10.12.2024
INTERVIEW

Henrietta Egerth: „Mehr Risikobereitschaft, um radikale Innovationen zu fördern“

Was brauchen Österreich und die EU, um wirtschaftlich wieder vorwärts zu kommen und welche Rolle spielen dabei Forschung und Spin-offs? FFG-Geschäftsführerin Henrietta Egerth im Interview.
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FFG-Geschäftsführerin Henrietta Egerth | (c) FFG/EINZENBERGER
FFG-Geschäftsführerin Henrietta Egerth | (c) FFG/EINZENBERGER

Die neue EU-Kommission steht. In Österreich laufen indessen Regierungsverhandlungen mit ungewissem Ausgang. Und das, während der das Land weiterhin nicht aus der Rezession kommt und auch die Prognosen düster bleiben. Begleitet wird dieses Szenario – wie sollte es anders sein – von dramatischen Appellen und der Forderung nach umfassenden Änderungen in der Wirtschaftspolitik.

Wie steht es wirklich um Österreich und die EU? Was sind nun die drängendsten Maßnahmen? brutkasten geht diesen Fragen gemeinsam mit führenden Köpfen der heimischen Innovationsszene nach.

Mit FFG-Geschäftsführerin Henrietta Egerth besprachen wir im Interview unter anderem, wie die Forschungs- und Spin-off-Politik auf nationaler und EU-Ebene dazu beitragen kann, die Situation zu verbessern und was dafür konkret umgesetzt werden muss.


brutkasten: Negativ-Nachrichten und drastische Appelle dominieren aktuell die Wirtschaftsberichterstattung. Ist die Situation wirklich so dramatisch?

Henrietta Egerth: Es stimmt, dass wir uns in herausfordernden Zeiten befinden, die viele Unternehmen unter Druck setzen. Gleichzeitig dürfen wir nicht vergessen, dass Österreichs Forschungslandschaft international sehr gut dasteht. Die aktuellen Herausforderungen sollten uns als Ansporn dienen, gezielt in Innovation und Zukunftstechnologien zu investieren. Gerade in Krisenzeiten zeigt sich, wie wichtig langfristige Strategien und stabile Rahmenbedingungen sind, um wirtschaftliche Resilienz zu stärken.

Nicht nur der vielzitierte Draghi-Report besagt: Europa muss aktiv Maßnahmen setzen, um technologisch nicht komplett den Anschluss an die USA und China zu verlieren. Was braucht es am dringendsten?

Wir müssen vor allem die Geschwindigkeit erhöhen: von der Grundlagenforschung bis zur Marktreife. Ein zentrales Element ist die stärkere Verzahnung von Forschung und Wirtschaft, damit Innovationen auch wirtschaftlich genutzt werden. Wir brauchen zudem mehr Risikobereitschaft, um radikale Innovationen zu fördern und klare Prioritäten bei Schlüsseltechnologien wie Quantenforschung und Künstlicher Intelligenz.

Was muss im Bereich Forschung und Entwicklung konkret auf EU-Ebene rasch passieren?

Europa benötigt ein deutlich höheres Budget für Forschungs- und Innovationsprogramme wie Horizon Europe. Wir sprechen hier von einer Verdopplung des FP10-Gesamtbudgets (Anm. der Redaktion: 10. EU-Rahmenprogramm für Forschung und Innovation) auf über 200 Milliarden Euro. Der Bedarf ist da: Es gibt viele exzellente Projekte, die aufgrund knapper Mittel nicht gefördert werden können. Gleichzeitig müssen wir dafür sorgen, dass die Ergebnisse der europäischen Forschung auch hier in Wertschöpfung umgemünzt werden – das gelingt nur durch mehr Fokus auf Transfermaßnahmen und eine stärkere Industriebeteiligung.

Und was sind die dringendsten Maßnahmen, die von der kommenden österreichischen Bundesregierung umgesetzt werden sollten?

Österreich braucht eine mutige Standortpolitik, die Forschung und Innovation ins Zentrum stellt. Dazu gehört die Erhöhung der Forschungsquote auf vier Prozent des Bruttoinlandsprodukts (BIP) – das bedeutet eine Erhöhung der Fördermittel von derzeit 5,2 Milliarden Euro auf 6,8 Milliarden, die Reduktion von bürokratischen Hürden und eine gezielte Förderung von Schlüsseltechnologien. Gleichzeitig müssen wir mehr Fachkräfte gewinnen, auch aus dem Ausland – hier wäre ein Fast-Track-Verfahren bei der Vergabe der Rot-Weiß-Rot-Karte für Spitzenforschende ein entscheidender Hebel.

Universitäre Spin-offs gelten in dem Zusammenhang als besonders entscheidend. Was braucht es, um sie noch besser zu fördern?

Spin-offs spielen eine Schlüsselrolle beim Transfer von Wissen in die Wirtschaft. Um die jungen Forschenden besser zu fördern, brauchen wir einerseits finanzielle Unterstützung in den frühen Phasen, andererseits auch mehr Beratungsangebote, die Gründende durch die komplexen Prozesse begleiten. Unser nationales Programm, das universitäre Ausgründungen gezielt fördert und dabei auch die Hochschulen einbindet, ist hier ein wichtiger Baustein am Weg zum Erfolg.

Auf der „Spin-off Austria“-Konferenz wurden zuletzt auch die Interessenskonflikte zwischen Ausgründungen und Unis bzw. FHs beim Thema Anteile und Bewertung diskutiert. Was ist Ihre Position dazu und wie könnte man das lösen?

Es ist verständlich, dass Hochschulen ihren Beitrag zur Entstehung eines Spin-offs honoriert sehen wollen. Gleichzeitig darf dies nicht dazu führen, dass Spin-offs durch zu hohe Anforderungen belastet werden. Eine Lösung könnte in standardisierten Rahmenbedingungen liegen, die für beide Seiten fair sind – etwa durch klare Leitlinien zur Bewertung und Anteilsstruktur, die von der Politik unterstützt werden.

Die FFG leistet in Österreich einen erheblichen Anteil zur Finanzierung von Spin-offs – vor allem in der Frühphase. Wie könnte man noch weiteres Kapital hebeln?

Ein Schlüssel wäre, private Investoren stärker einzubinden, beispielsweise durch Co-Investment-Modelle. Auch steuerliche Anreize für Risikokapital könnten dazu beitragen, die Finanzierungslücke in der Frühphase zu schließen. Zusätzlich sollten Förderprogramme mit EU-Initiativen wie dem European Innovation Council besser vernetzt werden, um zusätzliche Mittel zu mobilisieren.

Zum Abschluss: Abhängig von den Entscheidungen, die in nächster Zeit getroffen werden: Was ist das Worst- und was das Best-Case-Szenario für Europa?

Im Worst-Case-Szenario bleibt Europa in den bestehenden Strukturen verhaftet, was dazu führen könnte, dass wir technologisch und wirtschaftlich den Anschluss verlieren. Im Best-Case-Szenario nutzt Europa die aktuellen Herausforderungen als Chance, mutige Reformen umzusetzen, stärker in Forschung und Innovation zu investieren und eine Vorreiterrolle in den Schlüsselbereichen einzunehmen.

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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