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27.01.2025

FOLGE 5 | NACHLESE

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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✨ AI Kontextualisierung

„No Hype KI“ wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red 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.

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Die Münchner Banking- und Investmentplattform Scalable Capital verwaltet mittlerweile über 60 Milliarden Euro an Kundenvermögen. Seit Anfang Oktober hat das Unternehmen eine offizielle Bankniederlassung in Wien, damit können österreichische Kund:innen erstmals steuereinfach investieren. Das bedeutet: Scalable führt die Kapitalertragsteuer (KESt) auf Gewinne, Dividenden und Zinsen automatisch an das Finanzamt ab, Anleger:innen müssen ihre Kapitalerträge also nicht mehr selbst in der Steuererklärung angeben. Co-Founder und Co-CEO Erik Podzuweit war zum Start in Wien. brutkasten traf ihn zum Gespräch über die Expansionspläne, den Mitbewerb und seine Vision vom „Finanzcoach in der Tasche“.

brutkasten: Scalable Capital war in Österreich schon länger aktiv, seit Anfang Oktober gibt es eine Bankniederlassung in Wien. Warum gerade jetzt?

Erik Podzuweit: Wir sind als App auf den Systemen einer anderen Bank gestartet und haben in den letzten Jahren unsere gesamte technische Infrastruktur selbst entwickelt und vertikalisiert: mit eigenem Kernbankensystem, eigenem Market Making über einen Handelsplatz, den wir gemeinsam mit der Börse Hannover betreiben, sowie eigener Konto- und Depotführung. Diese Plattform können wir jetzt nutzen, um viel schneller und flexibler in andere Länder wie Österreich zu gehen.

Man konnte schon vor Jahren als Österreicher Kunde werden, aber nicht steuereinfach. Dafür mussten wir zwei Dinge tun: eine offizielle Bankniederlassung gründen, wie wir es auch vor kurzem in Italien getan haben, und die Steuersoftware entweder einkaufen oder selbst bauen. Für Österreich haben wir sie selbst gebaut. Dank moderner KI-Anwendungen geht das heute extrem effizient im eigenen Haus. Das waren die letzten Schritte zu einem massentauglichen Produkt in Österreich. Jetzt bauen wir das lokale Team weiter aus und fahren das Marketing hoch. Ab Mitte Oktober werden wir in ganz Österreich mit Werbung deutlich präsenter sein. Und es kommen weitere Produkte: im November Festgeld und später ein Kreditangebot.

Wie wollt ihr in die breite Masse gehen? Anbieter wie Bitpanda setzen stark auf Sportsponsoring.

Wir setzen sehr stark auf Außenwerbung, parallel spielen wir die ganze Klaviatur des Online-Marketings. Sportsponsoring machen wir nur in kleinem Umfang, da gibt es viele Streuverluste. Und wir sind in einem zyklischen Markt: Bei volatilen Börsen muss man das Marketing zurückfahren können. Bei Krypto hat man das gesehen, da ist das Handelsvolumen eingebrochen, und es war schwer, aus mehrjährigen Verträgen wieder rauszukommen.

Welche Zielgruppe sprecht ihr in Österreich an?

Vor ein paar Jahren waren wir viel nischiger. Unsere klassische Kundschaft waren die sogenannten Smart Busy Professionals: Menschen, die noch nicht zwangsläufig reich sind, aber gut ausgebildet, mit gutem Einkommen, oft städtisch, die in der Wirtschaft oder als Programmierer arbeiten. Bei einer klassischen Bank fallen diese Kundinnen und Kunden oft durchs Raster: Sie passen noch nicht ins Private Banking, sind aber auch keine Retailkunden, denen man irgendeinen Fonds verkauft. Mit der Zeit werden sie immer attraktiver. Heute gehen wir eine viel breitere Masse an. Neben dem Investieren haben wir mit Tagesgeld und Festgeld auch den Bereich Sparen. 2,6 Prozent Zinsen versteht jeder. Damit gewinnt man auch Kunden, die wenig Risiko wollen oder in Rente sind, und zwar von klassischen Banken. Die Smart Busy Professionals kommen eher von anderen Online-Banken zu uns.

Wer ist euer direkter Mitbewerber?

Mit Bitpanda sehen wir wenig Überschneidung. Wir haben ein Kryptoangebot, Bitpanda hat ein Aktienangebot, aber das sind zwei getrennte Welten. Dann schon eher alle Banken. Wenn man aber auf Preis, Zins, Gebühren und das Nutzererlebnis schaut, sind die klassischen Banken keine direkte Konkurrenz für uns. Der direkteste Mitbewerber ist Trade Republic. Aber es gibt Unterschiede im Preismodell und bei den Zinsen. Unser Zins ist etwas besser. Wir liegen bei 2,6 Prozent versus 2,5 Prozent.

Warum braucht es ein lokales Team in Wien, wenn Geldanlage ein globales Geschäft ist?

Wenn ein österreichischer Kunde eine Tesla-Aktie kauft, ist das dieselbe Aktie wie für einen italienischen Kunden. Aber im Kundengeschäft braucht man lokale Präsenz. Auch BlackRock hat ein Büro in Wien und eins in Mailand, man kann Europa nicht allein aus New York steuern, und wir nicht allein aus München. Die regionalen Unterschiede liegen vor allem auf der Steuerseite. Jetzt fangen auch einzelne Staaten der EU an, gezielte steuerliche Anreize und Zuschüsse zum Investieren zu geben. In Deutschland kommt das Altersvorsorgedepot, in Österreich wird das Zukunftsdepot diskutiert. Da muss man die Entscheidungen nah verfolgen und ein lokales Produkt bauen. Sobald das Zukunftsdepot kommt, werden wir es maßgeschneidert in Österreich anbieten.

Welche Ziele habt ihr euch für Österreich gesetzt?

Der österreichische Markt ist zwar kleiner als der deutsche, aber die durchschnittlichen Depotgrößen sind hier sogar etwas höher. Ziel ist es, in den nächsten Jahren ein Kundenvolumen von zehn bis zwanzig Milliarden Euro in Österreich aufzubauen. Aktuell liegen wir bei über 60 Milliarden auf der gesamten Plattform. In vier bis sechs Jahren soll die Hälfte des Kundenstamms von außerhalb Deutschlands kommen. Dabei sind wir klar auf Europa fokussiert, eine Expansion darüber hinaus planen wir nicht.

Ihr habt Agentic Investing eingeführt. Was ist die Idee, und wer nutzt das?

Wir haben zwei Schnittstellen geöffnet – technisch nennt sich die eine CLI (Command Line Interface) und die andere MCP (Model Context Protocol). Über die erste kann ein Kunde seine eigene KI-Anwendung anschließen. Über die MCP-Schnittstelle können auch Leute ohne Programmierkenntnisse in wenigen Minuten beispielsweise ChatGPT oder Claude mit ihrem Scalable-Konto verknüpfen. Man stellt die Freiheitsgrade ein: Im Read-Only-Modus sieht und analysiert der Agent das Portfolio, erstellt Charts oder aggregiert Newsfeeds. Wer möchte, kann ihn aber auch bis zum Ausführen von Trades und Trading-Strategien freischalten. Geblockt ist aus Sicherheitsgründen jede Zahlung, es kann nie Geld abfließen. Das Feature ist vor ein paar Wochen gestartet, die ersten 20.000 Agenten sind täglich aktiv. Noch nutzt es eher die technologieaffine Kundschaft, vor allem für Portfolioanalysen, manche fahren aber bereits aktive Strategien.

Und die Zukunft?

Ich erwarte nicht, dass jeder Kunde komplexe Trading-Strategien umsetzt, das macht für die meisten auch gar keinen Sinn. Die Vision ist eine Welt, in der jeder einen persönlichen Agenten hat. Der sagt nicht nur, dein Konto bei Bank XY hat zu wenig Zinsen, sondern eröffnet direkt ein Konto und Depot bei Scalable. Man sagt: “Ich habe zehn Euro im Monat übrig und möchte mit mittlerem Risiko anlegen” und der Agent sucht die passenden ETFs heraus und setzt einen Sparplan auf. Der Anspruch ist dabei nicht die zusätzliche Rendite, sondern dass der Zugang zum Kapitalmarkt einfacher wird. 80 Prozent der Menschen haben noch nie investiert. Ein Finanzcoach in der Tasche, der auch aktiv werden kann, das ist die Zukunft der Geldanlage. Das kommt nicht von heute auf morgen, aber in den nächsten Jahren. Private Geldanlage ist im Aufwind, Anbieter wie wir senken Hürden und Gebühren, und jetzt kommt KI dazu. Das ist ein ideales Zusammenspiel.

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