12.11.2020

Glacier: Neues Startup von Pioneers-Gründer Andi Tschas gelauncht

Nach einigen Monaten abseits der Öffentlichkeit kommt Pioneers-Gründer Andi Tschas mit seinem neuen Green-Startup Glacier zurück. Im Interview erzählt er, was er damit erreichen will.
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Andi Tschas will mit seinem neuen Startup Glacier durchstarten
© Natascha Unkart & Isabelle Köhler: Andi Tschas will mit seinem neuen Startup Glacier durchstarten

Als Pioneers-Co-Founder ist Andi Tschas wohl einer der bekanntesten Köpfe der heimischen Startup-Szene. Nach dem Exit an startup300 und einem kurzen Intermezzo als Chef der Bundes-Digitalisierungsagentur DIA war es nun jedoch einige Monate recht ruhig um ihn. Das soll sich nun ändern, denn Tschas hat mit seinem heute gelaunchten neuen Startup große Ziele. Die “Carbon-Reduction-Plattform” Glacier, konkret Glacier Carbon Reduction GmbH, die er gemeinsam mit seinem langjährigen Wegbegleiter Rainhard Fuchs gegründet hat, soll nicht nur an der Rettung der Welt beteiligt sein, sondern auch viel Geld einbringen. Wie Glacier funktioniert und was die Motivation dahinter ist, erzählte uns Tschas im Interview.

Andi Tschas und Rainhard Fuchs im großen Video-Interview zu Glacier:

Wie ist die Idee zu Glacier entstanden?

Als Vater von zwei kleinen Töchtern ist es mir ein großes Anliegen, dass sie in einer Welt aufwachsen, die lebenswert ist. Daher habe ich mir gemeinsam mit meinem Co-Founder Rainhard Fuchs überlegt, wie wir das Wissen und die Erfahrung, die wir uns in den letzten Jahren aneignen konnten, am besten nutzen können. Daraus ist die Vision entstanden, die einflussreichste Community rund um CO2-Reduktion aufzubauen.

Was heißt “einflussreichste Community”?

Aktuell gibt es einige einflussreiche Communitys in diesem Bereich, drei davon sind besonders bekannt: Das sind zum einen die Vereinten Nationen mit der Klimakonferenz – wir waren im letzten Jahr selbst in Madrid mit dabei, und es war sehr ernüchternd. Die Entscheidungen werden top-down getroffen, sind sehr vage und für die breite Masse nur schwer greifbar. Ähnlich ist es beim World Economic Forum, wo einmal im Jahr die einflussreichsten Menschen aus Weltwirtschaft und Politik überlegen, wie sie die Welt retten können. Im letzten Jahr gab es die Entscheidung, eine Billion Bäume zu pflanzen. Und dann ist da natürlich noch “Fridays for Future”, eine starke Community, die in den letzten Jahren einen unglaublichen Mehrwert gestiftet und die öffentliche Meinung zum Thema Klimawandel entscheidend geprägt hat, indem sie weltweit, konsequent und authentisch auf die Dringlichkeit des Themas hingewiesen hat.

Diese Communitys sind wichtig. Die große Schwachstelle aus unserer Sicht ist aber, dass es bei allen entweder um Zwang oder um Verbote geht, was unserer Meinung nach der falsche Ansatz ist – denn Zwang und Verbote polarisieren und hindern dadurch Diskurs und Fortschritt. Die Menschen wissen mittlerweile, dass es in Bezug auf den Klimawandel fünf vor zwölf ist. Viele Menschen und Unternehmen wollen etwas tun, sind aber oft überfordert oder von Zwängen vor den Kopf gestoßen.

© Natascha Unkart & Isabelle Köhler

Hier wollen wir ansetzen, denn wir glauben, dass es effizientere Wege gibt, um Menschen und Unternehmen auf die Reise der CO2-Reduktion mitzunehmen. Wir wollen bewusst keine Community sein, die mit dem Finger auf andere zeigt und kritisiert, was falsch gemacht wird, sondern wir wollen die smartesten und innovativsten Lösungen zur CO2-Reduktion aufzeigen und es den Unternehmen supereinfach machen, diese umzusetzen. In den letzten Monaten haben wir dazu unglaublich viele spannende Ansätze und Lösungen kennengelernt, wie man das angehen kann.

Und wie geht ihr es an?

Dazu entwickeln wir gerade zwei Produkte: den “Climate Impact Day” –und eine digitale Plattform mit etwas, das wir “Playbook” nennen, im Kern.

Wie läuft der Climate Impact Day konkret ab?

Der Climate Impact Day wird nächstes Jahr im Mai stattfinden. Es ist ein Tag, an dem Unternehmen ihren Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern die Möglichkeit geben, an der CO2-Reduktion zu arbeiten. Er findet bei den Unternehmen vor Ort statt und kann grundsätzlich sehr individuell gestaltet werden. Wir begleiten den Tag mit einem Livestream voller inspirierender Keynotes, Vorstellungen innovativer Lösungen, Best Practices und vielem mehr. Zudem geben wir den Unternehmen im Rahmen unseres digitalen Playbooks eine Anleitung in die Hand, wie sie den Tag gestalten und die ersten Schritte für ihre CO2-Reduktion setzen können. Uns geht es nicht primär darum, dass an diesem Tag möglichst viel CO2 eingespart wird, sondern darum, dass Unternehmen und deren Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter sich intensiv mit dem Thema auseinandersetzen.

Dieser Ansatz kommt bei vielen Unternehmen sehr gut an. So konnten wir bereits die Bank Austria und die internationale Wirtschaftskanzlei CMS als Founding Partners sowie circa 50 Teilnehmer – wie Waterdrop, Microsoft, A1, Magenta, Runtastic oder die Österreich Werbung, um nur einige zu nennen – für unsere Initiative gewinnen. Unser Ziel ist es, dass zumindest 500 Unternehmen teilnehmen. Neben größeren Unternehmen ist es mir besonders wichtig, dass auch die kleinen und mittleren Unternehmen mit an Bord sind, denn vor allem bei kleinen Unternehmen merken wir, dass sie gerne mehr im Bereich Sustainability machen würden, aber nicht wissen, wie.

Anne Marie Bonneau, Klimaaktivistin und Autorin von Zero-Waste Chef (Onlineplattform mit Ratschlägen zur Müllreduktion, Anm.), sagte es einmal sehr schön: “We don’t need a handful of people doing zero waste perfectly – we need millions of people doing it imperfectly.

Wie ist die digitale Plattform von Glacier aufgebaut?

Unsere digitale Plattform besteht aus mehreren Teilen. Neben dem Playbook zur CO2-Reduktion wird es für Unternehmen auch ein eigenes Dashboard geben. Darauf ist unmittelbar zu sehen, welche Wirkung die gesetzten Maßnahmen erzielen. Aktuell sind wir mit mehreren Partnern im Austausch, um diese Wirkung messbar zu machen. Die digitale Plattform können die teilnehmenden Unternehmen dann auch über den Climate Impact Day hinaus nutzen, um die Initiativen des Aktionstags weiter voranzutreiben, neue zu entwickeln und das eingesparte CO2 zu tracken.

© Natascha Unkart & Isabelle Köhler

Jedes Unternehmen bekommt hier maßgeschneiderte Reduktionsmaßnahmen vorgeschlagen. Dafür haben wir bereits jetzt eine Datenbank von über 700 Lösungen und Best Practices entwickelt. Diese innovativen Lösungen können entweder extern von Startups, Unternehmen oder Universitäten kommen oder aber von den Unternehmen selbst umgesetzt werden.

Wenn wir nun kurz einen Blick auf die Vergangenheit werfen, auf etwas, das viele in der Szene wissen wollen: Tut es dir leid, dass ihr Pioneers verkauft habt?

Nein, mir tut es nicht leid, dass wir Pioneers verkauft haben. Natürlich habe ich mir vor dem Verkauf schon meine Gedanken gemacht und mich gefragt, wie das dann sein wird. Im Rückblick bin ich unglaublich stolz darauf, was wir geschaffen haben.

Worauf ich am meisten stolz bin, ist, dass aus der Pioneers-Community unheimlich viele Unternehmen entstanden sind. Allein von den ehemaligen Pioneers- Mitarbeitern sind 40 Unternehmen gegründet worden. Am Ende des Tages bleibt der Impact. Pioneers ist eine tolle Marke, aber was zählt, sind die Leben, die wir damit verändert haben. Und ich glaube, das waren doch einige. Nach wie vor treffe ich immer wieder Menschen, die mir erzählen, dass Pioneers ein Gamechanger für sie war.

Was sind deine Learnings, die du von Pioneers für Glacier mitnimmst?

Mein Learning: Ich möchte mit Glacier ein global skalierbares Geschäftsmodell schaffen, das sowohl ökologisch wie auch wirtschaftlich nachhaltig ist. Aus dem, was wir erwirtschaften, möchte ich wiederum in tolle nachhaltige Projekte investieren, die wir am Weg kennenlernen und die unsere Vision teilen. Alleine jetzt hätte ich fünf solche Firmen, in die ich gerne investieren würde. Genau das hat mich auch bei Pioneers manchmal beschäftigt: dass ich so viele coole Projekte gesehen habe, bei denen ich gerne dabei gewesen wäre. Ich bin davon überzeugt, dass wir dem einen oder anderen Projekt, das es letztendlich nicht geschafft hat, zum Erfolg verhelfen hätten können.

Dieser Beitrag erscheint am 15. November als Cover-Interview in gedruckter Form im brutkasten Magazin #11 “Comeback des Pioniers” – stay tuned!

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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.

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.

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“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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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.”

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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.

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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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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.

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