29.08.2018

Braucht Österreich eine eigene KI-Forschung?

Gegenposition. Soll Österreich sich im Bereich künstliche Intelligenz auf die Anwenderseite konzentrieren? Oder ist die Entwicklung proprietärer Lösungen im Land bzw. in Europa wichtig? Repliken zu einem Interview mit Franz Dornig, Leiter des Cognitive Solutions-Bereichs von IBM Austria.
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Kräftner und Hirschbrich: Österreich braucht eigene KI-Forschung
(c) Celum / (c) Updatemi: Michael Johann Kräftner und Michael Hirschbrich mit einer Replik zu Aussagen des IBM-Managers Franz Dornig.

AI-Startup ist nicht gleich AI-Startup. Der Begriff künstliche Intelligenz wurde in den vergangenen Jahren zu einem der beliebtesten Buzzwords – nicht nur in der Startup-Szene. Fast jeder nutzt (angeblich) KI. Bloß: Die wenigsten arbeiten selber an proprietären Lösungen, also eigenen künstlichen Intelligenzen. Der überwiegende Großteil der Unternehmen, die von KI sprechen, ist auf der reinen Anwenderseite. Man nutzt APIs, vor allem der großen Player im Feld, etwa von Google, Salesforce, Amazon, Microsoft und IBM, die viel Geld in KI-Forschung investieren. Und klar: Es kann auch nicht jeder eine eigene Artificial Intelligence entwickeln.

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KI-Forschung: Kann Österreich „kaum mithalten“?

„Alarmierend ist allerdings, wenn Vertreter dieser dominierenden Konzerne uns explizit ‚raten‘, auf angewandte KI zu setzen, anstatt selbst KI-Fähigkeiten zu entwickeln“, sagt Michael Hirschbrich, Gründer und CEO des Startups Updatemi, das mit Apollo.ai an einer eigenen KI-Lösung arbeitet. Er spielt auf ein Interview an, das vor wenigen Tagen im brutkasten erschien. Dort sagte Franz Dornig, Leiter des Cognitive Solutions-Bereichs von IBM Austria, unter anderem, dass Österreich in der Entwicklung der KI-Kerntechnologie mit großen Nationen „kaum mithalten“ könne. Zugleich ortete er eine große Chance im Anwender-Bereich – Österreich habe sogar das Potenzial, hier weltweit zu führen.

Europäische Lösung für „wichtigstes Zukunftsfeld“

„Übersetzt: Wir sollten als Österreich keine Forschung im wichtigsten Zukunftsfeld AI machen und uns darauf fokussieren, IBM-Kunde zu sein“, kommentiert Hirschbrich. Auch Michael Johann Kräftner, Gründer und CEO von Celum, das ebenfalls an proprietären KI-Lösungen arbeitet, gibt sich mit den Aussagen Dornigs nicht zufrieden: „Sich lediglich auf die Anwendung zu konzentrieren würde bedeuten, dass man nicht nur das Thema sondern auch die Hoheit über alle Daten, die notwendig sind, abgibt“, sagt er. Dabei will er Österreich nicht isoliert betrachten. Vielmehr brauche es in der Grundlagenforschung eine europäische Lösung.

„Ich halte das für den genialsten Schachzug der wirtschaftlichen Weltgeschichte.“

Wohlstand in Gefahr?

Warum also die eigene KI-Forschung? Hirschbrich greift zu drastischen Worten: „Wenn wir die Forschung an Künstlicher Intelligenz aufgeben, verlieren wir in ein bis zwei Generationen unser Wohlstandsniveau“. Denn KI werde, so seine Überzeugung, zum Motor der Gesamtwirtschaft werden. Sie verändere die „DNA“ wirtschaftlichen Handelns. „Es ist egal ob wir KI im Bereich Business Intelligence, der Mobilität, Medizin, Sicherheit oder anderen Segmenten einsetzen, sie wird alle diese Bereiche dominieren. Das Besitzen von KI-IP (Anm.: geistiges Eigentum an KI) wird somit zur wichtigsten wirtschaftlichen Zukunftsfrage“, sagt der Gründer.

„Das Silicon Valley ist nicht unser Feind“

Dabei stellt Hirschbrich, der sein Unternehmen Updatemi selbst dort gegründet hat (weitere Standorte in Linz und Wien), klar: „Das Silicon Valley ist nicht unser Feind“. Die Champions dort seien Partner und Vorbilder. Google etwa habe „so ziemlich alles richtig gemacht“. Man habe ein florierendes Geschäftsmodell mit Daten entwickelt (v.a. Adwords in der Google Suche), die die Basis für „mächtige“ KI seien. „Ich halte das für den genialsten Schachzug der wirtschaftlichen Weltgeschichte. Ähnlich genial waren nur etwa die Erfindung einer Gemeinschaftswährung in der Qin-Dynastie (200 v Chr.), die Basis für unermessliches Wachstum war, oder etwa die Gründung der Standard Oil Company durch John D. Rockefeller, der damit den wesentlichen Antrieb der amerikanischen Wirtschaftsgeschichte schuf“, sagt Hirschbrich.

Archiv: Michael Hirschbrich im Video-Interview

Hoffen auf den „Lucky Punch“ in der KI-Forschung

Aber: „Nichts entbindet uns von unserer Verantwortung, selbst proprietäre KI-Champions zu werden“. Und hier habe Europa einen massiven Aufholbedarf. „Europa hat längst keine eigenen relevanten Betriebssysteme mehr, oder Technologieanbieter im Mobility-Bereich. Egal für welchen Markt wir heute eigene mobile Anwendungen entwickeln, ein Drittel unserer Umsätze wandert zu Apple oder Google“, sagt Hirschbrich. Celum-Gründer Kräftner ergänzt: „Österreich und Europa haben im Bereich KI, wie in fast allen anderen IKT Bereichen das Problem, dass es keine Leitbetriebe gibt. Man wird damit immer nachhinken und muss auf einen ‚Lucky Punch‘ in der KI-Forschung hoffen. Diesen kann man aber auch mit den im Vergleich geringen Budgets und kleineren Playern absolut schaffen“.

„Die Lösung liegt in Finanzierungsstrukturen, die ein unabhängiges AI-Ökosystem ermöglichen.“

Kleinere Player schnell an Unis anbinden

Dann käme es aber zum Problem, dass mangels Leitbetrieben im Erfolgsfall schnell ein amerikanischer oder bald ein asiatischer Player komme und sich das Unternehmen und die Technologie kaufe – „unter lautem Geklatsche der lokalen Szene“. Stattdessen müssten die verhältnismäßig kleineren Player schneller an die Unis angebunden werden und „nicht als KMU Feigenblatt in EU-Projekten verheizt werden“, so Kräftner. Und man müsse sich politisch, wie auch als Unternehmen etwas mehr pro-europäisch geben. „Es geht darum, eben zum Beispiel nicht unbedingt eine AI-Lösung bei einem großen US-Player zu kaufen, sondern zu schauen was es vergleichbares und – ja, eventuell riskanteres – in Europa gibt“.

„Jetzt erst recht!“

Kräftner resümiert: „Insgesamt liegt die Lösung in Finanzierungsstrukturen, die ein unabhängiges AI-Ökosystem ermöglichen, von der Grundlagenforschung, über die angewandte Forschung bis zum Exit aus eben dieser in größere Verbünde“. Und Michael Hirschbrich appelliert: „Europäische Politiker und CEOs, die diese Brisanz nicht verstanden haben, handeln fahrlässig. Das wird viel öffentliches und privates Geld brauchen, sehr viele Talente die diese europäische Challenge mit gewinnen wollen. Und vor allem braucht es, angesichts der Größe der Herausforderung, die Fähigkeit, die wir auch als Unternehmer beweisen müssen: Nämlich jenen, die uns täglich sagen, warum etwas nicht geht oder eh keinen Sinn hat, ein ‚Jetzt erst recht!‘ selbstbewusst zu entgegnen – gefolgt von beeindruckenden Taten“.

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Andreas Blumauer, bislang CEO von Semantic Web Company und nun SVP Growth bei Graphwise | (c) Graphwise
Andreas Blumauer | (c) Graphwise

Im Oktober 2024 fusionierte das Wiener Unternehmen Semantic Web Company (2004 von Andreas Blumauer und Martin Kaltenböck gegründet) mit Ontotext aus dem bulgarischen Sofia und wurde zu Graphwise. Blumauer, bis dato CEO von Semantic, wurde SVP Growth, Atanas Kiryakov, davor CEO von Ontotext, wurde Präsident. Details zum Deal wurden damals nicht genannt – brutkasten berichtete.

Nun hat das britische Private-Equity-Haus Oakley Capital die Mehrheit an Graphwise übernommen. Auch hier wurden die Höhe der Summe und der verkauften Anteile nicht aktiv kommuniziert, Gründer Blumauer erklärte dem brutkasten jedoch, dass man sich nun weltweit gesehen in den Top 3 – was die Evaluation von KI-Infrastrukturunternehmen betrifft – befände.

Graphwise: Ein Meilenstein in Bulgariens IT-Historie

„Durch den Merger hat die Firma eine besondere Konstellation mit Standorten bzw. Strukturen in Wien, Sofia und den USA geschaffen“, sagt Blumauer. „Die Bewertung basiert wesentlich auf dem ARR. Das heurige Jahr ist dabei zäher als die Jahre zuvor, dennoch ist es uns gelungen, uns im Markt zu behaupten und einen Multiple über dem 2026er Marktdurchschnitt zu erzielen. Daher liegt die Bewertung im neunstelligen Bereich und ist damit signifikant. Für Bulgarien bedeutet das sogar, dass es sich nun um die dritthöchste Bewertung eines IT-Unternehmens in der Geschichte des Landes handelt.“

Auf die Frage, wie es zu diesem Deal kam, war für Blumauer die Marktdynamik ganz entscheidend. „In den vergangenen zwei Jahren hat sich KI in Unternehmen zunehmend langsam in den operativen Einsatz entwickelt. Es gibt zwar immer wieder pointierte Erfolgsmeldungen, gleichzeitig besteht weiterhin Unsicherheit darüber, welche LLM-Ansätze sich tatsächlich durchsetzen werden. Gerade bei Multi-Agentic- und autonomen Systemen ist ein breiter Roll-out noch meilenweit entfernt“, erklärt er.

Kontakt über Messen in London

Umso wichtiger seien deswegen Referenzkunden, bei denen sich anhand konkreter Anwendungen demonstrieren lässt, wie KI vertrauenswürdiger und in bestehende Unternehmensstrukturen integriert werden kann. „Das lässt sich auch mit Company Rules verknüpfen: Ein wesentlicher Teil der Story ist die Frage, wie KI in Unternehmen kontrolliert und gleichzeitig hochskalierbar ausgerollt werden kann“, führt er aus. „Das hat auch Oakley erkannt und verstanden. Über Messen in London kam der Kontakt zustande, woraufhin unser Business genauer analysiert und das Potenzial erkannt wurde. Begleitet wurde die Entwicklung unter anderem von Deloitte, EY und Bain, die bestätigen konnten, dass Graphwise eine zentrale Rolle in diesem Umfeld spielen kann.“

Heute wird die Graphwise-Technologie von Banken und großen Pharmakonzernen in Europa eingesetzt, darunter beispielsweise Roche und weitere prominente Unternehmen in Österreich, die nicht genannt werden wollen: „Gleichzeitig gibt es gute Statements und Bewertungen aus dem Markt“, führt Blumauer weiter aus. „Mit der Entwicklung der Sprachmodelle und insbesondere GraphRAG (Anm.: Retrieval-Augmented Generation mit Graphen) stehen nach dem Merger sehr zentrale Komponenten zur Verfügung, um die nächste Entwicklungsstufe von KI in Unternehmen abzubilden. Das zeigt sich auch in unseren operativen Kennzahlen: Der ARR wächst organisch um rund 30 Prozent, bei inzwischen mehr als 200 Blue-Chip-Kunden. Damit verfügen wir über eine relevante Kundenbasis und konkrete Referenzen, die die technologische Positionierung und die Skalierbarkeit des Geschäftsmodells untermauern.“

Gründer bleiben im Management

Für den Founder ist der neue Eigentümer ein Investor mit einem langfristigen und klar auf Wertschöpfung ausgerichteten Ansatz: „Oakley, mit Gründer Peter Dubens, hat unter anderem in die Sigmund Freud Privat-Universität investiert und Dubens selbst war mehrfacher Startup-Gründer. Er hat sich immer wieder gefragt, warum sich klassische VCs teilweise so wenig mit den Gründern selbst auseinandersetzen. Für ihn geht es letztlich darum, Ideen zur Welt zu bringen und Unternehmen langfristig aufzubauen. Martin Kaltenböck und ich verstehen uns weiterhin klar als Gründer. Wir sind nach wie vor im Management-Board aktiv und bringen damit unsere Erfahrung und unsere ursprüngliche Gründerperspektive weiterhin unmittelbar in die Entwicklung des Unternehmens ein. Das ist ausdrücklich so gewünscht und Teil der langfristigen Konstellation.“

Oakley baut auf Graphwise auf

„Wir freuen uns sehr über diese neue Partnerschaft mit Oakley, da ihr Team sowohl unsere Technologie als auch unsere Ambitionen versteht. Oakley hat eine herausragende Erfolgsbilanz darin, gründergeführte Software-Unternehmen zu Unicorns zu machen. Mit Oakley als paneuropäischem Investor im Rücken sind wir besser denn je positioniert, um global als KI-Enabling-Plattform aufzutreten und Unternehmen dabei zu unterstützen, souveräne und vertrauenswürdige KI in großem Maßstab zu implementieren“, sagt Kiryakov.

KI-Souveränität im Fokus

In einer Zeit, in der Unternehmen zunehmend unabhängig von einzelnen großen Tech-Plattformen agieren wollen, gewinnt das Thema „KI-Souveränität“ an Bedeutung. Der Einstieg von Oakley als paneuropäischer Investor sei deswegen ein starkes Signal für den europäischen Technologie-Standort und stärke die Rolle von Graphwise als unabhängige KI-Plattform.

„Der Wert von Künstlicher Intelligenz hängt direkt von der Qualität und Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Large Language Models (LLMs) sind extrem leistungsfähig bei der Sprachverarbeitung, haben aber entscheidende Schwächen: Sie neigen zu faktischen Fehlern („Halluzinationen“) und können oft nicht nachvollziehbar erklären, wie sie zu einem Ergebnis gekommen sind“, liest man in der Aussendung.

Graphwise mit Rückgrat

Graphwise löst dieses Problem durch den Aufbau eines sogenannten „Semantic Backbone“ (semantisches Rückgrat) in Form eines Knowledge Graphs. Diese Wissensgraphen verknüpfen isolierte Unternehmensdaten, geben ihnen Kontext und stellen großen KI-Modellen eine Faktenbasis zur Verfügung. Das Ergebnis: Die KI soll nicht mehr halluzinieren, Ergebnisse würden revisionssicher und die Token-Kosten drastisch sinken, so der Claim. Dies sei besonders in regulierten und datenintensiven Branchen wie Finanzdienstleistungen, im Gesundheitswesen (Life Sciences) und im öffentlichen Sektor unverzichtbar.

Dubens, Gründer und Managing Partner von Oakley Capital, dazu: „KI verändert die Art und Weise, wie jede Organisation arbeitet. Das macht vertrauenswürdige, gut verwaltete Daten heute wichtiger denn je.“

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