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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Mic Hirschbrich
Mic Hirschbrich | Hintergrundbild: Foto: AMS, Fotostudio B&G

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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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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