11.09.2018

Künstliche Intelligenz: „Menschen sind schlecht darin, neue Technologien richtig dosiert einzusetzen“ – Clemens Wasner, CEO Enlite AI

Clemens Wasner ist Founder von Enlite AI und ein Experte auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz. Wir sprachen mit ihm über die Auswirkungen der KI/AI auf die Arbeitswelt, die Gesellschaft und uns als Individuen. Am 13. September ist er in der Podiumsdiskussion zum Thema "Künstliche Intelligenz: Die Welt in fünf Jahren" bei der VIP night zu sehen.
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Die VIP (Vienna Innovation Party) night ist ein Event der besonderen Art. Es vereint Networking mit Kunden, Partnern und Mitarbeitern, Austausch über aktuelle Themen sowie Business Afterwork. Mit von der Partie sind CEOs, Management und Entscheidungsträger von internationalen Corporates, österreichischen Industrieunternehmen, KMUs und Startups. Bei der Podiumsdiskussion geht es diesmal um das Thema „Künstliche Intelligenz: Die Welt in fünf Jahren“. Clemens Wasner, Founder und CEO bei Enlite AI und Board Member bei der AI Austria, ist Experte auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz und möchte mit seinem Thinktank Österreich  im Bereich der Applied AI als Vorreiter etablieren. Gemeinsam mit anderen Experten wird er am 13. September bei der VIP night im Podium zu sehen und zu hören sein (weitere Infos zur VIP night gibt es hier). Wir hatten die Gelegenheit, vorab mit ihm zu sprechen.


Welche Auswirkungen wird die Künstliche Intelligenz auf die Arbeitswelt in fünf Jahren haben?

Es gibt dieses berühmte Zitat von Bill Gates, in dem er sagt: „We always overestimate the change that will occur in the next two years and underestimate the change that will occur in the next ten.“ Mit 5 Jahren liegen wir ziemlich genau in der Mitte. Ich denke bis dahin wird eine Normalisierung eingesetzt haben. Sie wird sich dadurch äußern, dass AI ein selbstverständlicher Bestandteil in der Arbeit wird. Im White-collar Bereich wird die volle Integration von AI in Office Programme neuartige Analysen ermöglichen, die bisher noch Programmierkenntnisse erfordern. Recommendation Systeme werden uns an allen Ecken und Enden begegnen. Zum Beispiel, wenn es darum geht, eine Darstellung für Daten zu finden oder das Thema für den nächsten Brutkasten-Artikel zu identifizieren.

+++ Braucht Österreich eine eigene KI-Forschung? +++

Auch im Blue-collar Bereich wird AI den Siegeszug, der mit Predictive Maintenance bereits vor ein paar Jahren begonnen hat, fortsetzen. Hier werden es vor allem die heute noch wenig digitalisierten Industrien sein, die in den Genuss von Lösungen kommen werden, die heute noch der Auto- oder Flugzeug Industrie vorbehalten sind. Allgemein lässt sich festhalten, dass repetitive Aufgaben wie zum Beispiel das Auswerten von Röntgenbildern etc., sich von AI lösen lassen und so zu einer Anpassung des Berufsbildes führen. Ein Radiologe wird sich zum Beispiel nicht mehr mit der Deutung von Tumoren auf Röntgenbildern beschäftigen, sondern mit der Diagnose, Therapie und Auseinandersetzung mit dem Patienten.

Wie wird sich die Gesellschaft durch Künstliche Intelligenz verändern?

Mit der Etablierung von neuen Technologien steigen langsam aber sicher auch die Ansprüche an die Arbeit jedes Einzelnen. Beispiel Recherche: Vor 20 Jahren ging es oft noch als Ausrede durch, dass man nur eine sehr begrenzte Suche in ausgewählten Quellen gemacht hat. Mit Google kam es zu einem rasanten Anstieg an Möglichkeiten, die sich in einer immer größeren Anzahl an Rechercheergebnissen ausdrückt. Selbiges lässt sich auch für klassische Managementaufgaben beobachten, wo jede neue Version von Office dank Automatisierung zu immer längeren Auswertungen und Präsentationen führt.

Man wird sich angewöhnen, AI basierte Auswertungen zu vertrauen und sie als gegeben ansehen. Diesen Anspruch müssen sie bis dahin gerecht werden. So wie sich jede neue Technologie erst beweisen muss. Die Gesellschaft wird die Auswirkung wahrscheinlich gar nicht so dramatisch wahrnehmen, wie wir denken. Es interessiert die breite Masse vielleicht auch gar nicht, wer ihnen das Hotelzimmer empfiehlt, sondern nur, wie gut es zu ihren Erwartungen passt.

Du sprichst vor allem positive Entwicklungen an. Wird es auch VerliererInnen beim Siegeszug der Künstlichen Intelligenz geben?

Sogenannte Technologie-Verlierer gibt es immer. Die Frage ist, ob Gesellschaft, Politik und Wirtschaft dies als gottgegeben hinnehmen, oder aktiv Schritte setzen um die Folgen abzufedern. Die Auswirkungen werden sich hier aber sehr stark regional unterscheiden. Beispiel Handel Österreich: Laut Statistik arbeiten ca. 360.000 Personen im Einzelhandel, viele davon sind Frauen. Man muss kein Hellseher sein, um vor allem in diesem Bereich eine große Automatisierungswelle bis 2030 vorherzusagen. Das Gegenbeispiel sind klassische Männerberufe wie zum Beispiel Fernfahrer in Emerging Markets. Aufgrund des Mangels an qualifizierten Fernfahrern sind europäische LKW Hersteller sehr darum bemüht, so schnell wie möglich autonom fahrende LKWs herzustellen. Dies hat für Westeuropa einen positiven Impact. Es wirkt sich aber auf Emerging Markets, wo es noch eine sehr hohe Anzahl an Fernfahren gibt, fatal aus.

Was bedeutet KI für uns als Individuen?

Gesetze wie in Deutschland, wo z.B. Mitarbeiter nach Dienstschluss nicht mehr erreichbar sein müssen, erwarte ich im großen Stil auch in Europa. Ansonsten droht eine 24/7 Arbeitswelt. Wir Menschen sind leider sehr schlecht darin, neue Technologien richtig dosiert einzusetzen. Das fängt bei Kindern an, die spielen bis sie einschlafen, bis hin zu Erwachsenen, die sich mit Notifications am Smartphone einem selbstgemachten Stress aussetzen.

Clemens Wasner und Marcel Wasserer, die Gründer von Enlite.ai, über die Künstliche Intelligenz und ihre Anwendungsfälle


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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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