05.04.2024
ACCENTURE TECH VISION

„Künstliche Intelligenz wird nie mehr so schlecht sein wie heute“

Viele der Probleme, die es aktuell mit künstlicher Intelligenz noch gibt, werden bald der Vergangenheit angehören, erwartet Christian Winkelhofer von Accenture. Er rechnet mit starken technologischen Verbesserungen in den nächsten Jahren.
/artikel/ki-nie-mehr-so-schlecht-wie-heute
Christian Winkelhofer ist Managing Director Neue Technologien bei Accenture Österreich
Christian Winkelhofer ist Managing Director Neue Technologien bei Accenture Österreich | Foto: Accenture

Wie geht es weiter mit künstlicher Intelligenz? Erreicht die Entwicklung in diesem Bereich langsam ein Plateau – oder müssen wir uns im Gegenteil sogar auf ein exponentielles Wachstum einstellen? In der KI-Community wird dies aktuell intensiv diskutiert.

Christian Winkelhofer, Managing Director für neue Technologien bei Accenture Österreich, hat dazu eine klare Meinung: „Da darf ich die Lanze brechen für eine exponentielle Technologienentwicklung“, sagte er anlässlich der Präsentation der jährlichen „Tech Vision“-Studie des Beratungsunternehmens.

Das kommende GPT-Modell von OpenAI werde „natürlich viel besser werden“ als das aktuell in der Bezahlvariante von ChatGPT verfügbare GPT-4. Dieses wiederum sei ein „Quantensprung in der Qualität der Ergebnisse“ gegenüber dem weiterhin frei verfügbaren GPT-3.5-Modell gewesen, sagt Winkelhofer weiter.

Mit der nächsten Generation seien viele der Probleme, die jetzt noch existieren würden, gelöst. Etwa die berühmt-berüchtigten Hallunzinationen – also jene faktisch falschen, vom Sprachmodellen erfundenen Outputs, die es für User:innen oft schwierig machen, auf Anwendungen wie ChatGPT zu vertrauen.

Umgang mit Halluniziationen von KI-Modellen

Doch auch schon jetzt gebe es gute Möglichkeiten für den Umgang mit Hallunizanationen, erläutert Winkelhofer. „Beispielsweise kann man künstliche Intelligenz in einen Prozess einbinden, in dem man noch eine weitere Qualitätssicherung durchführt und das Ergebnis noch einmal verifiziert wird“. Man könne auch in den Prompts das Modell anweisen, dass es nur Ergebnisse liefern dürfe, die in der Wissenbasis enthalten seien. Ebenso könne man sich die jeweilige Quelle mitausgeben lassen und sie manuell überprüfen.

Winkelhofers Schlussfolgerung: „Wir werden auch im Umgang mit solchen Modell viel reifer“. Nicht die Maschine sei blöd, wenn eine Ausgabe nicht passt – man müsse sich vielmehr auch selbst weiterbilden, um KI so nützen zu können, dass man die erwünschten Ergebnisse erreiche.

Soweit die Möglichkeiten, wie man sich bei bestehenden KI-Sprachmodellen gegen auftretende Probleme wappnen kann. Der Accenture-Berater erwartet aber eben auch starke technologische Verbesserungen in den kommenden Jahren: „Es ist kein Ende in Sicht. Die Entwicklung wird dramatisch weitergehen“, sagt Winkelhofer.

Seine Schlussfolgerung: „Künstliche Intelligenz wird nie wieder so schlecht sein wie heute – und heute ist sie schon in einer sehr guten Lage“.

Generative künstliche Intelligenz: Die vier zentralen Technologietrends

Die diesjährige „Tech Vision„-Studie mit dem Titel „Wie ein Mensch“ steht ganz im Zeichen von generativer künstlicher Intelligenz. „Diese Technologie ist ein echter Wendepunkt, weil sie anderes ist. Die Verwendung wird immer menschenähnlicher“, kommentiert der Accenture-Berater. Konkret hat das Unternehmen in der Studie vier zentrale Tech-Trends ausgemacht:

Trend 1: Neuer Zugang zu Wissen

Die Zeit des Nachschlagens ist laut Accenture vorbei: „Ich werde keine Betriebsanleitungen mehr nachlesen müssen, sondern ich werde der Maschine sagen, was ich wissen will“, erläutert Winkelhofer. Dies wird sich auch im Berufsleben niederschlagen: „Wenn ein Helpdesk-Mitarbeiter in einem Callcenter Auskunft geben soll, wird nicht mehr der Mensch die vorhandene Wissensbasis durchforsten und eine passende Antwort suchen, sondern die Maschine“.

Trend 2: Vom Assistenten zum Akteur

Noch einen Schritt weiter geht es beim zweiten Trend, den Accenture identifiziert hat: KI-Modelle werden sich demnach vom Assistenten, wie im ersten Trend beschrieben, zu eigenen Akteuren entwickeln. Diese KI-Agenten agieren mit bereitgestellten Hintergrundwissen – und handeln eigenständig.

Ein konkretes Beispiel: Die US-Supermarktkette Walmart nutzt die KI-basierte Verhandlungssoftware des Unternehmens Pactum, um mit Zulieferer über Konditionen zu verhandeln. Laut Winkelhofer würden beide Seiten angeben, bessere Ergebnisse zu erzielen: „Wir sehen hier eine klassische Win-win-Situation.“

Trend 3: Ein neues Universum

„Das Metaverse ist tot, lange lebe das Metaverse“, sagt Winkelhofer. Bei der Entstehung virtueller Welten spiele künstliche Intelligenz an mehreren Stellen eine Rolle – etwa bei der Gestaltung dieser virtuellen Welten, die mit generativer KI viel einfacher werde. Ebenfalls vereinfacht werde dank KI die Interaktion mit VC-Devices.

Trend 4: Neue menschliche Schnittstellen

„Es wird sich die Art und Weise, wie Menschen mit der Technologie interagieren können, dramatisch ändern“, erläutert Winkelhofer. Innovative Technologien wie KI-Wearables oder Gehirn-Computer-Schnittstellen könnten eine nahtlose Verbindung von Menschen mit Technologie ermöglichen. Dies bringe Unternehmen neue Möglichkeiten für Produkte und Dienstleistungen.

Deine ungelesenen Artikel:
17.09.2026

SCCH will mit neuer Beteiligungsgesellschaft rund 30 Startups aufbauen

Das Software Competence Center Hagenberg (SCCH) verwertet seine Forschung künftig auch über eigene Unternehmensbeteiligungen. Die im Juli gegründete SCCH Innovations GmbH soll bis 2030 und darüber hinaus rund 30 Unternehmen aufbauen, wie CEO Markus Manz gegenüber brutkasten erklärt. Die erste Beteiligung ist bereits fix: das MLOps-Startup LUML eines SCCH-Mitarbeiters.
/artikel/software-competence-center-hagenberg-will-mit-neuer-beteiligungsgesellschaft-rund-30-neue-startups-aufbauen
17.09.2026

SCCH will mit neuer Beteiligungsgesellschaft rund 30 Startups aufbauen

Das Software Competence Center Hagenberg (SCCH) verwertet seine Forschung künftig auch über eigene Unternehmensbeteiligungen. Die im Juli gegründete SCCH Innovations GmbH soll bis 2030 und darüber hinaus rund 30 Unternehmen aufbauen, wie CEO Markus Manz gegenüber brutkasten erklärt. Die erste Beteiligung ist bereits fix: das MLOps-Startup LUML eines SCCH-Mitarbeiters.
/artikel/software-competence-center-hagenberg-will-mit-neuer-beteiligungsgesellschaft-rund-30-neue-startups-aufbauen
Vlnr: Mag. Markus Manz (CEO SCCH Innovations GmbH) und die Gründer*innen von LUML, Nikita Gonchar, Oleh Kostromin und Iryna Kondrashchenko | (c) SCCH

Das Software Competence Center Hagenberg forscht als COMET-Zentrum seit Jahren für Industriepartner wie Siemens, Bosch oder Fronius. Mit der SCCH Innovations GmbH will das oberösterreichische Forschungszentrum seine Ergebnisse zusätzlich auch selbst in Unternehmen überführen, statt sie ausschließlich an Auftraggeber weiterzugeben. „Es war mir immer ein besonderes Anliegen, dass die Ergebnisse unserer Forschung nicht mit dem Abschluss eines Forschungsprojekts enden, sondern ihren Weg in die wirtschaftliche Anwendung finden“, sagt Markus Manz, CEO der SCCH Innovations GmbH.

Rund 30 Unternehmen als Ziel

Im Gespräch mit brutkasten formuliert Manz ein ambitioniertes Zielbild: Rund 30 Beteiligungen sollen bis 2030 und darüber hinaus realisiert bzw. aufgebaut  werden. Die Vision beschreibt er als Unendlichsymbol (∞), welches das Forschungs- und das Gründerökosystem iterativ verbindet. Tiefe Technologien aus der angewandten Forschung sollen in Unternehmensgründungen überführt werden, die Rückflüsse daraus wiederum die Forschung speisen. Es gehe dabei nicht darum, eine App zu entwickeln, betont Manz, sondern darum, tiefe Technologien aus der eigenen Forschung mit Industriepartnern und Universitäten in Unternehmensgründungen zu bringen. Ein vergleichbares Modell, bei dem ein angewandtes Forschungszentrum eine eigene Beteiligungsgesellschaft betreibt, kenne er aus seiner Recherche nicht.

Die Gesellschaft soll zu Beginn mit rund 500.000 Euro kapitalisiert werden. Große Einzelinvestments sind damit nicht geplant: Die Ticketgröße für Erstinvestments liegt laut Manz bei maximal 100.000 Euro. Das Startkapital soll Gründer:innen helfen, die erste Phase zu überbrücken, Förderungen einzureichen und das Produkt weiterzuentwickeln. Noch heuer sind drei weitere Beteiligungen geplant, zwei davon im Deep-Tech-Bereich und eine im Dienstleistungsbereich, um schneller rekapitalisieren zu können.

Die Wege in den Markt

Die SCCH Innovations GmbH verfolgt mehrere Beteiligungsmodelle. Bei klassischen Spinoffs aus Forschungsprojekten setzt das Forschungszentrum bewusst auf externe, erfahrene Gründer:innen statt auf die eigenen Forscher:innen. Diese erhalten die Mehrheit der Anteile, während sich das SCCH einen bis zu einem vereinbarten Unternehmenswert nicht verwässerbaren Minderheitsanteil sichert. Dazu kommen Joint Ventures mit Unternehmenspartnern, etwa die gemeinsam mit TÜV AUSTRIA gegründete TRUSTIFAI, der österreichische Prüf- und Zertifizierungshub für KI-Systeme, sowie strategische Beteiligungen ohne Kapitalfluss.

Das vierte Modell heißt Research for Equity: Das SCCH bringt Forschungs- und Entwicklungsleistungen in ein Startup ein und erhält dafür, ganz oder teilweise anstelle einer klassischen Vergütung, Unternehmensanteile. „Mit diesen unterschiedlichen Modellen schafft die SCCH Innovations GmbH neue Möglichkeiten für den Transfer von Forschungsergebnissen in die Wirtschaft“, so Manz.

Erste Beteiligungen

Wie das in der Praxis aussieht, zeigt die erste Beteiligung der neuen Gesellschaft. Oleh Kostromin, Data Scientist am SCCH, hat gemeinsam mit Iryna Kondrashchenko und Nikita Gonchar die LUML FlexCo gegründet. Die entwickelte Plattform soll Data Scientists helfen, Machine-Learning-Modelle schneller in die Praxis zu bringen, und ist von Anfang an darauf ausgelegt, dass Menschen und KI-Agenten gemeinsam an ML-Projekten arbeiten. „LUML läuft auf der Infrastruktur des jeweiligen Unternehmens. Die Daten und Modelle verlassen die Unternehmensumgebung nicht“, sagt Kostromin.

An LUML hält die SCCH Innovations GmbH auf brutkasten-Nachfrage fünf Prozent, als reine strategische Beteiligung ohne Kapitalfluss. Laut Manz bringt das SCCH dafür vor allem Zugang zu seinem Industrienetzwerk, eine gemeinsame Vermarktungskampagne und Mitarbeiterstunden ein und setzt die Plattform in eigenen Forschungsprojekten ein. Zusätzliches Kapital habe das Startup nicht benötigt, weil das Produkt bereits fertig entwickelt war. Der bewusst niedrige Anteil soll LUML für spätere Investoren attraktiv halten. Das Wachstum soll vorerst gebootstrapped erfolgen, je nach Entwicklung sind laut SCCH aber auch eigene Finanzierungsrunden denkbar.

Das SCCH gehört als Mitglied des UAR Innovation Network zu den Beteiligungsgesellschaften der Upper Austrian Research GmbH und beschäftigt derzeit rund 130 Mitarbeiter:innen. Bereits im Jänner hatte sich das Forschungszentrum am KI-Spin-off Responsible Annotation Services beteiligt (brutkasten berichtete) und hält weitere Beteiligungen, die zukünftig auf die SCCH Innovations GmbH übertragen werden sollen.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

„Künstliche Intelligenz wird nie mehr so schlecht sein wie heute“

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Künstliche Intelligenz wird nie mehr so schlecht sein wie heute“

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Künstliche Intelligenz wird nie mehr so schlecht sein wie heute“

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Künstliche Intelligenz wird nie mehr so schlecht sein wie heute“

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Künstliche Intelligenz wird nie mehr so schlecht sein wie heute“

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Künstliche Intelligenz wird nie mehr so schlecht sein wie heute“

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Künstliche Intelligenz wird nie mehr so schlecht sein wie heute“

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Künstliche Intelligenz wird nie mehr so schlecht sein wie heute“

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Künstliche Intelligenz wird nie mehr so schlecht sein wie heute“