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20.12.2023

Mit einem Klick anonym: Wie das Klagenfurter Startup PiktID die Bildbearbeitung revolutionieren möchte

Sie sind synthetisch und sehen doch täuschend echt aus. Die Foto-Identitäten, die die Software von PiktID generieren kann, geben derzeit den Ton in der KI-Bildbearbeitungs-Branche an. Im Gespräch mit brutkasten erklärt CSO Jernej Dvoršak wie das funktioniert und welche Pläne das Startup für die Zukunft hat.

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✨ AI Kontextualisierung

Ein Bild sagt mehr als tausend Worte. Bilder, die mit der Technologie des Klagenfurter Startups PiktID bearbeitet werden, erzeugen zudem auch noch tausende weitere Bilder. Die Idee dahinter: Täuschend echte Fotos, so viele man möchte und das binnen Sekunden. Mit einer speziell entwickelten Technologie macht das junge Team, bestehend aus den Forscher:innen Jennifer Simonjan (CMO), Davide Righini (CEO) und Nunzio Letizia (CTO) sowie Jernej Dvoršak (CSO), es möglich, neue synthetische Identitäten aus bestehenden Fotos zu generieren. Für Unternehmen, die die Technologie nutzen, bedeutet das Zeit- und vor allem Kostenersparnisse ohne Qualitätseinbußen.

Unkompliziert Privatsphäre schützen

Die Anwendung des komplexen Programms ist für Nutzer:innen simpel: Gewünschtes Foto ins Web-Tool von PiktID laden, optische Parameter eingeben und kurz warten. Binnen kürzester Zeit erstellt die KI-Bearbeitung nun eine neues Gesicht, das je nach Wunsch der Kund:innen weiter individuell angepasst werden kann. Der Fantasie sind kaum Grenzen gesetzt: Von einer neuen Frisur bis hin zu einem völlig neuen Erscheinungsbild ist fast alles möglich. Das funktioniert mittels neuronalen Netzwerken, die darauf trainiert wurden noch nie dagewesene Gesichter zu entwickeln, erklärt Jernej Dvoršak im Gespräch mit brutkasten.

Lädt man ein Gruppenfoto ins Programm, ändert der Algorithmus wiederum die markierten Gesichter. Personen können somit auch vereinzelt anonymisiert und im Originalbild ersetzt werden, so der CSO des Startups. Das bietet Unternehmen die Möglichkeit Fotos auch ohne Einwilligung zu veröffentlichen. „Wo früher Köpfe abgeschnitten oder geblurred wurden, kann nun das vollständige Foto verwendet werden“, erklärt Dvoršak. Das biete zudem auch die Möglichkeit Image-Fotos des Unternehmens beizubehalten, auch wenn manche Mitarbeiter:innen nicht abgebildet sein möchten, was häufiger vorkomme, als man denkt, meint Dvoršak.

(c) PiktID CO-Founder und CSO Jernej Dvoršak

Ein Foto für alle Zielgruppen: Use Case in Marketing, Werbung und Modebranche

Wo Marketing stattfindet, dürfen meist auch Emotionen nicht fehlen. Durch die Weiterentwicklung des Programms konnte das vierköpfige Team ebendiese nun auch neben der ursprünglichen Idee der Anonymisierung weiterentwickeln. Welchen Eindruck soll das AI-Model vermitteln? Ein strahlendes Lächeln, ein skeptischer Blick, Trauer oder Verzweiflung? Jede noch so kleine Nuance in einem Gesicht kann verändert werden. „Ein wichtiger Faktor dabei ist zudem die Zeit der Bearbeitung“, betont Dvoršak, „binnen weniger Sekunden kann eine komplett neue Identität entstehen.“ Die Bandbreite der KI-Fähigkeiten spreche daher vor allem Werbe- und Kreativagenturen, Fotograf:innen, Grafikdesigner:innen und die Modebranche, die ihre Kleidung mit Models auf verschiedenen Märkten bewerben, an. „Unsere Kunden im Bereich AdTech berichten uns oft, dass die KI-generierten Fotos sogar besser performen als die Originale“, erklärt der PiktID-CSO.

Auch für Branchen, in denen der Einsatz von Fotos auf denen echte Menschen zu sehen sind, vorher nicht möglich war, wie beispielsweise Einrichtungen für Kinder oder andere vulnerable Gruppen ist das Tool nützlich. Je nachdem, was benötigt wird, können die KI-Persönlichkeiten auch unterschiedlichen ethnischen Gruppen zugehörig sein, was besonders für internationale Kampagnen von Unternehmen von Vorteil sei und das Potenzial habe jede Zielgruppe zu erreichen, erklärt Dvoršak.

Kostengünstige Kampagnen für Startups

Nutzen kann man das Programm, indem man Credits kauft, die für die Bearbeitung der Fotos eingesetzt werden. Je nach Größe des Pakets, das man kauft, kostet eine Generierung zwischen 0,30€ und 1,90 Euro pro Generierung. „Das klingt zunächst nicht nach der günstigsten Variante für Bildbearbeitung. Im Vergleich zu dem, was man für manuelle Bildbearbeitung, Fotoshootings, Models und Lizenzen ausgeben würde, kann allerdings langfristig gespart werden“, man brauche kein Maskieren oder große Bearbeitungsskills, betont der CSO. „Damit besteht auch für Startups ohne großes Budget die Möglichkeit Kampagnen mit täuschend echt aussehenden Menschen zu erstellen“, erklärt Dvoršak. Wer sich nicht sicher ist, kann mit zehn Einstiegs-Credits – das entspricht zehn Generierungen – erst einmal kostenlos testen.

Künftig auch Ganzkörperbearbeitung und Videos

Immer wieder würden Kund:innen auch nach einer Ganzkörperbildbearbeitung fragen. Im ersten Quartal nächsten Jahres soll damit begonnen werden. Gleichzeitig möchte das Team auch mit der Entwicklung der Video-Bearbeitung anfangen. Bei der Ganzkörperbearbeitung ist vor allem das abgebildete Alter wichtig, ein 65-Jähriges Model braucht eben auch 65-jährige Knie und Arme. Hauttöne und die optische Beschaffenheit der Haut allgemein werden bereits jetzt von der Software erkannt und übernommen. Auch das „Consistent Identity“-Feature – die Abbildung einer synthetischen Identität aus verschiedenen Winkeln, mit der man dasselbe Modell auf verschiedenen Fotos generieren kann – wurde bereits implementiert. Vor allem für die Modebranche ist diese Option interessant, um ihre ausgewählte Persona flexibel einzusetzen. Das Feature war „eine große Herausforderung, legt aber jetzt schon den Grundstein für die kommende Videoanonymisierung“, kündigt der PiktID- CSO an. Die Frage, ob die Videos anfällig für Deepfake sein könnten, verneint er entschieden. Der Algorithmus stelle niemals bereits existierende oder bekannte Gesichter her und beuge einem möglichen Foto- oder Video-Missbrauch somit vor, versichert er.

Kleines Budget, große Qualität

„Wirklich hohe Auflösungen“, also Gesichtsregionen mit 8000 Pixeln in beide Richtungen – Quer- und Hochformat- seien mit der Software von PiktID möglich. Die Fotos sind somit auch für Werbung im öffentlichen Raum brauchbar. Straßenbahnen, Busse, Plakate auf großen Werbeflächen sind ebenso möglich wie rein digitale Werbung. Die Normalgröße einer Generierung beträgt 500×500 Pixel, kostentechnisch bedeutet das also, dass für das Upscaling des Fotos je nach Größe entsprechend weitere Credits nötig sind.

Investoren gibt es abseits der Förderung des Gründerzentrums build! bislang nicht, finanziert wird durch Bootsrapping. „Das Ökosystem in Österreich ist sehr unterstützend und ermöglicht es Startups, ihre ersten Schritte auf dem Markt zu machen“, sagt Dvoršak. Zusammen mit seinen Kollegen Davide Righini (CEO) und Nunzio Letizia (CTO) sucht Jernej nun nach Investoren, um einen aggressiven und ehrgeizigen Entwicklungsfahrplan zu verfolgen. Mit dem Feedback ihrer Kund:innen möchten die vier Köpfe hinter PiktID derzeit vor allem die Benutzerfreundlichkeit verbessern. Trotz des rasanten Fortschritts in der KI-Branche haben die jungen Gründer: innen erst vor kurzem mit der Suche nach Investoren begonnen. „Wir wollten wirklich sicherstellen, dass das Produkt einen bedeutenden Marktbedarf adressiert, was uns ermöglicht, Investoren mit einem Portfolio von Kundennachweisen auf Augenhöhe zu begegnen. „Sicher ist vor allem: Das Produkt kommt gut an. Mit der Software hat PiktID es bereits zum „Product of the Day“ bei Product Hunt geschafft.

LinktippHier geht’s zur Website von PiktID

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Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll.

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“

Deal-Screening statt Deal-Sourcing

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen.

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen.

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen.

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“

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Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann.

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Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“

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