25.11.2016

Sex-Startups: Brauchen wir die Disruption im Bett?

Kommentar. Die Digitalisierung macht vor nichts und niemandem halt. Da ist es nur logisch, dass Startups sich auch unseres Liebeslebens annehmen. Doch wollen wir die Disruption wirklich auch in unser Bett lassen?
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In der Geschichte der Menschheit gibt es, schon allein aus biologischen Gründen, eine große Konstante: Sex. Vollkommen unabhängig von Gesellschaftsform, Religion, politischen Umständen und technischer Entwicklung – der “Liebesakt” in seinen Ausprägungen zwischen rein sexueller Befriedigung und Vollführung der großen Liebe war immer ein Riesenthema und wird es wohl immer bleiben. So universell Sex in der persönlichen Prioritätenliste der meisten Menschen ganz weit oben steht, so universell ist auch ein Wunsch, den sich miteinander Schlafende auf der ganzen Welt teilen: Sie wollen dabei nicht gestört werden.

+++ Interview: “Für Leidenschaft muss man präsent sein” +++

Smartphone als Gamechanger im Bett?

Disruption, auf deutsch Störung, ist das Zauberwort in der Startup-Community. Natürlich will man nicht die Menschen, sondern den Markt disrupten. Doch wie in allen anderen Märkten wollen auch die Sex-Startups alle nur das eine: Revolutionieren – zum Gamechanger werden. Voraussetzung ist, dass wir es zulassen, dass – man verzeihe die Formulierung – unser Liebesgame gechanged wird. Heißt es in den meisten Schlafzimmern doch seit einigen Jahren stets “Leg das Handy weg”, haben manche Jungunternehmen gegenteiliges im Sinn.

Ein “lieblicher” Penisring, der die Sexleistung misst

(c) Lovely: So sehen Penisring und App aus
(c) Lovely: So sehen Penisring und App aus

Brandneu auf dem Markt wäre da etwa der smarte Penisring des polnisch-amerikanischen Startups Lovely. Der Name des Jungunternehmens, soviel sei vorweggenommen, ist nicht unbedingt Programm. Verbunden mit einer App misst der bunte Platistikring Einfallswinkel, Position, Geschwindigkeit und damit den Kalorienverbrauch des Mannes beim Sex. Zudem wirkt er stimulierend und soll, geht es nach den Foundern, das Sexleben verbessern. Denn die App macht anhand der erhobenen Daten Vorschläge zu neuen Stellungen und Praktiken.

“Ich muss wissen, ob ich meine Performance gegenüber Sabine von Vorgestern steigern konnte.”

Was schlägt die App heute für eine Stellung vor?

“Schatz, leg den Ring an und nimm das Handy heraus. Was schlägt die App heute für eine Stellung vor?” – klingt doch romantisch, oder? Nicht. Nun gut, es geht ja nicht immer um Romantik. Bei einem One-Night-Stand kommt es sicher gut, wenn der Mann so etwas sagt, wie: “Warte, ich muss noch schnell meinen Penisring anlegen und meine App starten. Ich muss wissen, ob ich meine Performance gegenüber Sabine von Vorgestern steigern konnte. Bewerte nachher bitte auch, wie dir Einfallswinkel und Geschwindigkeit gefallen haben.” Nicht? Nicht. Erhältlich ist das Gadget samt App im Moment übrigens zum ermäßigten Preis von nur 99 statt 169 Dollar. Ein Schnäppchen also. Nicht.

Redaktionstipps

Selbstbefriedigungstools für Trainingszwecke

Natürlich ist der Penisring von Lovely ein Extremfall. Bei anderen Hardware-Sex-Startups geht es eher darum, Menschen ohne oder mit wenig Sex möglichst gute Selbstbefriedigung zu ermöglichen – auch wenn natürlich niemals gesagt wird, dass man sich an Sexlose wendet. Da geht es dann darum, besser mit Fernbeziehungen zurechtzukommen, oder wie im Fall des Startups Blewit, um “Pleasure Training”. Blewit will Männern, kurz zusammengefasst, beibringen, im Bett länger durchzuhalten und Selbstbefriedigung sinnlicher zu erleben. Dazu ist das längliche Gerät mit elastischer Kunststofföffnung an einer Seite optisch bewusst schlicht und nicht naturnah gestaltet. Man habe sich im Design ein Beispiel an Apple genommen, heißt es vom Founder. Und wer will denn bitte nicht Sex mit seinem iPhone?

Dating-Apps und das Gespür für Menschlichkeit

Und dann gibt es natürlich noch diverse Software-Sex-Startups. auf dem Dating-App-Sektor findet man etwa vom Versprechen, die große Liebe zu finden, bis zur Vermittlung von bezahltem Sex alles. Dass die Digitalisierung schon dem einen oder anderen beim Finden der großen Liebe geholfen hat, wissen wir ja auch. Was wir jedoch nicht genau wissen ist, wie die neue Art des Kennenlernens uns auf Dauer verändert. “Die ‘Wisch-Kultur’ trägt maßgeblich dazu bei, online vorschnelle Urteile, sogenannte ‘snap-judgementes’, über potentielle Dates zu treffen. Diese Entwicklung beeinträchtigt unser Gespür für Menschlichkeit und die emotionale Verbindung, die Teil eines sexuellen Erlebnisses sein kann”, sagte etwa die Sexualpädagogin Yana Tallon-Hicks dem Brutkasten im Interview.

“Die Vorab-Auswahlmöglichkeit bei Tinder und Co könnte uns vieles verwehren, auf das man nur stößt, wenn man potenzielle (Sexual-)Partner einfach so ohne vorangehendes Screening kennenlernt.”

Na dann: Bitte nicht stören!

Anders ausgedrückt, die Disruption im Dating-Bereich könnte auf Dauer negative Auswirkungen auf Sex und Beziehungen haben. Die Vorab-Auswahlmöglichkeit bei Tinder und Co könnte uns vieles verwehren, auf das man nur stößt, wenn man potenzielle (Sexual-)Partner einfach so ohne vorangehendes Screening kennenlernt. Die Disruption a là Penisring von Lovely und “pleasure Training” von Blewit könnte zu einem absurden Leistungsgedanken beim Sex verleiten. Klar, Geschmäcker und Vorlieben sind Verschieden und die Digitalisierung des Sex mag vielen Leuten auch Vorteile bringen. Zumindest glückliche Paare sind aber vielleicht besser beraten, wenn sie auf die Disruption ganz klassisch reagieren: Bitte nicht stören!

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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.

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