23.05.2017

Wenn Innovationen zum Imageschaden werden

Startups haben wenig zu verlieren, wenn sie ein neues Produkt auf den Markt bringen. Großunternehmen schon: ihren mühsam aufgebauten Ruf.
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Startups haben es vergleichsweise leicht, wenn es darum geht, ihre Ideen zu testen. Meistens machen sie das im laufenden Betrieb und arbeiten das Feedback gleich ins Produkt ein. Mario Herger war lange Entwickler beim Softwarekonzern SAP in Palo Alto, Silicon Valley. Heute lebt und arbeitet er dort als Buchautor und Berater. Gründer, so Herger, arbeiten oft nach dem Prinzip des „Design Thinking“: „Am Anfang steht eine Hypothese, zum Beispiel die, dass der Fahrkartenautomat verbessert werden muss. Also stellt sich der Gründer den ganzen Tag neben den Automaten und beobachtet die Menschen, wie sie ihn bedienen.“ Die Mutter mit Kleinkind und Einkäufen in der Hand, wie sie beim Fahrscheinkauf die Nerven wegwirft. Die alte Dame, die die Schrift nicht lesen kann. „Dann verbesserst du den Prototypen und fängst wieder von vorne an. So hältst du die Kosten des Scheiterns gering, denn eine Hypothese zu verlieren kostet nichts. Je schneller du diese Zyklen durchgehst, desto kostengünstiger.“

„Wenn du alsetablierter Konzern etwas ausprobierst und es geht schief, ist das größte Problem der Imageschaden“

Es geht um die Marke

Große Unternehmen haben es da weniger leicht. Sie haben viel Geld, Zeit und Energie in den Aufbau ihrer Marke gesteckt, oft über zig Jahre. Sie sind etablierte Player auf umkämpften Märkten und haben einen Ruf zu verteidigen. Romed Haberl weiß, was das in der Praxis bedeutet. Er leitet das Produktmanagement für Accessoires und Lifestyleprodukte beim oberösterreichischen Motorradhersteller KTM, einem Unternehmen mit rund 2.500 Mitarbeitern und gut einer Milliarde Euro Jahresumsatz. „Wenn du alsetablierter Konzern etwas ausprobierst und es geht schief, ist das größte Problem der Imageschaden“, sagt Haberl. Zwar sei es immer auch unangenehm, Geld in den Sand zu setzen. „Aber das Ansehen der Marke ist der wichtigste Faktor.“ KTM wandelt dabei auf einem schmalen Grat: Einerseits will man auch ungewöhnliche Produkte auf den Markt bringen, um herauszustechen: So verkauft KTM zum Beispiel auch Schnuller, die belegen sogar Platz eins unter den Accessoires. „Gleichzeitig müssen die Dinge zur Marke passen, zu den Werten, die wir vertreten.“ Bei weniger komplizierten Produkten, zum Beispiel Uhren, sei ein umfangreiches Produkttesting nicht nötig. „Da entscheide ich, ob ich das gut finde und ob es ins Sortiment passt.“ Ein Motorrad sei freilich eine ganz andere Nummer. Da entscheidet KTM in enger Zusammenarbeit mit der Agentur Kiska, welche Designs, Farben und Formen gerade gefragt sind.

Redaktionstipps

Freude am Risiko

Herger bringt ein Beispiel aus der Autoindustrie. „Tesla verhält sich wie ein Startup. Die gehen mit Betaversionen auf den Markt. Und die Kunden schätzen diese Risikofreude. Mercedes könnte sich das nicht erlauben, weil sie schon so viel Geld und Jahre in ihren Ruf investiert haben.“ Oder sein ehemaliger Arbeitgeber SAP: Wenn ein so großer Konzern mit einer fehlerhaften Software auf den Markt gehe, würden schnell Hunderttausende Kunden geschädigt, es komme schnell zu Klagen. Oder die jüngste Pannenserie bei General Motors, wo Probleme mit dem Zündschloss tödliche Unfälle zur Folge hatten und die den Konzern 900 Millionen Dollar kostete; den Imageschaden noch
nicht eingerechnet. Da seien gleich viel mehr Menschen betroffen als bei einem Startup, das eine überschaubare Kundenzahl hat, so Herger.
„Diese Konzerne haben diese Dinge erlebt und in ihrer DNA gespeichert. Man will kein Risiko mehr eingehen.“ „Natürlich dauert in einem großen Konzern alles länger, du kannst nicht so rasch reagieren. Es gibt mehr Abteilungen, mit denen du die Dinge öfter abstimmen musst“, sagt Romed Haberl von KTM. Das sei einerseits gut, weil man so Fehler bemerke. „Aber du bist nicht so schnell und wendig wie in einem kleinen Unternehmen.“ Wie schafft man es, als großes Unternehmen trotzdem innovativ und offen für Feedback zu bleiben? Das Team bei KTM ist im Durchschnitt relativ jung. „Man ist offen für die Ideen von jungen Mitarbeitern. Sie werden angehört und oft auch umgesetzt.“

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Sepp Hochreiter | (c) NXAI
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Das Team des Linzer Startups NXAI rund um KI-Pionier und JKU-Linz-Professor Sepp Hochreiter, der als Chief Scientist fungiert, und CEO Albert Ortig hat es bereits gezeigt: Auf seine Ansagen folgen auch entsprechende Ergebnisse. Im Mai dieses Jahrs veröffentlichte das Unternehmen wenige Monate nach seiner Gründung sein erstes Large Language Model (LLM). Nun folgte, wie bereits im August angekündigt, die nächste Version: das “xLSTM 7B Modell”.

xLSTM 7B deutlich kleiner als die LLMs der großen Player

Wer nun einen österreichischen ChatGPT-Konkurrenten erwartet, wird allerdings enttäuscht. Das NXAI-Modell richtet sich nämlich nicht an die breite Öffentlichkeit und weist deutliche Unterschiede zu den Modellen der großen Player auf. Mit sieben Milliarden Parametern (7B), auf deren Basis es trainiert wurde, ist es maßgeblich kleiner als die bekannten Modelle – GPT-3 von OpenAI wurde etwa mit 175 Milliarden Parametern trainiert, bei GPT-4 wurde die genaue Zahl nicht kommuniziert.

NXAI setzt auf andere Architektur

Im Unterschied zu den großen Playern soll jedoch auch die Stärke von xLSTM 7B liegen. Aufbauend auf der von Sepp Hochreiter bereits in den 1990er-Jahren mitentwickelten Long Short-Term-Memory-Technologie (LSTM) setzt das Modell auf eine andere Architektur, als die bei den bekannten Modellen genutzte “Transformer”-Technologie.

“Im Gegensatz zur Transformer-Technologie steigen die xLSTM-Berechnungen nur linear mit der Textlänge und brauchen im laufenden Betrieb weniger Rechenleistung. Das ist ein großer Vorteil, da komplexe Aufgaben viel mehr Text sowohl zur Aufgabenbeschreibung als auch zur Lösung brauchen”, heißt es dazu von NXAI. xLSTM 7B sei dadurch deutlich effizienter, schneller und brauche weniger Rechenressourcen als andere Large Language Models. Anhand diverser Benchmarks, etwa Massive Multitask Language Understanding (MMLU), vergleicht das Startup sein Modell mit anderen Modellen in ähnlicher Größe (siehe Grafik) und sieht seinen Claim bestätigt.

Hochreiter: “Es ist das energieeffizienteste Modell in der Welt der Large Language Models mit einer schnellen Inferenz”

“Unsere Skalierungsvorhersagen aus unserer Arbeit sind eingetreten. Mit dem xLSTM 7B Modell präsentieren wir das beste Large Language Model (LLM), das auf rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) basiert. Es ist das energieeffizienteste Modell in der Welt der Large Language Models mit einer schnellen Inferenz”, kommentiert Hochreiter.

Zielgruppe für NXAI vor allem Industrie und Robotik

NXAI richtet das Modell klar auf den B2B-Bereich und hier primär auf den Industrie-Sektor aus. “Ich sehe großes Potenzial für xLSTM in der Robotik, weil es in der Inferenz deutlich schneller und speichereffizienter ist”, meint Hochreiter. Seit der Erstveröffentlichung der Architektur im Frühjahr hätten bereits viele Entwickler:innen Lösungen auf deren Basis vorgestellt. “Besonders KI-Anwendungen im Edge- und Embedded-Bereich profitieren enorm von der hohen Effizienz und Geschwindigkeit unseres Modells. Jeder Forscher weltweit kann das xLSTM 7B Modell für seine Arbeit nutzen. Es ist ein Modell aus Europa für die Welt“, so Hochreiter.

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