27.08.2018

IBM Watson-Manager über KI: „Da wird Österreich kaum mithalten können“

Wir haben mit Franz Dornig, dem Leiter des Cognitive Solutions-Bereichs von IBM Austria, über Chancen, Wege und Strategie für den Umgang mit Künstlicher Intelligenz in Österreich gesprochen.
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© Johannes Felder
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Worin liegen die großen Chancen im Feld der Künstlichen Intelligenz (KI) und wie kann Österreich davon profitieren? Franz Dornig kümmert sich bei IBM Austria als Leiter des Cognitive Solutions-Bereichs unter anderem um Watson, die künstliche Intelligenz des IT-Riesen. Wir haben mit ihm am Rande von Hermann Hausers I.E.C.T. – Summer School gesprochen.

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Muss Österreich auf den KI-Zug aufspringen? Oder haben wir eh keine Chance?

Dornig: Das ist eine gute Frage. Es gibt aus meiner Sicht zwei unterschiedliche Ebenen, die da genau zu beleuchten sind. Das ist einmal der Forschungsansatz mit der Weiterentwicklung der Kerntechnologien der Künstlichen Intelligenz. Das muss natürlich in hochqualifizierten Forschungsumgebungen passieren. Was ist der Status quo, wie weit sind wir da? Ich glaube, dass wir da einen schweren Stand haben. Gegen große Nationen, die auch schon früher begonnen haben, in das Feld zu investieren und heute Finanzmittel in ganz anderen Größenordnungen als wir einsetzen, wird Österreich kaum mithalten können.

Ich habe vor Kurzem die Standford University besucht, dort mit österreichischen Professor Fritz Prinz gesprochen und erfahren, dass alleine Stanford ein Jahresbudget von sechs Milliarden Dollar zur Verfügung hat. Da kann man sich natürlich vorstellen, welche Ausbildungsqualität dort für einer relativ kleinen Anzahl von Studierenden zur Verfügung steht und auch welche Möglichkeiten diese Ausbildungsstätten im Kampf um die global besten Talente haben. Professor Prinz hat jetzt zum Beispiel einen 18-jährigen Mathematikstudenten aus China im Bereich der Materialwirtschaft unter sich. Der ist der Top-Mathematiker aus einem Einzugsgebiet von 60 Millionen Leuten. Das sind natürlich Umgebungen, wo man sich schon als Österreich fragen muss, ob wir da heute oder jemals mithalten werden können.

„Ich sehe jedenfalls keinen Grund, warum wir nicht die besten KI-Anwender werden können.“

Das andere Thema, neben der Forschung, liegt im Bereich der Anwendung – für mich ein ganz wichtiger Bereich. Wir haben heute eine sehr gute Wirtschaftssituation, obwohl die Technologie, mit der wir abreiten, großteils nicht aus Österreich kommt. Aber die Anwendung hat uns sehr produktiv gemacht. Ich denke also, dass auch hier mehr Potential in einer wirklich cleveren Anwendung der Core-Technologien der Künstlichen Intelligenz liegen wird.

Ich würde bei der Anwendung beginnen und versuchen das Wissen um diese Technologien möglichst breit zu streuen. Es sind sicher neue Ausbildungsstrukturen notwendig, damit eine breite Schicht an Arbeitskräften diese Technologien kennen lernt, ausbauen und gewinnbringend einsetzen kann. Hier sehe ich in Österreich ein riesiges Potential. Wir haben ein gut ausgeformtes Bildungssystem, das gut strukturiert ist – das müsste man jetzt modernisieren und vielleicht neue Strukturen anbieten. Ich sehe jedenfalls keinen Grund, warum wir nicht die besten KI-Anwender werden können.

Einer der größte Wettbewerbsvorteile der Zukunft wird für Unternehmen auch dann entstehen, wenn sie Systeme aufbauen, die exponentielles Lernen möglich machen. Die Technologien haben sich extrem schnell entwickelt und sie werden sich in den nächsten Jahren noch schneller weiter entwickeln. Die Unternehmen müssen nun Wege finden, ihre Mitarbeiter mit der selben Geschwindigkeit auszubilden, damit sie einfach fit bleiben. Aus der Bereitschaft zum schnellen lernen werden Unternehmen sehr viel Vorteile schöpfen können.

Video-Interview mit Hermann Hauser am Rande der I.E.C.T. Summer School 2018:

Welche Branchen sind in Österreich aus deiner Sicht prädestiniert, um KI zu etablieren?

Dornig: Ich glaube, dass keine Branche vom Thema Künstliche Intelligenz unberührt bleiben wird. Das kann für uns in Österreich wieder eine große Chance sein, zum Beispiel, um KI in Spezialbranchen zu etablieren – ich denke da etwa an den Tourismus. Dort sollte man nachdenken, wie man die Technologien anwenden kann und dann Lösungen, die vielleicht sogar global vermarktbar sind, entwickeln. Bereits heute wird zum Beispiel im Bereich Schnee und Lawinenforschung über KI-Anwendungen nachgedacht.

Was wird aus deiner Sicht auf politischer Ebene zu tun sein, um die KI-Etablierung voran zu treiben?

Dornig: Nun, wie immer muss die Politik die Rahmenbedingungen setzen. Das könnte in unterschiedlichen Bereichen passieren. Ausbildung ist sicher ein riesiges Thema – hier konkret der Zugang zu und die Unterstützung von neuen Ausbildungssystemen. Meine Vision wäre, diese neuen Technologien in einer Kombination von theoretischer und praktischer Ausbildung in sehr kurzen Phasen zu lehren. Statt einem sechsjährigen TU-Studium, könnte man Künstliche Intelligenz als Spezialzweig in einem sechsmonatigen Kurs direkt an einem konkreten Projekt machen – schon in Zusammenarbeit mit Wirtschaftsunternehmen, die das dann einsetzen können. Die Kombination aus Ausbildung, staatlicher Förderung und Unterstützung aus der Wirtschaft kann sicher auch für die Studierenden sehr zielführend sein. Da gibt es bereits Modelle, die man für Österreich adaptieren könnte.

⇒ Zur Page der I.E.C.T. Summer School

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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