12.10.2017

“Junge Frauen: Hört auf, euch zu entschuldigen!”

Nachdem sie mit 21 Jahren an Krebs erkrankte, gründete Polly Rodriguez Unbound, eine “Sexual Wellbeing Company”. Anfangs wurde sie von männlichen Investoren ausgelacht, inzwischen wird das Startup von der New York Times gelobt und macht 450 000 Dollar Umsatz im Monat. Auf dem IdeaLab spricht Polly mit Der Brutkasten über Vorurteile in der Startup Welt und gibt Tips für junge Gründerinnen.
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(c) pict rider - fotolia.com

Warum ist der Ansatz von Unbound so besonders?

Unbound sieht sich als “Sexual Wellbeing Company”. Wir machen sowohl Sexualität als auch die Produkte, die dazu gehören, zugänglicher für Frauen. Hier geht es zum einen um einen angemessenen Preis. Zum anderen darum, dass sich Frauen nicht eingeschüchtert oder unwohl fühlen, wenn sie unsere Website besuchen. Seit diesem Jahr entwickeln wir auch unsere eigenen Produkte, die ansprechend, sicher und erschwinglich sind.

Ihr sprecht vor allem Millenials an. Eine Zielgruppe also, die als schwer zu erreichen gilt. Was ist eure Strategie?

Das ist wahrscheinlich nicht die strategischste Antwort, aber wir sind diese Zielgruppe. Wir kreieren also genau die Design und User Experience, die wir selbst wollen würden. Inzwischen versuchen wir allerdings, uns vermehrt auch an eine ältere und jüngere Zielgruppe zu wenden.

“Frauen haben angefangen, die Produkte zu designen, die sie selbst gerne sehen möchten”

Was hat dich überrascht, als du dich das erste Mal mit dieser Industrie befasst hast?

Es ist interessant zu sehen, wie viele Frauen sich inzwischen in dieser traditionell sehr männlich geprägten Industrie bewegen. Mich hat zudem überrascht, was für eine große Rolle die Zwischenhändler spielen. Die Industrie ist sehr fragmentiert, es gibt wenige dominante Händler. Zwischenhändler sind also für die hohen Preise von vielen Produkten verantwortlich, obwohl sie eigentlich keinen Mehrwert generieren.

Wie erklärst du dir, dass sich zunehmend Frauen in dieser Industrie bewegen?

Frauen haben angefangen, die Produkte zu designen, die sie selbst gerne sehen möchten. Sie sind einfach unzufrieden mit dem Staus Quo- also starten sie ihr eigenes Business. Ich finde das großartig.

“Viele Leute hatten Vorurteile oder nahmen mich gar nicht ernst”

Was sind deine Erfahrungen als Gründerin mit einem Produkt, dass sich spezifisch an Frauen richtet?

Es war definitiv nicht einfach. Ich stand jeden Tag eine Stunde früher auf und übte vor dem Spiegel, meine Geschichte zu erzählen. Ich wurde mit 21 Jahren mit Krebs diagnostiziert. Die Chemotherapie führte zu einer verfrühten Menopause. Während dieser schwierigen Zeit habe ich im Internet nach Produkten gesucht, mit denen ich meine eigene Sexualität neu entdecken konnte. Und bin dabei immer nur auf diesen scheußlichen Websites gelandet. Das erste Mal als ich diese Geschichte vor einem Raum voller Investoren erzählte, fing ich hinterher an zu weinen. Es war viel Mut nötig, um sich so verletzlich zu machen. Trotzdem hatten viele Leute Vorurteile oder nahmen mich gar nicht ernst. Wir wurden von jedem Accelerator Programm abgelehnt, für das wir uns beworben haben. Und wir haben uns mindestens für 20 beworben.

“In der Startup Welt gibt es nur wenige Mentoren. Und die, die es gibt, sind Männer”

Bevor du Unbound gegründet hast, warst du bei einer Bank und einer Beratung tätig. Wie würdest du dieses Umfeld mit der Start-up Szene vergleichen?

Eine interessante Frage. Es ist ein zweischneidiges Schwert. In großen Unternehmen gibt es zwar mehr Bürokratie, dafür aber auch mehr formelle Unterstützung. Während meiner Zeit als Beraterin hatte ich viele Mentorinnen, die mir geholfen haben. In der Startup Welt gibt es insgesamt wenige Mentoren. Und die, die es gibt, sind Männer. Die waren natürlich nicht daran interessiert, einer jungen Frau zu helfen, die im SexTech Bereich arbeitet.

Weniger als fünf Prozent des gesamten VC Fundings geht an Unternehmen, die von Frauen geführt werden. Liegt das an der mangelnden Diversität in VC Fonds?

VC Funding zu kriegen ist generell schwer, aber als Frau sicher nochmal schwerer. Man würde annehmen, dass Investoren zwischen ihren persönlichen Präferenzen und ihrer Investment Strategie differenzieren können. Aber das ist oft nicht der Fall. Es hat zum Beispiel kein VC Fond verstanden, dass es bei Unbound vor allem darum geht, eine Brand zu kreieren, die Frauen nicht einschüchtert.

Am traurigsten allerdings war es, dass Investorinnen oft sehr ablehnend waren. Viele Angel Investoren sind Frauen- und die waren oft am brutalsten in ihrer Kritik. Dabei sollten doch gerade sie verstehen, warum das, was wir tun, so wichtig ist. Deswegen sind die meisten unserer Investoren letztlich doch Männer.

Inhaltlich und ästhetisch stecht Unbound hervor. Kannst du uns mehr davon erzählen, wie ihr eure Brand etabliert habt?

Ehrlich gesagt war es kein Hexenwerk! Man braucht nur Leute, die eine gewisse emotionale Intelligenz besitzen und verstehen, wie verschiedene Menschen auf unterschiedliche Ansätze reagieren. Frauen haben oft mehr dieser emotionalen Intelligenz, weil wir emphatischer sind. Außerdem sind wir daran gewöhnt, uns um Menschen zu sorgen. Letztlich ging es also darum, sich zu fragen: wenn ich dieses oder jenes auf meiner Landing Page schreibe, wie kommt das an?

Wird an Business Schools zu wenig Empathie und emotionale Intelligenz gelehrt?

Es ist schon komisch- wir sprechen immer über Umsatz, Profit und Zahlen, als wären sie unvereinbar mit Empathie und emotionaler Intelligenz. Dabei werden Unternehmen von Menschen gemacht. Empathie, emotionale Intelligenz und eine Wahrnehmung dafür, was in der Welt passiert, sind Grundvoraussetzungen, um erfolgreich ein Unternehmen aufzubauen.

Werden die besten Gründer also nicht an Business Schools, sondern im wirklichen Leben gemacht?

Das ist ein schwieriges Thema. Als ich bei Deloitte gearbeitet habe, wurde mir gesagt, dass ich ab einem bestimmten Zeitpunkt meiner Karriere einen MBA machen muss. Ich habe denen schnell klar gemacht, dass ich nicht die finanziellen Möglichkeiten dazu habe. Also bin ich zu den 20 besten Leuten im Unternehmen gegangen, die natürlich alle an einer Business School waren. Ich habe sie gefragt, ob sie dort irgendetwas gelernt haben, was sie nicht auch woanders hätten lernen können. Alle haben gesagt: das Netzwerk. Und tatsächlich ist es für Business School Alumni wesentlich einfacher, an Funding zu kommen. Meine Co-Founderin war an der Columbia Business School. Sie hat einfach aus dem Nichts Emails an andere Alumni geschrieben, und jedes Mal folgte die Einladung auf einen Kaffee. Ich währenddessen war einfach Polly Rodriguez aus St Louis- von mir hatte noch nie jemand gehört. Niemand wollte in mich als Person investieren.

Welche drei Tips würdest du jungen Gründerinnen mit auf den Weg geben?

Finde deine Leute. Als Gründerin fühlst du dich oft sehr einsam, das sagt dir am Anfang nur niemand.Viele Frauen geben auf, weil sie damit nicht zurecht kommen. Darum ist es so wichtig, Gleichgesinnte zu treffen. Menschen die mit ähnlichen Problemen kämpfen- und das auch zugeben! Vor allem in New York erzählt dir jeder ständig, wie großartig alles läuft. Da muss man einen Schritt zurücktreten können und fragen: wie geht es dir wirklich?

Sei unnachgiebig. Du wirst wahrscheinlich hundert mal “nein” hören. Wenn du an das glaubst, was du tust, mach weiter. Natürlich muss man auch mal Dinge verändern oder anpassen. Aber mache weiter und lass dich nicht beirren.

Hör auf, dich zu entschuldigen! Ich bin es so leid, dass Frauen sich ständig entschuldigen. Nimm Platz ein. Sei laut, sei präsent, und entschuldige dich nicht dafür, auch einen Platz am Tisch haben zu wollen. Neulich hatte ich ein Meeting mit einer großen Design Firma in New York in einem dieser riesigen Konferenz Räumen. Ich kam von einem anderen Meeting und war deswegen die letzte Person, die den Raum betrat. Auf dem Platz, der als Kunde eigentlich mir zustand, saß ein Mann. Ich habe ihm dann einfach gesagt, dass er bitte aufstehen soll. Und mich dafür nicht entschuldigt.

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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.

“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.”

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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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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.

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