11.05.2015

Das erste Auto aus dem 3D-Drucker macht Amerikas Straßen unsicher

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Wie sieht das Auto der Zukunft wohl aus?

Nachdem Autos bereits selbst fahren können, werden sie nun auch noch ausgedruckt. Denn in den USA fährt nun das weltweit erste Auto, das nicht in einer herkömmlichen Autofabrik hergestellt, sondern in einem 3-D-Verfahren entwickelt wurde. Gehört das VW-Werk in Wolfsburg bald der Vergangenheit an?

Das schwarze Gebilde lässt schon die Form eines zweisitzigen Buggys erahnen. Es steht in einem wannenförmigen Gerät von der Größe eines Schiffscontainers. Der Kopf eines 3-D-Druckers trägt im Stil einer Heißluftpistole die nächste der 212 Schichten eines Kunststoffs auf, der ABS (Acrylnitril-Butadien-Styrol) heißt und sich nach seiner Abkühlung verhärtet. Es ist der gleiche Stoff, aus dem auch Lego-Steine bestehen. 44 Stunden dauert es, dann hat der 3-D-Drucker die tragende Struktur des Autos fertiggestellt. Weitere 24 Stunden vergehen, bis eine computergesteuerte Fünf-Achsen-Fräsmaschine die geriffelte Oberfläche glatt geschliffen hat-und es an die Montage der Mechanik gehen kann.

Was wie der erste Schritt in eine revolutionär neue Ära der Automobilproduktion anmutet, zeigt das aus Chandler (im US-Staat Arizona) stammende Startup-Unternehmen Local Motors. Local-Motors-Chef John B. “Jay” Rogers, ein Harvard-Absolvent, hat geradezu umstürzlerische Visionen. Was Tesla und dem Chef Elon Musk bei der Popularisierung des Elektroautos gelingt, schwebt dem ehemaligen US-Marine nun für die Automobilfertigung vor.

Das Ziel ist, Autoteile einfach und schnell auszudrucken, überschüssiges Material zu vermeiden, Transportkosten zu minimieren und mit schnellen Designänderungen neuen Kundenwünschen sofort nachzukommen. “Die drei kritischen Stellgrößen der Autobauer sind die vielen Einzelteile, das Gewicht und die Kosten für die Werkzeugfertigung”, sagt Rogers. Der neue Prozess drücke die drei Kostentreiber und eröffne andere spannende Perspektiven.

Zum Beispiel das Ende der Mega-Autofabriken. “Die Welt braucht keine weiteren Detroits”, tönte Rogers bei der Premiere des treffenderweise “Strati” (italienisch für “Schichten”)getauften Schichtmodells vor einigen Wochen. Vier, fünf Jahre Entwicklungszeit werde es künftig nicht mehr geben, sagt er voraus. Stattdessen könne man ein neues Auto in vier Monaten designen, entwickeln und mithilfe von 3-D-Drucktechniken auch bauen. In Mikrofabriken sowie in maximal 10.000 bis 15.000 Einheiten pro Jahr. Im Design orientiert an dem, was gerade Trend ist. “Denn unsere Modelle sind organisch, sie wachsen aus Zellstrukturen wie ein Knochen”,sagt Rogers. Und sie bestünden nur noch aus einem Bruchteil von Einzelteilen-49 sind es beim Strati, statt 5000 bis 6000 bei heute gängigen Fahrzeugen.

Zu den Kernprinzipien von Local Motors gehört der Einsatz von Techniken wie Open Source und Crowdfunding. Vorschläge für das Design und die Technik der Fahrzeuge werden komplett von einer Onlinecommunity mit aktuell über 40.000 Mitgliedern erstellt, gesammelt und per Abstimmung ausgewählt. Auch der Strati ging als Sieger aus einem Internetdesignwettbewerb hervor. Der Entwurf des Turiners Michele Anoè gefiel durch die vergleichsweise leicht zu druckende Form und das abnehmbare Dach. Mit dem 3-D-Drucker entstanden das Chassis und alle Interieurteile inklusive der Sitze. Die Batterie, den E-Motor, den Kabelbaum, Aufhängungen und Beleuchtungen entnahmen die Amerikaner dagegen dem Baukasten des französischen Renault Twizy. Die Teile aus dem elektrisch angetriebenen Zweisitzer wurden medienwirksam während einer Fachmesse in Chicago eingebaut, ehe der Strati vor Publikum aus eigener Kraft ins Freie surrte.

Die Palette der heutigen Druckverfahren ist extrem breit, doch ein Prinzip eint sie alle: Sie bauen dreidimensionale Gegenstände aus digitalen Druckvorlagen akkurat Schicht für Schicht auf, statt einen Rohling bis zur gewünschten Form abzutragen. Anders als beim Schneiden, Drehen oder Bohren fällt somit auch kein Abfall oder Verschnitt an. Darüber hinaus sind komplexe Formen darstellbar, bei denen eine existierende Maschine schnell an ihre Grenzen kommen würde.

Die 3-D-Technik hat bereits in zahlreichen Sparten Anwendung gefunden und ist in der Medizintechnik, der Luft-und Raumfahrtindustrie sowie der Architektur unverzichtbar geworden. Das neue Triebwerk “Leap” (für “Entwicklungssprung) von General Electric soll ab 2016 unter anderem den Airbus A320neo in die Lüfte heben. In der Welt des Automobils ist es überraschenderweise die Oldtimerszene, die schon jetzt von der neuen Technologie profitiert. Jay Leno, amerikanischer Entertainer und leidenschaftlicher Auto- und Motorradsammler, frohlockt: “Solange noch CAD-Daten oder eine scanbare Vorlage zur Verfügung stehen, lässt sich so gut wie alles reproduzieren. Kleine Teile wie einen Türgriff kann ich in fünf Stunden herstellen, ein großes Teil wie den nach über 100 Jahren porös gewordenen Wasservorwärmer für meinen White-Dampfwagen von 1907 in 33 Stunden.” Die Kosten seien überschaubar: 2995 US-$für den Scanner, unter 15.000$ für den Drucker. Eine Massenproduktion sei noch nicht möglich, “aber du brauchst nun nicht mehr für jedes kleine Ersatzteil bei Ebay zu schauen”, scherzt Leno.

Doch was den Oldie-Freund so freut, ist auch mit zu siebenstelligen Preisen angebotenen Topdruckern noch nicht 1:1 auf Großserienmodelle übertragbar. Laut Nikolai Zaepernick, Bereichsleiter Strategie und Geschäftsfeldentwicklung bei EOS in Krailling bei München, werde es – wenn überhaupt – noch einige Jahre dauern, bis ganze Autos gedruckt werden können. “Die Größe der druckbaren Teile wird zwar in den nächsten Jahren stetig wachsen, dennoch wird man nicht zwangsläufig für jede Komponente, die heute in großen Stückzahlen konventionell und wirtschaftlich gefertigt wird, auf additive Verfahren umsteigen”, sagt Zaepernick. Besonders die in der Autoindustrie so wichtigen Stückkosten seien ein Bremsklotz. Schnell interessant werde es jedoch im Luxussegment, bei Oldtimern, Tuningfahrzeugen oder in der Formel 1, in Bereichen also, in denen schon heute fast alle Teams die neue Technik für hoch belastete Teile einsetzten. Bis zum dreidimensional gespritzten Serienprodukt ist es noch ein sehr weiter Weg, glaubt auch Simon Reader, bei Mahle Powertrain in Northampton als Entwicklungschef tätig. Der Manager sagt: “Wenn es um 100.000 identische Teile geht, hat ein permanentes Werkzeug weiterhin Kostenvorteile.” Perry Hubbing von RedEye, einer Tochterfirma von 3-D-Pionier Stratasys, rechnet mit einer Zeitspanne von nur fünf bis zehn Jahren, “ehe wir Teile in solch großen Mengen fertigen können”.

Glaubt man diesen Experten, wird es also wohl eher nicht zu jenem Szenario kommen, das die Managementberatung Barkawi schon apokalyptisch prophezeite. Ihr zufolge könnten in 20 Jahren VW-Modelle in weltweit 100 Designbüros entwickelt und in zehntausend 3-D-Schnelldruckerstationen kundennah gebaut werden – das Volkswagen-Werk in Wolfsburg könne man dann getrost als Museum nutzen.

Zu jenen Visionären, die sich dennoch lieber heute als morgen vom Status quo verabschieden würden, gehört Jim Kor. Der Ingenieur und Tüftler aus dem kanadischen Winnipeg hat schon 2011 die Karosserie seines dreirädrigen Kleinwagens “Urbee” mit einem Drucker hergestellt. Gelenkt wird das auf einem konventionellen Rohrrahmen aufbauende Modell vom einzigen Hinterrad, zwei E-Motoren treiben die beiden Vorderräder an, ein mit Ethanol gefütterter Rasenmähermotor dient als Reichweitenverlängerer. Der Zweisitzer glänzt mit einem besonders niedrigen Luftwiderstandsbeiwert (c w-Wert) von 0,15-Resultat der Tropfenform samt Kammheck.

2500 Stunden brauchte eine ganze Reihe von 3-D-Druckern, um die Karosse in Schichten von je sechs Millimetern Dicke auszuspucken. Das höre sich zwar lang an, doch könne man so bis zu zehn Monate Entwicklungszeit einsparen, behauptet Kor beschwichtigend. Der Kanadier ist davon überzeugt, dass sich die Technologie und die Art, wie wir heute Autos bauen, definitiv verändern werden. “Nicht alles wird man in 3-D drucken, doch einen großen Teil eines Autos”, prophezeit er. “Eines Tages wird es möglich sein, Teile in einem Arbeitsgang zu drucken und zu lackieren.” Das Nachfolgemodell des Urbee, das nur 600 Kilo wiegt und 0,8 Liter/100 km verbraucht, will Kor bereits zu über 60 Prozent drucken lassen, zum Beispiel auch die bislang noch gläsernen Fenster. “Und wir planen, die Einzelteile auf nur noch 30 Stück zu reduzieren.”

Während Kor für eine mögliche Kleinserie seines Modells erst noch finanzkräftige Partner brauchen würde, hat Local Motors schon konkrete Verkaufsziele. Jay Rogers will die Bauzeit des Strati erst einmal auf 24 und dann noch weiter auf nur zehn Stunden drücken. Ab 2016 soll der Zweisitzer dann zu Preisen zwischen 18.000 und 30.000$ in den Handel kommen. Beim Elektroantrieb wird es auch künftig bleiben. Dieser könnte – und da würden sich zwei mit dem gleichen Pioniergeist treffen – von Tesla-Chef Musk kommen.

© Local Motors

© Local Motors

Wie sieht das Auto der Zukunft wohl aus?

Copyright: Local Motors

Quelle: Wirtschaftsblatt

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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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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed 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
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.
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.

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed 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.

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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.

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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.

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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.

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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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Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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