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19.04.2024

INTERVIEW

Kosima Kovar zu Forbes-“30 under 30”: “Umsatz erhöhte sich um 600 Prozent”

Vier Jahre nach der Listung auf Forbes-"30 under 30" für Österreich hat es Kosima Kovar erneut getan. Sie wurde diesmal in den Kreis der Forbes-"30 under 30 Europe" aufgenommen. Was dies für sie bedeutet und wie man weiterhin Frauen im Entrepreneurship unterstützen kann, erläutert sie im brutkasten-Interview.

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✨ AI Kontextualisierung

Kosima Kovar, CEO & Co-Founder von Ada Growth, hat es auf die Forbes “30 under 30 Europa“-Liste geschafft, nachdem sie bereits 2020 auf dem Österreich-Pendant der DACH-Ausgabe von Forbes gelistet war. Ihr Startup bietet Nutzer:innen täglich zweiminütige Videos mit verschiedenen nützlichen Tipps, die Frauen in ihrem Berufsleben anwenden können.

Zur Info: Ada Growth wurde von Kosima Kovar mitbegründet und ist ein Business-to-Business-Modell, d. h. Unternehmen, die sich für eine Teilnahme entscheiden, können die Software als Vorteil für ihre Mitarbeiter:innen nutzen. In seinem ersten Jahr auf dem Markt hat Ada Growth seine frauenspezifische Technologie bei mehr als 25 internationalen Unternehmen implementiert, darunter prominente österreichische Unternehmen wie EY, Rewe Group und ÖBB.

Im Interview mit dem brutkasten erklärt sie, welchen Impact so eine Auszeichnung hat, erzählt, warum “Hoffnung” keine Strategie ist und was es in Österreich braucht um female Entrepreneurship zu fördern.

brutkasten: Du hast es in die “30 under 30 Europe”-Liste von Forbes geschafft. Was bedeutet das für dich?

Kosima Kovar: Ich freue mich natürlich ungemein und habe es nicht erwartet. Ich wusste nicht, dass es möglich ist auf mehreren Forbes-“30 under 30”-Listen zu stehen. Und würde ja sagen, jetzt wo ich das weiß, würde ich gerne auf der Liste in den USA stehen, aber auch ich werde irgendwann zu alt dafür (lacht). Ich wurde letztens gefragt, ob diese Auszeichnungen einen Einfluss auf mein Leben und das Business haben. Nach der letzten Auszeichnung in 2020 hat sich der Umsatz meines Business – damals noch meine erste Firma – um fast 600 Prozent erhöht.

Ich habe durch diese Auszeichnung begonnen, Keynotes zu halten und an zehn Universitäten zu unterrichten. Also ja, es macht einen Unterschied. Sichtbarkeit macht immer einen Unterschied. Natürlich kommt es aber auch immer darauf an, was man daraus macht. Einen Award gewinnen und dann hoffen, dass es alle interessiert, ist auch sicher kein Erfolgsrezept.

Wer meinen TEDx Talk kennt, weiß, dass ich nach dem Motto lebe ‘Hope is not a strategy’. Wenn ich möchte, dass Leute von meinen Erfolgen erfahren, dann muss ich es ihnen auch sagen. Warten ist in meinen Augen nie eine gute Strategie. Mal sehen, was die europaweite Auszeichnung für mein Business, mein Team und mich bringt. Als leidenschaftliche Marketerin versuche ich natürlich auch hier das meiste daraus herauszuholen.

Warum, glaubst du, hast du als einzige Österreicherin geschafft, gelistet zu werden?

Spannenderweise habe ich mich dazu auch mit meinem Team unterhalten. Wie ich auch in meinen Vorträgen immer wieder sage, bin ich felsenfest der Überzeugung, dass es in Österreich unglaublich viele Unternehmer:innen gibt, die diese Auszeichnung verdient haben. Worauf es am Schluss immer wieder ankommt, ist das Thema Sichtbarkeit. Du kannst das spannendste Tech-Startup bauen, wenn niemand davon weiß geht es in unserer Gesellschaft leider unter.

Das soll auch gleichzeitig ein Aufruf für alle weiblichen Gründer:innen sein. “Habt keine Angst vor dem Spotlight oder der Bühne und glaubt mir, auch die Personen, die jetzt auf der Bühne stehen, leben ‘fake it till you make it’.

Als ich das Thema mit meinem Team besprochen habe, kam jedoch auch das Thema ‘Think big’ auf. Alle Personen auf dieser Liste denken über die Landesgrenzen hinaus. Alle Personen auf dieser Liste machen etwas ‘anders’. Wie gesagt, ich bin mir sicher, es gibt viele Hidden Champions in Österreich – ich kann es nicht oft genug sagen: ‘(Personal) Branding is Key’.

Was würdest du deinem früheren Ich heute sagen? Welchen Rat würdest du ihr geben?

Die Fehler und Verluste, über die du dir so viele Gedanken machst, interessieren niemanden. Hinfallen, aufstehen, weitergehen. Du kannst gerne aus deinen Fehlern lernen, aber lass dich von ihnen nicht hinunterziehen und erst recht nicht verunsichern. Man muss es so sehen: Fehler kann man nur machen, wenn man es probiert. ‘Failing often provides a fast, surefire route to success, even if it isn’t always fun’.

Wie wird sich Entrepreneurship für Frauen in Österreich und Europa verändern? Wo müssten wir uns noch verbessern?

Mehr staatliches Geld für Gründerinnen. Es ist bewiesen, dass sich Frauen mehr mit Problemen auseinandersetzen, die dem Gemeinwohl guttun. Zudem lösen Gründerinnen Herausforderungen von Frauen. Beispielsweise ist die ganze Kategorie ‘FemTech’ durch Frauen getrieben. Wenn uns in Österreich Frauen und ihre Bedürfnisse am Herzen liegen, dann braucht es hier mehr staatliche Förderungen. Es reicht nicht auf ‘Innovation’ zu setzen und gleichzeitig Diversität zu vernachlässigen. Das geht Hand in Hand. Oftmals wird auch behauptet, dass weniger Frauen sich selbständig machen, weil sie weniger Risiko eingehen wollen. Frauen sind nicht risikoaverser, wie wir durch eine Harvard-Studie wissen.

Was es vom Staat Österreich wirklich braucht sind: frauenfreundliche KPIs bei Förderprozessen, frauenfreundliche Formulierungen (bspw. bei Ausschreibungen), Bias minimieren (Prozesse, Research, Kommunikationskampagnen), Frauen als Unternehmer:innen wahrnehmen und ihre Ideen, die oft wiederum Frauen adressieren, nicht als ‘Nische’ abtun. Und wir brauchen 50 Prozent Frauen in Entscheidungspositionen – vor allem bei der Vergabe von Förderungen. Passend dazu sagen meine amerikanischen Founderkolleg:innen vom MIT immer wieder gerne: “Being a female entrepreneur is working in hard mode”.

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Wenn OpenAI neue Dinge ankündigt, hört die KI-Szene hin. Klar, nicht jede Ankündigung des US-Unternehmens in den vergangenen zwei Jahren hatte dieselbe Tragweite wie jene vom 30. November 2022, als OpenAI den Start eines Chatbots namens ChatGPT verlautbaren ließ. Aber potenziell könnte jede Mitteilung des Unternehmens rund um CEO Sam Altman bahnbrechend sein. Kein Wunder also, dass es für Aufsehen sorgte, als OpenAI Anfang Dezember verlautbarte, zwölf Tage hintereinander neue Dinge vorzustellen.

Schon in der Ankündigung hatte Altman darauf hingewiesen, dass es neben größeren auch kleinere Neuigkeiten sein würden, die OpenAI liefern würde. So kam es dann auch: Zugang zu ChatGPT über WhatsApp oder die Integration in Apple Intelligence waren eher in die zweite Kategorie einzuordnen. Daneben veröffentlichte OpenAI aber auch das neue Modell o1 für ChatGPT – oder Sora, ein Tool zur Videoerstellung.

Den größten Widerhall in der KI-Szene fand allerdings die Ankündigung am letzten der zwölf Tage. Am vergangenen Freitagabend stellte OpenAI sein neues Modell o3 vor. Wichtig dabei: Das Modell ist noch nicht öffentlich zugänglich. OpenAI stellte zunächst einmal nur vor, wie das Modell in unterschiedlichen KI-Benchmarks abschnitt. Aber diese Ergebnisse hatten es in sich.

o3 zeigt starke Performance bei AGI-Benchmark

Vielbeachtet wurde dabei vor allem die Benchmark namens ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), bei der zwei Varianten des o3-Modells deutlich bessere Ergebnisse erzielten als die bisher führenden o1-Modelle. Das Ziel von ARC-AGI ist es zu messen, wie sich eine KI im Umgang mit ihr unbekannten Aufgaben schlägt.

Wie die O3-Modelle verglichen mit anderen OpenAI-Modellen abschneiden // Grafik: ARC Prize

Es gibt unterschiedliche Definitionen von AGI. Die meisten davon verstehen AGI aber als ein System, das sämtliche intellektuellen Aufgaben mindestens so gut oder besser als ein Mensch erledigen kann.

Die ARC-AGI-Benchmark wurde von François Chollet konzipiert. Er definiert AGI als ein System, das “in der Lage ist, effizient neue Fähigkeiten zu erwerben und neuartige Probleme zu lösen, für die es trainiert wurde.”

Eine AGI ist also nicht für eine bestimmte Aufgabe trainiert, sondern kann jegliche Aufgaben übernehmen. Es ist weitgehender Konsens in der KI-Szene, dass solche Systeme noch nicht existieren. OpenAI wurde aber beispielsweise explizit mit dem Ziel gegründet, AGI zu erreichen.

Chollet gehört zu den bekanntesten Namen der internationalen KI-Szene. Er hat die bekannte KI-Library Keras entwickelt und seit einigen Jahren für Google tätig. Dem von ChatGPT ausgelösten Hype rund um generative KI steht Chollet seit Anfang an eher kritisch gegenüber, wie beispielsweise auch dieser brutkasten-Bericht wenige Wochen nach Erscheinen von ChatGPT thematisierte.

o3: “Wir befinden uns auf neuem Terrain”

Umso interessanter ist es, was Chollet nun zu den Ergebnissen des o3-Modells bzw. seiner Varianten zu sagen hat. In einem Blogeintrag attestiert er OpenAI, mit dem Modell einen “bedeutenden Sprung nach vorne” erreicht zu haben.

Die Performance des Modells stelle “einen echten Durchbruch” in der Anpassungsfähigkeit und Verallgemeinerung” von KI-Modellen dar”, wenn es darum gehe, wie sich KI-Modelle an neue Aufgaben anpassen könnten. o3 stelle nicht bloß einen “schrittweisen Fortschritt” dar. Vielmehr befinde man sich auf “neuem Terrain”, das “ernsthafte wissenschaftliche Aufmerksamkeit” erfordere.

Aber es ist schon Artificial General Intelligence (AGI)? Hier schränkt Chollet ein: “o3 scheitert immer noch an einigen sehr einfachen Aufgaben, was auf grundlegende Unterschiede zur menschlichen Intelligenz hinweist”. Dennoch befeuerten die Ergebnisse die Diskussion rund um AGI – und manche Stimmen sahen, anderes als Chollet, mit o3 AGI sogar bereits erreicht.

Selbst wenn dem so wäre, wäre es zum jetzigen Zeitpunkt schwer nachzuprüfen: Denn das Modell ist noch nicht veröffentlicht. Forscher:innen im Bereich der KI-Sicherheit können sich für Zugang vormerken lassen. Wann und zu welchen Konditionen das Modell für Endnutzer:innen zugänglich sein wird, ist aktuell noch unklar. Klar ist allerdings schon jetzt, dass die beeindruckenden Ergebnisse bei der ARC-AGI-Benchmark enorme Rechenressourcen erforderten – und dementsprechend teuer waren.

Reasoning-Modelle

Das o3-Modell ist eine verbesserte Version des o1-Modells, welches OpenAI am 4. Dezember veröffentliche und das zuvor bereits in Preview- und Mini-Varianten für ChatGPT-User:innen zugänglich gewesen war. Dieses Modell unterscheidet sich zu dem im Mai 2024 veröffentlichten GPT4o-Modell insofern, als es auf einen “Reasoning”-Ansatz setzt.

OpenAI bezeichnet GPT4o weiterhin als das “vielseitige, hochintelligente Flagship-Modell”, das für die “meisten Aufgaben” die richtige Wahl sei. Die o1-Modelle wiederum referenziert das Unternehmen als “Reasoning-Modelle, die sich bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben auszeichnen”.

Enduser:innen von ChatGPT merken dies in der Nutzung vor allem insofern, als sich die o1-Modelle länger Zeit nehmen, Ergebnisse zu produzieren. Diese Modelle “verbringen mehr Zeit mit Nachdenken, bevor sie reagieren”, wie es OpenAI formuliert. In einigen (aber nicht notwendigerweise in allen) Bereichen liefern sie dann deutlich bessere Ergebnisse als die bisherigen Modelle.

Tipp der Redaktion: Die neue brutkasten-Serie “No Hype KI”

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