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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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Bunt, warm, lebendig und offen: So beschreibt Instahelp seinen neuen Auftritt. Die 2015 gegründete Plattform für Online-Therapie und psychologische Beratung hat gemeinsam mit Studio Furore Logo, Typografie, Farbwelt, Fotografie und Illustration neu entwickelt. Entstanden ist laut Aussendung alles in Graz.

Der Auftritt soll laut Aussendung ein Gegenentwurf zur häufig cleanen und zurückhaltenden Ästhetik des Gesundheitsbereichs sein. Das in der Aussendung als „schnell“ beschriebene Logo rückt ein Kernattribut der Plattform ins Zentrum: den garantierten Erstkontakt mit Psycholog:innen binnen 24 Stunden.

Nino Groß, seit Jänner Head of Brand & Communications bei Instahelp, formulierte laut Aussendung den Markenauftrag, das Thema in die Mitte der Gesellschaft zu tragen.

Über sein Netzwerk kam er laut Aussendung mit Marie Pierer in Kontakt, Designerin und Mitgründerin von Studio Furore. brutkasten hat bei beiden nachgefragt, was Gründer:innen und Marketingverantwortliche aus dem Projekt lernen können.

1. Die Marke laufend hinterfragen

„Man sollte wohl nie damit aufhören, seine Marke kritisch zu betrachten. Auch, wenn man etwas Ikonisches geschaffen hat“, sagt Groß. Spätestens wenn Markenelemente nicht mehr praktikabel oder im Kontext des Zeitgeists nicht mehr zielführend seien, sei es an der Zeit, etwas zu verändern.

Bei Instahelp sei die Ausgangssituation ideal gewesen: ein starkes Fundament und zehnjähriges Bestehen. „Die Grundidee war von Beginn weg, auf dem Bestehenden aufzubauen und es in die Zukunft zu tragen“, so Groß. Die Marke solle Strahlkraft über den Health-Bereich hinaus bekommen.

„Sei mutig.“: Der neue Auftritt von Instahelp soll laut Aussendung nicht klinisch oder distanziert wirken, sondern nahbar und selbstbewusst | © Studio Furore / Instahelp

2. Mit den W-Fragen beginnen

Als erste Best Practice nennt Groß die strategische Annäherung mit den wichtigsten W-Fragen: „Wozu machen wir das, wo wollen wir damit hin, welche Ziele soll die Marke erreichen, die sie bislang noch nicht erreicht hat?“

Pierer beschreibt den Ausgangspunkt ihrer Arbeit so: „Am Anfang steht für uns immer die Frage: Was wollen wir eigentlich vermitteln, wen wollen wir erreichen und was sollen Menschen fühlen, wenn sie mit der Marke in Berührung kommen?“

Darauf aufbauend entwickle Studio Furore ein Konzept mit einer klaren Herleitung. Daraus entstehe Schritt für Schritt die Brand Identity, von Logo, Farben, Typografie und Bildwelt bis hin zu Layoutsystem, Gestaltungselementen und Tonalität. Ziel sei ein Aha-Moment, „bei dem man versteht, warum etwas genau so gestaltet ist“.

3. Innen- und Außenperspektive zusammenbringen

Groß steuerte das Projekt in Abstimmung mit der Geschäftsführung und entwickelte das markenstrategische Konzept. Eingebunden waren außerdem die internen Design-Verantwortlichen, die den bisherigen Markenauftritt verantwortet hatten, sowie der CTO.

Diesen Mix zählt Groß zu den Best Practices des Projekts. Es gehe darum, jene, die den Markenkern gebaut haben, mit jenen zusammenzubringen, die ihn weiterentwickeln werden. „Diesen Wissenstransfer braucht es.“ Ebenso wichtig sei, offen und ohne Tabus zu diskutieren, was bleiben darf und was gehen muss. „Greift man die gesamte Identität an, ist das ein schmaler Grat.“

Dass die Entscheidungen im Unternehmen schnell fielen, hat Groß nach eigenen Angaben beeindruckt. Die Marke habe in ihrer Erscheinungsform seit zehn Jahren bestanden. „Von daher ist das keine kleine Intervention, wenn man an die gesamte Identität geht.“

4. Bei der Agentursuche das eigene Netzwerk nutzen

„Wir haben mehrere Angebote eingeholt, das sollte man immer“, sagt Groß. Ausschlaggebend sei im Endeffekt der persönliche Kontakt gewesen. Er kenne die Köpfe hinter Studio Furore schon lange und habe von ihnen nie etwas gesehen, das ästhetisch und handwerklich nicht auf sehr hohem Niveau gewesen sei.

Bei einem Mittagessen mit Pierer und Fotograf Kurt Bauer, der für die Bildwelt verantwortlich zeichnete, sei ihm nach ein paar Sätzen klar gewesen: „Die spüren die Marke.“

Startups und kleineren Unternehmen rät Groß, nach Möglichkeit persönliche Kontakte anzuzapfen, also Personen mit Erfahrung und guten Drähten in die Kreativwirtschaft. „Das spart einerseits Zeit und schützt vor Leerläufen. Andererseits ist es enorm wichtig für die qualitative Einschätzung.“

Der neue Markenauftritt von Instahelp: Die Bildwelt stammt von Fotograf Kurt Bauer | © Studio Furore / Instahelp

5. Konventionen brechen, wenn sie dem Ziel im Weg stehen

Die neue Marke tritt bunt und warm statt klinisch auf. „Ich sehe das eigentlich weniger als Mut, sondern vielmehr als Notwendigkeit“, sagt Pierer dazu. Psychische Themen seien gesellschaftlich schon stark mit Schwere und Unsicherheit behaftet. „Wie soll man Hoffnung vermitteln oder ein Gefühl des Aufatmens schaffen, wenn die Gestaltung genau diese Schwere noch verstärkt?“

Verharmlosen dürfe man das Thema dadurch nicht. „Aber ernst zu nehmen bedeutet nicht automatisch, dass etwas klinisch, kühl oder schwer aussehen muss.“ Dabei müsse jedes Element eine klare Bedeutung haben. „Es geht nicht einfach darum, ein schönes Logo oder eine bestimmte Farbe zu wählen. Die Gestaltung muss in sich stimmig sein und eine Geschichte erzählen.“

Für Pierer hat das Projekt auch eine persönliche Seite. In der Aussendung schildert sie, nach der Geburt ihres ersten Kindes selbst schwierige psychische Phasen erlebt zu haben. „Wenn ich damals von einem Angebot wie Instahelp gewusst hätte, wäre mir der Weg zur Unterstützung mit Sicherheit leichter gefallen.“

6. Mit kleinem Budget: wenige Dinge richtig machen

Startups mit kleinem Budget rät Pierer, sich am Anfang klar darüber zu werden, wofür man steht und was man vermitteln möchte. „Man braucht nicht sofort ein riesiges Branding oder unzählige Gestaltungselemente. Man braucht ein gutes Konzept.“

Ein durchdachtes Logo, eine passende Farb- und Typografiewelt und eine konsistente Bildsprache könnten schon viel bewirken. Pierer rät davon ab, Trends oder andere Marken zu kopieren, nur weil sie gerade gut funktionieren. Man solle herausfinden, was einen selbst besonders macht, und das konsequent sichtbar machen.

Außerdem solle das Erscheinungsbild flexibel bleiben und mit dem Unternehmen wachsen können. „Eine gute Markenidentität muss nicht von Anfang an riesig sein. Sie muss vor allem eine klare Idee haben.“

Die neue Markenidentität von Instahelp ist laut Aussendung inzwischen vollständig ausgerollt. Die Plattform arbeitet nach eigenen Angaben mit mehr als 400 Psycholog:innen und hat bis dato rund 450.000 Beratungen durchgeführt.

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