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13.06.2022

Bitcoin: 21 wichtige Menschen, die du kennen musst

21 Persönlichkeiten, die die Bitcoin-Welt bewegen und denen man auf Twitter und Co. folgen sollte.
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Bluma Berlin und Niko Jilch moderieren
Bluma Berlin und Niko Jilch moderieren "Late Night Bitcoin" © brutkasten

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Sie sind Informatiker:innen, Podcaster:innen, Politiker:innen, Unternehmer:innen und Analyst:innen – und haben eines gemeinsam: Sie sind voll und ganz auf Bitcoin reingekippt. In Late Night Bitcoin stellen Bluma Berlin und Niko Jilch euch die 21 interessantesten Persönlichkeiten rund um Bitcoin vor – aus Deutschland, Österreich, Norwegen, der Schweiz und natürlich Amerika. Denn Bitcoin ist global – und geht uns alle an. Egal ob es um das Geldsystem, die Zahlungsmöglichkeit oder die Philosophie dahinter geht. Die vollständige Liste gibt es hier zum Nachlesen:

Hal Finney – Cypherpunk

Hal Finney ist angeblich der erste Empfänger einer Bitcoin Transaktion – von Satoshi selbst. Er soll mit ihm die erste Testüberweisung durchgeführt haben. Der „zweite Miner der Welt“ war also seit Stunde eins dabei und wird immer wieder verdächtigt, selbst Satoshi zu sein. Er dementierte: Satoshi hat in C++ programmiert und er selbst konnte nur C. Finney verstarb 2014 an der Nervenkrankheit ALS.

Der Gigi

Unter dem Pseudonym „Der Gigi“ firmiert in Österreich ein Szene-bekannter Bitcoin-Maximalist, der sich auch als einschlägiger Buchautor einen Namen gemacht hat. Er ist Podcaster, Interviewgast, Keynote-Speaker, aber niemand weiß, wie er aussieht oder heißt. Auf Konferenzen tritt er mit einem grünen Ganzkörperanzug auf.

Abigail Johnson

Hat Ursprünglich Kunstgeschichte studiert und dann übernahm dann von ihrem Vater die größte Fondsgesellschaft der Welt: Abigail Johnson ist CEO und Chairwomen von Fidelity Investment.
Sie ist eine der mächtigsten und reichsten Frauen der Welt, gibt nicht gerne Interviews und hält ihr Privatleben abgeschirmt. 2018 hat sie Bitcoin bei Fidelity eingeführt, damit sich Großinvestorenan der Kryptowährung nicht den Kopf zerbrechen: „Ich liebe dieses Zeug – Bitcoin, Blockchain-Technologie – und was die Zukunft bringt.“ Im letzten Fidelity Report wurde Bitcoin zum Rohstoff erklärt.

Jack Dorsey

Jack Dorsey ist Founder und ehemaliger CEO von Twitter – 16 Jahre lang war er das, bis er sich neu orientierte. Sein Styling hat sich in den letzten Jahren radikal verändert und das ging Hand in Hand mit seiner Entwicklung zum Bitcoin-Maximalisten. Er hat Twitter verlassen um sich nur noch mit Bitcoin zu beschäftigen. Heute ist er CEO von Block – ein App, die in Twitter integriert ist, um Zahlungen zu tätigen und Tips zu erhalten. Dorsey steht auf Yoga.

Meghan Thee Stallion

Meghan ist Rapperin und IT-Girl-Bitcoinerin. Ihre Devise: BTC is für Hotties. Sie hat über 40 Millionen Follower auf den verschiedensten Plattformen verteilt und die meisten kennen Bitcoin nicht. Ihre Reichweite nutzt sie, um die junge Generation kurz und knackig zum Thema Finanz & BTC aufklären – dafür hat sie auch in zwei Videos mitgewirkt.

Roman Reher

Wer auf YouTube nach Bitcoin sucht und dabei auf deutschen Content besteht, der kommt an Roman nicht vorbei. Unter dem Label Blocktrainer macht er seit Februar 2018 Videos – und hat sich als größter und wichtigster Kanal für Bitcoin etabliert. 130.000 Follower auf Youtube können sich nicht irren, oder? Wohlgemerkt Bitcoin – nicht Krypto – da gibt es unzählige andere Kanäle, die man meistens am Edward Grieg Face erkennen kann.

Roman hat aus dem Blocktrainer längst ein Unternehmen gemacht, mit einigen Mitarbeitern und verschiedenen Kanälen. Auf seiner Website blocktrainer.de findet man stets die neuesten News, auf deutlich besserem Niveau als bei Bild oder Focus – und meist aus der Feder seines Kollegen Rene.

Lina Seiche

Noch eine Deutsche! Lina Seiche ist seit spätestens 2017 fix im Space und hat irgendwann angefangen, die Bitcoin-Welt als Comic zu dokumentieren. Ihr Protagonist ist der Little Hodler – benannt nach diesem berühmten Wort HODL. Das kommt von einem Verschreiber im Bitcoin-Forum. Eigentlich wollte er Hold schreiben, also halten im Sinne von Bitcoin halten.

Der Rest ist Geschichte und der Little Hodler ist nicht nur als Comic ein Erfolg – sondern auch als Plüschtier, das um die Welt geht. Für mich ist die Arbeit von Lina so wichtig, weil sie zeigt: es muss sich nicht immer um Zahlen oder Geld drehen. Bitcoin greift in viele Lebensbereiche und kann auch flauschig daher kommne.

Peter McCormack

Der OG Podcaster. Ein Brite mit Suchtgeschichte und Vergangenheit in der Werbeindustrie. Er hat das Bitcoin-Podcast-Game auf eine ganz neue Ebene gehoben, hat Millionen von Downloads und ballert zwei bis drei Episoden pro Woche raus. Peter hatte schon alle im Podcast. Sogar Nayib Bukele, den Präsidenten von El Salvador.

Peters Trick: Er kann sich gut blöd stellen und in die Rolle der Hörer reinversetzen. Er stellt immer die scheinbar naiven Fragen und deswegen wird es bei ihm selten zu technisch oder ökonomisch. Es gibt noch viele andere Podcast-Helden, etwa Preston Pysh oder Guy Swann – aber Peter steht da irgendwie drüber.

Michael Saylor

Einer, der auch schon bei Peter zu Gast war – und auch sonst auf allen Kanälen zum Thema Bitcoin spricht: Michael Saylor. Zu Deutsch: Michael Seemann. Er ist 2020 aufgeschlagen wie eine Bombe und gehört mit seiner Firma Microstrategy zu den größten Käufern von Bitcoin überhaupt. Saylor hat Milliarden in die digitale Münze gesteckt und die Aktie von Microstrategy ist ein beliebtes indirektes Bitcoin-Investment an der Wall Street.

Saylor ist bekannt für seine Direktheit. Er ist seit Jahrzehnten in der Techindustrie tätig und hat auch den Aufstieg von Smartphones und Apple gut vorhergesehen. Saylor ist kompromisslos. Er nennt Bitcoin den Apex predator der Finanzwelt, also quasi das stärkste Tier im Dschungel und sagt, dass es entweder auf null geht oder auf eine Million – wobei er nicht erwartet, dass es auf null geht, natürlich.

Kjell Inge Rokke

Eines der unbekannteren Gesichter auf dieser Liste. Kjel Inge Rokke ist der reichste Mann Norwegens und der Besitzer von Aker, einem der wichtigsten Energiekonzerne des Landes. Rokke ist ein self made man der als einfacher Fischer angefangen hat. Nach seinem Tod soll der Großteil seines Vermögens gespendet werden und vor allem dem Schutz der Meere zu Gute kommen. Rokke hat sich Bitcoin genau angesehen und ist zu dem Schluss gekommen, dass diese Technologie die Welt verändern wird – angefangen mit seinem Heimatmarkt, der Energie.

Anders als viele Kritiker sieht er in Bitcoin einen enormen Anreiz zum Ausbau erneuerbarer Energiequellen und hat mit Seetee eine eigene Firma gegründet, die hier voranschreiten soll – sowie auch in anderen Bitcoin-Bereichen tätig sein wird. Sein Brief an die Aktionäre von Aker liest sich wie ein Liebesbrief an Bitcoin, er ist 23 Seiten lang und absolut faszinierend. Ich finde, wenn jemand wie Rokke auf das Thema aufmerksam wird, dann sollte man zuhören.

Jordan Peterson

Er ist klinischer Psychologe, Autor, Universitätsprofessor und sehr umstritten. Der Kanadier wird von einigen geschätzt und von einigen gehasst. Er hat einen IQ von 150 und Bitcoin blitzschnell verstanden. Seine Erleuchtung hatte er während eines Podcast-Interviews mit Saifedean Ammous („Der Bitcoin Standard“). 2022 war er Speaker auf der größten BTC Konferenz der Welt in Miami.

Niklas Nikolajsen

Der Däne Niklas Nikolajsen gilt als „Bitcoin Dagobert Duck“ der Schweiz. Er hat bereits 2013 mit der Bitcoin Swiss AG einen der bekanntesten Bitcoin-Finanzdienstleister Europas gegründet. Seine ersten 1000 Bitcoin soll er noch um 0,8 Franken pro Stück gekauft haben. Zudem gilt er als Besitzer des größten Goldnuggets, das je gefunden wurde.

Nayib Bukele

Nayib Bukele ist Präsident von El Salvador und das erste Staatsoberhaupt, das Bitcoin als Landeswährung einführte – mit einem eigenen Staatswallet namens Chivo. Neulich hat er 44 Nationen zu sich eingeladen um ihnen Bitcoin und Lightning zu erklären: Die Zentralbanker und Staatsmänner standen Schlange um sich ein D.Wallet installieren zu lassen. Außerdem hat er den Entwurf der Bitcoincity präsentiert – die er jetzt bauen lässt. Dort wird gemint was das Zeug hält und zwar mit grüner Vulkanenergie.

Max & Stacy

Absolute VIPs im Bitcoin-Bereich. Max Keiser ist eigentlich Showmaster und war Stock Broker an der Wall Street. Stacy Herbert war Moderatorin in Hollywood. Die beiden sind verheiratet und haben begonnen, gemeinsam Finanzshows zu machen: Keiser Report und Double Down. Max Kaiser soll schon 1998 eine digitale Währung erfunden haben – mit dem Hollywood Dollar sollte man Schauspieler:innen und Filme wie Aktien handeln können.

Lightrider

Lightrider ist unter anderem deutschsprachiger Youtuber und macht unterhaltsamen Satirecontent zum Thema Krypto. Lightrider kann sowohl mit Soft-, als auch mit Hardware umgehen und baut das Lightning Network aus und entwickelt Fullnodes.

Ijoma Mangold

Den deutschen Feuilletonisten und Literaturkritiker Ijoma Mangold ist eine faszinierende Persönlichkeit. Als Redakteur der „Zeit“ hat er vergangenes Jahr einen bemerkenswerten Text gebracht über Bitcoin: das schlaue Gold. Er sieht in Bitcoin so etwas wie eine rebellische Jugendbewegung, die einst spießige Werte wie Sparen und Eigenverantwortung wieder cool macht – und findet das gut. Im kommenden Jahr erscheint sein Buch, die orange Pille. Orange, weil das die offizielle Bitcoin-Farbe ist. Und Pille, weil wenn man die einmal geschluckt hat, dann kommt man nicht mehr zurück.

Caitlin Long

22 Jahre lang war Caitlin Long an der Wall Street tätig. Eine Veteranin. Sie war bei Morgan Stanley, Credit Suisse und Salomon Brothers. Aber ab 2012 ist sie auf Bitcoin abgefahren. Inzwischen ist sie voll dabei. Long ist die Gründerin und Geschäftsführerin von Custodia Bank, einer amerikanischen Bitcoin-Bank und gehört in den USA zu den prominentesten Fürsprecherinnen von Bitcoin.

Long glaubt, dass auf der Basis von Bitcoin ein besseres und faireres Finanzsystem errichtet werden kann. Long steckt auch tief drinnen im Washington-Game, wo ähnlich wie in Brüssel über die Zukunft von Bitcoin und Krypto-Assets nachgedacht und gestritten wird. Sie beobachtet jedes Detail und versucht, im Sinne von Bitcoin zu lobbyieren.

Senator Cynthia Lummis

Die Republikanerin aus Wyoming gehört zu den größten Bitcoin-Fans überhaupt in der amerikanischen Politik. Sie hat keinerlei Problem damit, sich öffentlich zu Bitcoin zu bekennen und schreibt auf Twitter, dass Bitcoin das härteste Geld ist, das die Welt je gesehen hat.

Jetzt hat sie gemeinsam mit Kirsten Gillibrand, einer Demokratischen Senatorin aus New York, ein neues Gesetz zur Regulierung von Bitcoin, Krypto und Stablecoins vorgelegt. Dem zufolge würde Bitcoin in Zukunft als Rohstoff behandelt werden während alle andern Kryptos (möglicherweise mit Ausnahme von Ethereum) als Finanzinstrumente reguliert würden. Der Ansatz ähnelt etwa den alten Bitcoin-Steuergesetzen in Österreich, wo Bitcoin wie Gold behandelt wurde. Freilich: Ein Gesetzesentwurf heißt noch nicht viel – aber die USA sind Europa weit voraus.

Adam Back

Adam Back wurde bereits im Bitcoin-Whitepaper zitiert. Er ist der Erfinder von proof of work, das via Mining Bitcoin zum Leben erweckt. Er ist auch der einzige aus den frühen Bitcoin-Tagen, der heute noch an vorderster Front am Erfolg von Bitcoin arbeitet. Back gilt als aussichtsreicher Kandidat für Satoshi Nakamoto und ein YouTube-Video hat ihn vor einigen Jahren sogar zu „enttarnen“ versucht. Aber Back streitet das ab und sagt, dass er erst 2013 wirklich ins Bitcoin-Rabbit-Hole gefallen ist. In der Community wird er jedenfalls oft liebevoll Satoshi genannt. Mit seiner Firma Blockstream ist er sehr aktiv dabei, Bitcoin als Basistechnologie für neue Anwendungen einzusetzen. Dazwischen findet man ihn auf Twitter. Jeden Tag.

Lyn Alden

Lyn Alden ist nicht wegzudenken aus dem englischen Podcast-Zirkus. Sie betreibt ihren eigenen Newsletter und analysiert die Lage der Wirtschaftswelt mit großem Scharfsinn und Tiefgang – und zwar alles, von Aktien über Gold, Staatsanleihen, Rohstoffe und natürlich Bitcoin. Lyn erzielt regelmäßig die höchsten Einschaltquoten mit ihren Analysen. Generell ist die Debatte in den USA schon viel weiter, weil die Politik sich der Sache angenommen hat – aber auch, weil die gut ausgebauten Finanzmärkte viel Aufmerksamkeit und Debatte bringen. Viel mehr als in Österreich, wo Geldanlage und Börse nie wirklich ein Thema war. Die gute Nachricht: der deutschsprachige Bitcoin-Space wächst und wächst…

Niko & Bluma

Nikolaus Jilch ist Finanzjournalist und einer der bekanntesten Bitcoin-Erklärer Österreichs. Bluma Berlin ist Original Bitcoin Artist und schon seit 2013 Bitcoinerin. Jilch hat sich nach seiner Zeit als Wirtschafts- und Finanzjournalist bei der Tageszeitung „Die Presse“ und als Ökonom bei dem Think-tank Agenda Austria voll und ganz dem Thema Bitcoin verschrieben. Kolumne beim brutkasten, eigener Podcast und natürlich „Late Night Bitcoin“, die coolste Bitcoin-Show, die er gemeinsam mit Bluma Berlin gestaltet und moderiert.

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27.01.2025

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.
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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.
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„No Hype KI“ wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red 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.

No Hype KI
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27.01.2025

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.
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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.
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„No Hype KI“ wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red 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”

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