24.08.2018

Wiener Forscherin Charlotte Stix: 4 Bereiche, wo KI zur Revolution wird

Die Österreicherin Charlotte Stix forscht und lehrt an der Cambridge University im Bereich Künstliche Intelligenz. Im Interview spricht sie über vier große KI-Anwendungsbereiche.
/artikel/charlotte-stix-ki-4-bereiche
Charlotte Stix beim State of A.I. Event von Hermann Hausers Summer School of Entrepreneurship
© Johannes Felder

Charlotte Stix ist Policy Officer und Forscherin im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) des Leverhulme Centers für die Zukunft der Intelligenz an der Universität Cambridge. Für die Abteilung Robotik und Künstliche Intelligenz der Europäischen Kommission verwaltete sie 18 Millionen Euro an Budget für Robotik- und KI-Projekte. Charlotte Stix gab den TeilnehmerInnen der I.E.C.T. – Summer School on Entrepreneurship Ein- und Ausblicke in die Anwendung von Künstlichen Intelligenzen. Sie spricht im Interview mit uns über die vier Bereiche, in denen besonders gravierende Disruptionen auf uns zukommen. 

+++ Wo steht die Artificial Intelligence wirklich? +++

Gesundheit: Unterstützung, kein Ersatz für ÄrztInnen

Stix: Der Gesundheitsbereich ist ein Paradebeispiel für die positive Anwendung von Künstlicher Intelligenz. Hier besteht ganz klar die Möglichkeit, Menschenleben sowohl direkt als auch indirekt zu retten. Zwei Themenbereiche sind hier besonders hervorzuheben.

Erstens, Künstliche Intelligenz, die neue Wirkstoffe und Medikamente findet. Künstliche Intelligenz ist in der Lage sich rasant durch eine viel höhere Anzahl an Dokumenten und Suchergebnissen zu arbeiten als Menschen es jemals können werden. Es kann diese vergleichen, mit internationalen Datenbanken abgleichen, neu kombinieren und dadurch womöglich neue Wirkstoffe oder bisher nicht angedachte Wirkstoffe als potentielle Medikamente für Krankheiten entdecken. Das Problem dabei ist natürlich Intellectual Property – gehört das Ergebnis der KI dem Menschen, der die KI erfunden hat, oder all den Studien, Dokumenten und Laborergebnissen, respektiv deren WissenschaftlerInnen, die der Untersuchung der KI zugrunde liegen?

Ein zweites großes Thema ist die Benutzung von KI bei der Früherkennung von Krankheiten. Die Technologie basiert dabei hauptsächlich auf Image Recognition und hilft zum Beispiel Wartezeiten bei potentiellen Akutfällen stark zu reduzieren. Vor einem Jahr schon wurde ein wissenschaftliches Paper in Nature publiziert, das zeigt, dass KI Hautkrebs genauso gut erkennen kann wie DermatologInnen. Potentielle Früherkennung bei Krebsfällen ist natürlich unglaublich wichtig um Menschenleben zu retten.

Auch interessant ist KI für die Früherkennung von Krankheiten, welche das Sehen beeinflussen können. Zu dem Thema wurde in England gerade eine wissenschaftliche Research Partnerschaft zwischen Deepmind und dem Moorfields Eye Hospital eröffnet. Denn das System von Deepmind ist in der Lage über 50 Krankheiten genauso gut wie AugenärztInnen zu erkennen. Die Genauigkeit und Schnelligkeit mit der KI Ergebnisse interpretieren kann bevor die Krankheit weit fortgeschritten ist, wird in der Zukunft hoffentlich vielen PatientInnen das Augenlicht erhalten.

Natürlich ist der Datenschutz und die informierte Zustimmung der Betroffenen dabei sehr wichtig. Diese Themen muss man gemeinsam mit den PatientInnen ansprechen, Fragen und Zweifel abklären und mit gut durchdachter Legislative überwinden. Da tragen sowohl das Krankenhaus, wie auch die KI Company, als auch der Staat eine große Verantwortung. Nur so kann man sicherstellen, dass alle Prozesse ethisch ablaufen. Auf der anderen Seite funktioniert KI oftmals schon so gut, dass es durchaus sein kann, dass Menschen in der Zukunft möchten, dass sich eine Künstliche Intelligenz ihre Bilder anschaut.

Manche haben die Sorge, dass eine KI bald ÄrztInnen ersetzt, aber das bezweifle ich. In den wenigsten Fällen wollen Menschen nur von einem Roboter, der sich auf ein KI System beruft, beraten werden. Die meisten werden wohl einen Menschen dabei haben wollen. Ersetzen ist oft eine Frage der Akzeptanz und viel weniger des Möglichen. Und gerade im Gesundheitswesen ist die Akzeptanz der PatientInnen ausschlaggebend.

Ein weiterer Bereich, der ein großes Problem für Spitäler darstellt, wird leider momentan nicht von KI Companies beachtet, da er oft als eher unattraktiv angesehen wird. In Spitälern wird noch unglaublich viel auf Papier geschrieben, Sachen werden von einem wichtigen Labor zum anderen gesendet, Dokumente müssen gesucht werden und all das verbraucht wichtige Zeit, die das Krankenhauspersonal für PatientInnenpflege benützen könnte. Das wäre ein klarer Bereich – das Thema Datenschutz einmal ausgeklammert – bei dem Künstliche Intelligenz die ÄrztInnen dabei unterstützen könnte, schneller und besser zu verstehen, wie ein Patient zu behandeln ist.

+++ Event: VIP night am 13.9. – Künstliche Intelligenz: Die Welt in fünf Jahren +++

Altenpflege: Eine Frage der Kultur

Stix: In Europa tendieren wir dazu, Roboter in der Pflege wenig einzusetzen. Als Begründung wird oft genannt, dass es die Menschenwürde beeinflussen würde. Wie vorher schon angesprochen: Wir bevorzugen Menschen als Pflegepersonal. 

Interessant dabei ist, dass es in Ländern wie Japan als relativ normal angesehen wird, Roboter zu haben, die zum Beispiel für alte Leute Aufgaben erfüllen, mit ihnen sprechen und ein aktiver Bestandteil ihres Lebens sind. Akzeptanz von Robotern hat auch mit Kultur zu tun. In unseren Breiten werden Roboter trotz der wunderbaren Möglichkeiten, die sie bieten, oft mit Angst und Abneigung beäugt, denn sie sind ja nur ein abstraktes Metallgehäuse.

Wenn es uns schlecht geht haben wir zwar gerne, dass das Problem gelöst wird, aber noch lieber, dass es von einem Menschen gelöst wird. 

In anderen Kulturen, wie zum Beispiel eben in Japan wird es eher akzeptiert, dass Objekte auch „Geist“ besitzen können. Dieses Verständnis des japanischen Shinto-Glaubens wirkt sich demnach auch auf Roboter aus. Das ist ein ganz anderes Verständnis wie bei einer Kultur, die vom christlichen, monotheistischen Glauben geprägt ist, wo im strengsten Fall ein Bilderverbot besteht. Roboter sind eben eine Art von Abbild. Da hören Tech-WissenschaftlerInnen oft, dass sie sich anmaßen „Gott zu spielen“. Zwischen verschiedenen Kulturen gibt es also große Unterschiede, wie Objekte und damit auch Roboter oder KI gesehen werden. Und das wirkt sich natürlich besonders stark aus, wenn diese Objekte im Gesundheitsbereich eingesetzt werden.

Erziehung: Demokratisierung des Lernens

Stix: Wie kann künstliche Intelligenz bei Erziehung helfen? KI kann StudentInnen und LehrerInnen stark unterstützen, sowohl beim Lehren als auch beim Lernen. Ganz banal kann KI zum Beispiel LehrerInnen helfen, Tests zu benoten. Klingt nicht sehr spannend, ist aber eine wirkliche Hilfe, die Zeit spart. Diese gesparte Zeit kann dann auch direkt wieder in die SchülerInnen investiert werden. Beim Thema „life-long learning“ und „personal tailored education“ ist KI auch wichtig. LehrerInnen und ProfessorInnen haben selten Zeit, jeder SchülerIn tagtäglich persönlich zu helfen.

Eine KI kann sich nicht nur merken, wie die bestimmte Person in vergangenen Tests abgeschnitten hat, was sie gelernt hat und wie sie am Besten gelernt hat, sondern kann sich beziehend auf dieses Wissen auch individuell an die Bedürfnisse des Lernenden anpassen. Die KI kann damit sowohl während der Schulzeit als auch im späteren Leben zur individuellen Bildung beitragen.

 Außerdem: Eine private NachhilfelehrerIn ist teuer und viele Menschen können sich diese extra Stunden nicht leisten. Eine KI andererseits kann schnell skaliert werden und wird in diesem Bereich in der Zukunft wahrscheinlich relativ billig sein, wie man auch schon an MOOCs (Massive Online Open Courses) sehen kann.

Energie: Extreme Einsparungen

Stix: Meiner Meinung nach wird KI in der Lage sein, die meisten, wenn nicht alle Sustainable Development Goals von den United Nations zu lösen. Eine immer wichtiger werdende Thematik hierbei ist unser globaler Energiekonsum und damit unser Beitrag zum Klimawandel. 

Auch hierbei kann KI jetzt schon helfen. Deepmind hat gerade publiziert, dass sie es geschafft haben, die Energie, die Google in seinen Datenzentren benutzt, um 40 Prozent zu reduzieren. Das System nimmt alle fünf Minuten einen Snapshot von den ganzen im Kühlsystem des Datenzentrums verteilten Sensoren. Diese Snapshots werden dann von einem DNN angeschaut, welches vorhersagt, wie verschiedene nächste Schritte den Energiekonsum beeinflussen. Das KI-System sucht dann nach dem Schritt, der den Energiekonsum am meisten reduziert ohne Sicherheitsvorgaben zu verletzten.

Video-Interview mit Hermann Hauser am Rande der I.E.C.T. Summer School 2018:

⇒ Zur Website der I.E.C.T. – Summer School 2018

⇒ Zur Website von Charlotte Stíx

Redaktionstipps
Deine ungelesenen Artikel:
18.09.2026

Zwischen Wien und dem Silicon Valley – was Österreich sich für den KI-Sprung nach vorne abschauen kann

Dort, wo die Vorreiter:innen der KI zu Hause sind, hat brutkasten mit zwei Österreicherinnen gesprochen, die genau dazwischen stehen: Isabella Tomás (Open Austria) und Manuela Mohr-Zydek (Salesforce Österreich). Ein Gespräch über einzigartige Fähigkeiten, wichtige Learnings und offene Potentiale.
/artikel/zwischen-wien-und-dem-silicon-valley-was-oesterreich-sich-fuer-den-ki-sprung-nach-vorne-abschauen-kann
18.09.2026

Zwischen Wien und dem Silicon Valley – was Österreich sich für den KI-Sprung nach vorne abschauen kann

Dort, wo die Vorreiter:innen der KI zu Hause sind, hat brutkasten mit zwei Österreicherinnen gesprochen, die genau dazwischen stehen: Isabella Tomás (Open Austria) und Manuela Mohr-Zydek (Salesforce Österreich). Ein Gespräch über einzigartige Fähigkeiten, wichtige Learnings und offene Potentiale.
/artikel/zwischen-wien-und-dem-silicon-valley-was-oesterreich-sich-fuer-den-ki-sprung-nach-vorne-abschauen-kann
(V.l.) Manuela Mohr-Zydek (Salesforce Österreich) und Isabella Tomás (Open Austria) in San Francisco. © brutkasten

Zwei Perspektiven, ein Hotspot: San Francisco. Isabella Tomás sitzt seit vier Jahren an der Schnittstelle zwischen Österreich und dem Silicon Valley. Als Konsulin und Co-Direktorin von Open Austria leitet sie das gemeinsam von Außenministerium (BMEIA) und Wirtschaftskammer Österreich (WKO) betriebene Außenwirtschafts- und Innovationsbüro und vernetzt heimische Gründerinnen, Gründer und Unternehmen mit dem wohl dichtesten Innovationsökosystem der Welt. Manuela Mohr-Zydek blickt aus der Unternehmensperspektive darauf: Seit eineinhalb Jahren verantwortet sie als Country Leaderin das Österreich-Geschäft von Salesforce und begleitet heimische Betriebe dabei, den Schritt von der digitalen Transformation zur produktiven Skalierung autonomer KI-Agenten zu schaffen.

Im exklusiven Gespräch mit brutkasten ziehen die beiden Bilanz: Wie steht es um Österreich in Sachen KI-Anwendung? Was können heimische Unternehmen von der Risikobereitschaft und Umsetzungskraft des Silicon Valley lernen und wo sollte man mit dem KI-Einsatz trotz allem Potenzial vorsichtig bleiben? Von der Rolle des Kapitals bis hin zu den Stärken österreichischer Ingenieure, Tomás und Mohr-Zydek liefern einen ehrlichen Blick auf zwei Innovationswelten, die einander viel zu sagen haben.


Brutkasten: Ihr seid beide viel zwischen Österreich und San Francisco unterwegs. Welche Learnings möchtest du von hier sofort mit nach Österreich nehmen, Manuela?

Manuela Mohr-Zydek: Man kann viel Innovation und Inspiration mit nach Österreich nehmen. Wobei ich auch sagen muss, dass wir in Österreich bereits unglaublich viel Innovation und viele neue Ideen haben. Ich bin nun seit eineinhalb Jahren als Country Leaderin für Salesforce in Österreich tätig und sehe das täglich. Was man aus dem Silicon Valley mitnehmen kann, ist die enorme Umsetzungskraft und die Pionierarbeit. In Österreich befinden wir uns in manchen Bereichen gefühlt noch ganz am Anfang – vor allem beim Thema künstliche Intelligenz. Wir haben viele Kunden, die sich bereits damit auseinandersetzen oder KI skalierbar im Einsatz haben. Im Silicon Valley ist man vermutlich schon ein Stück weiter, und genau dieses Mindset können wir mitnehmen. Wir müssen weg von „Wir probieren aus“ hin zu „Wir setzen künstliche Intelligenz skalierbar im Unternehmen ein“. Damit lässt sich einerseits der Fachkräftemangel adressieren und andererseits dem wirtschaftlichen Kostendruck begegnen. Die Strategie sollte aus unserer Sicht aber nicht sein, Arbeitsplätze abzubauen. Im Gegenteil: Wir sehen viele Chancen für junge Menschen, sich im Bereich KI weiterzubilden, umzuschulen und eine klare Zukunftsperspektive aufzubauen.

Isabella Tomás: Ich kann bestätigen, was Manuela gesagt hat. Ich bin für Open Austria seit vier Jahren im Silicon Valley. Ein wesentlicher Unterschied ist die höhere Risikobereitschaft. Gründerinnen und Gründer werden hier ermutigt und unterstützt, mutig zu agieren. Die Menschen haben keine Angst vor Innovation. In Österreich haben wir sehr viele innovative Köpfe, aber man hat oft das Gefühl, dass sie nicht immer optimal gefördert werden, um sich voll zu entfalten – das beginnt an den Universitäten und setzt sich in den Unternehmen fort. Der zweite Punkt ist die Skalierbarkeit: Hier steht eine enorme Menge an Risikokapital zur Verfügung, mit dem Startups viel schneller skalieren können. Zudem spielt der US-Markt eine entscheidende Rolle: Wer sich hier etabliert, kann relativ leicht in andere Märkte vorstoßen und weltweit skalieren. Das ist in Österreich und auf EU-Ebene aufgrund der Marktstrukturen leider noch nicht ohne Hürden möglich.

Salesforce-CEO Marc Benioff hat in seiner Eröffnungs-Keynote ein eher verhaltenes Bild von Europa in Bezug auf KI gezeichnet. Wie beobachtest du die Adaption von KI-Applikationen bei österreichischen Unternehmen, Manuela?

Manuela Mohr-Zydek: Über die letzten Monate hat sich eine sehr positive Dynamik entwickelt. Wir führen nahezu mit jedem Kunden Gespräche zum Thema künstliche Intelligenz. Es geht nicht mehr nur um erste Pilotprojekte oder Proofs of Concept, sondern darum, wie Unternehmen tatsächlich mit autonomen Agenten arbeiten können – Hand in Hand zwischen Mensch und Agent. Wir sehen eine große Offenheit dafür, Geschäftsprozesse agentenbasiert zu unterstützen. Wir befinden uns in der nächsten Stufe: weg vom reinen Ausprobieren, hin zum Etablieren einer Kultur im Sinne von „Human in the Loop“. Der Mensch bleibt entscheidungsfähig, wird aber autonom durch Agenten unterstützt.

Welche konkreten Use Cases beobachtest du, auch im Vergleich zwischen größeren Unternehmen und Startups?

Manuela Mohr-Zydek: Gerade für kleinere Unternehmen und Startups bietet KI eine riesige Chance, weil Technologie demokratisiert wird. Mit Low-Code- und No-Code-Ansätzen braucht man keine tiefe Coding-Erfahrung mehr, um einen Agenten zu bauen und eine Idee zu verwirklichen. Anfänglich haben wir sehr stark im Servicebereich mit autonomen Agenten begonnen. Über die vergangenen Monate hat sich das stark in Richtung Marketing, Sales und Commerce weiterentwickelt. Es gibt Beispiele wie PayPal oder Anwendungsfälle, bei denen Agenten automatisiert Outbound-Leads generieren, Inbound-Anfragen abarbeiten oder Marketing-Journeys erstellen, bevor der Mitarbeiter übernimmt. Im Commerce-Bereich unterstützen Agenten bei Produktauskünften auf Webseiten. Autonome Agenten befreien Mitarbeiter von wiederkehrenden, maschinellen Aufgaben, sodass sich der Mensch wieder auf seine Kernstärken besinnen kann: Kreativität und soziales Miteinander. Das ist das Schöne am Konzept des „Agentic Enterprise“.

Isabella, was beobachtest du bei österreichischen Gründern, die ins Silicon Valley oder nach San Francisco kommen? Wie sieht dort die KI-Adaption aus?

Isabella Tomás: Die meisten, die herkommen, sind bereits tief im Thema drin oder kommen genau deshalb hierher, weil San Francisco das Mekka der KI ist. Wer das Thema noch nicht mitbringt, arbeitet sich sehr schnell ein. Zu Beginn gibt es meist einen gewissen Wow-Effekt. Das Beispiel der autonomen Autos verdeutlicht das gut: Für meine Volksschulkinder ist es mittlerweile völlig normal, sich in ein fahrerloses Auto zu setzen. Europäer, die das erste Mal in San Francisco sind, sind davon meist fasziniert. Der Unterschied liegt darin, dass die Menschen hier eine ausgeprägte Early-Adopter-Mentalität haben. Sie sind überdurchschnittlich bereit, etwas völlig Neues auszuprobieren, und haben weniger Berührungsängste. Das verhilft innovativen Ideen schneller zum Durchbruch und schafft einen ersten Use Case, mit dem man zeigen kann, dass es in der Praxis funktioniert.

Welche Stärken bringen Gründerinnen und Gründer aus Österreich mit, die man im Silicon Valley schätzt?

Isabella: Man schätzt auf jeden Fall die hervorragende Ausbildung an unseren Universitäten und Fachhochschulen. Die Ausbildung steht den Top-Universitäten in den USA in nichts nach. Auch das technische Fundament, etwa von Ingenieuren im Industriebereich, wird sehr geschätzt. Die Leute wissen genau, wovon sie sprechen, und arbeiten extrem solide. Wenn sich dieses Fachwissen mit der innovativen Dynamik vor Ort verbindet, entsteht eine hervorragende Kombination. Österreicher sind vielleicht nicht immer diejenigen mit den verrücktesten Ideen, aber sie sind extrem stark darin, diese Ideen pragmatisch und erfolgreich umzusetzen.

Überspitzt gefragt: Haben Gründer:innen aus Europa im Silicon Valley einen Nachteil, weil das Vorurteil herrscht, Europäer hinkten bei KI hinterher?

Isabella Tomás: Nein, nicht unbedingt. Das Silicon Valley ist ein großer Schmelztiegel mit Menschen aus aller Welt. Österreichische Gründerinnen und Gründer, die sich gut präsentieren, haben keineswegs einen Nachteil, nur weil sie aus Europa kommen. Einen Nachteil hat man nur dann, wenn man sich schlecht präsentiert oder nicht fachkundig wirkt. Wer zeigt, dass er seinen Bereich beherrscht und etwas Interessantes auf die Beine stellt, wird hier sehr schnell anerkannt.

Manuela, Salesforce hat sich ja spätestens mit AIforce der künstlichen Intelligenz verschrieben. Was ist für Geschäftsführer:innen, die KI im Unternehmen umsetzen wollen, deiner Meinung nach der beste erste Schritt?

Manuela Mohr-Zydek: Wir setzen sehr stark bei Schulungen an – und zwar sowohl auf Führungsebene als auch auf Mitarbeiterebene. Eine Zusammenarbeit von Mensch und Agent („Agentic Enterprise“) muss von Führungskräften vorgelebt werden, was ein grundlegendes technologisches Verständnis voraussetzt. Es geht auch um die Frage der ethischen Verantwortung und darum, wo die Grenzen der Technologie liegen, damit der Mensch in der Entscheidung verbleibt. Auf Mitarbeiterebene dienen Schulungen dazu, Inspiration und Ideen zu generieren. Wir veranstalten dazu auch Hackathons mit Kunden, um Ideen in eine Roadmap zu gießen und rasch in die Umsetzung zu bringen. So entsteht sowohl Top-down als auch Bottom-up die Innovationskraft, die es für die Zukunft braucht.

Gibt es Bereiche, in denen man KI konkret noch aussparen sollte, obwohl sie viel Potenzial birgt?

Isabella Tomás: Es gibt sehr sensible Bereiche, bei denen große Vorsicht geboten ist – etwa wenn es um Gesundheitsdaten oder hochgradig personenbezogene Daten geht. Aus Sicht der öffentlichen Verwaltung gelten hier höchste Anforderungen an Datenschutz und Regelkonformität. Solange nicht zu hundert Prozent sichergestellt ist, dass alle gesetzlichen Vorgaben eingehalten werden, kann KI dort nicht ohne Weiteres eingesetzt werden. Wenn es hingegen um Recherchen oder Entwürfe für Präsentationen geht, ist das unbedenklich. Grundsätzlich gilt: Je besser man sich selbst in einem Fachgebiet auskennt, desto eher kann man KI sinnvoll nutzen, weil man das Ergebnis fachlich beurteilen kann. Wenn man keine Ahnung von der Materie hat, sollte man KI-Ergebnisse nicht blind übernehmen, sondern verifizieren.

Welche Hoppalas oder Fehler konntest du im Silicon Valley beobachten, von denen Unternehmen in Österreich lernen können?

Isabella Tomás: Die Fehler sind ähnlich wie überall. Das reicht von Anwälten, die vor Gericht erfundene Präzedenzfälle zitiert haben, über Fehldiagnosen bei medizinischen Bildanalysen bis hin zu falschen Wirtschaftsdaten auf Präsentationsfolien. Wenn man Ergebnisse ungeprüft übernimmt, kann das peinlich werden. Man darf sich nicht blind auf die KI verlassen, wenn man die Fakten nicht selbst verifizieren kann.

Manuela, wie verändert sich die Arbeit in Unternehmen konkret durch den Einsatz von Agenten?

Manuela Mohr-Zydek: Wir gehen davon aus, dass sich letztlich nahezu jeder Job verändern wird. Es geht längst nicht mehr nur darum, ein Large Language Model als Assistenten einzusetzen, sondern darum, einzelne Prozessabschnitte im Unternehmen messbar und autonom abzuarbeiten. Bei Salesforce messen wir das in „Agentic Work Units“ – hier gab es von Q1 auf Q2 einen Anstieg von 97 Prozent. Um ein Unternehmen verlässlich zu führen, braucht man valide Daten, funktionierende Prozesse, Governance und Compliance. Das LLM dient als kreatives Interface nach oben, aber darunter braucht es ein solides Fundament aus Daten, Applikationen und Sicherheit.

Isabella Tomás: Das ist auch der Vorteil von spezifischen, maßgeschneiderten Modellen, die auf den konkreten Unternehmensdaten basieren. Dort ist das Risiko von Halluzinationen oder fehlerhaften Ausgaben deutlich geringer als bei rein generischen Sprachmodellen.

Manuela Mohr-Zydek: Wie Marc Benioff in seiner Keynote hervorgehoben hat, muss man zwischen wahrscheinlichkeitsbasierten und deterministischen Ergebnissen unterscheiden. Die Kombination aus beidem liefert sowohl kreative Möglichkeiten als auch die nötige Verlässlichkeit für Unternehmensentscheidungen


Transparenzhinweis: Die Reise- und Aufenthaltskosten zur Dreamforce wurden von Salesforce übernommen. Auswahl und Bewertung der Themen erfolgten unabhängig davon.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Wiener Forscherin Charlotte Stix: 4 Bereiche, wo KI zur Revolution wird

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wiener Forscherin Charlotte Stix: 4 Bereiche, wo KI zur Revolution wird

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wiener Forscherin Charlotte Stix: 4 Bereiche, wo KI zur Revolution wird

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wiener Forscherin Charlotte Stix: 4 Bereiche, wo KI zur Revolution wird

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wiener Forscherin Charlotte Stix: 4 Bereiche, wo KI zur Revolution wird

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wiener Forscherin Charlotte Stix: 4 Bereiche, wo KI zur Revolution wird

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wiener Forscherin Charlotte Stix: 4 Bereiche, wo KI zur Revolution wird

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wiener Forscherin Charlotte Stix: 4 Bereiche, wo KI zur Revolution wird

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wiener Forscherin Charlotte Stix: 4 Bereiche, wo KI zur Revolution wird