Über 170 österreichische Unternehmen gelten als „Hidden Champions“. Das bedeutet, sie sind in ihrem Bereich weltweit an der Spitze. Nicht wenige davon sind sogar Weltmarktführer. Aber sie sind eben „Hidden“ – ihre Bekanntheit hält sich in Grenzen. Die Rede ist hier von klassischen „mittelständischen Unternehmen“. Sie haben Jahresumsätze im hohen zwei- bis hohen dreistelligen Millionenbereich. Ihre Gründer zählen zu den reichsten Österreichern und doch können sie abseits der unmittelbaren Umgebung ihres Betriebs weitgehend unerkannt auf der Straße gehen.
Doch wieso kennt die Unternehmen und ihre Gründer niemand, wo sie doch so erfolgreich sind? Die Antwort ist natürlich, dass sie ihr Geschäft im B2B-Bereich machen. Ihre Kunden sind andere Unternehmen – der Endkunde bekommt von ihnen nichts mit. Wie viele Leute wissen etwa schon, dass weltweit die meisten Kunststoff-Getränkekisten und -Mülltonnen mit Maschinen der Firma Haidlmair aus Nußbach (OÖ) erzeugt werden. Oder dass es eine gute Chance gibt, dass der Scheinwerfer des eigenen Autos von ZKW aus Wieselburg (NÖ) produziert wurde. Erst vor wenigen Tagen brachte der Brutkasten ein Interview mit Greg Galvin, dem Gründer von Kionix – die Sensoren, die vom mittlerweile verkauften US-Unternehmen entwickelt wurden, findet man in fast allen Smartphones. Über die Firma findet man indessen nur eine Hand voll Medienberichten.
Warum nicht früh für gute Nachrichten über das eigne B2B-Unternehmen sorgen und die Öffentlichkeitsarbeit nicht jenen überlassen, die gerne Fehler finden?
Ist PR für B2B-Unternehmen unnötig?
Nun könnte man argumentieren, dass all diese Hidden Champions es praktisch ohne Öffentlichkeitsarbeit ganz nach oben geschafft haben. Ist PR für B2B-Unternehmen also unnötig? So einfach ist die Sache heute nicht mehr. Erstens, weil sich die Ansprüche von Endkunden in den vergangenen Jahren massiv geändert haben. Verbraucher werden immer kritischer und stellen inzwischen gerne die Frage nach Zulieferern. Vor einigen Jahren lieferte Apple mit dem Suizid-Skandal um die chinesische iPhone-Herstellerfirma Foxconn das perfekte Beispiel. Die Welt blickte auf das bis dahin relativ unbekannte Unternehmen. Der Skandal schadete, wenn auch nicht existenzbedrohend, beiden. Dabei gilt der Umkehrschluss: Hat man als Zulieferer gute PR, nutzt es beiden Parts. Warum also nicht früh für gute Nachrichten über das eigne B2B-Unternehmen sorgen und die Öffentlichkeitsarbeit nicht jenen überlassen, die gerne Fehler finden?
Corporates machen sich jugendliches Startup-Image zunutze
Indirekt ergibt sich daraus auch der zweite Grund, warum B2B-Unternehmen heute vor einer anderen Situation stehen. Auch für Businesskunden wird das Image ihrer Anbieter immer relevanter. Denn sie können es im besten Fall für sich nutzen. In der Startup-Welt wurde das beidseitig bereits vielfach erkannt. Corporates veranstalten etwa öffentlichkeitswirksame Startup-Programme. Dabei machen sie sich für ihre PR-Arbeit das innovative und jugendliche Image der neuen Firmen zunutze. Das Foto des (meist älteren) Corporate-CEO mit dem (meist jüngeren) Startup-CEO soll dann möglichst prominent in den Medien platziert sein. Auch B2B-Startups achten daher immer mehr darauf, dieses Image medial zu verwerten.
Auch Businesskunden lesen Zeitung
Und drittens sollte man nicht vergessen, dass auch Vertreter potenzieller Businesskunden (und potenzielle Investoren) Zeitung und einschlägige Magazine wie den Brutkasten lesen. Es mag nicht der Regelfall sein, aber der eine oder andere Kunde kann auch im B2B-Bereich vom Produkt oder der Dienstleistung aus der Zeitung oder von uns erfahren. Vor allem kann die Medienpräsenz des potenziellen Zulieferers oder Providers das Bedürfnis des Kunden danach stillen, vorab zu erfahren, mit wem er es da vielleicht zu tun bekommt. Und auch ein einzelner Kunde mehr bedeutet für B2B-Startups, je nach Umfang des Produkts, oft sehr viel. Vor allem in der Startphase.
Verstecken könnt ihr euch später!
Besser „Well Known Champion“ als Nicht-Champion
Daher gilt: Verstecken könnt ihr euch später! Wenn ein ansehnlicher Kundenstock aufgebaut ist, kann man auch in der Öffentlichkeitsarbeit wieder leiser werden und nur noch ab und an ein paar „Good News“ anbringen, um das positive Image zu wahren. Der Weg zum Hidden Champion ist in vielen Bereichen jedenfalls schwieriger als früher. Und als „Well Known Champion“ steht man dann noch immer besser da, als als Nicht-Champion. Also, liebe B2B-Startups. Geht mit euren Konzepten, aber auch mit euren Persönlichkeiten an die Öffentlichkeit. Wir hier beim Brutkasten freuen uns immer über eine gute Story.
Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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.
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