14.03.2022

LBG Innovator’s Road Call: Wo Forscher:innen zu Entrepreneur:innen werden

In Österreich fließen viel Kapital und Energie in Forschung. Das 10-Monats-Programm LGB Innovator’s Road unterstützt dabei, diese Stärke in Unternehmertum umsetzen.
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Bei LBG Innovator's Road arbeiten Forscher:innen an ihren Geschäftsideen © I.E.C.T. – Hermann Hauser
Bei LBG Innovator's Road arbeiten Forscher:innen an ihren Geschäftsideen © I.E.C.T. – Hermann Hauser
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In kaum einem Land fließt so viel Geld in Forschung und Entwicklung wie in Österreich. 2020 lagen die Forschungsausgaben bei rund 12 Milliarden Euro. Die Forschungsquote, die die Ausgaben ins Verhältnis zum BIP setzt, war zuletzt mit über 3 Prozent die dritthöchste in Europa, hinter Schweden und Deutschland. Die Forschungsstärke Österreichs kommt aber viel zu wenig in der Wirtschaft und in den Unternehmen an, wird immer wieder kritisiert. Forscher:innen gründen auch viel zu selten selbst Unternehmen und so wurden 2021 nur etwas mehr als 140 solcher Spinoffs in Österreich gezählt. 

An genau diesem Hebel setzt das LBG Innovator’s Road Programm an. Das Programm wurde von dem Entrepreneurship-Hub I.E.C.T. – Hermann Hauser, New Venture Scouting rund um Werner Wutscher, der Universität Graz und der Ludwig Boltzmann Gesellschaft gestaltet und richtet sich an potenzielle Founder-Persönlichkeiten aus der universitären Forschung. “Unsere Teilnehmer:innen kommen aus der akademischen Welt und müssen lernen, wie Unternehmen funktionieren. Sie lernen, wie man ein Unternehmen gründet und welche unterschiedlichen Rollen dafür notwendig sind. Das alles vermittelt dieses Programm mit dem Who’s’Who des Startup- und Spinoff-Ökosystems aus Österreich und auch mit internationalen Expert:innen”, erklärt Jasmin Güngör, CEO von onsight ventures und Teil des I.E.C.T.– Hermann Hauser-Teams am Rande des Demo Days.

Von Life Science bis Machine Learning

Auf dem Demo Day konnten die zehn Teilnehmer:innen, die es nach einem strengen Auswahlprozess in das Programm geschafft hatten, die Fortschritte präsentieren, die sie in den Monaten des Programms mit ihren Spinoffs geschafft haben. Die Palette der Unternehmen reicht von Medical Devices über Life Science, Chemie, IoT, Machine Learning bis hin zu Green Tech und Construction. Teilgenommen haben die Gründer:innen der Spinoffs Biomotion Technologies, LinoEx, RenSurf, BEAR technologies, SpeedPox GmbH, organLife, SOPHIE smart shower, InFraRed, gnista.io und BRAVE Analytics GmbH. “Das Programm zielt auf Forscher:innen ab, die ein Technical Readiness Level von 5 bis 6 haben. Das bedeutet, dass sie kurz vor der Fertigstellung eines Prototypen sind. Kandidat:innen kommen von allen Universitäten aus Österreich, vom IST und vom AIT”, sagt Werner Wutscher von New Venture Scouting. 

Anna Pölzl ist eine der zehn Teilnehmer:innen aus dem Batch, der Ende Februar am Demo Day die Fortschritte des eigenen Spinoffs vor hochrangigem Publikum präsentieren durfte. Sie hat mit gnista.io ein Jungunternehmen mitgegründet, das seine Wurzeln an der Technischen Universität Wien hat. Ihr Spinoff hat eine Technologie entwickelt, die auf Künstlicher Intelligenz basiert und Industrieunternehmen mit Hilfe von Sensordaten bei der Berechnung und Prognose des CO2-Ausstoßes unterstützt. “Es ist immer hilfreich, zu sehen, dass man mit den eigenen Challenges nicht alleine ist. Die Vogelperspektive hat mir in dem Programm enorm geholfen. Wir sitzen alle im selben Boot”, sagt Pölzl, die Innovator’s Road allen universitären Spinoffs empfiehlt. 

Die Teilnehmer:innen des Batch 3 von LBG Innovator's Road © I.E.C.T. – Hermann Hauser
Die Teilnehmer:innen des Batch 2 von LBG Innovator’s Road © I.E.C.T. – Hermann Hauser

“Missing Link von der Uni zum Marktstart”

“In dem Programm geht es um die Kommerzialisierung von F&E. In Österreich fließt so viel Geld in akademische Forschung und wir müssen dafür sorgen, dass die Ergebnisse dieser Forschung besser in der Gesellschaft ankommen”, sagt I.E.C.T.– Hermann Hauser-Chefin Klara Brandstätter. Das Programm ist international aufgestellt, da viele dieser Technologien international Anwendung finden können. “Das ist der Missing Link zwischen dem, was wir an den Universitäten tun und dem Marktstart von Startups”, sagt Bernhard Weber, Leiter des “Unicorns”, dem Startup- und Innovation-Hub der Universität Graz. Ein Versprechen, das aufgeht: “Die Kandidat:innen sind nun stolze Entrepreneure, vor ein paar Monaten waren sie noch stolze Wissenschaftler:innen”, so Weber. 

LBG Innovator’s Road 3: Bewerbung startet demnächst!

Zehn Forscher:innen hat LBG Innovator’s Road nun den Weg ins Unternehmertum geebnet und schon laufen die Vorbereitungen für den nächsten Batch auf Hochtouren. Bewerben können sich Forscher:innen von österreichischen Universitäten oder den Forschungseinrichtungen IST und AIT auf der Website von Innovator’s Road. Ideal ist das Programm für potenzielle Jungunternehmer:innen, die mit ihrer Technologie kurz vor oder gerade in der Prototyping-Phase sind. 

Bewerbung für Batch 3 startet in Kürze – mehr Updates auf der Website: www.innovatorsroad.at

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KI-Agenten
© Philipp Lipiarski - Elizabeth F. Churchill.

Auf der diesjährigen uxcon hielt Elizabeth F. Churchill eine Keynote über die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie ist Professorin sowie Gründungsdirektorin des Fachbereichs für Human-Computer Interaction (HCI) an der MBZUAI in Abu Dhabi und zählt zu den prägenden Stimmen im Bereich Psychologie, Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaften.

Bei Google, eBay und Yahoo tätig

Im Laufe ihrer Karriere baute sie Forschungsteams für Tech-Giganten wie Google, eBay, Yahoo und PARC auf. Für ihre Führungsrolle und ihren Einfluss auf die Tech-Branche wurde die Wissenschaftlerin vielfach ausgezeichnet, zuletzt unter anderem mit dem SIGCHI Lifetime Practice Award 2024.

In Wien erörterte sie in den Hallen der Hauptuniversität das Zusammenspiel von Mensch und Technologie und erklärte brutkasten gegenüber den fundamentalen Paradigmenwechsel, der aktuell die gesamte Software-Welt erfasst: den Aufstieg agentischer KI-Systeme. Dabei machte sie deutlich, dass dieser Wandel ein neues Verständnis von Kontrolle und Autonomie erfordert.

Vom Werkzeug zum Agenten: Der Unterschied

Die entscheidende Veränderung bei KI sei weniger, dass Systeme „bessere Antworten“ geben, sondern dass sie zunehmend selbstständig handeln könnten. Klassische Software – ob deterministisches Werkzeug oder reaktives KI-System – habe stets auf konkrete Eingaben des Menschen gewartet.

Ein KI-Agent dagegen bekommt ein Ziel und bestimmte Rahmenbedingungen und kann daraus einen adaptiven Ausführungsplan ableiten, Werkzeuge und APIs nutzen sowie mehrere Schritte selbstständig ausführen. Bei Multi-Agenten-Systemen arbeiteten mehrere solcher Agenten zusammen, oft als sich selbst korrigierende „Schwärme“, die asynchron im Hintergrund laufen.

Damit verändert sich auch die Rolle des Menschen „dramatisch“: Menschen bedienen das System nicht mehr zwangsläufig Schritt für Schritt, sondern würden zu einer Art „Flugdirektor“ (Supervisory UX), der Ergebnisse definiere und den Weg dorthin überwache. Diese Entwicklung bringe, Churchill zufolge, bisherige, starre Benutzeroberflächen an ihre Grenzen.

Ghost-State-Dilemma

Wenn Agenten im Hintergrund arbeiteten, drohe Nutzer:innen der Verlust des Kontexts – ein sogenanntes „Ghost-State-Dilemma“, bei dem nicht mehr nachvollziehbar sei, in welchem Zustand sich Prozesse aktuell befänden. Ein Kernrisiko dabei ist die unterschiedliche Entscheidungsarchitektur (Choice Architecture) von Mensch und Maschine: Während der Mensch bei Aufgaben – wie etwa einer Hotelbuchung – intuitive, visuelle und kontextuelle Nuancen (Größe des Zimmers, Lage) abwäge, operierten Agenten rein deterministisch anhand von API-Vorgaben.

Diese Diskrepanz kann dazu führen, dass Agenten durch kumulative Fehler vom eigentlichen Ziel abwichen oder APIs auf unerwartete Weise ausnutzten. Achtsam mit agentischen Systemen zu arbeiten, erfordere deshalb ein völlig neues Design-Paradigma: Autonomie müsse bewusst begrenzt und Kontrolle sichtbar gehalten werden, meint Churchill.

Kill Switches

Aus diesem Rollenwechsel leitet die Expertin konkrete Gestaltungsmechanismen ab: Vor kritischen Aktionen sollte der Mensch geplante Schritte in sogenannten „Trockenläufen“ (Plan Dry Runs) prüfen und freigeben können. Zudem brauche es klare und vor allem transparente Zusammenfassungen, sobald sich ein Prozess plötzlich ändert, sowie „Circuit Breaker“ (Kill Switches), um laufende Prozesse sofort zu unterbrechen, falls sie aus dem Ruder laufen.

Die zentrale Frage lautet somit für Churchill nicht mehr nur: „Was kann die KI?“, sondern: „Wie gestalten wir die Sichtbarkeit ihrer autonomen Entscheidungen – und wo muss der Mensch zwingend die Kontrolle behalten?“

„Je höher die Tragweite des Kontexts, desto weniger Autonomie sollte das KI-System bei kritischen Entscheidungen haben“, sagt sie. Wo genau diese Grenze verläuft, müssten KI-Designer für jeden Anwendungsfall neu bestimmen.

Die Falle der heimlichen Entmächtigung

Aus Churchills Sicht sei ein entscheidender Punkt, dass Unternehmen die Falle der „heimlichen Entmächtigung“ vermeiden müssten, also der stillen Einschränkung menschlicher Handlungsfähigkeit unter dem „Deckmantel der Bequemlichkeit“. Systeme sollten keine „undurchsichtigen Blackboxen“ sein, die allein Entscheidungen treffen.

Co-Governance als Notwendigkeit

Über einzelne Sicherheitsmechanismen hinaus brauche es laut Churchill zudem ein grundsätzliches Governance-Prinzip: Menschen gewöhnten sich zunehmend daran, mit Systemen über Gespräche einfache Aufgaben zu erledigen. Wenn es jedoch um wichtige oder emotionale Entscheidungen gehe, stießen sie schnell an ihre Grenzen. Deshalb müssten sie im Sinne von Co-Governance weiterhin informiert und in den Entscheidungsprozess eingebunden bleiben.

Churchills Erfahrung nach konzentriert sich die Industrie vor allem auf Leistungstests, gute Sprache und die Fähigkeiten von KI-Modellen. Dabei würde die langfristige Wirkung auf Menschen und Gesellschaft oft zu wenig berücksichtigt.

„Menschliche Erfahrung bleibt chaotisch, kulturell vielfältig und in gelebten Umgebungen verankert“, sagt sie. „Wir müssen den Fokus vom Bau von Generalisten-Modellen, die plausible Antworten produzieren, hin zur Entwicklung kulturell kontextualisierter und resilienter Werkzeuge verschieben, die echtes menschliches Aufblühen (human flourishing) und kritisches Denken unterstützen.“

Ratschläge für Startups

Laut Churchill sei es ein großer Fehler, generative KI als Ersatz für Fachwissen zu sehen. Sie sollte vielmehr dazu dienen, vorhandenes Fachwissen zu unterstützen und zu erweitern. Startups würden dabei oft ein zentrales Problem übersehen: Sie würden Foundation-Modelle in „Thin Wrappers“ verpacken (wie automatisierte Bewerber-Screenings oder Kundensupport-Bots), ohne robuste Schutzmechanismen einzubauen.

„So sahen sich beispielsweise Unternehmen wie die ‚National Eating Disorders Association‚ (NEDA) unmittelbar mit Gegenreaktionen konfrontiert, nachdem sie geschulte menschliche Mitarbeiter der Helpline durch einen KI-Chatbot ersetzt hatten, der innerhalb weniger Tage begann, schädliche Ratschläge zum Thema Diäten zu geben“, nennt sie ein warnendes Beispiel. „Unternehmen können erfolgreich sein, wenn sie KI direkt in spezifische, professionelle Arbeitsabläufe einbetten, beispielsweise indem sie das Modell als fachkundiges kollaboratives Gerüst behandeln, anstatt zu versuchen, die Fachkraft vollständig zu automatisieren bzw. überflüssig zu machen.“

„Ich vermeide gerne utopische und dystopische Visionen“

Neben der Gefahr, dass Menschen aus der Kontrolle gedrängt werden, sieht Churchill ein zweites Problem: die Eskalation des Wettbewerbs der Tech-Giganten rund um KI, die sie als berechtigte Krise innerhalb der Spitzenforschung bezeichnet.

„Leider übertreffen wettbewerbsorientierte Marktanreize die Governance-Mechanismen immer wieder“, sagt sie. „Es ist enttäuschend, dass dies der Fall ist. Aber das Problem als ein spekulatives Science-Fiction-Szenario des Aussterbens zu rahmen, kann von systemischen Schäden ablenken, die in Echtzeit stattfinden. Persönlich vermeide ich gerne utopische und dystopische Visionen. Daher bin ich weniger besorgt über eine sich selbst verbessernde Superintelligenz, die außer Kontrolle gerät, als vielmehr über den schleichenden Zusammenbruch institutioneller Verantwortlichkeit und die Übertragung lebensverändernder Entscheidungen an fragile, nicht nachvollziehbare statistische Systeme.“

Florieren kleiner Volkswirtschaften

Für Europa sieht Churchill in diesem „Rennen“ mit den USA und Asien „nicht alles verloren“, vielmehr bestehe der Fehler darin, die hochzentralisierten, rechenintensiven Foundation-Modelle aus Silicon Valley oder Shenzhen zu kopieren.

„Ich glaube, dass die Zukunft der KI auf Vertrauen, Präzisionstechnik, eingebetteter industrieller Automatisierung, souveräner Dateninfrastruktur und strikter regulatorischer Compliance (EU AI Act) beruht“, betont sie. „Kleine Volkswirtschaften mit hohem Vertrauen wie Österreich werden florieren, indem sie spezialisierte Nischen fördern. Wie etwa verifizierbare industrielle KI, menschenzentrierte Fertigungsautomatisierung, hochzuverlässige biomedizinische Werkzeuge und vertrauenswürdige Systeme des öffentlichen Sektors.“

Die Welt in fünf Jahren

Churchill wagt einen – wenn auch schwierigen – Blick in die Zukunft: „In fünf Jahren wird die Neuartigkeit von Konversationen hoffentlich nicht mehr so sehr im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit stehen“, meint sie. „Hoffentlich werden wir erkennen, dass der generative Hype eine Infrastrukturphase für eine Ära hybrider kollektiver Intelligenz war. Die dominante Herausforderung wird nicht die technische Skalierung sein, sondern soziotechnische kognitive Architekturen. Und die Frage, wie wir das Bauen, Managen, Ausbilden, Kurskorrigieren und Steuern navigieren, wenn hybride menschlich-synthetische Agentenlogik in die grundlegende Struktur der täglichen Arbeit und des gesellschaftlichen Lebens eingewoben ist?“

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