31.08.2018

Klimaschutz & Startups: Der größte Zukunftsmarkt von allen

"Es geht um verdammt viel Geld". Wir haben mit Christoph Wolfsegger und Miriam Schönbrunn von greenstart über die globalen und nationalen Klimaschutz-Ziele und die Chancen, die sich daraus für Startups ergeben, gesprochen.
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Miriam Schönbrunn und Christoph Wolfsegger über greenstart, Klimaschutz und Startups
(c) greenstart: Miriam Schönbrunn und Christoph Wolfsegger
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“Die EU schätzt, dass alleine in Europa zusätzliche Investitionen von 180 Milliarden Euro pro Jahr nötig sind, um die Klimaschutz-Ziele zu erreichen”, sagt Christoph Wolfsegger. Er ist beim österreichischen Klima- und Energiefonds, der vom Umwelt- (BMNT) und vom Verkehrsministerium (BMVIT) finanziert wird, für eine Reihe von Programmen zuständig, darunter auch greenstart. “Ich gehe davon aus, dass die Welt diese Ziele ernst nimmt und es zu massiven Investitionen kommen wird. Das Marktpotenzial ist also riesig. Das gesamte Vorhaben, in den wenigen Jahrzehnten eine CO2-neutrale Gesellschaft zu schaffen, ist ein sehr sehr großes Infrastruktur- und Wirtschaftsprojekt, das seinesgleichen wohl noch nicht gesehen hat”, sagt Wolfsegger.

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“Wie bepreist man eine ausgestorbene Art?”

Die Ziele des internationalen Pariser Abkommens, im Kampf gegen den Klimawandel, seien ambitioniert, aber notwendig, ergänzt Miriam Schönbrunn aus dem Greenstart-Kernteam. “Die ‘costs of inaction’, die entstehen, wenn wir mit dem ‘Business as usual’ fortfahren, sind immer höher als nötige Investitionen”. Und sogenannte externe Kosten, also Auswirkungen wirtschaftlichen Handelns auf Unbeteiligte, würden nur selten ausgeglichen. “Das bedeutet, dass die Allgemeinheit negative Auswirkungen mittragen muss, während der Verursacher den Hauptnutzen hält”, sagt Schönbrunn. Die Kompensierung dieser Externalitäten sei auf jeden Fall eine große Herausforderung, denn: “Wie bepreist man eine ausgestorbene Art? Oder Tote bei einer Hitzewelle oder einer Überflutung?”

5 nach 12

Um das übergeordnete Ziel des Paris Agreements zu erreichen – die weltweite Durchschnittstemperatur-Steigerung seit Beginn der Industrialisierung auf “nur” zwei Grad zu begrenzen – müsse man die ” Viele Bereiche ganz neu denken”. Und auch das österreichische Ziel, bis 2030 komplett auf erneuerbaren Strom umzusteigen – momentan liegt die Quote bei ca. 70 Prozent – bedürfe erheblicher Anstrengungen. Dabei räumt Wolfsegger, was die Gesamtsituation angeht, ein: “Es ist zu spät, um pessimistisch zu sein. In einer anderen Metapher: Es ist eigentlich schon 5 nach 12. Aber das ist auch schon abgedroschen.”

“Der Klimawandel alleine ist noch kein Geschäftsmodell”

“Bisherige Erfolge nicht kleinreden”

Sprich, es geht darum, noch schlimmeres zu verhindern. Dabei versprüht Wolfsegger durchaus auch Optimismus. “Man darf die bisherigen Erfolge nicht kleinreden. Das Thema ist seit etwa zwei Jahrzehnten im Fokus der Öffentlichkeit. E-Autos werden langsam, aber sicher zur Erfolgsgeschichte. Photovoltaik-Anlagen sind inzwischen um den Faktor fünf günstiger, als noch vor zehn Jahren”. Bei einzelnen Themen könnten Entwicklungen auch sehr schnell vonstattengehen. Insgesamt stimme das Tempo aber noch nicht.

Video-Interview mit Christoph Wolfsegger und Cornelia Daniel von Tausendundein Dach:

Startups als Lösungs-Lieferanten im Klimaschutz

Stichwort: Tempo. Hier kommen wieder Startups ins Spiel. “Es tun sich enorme Möglichkeiten auf. Der Markt, der durch politische Rahmenbedingungen, Energiekosten, knappe fossile Ressourcen, dem streben nach Energieunabhängigkeit oder Lifestyle-Megatrends in der Ernährung entsteht, ist in einigen Bereichen noch Kapital-intensiver als andere Zukunftsmärkte wie Artificial Intelligence und BioTech. Und Startups haben mit ihrer Agilität die Möglichkeit, schnell bedarfsgerecht die nötigen Lösungen zu bringen”, sagt Wolfsegger. Dabei sei klar: “Der Klimawandel alleine ist noch kein Geschäftsmodell”. Vielmehr ginge es darum, Probleme aufzuspüren und zu lösen, sagt Miriam Schönbrunn. “Und die Alumni bei greenstart haben genau das gezeigt. Dabei gibt es kleine, lokale Projekte, ebenso wie große Tech-Lösungen”.

Skalierbare Ideen

Skalierbarkeit wolle man dabei bewusst anders definieren, als in der Startup-Welt üblich. “Wir wollen, dass die Idee wächst. Das kann durch das Startup selber passieren. Es ist aber auch ein Erfolg für den Klimaschutz, wenn ein gutes Konzept von anderen Projekten, oder auch großen Playern kopiert wird”, sagt Schönbrunn. Viele greenstart-Alumni setzten im Sinne des Klimaschutzes bewusst auf Regionalität und kleinräumigere Modelle. Beispiele sind Hut & Stiel, Unverschwendet oder Nahgenuss.

“Es geht um verdammt viel Geld”

Ganz außer Acht lassen kann man die Skalierbarkeit im klassischen Sinne dann aber natürlich auch nicht – man denke an die erwähnten 180 Milliarden Euro Kapital pro Jahr in Europa. Die sind ganzheitlich gedacht und sollen zu einem großen Teil auch von privaten InvestorInnen kommen. Wobei Wolfsegger zu bedenken gibt: “Auch die Erhaltung und Erneuerung der konventionellen Infrastruktur würde massive Mengen an Geld verschlingen, die so gesehen frei werden”. Die Trends würden bereits in die Richtung gehen. “Im Moment beobachten wir etwa, dass große institutionelle Anleger mit ihren Investments bei Kohle- oder Öl-Konzernen aussteigen und sich, genauso wie viele andere InvestorInnen, nach grünen Investments umsehen”, sagt Wolfsegger. “Ich sage ja gerne, unsere Rendite ist der Klimaschutz. Aber es geht auch um verdammt viel Geld das nach Projekten und Investitionsmöglichkeiten sucht”.

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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