23.05.2017

Der Schreibtisch steht im Baumhaus

Am Arbeitsplatz ein Nickerchen machen oder über eine Rutsche in den Stock darunter: Herkömmliche Büroräumlichkeiten haben ausgedient. Das Creative Office eröffnet neue Möglichkeiten im Arbeitsalltag.
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Jacob Lund-fotolia.com

Türkisblau schimmert das Wasser im künstlich angelegten See, mittendrin ein beinahe originalgroßes Piratenschiff. Ein paar Meter weiter, in der Krone eines Plastikbaumes, befindet sich, von Efeu umrankt, ein Baumhaus. In der direkten Nachbarschaft wurde ein weißes Kunststoffschloss errichtet. In allen drei Gebilden stehen Schreibtische. Was zunächst wie eine Art Disneyland für Erwachsene wirkt, ist in Wahrheit der Arbeitsplatz von George Davisons Mitarbeitern. „Inventionland“ nennt er die Bürolandschaft, die sich über eine Fläche von 5.600 Quadratmetern erstreckt – das alles in einer Lagerhalle am Stadtrand von Pittsburgh. Der Geschäftsführer des Produktdesignunternehmens Davison Design & Development ist sicher, seine Mitarbeiter durch diese Office-Gestaltung zu kreativen Höchstleistungen animieren zu können. Alle paar Monate wechseln die Angestellten ihren Arbeitsplatz, müssen also zum Beispiel aus dem Schloss ins  Baumhaus umziehen. Die erste Devise: Es darf nur nicht langweilig werden.

Weg von der Eintönigkeit, hin zu bunten, begrünten Büroräumlichkeiten

Im Kontrast zur grauen, uniformen Bürogestaltung der vergangenen Jahrzehnte in Europa mag Inventionland wie ein Traum wirken; für manche auch wie ein kitschiger Albtraum. Doch obwohl nicht immer gleich künstliche Gewässer angelegt werden, hat auch in diesem Bereich ein neues Zeitalter begonnen: Die Arbeitsumgebung ist immer mehr einem Wandel unterworfen – weg von der Eintönigkeit, hin zu bunten, begrünten Büroräumlichkeiten. Dafür gibt es auch einen passenden Namen: Creative Office heißt der Trend. Am deutlichsten ist diese Veränderung wohl an der immer stärker werdenden Abkehr von einzelnen Räumen für ein bis zwei Mitarbeiter zu erkennen. In vielen Firmen hat sich das Großraumbüro bereits bewährt. Zwar ist die Umstellung für all jene, die die Privatsphäre des eigenen Zimmers genossen haben, meistens hart, doch scheinen die Vorteile einer offenen Atmosphäre am Arbeitsplatz zu überwiegen. Studien zeigen, dass das Abbauen räumlicher Grenzen dazu anregt, spontan Gedanken auszutauschen, und so einfacher neue Ideen entstehen. Informelle Gespräche würden dadurch aber nicht gefördert, meinen Experten. Immerhin weiß ansonsten schnell einmal das ganze Büro vom Liebeskummer der Tochter oder dem Leberleiden des Schwiegervaters.

“Es geht darum, einen Arbeitsplatz zu schaffen, an dem sich Mitarbeiter wohlfühlen. Schließlich sind wir alle Menschen und keine Maschinen.“

Rüschensofas, U-Boot-Türen und riesige Union Jacks

Während vielen schon beim Gedanken an die Etablierung eines Großraumbüros ein kalter Schauer über den Rücken läuft und ein gedankliches Bild von enormer Lautstärke, gegenseitiger Spionage und genauester Arbeitszeitüberwachung entsteht, sind andere Firmen schon einen Schritt weiter gegangen. So hat etwa in der Londoner Google-Zentrale vor einigen Jahren ein ganz neues Design Einzug gehalten: Rüschensofas, U-Boot-Türen und riesige Union Jacks an den Wänden sind für die britischen Google-Mitarbeiter bereits Alltag. Die weiten Sofalandschaften im Gebäude sowie die von den Angestellten selbst bewirtschaftbaren Gärten sind als Elemente zur Entspannung zwischendurch gedacht – um den Kopf freizubekommen für neue Ideen. Auch in Österreich setzt sich die kreative Bürogestaltung immer häufiger durch. 2011 wurde die Zentrale von Microsoft Österreich einem Komplettumbau unterzogen. Bunte Wände, teilweise von Pflanzen bewachsen, sind dort nun beinahe überall zu sehen. Die Rutsche innerhalb des Gebäudes ist das Highlight jeder Microsoft-Führung und schon jetzt gewissermaßen zum Sinnbild für Creative Offices in Österreich geworden.

Redaktionstipps

Keine festen Arbeitsplätze

Außerdem haben nur noch wenige Mitarbeiter einen festen Arbeitsplatz. Der Rest kann sich immer andere Orte im Gebäude suchen, die den momentanen Arbeitsbedürfnissen am besten entsprechen. Das hat auch Auswirkungen auf die Geschäftsführung: „Wenn plötzlich drei Viertel der Mitarbeiter keinen festen Arbeitsplatz mehr haben, sondern sich je nach Tätigkeit flexibel einen passenden Platz suchen können, dann muss natürlich auch die Führungsebene mit gutem Beispiel vorangehen. Daher hat selbst der General Manager bei Microsoft Österreich kein eigenes Büro“, sagt Susanne Ostertag, Leiterin der Application Services Group bei Microsoft Österreich. Weil der Umbau bei den Mitarbeitern gut ankommen sollte, habe man im Vorfeld Wert darauf gelegt, sie in die Planung miteinzubeziehen. „Eingeteilt in unterschiedliche Arbeitsgruppen haben unsere Mitarbeiter aktiv ihre Ideen für die Umsetzung erarbeitet und eingebracht“, erklärt Ostertag. „Es ging ja auch nicht nur um die Umgestaltung der Räume, sondern um eine umfassende Philosophie, die durch Selbstverantwortung, Zielvereinbarungen und hohe Flexibilität geprägt ist. Die aktive Mitarbeit aller Betroffenen war dabei unerlässlich.“

“Wenn plötzlich drei Viertel der Mitarbeiter keinen festen Arbeitsplatz mehr haben, dann muss natürlich auch die Führungsebene mit gutem Beispiel vorangehen.”

Hohe Akzeptanz fürs Creative Office

Wissenschaftlich begleitet wurde der Umbau der Wiener Microsoft-Zentrale von der FH Krems. Sie führte im Nachhinein auch Befragungen durch, um herauszufinden, wie zufrieden die Mitarbeiter mit der Neugestaltung waren. Das Ergebnis zeigte, dass die Akzeptanz für die Umgestaltung sehr hoch und die Zufriedenheit mit den Veränderungen groß war. 90 Prozent der Befragten gaben an, das neue Büro würde sich positiv auf den Spaß bei der Arbeit auswirken – wohl die Freunde des Rutschens. Und heute, fast sechs Jahre nach dem Umbau? Dass die Mitarbeiter des Unternehmens sich an den bunten Wänden sattgesehen haben und statt der Rutsche doch lieber die Treppe nehmen, ist nicht eingetreten. Im Gegenteil: „Wir lockern unseren Arbeitsalltag mit der einen oder anderen Rutschpartie oder einer Auszeit am Gartenteich immer wieder gerne auf. Diese Möglichkeiten helfen uns auch dabei, „out of the box“ zu denken, und schlagen sich in einer gesteigerten Kreativität der Mitarbeiter nieder“, sagt Ostertag. Tatsächlich gibt das Unternehmen an, sowohl Zufriedenheit als auch Produktivität der Mitarbeiter hätten sich seit dem Umbau der Büroräumlichkeiten merkbar gesteigert.

Nickerchen zwischen Gesetzbüchern

Dass Müdigkeit die Produktivität und Zufriedenheit von Mitarbeitern schwächt, ist vor allem in besonders arbeitsintensiven Branchen bekannt. Doch auch hier kann mit einer angepassten Bürogestaltung gegengesteuert werden. Das hat etwa die Wiener Rechtsanwaltskanzlei Schönherr bemerkt. Sie stellt ihren Juristen und Mitarbeitern sogenannte Napping Areas zur Verfügung. Das sind Bereiche, die Platz und Ruhe für ein kurzes Schläfchen zwischendurch bieten. Wie, die schlafen dort während der Arbeitszeit? Ja. „Mit dem Napping Room wollen wir unseren Juristen und Mitarbeitern die Möglichkeit geben, sich zwischendurch eine kurze Auszeit zu nehmen, zum Beispiel, um das Mittagstief zu überwinden und anschließend gestärkt und entspannt an den Arbeitsplatz zurückzukehren. In vielen Ländern sind Napping Rooms schon seit Langem etabliert“, sagt Birgit Telsnig, Director Business Operations bei Schönherr.

Illusion von Freizeit?

Als der Plan zur Einrichtung der Räume bekannt wurde, reagierten die Mitarbeiter sehr unterschiedlich. Einige freuten sich auf die Möglichkeit zum Power-Nap, andere hingegen hielten das für eine unnötige Neuerung. Schlafen am Arbeitsplatz ist nun einmal nicht jedermanns Sache. Dennoch: Der Bereich wird gut angenommen und genutzt. „Das wissen wir anhand der Decken und Bezüge, die zur Reinigung gehen“, erklärt Telsnig. Genaue Nutzerzahlen gebe es aber nicht, da der Bereich nicht überwacht wird – die Schläfer bleiben dadurch anonym. Bei selbst bewirtschafteten Mitarbeitergärten, Rutschen und Schlafnischen im Büro drängt sich natürlich der Vorwurf auf, die Unternehmen würden mit diesen Zusatzangeboten hauptsächlich darauf abzielen, ihre Angestellten möglichst lange am Arbeitsplatz zu halten. Es entstünde eine Illusion von Freizeit, während man eigentlich nicht richtig abschalten kann, meinen Gegner. Birgit Telsnig von  Schönherr sieht das anders: „Es geht darum, einen Arbeitsplatz zu schaffen, an dem sich die Mitarbeiter wohlfühlen und an dem wir auf ihre Bedürfnisse während der Arbeitszeit eingehen. Schließlich sind wir alle immer noch Menschen und keine Maschinen.“

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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

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.

“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.

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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.

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Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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