16.07.2024
GENERATIVE KI

Lora: Wiener Startup Oscar Stories trainiert „kindgerechte KI“

Die kindgerechte generative KI Lora soll deutlich weniger Bias als die Standard-Modelle aufweisen und für Lern-Apps und Kinder-Entertainment genutzt werden.
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Product Origin Checker Lora - FragDie.EU - Die Founder Dima Rubanov und Matthias Neumayer | (c) Oscar Stories, Lorastral
Die Founder Dima Rubanov und Matthias Neumayer | (c) Oscar Stories

Mit dem Adaptieren von generativer KI kennen sich die beiden Wiener Gründer Dima Rubanov und Matthias Neumayer aus. Ihr Startup HeyQQ hat mit der KI-Gute-Nacht-Geschichten-App Oscar Stories und dem Erklär-Chatbot „Frag das PDF“ zwei Produkte auf Basis von Open-Source-Large-Language-Models am Markt. Nun gehen die beiden einen Schritt weiter und trainieren mit „Lora“ ein Modell, das auch anderen als Basis für kindgerechte KI-Anwendungen dienen soll.

Viel Bias und wenig kindgerechte Sprache bei GPT-4 und Co

Der Bedarf dafür habe sich bei Oscar Stories ergeben, heißt es vom Startup. „Bei der Arbeit mit KI-generierten Kindergeschichten stellten wir fest, dass männliche Kinder oft als Helden dargestellt wurden, während weibliche Charaktere oft die Opferrolle einnehmen und auch die Sprache selbst bei GPT-4o kaum kindgerecht ist. Mit Lora arbeiten wir an einer kindgerechten KI-Adoption mit vermindertem Bias“, erklärt Co-Founder Rubanov.

„Lernen ohne Risiko mit AI“

Lora steht für „Lernen ohne Risiko mit AI“ und soll für Lern-Anwendungen, aber auch im Kinder-Entertainment-Bereich genutzt werden können. „Auf Basis von Open-Source-Modellen soll mittels hochqualitativer, eigens erstellter Datensätze in Zusammenarbeit mit Pädagoginnen ein eigenes Fine-Tuning erstellt werden, um bessere Ergebnisse als GPT4 oder Gemini zu erzielen“, heißt es vom Startup.

Lora soll zunächst für MINT-Lern-App genutzt werden

Zunächst wolle man mit Lora eine eigene App auf den Markt bringen, „die Kinder auf unterhaltsame und ansprechende Weise für MINT-Fächer zu begeistern soll“. Später soll die API dann auch anderen zugänglich gemacht werden. „Lora wird die erste vertrauenswürdige KI-Adoption für reduzierten Bias und kindgerechte Sprache im DACH-Raum sein. Wir werden eine neue mobile App auf den Markt bringen, die künstliche Intelligenz nutzt, um Kindern durch personalisierte, interaktive Geschichten Bildungsinhalte näherzubringen“, erklärt Co-Founder Neumayer.

Lora: aws-Förderung und Arbeit an Zertifizierung als vertrauenswürdige KI

Für das Projekt holten sich die Gründer auch eine Förderung im Rahmen des „AI Adoption Call“ des aws. Unterstützt werde man zudem vom Ministerium für Arbeit und Wirtschaft (BMAW) und der Fachakademie Sozialpädagogik München Mitte, heißt es vom Startup. Überdies werde man von TRUSTIFAI zur Zertifizierung als vertrauenswürdige KI begleitet. Mit dem Machine Learning-Experten Marco Marthe wurde für das Projekt Lora auch das Team erweitert.

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Prewave
Harald Nitschinger, Gründer von Prewave | (c) Prewave

Es nennt sich Quantified Resilience und soll zeigen, was Lieferkettenrisiken tatsächlich kosten. Das neue Portfolio des Wiener Startups adressiert die Risikolandschaft für globale Lieferketten, die sich seit Covid, der Chipknappheit sowie dem Krieg im Iran und in Russland verändert hat. Unternehmen haben in den vergangenen Jahren darauf reagiert und auf mehr Transparenz gesetzt, mehr Lieferanten überwacht und mehr Signale und Warnmeldungen verfolgt. Doch Einkaufsteams wollen nicht mehr Informationen, meint Co-Founder und seit Jänner alleiniger CEO Harald Nitschinger. „Sie wollen eine belastbare Entscheidungsgrundlage“, sagt er und bezieht sich auf eine Gartner-Studie aus 2026 mit dem Titel: „Market Overview for Supplier Risk Management Solutions.“ Teams, die ihre Zeit damit verbringen, schwer fassbare Risiken bei Sub-Tier-Lieferanten zu recherchieren und zu bewerten, hätten kaum Kapazitäten, um langfristige Resilienz aufzubauen.

Prewave: KI-Agenten übernehmen Recherche

Hier soll Quantified Resilience helfen, die globalen Risikodaten von Prewave mit den eigenen Daten eines Unternehmens zu verbinden, darunter Stücklisten, Lagerbestände, alternative Bezugsquellen und Umsatzzahlen. Spezialisierte KI-Agenten würden dann die Recherche übernehmen, Risiken priorisieren und deren mögliche finanzielle Auswirkungen auf das Unternehmen bewerten.

Ein Bestandteil des neuen KI-Portfolios heißt Prewave Respond und beinhaltet KI-Agenten, die Signale aus der gesamten Plattform bündeln und Risikosituationen danach ordnen, wie dringend Handlungsbedarf besteht. Risikomanager würden so auf einen Blick sehen, welche Situationen jetzt Aufmerksamkeit erfordern und welche warten können. Die Agenten lassen sich an die eigenen Prozesse und Prioritäten des jeweiligen Unternehmens anpassen.

Plattform zeigt Betroffenheit

„Die Bewertung einer Störung hat unser Risikoteam früher einen halben Tag gekostet, plus Abstimmung mit den Konzerneinkäufern, um die Auswirkungen auf die Lieferanten zu verifizieren“, erklärt Verena Rausch, Group Risk Manager bei der Vaillant Group, wie Prewave den Aufwand bei der Bewertung einzelner Störungen reduziert. „Beim Erdbeben von Kumamoto hat Prewave rund 50 aufgezeigte Lieferanten auf 11 eingegrenzt, die geprüft werden mussten, und einen unmittelbaren Produktionsstopp aufgezeigt. Das verkürzt den Zeitaufwand für jede Bewertung.“

Der Schlüssel zu dieser Priorisierung liege darin zu verstehen, was eine Störung für das Geschäft bedeutet. Die Prewave-Plattform kombiniert Informationen zu globalen Ereignissen, Lieferantenstandorten, Tier-n-Beziehungen und Rohstoffabhängigkeiten mit den eigenen Lieferketten- und ERP-Daten des Unternehmens. Sie zeige so, welche Lieferanten, Materialien oder Produkte tatsächlich betroffen sind.

Für Nitschinger ist Quantified Resilience der nächste Schritt im Umgang mit zunehmend komplexen Lieferkettenrisiken: „Unseren Kunden fehlt es nicht an Informationen. Im Gegenteil, sie werden mit Warnmeldungen, Ratings und Lieferanten-Updates überflutet. Wir geben ihnen jetzt Werkzeuge an die Hand, die diese Signale in eine konkrete Entscheidungsgrundlage verwandeln: Was verdient meine Aufmerksamkeit? Wo bin ich tatsächlich exponiert? Was steht finanziell auf dem Spiel? Und wo sollten wir Resilienz aufbauen, um die größte Wirkung zu erzielen? Quantified Resilience macht diese Zusammenhänge messbar und damit steuerbar.“

Resilienz von Kostenfaktor soll zur Investitionsentscheidung werden

Über die Priorisierung hinaus berechnet Prewave die finanziellen Auswirkungen einer Störung anhand von Daten wie Lagerbeständen, Stücklisten und Umsatz, heißt es. Damit soll die Resilienz von einem Kostenfaktor zu einer Investitionsentscheidung werden. Unternehmen könnten Ausgaben dorthin lenken, wo sie am meisten bewirken, und sie gegenüber Geschäftsführung und Vorstand mit belastbaren Zahlen untermauern.

Künftig will Prewave diesen Ansatz nutzen, um die Lieferketten seiner Kunden ganzheitlich und proaktiv zu optimieren. Prewave Optimise, ein weiteres Tool aus der „Quantified Resilience“-Strategie, das sich derzeit in der Beta-Phase befindet, soll zeigen, wo Absicherungen über das notwendige Maß hinausgehen und wo gefährliche Lücken bestehen. Ziel ist ein Lieferantennetzwerk, das Kosten und Resilienz entsprechend der individuellen Risikobereitschaft eines Unternehmens ausbalanciert.

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