt anders. Was wir aber beobachten, ist, dass Start-ups häufig restriktiver sind als etablierte Unternehmen, da manche Security-Aspekte noch nicht verankert sind und erst ein Vertrauen zu den Entwicklern aufgebaut werden muss. Startups sind strenger, da sie sich erst festigen müssen“, erzählt Jörg Herzinger von ByteSource.

Enge Verzahnung von IT und Business

Wichtig ist neben der Minimierung bürokratischer Hürden auch das Rollenverständnis von Entwicklern. Wenn diese im stillen Kämmerlein nur To-Dos abarbeiten, geht das Verständnis für Kundenanforderungen verloren. Eine enge Verzahnung von Entwicklern und Kerngeschäft ist daher unerlässlich.

„Das Spannendste ist doch, vor einer Herausforderung zu stehen, die es zu meistern gilt. Entwickler sollten daher aktiv eingebunden werden und einen Rahmen vorfinden, in dem sie die an sie gestellten Herausforderung bewältigen können. Bei zu strengen Guidelines ist keine gute Lösung möglich“, rät Jörg Herzinger. Bei PlanRadar haben Entwickler zwar strenge Vorgaben, sind jedoch in der Lage, aus der vollen Palette der AWS Services und Dienste den jeweils passenden Zugang zu wählen. Im Finanzumfeld von RBI können Services, die etwa für Public IPs ausgelegt sind, nicht einfach so genutzt werden: „Wir versuchen, den Entwicklern ein gutes Gespür für Security zu geben und in Gesprächen und Schulungen das Verständnis für die übergreifenden Herausforderungen von IT- und Business-Units zu schärfen“, berichtet David Butter von RBI.

Schnelle Skalierbarkeit fördert Innovationsgeist

Bei vielen Unternehmen mangelt es noch an dieser Nähe, worunter das Verständnis für den Kundennutzen leidet. Auch die Cloud ist noch nicht in der Breite angekommen – ein Beispiel dafür sind etwa Sektoren wie die Finanz- und Baubranche. „Als wir vor acht Jahren angefangen haben hat fast jeder on premise gearbeitet. Heute herrscht zum Teil noch immer eine gewisse Skepsis, aber das Vertrauen in die Cloud wächst spürbar“, meint Constantin Köck von PlanRadar. So bietet die Cloud Entwicklern wie auch Kunden zahlreiche Vorteile: „Entwickler profitieren von der Skalierbarkeit für neue Anwendungen und Features, was neue Möglichkeiten schafft wie etwa ein Environment schnell hochzuziehen. Gemanagte Services von AWS reduzieren außerdem den Administrationsaufwand für die Teams“, meint David Butter von RBI.

Kunden profitieren wiederum von der Stabilität und Schnelligkeit, wie Jörg Herzinger von ByteSource erklärt: „Dem Kunden ist es egal, ob das Onlinebanking on premise oder auf der Cloud von AWS läuft. Das System muss stabil sein und bei einem Klick innerhalb von Millisekunden funktionieren – das ist on premise fast nicht schaffbar“. Insgesamt sei ein optimales Umfeld und gute Kommunikation entscheidend, um Entwickler für Innovationen begeistern zu können.

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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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