20.09.2023

Generative KI in Echtzeit: Neue Geschäftspotenziale durch Integration von GPT und Daten-Streaming

Gastbeitrag. Michael Drogalis, Principal Technologist bei Confluent, erklärt die Möglichkeiten von generativer KI für Unternehmen. Wie zum Beispiel beim Echtzeit-Datenfluss.
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generative KI
(c) Unsplash - Michael Drogalis, Principal Technologist bei Confluent über generative KI.

Mit GPT-4 hat OpenAI einen intelligenten Chatbot eingeführt, der weltweit für großes Aufsehen gesorgt hat. Es handelt sich dabei um die sogenannte GenAI (aus dem Englischen „generative artificial intelligence“) oder generative KI, die aus automatisierter Sprachverarbeitung und Antwortgenerierung besteht. Diese Technologie hilft bei vielen Projekten in der realen Welt und vor allem in den Bereichen Kundenservice, Marketing und Sales, Softwareentwicklung und Forschung.

Damit eröffnet generative KI Unternehmen bahnbrechende Möglichkeiten. Dazu gehört auch die Integration mit Daten-Streaming, d. h. dem Echtzeit-Datenfluss innerhalb von Organisationen, um echte, produktionsreife Anwendungen mit noch nie dagewesenen Fähigkeiten zu schaffen.

Von der Datenfabriken bis zum Echtzeit-Training von Sprachmodellen

Mit Event-Streaming können Unternehmen ihre internen Datenspeicher nahtlos mit GPT-4 verbinden. Dadurch kann das KI-System nicht nur präzise auf Kundenanfragen reagieren, sondern auch das Verhalten des Modells an spezifische Geschäftsanforderungen anpassen. Ermöglicht wird dies durch „Kontextfenster“, ein Prinzip, das es GPT-4 erlaubt, Informationen aus früheren Teilen eines Chats zu speichern und sein Verhalten entsprechend anzupassen, um relevante und maßgeschneiderte Antworten zu geben.

Daten-Streaming ist bereits die Grundlage vieler GenAI-Infrastrukturen und Softwareprodukte. Dabei sind sehr unterschiedliche Szenarien denkbar: Daten-Streaming als Datenfabrik für die gesamte ML-Infrastruktur, Pattern Scoring mit Stream-Processing für Echtzeit-Vorhersagen, Streaming Data Pipeline Generation mit Text- oder Spracheingabe oder sogar Echtzeit-Online-Training von großen Sprachmodellen.

Aktuelle Grenzen von Generativer KI in Echtzeit

Wie bei jeder Innovation gibt es auch hier Grenzen. Der Ansatz von generativer KI in Echtzeit bringt zwei große Herausforderungen mit sich:

Einerseits ist die Antwortgenerierung von GenAI-Infrastrukturen, die Daten-Streaming unterstützen, durch die Breite der Kontextfenster begrenzt. Wenn diese nicht breit genug sind, können nicht alle Prompts der Benutzer beantwortet werden. Die Aussichten sind jedoch positiv, da KI-Systeme ständig weiterentwickelt werden und Entwickler kontinuierlich daran arbeiten, die Breite der Kontextfenster zu erweitern. Mittel- bis langfristig wird diese Einschränkung daher eher nicht mehr bestehen.

Andererseits ist generative KI in Echtzeit anfällig für sogenannte „Prompt-Injektion-Attacken“, eine neue Art von Schwachstellen bei KI- und ML-Systemen (Machine Learning), hierbei werden widersprüchliche Prompts so aneinandergereiht, dass das System nicht mehr in der Lage ist, sie zu unterscheiden und angemessen darauf zu reagieren. Auf diese Weise können Angreifer Befehle in Datenfelder unter ihrer Kontrolle einfügen und die Maschine zu unerwarteten Aktionen zwingen. Obwohl Prompt-Injektion derzeit meist nur für positive Zwecke genutzt wird, gibt es Szenarien, in denen eine böswillige Manipulation der Antwort zur Umgehung von Einschränkungen oder als Fingerprinting-Technik zur Erkennung von Software, Netzwerkprotokollen, Betriebssystemen oder Hardware-Geräten im Netzwerk verwendet werden könnte.

Generative KI + Daten Streaming: Relevanz und Mehrwert für Unternehmen

Es ist also klar, dass noch erhebliche Fortschritte gemacht werden müssen, bis das Potenzial generativer KI voll ausgeschöpft wird. Es lässt sich jedoch jetzt schon sagen, dass sich sowohl die Streaming-Modelle als auch die großen Sprachmodelle gegenseitig in ihrer Entwicklung vorantreiben werden. Denn generative KI bringt nur dann einen Mehrwert, wenn sie genaue und aktuelle Einsichten liefert, und hier haben Echtzeitdaten eindeutig Vorrang vor „langsamen“ Daten.

Über alle Branchen hinweg haben Early Adopter von generativer KI, die in Daten-Streaming-Technologien wie Apache Kafka und Apache Flink integriert ist, bereits bewiesen, dass diese Innovationeinen enormen Mehrwert für Unternehmen bietet.

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Die drei Partner von RM Equity Partners (v.l.) Eugen Benedikt Russ, Nicola Szekely und Chris Wittlinger | (c) RM Equity Partners
Die drei Partner von RM Equity Partners (v.l.) Eugen Benedikt Russ, Nicola Szekely und Chris Wittlinger | (c) RM Equity Partners

Wie brutkasten zuletzt berichtete, wurde die vor rund zehn Jahren als Teil der Voralberger Russmedia-Gruppe gegründete Liechtensteiner Private-Equity-Gesellschaft RM Equity Partners (RMEP) mit rund 500 Millionen Euro Assets under Management von den drei Partnern Eugen Benedikt Russ, Chris Wittlinger und Nicola Szekely übernommen. Im Gespräch mit brutkasten erläuterten Russ und Wittlinger die Hintergründe.

Eugen B. Russ blickt dabei auf die Anfänge zurück: „Wir haben eigentlich schon sehr selbstständig begonnen. Schon damals haben wir vom Medienhaus weitgehende Freiheiten bekommen, und ich glaube, genau das hat uns erfolgreich gemacht: dass man uns dieses Vertrauen gegeben hat. Wir konnten in Themen investieren, während andere in der Gruppe Media-for-Equity machen mussten und in dem, was sie tun konnten, nicht immer frei waren.“

Und Wittlinger ergänzt: „Organisatorisch waren wir schon immer sehr unabhängig, mit wenig Vorgaben. Jetzt übersetzen wir einfach das, was gelebt wurde, in die Realität. Dazu kommt, dass es im Partnerkreis – Eugen, Nicola und ich – über die Jahre sehr gut funktioniert hat. Wir sind ein sehr komplementäres Team, und wir haben alle gesagt: Wir haben Lust, das noch einmal eigenständig anzupacken und weiterzumachen – mit dem Team, das es schon gibt.“

Die Gruppe sei über das vergangen Jahrzehnt stark gewachsen und erwirtschafte im laufenden Jahr ein EBITDA im dreistelligen Millionenbereich. Dabei entfielen nur fünf Prozent des Umsatzes auf Österreich, da das Portfolio komplett europäisch aufgestellt sei.

„Die volle Selbstständigkeit war im Endeffekt der logische Schritt“, erklärt Russ. Seine Schwester übernehme die Generationennachfolge im Verlag der Russmedia-Gruppe, wo zuletzt auch ein Merger mit der Tiroler Tageszeitung stattfand. Während Russmedia den Wachstumsweg im Mediengeschäft verfolge, setze RMEP den Wachstumsweg bei digitalen Plattformen fort.

Dieser Prozess sei über einen Zehnjahresplan angelegt und seit acht Jahren vereinbart gewesen. Im September des vergangenen Jahres habe die konkrete Umsetzung Fahrt aufgenommen. Nach der Umstrukturierung in Liechtenstein um den Jahreswechsel wurde die Management Company RM Consulting im Frühjahr übernommen. Mit der offiziellen Kommunikation sei die Nachfolge nun abgeschlossen. Die Management Company befindet sich nun zu gleichen Teilen im Besitz des Führungstrios.

Neues Vehikel für neue Investments

Das initiale Investment von Russmedia habe damals knapp unter 100 Millionen Euro betragen – eine Summe, die die Gruppe heute jährlich an EBITDA generiere. Für die künftige Ausrichtung gilt nun eine klare Trennung zwischen Altbestand und neuen Beteiligungen.

Russ beschreibt die Strukturierung: „Das Bestehende führen wir so weiter. Wir schaffen jetzt ein neues Investment-Vehikel, in das exklusiv wir drei und das Team investieren. Alle Investments ab jetzt machen wir alleine. Von den bestehenden Investments profitiert natürlich auch die Familie weiter – unter anderem Bergfex, Pure, calimoto und die übrigen Unternehmen im heutigen Portfolio.“ An den bisherigen Beteiligungen halte Russ im Rahmen der Nachfolgelösung weiterhin eine Mehrheit.

„Wir kaufen Anteile an profitablen Unternehmen, die Cash produzieren“

RMEP investiert pro Beteiligung bis zu 150 Millionen Euro Eigenkapital, während das Gesamtvolumen pro Transaktion bis zu 250 Millionen Euro betragen kann. Chris Wittlinger grenzt den Investmentansatz klar ab: „Wichtig ist: Wir sind kein VC. Wir machen keine Frühphasen-Investments und prinzipiell keine Kapitalerhöhungen, bei denen das Unternehmen Cash braucht. Wir kaufen Anteile an profitablen Unternehmen, die Cash produzieren.“

Das Modell ziele zwar auf eine langfristige Haltedauer ab, doch Exits wie jener der Plattform Alpy (brutkasten berichtete im August) seien bei passenden Rahmenbedingungen vorgesehen. Wittlinger führt dazu aus: „Wir wollen die Möglichkeit haben, das Unternehmen sehr lange zu halten. Aber wenn wie bei Alpy die Situation kommt, in der man sagt: Das ist bei einem Strategen besser aufgehoben, weil der mehr daraus machen kann als wir – dann verkaufen wir auch.“ Gleichzeitig mache man auch strategische Zukäufe kleinerer, profitabler Wettbewerber von portfolio-Unternehmen, wie das aktuelle Beispiel Digital Heaven in der Schweiz veranschauliche.

„Wir sprechen auf Augenhöhe, von Unternehmer zu Unternehmer“

Und es gebe auch einen zentralen Unterschied zwischen RMEP und klassischen Private-Equity-Gesellschaften, die fremdes Kapital verwalten, betont Russ: „Das Geld, das wir investieren, ist ausschließlich unser eigenes und das der Unternehmer-Partner, mit denen wir arbeiten. Viele wählen uns, weil sie nicht mit einem anonymen Private-Equity-Investor zusammenarbeiten wollen, der nicht sein eigenes Geld investiert. Sie spüren, dass wir unser eigenes Geld investieren – wir sind selbst Unternehmer. Das ist der riesige Unterschied: Wir sprechen auf Augenhöhe, von Unternehmer zu Unternehmer.“

Dieses Unternehmer-Setup spiegelt sich auch in der Anbahnung neuer Investments wider. Wittlinger erklärt das Sourcing: „Der Dealflow ist dreigeteilt. Erstens gibt es ein Netzwerk von Tausenden M&A-Beratern in Europa, mit denen wir in Kontakt sind, die wissen, was wir suchen, und sich regelmäßig bei uns melden. Zweitens unser aktiver Outreach, bei dem wir schon sehr stark mit KI arbeiten: Wir schreiben Unternehmen an, die aus unserer Sicht gut ins Raster passen, gehen auf Messen und Branchenveranstaltungen und stellen sicher, dass uns die Unternehmer in den Industrien kennen, die uns interessieren. Drittens gibt es Unternehmer, die auf uns zukommen, weil sie von uns gehört haben – zum Beispiel, weil sie jetzt diesen Artikel lesen.“

Am Fokus auf asset-light und digitale Geschäftsmodelle ändere sich durch die Eigenständigkeit nichts, wobei der technologische Wandel berücksichtigt werde. Wittlinger ergänzt zur Rolle von KI: „Natürlich muss man immer schauen, wie sich KI auf ein Geschäftsmodell auswirkt. Wir fokussieren uns darauf, Geschäftsmodelle zu finden, für die KI ein Enabler sein kann oder die sehr resilient dagegen sind.“

„Wir haben die Kriegskasse gefüllt“

Für die kommenden Jahre stehe nun der Ausbau des eigenen Netzwerks und das gemeinsame Wachstum mit Gründern im Vordergrund. Russ betont: „Unsere Story sind eigentlich individuelle Unternehmer-Erfolgsgeschichten.“ RMEP verstehe sich als langfristiger Partner für Unternehmer, um Potenziale zu heben und gemeinsam zu wachsen.

Wittlinger richtet den Blick auf die Zehn-Jahres-Perspektive: „Natürlich wollen wir nicht stillstehen. Wir wollen größer werden, weiterhin Deals machen, das Netzwerk erweitern und dafür sorgen, dass die Assets under Management in zehn Jahren deutlich höher sind als heute. Das ist der Anspruch.“

Der Wechsel in die Unabhängigkeit soll dabei als Ansporn für die nächste Phase dienen. „Wichtig ist: Das Team bleibt gleich, die Investmenthypothese bleibt gleich, und unsere Ambition und unser Hunger bleiben gleich. Wir sind noch lange nicht am Ende der Reise“, unterstreicht Wittlinger. Und Russ wird noch einmal deutlich: „Wir haben die Kriegskasse gefüllt und suchen nach den nächsten Deals.“

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