Da waren zwei, die reisten liebend gerne. Ja, das tun die meisten, aber nur die wenigsten machen es zum Beruf. Manche reisen eben lieber als andere. So wie Martina Hirzberger, die gemeinsam mit ihrem Partner Jürgen den Reiseblog "Places of Juma" gründete. Ihre Geschichte ist eine von Geschäftssinn, Mut und Durchhaltevermögen. Was Gründer:innen, neben Reisetipps, vom Reiseblog mitnehmen können.
PlacesofJuma ist erstmal ein Reiseblog. Eine Website, auf der das Paar über schöne Orte schreibt, Reiserouten zusammenstellt und Tipps und Tricks für die Reiseplanung vergibt. Wer darin stöbert, findet sich schnell zurecht und erhält einen Einblick in viele und vor allem auch österreichische Urlaubsziele.
Die Charakteristika des Reiseblogs sind für eine große Zielgruppe ansprechend. Dass Jürgen professioneller Fotograf ist, hilft der Ästhetik des Reiseblogs, der durch die Qualität der Fotos sehr hochwertig und gleichzeitig authentisch wirkt. Die Texte sind auf Englisch verfasst, das hat wohl System. Denn durch die große Verbreitung der Sprache kann das Paar weltweit Menschen im wahrsten Sinne ansprechen. Die potenzielle Leserschaft beschränkt sich somit nicht nur auf den D-A-CH Raum.
Reiseblog – zahlt sich das aus? Ja, wenn 900.000 Menschen lesen
Fast so zahlreich wie die Träume vom Reisen sind auch Reiseblogs. Es ist daher nicht einfach, sich in der großen Anzahl von Reiseblogs durchzusetzen und damit auch noch zu verdienen. „Keiner glaubte an unseren Erfolg und noch heute werden wir regelmäßig gefragt, ob man damit überhaupt Geld verdienen kann“, lässt das Paar wissen.
900.000 Menschen besuchen in Spitzenmonaten den Reiseblog des Paares, sagt Martina Hirzberger im Gespräch. Diese Anzahl an Leser:innen brauche es auch, um das Unternehmen rentabel zu machen. Sie empfiehlt den Betrieb einer Content-Website erst ab 100.000 Besucher:innen monatlich, “darunter kann man davon nicht leben”, meint Martina Hirzberger.
Das Business-Modell ist auf viele Besucher:innen ausgerichtet, denn das Paar verdient auf der Website mit Affiliate-Marketing-Links und dem Verkauf von Werbeflächen auf der Website. Hinzu kommen Affiliate-Partnerprogramme von Reiseplattformen wie booking.com. Dadurch verdienen sie auch Kommission für jede Buchung, die auf PlacesofJuma zurückgeht.
Aus der Krise geschöpft
Dass Reisebloggen nicht immer von Sonne, Strand und Meer geprägt ist, musste die Gründerin während der Corona-Pandemie durchleben. Geschlossene Grenzen und Reisebeschränkungen verunmöglichten dem Paar das Reisen. Das hatte natürlich zum einen auf die eigene Content-Erstellung großen Einfluss und gleichzeitig waren auch die Recherchebedürfnisse der Website Besucher:innen eher gering.
Während dieser Zeit stand der Reiseblog kurz vor dem Aus. “Unser Gedanke war schon, ob das Reisen jemals wieder so sein wie früher und wir haben uns oft gefragt: Wird es das so noch in dem Sinne geben und wenn, dann wann?”, sagtMartina Hirzberger über die Pandemie-Krise und die Unsicherheit, die dadurch entstand.
Hirzberger erzählt, während der Reisebeschränkungen habe das Paar die Zeit genutzt, um aus der Krise zu schöpfen. Der Blog wurde verbessert, weil das Paar vorhandene Ressourcen aufgewendet und die Zeit für Optimierung genutzt hat. Während der Lockdowns, erzählt Hirzberger, wurde die Website technisch neu aufgesetzt, bereits erstellter Content aufbereitet und die Texte nach SEO-Standards optimiert.
Positiv Denken und Durchhalten mit Strategie
Trotz der Unbestimmtheit der Reisebranche blieb das Paar bei seinem Traum. Mit viel Durchhaltevermögen und einem positiven Ausblick hat das Paar beschlossen, weiter zu machen. Darauf ist Hirzberger heute stolz, “das Beste ist, dass wir weitergemacht haben, denn es war wirklich einfach scheiße”, erzählt Hirzberger. Auf die Frage, was sie zum Durchhalten motiviert hat, antwortet die Unternehmerin “Die Lust am Reisen, die Lust an der Freiheit und das Wissen: Wenn die Welt wieder aus der Ausnahmesituation vorbei ist, dann wird das wieder funktionieren.”, so Hirzberger.
Das Durchhalten hatte aber Strategie bei dem Paar. Beide verließen für den Betrieb des Blogs ihre “Brotberufe”, sie wollten sich ihren Traum nicht nehmen lassen, blieben dabei aber nicht verträumt, sondern setzten sich ein zeitlich-begrenztes Ziel. So erzählt Hirzberger von der Strategie, die sich das Paar überlegt hat: “Wir hatten Ressourcen und haben gesagt, das ziehen wir jetzt durch und wir zweifeln da jetzt mindestens ein Jahr nicht dran”, berichtet Hirzberger von der Durchhaltestrategie. “Obwohl man natürlich schon zweifelt, aber diese Zweifel lässt man dann mal erst so stehen”, gibt die Unternehmerin zu.
Gründer:innen können aus dieser Geschichte lernen, dass es sich durchaus lohnt, den eigenen Traum zu verfolgen, auch bei Gegenwind. Dass es dafür Folgendes braucht: ein rentables, solide- aufgesetztes Geschäftsmodell, den Mut für Risiko und auch Ressourcen und Durchhaltevermögen, um Krisen zu überstehen.
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.
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.
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.
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