26.12.2023

Künstliche Intelligenz im Jahr 2023: Mitten in einem epochalen Shift

Gastbeitrag. Clemens Wasner ist Mitgründer von AI Austria und CEO des Startups enliteAI. Für brutkasten blickt er auf die wichtigsten Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz im Jahr 2023 zurück.
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Schönherr Artificial Intelligence
Foto: Adobe Stock

AI goes mainstream

Vergangenes Jahr hatte ich an dieser Stelle 2022 als das Breakout Jahr für AI bezeichnet, da es mit Bildgenerierungstools und dem damals erst 1 Monate jungen ChatGPT erstmals KI-Produkte gab, die von Enduser*innen ohne jeglich Vorkenntnisse verwendet werden konnten.

Rückblickend betrachtet war diese Einschätzung zwar richtig, was gut fürs eigene Ego ist, aber bei weiterem zu kurz gegriffen. Mittlerweile kann man guten Gewissens sagen, dass wir uns mitten in einem epochalen Shift befinden, vergleichbar mit der Einführung von Computern oder der Erfindung des Automobils.

Fast täglich kündigen Unternehmen an generative künstliche Intelligenz (genAI) in ihre Produkte und Services zu integrieren, dieser Trend wird sich auch in 2024 noch fortsetzen.


AI goes business

© Clemens Wasner

Die rasante Verbreitung von genAI war dabei nicht auf Enduser*innen beschränkt, sondern hat sich quer durch alle Unternehmensfunktionen und Branchen gezogen. 

Beeindruckend daran war die Geschwindigkeit, mit der sich AI vom niederschwelligen Tool, das dabei helfen kann Maildrafts zu schreiben, über potentielles Datenleak bis hin zur lokal trainierten und ausgerollten Lösung entwickelt hat. Diesen Zyklus durchlaufen in ähnlicher Weise die meisten Technologien die in Unternehmen Einzug halten, selten passierte dies in solch komprimierter Form.

Die Gründe für diese Entwicklung sind vielfältig:

  • Consumerization of Technology: Wie bei Smartphones und SaaS fand auf User*innen Seite eine intensive Auseinandersetzung mit genAI statt. Daraus resultierte der Wunsch diese Tools im Arbeistalltag einzusetzen und führte zu einer Fülle von Ideen, wie diese im Unternehmen eingesetzt werden können.  
  • Erlebbarer Effekt: KI-Systeme in den 2010er Jahren waren ebenfalls performant, jedoch zumeist auf spezielle b2b Nischenanwendungen fokussiert, bei denen eine Überprüfung des Effektes erst viel später erfolgen konnte. Dem gegenüber kann man den Produktivitätszuwachs der neuen Generation von Tools unmittelbar spüren und auch messen
  • Open Source: Die Schlagzeilen mögen von openAI geprägt worden sein, die Story aus Business Sicht war das Aufkommen von Open-Source-Pendants zu GPT-4 und Dall-e3, welche über ähnliche Performance verfügen und autark auf eigener Hardware lauffähig und adaptierbar sind.

What is an AI startup?

Das Open-Source-Geschehen blieb im Startup-Bereich nicht unbemerkt und man konnte ab der zweiten Jahreshälfte beobachten, dass bestehende Techstacks durch Open-Source-LLMs ersetzt wurden – oder in manchen Fällen ein Pivot zum GenAI-Dienstleister stattfand.

Während KI-Startups in den letzten Jahren Founder:innen aus dem naturwissenschaftlichen Bereich vorzuweisen hatten, zumeist auf PhD-Level, ähnelt die neue Generation von Founding Teams klassischen SaaS-Startups, wie wir sie aus den 2010er-Jahren kennen. 

Aus Sicht von Investoren und Fördereinrichtungen stellt dies ein interessantes Dilemma dar, da die typischen Förder- und Bewertungskriterien wie etwa ein technisches Alleinstellungsmerkmal (bzw. Technical Moat), sich in einer Open-Source-Welt nur schwer darstellen lassen. 


AI in Austria

In der AI Landscape Austria 2023 sind mittlerweile knapp 400 Unternehmen, Forschungsrichtungen und Universitäten vertreten, Tendenz stark steigend. 

Leider ist es nach wie vor nicht gelungen eine zukunftsgerichtete KI-Strategie zu entwickeln und diese mit entsprechenden Mitteln auszustatten. Trauriges Highlight war das Ignorieren eines hochkarätigen Konsortiums rund um die Johannes Kepler Universität Linz bei der Cluster-of-Excellence-Vergabe

Der jetzigen Bundesregierung fehlte es in Summe an Mut und Gestaltungswillen, sich mit dem Thema auseinanderzusetzen. Daran konnten auch engagierte Akteure wie Staatssekretär Tursky nur bedingt etwas ändern, da die großen Weichenstellungen ressortübergreifend getroffen werden müssen.

In diesem Kontext wird die “Zukunftsrede” des Kanzlers, in der von einem Autoland Österreich und eFuels die Rede ist, als kuriose Episode verfehlter Standortpolitik in Erinnerung bleiben.

Leider ist die allgemeine Apathie nicht auf die Bundesregierung beschränkt, sondern zieht sich durch einen Großteil des politischen Spektrums. Es würde mich nicht wundern, wenn dieses Vakuum in 2024 verstärkt von Interessenvertretungen und Gewerkschaften gefüllt wird, da sich Unternehmen und  Arbeitnehmer*innen keine weitere passive Bundesregierung leisten können.


Europe goes nowhere

Anfang Dezember hat es der European AI Act über die Ziellinie geschafft. Als Regelwerk schafft dieser vor allem für Unternehmen Rechtssicherheit, wenn es um die Entwicklung und Anwendung von KI-Lösungen geht. Angesichts von 150+ Millionen ChatGPT-User:innen wage ich die Behauptung, dass es seitens der Enduser*innen ohnehin keine Berührungsängste gibt.

Dennoch verliert Europa schneller denn je an Boden. So existiert nach wir vor kein Plan, wie man die Wettbewerbsfähigkeit erhalten will. 

Die Abwesenheit einer Sicherheits- und Verteidungungspolitik äußert sich nicht in der Hilflosigkeit bei jeder internationalen Krise und stellt gleichzeitig einen immensen Wettbewerbsnachteil für Techologieunternehmen dar, die in anderen Regionen auf direktes Funding aus dem Defense Bereich zurückgreifen können, oder diesen als ersten Kunden gewinnen können.

Rund um das Thema Migration wird seit Jahren Scheindebatte rund um illegale Migration geführt ohne das eigentliche Problem anzusprechen: Talentemangel, Braindrain und alternde Gesellschaften. Europa ist Schlusslicht wenn es um skilled Migration geht, was ein selbstverschuldetes Problem ist. 

Angesichts dieser Ausgangslage stellt sich die Frage, ob die 20er-Jahre dieses Jahrhunderts als jene Periode in die Geschichte eingehen werden, in der die Weichen für ein nachhaltiges Abrutschen gestellt wurden. Die USA und China werden gerne als Beispiele genannt und die Frage gestellt, ob „wir diese noch einholen“ könne. Tatsächlich lautet die Frage mittlerweile aber, wie sich Europa mit einem Abrutschen hinter Indien in den 2030ern arrangieren wird.

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Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, in den SwissCAT+-Laboren am Campus Hönggerberg | (c) Martin Pacher

Wer auf den Hönggerberg im Norden Zürichs fährt, lässt die Stadt hinter sich. Der zweite Campus der ETH, entstanden ab 1961, liegt in ländlicher Umgebung, hier sind unter anderem die Departemente für Chemie, Physik und Materialwissenschaft zu Hause. Und hier, in den SwissCAT+-Laboren der Hochschule, lässt sich derzeit besichtigen, wie Forschung aussehen könnte, wenn nicht mehr der Mensch jeden einzelnen Handgriff macht.

In diesen Laboren übernehmen Roboter die Arbeit, die sonst Forschende beschäftigt: Sie hantieren mit Flüssigkeiten und Pulvern, bereiten Proben vor, testen sie und messen laufend die Ergebnisse. Das Bemerkenswerte daran ist aber nicht die Automatisierung selbst, sondern wer die Versuche plant: eine Künstliche Intelligenz. Die Software stammt vom Startup Atinary, das an der ETH keinen eigenen Standort hat, sondern mit der Technologieplattform SwissCAT+ zusammenarbeitet. Sie schlägt vor, welches Experiment als nächstes sinnvoll ist, lernt aus jedem Ergebnis und berechnet daraus den nächsten Schritt. Dieser Kreislauf läuft rund um die Uhr, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

„Ein Labor ist eine große Küche“

Wie soll man sich das vorstellen? Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, greift im Gespräch mit brutkasten zu einem Alltagsbild: „Am Ende ist ein Labor eine große Küche. Wir liefern die Rezepte. Wir nutzen KI, um Rezepte zu erzeugen, die dann im Labor getestet werden.“ Das Ziel: möglichst schnell zum besten Rezept kommen. Denn jeder einzelne Versuch kostet Zeit, Material und Geld. Wer statt tausender Versuche nur ein paar Dutzend braucht, spart enorm.

Genau darauf ist die Software ausgelegt. Statt sich blind durch unzählige mögliche Kombinationen zu probieren, lernt das System mit jedem Experiment dazu und empfiehlt gezielt die vielversprechendsten nächsten Schritte. „Self-Driving Labs“ nennt Atinary das Prinzip, selbstfahrende Labore. Den Begriff hat sich das 2019 gegründete Unternehmen sogar markenrechtlich schützen lassen.

Loïc Roch, Co-founder und CTO von Atinary | (c) Martin Pacher / brutkasten

Den Bedarf für solche Werkzeuge begründet Roch mit einem unbequemen Befund: Forschung wird immer teurer und langsamer, es braucht immer mehr Zeit und Geld, bis Neues gefunden ist. Dazu kommt eine handfeste Vertrauenskrise: Roch verweist auf eine vielzitierte Befragung von rund 1.500 Forschenden, wonach ein Großteil daran scheitert, Experimente zu wiederholen, in der Chemie sind die Quoten besonders hoch. Das ist nicht nur für die Wissenschaft ein Problem: Ohne verlässliche Daten lässt sich auch keine verlässliche KI trainieren.

100 Jahre Forschung in sechs Wochen

Was das System kann, zeigt das Vorzeigeprojekt direkt vor Ort. Gemeinsam mit dem SwissCAT+-Team suchte Atinary nach dem besten Katalysator, also jenem Hilfsstoff, mit dem sich das Treibhausgas CO₂ in Methanol umwandeln lässt, einen Ausgangsstoff für nachhaltige Treibstoffe. Laut Atinary kamen dafür mehr als 20 Millionen mögliche Kombinationen infrage. Das Ergebnis wurde in einem Fachjournal publiziert: In sechs Wochen wurden 144 Katalysator-Kandidaten hergestellt und getestet, mit minimalem menschlichem Zutun. Die Zahl, mit der Atinary seither wirbt, ist eindrucksvoll: eine 1000-fache Beschleunigung, umgerechnet 100 Jahre Katalyse-Forschung in nur sechs Wochen. SwissCAT+-Chef Paco Laveille, der die Umsetzung an der ETH verantwortet, bestätigt beim Besuch die Größenordnung: von Jahren an Forschung hinunter zu Wochen.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Beim konkreten Nutzen für Firmenkunden hält sich Roch hingegen zurück, aus einem strukturellen Grund: „Wir sind ein Dienstleister. Wir sehen den generierten Mehrwert nicht, und die Kunden wollen ihn nicht teilen.“ Das habe auch mit Sicherheitsanforderungen zu tun, ergänzt das Unternehmen: Angaben zum erzielten Return on Investment erhalte Atinary dann, wenn Kunden sie von sich aus teilen — teils münde das in gemeinsame Publikationen.

Die einzige konkrete Zahl, die er im Gespräch nennt, stammt aus einer gemeinsamen Publikation mit dem Aromen- und Duftstoffkonzern dsm-firmenich: Dort konnte der Einsatz eines teuren Edelmetalls so stark reduziert werden, dass dessen Kostenanteil um rund 95 Prozent sank. Es sei nicht die einzige gemeinsame Veröffentlichung mit Kunden, betont das Unternehmen — weitere gebe es etwa mit dem Pharmakonzern Takeda.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Auch ein aktueller gemeinsamer Blogbeitrag von AWS und Atinary liefert Anhaltspunkte. Ein Manager von Takeda wird dort mit der Aussage zitiert, eine Optimierung habe mit dem selbstfahrenden Ansatz rund eine Woche gedauert, verglichen mit ein bis zwei Monaten auf dem herkömmlichen Weg. Am MIT wiederum löste ein Forschungsteam mit der Software eine knifflige Aufgabe aus der Solarzellenforschung in nur 25 Versuchen, innerhalb einer strikten Frist von vier Wochen. Und über das eigene Labor, das Atinary heuer in Boston eröffnet hat, heißt es: Es erzeuge in einer Woche mehr Versuchsdaten, als ein Doktorand in fünf Jahren produziert.

Bezahlter Pilot, Lizenz pro Arbeitsplatz

Wirtschaftlich steht Atinary noch am Anfang. Das Unternehmen befindet sich in der Seed-Phase, öffentlich auffindbar sind laut Roch rund zehn Millionen an bisheriger Finanzierung, eingesammelt über Venture Capital, Family Offices und Förderungen. Als Nächstes peilt er eine Series A an. Das Wachstumskapital dafür werde voraussichtlich aus den USA kommen: „Der Ansatz ist in Europa und den USA sehr unterschiedlich.“

Paco Laveille, Managing Director, SwissCAT+ East, ETH Zurich | (c) Martin Pacher / brutkasten

Verdient wird über Software-Lizenzen, abgerechnet pro Arbeitsplatz. Am Anfang steht ein dreimonatiger, bewusst kostenpflichtiger Testlauf. „Wenn der Pilot nicht bezahlt ist, stecken die Kunden nicht die Ressourcen hinein, um ihn richtig zu testen“, sagt Roch. Dass er mit diesem Modell Geld liegen lässt, räumt er offen ein: Eine Beteiligung am geschaffenen Wert wäre lukrativer, scheitert aber daran, dass die Kunden diesen Wert eben nicht offenlegen.

Die Kundschaft kommt bisher vor allem aus der Pharmabranche, die laut Roch am ehesten bereit ist, Neues zu riskieren; der Rest der Industrie folge dann. Einsatzfelder gibt es aber quer durch: Lebensmittel, Duftstoffe, Materialforschung, grüne Energie, und gemeinsam mit Stanford sogar Zelltherapien gegen Krebs. Umsatz machen vor allem Konzerne. Mit Universitäten arbeitet Atinary eng zusammen, weil sich dort Ergebnisse veröffentlichen lassen, sie werden so zu Botschaftern der Technologie. Auch KMU zählen zu den Kunden, das jüngste sei erst vor wenigen Tagen dazugekommen. Die Arbeitsteilung im Unternehmen: Das Entwicklerteam sitzt bei Roch in Lausanne, das eigene Labor steht in Boston, dort, wo die großen Pharma-Forschungszentren angesiedelt sind.

„Fast jeden zweiten Tag ein neues Startup“

Beim Thema Konkurrenz wird Roch deutlich: Der Bereich „AI for Science“ ziehe derzeit massiv Gründungen an, fast jeden zweiten Tag komme ein neues Startup dazu. Gefährlich sei daran vor allem eines: Mit den heutigen KI-Werkzeugen lasse sich sehr schnell ein beeindruckender Prototyp bauen, der Kunden begeistert. „Unter der Haube ist das aber kein produktionsreifer Code, der bei einem Großunternehmen laufen kann.“ Atinary sieht er im Vorteil, weil man seit 2019 das gesamte Paket aufgebaut habe: die Anbindung an die Laborgeräte, das eigene KI-Training, die Anwendungen und die wissenschaftliche Glaubwürdigkeit durch den eigenen Beirat. Dazu kommt laut Unternehmen ein Netzwerk an Technologiepartnern, darunter AWS, ABB Robotics, Agilent, Bruker, Chemspeed und Mettler-Toledo. Im wissenschaftlichen Beirat sitzt unter anderem der MIT-Chemiker Stephen Buchwald — im Bostoner Labor optimiert Atinary nach eigenen Angaben ausgerechnet die nach ihm benannte Buchwald-Hartwig-Reaktion.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zugleich beobachtet er seit heuer einen Umschwung im Markt: Kunden dächten zunehmend in einer Wettlauf-Logik. Wer die Technologie nicht als Erster einsetze, riskiere, dass es die Konkurrenz tut. Und wenn diese in Wochen schafft, wofür man selbst Jahre braucht, sei der Rückstand kaum aufzuholen.

Die größte Hürde ist der Mensch

Und was bremst die Verbreitung? Nicht die Technik, sagt Roch, sondern der Mensch. „Der Wissenschaftler im Labor ist oft seit 15, 20 Jahren dort. Wenn man ihm sagt: Wir können deine Forschung um den Faktor zehn oder hundert beschleunigen, sagt er: Nein. Ich kenne mein Fach besser als irgendein Algorithmus.“ Es sei dabei weniger mangelndes Vertrauen, die Technologie werde schlicht als Bedrohung für den eigenen Job empfunden. Christoph Schnidrig von AWS ergänzt: Dieses Muster kenne man von jeder Technologiewelle, von der Einführung der Cloud bis zur KI in der Softwareentwicklung. Rochs Haltung dazu: Jobs würden sich verändern, aber nicht verschwinden. „Am Ende ist es ein Werkzeug. Der Mensch bleibt am Steuer.“

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zum Vertrauen gehört auch die Datenfrage, schließlich legen die Kunden ihr wertvollstes Gut, ihre Forschungsdaten, in die Plattform. Die läuft vollständig auf der Cloud von AWS. Roch verweist auf Prüfungen, Audits und Sicherheitstests; personenbezogene Daten würden praktisch keine gespeichert, schon gar keine Patientendaten, dafür sei man in der Forschung viel zu früh angesetzt. Auch deshalb sieht er im EU AI Act derzeit kein Hindernis: In Kundengesprächen sei die Regulierung bislang schlicht kein Thema gewesen.

Auszeichnung vom Weltwirtschaftsforum

Während brutkasten mit Roch in Zürich spricht, befindet sich sein Mitgründer, CEO Hermann Tribukait, gerade im chinesischen Dalian, um dort den Technology-Pioneer-Award des Weltwirtschaftsforums entgegenzunehmen. Zu den früheren Preisträgern der Auszeichnung zählen Roch zufolge Namen wie Google, Dropbox und Airbnb. Preisgeld gibt es keines, der Wert liege im Zugang zum Netzwerk des Forums und zu Entscheidungsträgern großer Unternehmen. Kunden in China hat Atinary übrigens keine, und das dürfte vorerst so bleiben: Als in den USA registriertes Unternehmen sei das Geschäft mit chinesischen Firmen „wegen der Geopolitik sehr heikel“.

Gefragt nach dem Blick fünf Jahre voraus, skizziert Roch eine Vision, die er ausgerechnet am Vorbild seines Cloud-Partners entwirft: Labore, die wie Rechenleistung aus der Cloud abrufbar sind, weltweit vernetzt, mit einer übergeordneten KI, die Erkenntnisse zwischen Forschungszentren auf verschiedenen Kontinenten austauscht.

Den Antrieb dahinter beschreibt er ganz persönlich: Er und seine Mitgründer seien Naturliebhaber, und die Energiewende brauche schnellere Forschung. „Der Planet kann nicht noch ein Jahrzehnt warten, bis wir Lösungen finden.“ Sein Befund nach sieben Jahren: „R&D ist heute noch zu langsam.“


Disclaimer: Die Reise- und Übernachtungskosten wurden von Amazon Web Services übernommen.

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