10.02.2015

Gastbeitrag: Kann Crowdsourcing wirtschaftliche Innovationen fördern?

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Beim Crowdsourcing wird die kollektive Intelligenz einer Gruppe genutzt, auch als Schwarmintelligenz bezeichnet.

Mussten Menschen früher unmittelbar und real zusammen sein, um eine Gruppe zu bilden, so ist heute möglich, sich virtuell zu treffen, um Erfahrungen und Gedanken auszutauschen. Crowdsourcing steht für die Intelligenz von Kollektiven im Internet mit welchen wirtschaftliche Innovationen gefördert werden .

Immer schon zeichneten sich erfolgreiche Unternehmen durch ihre innovative Kraft aus, denn neue Produkte sind die Triebfeder wirtschaftlicher Entwicklungen. Innovation lebt von Ideen und diese zu finden, ist eine Kunst, ein diffiziler Prozess und zugleich der Glaube daran, dass es möglich ist, das Unmögliche möglich zu machen. „Wenn eine Idee am Anfang nicht absurd klingt“, hat Albert Einstein gesagt, „dann gibt es keine Hoffnung für sie“.

Wie aber entstehen Ideen?

Damit Ideen geboren werden können, benötigt es Eingabe und Intuition. Das lässt sich nicht erzwingen, denn eine Intuition entsteht oft ganz zufällig und unerwartet. Innovation ist oftmals das Ergebnis einer gelungenen Problemlösung. Viele Ideen werden über Jahre hin entwickelt und das braucht Zeit. Tim Burners Lee hatte seine Idee für das World Wide Web schon zehn Jahre bevor er es der Öffentlichkeit präsentierte. Er suchte nach einer Lösung zur Organisation eigener Daten und daraus entstand eine Technologie, die es Wissenschaft und Forschung ermöglichte, Informationen zu tauschen.

In Folge wurde das Internet zu einem weltweiten Phänomen, das wiederum zur globalen Vernetzung geführt hat. Der US-amerikanische Autor und Kolumnist Steven Johnson, der sich mit der soziologischen Bedeutung der Entstehung technischer Entwicklungen beschäftigt, stellt weiter fest: Damit sich Ideen entwickeln können, spielt der gedankliche Austausch mit anderen Menschen eine entscheidende Rolle. Er spricht von „Emergenz“ und meint das, was entsteht, wenn das Ganze größer ist als die Summer der Teile.

Was hat sich durch das Internet verändert?

Unter Crowdsourcing versteht man einen offenen Call an eine unbestimmte Menschenmenge. Oder anders gesprochen: Man stellt sein Problem dar und fragt andere um Rat. Damit wird es möglich, Teilaufgaben an eine Gruppe von Menschen auszulagern, die man andernfalls niemals kennen gelernt hätte. Jeff Howe, Autor und Journalist des Wired Magazine, der den Begriff Crowdsourcing geprägt hat, geht davon aus, dass die gleichen Interessen und Leidenschaften – etwa ein gemeinsames Hobby – eine große Rolle beim Erfolg eines Crowdsourcing-Projektes spielen“. Vom Prinzip her eignet sich Crowdsourcing für Unternehmen, Regierungen, Gruppen, Einzelpersonen und Organisationen.

Beispiele für Open Innovation

Was beim Crowdsourcing genutzt wird, das ist die kollektive Intelligenz einer Gruppe, die auch als Schwarmintelligenz bezeichnet wird. Insgesamt ist es ein Verhalten, wonach die Kommunikation von Individuen intelligente Verhaltensweisen der gesamten sozialen Gruppe hervorrufen kann. Viele Unternehmen und Organisationen bedienen sich heute der Idee der verbundenen Gehirne.

So hat der US-amerikanische Computerhersteller DELL im Jahr 2007 die Open Innovation Plattform gestartet, auf der Nutzer aus aller Welt inzwischen 21.600 Ideen eingebracht haben. Über diese Ideen wurde 745.207 mal abgestimmt und es wurden 101.051 Kommentare abgegeben. Im Ergebnis wurden 548 Ideen vom Unternehmen umgesetzt und auf der Plattform präsentiert. www.ideastorm.com

Aber auch der Softwarekonzern SAP setzt Maßstäbe mit seinem Community Network, das die Möglichkeiten der SAP-Partner und Kunden durch ein integriertes Netzwerk von weltweitem Know-how und die besten Technologien mit Hilfe der Community erweitert. SAP betrachtet die innovativen Impulse aus dem Crowdsourcing als entscheidende Quelle für Ideen und Innovationen. www.scn.sap.com/community/coil

Open Innovation wird aber auch in anderen Bereichen genutzt, etwa bei der Lösung sozialer Problemstellungen. OpenIDEO ist eine Crowdsourcing-Plattform für soziale Fragen. Eine jüngst gestellte Problemstellung war: „Wie können wir gemeinsam Strategien finden, um den Kampf gegen Ebola zu fördern?“ Dabei sollen nicht nur Forschungsergebnisse eingebracht werden, sondern alle Ideen, Bilder und Kommentare, die bei der Problemlösung insgesamt hilfreich sind. Nach Ablauf einer zuvor festgelegten Frist, sollen die gemeinschaftlich gesammelten Ergebnisse an die relevanten Entscheidungsträger weiter gegeben werden. https://openideo.com/

Der US-amerikanischer Automobilhersteller Local Motors betrachtet den Einsatz von Crowdsourcing als eines der wichtigsten Prinzipen für Innovation. Local Motors schrieb Anfang des Jahres 2014 einen Designwettbewerb aus und die Community entwarft und designte Autos in der Crowd. Das Produkt ist übrigens das erste 3D-druckbare Auto, das bereits vor Ablauf des Jahres in Chicago vorgestellt wurde. Unter den unzähligen Entwürfen, die dabei entstanden sind, setzte sich das Design mit dem Namen Strati durch, ein faszinierendes Beispiel für eine weltweite Innovation durch Crowdsourcing. https://localmotors.com/

Kategorien des Crowdsourcing auf einen Blick

In welchen Bereichen Crowdsourcing eingesetzt werden kann, hat Carl Esposti, Gründer der Website Crowdsourcing.org analysiert. Vier Möglichkeiten hat er identifiziert:

  • Man versucht aus einer Gruppe von Menschen die geeigneten Arbeiter zu identifizieren.
  • Man fragte eine Gruppe nach der Lösung für ein bestimmtes Problem.
  • Man nutzt die Crowd, um Wissen zu finden und zu organisieren.
  • Man nutzt die Crowd, um Ideen, Meinungen und Feedback einzuholen.

Dabei lassen sich 5 Kategorien identifizieren:

  • Distributed Knowledge: dient der Entwicklung gemeinsamen Wissens.
  • Crowdfunding: dient der Generierung von Kapital.
  • Cloud Labor: bietet die Möglichkeit, über das Internet Arbeitskräfte zu finden.
  • Crowd Creativity: ist eine Form gemeinsamer kreativer Produktion.
  • Open Innovation: ist eine Form des Crowdsourcing, die bei der gezielten Ideenfindung für Unternehmen und Institutionen hilft.

Crowdsourcing ist für Unternehmen relevant

Crowdsourcing stellt die Möglichkeit für die Entwicklung einer alternativen Kultur dar und verhilft vor allem technologiegetriebenen Start-Ups zu kreativen Impulsen. Es werden neue Formen der Datenpools und des Austausches geschaffen, die nicht nur eine Chance für Nischen und Gleichgesinnte bilden, sondern auch für etablierte Unternehmen extrem interessant sind. Crowdsourcing ist daher für alle Unternehmen des 21. Jahrhunderts relevant und stellt eine Möglichkeit dar, Innovations-Prozesse schneller und lebendiger zu entwickeln. Die verbundenen Gehirne verkürzen die Zeit, die es benötigt um eine Idee zu entwickeln und schaffen im Kollektiv ein völlig neues Klima für wirtschaftliche Innovationen. 

www.watchdogs.at

 

 

Elisabeth Hödl ist Partnerin bei WATCHDOGS – The Data Company und als Chief Scientific Officer für die Entwicklung der Forschungskapazitäten und Forschungsprodukte sowie für die Kommunikation mit der Scientific Community zuständig. WATCHDOGS SCIENCE ist Knotenpunkt für wissenschaftliche, rechtliche und mediale Trends in der Informationsgesellschaft.

Martin Zechner ist Partner und CEO von WATCHDOGS – The Data Company. Seine Beratungsschwerpunkte umfassen Datenverknüpfung, Datenkommunikation und Datenkrisen. Er lehrt an der Montanuniversität Leoben, ist Gründer der Martin Zechner & Partner Strategieberatung und einer der führenden Krisenexperten Österreichs.

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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”

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

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Masse an Möglichkeiten

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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.”

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

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