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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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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