16.05.2025
DISKUSSION

PeaceTech Conference: Wie wir Künstliche Intelligenz demokratisieren können

Diversität, Open Source, Regulierungen: Im Rahmen der PeaceTech Conference stellten sich Expert:innen großen Fragen rund um Künstliche Intelligenz. Was muss passieren, damit die digitale Welt gerechter wird?
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Speaker Manuel Mofidian (Mitte) und Speakerin Merve Taner auf der PeaceTech Conference
Speaker Manuel Mofidian (Mitte) und Speakerin Merve Taner auf der PeaceTech Conference | Foto: PeaceTech Hub / Isabella Steinhoff

Dass Künstliche Intelligenz unsere Entscheidungen spiegelt, kann auch zum Problem werden. Wurden früher eher Männer eingestellt? Die KI hat es gelernt – und macht es genauso. Wurden im Krankenhaus vor allem weiße Menschen behandelt? Die KI übernimmt das – und übersieht Unterschiede bei der Diagnostik. Wurde nie bedacht, was gehörlose Menschen brauchen? Auch die KI weiß es nicht – ihr fehlen die Daten.

Wie inklusiv KI am Ende sein kann, hängt von jenen ab, die sie programmieren. Auch Regulierungen helfen da nur bedingt. Was es wirklich braucht, haben Expert:innen auf der PeaceTech Conference des Wiener PeaceTech Hub im Rahmen der ViennaUp in Wien diskutiert. Mit dabei waren unter anderem Strategie-Expertin Jacqueline Kressner, Legal Counsel Merve Taner und Rechtsexperte Manuel Mofidian. Ein Überblick.

Marginalisierte Gruppen einbeziehen

Es ist ein altbekanntes Problem: die Verzerrung in KI-Systemen, die oft auf unausgewogenen oder historisch voreingenommenen Datensätzen basiert. Man denke an diagnostische Tools, die bei dunkleren Hauttönen weniger genau sind, oder Rekrutierungswerkzeuge, die Frauen benachteiligen. Oft bemerken nicht einmal Profis diese Verzerrungen.

Ein Lösungsansatz kann sein, marginalisierte Gruppen in den Entwicklungsprozess einzubeziehen – nicht nur als Zielgruppe, sondern aktiv als Entwickler:innen, Designer:innen oder Unternehmer:innen. Wer unterschiedliche Lebensrealitäten abbilden möchte, muss sie im gesamten Prozess mitnehmen, nicht erst in der Testphase.

Open Source als erster Ansatz

Das wiederum wirft eine andere Frage auf: Wie verteilt sich der Zugang zu Ressourcen? Auf einer globalen Skala haben viele Menschen noch gar keine ausreichende Internetverbindung, um die neuen Tools zu nutzen. Und selbst wenn diese besteht: Ob und wie KI angenommen wird, hängt nach wie vor mit soziodemografischen Faktoren zusammen, also etwa Alter oder Bildung. „Für die, die zurückgelassen werden, wird das massive Konsequenzen haben“, sagt Jacqueline Kressner, Strategieberaterin und Gründerin mit Fokus auf FemTech, KI und internationale Expansion.

Open Source kann hier helfen, möglichst viele unterschiedliche Menschen an Bord zu holen. Alle können beitragen, der Prozess wird transparent – und Wissen weltweit zugänglich. Das schafft demokratischere Bedingungen für Entwicklung und Nutzung. „Closed Source ist eine Blackbox. Wir wissen einfach nicht, wo die Daten herkommen“, sagt Kressner. Und wer nicht weiß, woher die Daten kommen, kann auch nicht beurteilen, ob das Ergebnis verzerrt ist.

Alle sind mitverantwortlich

Es liegt an allen, das zu ändern – Entwickler:innen, Unternehmen, Regulierungsbehörden, Nutzer:innen und der Zivilgesellschaft. Darin sind sich die Diskussionsteilnehmer:innen einig. Unternehmen sollten vielfältige Teams aufbauen, ethische Standards über Gesetze hinaus ernst nehmen und Transparenz fördern. „Gesetz und Ethik sind zwei verschiedene Dinge“, sagt Merve Taner, Legal Counsel für Produkt- und KI-Fragen bei der Erste Bank und Sparkasse. Heißt: Gesetze erlauben möglicherweise Umstände, die ethisch noch immer eine Gratwanderung darstellen. NGOs können als Watchdog unterstützen, Nutzer:innen, indem sie Anwendungen kritisch hinterfragen.

Behörden können zwar Rahmen schaffen, in denen faire und inklusive KI-Entwicklung gefördert wird. Aber vieles hängt nach wie vor davon ab, wer diese Regelungen interpretiert und umsetzt.

Regulierungen vs. Innovation

Für Innovation bedeuten Regulierungen aber nicht nur Gutes. Strenge Vorgaben könnten Ideen ausbremsen. „Ich stehe der Regulierung eher kritisch gegenüber, weil wir uns in einem globalen Wettbewerb befinden und ich denke, dass die EU zur Überregulierung neigt. Aber es gibt definitiv auch Positives daran – nämlich, dass wir irgendwann Rechtssicherheit haben werden und der Markt in der Lage ist, Produkte entsprechend zu entwickeln“, sagt etwa Anwalt und Rechtsexperte Manuel Mofidian. Gerade erst stieg er bei Nifty IP als Investor ein – einem Tool, das Kreativschaffenden helfen soll, ihre Stile rechtlich vor KI-Missbrauch zu schützen.

Langfristig jedenfalls könnte die Regulierung auch einen Wettbewerbsvorteil bieten – etwa durch Vertrauen in „Made in Europe“-KI. „Vielleicht wird dies Geschäfte aus aller Welt anziehen, weil der Markt sagt: Lasst uns europäische KI nutzen – denn wir wissen, dass sie regelkonform und ethisch ist“, sagt Mofidian.

Der Tenor: Nicht Regulierung an sich hemmt Innovation, sondern schlechte, unklare oder unflexible Regulierung. Wenn es etwa alle zwei Jahre neue Regelungen gibt, wird es schwierig, Schritt zu halten. Nichtsdestotrotz: „Wir brauchen von Anfang an Sicherheitsgurte in den Autos“, sagt Jacqueline Kressner. Und genau hier kommt PeaceTech ins Spiel: Technologien, die die Welt ein Stück demokratischer machen.

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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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