30.04.2018

„Kapitalismus versus Sozialismus ist bloße Zeitverschwendung“

Interview. UPDATEMI-Gründer Mic Hirschbrich sprach mit dem Brutkasten unter anderem über Maschinen, die Menschen ersetzen und mögliche gesellschaftliche Lösungswege.
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Mic Hirschbrich
(c) Mic Hirschbrich: Mic Hirschbrich

Michael „Mic“ Hirschbrich gründete gemeinsam mit Andreas Schietz 2014 im Silicon Valley das Startup UPDATEMI. Zusammen mit einer Gruppe von Journalisten entwickelte man zu allererst das – nach Meinung der Gründer – News-Format der Zukunft: Zwei bis sechs Bulletpoints mit jeweils 65 Zeichen. Die Gründe: Mehr als sechs Punkte würden vom Leser nicht gemerkt werden und die Darstellung sei für Mobilgeräte ideal. Dieses Format wurde dann gefüttert mit einer weiteren Entwicklung – der AI-gestützten Inhaltsanalyse, die zur Kerntechnologie von UPDATEMI wurde. Diese zieht aus Texten jene Fakten, die für den Leser tatsächlich relevant sind, heraus und stellt sie im Bulletpoint-Format dar. Die Consumer-App ist aber nicht das einzige Standbein von UPDATEMI. Heute bietet das Unternehmen unterschiedliche Produkte – für internationale, journalistische Medien und andere Unternehmen.

Hirschbrich als Autor

Vor Kurzem veröffentlichte Hirschbrich sein erstes Buch: „Schöne Neue Welt 4.0 – Chancen und Risiken der Vierten Industriellen Revolution“, in dem er sich u.a. intensiv mit den gesellschaftspolitischen Implikationen durch künstliche Intelligenz auseinandersetzt.

+++ Archiv: Vídeo-Intervíew mit Mic Hírschbrích +++


Es kursieren viele unterschiedliche Definitionen. Was ist aus deiner Sicht Artificial Intelligence?

Es ist der Versuch menschliche Intelligenz zu simulieren. Das hat sich in den letzten Jahren aber rapide geändert. Wir sind vom reinen Machine Learning zum Ansatz komplexer neuronaler Netze übergegangen. Der Versuch besteht also darin, intelligente und autonome Entscheidungen des Computers für gewisse Tätigkeiten zu erzeugen.

Artificial Intelligence ist zu einem Buzzword geworden. Im Moment hat man das Gefühl, dass jedes zweite Startup mit AI arbeitet. Nutzen die alle tatsächlich künstliche Intelligenz?

Die meisten, die damit arbeiten, verwenden vorgefertigte Frameworks oder APIs. Insofern stimmt es zwar, dass sie AI nutzen, sie arbeiten aber großteils nicht an proprietären Technologien. Bei UPDATEMI tun wir das mit unserem B2B-Produkt Apollo. Wir betreiben gemeinsam mit Wissenschaftlern Grundlagenforschung. Und diesen Unterschied zwischen Nutzung und eigener Entwicklung gibt es nicht nur bei Startups, sondern auch bei großen Unternehmen. Wenn man danach differenziert, ist das Verhältnis etwa 95 zu 5 Prozent.

Man hört häufig, dass Chatbots eigentlich gar nicht zu den AI-Technologien dazugehören, weil sie nur einem Reaktionsschema folgen.

Die meisten Chatbots sind traditionell algorithmisch oder bestenfalls heuristisch entwickelt. Sie funktionieren innerhalb der Frames, die der Chat-Betreiber vorgibt. Die Freiheitsgrade dabei sind sehr unterschiedlich. Meist basieren sie auf einfachen Wenn-Dann-Kausalitäten. Es gibt aber auch Chatbot-Frameworks, die durchaus simple AI-Prozesse nutzen. Wiederum bauen die meisten Unternehmen diese Frameworks nicht selber. Die Anbieter bauen lediglich ihre eigene Sprachlogik darauf auf. Sehr grob geschätzt sind 85 Prozent der Chatbots eher simpel aufgebaut, 10 Prozent sind AI-Framework-basierend und hinter fünf Prozent steht tatsächlich eine eigenständig entwickelte AI. Für mich sind Chatbots, ähnlich wie die Blockchain, ein Riesen-Hype mit einer großen Enttäuschung, was die Nutzenstiftung angeht – zumindest bis heute.

Das Thema AI ist gerade in aller Munde und es wird auch viel über die gesellschaftlichen Implikationen gesprochen. Was wird AI in zehn Jahren an Tätigkeiten übernommen haben?

In meinem Buch „Schöne neue Welt 4.0“ geht es genau darum. Künstliche Intelligenz dringt in die Berufswelt ein und ersetzt mit ihrer Logik menschliche Arbeit. Ich glaube, dass wir diese Transformation in sehr hohem Ausmaß erleben werden. Die Steigerungsraten bei einzelnen AI-Anbietern sind gewaltig. Diese Player werden in die unterschiedlichsten Berufsfelder expandieren, wie es auch damals die Dampfmaschine gemacht hat. Ich glaube, wir müssen uns da auf einen richtigen Strukturumbruch einstellen. Dieser wird auch mit einer Oligopol-Situation im AI-Bereich einhergehen. Ich glaube nicht an eine breite Kompetenz, wie es einige Forscher zurzeit publizieren, dazu fehlen dem Gros der Forscher und Startups außerhalb des Silicon Valley einfach die Mittel.

Wenn es um diese mögliche Massenarbeitslosigkeit geht, werden immer wieder Vergleiche mit den vorangegangen industriellen Revolutionen gezogen. Es wird häufig gesagt, es wurden mehr Berufe geschaffen, als alte vernichtet. Wird das diesmal auch der Fall sein oder könnte es anders kommen?

Ich glaube, dass auch diesmal viele neue Jobs geschaffen werden. Ich glaube aber auch, dass wir die Bildungsvoraussetzung dafür noch nicht erfüllen können. Wir müssen die institutionelle Trägheit im Bildungssystem ablegen und die Menschen auf die neuen Anforderungen vorbereiten. Bildung muss flächendeckend, effizient, hochwertig und für jedermann zugänglich werden. Es braucht viel Mut und völlig neue Zugänge. Nur dann können wir die neuen Jobs auch besetzen. Wenn uns das nicht gelingt, entstehen die neuen Berufe schon, aber eben nicht bei uns.

Das heißt wir bewegen uns auf eine Lücke zu.

Ich bin trotzdem optimistisch. Ich glaube, dass wir durch die AI eine hohe Produktivität schaffen werden. Die gesellschaftspolitische Frage wird sein: Können wir die steigende Produktivität der Wirtschaft zugutekommen lassen und jene Menschen, die aus dieser Transformation als Verlierer hervorgehen, auffangen. Da beginnt dann die Diskussion um das bedingungslose Grundeinkommen und die negative Einkommenssteuer. Da gibt es etliche unausgereifte Konzepte. Ich persönlich würde daher noch keine konkrete Forderung dazu erheben. Aber wir müssten die Konzepte längst auf hohem politischen Niveau diskutieren. Wir müssten sie testen, wie das bereits einige Länder machen, und bewerten, wie wir sie für uns anpassen können, ohne Leistungsanreize wegzunehmen.

„Die Debatte „Kapitalismus versus Sozialismus“ ist bloße Zeitverschwendung und liefert keine Lösungen mehr.“

Das ist der kritische Punkt: Wie können wir das System jetzt vorbereiten, ohne es leistungsfeindlich zu machen? Wie können wir die Opfer dieser technologischen Substitution systemisch abfangen? Wir brauchen hier systemisches Denken. Wir arbeiten immer noch mit den Variablen von Adam Smith, Max Weber und Karl Marx, und pendeln zwischen linken und rechten Wirtschaftstheorien hin und her. Aber mit diesen Konzepten können wir die Digitalisierung und vor allem die Konsequenzen der AI nicht einmal richtig beschreiben, geschweige denn lösen. Ein Beispiel: Wenn wir an die Grenzkosten in der Produktion denken, denken wir an Logistik und an das Gut, das begrenzte Ressourcen hat. Das trifft ja auf künstliche Intelligenz nicht zu. Im digitalen Bereich gibt es unendliche Ressourcen, exponentielles Wachstum und fallende Grenzkosten in der Skalierung.

Wir müssen also lernen, in den Wirtschaftstheorien und im politischen Diskurs systemisch zu denken. Die Debatte „Kapitalismus versus Sozialismus“ ist bloße Zeitverschwendung und liefert keine Lösungen mehr. Wenn man die Debatten im Netz oder Fernsehen verfolgt merkt man aber: Fast alles schwankt zwischen den alten links-rechts Ideologien.

Du arbeitest mit UPDATEMI im Medienbereich. Kann ich als Journalist durch AI ersetzt werden?

Ganz klar ja. In den USA gibt es bereits sehr viele Robo-Journalisten-Programme. Die Washington Post, Bloomberg und die Financial Times sind hier etwa zu nennen. Begonnen hat es in Bereichen wie Wetter, Sport und Finanzen. Mittlerweile sind die Programme bereits in den Bereichen Politik und Wirtschaft angekommen. Man kann semantisch und inhaltlich keine Unterschiede mehr erkennen. Dort, wo Empathie, Erfahrung im menschlichen Kontakt oder ideologische Bewertung gebraucht werden, wird es – zumindest mittelfristig – auch weiterhin menschliche journalistische Arbeit benötigen. Überall dort, wo es eine faktische Basis gibt und daraus semantische Schlüsse gezogen werden müssen, um Texte zu generieren, wird es in den nächsten fünf Jahren ordentlich rundgehen. Ich glaube, der Beruf des Journalisten wird noch sehr lange existieren und der Bedarf sogar steigen. Gerade große Umwälzungen brauchen eine journalistische Bewertung. In der Zwischenkriegszeit hat es in Österreich etwa erheblich mehr Tageszeitungen gegeben als heute. Dort aber, wo die Arbeit von Journalisten standardisierbar ist, wo aus einer digitalen Faktenquelle Texte geschaffen werden müssen, wird es einen hohen Automatisierungsgrad geben.

Werden in dieser Welt, in der AI sehr viel übernehmen kann, kreative Berufe und emotionale Tätigkeiten bevorzugt, wie Alibaba-CEO Jack Ma nahelegt?

Ist für einen Computer Emotion nicht auch ein Muster gelernter Simulationen? Das ist eine hochphilosophische und hochspannende Frage. Aber ja. Sehr viele Berufe, in denen soziale Kompetenz und emotionale Intelligenz benötigt werden, werden noch lange in den Händen von Menschen bleiben. Und die Wichtigkeit sozialer Berufe und jener Berufe, in denen diese Stärken zählen, wird sicher gravierend steigen. Da wird es auch auf jeden Fall genügend Angebot am Arbeitsmarkt geben.

Stichwort Angebot am Arbeitsmarkt: Du arbeitest seit vielen Jahren im Silicon Valley. Warum war, für das was du tust, Österreich der falsche Ort? Gibt es hier dennoch Potential für AI?

Im Bereich Forschung und Entwicklung ist Österreich gut dabei. Wir haben hier Leute, die auf einem sehr hohen Niveau in diesen Bereichen arbeiten. Was bei uns fehlt ist die Breite des Marktes und die Aggregation großer Player an einem Ort. Ich glaube aber, dass die Entwicklung der letzten Jahre sehr gut aussieht. Wir sind vor mittlerweile elf Jahren ins Valley gezogen, weil es für uns in Österreich keine Investoren gab. Das hat sich gravierend geändert. In Österreich und Europa hinken wir aber noch immer bei den hochgradigen Wachstumsfinanzierungsrunden nach. Hier muss auch ordentlich was auf Seiten des Gesetzgebers passieren. Es müssen die Investoren, die zurzeit in ihren Zinshäusern und Immobilien investiert sind, dazu bewogen werden, zumindest zehn oder fünfzehn Prozent ihres Kapitals in Wachstums- und Growth-Phasen in junge Technologieunternehmen zu stecken. Sonst sind wir „Stuck in the Middle“ im Startup-Markt.

+++ Quantencomputer: Eine Lösung für die AI? +++

Dieses Interview erschien in gedruckter Form im aktuellen Brutkasten Magazin #6

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Andreas Blumauer, bislang CEO von Semantic Web Company und nun SVP Growth bei Graphwise | (c) Graphwise
Andreas Blumauer | (c) Graphwise

Im Oktober 2024 fusionierte das Wiener Unternehmen Semantic Web Company (2004 von Andreas Blumauer und Martin Kaltenböck gegründet) mit Ontotext aus dem bulgarischen Sofia und wurde zu Graphwise. Blumauer, bis dato CEO von Semantic, wurde SVP Growth, Atanas Kiryakov, davor CEO von Ontotext, wurde Präsident. Details zum Deal wurden damals nicht genannt – brutkasten berichtete.

Nun hat das britische Private-Equity-Haus Oakley Capital die Mehrheit an Graphwise übernommen. Auch hier wurden die Höhe der Summe und der verkauften Anteile nicht aktiv kommuniziert, Gründer Blumauer erklärte dem brutkasten jedoch, dass man sich nun weltweit gesehen in den Top 3 – was die Evaluation von KI-Infrastrukturunternehmen betrifft – befände.

Graphwise: Ein Meilenstein in Bulgariens IT-Historie

„Durch den Merger hat die Firma eine besondere Konstellation mit Standorten bzw. Strukturen in Wien, Sofia und den USA geschaffen“, sagt Blumauer. „Die Bewertung basiert wesentlich auf dem ARR. Das heurige Jahr ist dabei zäher als die Jahre zuvor, dennoch ist es uns gelungen, uns im Markt zu behaupten und einen Multiple über dem 2026er Marktdurchschnitt zu erzielen. Daher liegt die Bewertung im neunstelligen Bereich und ist damit signifikant. Für Bulgarien bedeutet das sogar, dass es sich nun um die dritthöchste Bewertung eines IT-Unternehmens in der Geschichte des Landes handelt.“

Auf die Frage, wie es zu diesem Deal kam, war für Blumauer die Marktdynamik ganz entscheidend. „In den vergangenen zwei Jahren hat sich KI in Unternehmen zunehmend langsam in den operativen Einsatz entwickelt. Es gibt zwar immer wieder pointierte Erfolgsmeldungen, gleichzeitig besteht weiterhin Unsicherheit darüber, welche LLM-Ansätze sich tatsächlich durchsetzen werden. Gerade bei Multi-Agentic- und autonomen Systemen ist ein breiter Roll-out noch meilenweit entfernt“, erklärt er.

Kontakt über Messen in London

Umso wichtiger seien deswegen Referenzkunden, bei denen sich anhand konkreter Anwendungen demonstrieren lässt, wie KI vertrauenswürdiger und in bestehende Unternehmensstrukturen integriert werden kann. „Das lässt sich auch mit Company Rules verknüpfen: Ein wesentlicher Teil der Story ist die Frage, wie KI in Unternehmen kontrolliert und gleichzeitig hochskalierbar ausgerollt werden kann“, führt er aus. „Das hat auch Oakley erkannt und verstanden. Über Messen in London kam der Kontakt zustande, woraufhin unser Business genauer analysiert und das Potenzial erkannt wurde. Begleitet wurde die Entwicklung unter anderem von Deloitte, EY und Bain, die bestätigen konnten, dass Graphwise eine zentrale Rolle in diesem Umfeld spielen kann.“

Heute wird die Graphwise-Technologie von Banken und großen Pharmakonzernen in Europa eingesetzt, darunter beispielsweise Roche und weitere prominente Unternehmen in Österreich, die nicht genannt werden wollen: „Gleichzeitig gibt es gute Statements und Bewertungen aus dem Markt“, führt Blumauer weiter aus. „Mit der Entwicklung der Sprachmodelle und insbesondere GraphRAG (Anm.: Retrieval-Augmented Generation mit Graphen) stehen nach dem Merger sehr zentrale Komponenten zur Verfügung, um die nächste Entwicklungsstufe von KI in Unternehmen abzubilden. Das zeigt sich auch in unseren operativen Kennzahlen: Der ARR wächst organisch um rund 30 Prozent, bei inzwischen mehr als 200 Blue-Chip-Kunden. Damit verfügen wir über eine relevante Kundenbasis und konkrete Referenzen, die die technologische Positionierung und die Skalierbarkeit des Geschäftsmodells untermauern.“

Gründer bleiben im Management

Für den Founder ist der neue Eigentümer ein Investor mit einem langfristigen und klar auf Wertschöpfung ausgerichteten Ansatz: „Oakley, mit Gründer Peter Dubens, hat unter anderem in die Sigmund Freud Privat-Universität investiert und Dubens selbst war mehrfacher Startup-Gründer. Er hat sich immer wieder gefragt, warum sich klassische VCs teilweise so wenig mit den Gründern selbst auseinandersetzen. Für ihn geht es letztlich darum, Ideen zur Welt zu bringen und Unternehmen langfristig aufzubauen. Martin Kaltenböck und ich verstehen uns weiterhin klar als Gründer. Wir sind nach wie vor im Management-Board aktiv und bringen damit unsere Erfahrung und unsere ursprüngliche Gründerperspektive weiterhin unmittelbar in die Entwicklung des Unternehmens ein. Das ist ausdrücklich so gewünscht und Teil der langfristigen Konstellation.“

Oakley baut auf Graphwise auf

„Wir freuen uns sehr über diese neue Partnerschaft mit Oakley, da ihr Team sowohl unsere Technologie als auch unsere Ambitionen versteht. Oakley hat eine herausragende Erfolgsbilanz darin, gründergeführte Software-Unternehmen zu Unicorns zu machen. Mit Oakley als paneuropäischem Investor im Rücken sind wir besser denn je positioniert, um global als KI-Enabling-Plattform aufzutreten und Unternehmen dabei zu unterstützen, souveräne und vertrauenswürdige KI in großem Maßstab zu implementieren“, sagt Kiryakov.

KI-Souveränität im Fokus

In einer Zeit, in der Unternehmen zunehmend unabhängig von einzelnen großen Tech-Plattformen agieren wollen, gewinnt das Thema „KI-Souveränität“ an Bedeutung. Der Einstieg von Oakley als paneuropäischer Investor sei deswegen ein starkes Signal für den europäischen Technologie-Standort und stärke die Rolle von Graphwise als unabhängige KI-Plattform.

„Der Wert von Künstlicher Intelligenz hängt direkt von der Qualität und Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Large Language Models (LLMs) sind extrem leistungsfähig bei der Sprachverarbeitung, haben aber entscheidende Schwächen: Sie neigen zu faktischen Fehlern („Halluzinationen“) und können oft nicht nachvollziehbar erklären, wie sie zu einem Ergebnis gekommen sind“, liest man in der Aussendung.

Graphwise mit Rückgrat

Graphwise löst dieses Problem durch den Aufbau eines sogenannten „Semantic Backbone“ (semantisches Rückgrat) in Form eines Knowledge Graphs. Diese Wissensgraphen verknüpfen isolierte Unternehmensdaten, geben ihnen Kontext und stellen großen KI-Modellen eine Faktenbasis zur Verfügung. Das Ergebnis: Die KI soll nicht mehr halluzinieren, Ergebnisse würden revisionssicher und die Token-Kosten drastisch sinken, so der Claim. Dies sei besonders in regulierten und datenintensiven Branchen wie Finanzdienstleistungen, im Gesundheitswesen (Life Sciences) und im öffentlichen Sektor unverzichtbar.

Dubens, Gründer und Managing Partner von Oakley Capital, dazu: „KI verändert die Art und Weise, wie jede Organisation arbeitet. Das macht vertrauenswürdige, gut verwaltete Daten heute wichtiger denn je.“

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