11.10.2021

Neuer aws-Gründerfonds-Chef Haimberger: “Will Schwerpunkt auf Umwelttechnologien setzen”

Interview: Christoph Haimberger folgt Ralf Kunzmann im ersten Führungswechsel in der Geschichte des staatlichen aws Gründerfonds.
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Christoph Haimberger ist Chef des aws Gründerfonds © Wolfgang Lehner
Dr. Christoph Haimberger, Geschäftsführer des aws Gründerfonds © Wolfgang Lehner

Die staatliche Finanzierungsbank Austria Wirtschaftsservice investiert mit dem aws Gründerfonds bereits seit den frühen Tagen der österreichischen Startup-Szene in Jungunternehmen. Nach acht Jahren kam es nun erstmals zu einem Führungswechsel: Mit Christoph Haimberger folgt auf Ralf Kunzmann ein erfahrener Startup-Investor, der bereits bei der Finanzierung der ersten Startup-Gründer-Generation Österreichs dabei war. Im Interview mit dem brutkasten erzählt er, was er sich für den Gründerfonds vorgenommen hat.

Der aws Gründerfonds begleitet die Startup-Szene in Österreich schon seit sehr frühen Tagen, als die Szene noch sehr klein war. Wie hast du die Entstehung und Entwicklung damals wahrgenommen und welche Rolle hatte der aws Gründerfonds darin?

Christoph Haimberger: Die Gründerszene wie wir sie heute kennen, hat sich eigentlich schon Ende der 1990er-Jahre gebildet. Das war auch die Zeit, in der ich in den VC-Bereich eingestiegen bin. In den 90ern sind auch die ersten Fonds aufgekommen, die der Nährboden für die Serial Entrepreneurs waren. Michael Altrichter oder Oliver Holle haben ihr Geld ja in der Assetklasse verdient. Sie sind dann vor ungefähr 10 Jahren als Investoren in die Szene gekommen, aber als Gründer eigentlich schon vor 20 Jahren. Ich war damals Analyst bei einem Fonds und kenne viele dieser Gründer, weil ich sie damals finanziert habe. Dieser Nährboden, der Ende der 1990er-Jahre aufgekommen ist, ist für Österreich ganz entscheidend. Es hat sich dann eine andere Gründerkultur in Österreich entwickelt und auch die Finanzierungsbranche hat sich sehr professionalisiert. Der aws Gründerfonds ist mit 38 Beteiligungen einer der aktivsten Player hier.

Wie bist du in der Startup- bzw. Investoren-Szene gelandet?

Ich bin Ende der 1990er- Jahre in die Venture-Branche eingestiegen und war acht Jahre bei einer VC/Private-Equity-Gruppe. Dann war ich zehn Jahre bei 3TS Capital Partner und damit einer der ersten Investoren bei Oliver Holle, bei Speedinvest I. Auch den aws Gründerfonds kenne ich deshalb schon seit Beginn und habe unter anderem drei Co-Investments mit dem Gründerfonds gemacht. Der aws Gründerfonds war also immer fixer und wichtiger Teil der österreichischen Szene.

Die Exits die in der Frühzeit die Startup- und Investoren-Szene in Österreich geformt haben, haben auch dazu geführt, dass wir relativ spät Unicorns hatten, weil nie genug Geld in Startups fließen konnte, um sie so groß werden zu lassen. Siehst du das auch so?

Gleichzeitig haben wir jetzt auch Unicorns, weil die Finanzierungsrunden grundsätzlich größer geworden sind. Die großen Runden kommen meist aus den USA und die Verbindung zwischen europäischem und amerikanischem Venture-Markt hat sich verbessert. Es gibt jetzt auch schon bestehende Strukturen und Netzwerke – vor 20 Jahren ist man als Gründer in den USA gelandet und kannte kaum jemanden. Jetzt ist das anders. Wir haben ein Netzwerk mit mehr als 230 internationalen Co-Investorinnen und Investoren für unsere Portfoliounternehmen. Zusätzlich bauen wir hier in Österreich den Nährboden mit und für stabile Gründer-Teams. Diese später zu verlagern ist nicht mehr so einfach. Das sieht man jetzt auch bei den Unicorns, dass sie trotz internationaler Finanzierung und internationaler Ausrichtung in Österreich eine sehr starke Präsenz haben. Kritischer ist es, wenn man in der frühen Phase keine Finanzierungsform anbieten kann. In einer frühen Phase kann man ein Unternehmen noch leicht komplett verlagern. Bei 50 bis 100 Mitarbeitern, geht das nicht mehr so leicht. Alleine im aws Gründerfonds-Portfolio haben wir über 1100 Arbeitsplätze.

Startups in Österreich müssen in der Regel internationalisieren, da der Heimatmarkt irgendwann zu klein wird. Insofern ist es natürlich sinnvoll, ab einem bestimmten Punkt internationale Investoren an Bord zu holen. Was hältst du vom Investitionskontrollgesetz?

Das Investitionskontrollgesetz muss man in Transaktionsprozessen berücksichtigen. Wenn man früh darauf hinweist, was wir bei allen Transaktionen machen, kann man das auch berücksichtigen. Für Exits ist das sicher nicht erleichternd, aber ein gutes Unternehmen findet seinen Käufer. Das Gesetz verzögert und man muss sich eine eigene Expertise dazu aufbauen. Deshalb ist es umso wichtiger, dass man lokale Investoren mit an Bord hat, weil ein ausländischer Investor, der vielleicht zum ersten Mal damit konfrontiert ist, nicht so gut darauf vorbereitet ist.

Ich nehme an, ausländische Investoren überrascht das mitunter?

Ja, aber da gibt es einige Dinge, die wir straffen könnten.

Welche Rolle spielen Exits für den aws Gründerfonds, der ja Steuergeld investiert?

Dadurch, dass wir ein normaler Investmentfonds sind haben Exits dieselbe Bedeutung wie für jeden Fonds. Wir müssen unsere Renditen erwirtschaften wie jeder privatwirtschaftliche Fonds. Ob wir diese Renditen dann dem Steuerzahler geben oder einem ausländischen Finanzinvestor, spielt ja für das Geschäftsmodell keine Rolle. Der Return in der Assetklasse kommt über die Exits.

Wie ist der Return beim aws Gründerfonds?

Wir sind im zweistelligen Renditenbereich, wir haben also eine sehr gute financial performance.

Wann ist der Exit-Moment für den aws Gründerfonds?

Ein Vorteil ist sicher, dass wir einen langen Atem haben. Hier unterscheiden wir uns von klassischen VC-Fonds. Der Exit-Zeitpunkt ist einerseits, wenn die Zielrendite erreicht ist und andererseits wenn die Gründer es wünschen, weil der Gesellschafterkreis mit der nächsten Finanzierung anders aufgestellt wird.

Wie sieht die Investmentstrategie aus und wie wirst du sie gestalten?

Wir steigen in der Phase Late-Seed/Series A ein, der erste Market Proof sollte also schon erfolgt sein. Wir sind sehr branchenübergreifend, wobei wir schon einen Fokus auf Digitalisierung und Technologien, die zur Globalisierung beitragen, haben. Es geht um Wachstum und es gibt Technologien, mit denen man schneller wachsen kann. Ich will auf jeden Fall einen stärkeren Schwerpunkt auf Umwelttechnologien setzen. Rund um den Green Deal verändern sich in Europa gerade Strukturen für die kommenden 20 bis 30 Jahre. Immer wo Strukturen aufgebrochen werden, eröffnen sich große Chancen für Startups. Hier ist Österreich sehr gut positioniert. Das grüne Silicon Valley haben wir hier, weil wir als Europäer einen anderen Zugang zu Nachhaltigkeit haben und damit auch die Kundinnen und Kunden für diesen Bereich. In Österreich kann man außerdem die Dynamik eines kleinen Landes bei neuen Produkten nutzen.

Wie intensiv wird diese Ausrichtung auf grüne Technologien? Werdet ihr für eure Investments auch ESG-Kriterien anlegen?

ESG-Reporting gehört auf jeden Fall dazu. Wieweit man dann CO2-Reduzierung in die Kriterien aufnimmt, ist noch eine Frage der richtigen Werkzeuge, die sich erst formieren. Jetzt kennen wir zwar das Ziel, aber wir wissen nicht, wie wir die KPIs auf dem Weg zum Ziel genau messen. Genau dort liegt auch eine große Chance für Startups. Wenn es die ersten guten Instrumente gibt, sind wir sicher unter den ersten, die diese Instrumente einsetzen.

Würdet ihr noch in Startups investieren, die strengen ESG-Kriterien nicht entsprechen?

Es liegt in der Natur der Sache, dass Startups mit dem von uns gesuchten Skalierungspotenzial meist auch den ESG-Kriterien entsprechen. Skalierbarkeit kommt mit Technologie und Technologie ist meist CO2-arm.

Was hast du dir für deine Zeit beim aws Gründerfonds noch vorgenommen?

Wir werden weiterhin eine starke Co-Investment-Strategie leben. Wir wollen dabei verstärkt Corporate Venture Capital Partner ansprechen. Das ist aus meiner Sicht ein sehr guter Weg, um neue Ideen in die Industrie hineinzubringen. Zusätzlich kommen institutionelle Investoren wieder stärker in die Assetklasse zurück, die wir als Co-Investoren abholen. Ohne uns tun sich diese Player anfangs etwas schwer, da es ein ganz anderes Investment-Skillset benötigt, dass wir im Team aufgebaut haben. Und das Betongeld hat ein immer stärkeres Interesse. Die tun sich etwas schwer, da es ein ganz anderes Investment-Skillset ist. Aber wir haben auch aus diesem Bereich verstärkt Anfragen zum Co-Investieren.

Bis du mit dem Dealflow in Österreich zufrieden?

Ja, sehr. Wir haben heuer bereits ein Neuinvestment gemacht und sind zuversichtlich, in den kommenden Wochen weitere abschließen zu können.

Christoph Haimberger

Christoph Haimberger (48) promovierte an der Wirtschaftsuniversität Wien und spezialisierte sich auf die Bereiche Investment Banking & Capital Markets sowie Umweltmanagement. Er war langjähriger Investment Director bei der international tätigen 3TS Capital Partners und Venture Partner bei der von der Raiffeisen Bank International gegründeten Elevator Ventures. Dabei konnte er umfassende Erfahrungen im Bereich Venture Capital und Private Equity aufbauen.

In den vergangenen vier Jahren war Haimberger als Geschäftsführer der Investment Boutique Umweltkapital tätig und hat dabei junge Unternehmen aus den Branchen Technologie, Energie und Fintech bei ihrem Wachstum unterstützt. Mit der Marktgeschäftsführung beim aws Gründerfonds übernimmt Haimberger auch die Marktgeschäftsführung des aws Mittelstandsfonds.

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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.
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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

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.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
27.01.2025

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.
27.01.2025

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

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.

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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.”

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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.”

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