07.09.2020

not less but better: Höhle der Löwen-Deal mit beiden Investoren geplatzt

Nach Verhandlungen und einer Einigung vor laufender Kamera mussten die Entwickler der Trainingsapp not less but better feststellen, dass es im Gespräch mit den beiden Löwen, Nico Rosberg und Carsten Maschmeyer, unterschiedliche strategische Auffassungen gab, wie es mit dem Startup weitergeht. Nachdem der Deal platzte, erzählen die Gründer, wie sie sich nun finanzieren, warum Abo-Modelle trotz ihrer Fülle weiterhin sinnvoll sind und warum es möglich ist, Handy-Sucht am Handy zu bekämpfen.
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(c) nlbb - Das not less but better-Gründungsteam möchte einen gesünderen Umgang mit dem Smartphone in einer gehetzten Gesellschaft etablieren.

Es ist so eine Sache mit der Smartphone-Nutzung. Experten streichen heraus, dass es zwischen der Sucht und der Gewohnheit (Habitus) Unterschiede gibt und nur ein kleiner Teil der Gesellschaft tatsächlich stark abhängig ist von dem kleinen Supercomputer in der Hosentasche. Nichtsdestotrotz kommt eine Studie aus 2017 drauf, dass Österreicher bereits damals mehr als drei Stunden am Tag mit dem Handy interagieren. Mittlerweile soll diese Zahl auf über vier Stunden angewachsen sein, wie das not less but better-Gründerteam in der TV-Show “Die Höhle der Löwen” mitteilte. Christina Roitzheim, Selcuk Aciner und Marius Rackwitz möchten daher mit ihrer App Usern einen sorgsameren Umgang mit dem Smartphone ermöglichen.

“Always on my mind”

Auch wenn es nicht immer eine Sucht im klassischen Sinne zu sein scheint, die “always on“-Mentalität hat sich nicht nur im privatem Leben durchgesetzt. Die ständige Verfügbarkeit, die oft darin gipfelt auch im Urlaub seinem “Taschenbüro” einen Besuch abzustatten, um schnell mal “die Mails zu checken”, kann zu Dauerstress führen, der in gesundheitliche Probleme gleiten kann.

Handy überall mittendrin und nicht nur dabei

Doch auch abseits des Arbeitsalltags spielt die Smartphonenutzung eine große Rolle. Chats mit Freunden, Social Media, das FOMO-Phänomen und der immer stärker werdende Video-Content tragen ihres dazu bei, dass User ihr Handy kaum aus der Hand legen können. Ein Mitgrund, warum die Gründer der App “not less but better”, das tun, was sie tun.

Gründerin hatte Schwierigkeiten präsent zu sein

Christina Roitzheim hatte selbst mit extensiver Handynutzung zu kämpfen, wie sie erklärt. Die Gründerin hat früher in Shanghai gelebt und dort einen “durchdigitalisierten” Alltag erfahren. Das ging nicht spurlos an ihr vorbei: Sie fühlte sich zunehmend rastlos, gestresst und hatte Schwierigkeiten, präsent zu sein. Nach ein paar Monaten stellte sie schockiert fest, dass sie statt auf die Menschen, die Stadt und die Kultur um sie herum, die meiste Zeit auf ihr Smartphone geschaut hatte.

(C) nlbb – Auch Co-Founderin Christina Roitzheim litt unter extremer Handynutzung.

Auch Selcuk Aciner hatte mit ähnlichen Problemen zu kämpfen. Als frischer Gründer eines damaligen Startups kamen viele Herausforderungen, vor denen er sich immer wieder in sein Handy flüchtete: “Wir probierten alles aus, um unsere ungesunden Gewohnheiten in den Griff zu kriegen. Aber nichts schien nachhaltig zu helfen. Wir sprachen mit vielen Menschen, und ihnen ging es ähnlich. Also nahmen wir es selbst in die Hand. Und haben uns in Berlin getroffen, über Lösungen ausgetauscht. Später lernte wir Marius kennen und ‘not less but better’ war geboren.

Mit dem Auftritt in der Startup-Show sollte der nächste Schritt gemacht werden. Es sah auch gut aus, doch leider wurde aus dem erhofften und hart verhandelten Deal aus der “Höhle der Löwen” – 150.000 Euro für 20 Prozent mit Carsten Maschmeyer und Nico Rosberg – nichts.

Zu hohe Differenzen mit Höhle der Löwen-Investoren

“Im Anschluss an die Aufzeichnung haben wir im engen Austausch gelernt, dass die Löwen und wir unterschiedliche Pläne für die strategische Ausrichtung des Unternehmens haben. Wir haben uns freundschaftlich und gemeinsam entschieden, das Investment nicht zu machen”, erklärt Aciner, der darauf hinweist, dass das Startup dennoch einige große Schritte getan hat.

Neues Design für not less but better

Die bisherige App not less but better erhält ein neues Design und weitere Kurse, die dazu dienen sollen, einen gesünderen Umgang mit dem Smartphone zu lernen. Darunter etwa der “Social Media”-Bereich. Auch das Team konnte um Psychologen, Designer und Entwickler erweitert werden.

Fundraising ab Herbst

Aktuell finanziert sich not less but better unter anderem mit dem Exist-Gründerstipendium, das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) und dem Europäischen Sozialfonds kommt. Im Herbst startet das Startup ein Fundraising für eine Pre-Seed-Runde.

Warteliste für Trainings-App

“Wir stehen kurz vor dem Launch auf dem deutschsprachigen Markt. Die Warteliste für unsere Trainings-App wächst täglich, und wir können es kaum abwarten, endlich zu starten. Wir freuen uns, bereits so viel Zuspruch für unsere Arbeit und zum Beispiel den Gesundheitspreis der Techniker Krankenkasse und des Handelsblatts erhalten zu haben. Das sind starke Signale des Marktes, die die Relevanz unseres Themas zeigen, und dass wir uns auf dem richtigen Weg befinden.

Achtsamkeit als Leitfaden zu einem gesünderen Tech-Umgang

Dieser richtige Weg oder besser gesagt die Überlegungen zu diesem Thema haben schon länger den Begriff “Achtsamkeit” entstehen lassen, der stellvertretend für einen bewussten Umgang mit Technologien wie dem Smartphone oder Internet steht.

Eine Fähigkeit der Zukunft

Für Aciner bedeutet diese Einstellung im Hier und Jetzt präsent sein. Er sagt: “Achtsamkeit erlaubt uns, bewusster zu handeln, in dem sie uns ein Fenster zwischen Trigger und Reaktion schenkt, in der wir uns für oder gegen eine Handlung entscheiden können. Mit unserem Smartphone haben wir die Welt in der Hosentasche und Zugang zu einer Fülle an Wissen, Menschen und Aktionen. Das ist erstmal ganz wunderbar.”

“Gleichzeitig macht es uns die fortschreitend handliche Technologie, die sich mehr und mehr nahtlos in unseren Alltag einbettet, immer schwieriger, ‘im Moment’ zu sein. Da dieser Trend sich nur noch verstärkt, indem Technologie in Zukunft noch invasiver und in unseren Alltag “blended” sein wird, ist digitale Achtsamkeit die Fähigkeit der Zukunft”, so der Gründer

Apps wie Rattenfänger aus Hameln

Für die Gründer steht fest, dass Technologie von Dingen ablenken kann, die uns wichtig sind. Apps etwa seien derart designt, dass man möglichst immer noch mehr Zeit in ihnen verbringen möchte, so das Gründer-Team.

(C) nlbb – Trainingseinheiten und gezielte Fragen sollen zum Nachdenken beim Umgang mit dem Smartphone sorgen.

“Unsere Aufmerksamkeit wird monetarisiert. Damit erreichen Profit-getriebene Unternehmen ihre Ziele, unsere eigenen bleiben dabei auf der Strecke – sofern es nicht dein Ziel ist, drei Stunden täglich auf Instagram zu scrollen”, sagt Aciner: “So, wie wir aktuell das Smartphone nutzen, entmenschlicht es uns. Darunter leiden unser Körper, wie etwa beim ‘Handydaumen’ oder bei und Nackenproblemen, unsere Psyche – Depression, Angst, Schlafprobleme – und unsere Beziehungen.”

Digitales ist Achstamkeit-feindlich

Spannend ist, dass die Gründer das “Digitale” als sehr Achtsamkeits-feindliche Umgebung wahrnehmen. Sie sprechen von Schnelllebigkeit, “fast content”, kurzen Aufmerksamkeitsspannen und Bewertung (Likes) auf sozialen Medien, die immer mehr Oberhand gewinnen.

Smartphone als engster Verbündeter

“Es wird immer ungewohnter, auch mal kurz inne zu halten. Das führt zu Problemen auf gesellschaftlicher Ebene wie Radikalisierung, und kann persönlich zu einer starken Belastung für psychische Gesundheit werden. Unser Smartphone ist unser engster Verbündeter zur schnellen Befriedigung unserer Bedürfnisse. Diese erfolgt oft aber nur kurzfristig und oberflächlich”, so Aciner weiter, “Gleichzeitig ist Technologie aus unserem Leben nicht mehr wegzudenken. Das hat uns spätestens die Corona-Krise gezeigt. Deshalb muss eine neue Lösung her.”

Feuer mit Feuer bekämpfen macht Sinn?

Bei diesen Aussagen scheint es umso verwunderlicher, dass die Gründer für das Smartphoneproblem eine Smartphone-Applikation anbieten. Bei der Argumentation, warum das Sinn macht, verweisen die Founder auf den Unterschied zum “digitalen detox”, den Rosberg in den Sendung eingeworfen und mit ihnen verglichen hat. Christina Roitzheim, Selcuk Aciner und Marius Rackwitz grenzen sich klar davon ab.

Detox nur eine kurzfristige Lösung

“Wir halten nicht viel von ‘digital detox’. Das kann einmalig eine schöne Möglichkeit sein, sich für das Thema zu sensibilisieren. Langfristig sehen wir darin aber keine praktikable und nachhaltig wirksame Lösung für unser Problem mit der Handy-Nutzung. ‘Digital detox’ sagt nämlich Folgendes: Verbringe einfacher weniger Zeit am Handy. Aber das funktioniert langfristig nicht. Denn dafür ist es nicht gemacht. Schon von der Ernährung wissen wir, dass Verzicht nur kurzfristige Erfolge verspricht. Bis der Jojo-Effekt einsetzt und wir wieder in unsere alten, unerwünschten Verhaltensmuster fallen”, erklärt Aciner.

Nicht untergehen, am Besten im Wasser lernen

Es geht ihnen vielmehr um die Gesunde Handy-Nutzung, die sie vorantreiben wollen. Und dazu braucht man ein Handy: “Gesunde Smartphone-Nutzung ist eine Fähigkeit, die man erlernen kann. Und das geht am besten mit dem Gerät in der Hand in der potenziell problematischen Situation. Es ist vergleichbar mit Schwimmen lernen. Trockenübungen sind schön und gut. Um aber nicht unterzugehen, wenn es darauf ankommt, muss Schwimmen im Wasser gelernt werden. So ist es auch beim Smartphone”, betonen die Gründer und weisen darauf hin, dass man das Smartphone nicht dämonisieren sollte.

not less but better als mobile Intervention

“Mit not less but better haben wir eine mobile Intervention für problematische Smartphone-Nutzung entwickelt. Der Zugang zur Unterstützung im Bereich der mentalen Gesundheit ist schwer genug. Das App-Format hilft uns dabei, unsere Lösung auf die Bildschirme von vielen Menschen zu bringen”, erklären sie.

Abo-Modell

Dies passiert mit einem Abo-Modell, welchem einer der TV-Investoren aus der Show kritisch gegenüber stand. Koflers Meinung nach gebe es mit Streaming-Diensten bereits genug Dinge, die Menschen abonnieren könnten; eine App würde sich da schwer tun.

Nichtsdestotrotz sehen die drei Entrepreneure Abo-Modelle für Nutzer als bereits etablierte Wege, um digitale Inhalte zu konsumieren: “User abonnieren digitale Inhalte dann, wenn sie den Wert der Inhalte als hoch wahrnehmen. Unsere Inhalte helfen gesunde Smartphone-Gewohnheiten zu etablieren, sind wissenschaftlich validiert, einfach zu nutzen und werden stetig um neue Kurse erweitert. Wir glauben, dass wir damit einen hohen Wert für unsere Zielgruppe schaffen”, führt Aciner aus.

Die nächsten Ziele von not less but better beinhalten den Fokus auf zwei Punkte: Weitere Kurse für alle Lebenslagen mit dem Smartphone entwickeln, wie etwa Video Bingewatching, Nachrichtenkonsum, Beziehungen oder Online Dating.

“Außerdem werden wir in der App weitere Tools zur Verfügung stellen, um unsere Nutzerdabei zu unterstützen, ihren Trainingserfolg zu steigern. Gehen wir einen Schritt zurück, dann kombinieren wir verhaltenstherapeutische Methoden und digitale Technologien, um Menschen dabei zu helfen nachhaltig gesunde Gewohnheiten zu entwickeln”, sagt Aciner: “Für die Smartphone-Nutzung kriegen wir das bereits hin, das ist belegt. Langfristig möchten wir unseren Ansatz in weitere Trainingsprogramme für verhaltensbedingte Herausforderungen übersetzen, die von der Gesundheitsindustrie vernachlässigt werden und für die es noch keine adäquate Lösung gibt.”

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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

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.

“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.

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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”

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

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