17.08.2023

Neues AWS Build-Programm für Early-Stage-Startups

Amazon Web Services startet ein globales Programm, um frühphasige Startups zu unterstützen. Bewerbungen sind offen.
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AWS Build-Programm
(c) AWS - Das AWS build-Programm möchte Unternehmen in einer frühen Phase ihrer Cloud-Reise unterstützen.

Amazon Web Services kündigte den Start von AWS Build an, einem neuen globalen Programm, das Unternehmer in einer frühen Phase ihrer Cloud-Aktivität bei der Entwicklung, Verfeinerung und Einführung ihrer innovativen Anwendungen unterstützen soll.

AWS Build-Programm: Zehn Wochen Anleitung

Im Laufe von zehn Wochen soll eine Kohorte von bis zu 500 Startup-Gründern aus der ganzen Welt geschäftliche und technische Anleitung erhalten, um die Flexibilität und Skalierbarkeit des AWS-Technologieangebots bestmöglich zu nutzen und ihre „Minimum Viable Products“ (MVP) zu starten.

Startups sollen zudem technische Grundlagen lernen, um fortschrittliche Cloud-Technologien in ihre Anwendungen einzubinden, von Analysen und Serverless bis hin zu Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen.

Das Programm möchte Gründern auch dabei helfen, strategische Entscheidungen in Bezug auf die Produktentwicklung, die Monetarisierung ihrer Idee, die Suche nach und den Einsatz von Beta-Kunden und anderen relevanten Themen zu treffen, um ihre Produkte erfolgreich zu starten. Bewerbungen für das Programm werden bis zum 22. September 2023 entgegengenommen.

„Neue Generation von Startups unterstützen“

„AWS Build wurde entwickelt, um Gründer in den frühesten Stadien ihrer Startup-Reise zu unterstützen und ihnen dabei zu helfen, ihre Ideen in innovative Produkte umzusetzen“, sagt Howard Wright, Vice President und Global Head of Startups bei AWS. „Unser Ziel ist es, eine neue Generation von Startups zu unterstützen, die die Leistung der AWS-Cloud auf neue Weise nutzen, und ihnen dabei zu helfen, die richtigen Grundlagen zu schaffen, damit sie bereit für die Skalierung sind.“

Der Lehrplan von AWS Build wird vollständig online und weitgehend im Selbststudium angeboten. Jede Woche finden virtuelle Live-Veranstaltungen statt, darunter technische Sprechstunden mit AWS-Lösungsarchitekten, geschäftsorientierte „Ask Me Anything“-Sitzungen mit Risikokapitalgebern und Branchenführern sowie Peer-to-Peer-Networking-Veranstaltungen.

AWS Build-Programm auf Englisch

Das Programm läuft vom 9. Oktober bis zum 15. Dezember und wird in englischer Sprache stattfinden. Um, wie es heißt, am meisten von AWS Build profitieren zu können, müssen Startups einen funktionierenden Prototyp und einen technischen Leiter in ihrem Team haben.

„Zu lernen, wie man die frühen Phasen der Produktentwicklung meistert, ist das A und O beim Aufbau eines skalierbaren Unternehmens“, betont Amanda Herson, Partnerin bei Founder Collective. „AWS Build ermöglicht es Gründern, das tiefe technische Fachwissen von AWS frühzeitig zu nutzen, um stärkere MVPs auf den Markt zu bringen, die von Grund auf effizient und kostengünstig aufgebaut sind – Schlüsselelemente, die Investoren wie uns anziehen.“

Gründer, die für das Programm ausgewählt werden, erhalten außerdem bis zu 2.000 US-Dollar an AWS-Guthaben, um ihre Produkte und Services in der Cloud zu entwickeln.

Bewerbungen global möglich

Startups aus der ganzen Welt können sich für die Teilnahme bewerben. Gründer, die sich in der Vergangenheit für eines der AWS-Beschleunigerprogramme beworben haben, aber zu früh dran waren, um sich anzumelden, werden automatisch zur Teilnahme an AWS Build eingeladen. Nach Abschluss des Programms werden die Gründer eingeladen, der AWS Build-Community beizutreten, einem globalen virtuellen Netzwerk von Gleichgesinnten und technischen Experten, das sie für eine kontinuierliche Zusammenarbeit und Beratung bei der Skalierung nutzen können.

Um sich für das AWS Build-Programm zu bewerben, müssen alle Bewerber AWS Activate beitreten, dem Startup-Hub von AWS, wo sie Zugriff auf Self-Service-Inhalte zu geschäftlichen und technischen Themen haben. Darin wird eine Vielzahl von zielgerichteten Themen abgedeckt, von der Mittelbeschaffung und rechtlichen Beratung bis hin zu technischer Dokumentation zur Lösungsarchitektur und aktuellen Themen wie generative KI. Darüber hinaus können die Antragsteller weitere Kreditpakete von bis zu 100.000 US-Dollar beantragen.

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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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