05.05.2023

Potential vergeudet? Österreich AI-Studierende wandern ab

Haben Doktoratsstdent:innen im AI-Bereich in Österreich keine Zukunft? Eine brutkasten-Recherche zeigt, dass es Absolvent:innen ins Ausland zieht und Österreich Potential verliert.
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Der Lizer Campus könnte immer leerer werden. (C) JKU Linz
Der Lizer Campus könnte immer leerer werden. (C) JKU Linz

Auf dem Papier liest sich die Geschichte gut. Das „Artificial Intelligence“-Studium (AI) an der Johannes-Kepler-Universität (JKU) Linz verspricht „weitreichenden Veränderungen“ und hat dafür die besten Rahmenbedingungen. Diese werden jedoch in Österreich nur unzureichend genutzt, kritisieren Student:innen.

ELLIS-Units sorgen für guten Rahmen

„Ich sehe in Österreich langfristig keine Zukunft für mich“, sagt AI-PhD-Student Marius Constantin Dinu im brutkasten-Gespräch. Die Jobaussichten seien in Österreich schlicht zu schlecht, um mit der guten Ausbildung hier langfristig Fuß zu fassen.

Am Forschungsstandort kann es nicht liegen. Österreich verfügt mit dem European Lab für Learning & Intelligent Systems in Linz, der Technischen Universität (TU) Graz und dem Institute of Science and Technology Austria (ISTA) in Klosterneuburg über drei Vertreter im europaweitem KI-Forschungsnetzwerk ELLIS (European Laboratory for Learning and Intelligent Systems).

JKU-Forscher und KI-Pionier Sepp Hochreiter sowie AI-Austria-CEO Clemens Wasner übten bereits mehrfach in der Vergangenheit Kritik an der österreichischen KI-Strategie. Die Politik verpasse großartige Gelegenheiten und sorge mit ihrem zurückhaltenden Verhalten bei der KI-Förderung das Potential zu nutzen, das sich durch die Forschung bietet – so der Vorwurf.

PhD-Student:innen zieht es ins Ausland

Auch Dinu sieht es ähnlich. Der PhD-Student ist derzeit mit dem Aufbau eines eignen AI-Startups beschäftigt. Seine Zukunft sieht er aber nicht in Österreich: „Man muss sich nur umsehen, da ist es kein Wunder, wieso immer mehr AI-Studierende das Weite suchen“. So hätten große Unternehmen, die generell für AI-Student:innen interessant sind, keinen Standort in Österreich.

„Kein Google, kein Microsoft – nichts“, beklagt Dinu. Viele seiner Kommiliton:innen suchen ebenfalls ihr Glück im Ausland. Google Research in Berlin, Microsoft Research in Amsterdam, Mata in Redmond oder Freenome in Kalifornien sind nur einige von vielen Unternehmen, bei denen Dinus Studienkolleg:innen anheuern.

Auch die Studienkoordinatorin des AI-Studiums, Jenny Knauth, beobachtet einen Zug von PhD-Student:innen ins Ausland: „Während knapp die Hälfte der Master-Studierenden bereits in Österreich arbeitet, zieht es PhD-Student:innen stark ins Ausland“. Amazon, Google und andere große Unternehmen würden die in Österreich ausgebildeten Expert:innen nach ihrem Abschluss mit guten Angeboten locken.

Amazon und Google werben ab

„Hier haben wir leider schlicht nicht das Geld, um Studierende nach ihrem PhD langfristig zu halten“, sagt Knauth. Wer in die Forschung gehen oder bei den großen Playern sein Glück versuchen will, müsse daher zwangsläufig ins Ausland. Konkrete Zahlen, wie viele Studierende nach ihrem Doktorat abwandern, gibt es noch nicht. Grund dafür: Das Studium gibt es erste seit wenigen Jahren, eine genaue Datenerhebung sei erst in Ausarbeitung, so Knauth.

Sepp Hochreiter von der JKU Linz fordert indes weiter vehement ein eigenes KI-Institut, das als Bindeglied zwischen Forschung und Firmen für die forschungsnahe Technologie fungiert. „Es ist frustrierend, ich sitze in Gremien in Deutschland und sehe, wie dort Gelder fließen, aber was noch mehr weh tut: Ich sitze hier in Linz auf etwas Genialem, habe aber nicht das Geld, es zu machen“, so Hochreiter.

Hochreiter: AI braucht Förderung

Aufbauend auf seiner LSTM-Technik (Long short-term memory) könnte man quasi ein „besseres ChatGPT“ machen. Derzeit schlage das Linzer System in einer Rohfassung auf kleinem Datensatz GPT2, ein Vorgängermodell von ChatGPT. Das System müsse jedoch weiter verfeinert werden, dafür braucht es Geld. Zwei bis drei Millionen Euro im Jahr bräuchte er, um weiterzumachen. Andere AI-Studiengänge hätten weitaus mehr Geld zur Verfügung. In jenes Tübingen sind 100 Millionen Euro von der Hector-Stiftung geflossen, Bund und Länder geben jährlich noch zehn bis 20 Millionen

Wie bei Hochreiters Student:innen gibt es auch bei der Technologie des Professors Interessent:innen aus dem Ausland. Angebote habe es schon gegeben, doch er möchte seine Arbeit nicht an ein Unternehmen abgeben. Falls es doch soweit komme, würde Österreich neben qualifizierten Student:innen „Milliarden verlieren“, so Hochreiter.

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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

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.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

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. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

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.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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