14.10.2015

Inkubatoren und Accelerators: Cisco EIR hat die Orientierungsphase gemeistert

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In der aktuellen Serie beleuchtet der Brutkasten Inkubatoren und Acceleratoren.

Microsoft tut es. Axel Springer tut es. Die Telekom. Konica Minolta. SAP. Die Liste von Konzernen mit klingenden Namen, die t-tups unter ihre Fittiche nehmen, ist lang. Seit heuer hat der US-Technologiekonzern Cisco in Wien mit „Entrepreurs in Residence“ (EIR) erstmals einen Inkubator für Startups aus dem CEE-Raum gestartet. Die ersten Ausgewählten haben das sechsmonatige Programm bereits absolviert. Die Erwartungshaltung von beiden Seiten war hoch – und wurde nicht immer erfüllt. 

Jeder will am Hype um die jungen Gründer mitnaschen, dahinter steht der Wunsch, am Puls der Zeit zu bleiben, technologische Entwicklungen nicht zu verschlafen und dem eigenen Unternehmen eine Frischzellenkur zu verpassen. Deshalb gründen immer mehr Unternehmen Inkubatoren oder Accelerators. Das sind Startup-Kaderschmieden, die die „jungen Wilden“ einem Realitycheck unterziehen, ihre Geschäftsmodelle auf Herz und Nieren prüfen und sie auf Markttauglichkeit trimmen. Und zusätzlich noch die Möglichkeiten einer Kooperation auszuloten, die über das zeitlich begrenzte Mentorenprogramm hinausgeht. Im Idealfall jedenfalls.

In der Praxis läuft die Sache aber oft nicht so rund, die von beiden Seiten – Startup und Konzern – hoch geschraubten Erwartungen können nicht oder nur zum Teil erfüllt werden.

EIR-Programm von Cisco

Es war eine große Sache, als auf dem Pioneersfestival im vergangenen Jahr verkündet wurde, dass Cisco, einer der weltweit größten Anbieter von IT-Lösungen mit rund 667.000 Mitarbeitern, Wien als Standort für das erste europäische „Entrepreneurs in Residence“-Programm (EIR) auserkoren hatte. Ende Juli 2015 hat die erste Gruppe von Startups das Programm beendet. Bei der zweiten Gruppe, die gerade startet, will Programmleiter Martin Bittner, vieles anders machen – besser. (Foto © Cisco)

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Überzogene Erwartungen

Sowohl die Startups als auch Cicso seien mit überzogenen Erwartungen an die Sache herangegangen. „Am Anfang dachten wir, wir werden über Cisco unser Produkt verkaufen. Aber wir mussten einsehen, dass das so nicht passieren wird“, sagt Steve Keil, Gründer von MammothDB. Das Startup hat eine Datenbank speziell für die Analyse von riesigen Datenmengen (Big Data) entwickelt. „In sechs Monaten eine Vertriebspartnerschaft aufzubauen ist einfach nicht möglich“, resümiert Bittner. Es sei für den Konzern schwierig, etwas zu verkaufen, das einerseits nicht wirklich die Marke Cisco trage, andererseits eine erklärungsbedürftige Innovation und als Produkt noch nicht völlig ausgereift sei. „Der gangbare Weg ist der, eine Abteilung in Cisco zu finden, an die das Startup mit seinem Produkt andocken kann. Und dann eine Möglichkeit zu entwickeln, das neue Produkt in ein bestehendes Cisco-Produkt zu integrieren“, sagt Keil. „Sechs Monate sind genug Zeit, um das richtige Zuhause in diesem Riesenkonzern zu finden. Das haben wir jetzt geschafft. In eineinhalb bis zwei Jahren sind wir dann vielleicht so weit, dass unser Produkt bei Cisco verkauft wird“.

„In sechs Monaten eine Vertriebspartnerschaft aufzubauen ist einfach nicht möglich“, resümiert Bittner.

Rahmen enger gesteckt

Damit das für alle Startups im EIR-Programm möglich ist, habe Cisco für die zweite Gruppe, die im September gestartet ist, den Rahmen deutlich enger gesteckt. In der ersten Gruppe habe man mit der Vorgabe „Internet of Everything“ sehr weit ausgeholt. „Die Startups sind jetzt viel näher an unserem eigenen Portfolio dran. Wenn man zu weit von dem, was Cisco verkörpert, abschweift, dann verstehen die Kunden nicht, warum man ihnen das Produkt verkaufen will“, sagt Bittner. Vier der fünf Startups der zweiten „Kohorte“ hätten bereits Berührungspunkte mit Cisco gehabt. Eine der größten Herausforderungen des Programmes sei es, die  unterschiedlichen Geschwindigkeiten, mit denen Startups und ein Konzern wie Cisco unterwegs sind, zu koordinieren. „Für ein Startup heißt es immer: jetzt, jetzt, jetzt“, sagt Bittner. „Große Organisationen müssen viele Wechselwirkungen berücksichtigen, bevor sie eine Entscheidung treffen.“

Lernings für den zweiten Batch. Für die zweite EIR-Gruppe sei es wichtig, „die Welten von Startup und Konzern besser zu synchronisieren“, sagt Bittner. Wichtig seien dabei klare Zuständigkeiten. Es habe lange gedauert, fast zwei Monate, bis das Team von Mammoth bei Cisco einen Ansprechpartner gefunden hatte, der sich für ihr Produkt interessierte, sagt Steve Keil: „Oft hatten wir das Gefühl, den Leuten auf die Nerven zu gehen.“ „Deshalb haben wir für die zweite Gruppe europäische Mentoren ausgewählt, die sich von Anfang an um die Startups kümmern“, sagt Bittner. Gleich zu Beginn der zweiten Auflage des EIR-Programms sei ein Wanderausflug eingeplant gewesen. „Wenn man einander privat kennenlernt, ist man eher am Erfolg der Zusammenarbeit interessiert“, sagt Bittner.

„Für ein Startup heißt es immer: jetzt, jetzt, jetzt. Das funktioniert bei einer großen Organisation so nicht“, meint Bittner.

Versuchskaninchen

Die erste Gruppe sei in vielen Dingen noch Versuchskaninchen gewesen. „Wir haben schon den Witz gemacht, dass wir uns gleich noch einmal bewerben werden“, sagt Keil. „Die Erwartung ist jetzt nicht mehr, dass Cisco die Produkte der Startups innerhalb von sechs Monaten verkauft“, sagt Bittner. Realistisch sei ein Plan und eine Zusage für eine künftige Vertriebspartnerschaft. Damit sei schon viel gewonnen.

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Apollo, KI, Altgiechisch, Mistral
© Österreichische Nationalbibliothek/ÖAW/Daniel Hinterramskogler - Papyrus aus der römischen Kaiserzeit mit einer griechischen Geburtsanzeige, von Apollo rekonstruiert (Römisches Ägypten, 149 n. Chr.) und Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW.

In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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