Die KI-Versteherin: Maya Pindeus lehrt produktiven Umgang mit Künstlicher Intelligenz
Der Umgang mit KI erinnert Maya Pindeus an den Wilden Westen. Mit einer neuen Initiative möchte die "Humanising Autonomy"-Founderin daher Unternehmen Unterstützung im Umgang mit Künstlicher Intelligenz bieten.
Sieben Jahre lang hat die aus Wien stammende Gründerin Maya Pindeus mit dem Londoner Startup “Humanising Autonomy” daran gearbeitet, dass Künstliche Intelligenz menschliches Verhalten tatsächlich versteht. Nun kam eine Wende und sie hat gemeinsam mit Matthias Neumayer und Dima Rubanov (Founders von Oscar Stories) ihren Fokus stärker auf den Bereich “responsible AI” gelegt.
Pindeus: “Müssen uns zurückbesinnen”
Mit “Our AI Future” hat das Trio eine KI-Education-Reihe ins Leben gerufen. Dabei soll das interaktive KI-Playground-Konzept Unternehmen und öffentliche Institutionen unterstützen, das Potential von Künstlicher Intelligenz zu verstehen und KI unter Berücksichtigung der entsprechenden ethischen Fragen zu implementieren.
“Wir konzentrieren uns darauf, eine menschenzentrierte KI aufzubauen, die eine Schnittstelle schafft. Uns ist aufgefallen, jeder redet über Künstliche Intelligenz, aber hierbei ist es wie im ‘Wilden Westen’. Wir müssen uns zurückbesinnen, um zu verstehen und zu lernen, mit KI umzugehen”, sagt Pindeus.
Dabei sollen personalisierte Workshops Klarheit und Praxis schaffen:
Decoding AI: KI verstehen und Stärken für das eigene Unternehmen fördern.
Applied AI: Den interaktiven Playground mit eigener Software für KI-Versuche nutzen.
Our Future with AI: Zukunftsweisende Produkte und Strategien entwickeln.
In anderen Worten: Bei “Decoding” wird Grundlegendes, Ethik in KI und Anwendung in der Praxis gelehrt, während bei “Applied AI” die Frage behandelt wird, wie man KI am besten für die eigene Problemstellung nutzt.
Deep Dive und Effizienz
“Bei Applied AI geht es nicht bloß um eine Einführung ins Thema, sondern um einen ‘Deep Dive’, der die Problemstellung ausmacht und Tools bzw. Prototypen entwickelt, um weiterarbeiten zu können bzw. effizienter zu werden”, präzisiert Pindeus.
“Our Future with AI” hat indes zum Ziel, dass Teilnehmende zukunftsweisende Produkte und Strategien entwickeln, um die Fragen zu beantworten, wie eine Produktstrategie aussieht, welche Rolle man als Unternehmen dabei spielt und wie man es schafft zwischen Mensch und Künstlicher Intelligenz eine Schnittstelle zu schaffen.
Pindeus: “KI wird helfen, Produkte schneller zu entwickeln”
Pindeus’ Ansicht nach wird KI künftig für zwei Hauptdinge genutzt werden. Für die Lösung von repetitiven Aufgaben mittels Automatisierung und um die Produktstrategie rascher aus dem Boden zu stampfen.
“Es gibt viele Dinge, die keiner von uns im Beruf mag”, sagt sie. “KI wird dabei helfen, Produkte und Prototypen schneller zu entwickeln. Unternehmen aus der Kreativindustrie oder auch Telekommunikationsfirmen und Medien werden immer schneller Ideen visualisieren können. Wir als Unternehmer und Unternehmerin können folglich unsere gewonnene Zeit besser nutzen und kreativer werden. Künstliche Intelligenz kann Stoff für neue Ideen liefern. Dafür ist KI da.”
Nachlese. Wo steht die österreichische Wirtschaft bei künstlicher Intelligenz zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT? Dies diskutieren Doris Lippert von Microsoft und Thomas Steirer von Nagarro in der ersten Folge der neuen brutkasten-Serie "No Hype KI".
Nachlese. Wo steht die österreichische Wirtschaft bei künstlicher Intelligenz zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT? Dies diskutieren Doris Lippert von Microsoft und Thomas Steirer von Nagarro in der ersten Folge der neuen brutkasten-Serie "No Hype KI".
Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.
„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.
Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.
Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen
Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“
Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft
Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.
Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.
Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.
Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“
Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit
Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.
“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.
Langfristiges Potenzial heben
Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“
Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“
Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?
Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.
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