04.10.2024
AUSGEBRANNT

Gerald Zankl über sein Side Hustle: “Man ist gefühlt immer kurz vor dem Burnout”

...nach einem halben Off-Tag hätte er sich allerdings wieder erholt. Das sagt Gerald Zankl von seinem Ex-Side-Hustle und heutigen Scaleup Kickscale. Wie der Gründer und frühere Bitmovin-Sales-Experte ein Side Business neben einem 80-Stunden-Job hochzog und wozu er aus Erfahrung nicht rät.
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Gerald Zankl am Sales Summit in Hamburg (c) Gerald Zankl

“Darf’s ein bisserl mehr sein?” Knapp zwei Minuten nach acht Uhr morgens an einem Samstag ist die Schlange wenig überraschend lang. Es duftet nach Topfengolatschen, Brioche-Kipferln und frisch gebrühtem Kaffee. An der Vitrine können sich hungrige Frühstücksesser kaum satt sehen: Pariser Kipferln, Mohnweckerln, Nusschneckerln und bezuckerte Marillenkrapferl.

“Darf’s ein bisserl mehr sein?”, ertönt es erneut aus der Bäcker-Vitrine. “Äh, nein danke, das war alles. Mit Karte bitte.” Gerald Zankl bleibt wenig Zeit zum Bargeld suchen, geschweige denn zum Frühstücken. Um neun Uhr steht ein Meeting an, bis zwölf will er seine Beratungs-Sessions für die kommende Woche planen.

Anstatt sich neben andere auf die Bäcker-Terrasse zu setzen, geht es für Gerald Zankl an den Schreibtisch. Sales steht an. Oder vielmehr: Sales-Beratung. Denn dafür blieb unter der Woche wenig Zeit. Schließlich hat er einen Full-Time-Job, den er liebt. Genauso wie seinen Side Huste. Also muss der Samstag herhalten.

Zur Verwunderung einiger tut Zankl gerade das, was er genießt: Er genießt es zu arbeiten – wenn auch wenig Raum für samstägliche Frühstücks-Verabredungen oder Bargeldzahlungen bleibt.

Zankls Wochenend- und spätabendliche Working Sessions machten sich bezahlt. Heute, gut vier Jahre später, hat der gebürtige Kärntner sein Business Kickscale, ein Startup für KI-gestützte Kundeneinblicke und Automatisierungen in Verkaufsgesprächen, aufgebaut. Und macht dies nun Vollzeit, mit Lebenspartnerin und jungem Familienzuwachs an der Seite. Das war aber nicht immer so.

Gerald Zankl am Sales Summit in Hamburg (c) Gerald Zankl

Um zu verstehen, warum sich Zankl mehrere Jahre nur für Sport und streng ausgewähltes Socializing von der Arbeit löste und wie ein Side Hustle intensive Liebesbeziehungen im Guten trennen kann, braucht es einen erklärenden Rückblick. Also los.

Gerald Zankl besuchte die HTL Villach in Kärnten, wo er einen der erfolgreichsten österreichischen Tech-Founder, Stefan Lederer, kennenlernte. Lederer baute das auf, was heute als Bitmovin bekannt ist – und lenkt heute eine der weltweit führenden Multimedia-Streaming-Plattformen.

Wir schreiben das Jahr 2011. An der Klagenfurter Alpen-Adria-Universität trifft Zankl seinen späteren Co-Founder Markus Jenul. Schon im Uni-Englischkurs wussten die beiden, dass sie gemeinsam gründen wollen. Was als Business Plan im Uni-Kurs startete, entpuppte sich acht Jahre und einem mehrjährigen Side Hustle später als eigenes Startup.

Damals, als Zankl 2011 mit Jenul ins Gespräch kam, wusste man weder von Kickscale, noch davon, dass Lederers späteres Tech-Startup sowohl Zankl als auch Jenul beheimaten und die globale Streaming-Branche aufwirbeln werde.

Drei Jahre später, 2014, sind Video-Streaming-Plattformen zwar noch nicht ganz “in”. Sie zu nutzen ist in Kenner-Kreisen aber ein geheimer Wettbewerbsvorteil. Im selben Jahr stieg Zankl als Business Development Manager bei Bitmovin ein, das 2013 von Stefan Lederer, Christopher Müller und Christian Trimmer gegründet worden war. Sieben Jahre trieb Zankl dort Vertrieb und Marketing voran.

Das Geschäft kam ins Rollen, Zankl lief mit. Sei es die Begeisterung an seiner Tätigkeit oder die Kunst des Verkaufens, die ihm schon als Student in den Schuhen lag: Der Sales-Experte holte weitere Talente an Bord. Darunter sein bester Uni-Freund Jenul, der später eine wesentliche Rolle in seinem Side Hustle spielen sollte.

“Ich habe das Unternehmen geliebt. Es war wirklich eine Liebesbeziehung. Ich hatte prinzipiell nie den Gedanken, das Unternehmen zu verlassen. Weil das Team der supercoole Wahnsinn war. Bitmovin hat alles erfüllt, was es erfüllen kann und ist auch heute noch ein super Unternehmen.”

Doch viele einst Frisch-Verliebte wissen: Die Rosarote-Brille-Phase vergeht. Irgendwann kehrt aber Alltag und Gewohnheit ein. Ohne es zu wissen, wartete der nächste Streich auf den Entrepreneur: Ein Side Hustle, eine Nebentätigkeit. Etwas, das seinen Karriereweg in einer unverkennbaren Weise pflastern würde und ihn später sogar die Beziehung zu Bitmovin beenden ließ.

Die Kickscale Gründer Markus Jenul, Herwig Gangl und Gerald Zankl (c) Gerald Zankl

“Bitmovin hat sehr gut performt. Immer mehr Leute haben uns gefragt: Wie habt ihr eure Prozesse aufgesetzt? Wie skaliert ihr? Wie akquiriert ihr Kunden? Irgendwann hat Stefan (Anm.: Co-Founder von Bitmovin) in diesen Fragen einfach nur noch auf mich verwiesen. Und so habe ich begonnen, Sales-Beratung zu betreiben”, erinnert sich Zankl.

Durch genau jene Tätigkeit, die er bei Bitmovin täglich perfektionierte, war Zankls Side Business geboren: Die Beratung von Sales-Leuten mit Sales-Strategien. Nicht lange dauerte es, bis er seinen ersten Side-Workshop verrechnete, gemeinsam mit seinem späteren Co-Founder und Bitmovin-Marketingleiter Markus Jenul.

Der Ball kam ins Rollen – nicht zuletzt auf Empfehlung eines Kunden und weiteren späteren Co-Founders, Herwig Gangl. Es wurden Workshops verkauft, Messeauftritte geplant und Abläufe optimiert, um möglichst viel Profit zu erzielen. Und das, obwohl Zankl und Jenul immer noch bei Bitmovin in Führungsrollen tätig waren.

Wir schreiben das Jahr 2019. Der Side Hustle rollte schneller, aber eben auch nur als Side Hustle. Dennoch zählte das Side-Business bereits erste Mitarbeitende. “Einmal in der Woche gab es einen Check-in-Call und ein paar Sachen zum Vorbereiten. Fünf bis zehn Stunden haben wir uns pro Woche dafür rausgenommen.”

Genau jenes Stundenausmaß sieht Zankl auch als “unbedingt notwendig, wenn man ein Side Business hochziehen will. Wenn ich nicht mal eine Stunde pro Tag frei räumen kann, dann sollte ich das Ganze hinterfragen.

Wenn ich nicht mal eine Stunde pro Tag freiräumen kann, dann sollte ich das Ganze hinterfragen

Gerald Zankl zum Thema Side Hustle

Von nur einer Stunde war aber selten die Rede: “Ich habe um acht Uhr morgens zu arbeiten begonnen und um zehn Uhr abends aufgehört”, erzählt Zankl von der Bitmovin-Side-Hustle-Kombi. “Die härteste Zeit mit meinem Side Hustle hatte ich von 2019 bis 2021. Es war nur Arbeit, aber es war notwendig. Es war ein Flow, den ich mit nichts tauschen würde. Wenn du die Vision hast, dass du was Eigenes machen willst, dann solltest du nicht in dem Glauben leben, dass dir das alles zufliegt.”

Wenn du die Vision hast, was Eigenes zu machen, dann solltest du nicht in dem Glauben leben, dass dir alles zufliegt.

Gerald Zankl

Arbeitsfreie Zeit nahm sich Zankl nur für “Sport dazwischen” und manchmal für “Soziales”. Immerhin sind Gründer:innen auch Menschen mit Bedürfnissen wie Sicherheit, Abwechslung, sozialer Austausch und Verbindung.

All diese Bedürfnisse wurden bei Bitmovin und Side Hustle gedeckt – mit Leuten, mit denen sich Zankl am ehesten identifizierte. Gänzlich sozial isoliert habe sich Zankl aber nicht: “Ich habe gewisse Dinge schon gemacht, aber mich auf bestimmte Erlebnisse fokussiert. Das klassische ‘Geh ma einen Kaffee trinken’ gabs halt nur im Business-Kontext. Natürlich habe ich mich mit vielen Leuten ausgetauscht, aber primär nur businessmäßig.”

Dieses klassische ‘Geh ma einen Kaffee trinken’ gab es nur im Business-Kontext.

Gerald Zankl

Für Zankl war das ein Erfolgsrezept, mit dem er an seinem Credo festhielt. Und es brauchte Sozialkontakte, die unterstützen: “Jeden Freitag, Samstag und Sonntag zu socializen geht nicht. Das Umfeld muss verstehen, wenn ich den halben Samstag arbeite und dann schlafe. Sonst verliert man schnell Sozialkontakte. Da hatte ich echt Glück. Sowohl mit den Bitmovin-Gründern, als auch mit meiner Familie, meinen Freunden und meiner Partnerin. Kudos an ihre Geduld mit mir.”

Seine heutige Partnerin und Mutter seines Kindes lernte er in einem terminfreien 22-Uhr-Slot kennen. Dass sein Kalender ein Treffen überhaupt zuließ, sei Glück gewesen, erinnert sich der Vertriebler.

Ein Jahr hielt Zankl diesen Modus durch, den viele als Burnout-ähnlichen Zustand beschreiben würden. Die Sechs- bis Sieben-Tage-Wochen, die 80 bis 100 Arbeitsstunden und ein limitiertes Maß an Ablenkung trugen allmählich Früchte. “Aber es war echt hart”, gibt Zankl zu. “Man ist gefühlt immer kurz vorm Burnout, wenn man zwei Rollen macht. Ich bin halt der Typ, ich brauche einen halben Tag off und dann bin ich wieder zwei Monate weg vom Burnout-Stadium.”

Zur Erholung wurde an einem besagten “halben Tag off” geschlafen. Meistens sonntags, manchmal auch in der U-Bahn auf der Oberseite seines Koffers. “Ich war damals echt durch. Das war schon eine Downside. Ich habe an den Wochenenden gearbeitet und ein bisschen Sport gemacht. Und ansonsten geschlafen.”

Gänzlich befürworten kann Zankl diese Vorgehensweise nicht: “Für mich hat es funktioniert, aber ich bin aus diesem Modus wieder raus. Ich würde nicht sagen, dass das der Blueprint ist, den man für einen coolen Side Hustle braucht.”

Ich würde nicht sagen, dass das der Blueprint ist, den man für einen coolen Side Hustle braucht.

Gerald Zankl

Auf die Frage, ob jeder Mensch einen Side Hustle in dieser Intensität aufbauen könne, antwortet Zankl mit einem klaren “Ja.” Allerdings unter der Voraussetzung: “Du musst Prioritäten setzen.” Die Kunst sei auch, Interessenskonflikte mit zunehmendem Alter geschickt zu lösen: “Du musst zu gewissen Leuten oder Aktivitäten nein sagen. Mit zwei Wochen reinem Urlaub wird’s schwierig.”

Und: “Du musst manchmal über deine Grenzen gehen, um deine Grenzen zu kennen. Man muss seine Zeitressourcen optimal einsetzen, und das haben wir mit unserem Side Hustle sehr gut gemacht. Vielleicht sogar besser als heute, wo wir selbstständig sind. Denn damals hatten wir Druck, da hat niemand getrödelt.”

Der Hustle lohnte sich: Der Glaube an die Nebentätigkeit war so groß, dass man 2020 den Schritt aus dem goldenen Käfig wagte und eine OG gründete: “Herwig Gangl meinte damals zu Markus und mir: ‘Hey, warum gründen wir nicht zu dritt ein Unternehmen?’”

Zuspruch von außen half in der Entscheidungsfindung. “Kudos an Herwig”, meint Zankl dazu heute. Co-Founder Gangl habe die Bitmovin-Hustler dazu gepusht, sich aus ihrem goldenen Käfig in Richtung eigener Gründung zu bewegen. Zankl verließ schließlich im September 2021 Bitmovin, Markus Jenul folgte ein halbes Jahr später.

Die ersten Kickscale Gründer Herwig Gangl, Gerald Zankl und Markus Jenul (c) Gerald Zankl / Kickscale

Im September 2021 gründeten Zankl und Jenul – mit Co-Founder Herwig Gangl und dem ersten Entwickler Fabian Riedlsperger an Bord – das Startup Kickscale. Dabei handelt es sich um eine KI-gestützte Conversation Intelligence Plattform zur Analyse von Kundengesprächen. Der Side Hustle wurde zum Main Hustle. Mit gleicher Ambition, gleichem Arbeitspensum und ähnlicher Vision, aber mit nur einem Fokus.

Gemeinsam perfektionierte man das, was schon seit 2019 als Nebentätigkeit heranwuchs: “Das Consulting Business lief sehr gut und wir erzielten Gewinne, die wir in die Entwicklung unserer Software-Plattform re-investierten.” Doch der Erfolg der besagten Plattform blieb aus, bis sich das Team im September 2023 einen Monat in den USA Inputs holte. Und zur selben Zeit auch “unseren ersten angestellten Entwickler, Fabian Riedlsperger, zum Chief Technology Officer (CTO) und Co-Founder machten.”

Von dort an ging es mit der KI-Plattform aufwärts. Investments folgten im Dezember, beteiligt waren Angels United, Gernot Singer, Michael Kamleitner sowie die Bitmovin-Gründer Stefan Lederer und Chris Müller.

“Wir hatten schon damals Mitarbeiter bei Kickscale, die alles selber planten.” Hier und da musste gekurbelt werden, aber “mit einem laufenden System kommst du über eine Downtime leichter hinweg, als wenn du es ganz alleine machen musst.”

Was Zankl aber wohl mitunter am stärksten am Laufen hält, ist es die Unterstützung seines Co-Gründers Markus Jenul, die eine mehrjährige Geschichte prägt:

“Markus war schon in der Uni jemand, der mich aufgebaut hat. Damals unter anderem nach dem Ende einer zehnjährigen Beziehung zu meiner ersten Freundin. Er war immer eine seelische Stütze. Mit niemandem macht es so viel Spaß, ein Business zu bauen, wie mit Markus. Er ist für mich die wichtigste Person, um Kickscale auch heute weiter zu treiben. Kudos an ihn für die Geduld mit mir und den Impact, den er in unserem Side Hustle erzielt.”

Der Founder widmet einen großen Teil des Kickscale-Erfolgs an Markus Jenul – und äußert im selben Atemzug eine Empfehlung für alle, die sich auf eine ähnliche Reise begeben wollen: “Ich empfehle jedem, einen Side Hustle gemeinsam zu starten. Auch, wenn man sich manchmal streitet. Das gehört dazu, macht das Ganze aber um einiges einfacher.”

Gerald Zankl und Dietmar Sternad bei der Veröffentlichung des Buches
“The Sales Skills” (c) Gerald Zankl

Neben Co-Founder Jenul spielt auch Zankls Partnerin eine wesentliche Rolle im Balance-Akt zwischen Leben und Business: “Ohne das Verständnis von meinem engen Umfeld – allen voran meine Partnerin – wäre das nicht möglich. Ich hätte ohne sie auch nie einen zweiten Side Hustle – mein The Sales Skills Buch – schreiben können. Und hätte nie fast einen Monat am Stück in Amerika verbracht, während meine Partnerin im sechsten Monat schwanger war. Dafür bin ich extrem dankbar.”

Die obigen Zeilen verraten Vieles, das Lesende, Gründende und Mütter oder Väter von Kindern mitunter etwas verwundern möchte. Doch Zeiten ändern sich und Prioritäten verschieben sich. Nach jahrelangem Hustle hat auch Zankl gemerkt, dass seine Business-Journey andere Wege genommen hat:

“Ich glaube nicht, dass das langfristig zufrieden und glücklich macht, sich so intensiv auf die Arbeit zu fokussieren. Es braucht eine Balance zwischen Beruf, Familie, Freunden und dir selbst. Aber: Verständnis ist bei all dem einfach das Wichtigste. Ehrlicherweise arbeite ich immer noch mindestens 50 Stunden pro Woche, aktuell aber ohne Side-Hustle. Da merkst du, wer deine guten Freunde sind, wenn dir jemand nach einer längeren Kontakt-Pause am Telefon sagt: ‘Oh, wie schön, von dir zu hören!’”

Verständnis ist bei all dem das Wichtigste

Gerald Zankl zum Thema Side Hustle

Seiner anfangs sehr individuellen Sichtweise auf die Balance zwischen Arbeit und Familie ist sich Zankl bewusst. Und suggeriert mitunter auch, dass man als Side-Hustler durchaus eine “spezielle Persönlichkeit” haben sollte.

“Wenn du nicht die leichteste Person bist, ist es schwierig, in gewisse Rahmen zu fallen. Und zugleich auch leichter, nicht nine to five zu arbeiten, weil du Prozesse umdrehen und neu denken willst. Das habe ich von meinem Elternhaus mitbekommen, von unserem Familienunternehmen. Da kann es vorkommen, dass man den Beruf stellenweise der Familie überordnet. Aber du lernst genauso, dass du früher oder später eine Balance finden musst.”

Ein Erfolgsrezept für einen Side Hustle will Zankl schließlich nicht geben. Allerdings weiß der Kärntner aus Erfahrung: “Ein Side Business funktioniert wie eine Anmeldung beim Gym oder Cross Fit: Ich muss mir Termine im Kalender setzen und diese wirklich einhalten.”

Und: “Wenn du nach zwei Jahren noch nicht ready bist, all-in zu gehen, dann machst du es entweder nicht richtig oder willst es nicht. Man fällt schnell wieder in das Sicherheitsnetz des Full-Time-Jobs. Sobald du aber siehst, dass du dir dein eigenes Gehalt auszahlen kannst, auch wenn es gering ist, kommt der Ball ins Rollen. Abspringen musst du aber selbst, und das fällt vermutlich nicht leicht.”

Wenn du nach zwei Jahren nicht all-in gehst, machst du es entweder nicht richtig, oder willst es nicht.

Gerald Zankl

Dass Zankl dabei aus nüchterner Erfahrung spricht, lässt sich auch zahlenmäßig belegen: Als “angestellter Vertriebler” habe er im Jahresbrutto “um die 130.000” verdient. Mit dem Start des eigenen Startups sei er auf 25.000 jährliches Brutto zurückgegangen. “Das muss jedem bewusst sein: Ein guter Angestelltenjob ist anfangs schwer zu übertreffen. Auch für mich war der Absprung schwer.”

Schließlich ist ein Side Hustle ein gewisser Ausnahmezustand für Körper, Psyche und manchmal auch für (Berufs-)Beziehungen. Mittlerweile ist Zankl mit Kickscale einen Schritt weiter: Seinen Main Hustle kombiniert er mit Zeit für Familie und für Projekte wie sein Buch. Mit einem ordentlichen Maß an Hustle-Erfahrung rät er Gründer:innen, die Selbiges versuchen, sowohl Balance, tiefe Beziehungen als auch das ein oder andere Frühstücks-Date zu pflegen. Und schließlich den richtigen Zeitpunkt zu erkennen, um aus dem Side Hustle einen Main Hustle zu machen.

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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”

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.

“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.”

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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.

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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.


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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
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