Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

06.09.2022

Warum es für künstliche Intelligenz auch einheitliche Connectivity Standards braucht

In einem Gastbeitrag erläutert Georg Hanschitz, Head of Austria & Hungary, Director Ecosystem & Cloud bei Huawei und Innovation Researcher, welche Bedeutung neue Schnittstellenstandards, wie Matter, und Open APIs für die Entwicklung von künstlicher Intelligenz haben.

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✨ AI Kontextualisierung

In der Schule fing es an. Um präzise zu sein, waren es kleine Roboter, die erfolgreich einem schwarzen Band am Boden entlang fuhren – ein Erfolgserlebnis. Was dann aber folgte war die bohrende Frage, warum der Weg, der später ohne Hilfsband erfolgreich absolviert wurde, nicht an die anderen Roboter meiner Mitschüler:innen übertragen werden könnte. Das war meine erste Berührung mit künstlicher Intelligenz und dem dringenden Vermissen einer entsprechenden Schnittstelle – im besten Fall eine über das damals bereits vorhandene Schulnetzwerk.

Heute fahren Staubsauger-Roboter ohne Hilfsband durch unsere Wohnungen – scheinbar magisch. Die Magie ist jedoch schnell vorbei, sobald man das Modell wechselt, oder gar den Hersteller. Der Wohnzimmergrundriss wird nicht ins kollektive Gedächtnis der Cloud übertragen und wenn, dann mit Sicherheit nicht in jenes des nachfolgenden Konkurrenzprodukts. Zurück zum Start – das Gerät neu anlernen – problematische Stellen mit einem Band markieren. Da bin ich wieder, 20 Jahre später mit einem schwarzen Isolierband am Fußboden.

Matter als Gamechanger?

Seit ihrem Auftreten in den frühen 2000er Jahren scheiterten digitale, mobile und IoT-Ökosysteme daran zusammenzuwachsen, um ein netzwerkgetriebenes KI-Leben aufzubauen, wie es sich viele Branchenexperten zu Beginn des Internet-Zeitalters vorgestellt hatten. Seit zu Beginn 2022 Matter als neue „Unified Connectivity Technology“ und „Communication Protocol“ vorgestellt wurde, stehen die Zeichen für ein Zeitalter Künstlicher Intelligenz auf GO. Matter ermöglicht es IoT-Geräten miteinander zu kommunizieren und die Idee diese Protokolle (inklusive Schnittstellen) auf Datenbank-Interaktionen zu erweitern ist kein Science Fiction mehr.

Die „Connectivity Standards Alliance“

In Bezug auf Schnittstellen zu Web, Mobile und IoT gibt es bereits Lösungen, die in der Lage sind, Geräte und Datenbanken unterschiedlicher bzw konkurrierender digitaler Ökosysteme zu verbinden – aber es gibt Grenzen (abseits der Datenschutzgrungverordung), wie das obige Beispiel zeigt. Im Fall von Matter bauen nun mehr als 200 Unternehmen in der „Connectivity Standards Alliance“ einen gemeinsamen Kommunikationsstandard für IoT-Interoperabilität – das lässt berechtigt hoffen.

… auch die Industrie selbst kann Interoperabilität schaffen, wenn sie will.
Georg Hanschitz

Open APIs & FinTechs als Erfolgsbeispiel

Überdies ermöglichen Open APIs (Application Programming Interfaces) Drittentwicklern und Innovatoren Zugriff auf „Backend-Daten“ und „Software-Bibliotheken“ zur Verbesserung und Weiterentwicklung bestehender Anwendungen und Dienste auf Basis vorhandener bzw. bestehender Datenbanken.

FinTechs sind hier ein erfolgreiches Beispiel. Open-API-Standards und -Regulierungen (zum Beispiel Open-Banking) erleichtern die Teilnahme kleinerer Akteure am globalen Innovationsmarkt und machen Nutzer:innen neue Ökosystemdienstleistungen zugänglich. Die neuen, weltweit etablierten Schnittstellenstandards Matter (IP-Protokoll) und Thread (Mesh-Netzwerk) verdeutlichen, dass es nicht immer einen Bedarf an staatlichen Regulierungen gibt – auch die Industrie selbst kann Interoperabilität schaffen, wenn sie will.

Die sogenannten ‚Verbindungskriege‘ werden bald vorbei sein …
Georg Hanschitz

Wie Datenbanken und IoT Geräten künftig interagieren

Interoperable Netzwerkprotokolle und -standards werden die Art und Weise verändern, wie Datenbanken und IoT-Geräte interagieren. Die sogenannten ‚Verbindungskriege‘ werden bald vorbei sein. Wireless Mesh Networks (WMNs) und neue IP-Technologie (Matter) behandeln lokale Geräte genauso wie Internetdatenbanken. Dies wird zu einer besseren Interoperabilität von Geräten verschiedener Hersteller führen und könnte zu einem wirksameren Wettbewerb, einer breiteren Produktpalette und einer größeren Auswahl an Ökosystemen führen. Über das Matter-Protokoll werden Produkte von Apple, Google, Microsoft, Amazon und Huawei in vielen Fällen nahtlos kommunizieren.

Interoperabilität für mehr Effektivität

Interoperabilität ist eine der wirksamsten Strategien, um die Effektivität von Datenverarbeitung zu erleichtern und bessere Ergebnisse in Bezug auf KI zu erzielen und Wettbewerb zu gewährleisten, indem die Beteiligung von Akteuren außerhalb des ursprünglichen Ökosystems (Hersteller, Datenverarbeiter) ermöglicht wird.

Die Zukunft der bestehenden digitalen Ökosysteme wird von ihrer Software-Hardware-Interoperabilität abhängen. Der größte Schatz eines digitalen Ökosystems sind valide Daten. Daten, die nicht zufällig, sondern durch valide Interaktionen (Mensch-Maschine-Interaktionen, Maschine-Maschine-Interaktionen) verarbeitet werden. Neue technische Standards und interoperable Ökosysteme könnten KI-Analysen und KI-Lernprozesse verbessern.

Warum es verifizierte Interaktionen braucht

Ziel ist es, eine zuverlässige und sich erklärende Künstliche Intelligenz zu schaffen. Das Prinzip: Verifizierte Interaktionen führen zu verlässlicheren Daten und damit zu validen Ergebnissen und Vorhersagen. Je mehr verifizierte Interaktionen verarbeitet werden können, desto besser und erklärbarer werden die errechneten Resultate und Analysen. Können auch Interaktionen von Drittanbieter-Ökosystemen verarbeitet werden (durch verifizierte Schnittstellen), potenziert sich die Validität und Plausibilität der Aussagen von Künstlicher Intelligenz.

Die Herausforderungen für künstliche Intelligenz

Die bislang größten Herausforderungen für künstliche Intelligenz sind bislang erstens „Erklärungen“ für Empfehlungen intelligenter Systeme und zweitens „Garantien“ der Zuverlässigkeit (Verlässlichkeit) ihres Ursprungs. Erklärungen sind wichtig, um den Betroffenen zu helfen, die Gründe zu verstehen, warum eine Empfehlung ausgesprochen wurde (Lösungsweg). Verlässlichkeit ist wichtig, wenn Entscheidungen die Sicherheit von Menschen betreffen oder ihr Leben tiefgreifend beeinflussen (zum Beispiel beim Blutzuckerspiegel).

Zusammenhang zwischen erklärbarer und zuverlässiger künstlicher Intelligenz, IoT und Interoperabilität digitaler Ökosysteme: Die Erhöhung der Anzahl zuverlässiger Touchpoints durch Interoperabilität führt zu einem zuverlässigeren Ergebnis. Die Datenmenge ist größer, valider, einfacher zu interpretieren und zu erklären. Open APIs ermöglichen die Verarbeitung externer Datensätze und Drittakteuren (Unternehmen, Institutionen, B. Entwickler) einen bestimmten Datensatz in Echtzeit zu verarbeiten (Grundlage für KI-Rechenprozesse).

Zukunftsfelder für leistungsfähige Schnittstellen

In den letzten 20 Jahren fehlte eine der wichtigsten Notwendigkeiten für den Aufbau leistungsfähiger Schnittstellen – ein gemeinsames technisches Protokoll. Die dieses Jahr vorgestellten Schnittstellenstandards Matter (IP-Protokoll) und Thread (Mesh-Netzwerk Standard) haben aufhorchen lassen. Technische Innovationen lassen – zumindest im Handel – noch auf sich warten.

Wie im FinTech Bereich werden es wohl die kleinen, mutigen Innovatoren und Startups sein, die einen Paradigmenwechsel herbeiführen werden – ich denke dabei nicht an den Staubsauger-Roboter, sondern an Gesundheitslösungen (Sport, Ernährung), individuellen Klimaschutz (Arbeitsweg, Stromverbrauch) und Education (Cloud Anwendungen).

Lesetipp:

“The Bright Future of Ecosystem Economies: Explainable and Reliable Artificial Intelligence via Software-Hardware-Interoperability of Things” · Keywords: Application Programming Interfaces · Quadruple and Quintuple Helix innovation · Open APIs · Artificial Intelligence · Sextuple Helix innovation – in “The Elgar Companion to Digital Transformation, Artificial Intelligence and Innovation in the Economy, Society and Democracy”, Edward Elgar Publishing, TBR, 2023, oder bereits frei verfügbar hier.

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Jeannette Gorzala

05.06.2026

Global AI Clash: Vom Konzept zur Revolution: Wer gestaltet die Strukturen für den Erfolg?

Gastbeitrag: Am 20.03.2026 publizierte die US-Administration das "National AI Legislative Framework", das insgesamt einen 7-Punkte-Plan enthält. Mit der KI-Expertin Jeannette Gorzala sehen wir uns in einer Serie die wichtigsten Kernaspekte im Vergleich USA, Europa und Österreich an. Diesmal im Fokus: Die Strategie in Bezug auf innovationsfördernde Maßnahmen. Wie werden KI-Innovationen gezielt gefördert?

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Jeannette Gorzala

05.06.2026

Global AI Clash: Vom Konzept zur Revolution: Wer gestaltet die Strukturen für den Erfolg?

/artikel/global-ai-clash-vom-konzept-zur-revolution-wer-gestaltet-die-strukturen-fuer-den-erfolg

Der globale KI-Wettlauf hat nicht nur wirtschaftliche, sondern auch geopolitische Dimensionen erreicht. Sowohl die USA als auch Europa erkennen die Bedeutung strategischer Initiativen, um KI-Entwicklung aktiv zu fördern und zu gestalten. Trotz unterschiedlicher politischer und wirtschaftlicher Rahmenbedingungen verfolgen beide Regionen ähnliche Ziele, die auf strukturellen Innovationen beruhen. Insbesondere in den Bereichen Regulatory Sandboxes, Datenzugang und Behördenstrukturen existieren bemerkenswerte Parallelen.

Sandboxes: Flexibilität als Innovationstreiber

Sowohl die USA als auch Europa setzen auf Regulatory Sandboxes – flexible Räume, in denen Unternehmen Innovationen im Dialog mit Regulierungsbehörden entwickeln können, ohne sofort den vollen regulatorischen Anforderungen zu begegnen. Dies ermöglicht eine schnellere Markteinführung, während die Behörden wertvolle Erkenntnisse über Technologie sammeln.

In den USA sind Sandboxes bereits in zahlreichen Bundesstaaten etabliert (z.B. im Bereich FinTech, LegalTech). Das AI Legislative Framework aus März 2026 sieht nunmehr auch die Einrichtung von spezifischen KI-Sandboxes vor. Europa hingegen hat mit dem EU AI Act bereits in 2024 die Notwendigkeit von Sandboxes für den KI-Bereich formalisiert. Jeder EU-Mitgliedsstaat hat bis August 2026 mindestens eine horizontale KI-Sandbox zu etablieren, wobei ergänzend auch lokale, sektorspezifische und grenzüberschreitende Sandboxes möglich sind, um Innovationspotenziale zu bündeln. Ergänzend ermöglicht der EU AI Act auch das Testen von Hochrisiko-KI-Systemen unter Realbedingungen außerhalb von Sandboxes als innovationsfördernde Maßnahme.

Während die USA sehr markt- und wettbewerbsorientiert agieren, werden in der EU aktuell Ressourcen für die Umsetzung von Regulatory Sandboxes in Diskussionen zum Digitalen Omnibus gebunden. Durchführungsrechtsakte bleiben auf der Strecke, der Aufbau der Organisationsstruktur ist deutlich im Verzug. Debattiert wird sogar eine Verschiebung der Deadline für Sandboxes auf Dezember 2027.

Während die USA schneller agieren, könnte Europa trotz der Herausforderungen von der langfristigen Strukturierung profitieren. Für Unternehmen bedeutet dies, dass es unerlässlich ist, die regulatorischen Landschaften zu verstehen und in strategische Innovationspläne zu integrieren.

Daten: Zugang als Wettbewerbsvorteil

Zugang zu großen, qualitativ hochwertigen Datensätzen bleibt ein entscheidender Wettbewerbsvorteil im KI-Bereich. Die USA setzen im National AI Legislative Framework auf die Öffnung von staatlichen Datensätzen, um Unternehmen eine breitere Datenbasis für präzisere KI-Modelle zu bieten. Europa verfolgt einen ähnlichen Weg, allerdings mit stärkerer Berücksichtigung von Datenschutz und Sicherheit. Die Europäische Datenstrategie, unterstützt durch den Data Act und den Data Governance Act, fördert den freien Datenfluss innerhalb definierter regulatorischer Grenzen.

Der Data Act ermöglicht einen effizienteren Zugang zu und Austausch von Daten zwischen Unternehmen und öffentlichen Institutionen, indem er den rechtlichen Rahmen für die Nutzung öffentlicher und privater Datensätze schafft. Der Data Governance Act sorgt für eine verantwortungsvolle Nutzung dieser Daten, indem er die Einrichtung von sicheren Datenräumen fördert. Zusammen zielen diese Gesetze darauf ab, dass der freie Datenfluss vorangetrieben wird, ohne die Rechte der betroffenen Personen zu gefährden, was Unternehmen einen stabilen und sicheren Rahmen für die Nutzung von Daten zur Innovation und Wettbewerbsfähigkeit bietet.

Behördenstrukturen: Optimierung statt Expansion

Eine weitere bemerkenswerte Parallele ist die Nutzung bestehender Behördenstrukturen zur Überwachung von KI-Entwicklungen. In den USA soll die Aufsicht durch bereits etablierte Institutionen wie die Federal Trade Commission (FTC) und die Food and Drug Administration (FDA) erfolgen, die mit den jeweiligen Sektoren vertraut sind und schnell auf neue Entwicklungen reagieren können.

In Europa verfolgt der EU AI Act ebenfalls den Ansatz der Einbindung bestehender Aufsichtsbehörden und delegiert grundsätzlich die Marktüberwachungskompetenzen im KI-Bereich an bereits zuständige Sektorbehörden (z.B. Maschinen, Medizinprodukte, Spielzeug) und Datenschutzbehörden, um bürokratischen Overhead zu minimieren. Für jene Bereiche, für die es noch keine dezidierte Aufsichtsbehörde gibt (z.B. Personal, Bildung), muss eine Zuordnung der Aufsichtskompetenz erfolgen. Für KI-Modelle ist das neue EU AI Office in Brüssel zuständig, das zentralisiert die Aufsicht über KI-Modelle übernimmt. Auch hier liegt der Fokus auf der Optimierung bestehender Strukturen und der Vermeidung unnötiger bürokratischer Hürden.

Europa und die USA setzen in ihrer Struktur auf bewährte regulatorische Institutionen, um die Effizienz zu steigern und gleichzeitig Innovation zu fördern. Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie aktiv mit den bestehenden Institutionen zusammenarbeiten müssen, um sicherzustellen, dass ihre Innovationen in beiden Regionen reibungslos integriert werden. Das Verständnis der regulatorischen Struktur wird zum Vorteil in einem zunehmend komplexen Marktumfeld.

An dieser Stelle ist die frühzeitige Einrichtung der KI-Servicestelle in Österreich bei der RTR GmbH hervorzuheben, die Unternehmen als Ansprechpartnerin bei allgemeinen Fragen und Anlaufstelle dient. Die KI-Servicestelle hat in diesem komplexen Marktumfeld, in dem noch einige (Zuständigkeits-)Fragen ungeklärt sind, einen sehr positiven Mehrwert für den KI-Standort Österreich erreicht und wurde als Best Practice auch auf europäischer Ebene als Blueprint identifiziert und als Instrument übernommen. Eine vergleichbare Informations- und Anlaufstelle ist in den USA nicht eingerichtet.

Fazit: Der strategische Blick

In der Wahrnehmung vieler gilt der US-Markt als der Goldstandard – mehr Möglichkeiten, weniger Regulierung, schnellere Innovation. Doch die Realität ist differenzierter: Auch in Europa gibt es gleiche Mittel und potenzielle Chancen.

Der zentrale Unterschied liegt in der Innovationskultur und der Bereitschaft, Risiken einzugehen und zu experimentieren. In den USA ist Fehlerkultur (Fail-forward Culture) tief verankert, Unternehmen sind häufig bereit, Fehler als Lernprozesse zu betrachten und unternehmerisches Scheitern nicht zu stigmatisieren. Diese Einstellung, gepaart mit einer dynamischen Finanzierungslandschaft insbesondere durch Venture Capital, ermöglicht es Startups und etablierten Unternehmen, schneller zu skalieren und zu innovieren.

In Europa hingegen bieten stabile Rahmenbedingungen ein Umfeld, das Sicherheit und langfristige Planung fördert. Mit einem Netzwerk von AI Factories findet in Europa ein bedeutender Infrastrukturausbau statt. Gleichzeitig bleibt jedoch die Fehlerkultur oft zurückhaltend, was zu einer vorsichtigeren Herangehensweise an Innovationen führt. Risikobereitschaft ist hier häufig geringer. Der Kapitalmarkt in Europa ist zwar gut etabliert, aber im Vergleich zu den USA oft weniger agil und fokussiert sich stärker auf etablierte Unternehmen, wodurch Startups und risikobehaftete Innovationen nicht immer die nötige finanzielle Unterstützung erhalten, um schnell zu skalieren und zu experimentieren.

Die Frage ist daher nicht, ob die Möglichkeiten vorhanden sind, sondern wer in beiden Märkten die nötige Geschwindigkeit und Innovationskultur aufbaut, um im globalen Wettbewerb nachhaltig zu wachsen. Ebenso entscheidend ist die richtige Balance zwischen langfristigem Investitionsansatz und agiler Kapitalbeschaffung, um eine erfolgreiche und nachhaltige Expansion zu ermöglichen.

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