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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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29.10.2026

We Are Unicorns: Was österreichische KMU von Japan lernen können

Wie das Wiener Team von We Are Unicorns mit dem Future Radar und Partnern in Japan eine gemeinsame Sprache für Unternehmen auf zwei Kontinenten schafft – und warum ein japanischer Konzern, der seit 120 Jahren über Arbeit nachdenkt, genau darin eine Chance sieht.

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die Redaktion

29.10.2026

We Are Unicorns: Was österreichische KMU von Japan lernen können

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Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von August 2026 „Aufbrechen„ erschienen

An einem Mittwochabend in Yokohama treffen einander Gründerinnen und Gründer, Corporate-Innovator:innen, Studierende und Investor:innen im Tech Hub Yokohama; kein Panel, keine Preisverleihung, sondern ein offener Community-Abend unter dem Namen Yokohama Connect. Wenige Wochen später sitzt in einem Wiener Coworking-Space ein Bäckereichef neben einer Innovationsmanagerin und dem Vertreter eines Tourismusbetriebs – auch sie sprechen über die Zukunft ihrer Organisationen. Am Ende beider Abende steht dieselbe Frage: Wie zukunftsfähig sind wir wirklich?

Ein Werkzeug gegen die Ziellosigkeit

Österreich und Japan sind auf den ersten Blick weit voneinander entfernt. Bei näherer Betrachtung eint sie aber ein Muster: hohe Ingenieurskompetenz, eine dichte Landschaft aus kleinen und mittleren Unternehmen, starke Familienbetriebe, daneben große Konzerne und Städte, die vor ähnlichen Fragen stehen. Wer heute ein Unternehmen führt, hat selten Zeit für Buzzwords – gefragt sind Werkzeuge, die aus abstrakten Trends nächste Schritte machen; und eine Sprache, die über Ländergrenzen hinweg funktioniert.

Genau hier setzt das Wiener Unternehmen We Are Unicorns (WAU) an. Die Gründer:innen Marie-Therese Barth und Florian Moosbeckhofer arbeiten seit rund sieben Jahren mit Betrieben an Zukunftsthemen, zuvor gemeinsam in der Wirtschaftskammer Österreich. Ihre Beobachtung: Viele KMU stehen mehrfach unter Druck – steigende Kosten, Energiewende, Fachkräftemangel und Digitalisierung verändern die Rahmenbedingungen, während im Alltag oft Zeit, Orientierung und leistbare Unterstützung fehlen. WAU versteht sich deshalb als „Innovationsabteilung as a Service“, die komplexe Zukunftsthemen in verständliche Handlungsfelder übersetzt und Betriebe bis zur Umsetzung begleitet.

Yokohama ist die zweitgrößte Stadt Japans | (c) Antomattei

Ihr zentrales Werkzeug ist das Future Radar. Es ordnet Zukunftsfähigkeit entlang von fünf Feldern: Menschen, Organisation und Kultur; digitale Prozesse, Automatisierung und KI; Kunden, Vertrieb und Services; Geschäftsmodelle und Plattformen; Energie, Kosten und Nachhaltigkeit. Daraus werden 55 konkrete Chancen statt tausend Schlagworte, entstanden in Co-Creation-Workshops mit KMU aus ganz Österreich sowie Partnern aus Universitäten und Forschung. Ein eigens entwickelter KI-Assistent ordnet die Themen ein und leitet nächste Schritte ab, die Betriebe eigenständig umsetzen können. Er ersetzt keine unternehmerische Entscheidung, sondern versteht sich als Sparringpartner, der ins Tun bringt.

Kommt das Future Radar in Yokohama auf den Tisch, betrachten alle Beteiligten dieselben fünf Felder, dieselben Fragen, dieselbe Auswertung. Ein japanisches KMU, ein Startup aus dem Tech Hub Yokohama und ein österreichischer Mittelständler sehen auf einen Blick, wo sie stark sind und welche Schritte sich ableiten lassen. Der Mehrwert entsteht im Vergleich.

Von Wien nach Yokohama

Warum aber der Blick nach Japan? Weil sich dort ein Ökosystem entwickelt hat, das als Referenz dienen kann. Rund um CIC Tokyo, Japans größten Startup-Campus, hat sich unter dem Dach von Venture Café Japan eine offene Innovationscommunity etabliert: wöchentliche Thursday Gatherings, Formate wie Yokohama Connect, Tsukuba Connéct oder Nagoya Connect, dazu Partner wie der Tech Hub Yokohama, der als Soft-Landing-Punkt für internationale Startups und KMU konzipiert ist. Dazu kommt die städtische Ebene: Der Midterm Plan der Stadt Yokohama verankert Nachhaltigkeit als Ziel bis 2029. Physische Orte, Community-Programme und Stadtstrategie greifen ineinander.

Wer dort sitzt und warum diese Unternehmen nach Europa schauen, zeigt Qubitcore: Das Unternehmen mit Sitz in Yokohama entwickelt Hardware für Quantencomputing, hervorgegangen aus der Forschung am Okinawa Institute of Science and Technology (OIST). Es verbindet mehrere Quantenprozessoren auf Basis von Ionenfallen über Licht miteinander und arbeitet so an fehlertoleranten Rechnern, die über die Grenzen eines einzelnen Prozessors hinaus skalieren.

„Das Quanteninternet entfaltet seinen vollen Wert erst durch grenzüberschreitende Vernetzung. Gerade Europa verfügt über große Tiefe in der Quantenoptik und in der Ionenfallenforschung. Wir hoffen, dass der Tech Hub Yokohama zur Brücke zwischen Yokohama und europäischen Forschungseinrichtungen, Unternehmen und Investoren wird“, so Ryuta Watanuki, Gründer und CEO von Qubitcore.

Der Tech Hub Yokohama. | (c) TechHub Yokohama

Damit solche Verbindungen tatsächlich entstehen, braucht es Brückenbauer. Auf japanischer Seite übernimmt Marcel Rasinger mit genten LLC diese Rolle: Als Mitinitiator von Yokohama Connéct verbindet er lokale Unternehmen, Startups und städtische Organisationen mit internationalen Partnern. Auf österreichischer Seite strukturiert WAU die Zukunftsthemen heimischer Betriebe so, dass sie in den Dialog mit japanischen Partnern passen.

Die Stimme aus Tokio

Warum diese Übersetzungsarbeit nötig ist, weiß Kentaro Imai aus eigener Erfahrung – er verantwortet beim japanischen Konzern Kokuyo die Global Marketing Division im Global Workplace Business und ist dort Ansprechpartner für Europa und Nordamerika. Kokuyo beschäftigt sich seit mehr als 120 Jahren damit, wie Menschen arbeiten und lernen, und nutzt die eigenen Büros seit den 1960er-Jahren als Versuchsflächen. „Ideen lassen sich nicht einfach von einem Land in ein anderes kopieren“, sagt Imai, „sie müssen übersetzt werden, nicht nur sprachlich, sondern kulturell und organisatorisch.“ Erwartungen an Hierarchie, Entscheidungsfindung und Risiko unterschieden sich. Imai: „Brückenbauer helfen beiden Seiten zu verstehen, welche menschlichen Bedürfnisse universell sind und welche Annahmen lokal geprägt.“

Dass Zusammenarbeit über Kontinente hinweg dabei mehr braucht als Videocalls, ist für Imai keine Frage: „Digitale Technologie erlaubt Kommunikation über enorme Distanzen – aber Kommunikation allein erzeugt nicht automatisch Vertrauen, Zugehörigkeit oder Zusammenarbeit.“ Innovation beginne oft mit Beobachtung, informellen Gesprächen und unerwarteten Begegnungen. Kokuyo hat deshalb Teile seiner Konzernzentrale The Campus in Tokio-Shinagawa für die Nachbarschaft geöffnet, samt Park, Shop und Coffee Stand. „Der innovativste Raum ist nicht zwangsläufig der technisch fortschrittlichste. Es ist jener, in dem Menschen, die einander sonst nie treffen würden, beginnen, gemeinsam etwas zu denken und zu bauen“, so Imai. Was The Campus für Tokio ist, soll der Tech Hub Yokohama für europäische Partner werden.

Für Imai ist das der Punkt, an dem Werkzeug und Erfahrung zusammenfinden könnten: „We Are Unicorns und das Future Radar machen abstrakte Veränderungen für KMU verständlich und helfen dabei, von weiten Schlagworten zu konkreten Chancen zu kommen.“ Kokuyo wiederum bringe Erfahrung darin ein, wie Menschen arbeiten, lernen und physische Umgebungen nutzen. „Gemeinsam könnte das Future Radar eine Chance identifizieren, und wir könnten helfen, sie in konkrete Arbeitsweisen, Umgebungen und Pilotprojekte zu übersetzen“, sagt Imai.

Tiefe trifft Tempo

Was können beide Seiten voneinander lernen? Imai warnt vor Klischees, sieht aber komplementäre Stärken: Japanische Organisationen zeigten im besten Fall langfristige Verbindlichkeit, hohe Aufmerksamkeit für Qualität, kontinuierliche, schrittweise Verbesserung und Geduld beim Aufbau von Vertrauen; österreichische und europäische Ökosysteme brächten direkte Auseinandersetzung, schnelles Experimentieren, starke Zusammenarbeit zwischen KMU, Startups und Universitäten und eine größere Bereitschaft, Entscheidungen trotz verbleibender Unsicherheit zu treffen. Imai: „Der produktivste Austausch ist nicht Japan gegen Österreich; es ist die Kombination aus japanischer Tiefe und österreichischer Agilität.“

Für WAU heißt das: Österreich kann von der langfristigen Ökosystem-Architektur Japans lernen, vom Zusammenspiel aus Infrastruktur, Community-Programmen und städtischer Strategie. Japan wiederum profitiert von der pragmatischen KMU-Kultur in Europa, von Betrieben, die mit wenigen Ressourcen neue Technologien testen und in überschaubaren Schritten starten.

Zurück nach Yokohama, an jenen Mittwochabend im Tech Hub: Was dort als offener Community-Abend beginnt, endet im besten Fall mit einem Projekt, das ein Wiener Betrieb und ein japanisches Startup gemeinsam angehen. Das Future Radar liefert die gemeinsame Ausgangslage, die Brückenbauer den Zugang. Oder, wie Imai es formuliert: „Die Zukunft ist nichts, worauf wir warten. Sie ist etwas, das wir greifbar machen, gemeinsam testen und durch Neugier laufend verbessern.“

Über We Are Unicorns

We Are Unicorns (WAU) macht Zukunftsarbeit für österreichische KMU konkret, leistbar und umsetzbar. Das Wiener Unternehmen von Marie-Therese Barth und Florian Moosbeckhofer realisiert als „Innovationsabteilung as a Service“ auch Projekte für Regionen, Institutionen und Corporates. Zentraler Baustein ist das Future Radar mit 55 konkreten Chancen entlang von fünf Zukunftsfeldern, ergänzt um einen eigens entwickelten KI-Assistenten. Der Anspruch: Zukunft ohne Blabla.

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