19.06.2023

Olivenbäume auf der Blockchain: Shermin Voshmgir über neue Projekte & das Landleben in Portugal

Ihr Buch "Token Economy" ging dieses Jahr in die dritte Auflage. Außerdem verrät Shermin Voshmgir im brutkasten-Gespräch ihr aktuelles Blockchain-Projekt für digitale Nachhaltigkeitsnachweise.
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Die Wirtschaftsinformatikerin Shermin Voshmgir vor ihrem Haus in Portugal © Voshmgir
Die Wirtschaftsinformatikerin Shermin Voshmgir vor ihrem Haus in Portugal © Voshmgir

Wer Shermin Voshmgir googelt, kommt um den Begriff “Tokenisierung” nicht herum. Doch nach wie vor klingt dieser Begriff aus der Welt der Blockchains für viele eher kryptisch. Mit ihrem Buch “Token Economy” möchte Voshmgir dies ändern und die Welt rund um Tokens, Blockchain und Web3 erklären. Jüngst hat sie die dritte Auflage ihres Buches veröffentlicht.

Dass sich seit der Erstauflage 2019 einiges in der Branche verändert hat, erkennt man auch daran, dass die neueste Version aufgrund des Umfangs in drei Teile aufgeteilt wurde. Im brutkasten-Gespräch erzählt Shermin Voshmgir vom Bücher schreiben, dem Landleben in Portugal und von ihrem neuesten Blockchain-Projekt: Der „Data Driven Farm“.

Die drei Teile der dritten Auflage ‚Token Economy‘: ‚Money, NFTs & DeFi‘, ‚DAOs & Purpose Driven Tokens‘ und ‚Web3 Infrastructure‘

Was ist ein Token?

Tokens setzt man häufig mit der Kryptobranche oder dem Web3 in Verbindung. So auch Shermin Voshmgir. Ihrer Meinung nach sind Tokens die Hauptanwendung von Blockchain-Netzwerken und “der nächsten Generation Internet”, dem Web3. “Was in der ersten und zweiten Generation des Internets die Webseiten waren, das sind heute die Tokens. Und Tokens können alle möglichen Rechte repräsentieren”, meint Voshmgir. Es gehe also nicht nur um das Repräsentieren von Geld oder Vermögenswerten – wie ein Großteil der Menschen anscheinend annimmt – sondern auch um identitätsbezogene Daten oder Stimmrechte.

Digitale Zertifikate, die beispielsweise Aktien repräsentieren, sind allerdings nichts Neues. “Das Neue ist, dass ich diese digitalen Zertifikate jetzt auf einer öffentlichen Infrastruktur verwalten kann. Das führt zu sehr viel mehr Effizienz im Finanzsystem und macht das System auch viel transparenter”, meint Voshmgir. Die Wirtschaftsinformatikerin fokussiert sich aber nicht nur auf das Finanzsystem. 

Ihrer Meinung nach sind vor allem die nicht fungiblen Token (NFTs) – also jene Tokens, die einzigartige Eigenschaften haben – die spannendste Anwendung in der neuen Tokenökonomie. Dabei gebe es nicht nur die allseits bekannten Kunst-Tokens, sondern auch Daten-Tokens im Energiebereich, wie beispielsweise Kilowattstunden-Tokens. Die jeweiligen Informationen werden dann über die Blockchain dezentral verwaltet.

Blockchain und portugiesisches Landleben

Shermin Voshmgir lebt seit der Corona-Pandemie in Portugal. Dort hat sie ein Stück Land gekauft und arbeitet, gemeinsam mit ihrem Partner Tom Fürstner von der RDDL Foundation, an einem Blockchain–Projekt unter dem vorläufigen Namen „Data Driven Farm“. 

2020 sorgte die ehemalige Direktorin des Instituts für Kryptoökonomie der Wirtschaftsuniversität Wien für Aufsehen, nachdem Plagiatsvorwürfe zu ihrer Doktorarbeit aus dem Jahr 2001 aufkamen. Nach ihren Stationen in Wien und Berlin (u.a. als Gründerin des Blockchainhubs Berlin) zog es die Wirtschaftsinformatikerin nach Portugal. 

Dabei ist sie nicht die einzige Vertreterin der Blockchain-Branche, die in dem südeuropäischen Land eine neue Heimat gefunden hat. Sie selbst habe schon immer vom Leben auf dem Land geträumt. Dass so viele Krypto-Leute das Leben in Portugal wählen, könne sie ebenfalls verstehen. Schließlich sei Portugal ein wunderschönes Land, in dem ständig die Sonne scheint. 

Was jedoch nicht außer Acht zu lassen ist, sind die steuerlichen Erleichterungen, die das Land auf der iberischen Halbinsel bietet. Portugal versucht bereits seit Jahren, sich zu einem Anziehungspunkt für die Tech-Industrie zu entwickeln. Vor allem die Krypto-Branche ist dafür bekannt, dass sie diesen Anreizen folgte. Da Voshmgir auf einer Farm abseits der Großstädte lebt, bekomme sie von dem Zuzug in Lissabon und Co. allerdings kaum etwas mit.

Olivenhain auf Shermin Voshmgirs Farm in Elvas, Portugal

Digitale Nachhaltigkeitsnachweise für Olivenbauern

Im Rahmen der „Data Driven Farm“ suchen Voshmgir und Fürstner nach Wegen, wie man Tokenisierung für digitale Nachhaltigkeitsnachweise einsetzen kann. Beispielhaft verweist Voshmgir auf ESG-Tokens, die nachweisen, dass ein bestimmter Baum auf ihrer Farm (weiterhin) steht und nicht gefällt wurde. Sie erklärt:

„Auf Basis von wissenschaftlichen Werten kann man versuchen einzuschätzen, inwieweit die Art oder das Alter eines Baumes zu Bindung von CO2 beiträgt. Auf meinem Stück Land stehen viele alte Olivenbäume. Hierzu kann man errechnen, inwieweit einer dieser alten Olivenbäume zum Erhalt der lokalen Biodiversität, Wasserbindung und in letzter Folge zur CO2-Bindung im Boden beiträgt.“

Viele ihrer Nachbarn hätten ihr empfohlen, die alten Bäume zu fällen, um mit neuen jungen Olivenbäume später mehr Ertrag zu erhalten – für Voshmgir der ökologische Wahnsinn. Schließlich müsse man junge Bäume über mehrere Jahre gut bewässern, bevor sie ertragsreich sind, während die alten Bäume mit ihren tiefen Wurzeln nur wenig Bewässerung benötigen. Voshmgir suchte also nach einem finanziellen Anreiz für die lokalen Landwirte, „damit sie diesen ökologischen Wahnsinn – der gängige Praxis zu sein scheint – nicht betreiben“.

Sämtliche wissenschaftlichen Daten, die im Zusammenhang mit dem Baum stehen, können in Form von digitalen Nachweisen der Baum Wallet zugewiesen werden. Die Forscherin schlägt vor, dass man dies beispielsweise „Proof of Tree“, „Proof of Biodiversity Protection“, „Proof of Water Retention“ oder „Proof of CO2 Capture“ nennen kann: „Je nachdem könnte man dann entsprechend viele tokenisierte ESG-Zertifikate ausschütten, die unterschiedliche Aspekte wie Biodiversität, CO2-Bindung, Wasserbindung und andere Bodenqualitätswerte berücksichtigen.“

Schnittstelle von Web3, Sensortechnologie, Ökologie & AI

Die Kritik am globalen Zertifikatenhandel sieht Voshmgir als berechtigt. Schließlich passiere hier viel Greenwashing und Korruption. An die grundsätzliche Idee des Systems glaubt sie aber dennoch – es müsse nur verbessert werden. „Wir versuchen mit unserem Projekt einen Prototypen zu bauen, mit dem genauere tokenisierte Nachhaltigkeitsnachweise geliefert werden können, die auf einer Web3-Infrastruktur öffentlich einsehbar sind“, meint sie.

Voshmgir und Fürstner experimentieren mit der Kombination aus Biodiversity-Token, Water-Retention-Token, CO2-Token usw. und arbeiten damit an der Schnittstelle von Web3, Sensortechnologie, Ökologie und AI (Artificial Intelligence). Mit Blick in die Zukunft erklärt Voshmgir: „Das langfristige Ziel ist es, herauszufinden, wie wir den Bauern und Bäuerinnen zusätzliche Einkommensquellen über diese digitalen Nachhaltigkeitszertifikate ermöglichen können.“

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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

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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.

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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

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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.“

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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.“

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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.“

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Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


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