brutkasten Meetup #mentalhealth: Kiweno-Gründer spricht über sein Burnout
Die brutkasten Meetups starten wieder und bringen am 23. Juni mit dem Themenschwerpunkt #mentalhealth Expert:innen, Betroffene und Startups zusammen. Mit dabei sind Georg Molzer, Johannes Felder, Eva Gruber und Claudia Altmann. Das Programm schmücken zudem Startup-Pitches von Arcletic, Coach Hub und Pandocs.
Aufgetürmte Pizzaschachteln, zerquetschte Dosen mit koffeinhaltigen Getränken und ein Gesicht, das so aussieht, wie es nur aussehen kann, nachdem der dazugehörige Körper sich dem Schlaf und der Ruhe lange Zeit verwehrt hat: Ermattet, aber glücklich. So stellt man sich erfolgreiche und zufriedene Startup-Gründer:innen vor, die ihre Nächte und Wochenenden dem Startup geopfert haben. Doch neben dem Erfolg – der in diesem selbstzerstörenden Prozess das Wichtigste zu sein scheint – steigt auch der Stresslevel. Die Folgen: Müdigkeit, Schlafstörungen, Schwächegefühle, leidende Beziehungen und ein zerstörtes Selbstwertgefühl.
Diese Auswirkungen führen nicht selten zu #mentalhealth-Problemen und enden in den schlimmsten Fällen sogar im Burnout. Einmal ausgebrannt, wird sogar die einfachste Tätigkeit zur enormen Belastung und scheint unmachbar. Der Körper bricht zusammen. Diese Erfahrung machte auch der ehemalige Kiweno-Gründer und Shadowmap Co-Founder, Georg Molzer. Auch er leidete nach der Gründung von Kiweno an Burnout. “Mir ging es nicht gut. Ich habe mir nichts mehr zugetraut. Ich finde, dort sollte man nicht hinkommen”, sagt Molzer gegenüber dem brutkasten.
Molzer teilt Burnout-Erfahrung im brutkasten Meetup #mentalhealth
#mentalhealth ist ein Thema, das oft so lange ignoriert wird, bis es akute Probleme gibt. Dabei gibt es nicht nur im Therapie- sondern auch im Präventionsbereich ein großes, niederschwelliges Angebot – mit spannenden digitalen Lösungen. Bei unserem nächsten Meetup am 23. Juni wollen wir unsere Community mit Hilfe von Betroffenen und Expert:innen weiter für das Thema sensibilisieren und die spannendsten dieser Technologien vor dem Vorhang holen. Als Betroffener wird Georg Molzer offen über seine Erfahrungen mit – und die Erholungsphase von – Burnout sprechen. Mit dabei sind außerdem weitere Betroffene wie Mental Fitness Expertin Eva Gruber und Experten wie Johannes Felder, Founder und Brand Developer.
Im Rahmen einer Podiumsdiskussion wird das Thema “Mental Health: Der schmale Grat zwischen Burnout und Resilienz” diskutiert. Analysen zu den Entwicklungen rund um diesen Schwerpunkt bietet die Arbeitspsychologin, Claudia Altmann. Das Ziel des brutkasten Meetups ist es, folgende Fragen zu beantworten:
Wie kann das Thema Burnout innerhalb der Gründerszene entstigmatisiert und endtaburisiert werden?
Wie können Technologien rund um das Thema #mentalhealth präventiv und therapeutisch eingesetzt werden?
Was können Arbeitgeber:innen für die mentale Gesundheit ihrer Mitarbeiter:innen tun?
Wie gehen Betroffene mit Burnout um?
Wie können Gründer:innen, Manager:innen und Teams ihr Wohlbefinden verbessern und ein Burnout vermeiden?
Im Anschluss führen wir einen Fireside Talk mit Mihailo Bobar über die erfolgreiche Story von Instahelp. Zudem haben die Startups Arcletic, CoachHub und Pandocs die Möglichkeit, ihre Technologien vor den Teilnehmer:innen zu pitchen und sich wertvolles Feedback zu ihren Konzepten zu holen.
“In der Szene geht es um eine gute Show nach außen”
Molzer erklärt, dass es wichtig sei, es nicht zu übertreiben. “Klar muss man als Gründer:in einiges aushalten. Und es gibt Phasen, wo es wild zugeht, aber dann ist es wieder wichtig, Ruhe zu finden. Für manche mag es so wirken, als würden Founder:innen 24/7 wie die Irren arbeiten und super erfolgreich sein, aber das geht auf Dauer nicht gut”, erklärt der Shadowmap Co-Founder.
Geschwindigkeit sei dennoch wichtig, aber nicht, wenn sie auf Kosten der Gesundheit gehe. “In der Szene geht es viel um eine gute Show nach außen. Wie es innerlich ausschaut, muss man fast versteckt halten, weil meistens ist das eben chaotisch, überfordert und suboptimal. Da divergiert das Innen und Außen stark auseinander und das verursacht immensen Stress”, so Molzer.
Nach Burnout Herzensprojekt in die Hand genommen
Sein Herzensprojekt Shadowmap habe er gegründet, als es nach dem Burnout wieder langsam bergauf ging. “Ich hatte vor neun Jahren die Idee zu Shadowmap. Als ich mich vom Burnout bessern wollte, habe ich mich dazu entschlossen, mein Masterstudium an der TU Wien abzuschließen”, sagt Molzer. Nach seiner Dissertation ging es für den Serien-Gründer nach Australien, wo er viel gesurft und Yoga gemacht habe.
“Immer wenn ich verletzt war, habe ich bei Shadowmap angefangen, zu programmieren”, erklärt der Co-Founder weiter. Dieser Prozess habe ihm geholfen, zurück zu sich selbst zu finden. “Ich habe das Gefühl, dass sich das Blatt wendet und das Thema offener angesprochen wird”, sagt der Ex-Kiweno-Gründer und Burnout-Betroffene.
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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