Der Bedarf an Lebensmitteln steigt in Zukunft immer weiter an. Die Ressourcen der Erde werden dafür aber nicht ausreichen. Katharina Unger hat dafür eine Lösung gefunden: Proteinreiche Insekten. Die Gründerin aus dem Burgenland will mit einer Insektenzuchtmaschine für den Haushalt die Ernährungswelt revolutionieren.
Heute am Speiseplan: Larven-Müsli und Mexikanischer Salat mit Mehlwürmern. Die von Katharina Unger entwickelte Insektenzuchtmaschine macht das möglich. Die Idee dahinter: Insekten liefern doppelt so viele Proteine wie Fleisch, können auf kleinstem Raum gezüchtet werden, brauchen wenig Futter und produzieren keine Treibhausgase. “Ich wollte ein Gerät entwickeln, das es Menschen ermöglicht, unabhängig von großen Systemen Proteine zu züchten”, sagt Unger. Sie glaubt, dass es den Insekten in Europa so ergehen wird wie der Kartoffel oder dem Sushi zuvor: “Die Vorurteile werden verschwinden, in Zukunft sind Insekten kein Nischenprodukt mehr.”
Die Maschine funktioniert so: Aus den im Startpaket mitgelieferten Puppen schlüpfen Fliegen, die sich im Gerät paaren und Eier legen. Die geschlüpften Larven werden mit Bioabfall gefüttert und sind nach zwei Wochen reif. Ein Teil wird gegessen, zehn Prozent werden für die Nachzucht aufgehoben und wieder eingesetzt.
“Hier in Shenzhen arbeiten alle Startups, die sich mit Hardware beschäftigen, weil dieser Ort hier sozusagen die Produktionsstätte der Welt ist”, Katharina Unger.
Im Gespräch mit dem Wirtschaftsblatt erzählt Katharina Unger, wie sie auf die Idee kam, Insekten zu züchten und dann zu essen.
Wo sind Sie gerade?
Ich bin seit Anfang des Jahres in Südchina, aktuell in Shenzhen. Wir sind mit unserem Unternehmen Livin Farms Teil eines Startup-Programmes, das junge Unternehmer in der ganzen Welt unterstützt. Hier in Shenzhen arbeiten alle Startups, die sich mit Hardware beschäftigen, weil dieser Ort hier sozusagen die Produktionsstätte der Welt ist. In unserer direkten Nachbarschaft werden alle möglichen elektronischen Komponenten hergestellt. Dadurch können wir ganz schnell Prototypen unserer Insektenfarm bauen.
Wie kamen Sie auf die Idee eine Insektenzuchtmaschine zu bauen?
Es begann mit meiner Diplomarbeit an der Universität für Angewandte Kunst. Weil ich auf einem Bauernhof im Burgenland aufgewachsen bin, liegen mir die Produktion von Fleisch und tierischen Produkten sehr am Herzen. Und ich habe angefangen mir anzusehen, wie Essen produziert wird. In Amerika aber auch in vielen Ländern Europas, kann ein Konsument nur schwer nachvollziehen, wo sein Fleisch herkommt. Als ich dann vor drei Jahren das erste Mal in Hongkong war, habe ich mir gedacht: „Das ist die Zukunft.“ Die Stadt liegt auf einer Halbinsel und ist logistisch nur schwer zugänglich. Deshalb wollte ich etwas entwickeln, was es Menschen in der Zukunft möglich macht, unabhängig von großen Systemen, Proteine zu züchten.
Als ich mit meiner Diplomarbeit fertig war, habe ich ein Jahr in den USA verbracht. Damals ist viel weitergegangen, weil sich dort viel mehr Menschen für Insekten als Lebensmittel interessieren. Ich habe zu der Zeit Vorträge gehalten und Unternehmen zu diesem Thema beraten. Seit Anfang des Jahres bin ich jetzt hier in Südchina. Mittlerweile haben wir eine Testreihe produziert. Zehn Farmen werden aktuell in einem Forschungsinstitut in Malaysia getestet. In den letzten drei Monaten haben wir unser Produkt total umgemodelt. Am 10. November startet unsere Crowdfunding-Kampange auf Kickstarter.
In Europa verspüren viele Menschen noch Ablehnung, wenn es um den Verzehr von Insekten geht. Wird sich das in Zukunft ändern?
Ich hoffe es. Viele verbinden Insekten mit Plagen und Krankheiten – diese Vorurteile sind tief verwurzelt. Anderen Lebensmitteln ging es davor schon ähnlich: Als die Kartoffel aus Südamerika kam, wurde sie zuerst nur an Schweine verfüttert. Erst durch Hungersnöte ist sie zu einem der wichtigsten Nahrungsmittel geworden. Vor nicht allzu langer Zeit war auch Tofu noch ein Nischenprodukt und stand nur auf dem Speiseplan alternativer Esser. Dem Sushi erging es ähnlich. Vor 20 Jahren hat vielen vor rohem Fisch noch gegraust. Und jetzt isst sogar meine Oma mit mir Sushi. Beim Essen geht es viel um Marketing und um Assoziationen zu den Lebensmitteln.
Wann haben Sie das erste Mal Insekten gegessen? Mussten Sie sich auch überwinden?
Das war nicht in Thailand oder auf sonst einer Reise, sondern in Wien. Ich habe mir Insekten besorgt, daheim experimentiert und gekocht. Am Anfang hat es mich auch eine gewissen Überwindung gekostet. Wenn die Insekten dann aber, wie anderes Essen auch, in der Pfanne bzw. auf dem Teller liegen, ist es ganz einfach, sie zu essen.
Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.
“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”
“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.
Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken
Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.
Masse an Möglichkeiten
Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.
Ist Open Source immer die beste Lösung?
Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”
Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend
Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”
Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung
Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.
Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”
Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht
Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.
“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern
Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.
Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.
Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”
Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs
Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.
Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?
Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.
KI-Kompetenz als zentrales Thema
Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.
“Einfach einmal ausprobieren”
Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.
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