20.03.2024
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datAInsights: Ex-Digitalisierungsministerin Schramböck steigt bei Wiener KI-Startup ein

René Heinzl, Founder von datAInsights, erklärt im brutkasten-Talk seine KI-Lösung und beschreibt, warum damit aus Österreich heraus ein grundlegendes Problem der AI-Welt gelöst sein könnte - mit dem auch Microsoft und Google zu kämpfen haben: Halluzinationen. Zudem konnte man mit Margarete Schramböck eine prominente Investorin gewinnen.
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datAInsights
(c) brutkasten - Margarete Schramböck und René Heinzl.

Eigentlich ist ein Investment bereits eine Meldung, die die Startup-Szene in Österreich sehr stark interessiert. Steckt hinter dem Kapitalgeber oder der Kapitalgeberin zudem noch ein bekannter Name, dann ist der Wert der Neuigkeit noch ein wenig höher. Propagiert man dabei allerdings, ein Problem gelöst zu haben, an dem Tech-Giganten wie Microsoft und Google seit geraumer Zeit arbeiten, dann scheint die Finanzierung nur ein erster Schritt auf einer großen Reise zu sein. So geschehen bei datAInsights.

datAInsights und die Halluzination

Allerdings gibt es dabei eine Schwierigkeit, doch der Reihe nach. DatAInsights wurde von Markus Nissl, Jasmina Thurnhofer, René Heinzl und Emanuel Sallinger, Senior Researcher an der Universität in Oxford und Assistant Professor an der Technischen Universität Wien, gegründet. Das Ziel des Startups: Das große Problem „Halluzinationen“ bei Künstlicher Intelligenz oder speziell bei Large Language Models (LLMs), zu reduzieren oder komplett zu eliminieren.

Zur Erklärung: Wenn Künstliche Intelligenzen halluzinieren, heißt das nichts anderes, als dass das KI-System Antworten gibt, die einfach nicht stimmen. Aus welchem Grund dies passiert, erklärt Co-Founder René Heinzl.

„Ich komme aus der Halbleiterphysik“, sagt er, „und wir haben 2005 bereits mit riesigen Datenmengen gearbeitet. Ein Large Language Model ist ein sehr großes mathematisches Modell, das man sich wie Stockwerke vorstellen kann. Vom ersten bis zum 100. Stock befindet sich das reine Sprachverständnis. In den höheren, 100 bis 500 etwa, stecken abstrakte Konzepte von dem, was wir Menschen als Leben verstehen. Hohe Stockwerke sind dabei schwerer zu erreichen. Oder anders gesagt, mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit kommt ein nächstes Wort. Deswegen gibt es auch Halluzinationen. Wenn das Modell sich nicht sicher ist, welches Wort als Nächstes kommt, dann nimmt es halt irgendeines.“

Der komplette Talk mit Margarete Schramböck und datAInsights-Founder René Heinzl

Die KI-Kostenfrage

Um dieses Problem zu lösen, greifen die etablierten Big Player der Branche auf höhere Rechenleistungen zurück, was aber die Kosten in die Höhe treibt. Spart man dabei, weil man wie etwa OpenAI eine breite Masse an User:innen (nicht derart kostenintensiv) bedienen möchte, dann sinken zwar die Kosten, aber auch die Ergebnisse werden schlechter – die KI gibt falsche Informationen heraus.

Dies ist eines der größten Probleme der aktuellen KI-Welt. DatAInsights scheint da einen eigenen Weg gefunden zu haben, wie Heinzl erzählt. Das Wiener Startup greift auf eine spezielle Architektur zurück, an der Sallinger zwölf Jahre lang geforscht hat. Konkret, um Fakten in einer anderen Möglichkeit abzuspeichern und mit ganz großen Sprachmodellen auf diese zugreifen zu können. So würden Halluzinationen nicht nur minimiert, sondern eliminiert werden, sagt Heinzl ohne näher darauf eingehen zu wollen.

„Alle LLMs, die momentan existieren, werden immer Halluzinationen haben“, so der KI-Experte weiter. „Man kann das mit Rechenleistung abfangen. Aber das heißt eigentlich: Es wird nur besser, wenn es für Unternehmen teurer wird. Ist es günstiger, wird es für Endkonsumenten schwieriger.“

datAInsights: „Fakten bleiben Fakten“

Heinzl möchte die Lösung, die sein Startup entwickelt hat, nicht im Detail verraten, erklärt aber, ihre Kernarchitektur speichere Daten so ab, sodass „Fakten Fakten“ bleiben und man ein LLM benutzen könne.

„Eigentlich ist ein Abfallprodukt unserer Technologiearchitektur, dass wir nicht so große Large Language Models brauchen, weil die Fakten einfach sehr effizient abgespeichert werden können. Man kann es sich so vorstellen, jeder Punkt ist eigentlich ein Faktum und ist mit anderen Fakten verbunden. Die brauchen nicht so viel Speicherplatz wie aktuelle Large Language Models und wir können viel kleinere Modelle nutzen.“

Mit ihrer alternativen Lösung, die bereits am Markt ist, konnte mit Ex-Ministerin Margarete Schramböck eine prominente Investorin (mit zehn Prozent Anteilen) gewonnen werden.

Schramböck im Sturm erobert

Die ehemalige ÖVP-Politikerin wurde nach ihrem Abschied aus der Politik „Board Member“ bei Aramco Digital. Der Grund, warum sie in datAInsights investiert, ist ein simpler: „Sie haben sich bei mir vorgestellt und haben mich im Sturm erobert“, sagt sie „Das Thema KI ist natürlich überall. Ich lebe jetzt in Saudi-Arabien und auch dort ist es eines der Hauptinvestitionsthemen. Wir arbeiten bei Aramco u.a. an großen Lösungen im Bereich AI. Sie (Anm.: datAInsights) sind aus meiner Sicht eines derjenigen Startups, die die größte Erfolgswahrscheinlichkeit haben. Und auch die interessanteste Lösung für die großen Probleme dieser Welt. Da sind sie einiges an Zeit voraus.“

Während Heinzl im brutkasten-Talk die Frage nach dem Bewusstsein einer KI einordnet, die Finanzierungsfragen für KI-Unternehmen durchleuchtet, um global skalieren zu können und Rechenzentren etwa mit den neuesten NVDIA-Grafikkarten als das Um und auf bezeichnet, damit Österreich im KI-Bereich aufholt, ist es Schramböck, die einen der Erfolgsfaktoren von datAInsights herausstreicht.

Sie sagt: „Mir gefällt beim René und beim Team vor allem auch, dass sie von Anfang an die Kunden an Bord genommen haben. Und gleich Revenue-Streams zurückkommen. Das zeigt auch, dass man mit Kunden gemeinsam in den Modellen das Produkt weiterentwickeln kann.“

Zu den nächsten Zielen gehört die Internationalisierung und einer breiteren Masse die Lösung zur Verfügung zu stellen. Dazu möchte man weitere Investoren an Bord holen.


Hinweis: Mehr Insights zur Lösung von datAInsights zum Halluzinations-Problem folgen kommende Woche auf brutkasten.com.

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Ob E-Mails, vertrauliche Kunden-Dokumente oder interne Richtlinien: Viele österreichische Unternehmen haben verstanden, dass der Einsatz von künstlicher Intelligenz unausweichlich wird, stehen allerdings vor der Herausforderung, KI sicher in die eigenen Arbeitsabläufe zu integrieren. Bei den Stadtwerken Klagenfurt entschied man sich bewusst gegen Standard-Lizenzen externer US-Hyperscaler und entwickelte stattdessen eine maßgeschneiderte Inhouse-Lösung: den „Stadtwerke GPT“, auch liebevoll „Susi-Sorglos“ genannt.

Die Vision: Ein DSGVO-konformer „Büro-Buddy“

Das Hauptziel war von Beginn an klar definiert: eine sichere Umgebung zu schaffen, in der Mitarbeiter:innen Bedenken bezüglich des Datenschutzes komplett ausräumen können. „Wir wollten unseren Mitarbeitern einen souveränen, DSGVO-konformen Chatbot anbieten, den sie komplett bedenkenlos nutzen können, wo sie personenbezogene Daten von Kunden reinkopieren und vertrauliche Dokumente hochladen können“, erklärt Peter Weratschnig, IT-Bereichsleiter der Stadtwerke Klagenfurt.

Neben der Chatbot-Funktion dient die KI als intelligenter „Büro-Buddy“. Über ein Retrieval-Augmented-Generation-System (RAG) wurden ca. 2.000 Seiten an internen Dokumenten, von Konzernrichtlinien bis hin zu IT-Anleitungen, eingebunden, um Fragen zu regulatorischen Vorgaben oder Systembedienungen direkt zu beantworten.

Der Gamechanger: Die Austria Wirtschaftsservice (aws)-Förderung

Das Projekt hat man nicht alleine umgesetzt, sondern entstand durch den Kontakt mit dem Wiener KI-Startup BReact, das 2022 von Raphael Fakhir und Nemanja Klincov gegründet wurde. Der entscheidende Impuls für die Realisierung lag in der Förderlandschaft. Denn das finanzielle Gesamtinvestment bewegte sich im fast sechsstelligen Bereich, erklärte Weratschnig im Interview.

Hier kam die IÖB-Toolbox-Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) als entscheidender Beschleuniger ins Spiel. „Ohne diese Förderung hätten wir es nicht gemacht“, betont Weratschnig rückblickend. Die Förderung reduzierte das finanzielle Risiko für die Stadtwerke entscheidend und machte den Weg frei für die gemeinsame Entwicklung mit dem Startup.

Das Förderungsprogramm aws IÖB-Toolbox richtet sich an öffentliche Beschaffer und hat den Zweck, die Planung und Umsetzung von IÖB-Challenges als innovativem Instrument der Markterkundung, juristische und/oder technische Expertise für die Erstellung von Unterlagen für eine geplante Ausschreibung (Modul Prepare), sowie die Durchführung von innovativen Beschaffungen (Modul Transfer) zu ermöglichen. Damit sollen Anreize für eine verstärkte Innovationsnachfrage durch den öffentlichen Sektor gesetzt werden, insbesondere für Vorhaben mit positiven Beiträgen in den Bereichen Nachhaltigkeit und Digitalisierung.

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Auch technisch setzten die Partner auf digitale Souveränität: Als Sprachmodell dient ein Modell des französischen KI-Unternehmens Mistral, das Mitte des Jahres auch das Linzer Startup EmmiAI kaufte. Die Datenhaltung erfolgt laut Weratschnig ausschließlich On-Premise in eigenen IT-Systemen. Lediglich die reine GPU-Rechenleistung wird bei einem italienischen Anbieter angemietet. „Sobald das Modell nachdenkt, tut es das in dieser Infrastruktur ohne persistente Datenspeicherung. Danach sind keine Datenspuren außerhalb unseres IT-Systems zu finden“, erklärt der IT-Bereichsleiter. Das Resultat ist der angestrebte „Susi Sorglos“-Bot für den internen Arbeitsalltag.

Große Begehrlichkeiten & wertvolle Erkenntnisse

Nach der schrittweisen Bereitstellung als internes Web-Service stieß das Tool auf enormes Interesse in den Fachbereichen. Neben Fachfragen zu Richtlinien entstehen bereits Ideen für eigene Teil-Wissensdatenbanken oder interaktive Schulungsassistenten.

Gleichzeitig liefert das Projekt wertvolle Erkenntnisse für künftige KI-Initiativen. „Der Benefit aus unseren Lessons Learned ist fast ebenso hoch einzustufen wie das Tool an sich“, fasst Weratschnig zusammen. Seine zentralen Ratschläge an andere Unternehmen: Von Beginn an die eigene IT-Architektur und Lieferkette der Dienstleister genau prüfen sowie die Qualität der zugrundeliegenden Analog-Dokumente gründlich analysieren.


Disclaimer: Dieser Artikel ist im Rahmen einer Medienbeauftragung mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) entstanden.

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