04.05.2023

KI-Grundlagenforschung in Österreich: „Der Zug ist abgefahren“

Manche KI-Experten üben sich weiterhin in politischer Kritik, was die heimische KI-Grundlagenforschung in Österreich betrifft. Andere sehen da bereits eine vertane Chance und rufen zu einem Umdenken auf.
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(c) Sela Krobath/Wirlphoto - OCG-Präsident Wilfried Seyruck und Universitäts-Professor Wolfgang Pree.

Die Kritik an der Politik war groß. ChatGPT kam und brachte die Künstliche Intelligenz in die breite Masse. Und damit eine Horde an Vorstellungen, Ideen und Möglichkeiten, wie sie nutzbar sei. Man blickte in die Zukunft, warnte vor Gefahren und mahnte, dass man sich als Nation zukunftsfit machen müsse. Und verpasste Chancen.

Künstliche Intelligenz: Ziele nie erreicht

Clemens Wasner, Vorstand von AI Austria, meinte dazu vor knapp zwei Monaten im brutkasten-Gespräch: “Ein Wissenschaftsminister, der im Jahr 2023 keinerlei Akzente im KI-Bereich setzt, hat den Beruf verfehlt oder lebt in der Vergangenheit – beides keine guten Aussichten für den Forschungs- und Wirtschaftsstandort.”

Auch Jahre vor dem Auftauchen von ChatGPT wurden Gelegenheiten verpasst. Im Jahr 2018 hatten ÖVP und FPÖ bereits eine Strategie geplant, die konkrete Fördermittel enthalten hätte. Die Ziele und die fertige Strategie hätten im dritten Quartal 2019 präsentiert werden sollen. Die Koalition ging jedoch zuvor aufgrund des verhängnisvollen Urlaubs von Heinz-Christian Strache auf Ibiza in die Brüche.

Die türkis-grüne Nachfolger-Regierung konnte sich nur noch zu einem Absichtspapier durchringen, das laut internationalen Beobachter:innen keine KI-Strategie sei. Die dritte vergebene Chance war, wie auch Günter Klambauer, KI-Experte an der JKU Linz, dem brutkasten erzählte, die Nicht-Berücksichtigung von KI-Projekten beim “Cluster of Excellence-Förderungsprogramm”.

Transformer-Architektur

Unter all diesen Aspekten haben auch OCG-Präsident (Österreichische Computergesellschaft) Wilfried Seyruck und Wolfgang Pree, der Computer Science an der Universität Salzburg unterrichtet und auch im Vorstand der OCG sitzt, eine klare Meinung zum Status Quo der KI-Grundlagenforschung Österreichs: “Der Zug ist abgefahren”, sind sich beide einig.

Zur Erklärung: Die sogenannte Generative Pretrained Transformer (GPT)-Technologie, die hinter Systemen wie ChatGPT steckt, ist das Rückgrat des erst in den letzten Jahren beobachtbaren Durchbruchs von AI in Richtung “Artificial General Intelligence” (AGI).

“Die Transformer-Architektur, ein 2017 publiziertes Ergebnis der AI-Grundlagenforschung bei Google, lässt sich mit der Erfindung des Rades vergleichen”, sagt Pree. “Die Vergrößerung der Transformer-Modelle hat genügt, um Eigenschaften wie logisches Schließen und Planen zu erhalten, obwohl die Modelle darauf nicht trainiert wurden. Bedenkt man die gigantischen Investitionen der ‘Big 5‘ der IT- Branche in AI-(Grundlagen-)Forschung – im Jahr 2022 waren es bereits mehr als 200 Milliarden US-Dollar – macht es wenig Sinn, da zu konkurrieren, um beispielsweise diesen Grundbaustein Transformer besser zu machen oder neu zu erfinden. Betrachtet man das, dann weiß man, wo die Musik spielt. Da mitzuhalten wird nicht mehr möglich sein. Da braucht es jetzt einen ‘reality check’”, argumentiert der Professor. “Die Chance, als europäischer Player wesentlichen Einfluss auf die Weiterentwicklung der Kerntechnologie nehmen zu können, haben wir längst verpasst.”

Bei Künstlicher Intelligenz Neuorientierung nötig

Seyruck schlägt da in eine ähnliche Kerbe, wenn er zynisch meint, dass sich Österreich “viel Geld erspart habe”, weil man wenig investiert hat. Jetzt gelte es, das Beste daraus zu machen, hochproduktiv zu bleiben und noch produktiver zu werden.

“Wir haben eine Pensionierungswelle vor uns”, sagt er, “und da müssen wir besser werden. Wir als OCG möchten die Informatik fördern, betrachten aber genau die Auswirkungen auf Mensch und Gesellschaft. Diese neuen Möglichkeiten der KI machen vielen Menschen Angst. Und wir müssen daher eine Offensive starten, sie vertraut machen und ihnen die Furcht nehmen. Denn, je geringer der Grad an Information, desto höher der Grad der Spekulation.”

Im eigentlichen Sinne geht es beiden Experten darum, die Endgültigkeit der vertanen Chance zu akzeptieren und die Transformer-Architektur nun so gut auszunützen, wie es geht. Vor allem hinsichtlich Routinearbeiten in Unternehmen oder bei der öffentlichen Hand zu optimieren, Fachkräfte auf komplexe Dinge zu spezialisieren und zu eruieren, wo mit wenig Aufwand viel durch KI erreicht werden kann. “Da werfen wir uns als OCG drauf und entwickeln diese Themen weiter”, so Seyruck.

Hierzu wurden bereits in den letzten Jahren über diverse Projekte mehr als 100 Lehrkräfte ausgebildet, wie Ronald Bieber, Generalsekretär der Österreichischen Computer Gesellschaft, beteuert: “Da ging es um das Erlenen von Basiskompetenzen, die dann die Ausgebildeten als Multiplikatoren an Schüler und Schülerinnen weitergeben.”

Es ist 1993 und …

Pree vergleicht die aktuelle Situation, wo KI in aller Munde ist, mit 1993, als das Web herauskam. Damals drehte sich der Diskurs darum, wie man Menschen beibringt, was man mit dem Internet alles machen kann. Derart ähnlich möchte man nun in die Breite gehen, um die unzähligen Möglichkeiten von “Large Language Modellen” (LLM) aufzuzeigen.

“Das geht von grundlegender Forschung an Methoden und Werkzeugen, bis hin dazu, Menschen ohne jegliche Programmierkenntnisse in die Lage zu versetzen, komplexe Softwaresysteme zu realisieren”, erklärt der Professor.

In diesem Sinne weiß man, dass sich hierzulande Ausbildungseinrichtungen und Universitäten sehr intensiv mit ChatGPT beschäftigen. Und evaluieren, ob absolvierte Prüfungen, tatsächlich das Wissen der Geprüften widerspiegelt oder auf KI-Hilfe zurückgegriffen wurde. Laut Seyruck sei etwa beim Informatikstudium und klassischen Programmieraufgaben die Künstliche Intelligenz bereits so gut, dass man allein durch ihre Antworten mit einem 2er oder 3er gut durchkomme.

Pree denkt, dass die bisher typische Informatikausbildung bald überflüssig oder zumindest völlig anders aussehen werde, als bisher. “Es wird eine Erziehungswissenschaft werden, in der ich LLM auf etwas hintrainiere”, sagt er. “Das rüttelt an den Fundamenten des Computing.”

Die No-Code-Gesellschaft als Gründer:innen

Dem stimmt auch Seyruck zu, der die heutige Zeit eine “disruptive Phase” nennt, in der Modelle schneller trainiert werden können, Entwicklungszyklen deutlich kürzer werden und sich das eigene Umfeld rasant beschleunigt.

“Man kann das alles extrem positiv betrachten”, ergänzt Pree “da viele, die nicht Programmieren gelernt haben, plötzlich in der Lage sind, Systeme zu bauen, die man früher nicht entwickeln konnte. Das kann eine unglaubliche Gründerzeit auslösen.”

Was die Gefahren betrifft, denken beide Experten nicht an die berühmten Killer-Roboter, sondern sehen eher menschlich-gemachte Probleme auf uns zukommen. Besonders die Überwachung kann durch AI und die verbesserte Bilderkennung zu einem demokratischen Problem werden, das bereits in totalitären Systemen wie China weit fortgeschritten sei.

Gefahr für Demokratie

“Durch KI können unvorstellbar große Datenmengen konzise ausgewertet und somit ein Profil jeden Bürgers erstellt werden, das einem Gedankenlesen nahe kommt, wie wir das erst in den nächsten 20 bis 50 Jahren erwartet hätten”, so Pree. “Es wird keine Entität sein, die die Menschheit übernimmt, sondern totalitäre Regierungen, die KI zur Kontrolle der gläsernen Bürger nutzen, sind die wahre Gefahr. Eine Stasi-Überwachung der ehemaligen DDR war vermutlich nichts dagegen. Das ist eine extreme Gefahr für individuelle Freiheit und die Demokratie.”

Dies und auch andere Missbrauchsversuche (Cybercrime, Fake-News) gelte es auch von Anbieterseite zu unterbinden, durch ein stetiges Scannen, Wachsamkeit und der Etablierung von Abfangmechanismen. Sonst müsse schlussendlich der Gesetzgeber eingreifen.

Automatisierungswelle durch Künstliche Intelligenz

Der Alltag der Zukunft indes, wird laut Pree von einem Automatisierungsschub geprägt sein, der eine enorm große Wirkung auf die Arbeitswelt und auch die Medizin haben werde.

“KI wird einen großen Einfluss auf das Leben aller haben”, sagt Seyruck abschließend. “Eyetracking etwa wird herausfinden, welche Produkte ich länger als zehn Sekunde betrachte und damit Interesse signalisiere. Und dann durch die Bildschirmbrille passende Angebote erhalte. Der Mensch droht gläsern zu werden, in Geschäften, wo einem jeder Wunsch von den Augen abgelesen wird. Da muss man sich Lösungen überlegen, um die Privatsphäre zu schützen.”

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Andreas Blumauer, bislang CEO von Semantic Web Company und nun SVP Growth bei Graphwise | (c) Graphwise
Andreas Blumauer | (c) Graphwise

Im Oktober 2024 fusionierte das Wiener Unternehmen Semantic Web Company (2004 von Andreas Blumauer und Martin Kaltenböck gegründet) mit Ontotext aus dem bulgarischen Sofia und wurde zu Graphwise. Blumauer, bis dato CEO von Semantic, wurde SVP Growth, Atanas Kiryakov, davor CEO von Ontotext, wurde Präsident. Details zum Deal wurden damals nicht genannt – brutkasten berichtete.

Nun hat das britische Private-Equity-Haus Oakley Capital die Mehrheit an Graphwise übernommen. Auch hier wurden die Höhe der Summe und der verkauften Anteile nicht aktiv kommuniziert, Gründer Blumauer erklärte dem brutkasten jedoch, dass man sich nun weltweit gesehen in den Top 3 – was die Evaluation von KI-Infrastrukturunternehmen betrifft – befände.

Graphwise: Ein Meilenstein in Bulgariens IT-Historie

„Durch den Merger hat die Firma eine besondere Konstellation mit Standorten bzw. Strukturen in Wien, Sofia und den USA geschaffen“, sagt Blumauer. „Die Bewertung basiert wesentlich auf dem ARR. Das heurige Jahr ist dabei zäher als die Jahre zuvor, dennoch ist es uns gelungen, uns im Markt zu behaupten und einen Multiple über dem 2026er Marktdurchschnitt zu erzielen. Daher liegt die Bewertung im neunstelligen Bereich und ist damit signifikant. Für Bulgarien bedeutet das sogar, dass es sich nun um die dritthöchste Bewertung eines IT-Unternehmens in der Geschichte des Landes handelt.“

Auf die Frage, wie es zu diesem Deal kam, war für Blumauer die Marktdynamik ganz entscheidend. „In den vergangenen zwei Jahren hat sich KI in Unternehmen zunehmend langsam in den operativen Einsatz entwickelt. Es gibt zwar immer wieder pointierte Erfolgsmeldungen, gleichzeitig besteht weiterhin Unsicherheit darüber, welche LLM-Ansätze sich tatsächlich durchsetzen werden. Gerade bei Multi-Agentic- und autonomen Systemen ist ein breiter Roll-out noch meilenweit entfernt“, erklärt er.

Kontakt über Messen in London

Umso wichtiger seien deswegen Referenzkunden, bei denen sich anhand konkreter Anwendungen demonstrieren lässt, wie KI vertrauenswürdiger und in bestehende Unternehmensstrukturen integriert werden kann. „Das lässt sich auch mit Company Rules verknüpfen: Ein wesentlicher Teil der Story ist die Frage, wie KI in Unternehmen kontrolliert und gleichzeitig hochskalierbar ausgerollt werden kann“, führt er aus. „Das hat auch Oakley erkannt und verstanden. Über Messen in London kam der Kontakt zustande, woraufhin unser Business genauer analysiert und das Potenzial erkannt wurde. Begleitet wurde die Entwicklung unter anderem von Deloitte, EY und Bain, die bestätigen konnten, dass Graphwise eine zentrale Rolle in diesem Umfeld spielen kann.“

Heute wird die Graphwise-Technologie von Banken und großen Pharmakonzernen in Europa eingesetzt, darunter beispielsweise Roche und weitere prominente Unternehmen in Österreich, die nicht genannt werden wollen: „Gleichzeitig gibt es gute Statements und Bewertungen aus dem Markt“, führt Blumauer weiter aus. „Mit der Entwicklung der Sprachmodelle und insbesondere GraphRAG (Anm.: Retrieval-Augmented Generation mit Graphen) stehen nach dem Merger sehr zentrale Komponenten zur Verfügung, um die nächste Entwicklungsstufe von KI in Unternehmen abzubilden. Das zeigt sich auch in unseren operativen Kennzahlen: Der ARR wächst organisch um rund 30 Prozent, bei inzwischen mehr als 200 Blue-Chip-Kunden. Damit verfügen wir über eine relevante Kundenbasis und konkrete Referenzen, die die technologische Positionierung und die Skalierbarkeit des Geschäftsmodells untermauern.“

Gründer bleiben im Management

Für den Founder ist der neue Eigentümer ein Investor mit einem langfristigen und klar auf Wertschöpfung ausgerichteten Ansatz: „Oakley, mit Gründer Peter Dubens, hat unter anderem in die Sigmund Freud Privat-Universität investiert und Dubens selbst war mehrfacher Startup-Gründer. Er hat sich immer wieder gefragt, warum sich klassische VCs teilweise so wenig mit den Gründern selbst auseinandersetzen. Für ihn geht es letztlich darum, Ideen zur Welt zu bringen und Unternehmen langfristig aufzubauen. Martin Kaltenböck und ich verstehen uns weiterhin klar als Gründer. Wir sind nach wie vor im Management-Board aktiv und bringen damit unsere Erfahrung und unsere ursprüngliche Gründerperspektive weiterhin unmittelbar in die Entwicklung des Unternehmens ein. Das ist ausdrücklich so gewünscht und Teil der langfristigen Konstellation.“

Oakley baut auf Graphwise auf

„Wir freuen uns sehr über diese neue Partnerschaft mit Oakley, da ihr Team sowohl unsere Technologie als auch unsere Ambitionen versteht. Oakley hat eine herausragende Erfolgsbilanz darin, gründergeführte Software-Unternehmen zu Unicorns zu machen. Mit Oakley als paneuropäischem Investor im Rücken sind wir besser denn je positioniert, um global als KI-Enabling-Plattform aufzutreten und Unternehmen dabei zu unterstützen, souveräne und vertrauenswürdige KI in großem Maßstab zu implementieren“, sagt Kiryakov.

KI-Souveränität im Fokus

In einer Zeit, in der Unternehmen zunehmend unabhängig von einzelnen großen Tech-Plattformen agieren wollen, gewinnt das Thema „KI-Souveränität“ an Bedeutung. Der Einstieg von Oakley als paneuropäischer Investor sei deswegen ein starkes Signal für den europäischen Technologie-Standort und stärke die Rolle von Graphwise als unabhängige KI-Plattform.

„Der Wert von Künstlicher Intelligenz hängt direkt von der Qualität und Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Large Language Models (LLMs) sind extrem leistungsfähig bei der Sprachverarbeitung, haben aber entscheidende Schwächen: Sie neigen zu faktischen Fehlern („Halluzinationen“) und können oft nicht nachvollziehbar erklären, wie sie zu einem Ergebnis gekommen sind“, liest man in der Aussendung.

Graphwise mit Rückgrat

Graphwise löst dieses Problem durch den Aufbau eines sogenannten „Semantic Backbone“ (semantisches Rückgrat) in Form eines Knowledge Graphs. Diese Wissensgraphen verknüpfen isolierte Unternehmensdaten, geben ihnen Kontext und stellen großen KI-Modellen eine Faktenbasis zur Verfügung. Das Ergebnis: Die KI soll nicht mehr halluzinieren, Ergebnisse würden revisionssicher und die Token-Kosten drastisch sinken, so der Claim. Dies sei besonders in regulierten und datenintensiven Branchen wie Finanzdienstleistungen, im Gesundheitswesen (Life Sciences) und im öffentlichen Sektor unverzichtbar.

Dubens, Gründer und Managing Partner von Oakley Capital, dazu: „KI verändert die Art und Weise, wie jede Organisation arbeitet. Das macht vertrauenswürdige, gut verwaltete Daten heute wichtiger denn je.“

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