11.06.2015

DiTech-Gründer Damian Izdebski geht offen mit seinem Scheitern um

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Scheitern in Österreich ist ein Tabu Thema. Einer, der darunter gelitten hat und offen darüber spricht, startete ein IT-Reparaturservice.

In Österreich. Dort, wo Scheitern nicht erlaubt ist (zumindest kommt es einem manchmal so vor), spricht Damian Izdebski offen darüber, wie es ist, wenn man plötzlich am Boden der Tatsachen ankommt. Er schreibt sogar ein ganzes Buch darüber.

Als Gründer des Elektronikfilialisten DiTech erfolgreich, bejubelt, ein Liebling der Medien. Izdebski vermarktete sich gern und wurde gern vermarktet. Auch Politiker ließen sich mit dem Unternehmer häufig ablichten. Dann kam die Pleite und DiTech zerbröselte es.

Doch Izdebski machte etwas, was in Österreich nicht üblich ist. Er ging mit seinem unternehmerischen Scheitern offen um, schrieb ein Buch darüber und gründete ein neues Unternehmen. Und erntete damit zaghaften Applaus, aber auch jede Menge Häme, wurde als abgestürzter Highflyer, Selbstdarsteller und Eigenvermarkter kritisiert. Aber: Ist Selbstvermarktung schlecht?

In Österreich ist man es nicht gewöhnt, mit einer Pleite offen umzugehen. Für insolvente Unternehmer heißt es erst mal den Kopf einzuziehen und schön ruhig zu sein. Eine Pleite macht hierzulande förmlich zum Paria. Und belastet das eigene Fortkommen auf Jahre. In der Onlineberichterstattung gehören Artikel über Pleiten oft zu den meistgeklickten Wirtschaftsstorys, vielleicht weniger aus Informationsbedürfnis, sondern mehr wegen des Floriani-Prinzips: „Heiliger Sankt Florian, verschon‘ mein Haus, zünd‘ and’re an.“ Verstecken, Verbergen, Vergessen lautet die Devise. Das ist kontraproduktiv und falsch.

Scheitern darf keine Schande sein. Denn Scheitern bringt Erfahrungen und (hoffentlich) Lehren. Stellt man gescheiterte Unternehmer ins Abseits oder führt sie gar vor, hemmt das. Es hemmt Menschen, sich ins (ohnehin bürokratisch belastete und finanziell riskante) Unternehmertum zu begeben und zu gründen. Es hemmt auch Unternehmer, nach Insolvenzen wieder aufzustehen und weiterzumachen.

Vielleicht liegt es auch an Mentalitäts-und Kulturunterschieden, dass Izdebski als gebürtiger Pole und Österreich-Einwanderer nach seinem Scheitern den offensiven Weg gegangen ist. Auch in den USA ist die wirtschaftliche Kultur eine andere. Hier gehört eine Pleite im Lebenslauf fast schon zum guten (Unternehmer-)Ton. Das können wir lernen. Eine Pleite, sofern nicht in betrügerischer Absicht, darf kein Makel sein.

Übrigens, über ein Jahr nach der Pleite, wagt Izdebski einen Neustart mit Techbold, einer IT-Reparaturwerkstätte in Wien. Startkapital aufzustellen ist fast unmöglich, an Geld von Banken oder Investoren zu kommen – mit seiner Geschichte – ist schwierig.

 

Quelle: Wirtschaftsblatt

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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