10.07.2017

Prescreen-Exit: “Bis vor einigen Wochen nicht ernsthaft damit gerechnet”

Um 17 Millionen Euro ging das Wiener Startup Prescreen an die deutsche Plattform XING. Im Interview sprachen die Founder mit dem Brutkasten über die Hintergründe.
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Prescreen
(c) Prescreen: Das Team

Noch unter dem Namen “MercuryPuzzle” starteten 2013 die damaligen Studenten Constantin Wintoniak, Nicolas Vorsteher, Alexander Birke, Dominik Hackl, Robert Rainer, Andreas Altheimer und Markus Presle ihr Business. Vier Jahre und zahlreiche Adaptionen, darunter auch die Änderung des Namens auf Prescreen, später, zählen sie Unternehmen wie UniCredit, Beiersdorf und Runtastic zu ihren Kunden. Heute vermeldeten sie nun den Exit an die deutsche Plattform XING für 17 Millionen Euro. Dem Brutkasten beantwortreten sie dazu einige Fragen.

+++ Prescreen: Wiener HR-Startup geht für 17 Mio. Euro an Xing +++

Ist euch der Entschluss zum Exit schwer gefallen?

Natürlich ist so eine Entscheidung nicht ganz leicht, denn schließlich haben wir viel Kraft und Zeit und Herzblut in unser Unternehmen investiert. Aber das war es letzten Endes dann auch, was es wieder leicht gemacht hat: XING ist ein idealer Partner, der unsere Vision teilt, unsere Expertise schätzt und mit dem gemeinsam wir viel mehr erreichen können, als das allein möglich wäre. Außerdem haben die Hamburger ein großartiges Team, mit dem wir auch persönlich auf einer Wellenlänge sind. Wir waren uns zudem einig, dass das Team von Prescreen weiterhin am Erfolg von Prescreen arbeiten und dass die Marke eigenständig weitergeführt werden soll. Das hat die Entscheidung stark erleichtert!

Warum habt ihr euch für den Exit entschieden?

Wir haben mit XING in den letzten Monaten viel und ausführlich darüber gesprochen, welche Arten der Zusammenarbeit in Frage kommen und welche davon am meisten Sinn macht. Am Ende hat sich abgezeichnet, dass wir durch eine Übernahme die besten Voraussetzungen haben, unsere Kräfte zu bündeln und die Weiterentwicklung umso intensiver voranzutreiben. XING hat in den letzten Jahren ein sehr starkes Produktportfolio im Bereich E-Recruiting aufgebaut.

“Um ehrlich zu sein, hat damit bis vor einigen Wochen noch keiner der Gründer ernsthaft gerechnet.”

War ein Verkauf von Beginn an eine Option für euch?

Wenn man ein Unternehmen gründet, ist der Verkauf zu Beginn wohl das Letzte, an das man denkt. Wenn sich die richtige Chance auftut, merkt man es ganz von selbst. Aber um ehrlich zu sein, hat damit bis vor einigen Wochen noch keiner der Gründer ernsthaft gerechnet.

Wie hat sich euer Geschäftsmodell im Laufe der Zeit entwickelt? Musstet ihr viel adaptieren?

Unsere Geschäftsidee (MercuryPuzzle), mit der wir 2012 an den Start gingen, unterschied sich stark von dem Business-Modell von Prescreen, wie wir es heute sehen. MercuryPuzzle war eine Karriereplattform für Young Professionals mit starkem Fokus auf Gamification. Damals haben uns Kunden auf die Idee gebracht, uns in die Richtung eines B2B SaaS-Tools zu entwickeln.

Für uns als junges Unternehmen war diese Entscheidung auch goldrichtig. Wir haben uns auf unsere Kernkompetenz konzentriert und es hat sich ausgezahlt. Das jetzt eine Karriereplattform Prescreen übernommen hat, freut uns umso mehr. Nichtsdestotrotz ist auch entscheidender Teil unserer gemeinsamen Strategie, dass Prescreen ein eigenständiges Unternehmen bleibt. Wir haben bei der Umstellung unseres Geschäftsmodells gelernt, dass es wichtig ist, als Business-Software offen für alle potentiellen Partner zu sein, also etwa auch Stellenbörsen außerhalb von XING. Das spielt natürlich auch in Zukunft eine große Rolle.

+++ 5 Tipps für das richtige Networking +++

Wie setzt ihr euch mit dem Business-Modell von der Konkurrenz ab?

Prinzipiell lässt sich unsere Konkurrenz in zwei Segmente einteilen: Zum einen die Old-School-Anbieter. Die sind zwar sehr flexibel, bringen aber hohe Anschaffungskosten, eine mangelhafte Benutzerfreundlichkeit und lange Integrationszeiträume mit sich. Auf der anderen Seite gibt es cloudbasierte E-Recruiting Systeme. Die sind meistens innerhalb von wenigen Minuten einsatzbereit, sind aber deutlich unflexibler, was die Adaptierung von Prozessen und sonstigen Einstellungsmöglichkeiten betrifft.
Wir verbinden die positiven Aspekte beider Welten miteinander: Prescreen ist innerhalb kürzester Zeit einsatzbereit, kostet vergleichsweise wenig und ermöglicht Unternehmen ein hohes Maß an Individualisierbarkeit im Bezug auf betriebsinterne Prozesse.

“Organisatorisch stellt so eine Verhandlung für alle Beteiligten einen großen Aufwand dar.”

Wie waren die Verhandlungen? Seid ihr mit euren zentralen Forderungen durchgekommen?

Eine Verhandlung ist natürlich immer ein Geben und ein Nehmen. Am Ende des Tages hegen beide Seiten aber ein Interesse daran, dass die Gegenseite zufrieden ist. Schließlich entscheiden die nächsten Jahre der Zusammenarbeit darüber, wie groß die gemeinsame Erfolgsgeschichte tatsächlich wird. Generell war es uns Gründern wichtig, weiter an Bord zu bleiben und unser Produkt gemeinsam weiter zu entwickeln. Eine riesige Herausforderung war es auch, alle Beteiligten immer auf dem Laufenden zu halten und die unterschiedlichen Meinungen abzustimmen. Schließlich kann nicht jeder bei jedem Telefonat oder Meeting dabei sein. Organisatorisch stellt so eine Verhandlung für alle Beteiligten einen großen Aufwand dar und man muss auch zeitlich sehr flexibel sein. Es war eine unglaublich spannende Erfahrung!

Wer war bei den Verhandlungen dabei? Hattet ihr Unterstützung?

Ganz ohne Berater und Rechtsbeistand geht es natürlich nicht. Schließlich führt man nicht jeden Tag solche Gespräche! Auch unsere bestehenden Investoren haben uns mit wertvollem Input begleitet und unterstützt.

Wie lange hattet ihr vorher schon Kontakt zu Xing?

Wir hatten schon seit 2014 immer wieder Kontakt mit verschiedenen Mitarbeitern von XING, teilweise auch in ganz anderen Zusammenhängen. Wirklich konkret wurden die Gespräche dann Anfang 2017.

Wenn ihr bestimmte operative Ziele erfüllt, gibt es noch bis zu 10 Millionen Euro mehr. Was sind das für Ziele?

In unseren Gesprächen haben wir uns auf gemeinsame ambitionierte Erfolgskennzahlen geeinigt. Zu sehr wollen wir nicht ins Details gehen, aber so viel kann ich schon sagen: Wir planen bis 2020 die Kundenzahl deutlich zu erhöhen.

“Kompromissbereitschaft gehört zu einer Verhandlung dazu.”

 

Euer Tipp für Gründer, denen Exit-Verhandlungen bevorstehen?

  1. Prescreen ist das beste Beispiel dafür, dass sich Hartnäckigkeit auszahlt.
  2. Kompromissbereitschaft gehört zu einer Verhandlung dazu. Das betrifft natürlich beide Seiten.
  3. Ohne gute Berater geht es nicht. Wir hatten das Glück, hier mit wirklich großartigen und kompetenten Persönlichkeiten zusammenzuarbeiten.
  4. “The show must go on.” Es muss klar sein, dass der Betrieb wie gewohnt weiterläuft. Dabei ist es nötig, eine genaue Aufgabenteilung vorzunehmen und sich gegenseitig (z.B. im Gründerkreis, oder mit leitenden Mitarbeitern) in dieser intensiven Zeit viel Autonomie zuzugestehen und sehr stark zu vertrauen.

+++ mySugr-Exit: “Erhalt der Autonomie war Roche genau so wichtig wie uns” +++

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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.
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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

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.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
27.01.2025

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.
27.01.2025

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.

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

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.

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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.”

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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.

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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.”

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