#unchAIn, Teil 3: Was ist Machine Learning und Deep Learning?
Für die Artikelreihe "#unchAIn - Demystifying AI" kooperiert der brutkasten mit dem Expertinnen-Netzwerk Ms. AI, um Vorurteile rund um Künstliche Intelligenz zu entmystifizieren. Expertinnen beantworten dazu die großen Fragen rund um das Thema KI. Teil 3: Was ist Machine Learning und Deep Learning?
KI (Künstliche Intelligenz) ist das vielleicht wichtigste Tech-Thema unserer Zeit. Es gibt wohl keinen Bereich des politischen, wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Lebens, der nicht das Potenzial hat, von KI grundlegend verändert zu werden. Gleichzeitig gibt es bei diesem Thema viele Falschinformation und überzogene Erwartungen. Für das Projekt „#unchAIn – Demystifying AI“ kooperiert der brutkasten mit dem internationalen Expertinnen-Netzwerk Miss AI, um gängige, teils falsche Vorstellungen zu entmystifizieren. Expertinnen und Experten der jeweiligen Felder – von Philosophinnen über Wissenschaftlerinnen bis zu Managerinnen – beantworten dabei in einer mehrteiligen Artikelreihe die großen Fragen zum Thema Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning und Co.
Im ersten Teil der Serie behandelten wir die Frage, was eigentlich Intelligenz (ganz allgemein) ist. Im zweiten ging es darum, ob Maschinen das menschliche Gehirn 1:1 kopieren können. Im dritten Teil widmen wir uns nun zwei der gängigsten Tech-Begriffe im Zusammenhang mit KI: Was ist Machine Learning? Und was ist Deep Learning? Und wie unterscheiden sich die beiden? Die Programmiererin und Mathematikerin Donata Petrelli un der Chatbot-Pionier Denis Rothman wählten bei der Beantwortung dieser Fragen sehr unterschiedliche Zugänge.
Bisher in der Serie „#unchAIn – Demystifying AI“ erschienen:
Petrelli: Die meisten haben als Kind wohl das Spiel „Blinde Kuh“ gespielt? Man ist mit verbundenen Augen in einem ausreichend großen Raum und muss es schaffen, die anderen im Raum zu finden und zu erkennen. Dabei hat das Kind mit verbundenen Augen keine Hinweise darauf, wo die anderen Kinder sind. Wenn es sich durch den Raum bewegt, muss es durch Tasten und Probieren die Umgebung verstehen, und letztlich die Mitspieler finden und erkennen. Machine Learning ist genau so ein Prozess, wie ihn das Kind mit verbundenen Augen im Raum durchführt.
Und um es etwas technischer zu definieren: Das maschinelle Lernen macht heute einen großen Teil des Bereichs Künstliche Intelligenz aus. Es umfasst mehrere Methoden zur Analyse und Erkennung von Daten und deren Beziehungen zueinander – oft zu Vorhersagezwecken. Alle diese Verfahren haben das Ziel, ohne initiale Kenntnisse sondern durch Erfahrung, eine Umgebung mit ihren Elementen und den Beziehungen zwischen ihnen, zu erkennen. Zu den bekanntesten Verfahren gehört das Modell der künstlichen neuronalen Netze, die die Struktur des menschlichen Gehrins simulieren.
Rothman: Machine Learning ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. Nicht Machine Learning-basierte Algorithmen sind im Allgemeinen regelbasiert. Also etwa:
wenn X dann Y
Sowohl X als auch Y enthalten dabei viele Werte wie etwa ein Set von Daten. Das maschinelle Lernen kann die richtigen Werte „lernen“, um ein Ergebnis zu produzieren. Dabei gibt es keine Regel! Wir wollen etwa die Lösung finden für die Gleichung:
Y=aX + b
Wir müssen also die Werte von a und b finden, um die Gleichung lösen zu können. Daher probieren wir alle möglichen Werte von a und b aus. Das passiert oftmals nach dem Zufallsprinzip, um zu sehen, welche Werte am besten passen. Da wir leistungsstarke Computer haben, funktioniert das auch. Wir benutzen dazu viele Arten von Algorithmen, etwa Clustering und Regression. Jeder Algorithmus f sucht dabei nach den richtigen Werten, nach dem Prinzip:
f(Y)=aX+b
Die jeweiligen Algorithmen können dann jeweils für bestimmte Aufgaben genutzt werden, etwa eine Vorhersage, ob es nächste Woche regnen wird oder was die beste Route ist, um von Ort A nach Ort B zu gelangen usw.
Und was ist der Unterschied zu Deep Learning?
Rothman: Deep Learning ist wiederum ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Es erweitert das Prinzip um „Layers“. Man kann es in Fällen nutzen, wo die Ermittlung des Werts Y schon deutlich komplexer ist. Nehmen wir dazu wieder eine Funktion f heran, wo es nun aber viele Schritte gibt:
f(Y)= f5(f4(Xf(3Xf(2Xf(X))
Das wirkt etwas verrückt? Als Mensch macht man das aber jeden Tag. Wenn man etwa gebeten wird, ein Gesicht in einem Bild mit 30 Gesichtern zu finden (wie z.B. auf einem Klassenfoto), dann macht man (unbewusst) ungefähr folgendes:
Man versucht, die Gesichter vom Hintergrund zu isolieren.
Dann sieht man sich die Form der Gesichter an.
Dann die Farbe der Gesichter.
Dann auch die Größe einer Person.
Dann trifft man endlich eine Entscheidung und sagt: „Das ist die Person, die ich suche!“
Deep Learning tut dies automatisch, indem es die jeweils richtigen Werte von a und b findet, um jede Schicht von f(Y)=aX + b zu ermitteln.
Petrelli: Deep Learning ist eine Verstärkung der Methoden des Machine Learning, insbesondere der neuronalen Netze. In diesem Fall ist das Modell ausgefeilter, da die Resultate das Ergebnis der Ausarbeitung strukturierter Konzepte sind, die sich aus den Basis-Konzepten ableiten.
Um eine Analogie zu bringen: Die Gewinnung von Informationen durch ein Deep Learning-Modell im Vergleich zu einem Machine Learning-Modell ist wie jene eines Erwachsenen verglichen mit jener eines Kindes, das noch weitere Entwicklungsstufen vor sich hat.
„Co-Founder as a Service“: Wie Decoto International MedTech-Firmen in neue Märkte bringt
Das ursprünglich von Tokio nach Graz gewanderte Netzwerk Decoto International begleitet MedTech-Unternehmen als „Co-Founder as a Service“ beim Eintritt in neue Märkte. Nun stellt sich das Netzwerk organisatorisch breiter auf: Ottronic-CEO Günter Winkler übernimmt als neuer Geschäftsführer eine zentrale Rolle bei der Weiterentwicklung von Decoto.
„Co-Founder as a Service“: Wie Decoto International MedTech-Firmen in neue Märkte bringt
Das ursprünglich von Tokio nach Graz gewanderte Netzwerk Decoto International begleitet MedTech-Unternehmen als „Co-Founder as a Service“ beim Eintritt in neue Märkte. Nun stellt sich das Netzwerk organisatorisch breiter auf: Ottronic-CEO Günter Winkler übernimmt als neuer Geschäftsführer eine zentrale Rolle bei der Weiterentwicklung von Decoto.
v.l.n.r.) Sergio Rodríguez, Alejandro Huenich und Günter Winkler beim Decoto-Netzwerktreffen „Beyond the Pitlane 2026" am Red Bull Ring | (c) brutkasten
Millionenbudgets, erfahrene Business Developer und am Ende trotzdem kein einziger Abschluss: An diesem Muster scheiterten japanische Medizintechnik-Unternehmen immer wieder bei ihren Expansionsversuchen in die USA. „Zu Decoto kamen Unternehmen, die zuvor Millionen in ihr Business Development in den USA investiert und ihre besten japanischen Mitarbeiter dorthin geschickt hatten und nach zwei oder drei Jahren trotzdem keinen Umsatz erzielen konnten“, erzählt Alejandro Huenich im Gespräch mit brutkasten.
Aus genau dieser Beobachtung heraus gründete Sean Yoshikawa vor rund vier Jahren Decoto International in Tokio: als Antwort auf Handelshemmnisse, Sprachbarrieren und kulturelle Unterschiede, an denen die Internationalisierung von MedTech-Unternehmen häufig scheitert.
Huenich, der zuvor in der österreichischen Blockchain-Szene aktiv war, stieg später als Co-Founder ein. Kennengelernt hatten sich die beiden bereits Jahre zuvor bei einer Startup-Live-Veranstaltung in Österreich, an der Yoshikawa auf Einladung der WKO teilgenommen hatte. In die Medizintechnik kam Huenich zunächst ohne Branchenerfahrung: Innerhalb von 48 Stunden erhielt er zwei voneinander unabhängige Anfragen aus dem MedTech-Bereich, neben Yoshikawas Anruf auch eine Vermittlung zum Wiener Medizintechnik-Unternehmen Aurimod. „Das Universum hat mir innerhalb von 48 Stunden gleich zweimal MedTech auf den Tisch geknallt“, sagt Huenich.
Seit Jänner 2026 führt Huenich Decoto als Geschäftsführer und hat die Marke übernommen. Gründer Yoshikawa ist aus privaten Gründen aus dem operativen Geschäft ausgestiegen, begleitet das Netzwerk jedoch weiterhin punktuell beratend. Eine spätere Rückkehr bleibt offen.
Mit dem Wechsel an der Spitze kam auch eine strategische Neuausrichtung: „Ich habe Decoto stärker europäisch ausgerichtet“, sagt Huenich. Graz soll künftig als „Gateway to Europe“ dienen und internationalen MedTech-Unternehmen den Zugang zu europäischen Märkten erleichtern. Gleichzeitig bleibt das globale Modell bestehen: Partner in Mexiko öffnen den Zugang zu Lateinamerika, das Netzwerk in Japan zu Südostasien, weitere Partner decken Europa und die USA ab.
Ein Netzwerk ohne Angestellte
Decoto ist in mehr als elf Ländern aktiv, mit Schwerpunkten in Südostasien, Japan, Korea, den USA, Lateinamerika und Europa. China und die Schweiz sollen als nächste Märkte hinzukommen. Das Konstrukt dahinter ist ungewöhnlich: „Decoto ist ein System ohne Angestellte“, erklärt Huenich. Im Ökosystem arbeiten eigenständige Unternehmen, Expert:innen und Einzelunternehmer:innen projektbezogen zusammen, vergleichbar mit einer international aufgestellten Anwaltskanzlei. Vergütet wird, wer tatsächlich an einem Projekt beteiligt ist. Das hält die Struktur schlank und schafft für die Partner einen Anreiz, ihre Expertise einzubringen und das Netzwerk aktiv weiterzuentwickeln. Klassisches Marketing betreibe Decoto kaum, die Projektpipeline sei dennoch gut gefüllt.
Das Netzwerk unterscheidet sich nach Huenichs Verständnis jedoch nicht nur durch seine Struktur, sondern auch durch die Art, wie Partnerschaften aufgebaut und Geschäfte gemacht werden. „We are not a business company with some spiritual qualities. We are a spiritual company doing business“, beschreibt er den Ansatz. Im Gespräch wechselt er zwischen Deutsch und Englisch. Gemeint ist eine Unternehmenskultur, in der Achtsamkeit, Wertschätzung, Transparenz, Reflexion und kaufmännische Integrität die Grundlage der Zusammenarbeit bilden.
(v.l.n.r.) Günter Winkler, Alejandro Huenich, Sergio Rodríguez und Amel Havkic beim Decoto-Netzwerktreffen „Beyond the Pitlane 2026″ am Red Bull Ring. | (c) Decoto International
„Gute Beziehungen, Freude an der Zusammenarbeit und geschäftlicher Erfolg sind für uns kein Widerspruch, sie gehören zusammen“, sagt Huenich. Gerade die Monetarisierung von Netzwerken sei schwierig: Viele verfügten über starke Kontakte, schafften es jedoch nicht, daraus nachhaltige Projekte und Geschäftsmodelle zu entwickeln. Decoto sieht seinen bisherigen Erfolg deshalb in der Verbindung gemeinsamer Werte mit einer klaren Methodologie, definierten Rollen und konkreten wirtschaftlichen Zielen.
Gleichzeitig ist Huenich überzeugt, dass die zwischenmenschliche Ebene künftig noch wichtiger wird. Künstliche Intelligenz werde zunehmend Prozesse übernehmen, Vertrauen, persönliche Beziehungen und die Qualität der Zusammenarbeit ließen sich jedoch nicht auf dieselbe Weise automatisieren. Eine ähnliche Haltung verfolgt er als Founding Member von Conxious (brutkasten berichtete), einer Initiative für bewusstere und werteorientierte Formen des Unternehmertums.
Decoto versteht sich ausdrücklich nicht als reine Unternehmensberatung. Beratung ist zwar ein Bestandteil der Arbeit, der Ansatz geht jedoch deutlich darüber hinaus: Gemeinsam mit seinen Netzwerkpartnern beteiligt sich Decoto aktiv an der Umsetzung und begleitet MedTech-Unternehmen beim Eintritt in neue Märkte. Unter dem Modell „Co-Founder as a Service“ übernimmt beispielsweise ein lokaler Partner den Aufbau der Aktivitäten vor Ort, bis das Unternehmen eigene Strukturen geschaffen hat und selbst übernehmen kann.
Die Partner kennen die jeweiligen Gesundheitssysteme, Marktmechanismen, kulturellen Besonderheiten und relevanten Entscheidungsträger. Dadurch erhalten die Unternehmen nicht nur strategische Empfehlungen, sondern auch operative Unterstützung und Zugang zu den notwendigen lokalen Netzwerken.
Wie finanziert sich Decoto?
Das Geschäftsmodell ruht auf drei Säulen: klassischer Beratung, Venture Building im Sinne des „Co-Founder as a Service“-Modells sowie erfolgsabhängigen Vergütungen im Vertrieb, die jeweils mit einem Retainer kombiniert werden. Beteiligungen an Unternehmen nimmt Decoto nur in Ausnahmefällen. „Equity ist nicht nur gut, es ist auch eine Verantwortung“, sagt Huenich. Inhaltlich konzentriert sich das Netzwerk auf MedTech und Life Sciences, von Digital Health bis Longevity. Pharma ist ausdrücklich ausgeschlossen.
Projekte von Decoto
Zu den aktuellen Projekten zählen laut Huenich die Ansiedlung eines iranischen Startups in Graz, die laufende Ansiedlung eines indischen Unternehmens, die Zusammenarbeit mit einem koreanischen Unternehmen im Demenzbereich sowie die Unterstützung österreichischer Startups.
Als Referenzprojekt nennt Huenich das koreanische Unternehmen Seven Point One, das mit „AlzWIN“ ein KI-gestütztes, sprachbasiertes Screening zur Früherkennung von Demenzrisiken entwickelt hat. Das Unternehmen war bereits in Korea etabliert und laut Huenich auch in Japan erfolgreich, kam beim Eintritt in den US-Markt jedoch zwei Jahre lang kaum voran.
Gemeinsam mit den Decoto-Partnern wurden anschließend unter anderem der FDA-Prozess, das Branding, die Kapitalaufnahme und die ersten Verkäufe an Krankenhäuser bearbeitet. Nach acht Monaten sei das Unternehmen bereit gewesen, seine Aktivitäten in den USA zu skalieren.
Das zentrale Learning daraus beschreibt Huenich so: „Wenn du als ausländisches Unternehmen in einen neuen Markt gehst, wirst du zunächst immer als ausländisches Unternehmen wahrgenommen. Es gilt fast überall: America first, Japan first oder India first.“ Deshalb brauche es lokale Partner, die nicht nur den Markt kennen, sondern auch über das notwendige Vertrauen und die richtigen Beziehungen verfügen.
Eine zentrale Rolle in diesem internationalen Modell übernimmt Sergio Rodríguez. Neben Alejandro Huenich und Günter Winkler ist er der dritte Co-Founder des neu ausgerichteten, stärker europäisch verankerten Decoto-Unternehmens. Rodríguez ist seit mehr als 17 Monaten Teil des Netzwerks, leitet die Aktivitäten in Spanien und Lateinamerika und verantwortet die Bereiche Projektmanagement und Finanzen.
Der Strukturbauer: Günter Winkler
Seit Juni verstärkt Günter Winkler Decoto als neuer Geschäftsführer. Der Wirtschaftsingenieur war lange in der Automotive-Branche tätig, zunächst bei einem OEM in Stuttgart, danach zehn Jahre beim Grazer Technologieunternehmen AVL, wo er zuletzt ein internationales Entwicklungsteam in Indien, Ungarn und Österreich leitete. Seit 2022 ist er zudem Geschäftsführer von Ottronic, einem obersteirischen Entwicklungs- und Fertigungspartner für Medizintechnik-Unternehmen mit Sitz in Fohnsdorf.
Sein Weg zu Decoto begann zunächst als Kunde. Ausgangspunkt war die Wachstumsfrage von Ottronic: Der DACH-Markt allein passte nicht mehr zu den internationalen Zielen des Unternehmens. Die Zusammenarbeit begann mit einem geförderten Internationalisierungsprojekt, in dessen Rahmen Winkler gemeinsam mit Huenich zur World Health Expo und zur MedTech World nach Dubai reiste. Darauf folgte ein gemeinsames Südamerika-Projekt in Kooperation mit dem Internationalisierungscenter Steiermark (ICS) mit einem Volumen von knapp 50.000 Euro.
Nach der Zusammenarbeit in diesen beiden Projekten entschied sich Winkler im Juni, nicht nur Kunde und Partner des Netzwerks zu bleiben, sondern als neuer Geschäftsführer Verantwortung für die weitere Entwicklung von Decoto zu übernehmen.
Seine zentrale Aufgabe ist es, aus dem bislang bewusst lose organisierten Zusammenschluss internationaler Expert:innen und Partner ein professionell strukturiertes Unternehmen zu entwickeln, das dem aktuellen Wachstum nachhaltig standhalten kann. Die organisatorische Weiterentwicklung ist notwendig, um die wachsende Nachfrage und die bestehende Projektpipeline künftig zuverlässig bedienen zu können.
Dabei soll Decoto vor allem in organisatorischer und struktureller Hinsicht professionalisiert werden, ohne jene bewährten Aspekte aufzugeben, die das Netzwerk bisher erfolgreich gemacht haben: seine Flexibilität, die persönliche Zusammenarbeit und die enge Verbindung zwischen den internationalen Partnern.
Die Arbeitsteilung bringt Huenich auf den Punkt: „Günter baut das Unternehmen, ich kümmere mich um die Menschen.“
Diese Fassung bleibt sehr nah am Original, stellt Günters neue Position aber deutlich klarer heraus und erklärt nachvollziehbar, warum er jetzt Geschäftsführer wird und welche konkrete Aufgabe er übernimmt.
Die klinische Perspektive: Amel Havkic und EvoMed
Mit Amel Havkic erweitert Decoto sein Netzwerk um klinisch-medizinische Expertise. Der Frankfurter Pneumologe ist Ärztlicher Leiter für Weaning und Heimbeatmung am St. Elisabethen-Krankenhaus Frankfurt und Gründer von EvoMed Consulting. Als Partner im Decoto-Netzwerk bringt er insbesondere seine Erfahrung in der klinischen Bewertung und Clinical Adoption ein – also bei der Frage, wie medizinische Innovationen sinnvoll in den klinischen Alltag integriert und von den späteren Anwender:innen angenommen werden können.
Huenich und Havkic lernten sich zunächst über LinkedIn kennen. Persönlich trafen sie sich kurz darauf bei der von Dylan Attard gegründeten MedTech World Dubai. Decoto ist Partner der internationalen Veranstaltungsreihe und regelmäßig bei deren Events vertreten. Im November soll ein großer Teil des Decoto-Netzwerks bei der MedTech World Europe auf Malta zusammenkommen.
„Statt uns als Konkurrenz zu betrachten, haben wir schnell erkannt, dass sich unsere Kompetenzen sehr gut ergänzen“, sagt Havkic. Den strategischen Wert der Partnerschaft sieht Huenich vor allem in Havkics Nähe zur klinischen Praxis: „Er kennt den medizinischen Bereich und den Alltag der Menschen, die eine Innovation später im Krankenhaus anwenden müssen. Dieser Aspekt ist unglaublich wichtig und wird häufig massiv unterschätzt.“
Für Havkic ist Clinical Adoption eine der entscheidenden Erfolgsmetriken im Gesundheitswesen: Wenn Ärzt:innen und Pflegepersonal ein Produkt im Alltag nicht sinnvoll einsetzen können oder darin keinen konkreten Mehrwert erkennen, kann selbst die beste Technologie scheitern.
Wie die Netzwerkarbeit funktioniert
Wie Decoto Netzwerkarbeit versteht, zeigte sich zuletzt am Red Bull Ring. Beim ADAC Racing Weekend lud das Unternehmen gemeinsam mit CESA und Reiter Racing zum Event „Beyond the Pitlane 2026“ – einer kuratierten Runde aus Spitzensport, MedTech und Venture Capital. Das Programm reichte vom Lunch im Fahrerlager über den Renntag in der Box von Reiter Racing, dessen Team an diesem Wochenende den zweiten Platz belegte, bis hin zu einer Paneldiskussion.
Netzwerkveranstaltung am Red Bull Ring | (c) brutkasten
Auf dem Podium diskutierten unter anderem Amel Havkic von EvoMed Consulting, Lejla Pock von Human.technology Styria, Matthew Foran von Meadow Valley Capital, Guillermo Fernando Pezzetto von AVL Racetech, Aleksandra Krajnc vom Know Center und Shavini Fernando von OxiWear. Moderiert wurde die Diskussion von Alejandro Huenich.
Das Event war zugleich Teil eines aktuellen Decoto-Projekts: Peak Performance MedTech. Die Initiative soll eine Brücke zwischen medizinischer Innovation und Spitzensport schlagen. Der Motorsport bietet dafür ein besonders geeignetes Umfeld, da der menschliche Körper hier seit Jahrzehnten an seine Grenzen gebracht wird – häufig lange bevor daraus gewonnene Erkenntnisse Eingang in die reguläre Gesundheitsversorgung finden.
MedTech-Innovationen sollen im Hochleistungssport erprobt, weiterentwickelt und sichtbar gemacht werden und von dort ihren Weg in breitere Märkte finden. Gleichzeitig zeigt das Format, wie das Decoto-Modell im Kern funktioniert: Unterschiedliche Akteure werden gezielt zusammengebracht, persönliche Beziehungen aufgebaut und daraus konkrete Projekte und Partnerschaften entwickelt.
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