18.04.2016

Mario Herger: „Österreich ist Nörgelweltmeister“

Buchautor Mario Herger kennt das Silicon Valley wie kein anderer. Seit über 15 Jahren lebt der Österreicher mehr im Silicon Valley, als anderswo. Dabei hat er festgestellt, wieso man hierzulande dem Silicon-Valley-Spirit so sehr hinterher hinkt: die Menschen im Valley sind nicht klüger, als die Menschen in Österreich - aber sie haben eine ganz andere Einstellung. Im Interview mit dem Brutkasten erklärt Herger, wieso Österreich ein Land der "intellektuellen Masturbierer" ist und woran wir bei unserer Einstellung zum Leben und Arbeiten arbeiten müssen.
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Das Silicon Valley Mindset - VC-Verhalten im Corona-Lockdown
fotolia / Michael Kvakin

Mario Herger ist Autor des Buches „Das Silicon-Valley-Mindset“ und organisiert Touren für Unternehmer durch das Silicon Valley. In den letzten Jahren hatte er genügend Zeit, die essentiellen Unterschiede zwischen dem Valley und Österreich auszumachen. Eine Feststellung springe dabei relativ schnell ins Auge: „Es ist schon auffallend, dass über 15 deutsche Unternehmen vor Ort eine Zweigstelle haben, sogar drei Schweizer Firmen. Österreich ist nicht vor Ort“, stellt er im Interview mit dem Brutkasten fest.

Dabei haben Innovationen, die im Valley entstehen durchaus auch österreichische Wurzeln. „Wir haben hierzulande alle Möglichkeiten – und auch die nötige IT“, meint Herger. „Wir müssen uns auf die digitale Zukunft viel mehr vorbereiten“, meint er. Österreich muss aufwachen: Das betrifft die Infrastruktur wie auch die Mobilität. Man müsse auch aufpassen, dass man sich nicht von der „Grantler-mentalität“ beeinflussen lässt.

Selbstfahrende Autos

„Thema selbstfahrende Autos: Das Auto als Maschine reagiert so viel schneller als der Mensch. 90 Prozent der Unfälle werden heutzutage durch menschliche Fehler verursacht. Allein in der USA könnten selbstfahrende Autos 30.000 weniger Verkehrstote bedeuten“, klärt Herger auf. Klar, die Risiken solle man nicht vernachlässigen – andererseits dürfe man sich auch keinesfalls vor dieser bahnbrechenden Innovation von vornherein verschließen. Etwas, was in Österreich oft üblich ist.

„So ein scheiß!“

Herger, der vor über 14 Jahren ins Silicon Valley gezogen ist, kennt das gut. „Wir sind Nörgelweltmeister!“, meint er mit einem Augenzwinkern. In Österreich jammern die Menschen gerne, wie schlecht es ihnen geht, dabei gehe es ihnen super gut. „Wir müssen schnellstmöglich lernen, nicht auf jede neue Idee ’so ein Scheißdreck!‘ zu antworten“, meint er. „Hätte uns jemand vor zehn Jahren gesagt, dass es eine Plattform gibt, auf der man Nachrichten mit nur 140 Zeichen verschicken soll, hätte jeder den Kopf geschüttelt. Heute hat diese Plattform namens Twitter einen Börsenwert von 12 Milliarden Dollar und hunderte Millionen Benutzer.“

Umdenken

Statt jede Idee zu zerlegen und zu hinterfragen, wieso sie nicht funktionieren kann, solle man seinen Standpunkt lieber neu überdenken. „Ich verstehe es zwar nicht, aber erklär es mir doch!“, sei die weitaus bessere Antwort auf neue Ideen. Leicht habe sich auch Herger damit nicht getan. Auch er musste das schmerzhaft lernen, wie er im Gespräch mit dem Brutkasten erzählt. Denn nach einem halben Jahr im Valley, habe ihm eine persische Kollegin an den Kopf geknallt: „Du gehörst nicht hierher- du hast das falsche Mindset“- und Herger damit sehr gekränkt: „Was bildet die sich ein? Ich bin ja ein Doktor!“ Kurz darauf habe schließlich bei ihm der Umdenkprozess angefangen und Herger begonnen, zu reflektieren.

Intellektuelle Masturbierer

„Wir haben wirklich auch in Österreich alle Voraussetzungen: Gut ausgebildete Leute, die Lebensqualität ist top – und dann stehen wir uns selbst im Weg. Wir müssen selbst wenn wir hinfallen weiter machen“, meint Herger. „Wir sind die intellektuellen Masturbierer, anstatt, dass wir praktisch anpacken!“

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(c) AM: Buchautor Mario Herger spricht mit Brutkasten-Chefredakteurin Theresa Sophie Breitsching

Herger hat aber auch gute Neuigkeiten: Jeder kann sich ändern. Dafür muss man anfangen, an seiner inneren Einstellung zu arbeiten. Und wenn Österreich bei disruptiven Technologien vorne mitmischen will – darf man nicht mehr allzu lange zuwarten.

Der Change of Mindset muss laut Herger schon im Kindesalter starten. Noch vor wenigen Jahren war es selbstverständlich, sein Leben lang in ein und demselben Job zu bleiben. Oftmals war man 45 Jahre lang im selben Unternehmen. Heute ist das anders. Viele entscheiden sich dafür, Freelancer zu sein. Andere klagen darüber, dass sie keinen Job finden. Dabei gibt es die Jobs einfach nicht mehr. Herger ist davon überzeugt, dass wir für ein System ausgebildet wurden, dass so nicht mehr funktioniert. Heutzutage müsse man Schulkindern die Fähigkeit vermitteln, eigene Jobs schaffen zu können, nicht wie man sich besonders gut in einer Postion einfinden kann.

Chance ergreifen

Elon Musk, Mark Zuckerberg – sie werden von den Medien weltweit als Überflieger dargestellt. Dabei sollte man eines nicht vergessen: „Bis zu 60.000 Deutsche und Österreicher arbeiten in Schlüsselpositionen in den einflussreichsten Unternehmen im Valley- und bestimmen diese mit“, weiß Herger. Sein Tipp? „Wir sollten uns immer wieder vor Augen führen, keine Angst vorm Scheitern zu haben. Nicht zuerst die Gefahr zu sehen, sondern die Chance!“

Am Ende weiß Herger, dass es vielleicht an Wien selbst liegt, wieso wir nicht längst dem Silicon Valley Spirit hinterher jagen: „Wien ist einfach zu schön und zu perfekt für Innovationen – man glaubt in dieser Stadt, dass es eh nichts zu verbessern gibt. Dabei gibt es bei uns genug Probleme anzupacken und für uns auch die Verpflichtung unsere Stärken und Erfahrungen in die Welt hinauszutragen.“

Mario Herger: „Das Silicon-Valley-Mindset“

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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