Am Wochenende haben sich an 187 Orten weltweit über 25.000 Kreative zusammengesetzt und überlegt, diskutiert und gemeinsam Ideen für Lösungen der Herausforderungen hier auf der Erde und im Weltall entwickelt.Die NASA Space Apps Challenge fand das sechste Mal weltweit und zum dritten Mal auch in Wien statt, heuer wieder mit Neuerungen.
Kollaborationsfähigkeit ist keine angeborene Fähigkeit, sondern etwas, das jeder entwickeln kann … oder nicht. Obwohl fast alle Problemen aus einem Mangel an Kommunikation und Kooperation resutltieren, beschäftigen wir uns so wenig mit der Kultur der Kooperation. Damit ist nicht nur Teamarbeit gemeint, sondern noch mehr Interdisziplinarität und das Zusammenspiel von Diversität. Nur so können wir mit der permanenten Transformation mitspielen. Diese Dinge passieren nicht von alleine. Sie müssen irgendwo Platz kriegen und richtig gepflegt werden, damit sie wachsen können. Die NASA Space Apps Challenge ist gewissermaßen eine Sandkiste, in der jeder beitragen kann.
Wien als Vorreiter
Unter den 187 Locations leistet Wien eine Art Pionierarbeit. Das war schon einmal so: Obwohl das nur ganz wenige wissen, hat 1928 der in Wien lebende Noordung, lange bevor die NASA überhapt gegründet wurde, die erste Vision einer Weltraumstation und dem Reisen und der Kommunikation im Weltraum veröffentlicht. “Wir wollen Raum für solche Visionen schaffen und entwickeln dafür zum Basisprogramm der NASA Space Apps Challenge neue Formate, in welchen die technologische und die soziale Innovation Hand in Hand gehen,” erklärt Urska Starc-Peceny, Expertin in Kooperationsdesign und Koordinatorin von Space Apps in Wien. Wien wurde dafür auch im NASA Space Apps Challenge Mission Report 2016 erwähnt: “Letztes Jahr haben wir als erste Location weltweit zwei Neuankommlinge als Teilnehmer gehabt. Wir glauben an Integration durch Innovation und wollen sie fördern.” Heuer schon gab es eine Gruppe von zehn Neuankommlingen und insgesamt waren rund 100 Teilnehmer in verschiedenen Rollen aus 20 verschieden Nationen dabei. Zusätzlich haben auch virtuelle Teilnehmer mit Teams in Wien gearbeitet.
Die NASA hat heuer 28 Challenges veröffentlicht, die alle mit der Erde zu tun hatten. Die Idee dahinter ist, das Bewusstsein zu fördern, dass viele Weltraumtechnologien eigentlich das Leben hier auf der Erde unterstützen. Außerdem ging es darum, einen Aufruf zu starten, sich damit zu beschäftigen.
Die Challenge in Wien hat bis jetzt in einer universitären Umgebung stattgefunden, heuer waren zum ersten Mal die Österreichischen Lotterien Gastgeber. Das Studio 44 hat sich am Samstag in die sogenannte Sandkiste für Kollaboration verwandelt in der kleine Dronen herumgeflogen sind und immer wieder Personen einen Kopfstand machten. Die Teilnehmer und Mentoren mit unterschiedlichsten Profilen haben sich mit den Themen von Kollaborationsinnefizienz und biologischen Evolutionsdesign bis zur attraktiven Ausbildungsapp oder Energieeffizienzmit Solarpanelen beschäftigt. Dass die Ideen und ihre Erfinder in Österreich nicht alleine gelassen werden, zeigt neben der Kooperation mit dem FFG und der Wirtschaftsagentur Wien auch die Kooperation mit dem ESA Business Incubator Center in Graz. Die NASA und die ESA konkurieren nicht, denn Erde gehöre uns allen und sei in unserer gemeinsamen Verantwortung.
Die Zukunft sollten Kinder gestalten
Am Sonntag sind gleich in der Früh Kinder zwischen zehn und 14 Jahren in das Studio 44 gestürmt. Nach zwei Jahren Kinderworkshops mit dem Österreichischen Weltraumforum wurde heuer beschlossen, eine echte Junior Challenge abzuhalten. “Urska hat uns eingeladen, zusammen mit Olivia Haider vom Österreichischem Weltraumforum (ÖWF) das Konzept zu entwickeln”, sagt Anna Gawin von Da Vinci Lab. Sechs Aufgaben sind es letztendlich gewesen, bei denen sich die Kinder mit Weltraummüll und Leben im Weltall beschäftigt haben. Dafür haben sie verschiedene Roboter und Satelliten gebaut und gesteuert, Weltraumstationen entworfen und am Ende dem besonderen Gast Werner Gruber vom Planetarium Wien und dem Publikum präsentiert. Die Stimmung war einzigartig und die Kinder haben gestrahlt. Um die Zukunft brauchen wir uns keine Sorgen machen, wenn wir sie unsere Kinder gestalten lassen.
Alle sind Gewinner
Wenn wir uns alle um die Erde und das Universum kümmern würden, würden alle gewinnen. Mit diesem Spirit tragen auch alle bei der Challenge mit open source Lösungen bei. Die Jury unter Führung von Gernot Grömer, Präsident des ÖWF, in der auch Brutkasten-CEO Dejan Jovicevic saß, hat zwei Teams für das Finale ausgewählt: Das Team von 360° Flight Explorer, in dem Ales Nohel, Andreas Trawöger und Thomas Hascka das Konzept für In-flight edutainment in VR entwickelt haben und TERMinator, eine App, in der schwierige Begriffe spielerisch erklärt werden, entwickelt von Sara und Desiree Steininger. Die zwei Schwester haben mit Sympathie gleich auch die Nominierung in der “People’s Choice” Kategorie gewonnen.
Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.
“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”
“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.
Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken
Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.
Masse an Möglichkeiten
Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.
Ist Open Source immer die beste Lösung?
Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”
Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend
Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”
Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung
Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.
Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”
Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht
Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.
“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern
Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.
Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.
Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”
Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs
Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.
Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?
Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.
KI-Kompetenz als zentrales Thema
Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.
“Einfach einmal ausprobieren”
Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.
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