Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

08.01.2024

KI im Amt: Early Adopter mit Shitstorm-Garantie

Gastbeitrag. Das AMS hat vergangene Woche einen KI-Chatbot veröffentlicht - und dafür scharfe Kritik einstecken müssen. Doch die teilweise überzogene Kritik offenbarte Widersprüche und mangelndes Projektverständnis, argumentiert Apollo.ai-Gründer Mic Hirschbrich. Er erläutert außerdem, was es künftig für solche Projekte braucht.

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✨ AI Kontextualisierung

Als brutkasten mich um eine Einschätzung zum neu gelaunchten AMS-Chatbot „Berufsinfomat“ bat, überschlugen sich bereits die Nachrichten. In Branchen-Blogs, Boulevardmedien und Qualitätspresse war schnell klar, was bei diesem KI-Projekt schiefgelaufen war.

Der Bot wurde kritisiert, sexistische Antworten zu liefern und Ungleichheit zu fördern, wie eine Radiosendung empört berichtete. Im Frühstücksfernsehen belächelte man die vielen unpassenden Antworten, und anderswo wurde behauptet, andere Anbieter hätten ein vergleichbares Service in Minuten nachgebaut.

Zudem wurde der hohe Preis von 300.000 Euro für einen als diskriminierend empfundenen Chatbot, der Männer und Frauen unterschiedlich behandle, kritisiert. Viele X-User verglichen dies mit dem „Kaufhaus Österreich“ und sahen es als Verschwendung von Steuergeldern. Ein Digital-Experte im Radio-Live-Interview wirkte bei der Machart des Chatbots uninformiert und wiederholte lediglich gängige Sexismus-Vorwürfe.

Dabei wird kaum über die funktionierenden Teile der Software gesprochen, die jeder selbst testen kann. Auch wird selten erwähnt, dass eine Behörde endlich das tut, was man 2023 von ihr erwarten sollte: sich digital etwas zu trauen. Bei der übermäßigen Welle der Kritik am AMS-Chatbot scheint es nicht nur um die suboptimale Launch-Strategie zu gehen, während andere vergleichbare Projekte kaum Beachtung finden.

Ein Tweet von Martin Thür bringt es auf den Punkt: „Ich habe keinen einzigen kritischen Artikel zum Chatbot der Stadt Wien gefunden. Nicht einmal dessen Kosten sind offengelegt. Mir scheint, nicht nur die KI hat einen Bias.“

Die teilweise überzogene Kritik offenbarte Widersprüche und mangelndes Projektverständnis. Markus Kaiser, ehemaliger Geschäftsführer des BRZ, drückte seine Verwunderung auf LinkedIn aus. Auch scheint es, dass die Medien nicht gründlich recherchieren, warum eine Behörde diese Lösung wählte, und begnügen sich mit oberflächlicher User-Testung. Wer so vorgeht, kann ein jedes Produkt eines generativen Modells in Grund und Boden kritisieren. Es wirkt, als stünde eigentlich ein anderes Thema im Vordergrund: Der Nimbus, dass wir Digitalisierung (im öffentlichen Bereich) einfach nicht können.

In Wahrheit fehlt es auf beiden Seiten am Verständnis, wie solche Projekte eingeführt werden sollen, sowohl auf Betreiber- als auch auf Stakeholder-Seite. Aber zumindest das lässt sich lösen.

Was es für solche Projekte künftig braucht:

BETA-Kultur 2.0

Vor Jahren kam die BETA-Test-Kultur aus dem Silicon Valley zu uns. Produkte wurden zuerst intern, dann ausführlich extern getestet. Diese Kultur ist mittlerweile fast verschwunden, was der digitalen Innovationskultur schadet. Die Entwicklung komplexer Produkte erfordert Offenheit, hohe Fehlertoleranz und eine breit getragene Feedback-Kultur. Wir sollten solche Phasen wieder einführen, besonders im Bereich generativer KI, um ausreichend Userfeedback zu sammeln und unvermeidliche Fehler auszumerzen. Richtig kommuniziert sollte jedem User klar sein, dass der Hinweis „es können fehlerhafte Inhalte produziert werden“ ernst gemeint ist.

Bullshit-Verbot bei KI-Themen

Früher gab es ein Bullshit-Eldorado bei Tech-Themen. Heute ist unser Umgang mit Informationen faktischer und verantwortungsvoller. Doch der Druck zur Übertreibung stieg wieder, ausgelöst durch Branchenriesen wie OpenAI und Microsoft. Die Erwartungen, was KI leisten kann, sind durch falsche Versprechungen und Medienberichte überhöht. Der Weg zu belastbaren und sicheren b2b KI-Anwendungen ist in Wahrheit aufwendig und erfordert Expertise und Ressourcen (besonders im öffentlichen Dienst). Aber er lohnt sich.

Mut zu KI-Projekten bei Ämtern und Behörden

Der neue Shitstorm könnte Ämtern und Behörden den Mut nehmen, eigene Innovationsprojekte voranzutreiben. Doch genau dieser ist wichtig. Jedes Amt, jedes Ministerium sollte Startups die Chance geben, ihre Technologie einzusetzen. Dem AMS gebührt Respekt für seinen Mut, insbesondere nach dem davor erlebten Shitstorm zum sogenannten „AMS-Algorithmus“, der aber keine KI war, wie es Medien und NGOs ebenfalls und überwiegend falsch kommunizierten.

Das Problem mit unserer unfair verteilten Fehlertoleranz

Das AMS, wie viele andere in unserer Region, steht vor einer besonderen Herausforderung: Als OpenAI ChatGPT für alle zugänglich wurde und schnell 100 Millionen Nutzer erreichte, herrschte auch bei uns große Euphorie. Die Kritik an den noch offensichtlichen, zahlreichen Schwächen des Systems war dabei fast nicht vorhanden. Man hörte oft: „Ja, es gibt Probleme mit Halluzinationen und dem ‚Reasoning‘, das Datenschutz- und Knowledge-Graph-Problem ist noch nicht gelöst, aber nutzt es trotzdem sofort, sonst seid ihr nicht mehr zu retten.“

Ganz anders ist die Reaktion, wenn ein europäischer oder österreichischer Anbieter einen KI-Service vorstellt und bewirbt. Hier herrscht fast eine Nulltoleranzpolitik. Kritik und eine gewisse Schadenfreude am Scheitern anderer sind dann häufig. Mittlerweile ist allgemein bekannt, dass Trainingsdaten für KI voreingenommen sein können – ein Spiegelbild der menschlichen Entscheidungen, auf denen sie basieren. Diese Voreingenommenheit wird normalerweise durch Tests entdeckt und behoben (wenn es doch nur bei Mitarbeitern und Kunden so einfach wäre). KI-Projekte im Einklang mit Datenschutzvorschriften zu gestalten, ist Neuland und aufwendig, und auch die Sicherheitsaspekte können kostspielig sein.

Wie könnte es mit dem AMS Berufsinfomat weitergehen?

Eine wichtige Lehre ist, die Menschen und diversen Stakeholder besser auf KI-Anwendungen vorzubereiten. Eine ausführliche interne Testung gefolgt von einer kontrollierten, länger angesetzten und begleiteten BETA-Test-Phase, ist ab jetzt ein Muss. Das AMS könnte einen kleinen Schritt zurück machen und das Rollout-Verfahren korrigieren. So könnten sich Stakeholder konstruktiv einbringen. NGOs könnten ihre Bedenken bezüglich Datenschutz, Sexismus, Rassismus und Ungleichheit gefahrlos erforschen und Feedback geben. Die Medien würden sich dann hoffentlich weniger auf die Schwächen konzentrieren und auch die Stärken hervorheben, was das Vertrauen in die Behörden stärkt.

Denn ein Projekt, das offen zugibt, innovativ, aber auch noch fehleranfällig (also BETA) zu sein, wird weniger Ziel von Kritik sein, sondern einladen, unvoreingenommen getestet zu werden

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Martin Pacher

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Nach dem zwölf Milliarden Euro schweren Verkauf des Heizungsgeschäfts an Carrier investiert die Viessmann Generations Group mittlerweile langfristig in eine breit aufgestellte Unternehmensgruppe. Nun baut das Familienunternehmen gemeinsam mit iteratec ein Multi-Agenten-System, das die Qualität von Investmententscheidungen maßgeblich verbessern soll: Alexander Pöllmann, Director IT & Digital von Viessmann, und Michael Maier, Director Austria von iteratec, geben im brutkasten-Gespräch einen Einblick.

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Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll.

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“

Deal-Screening statt Deal-Sourcing

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen.

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen.

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen.

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann.

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“.

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.”

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