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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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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