03.08.2022

Share-Gründerin Iris Braun: „Frauen haben weniger Führungsstile zur Verfügung“

Share hat sich bewusst entschieden, im Ukraine-Krieg leise zu helfen. Ein kleiner Blick hinter die Kulissen des Social-Startups offenbart schwere Diskurse, was Nicht-Kommunikation bedeuten kann und welchen täglichen Problemen sich Frauen im Unternehmertum - und in der Startup-Szene - stellen müssen. Gründerin Iris Braun erzählt.
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Share, Iris Braun, Ukraine, Diskriminierung, Toxic masculinity, Sprache, Sprache als Waffe,
(c) Max Threlfall - Iris Braun von share.

Sprache ist Macht. Dies sieht man vor allem am Beispiel des Social-Startups share und seinem Umgang mit dem Ukraine-Krieg. Korrekterweise müsste es in dem Fall, des in Berlin sitzenden Unternehmens heißen: auch Nicht-Kommunikation ist machtvoll.

Co-Founderin Iris Braun erzählt von Internas ihres Startups rund um den Ukraine-Krieg, warum sie am Anfang ihrer Karriere gegen Frauenquoten war und welche rhetorischen Mittel gegen Gründerinnen eingesetzt werden, um Misogynie und Sexismus zu verschleiern.

Share und der Ukraine-Krieg

Man weiß, es gibt die Maxime „Tu Gutes und sprich darüber“. Doch bei diesem Credo schwingt seit jeher die Frage mit, wann wird aus einer Hilfsaktion ein PR-Zweck, ein reines Marketing-Event, ein Pendant zu „Greenwashing“, wie es manche Unternehmen betreiben und lieber ihr Budget in die Außenwahrnehmung stecken, statt schlicht zu helfen.

Man ist geneigt den Begriff „Helpwashing“ zu kreieren und den Vergleich zur Politik herzustellen, wenn sinnlose Spendenaktionen zur Foto-OP verkommen. Der Angriff Russlands auf die Ukraine hat im Unternehmertum exakt dieses Thema wieder befeuert und viele Firmen dazu gebracht, sich aus dem russischen Markt zurückzuziehen oder zu spenden. Auch bei share war der Ukraine-Krieg intern ein stark diskursives Thema, wie Braun erzählt.

(c) Max Threlfall – Co-Founderin Iris Braun mit den share-Produkten.

Zur Erklärung: Das Unternehmen spendet für jedes seiner verkauften Produkte ein zweites an einen Menschen, der Hilfe benötigt. Darunter: Trinkwasser, Ernährung, Hygiene und Bildung. User:innen können per Tracking-Code nachverfolgen, welches Projekt sie mit ihrem Kauf unterstützten. Zu finden sind share-Erzeugnisse u.a. bei: DM, REWE, Rossmann, Müller und Decathlon.


Share, so Braun, hat viele Kollegen, die durch diesen Krieg persönlich betroffen waren. Russische Mitarbeiter, Menschen aus Osteuropa und Partnerunternehmen, die in Kiev sitzen und Teile der Software herstellen.

Lauter oder nicht lauter – das war die Frage

„Es hat sich alles so nah angefühlt. Wir sind schließlich eine Truppe, die sich für diese gesellschaftlichen Themen interessiert und aufgeschlossen ist“, sagt sie. „Es gab (Anm.: zu Kriegsbeginn) bei uns sehr viel Bedarf, unsere Rolle als Unternehmen zu bereden. Die eigentliche Diskussion war, dass es eigentlich an uns liegt und wir mehr tun müssen, als andere. Ob wir nicht noch lauter sein sollen. Uns war schlussendlich sehr wichtig, dass wir unsere Hilfe nicht als Medienaktion darstellen. Wir haben dann entschieden, uns auf das zu konzentrieren, worin wir gut sind.“

Und so haben sich Iris Braun und Team umgehört, was eigentlich gebraucht wird, bei NGOs wie „Save the Children“ und „Aktion gegen den Hunger“ nachgefragt und Informationen gesammelt, die sie an Handelspartner weitergegeben haben. Um Wege zu bauen, damit Spenden ankommen.

Harter Diskurs bei share

Ein weiterer harter Diskurs im Sharing-Startup war die Erkenntnis, dass der Ukraine-Krieg andere Krisenfelder nicht verschwinden lässt und sie eher aufheizt. So haben Braun, Sebastian Stricker und Co. weiterhin Projekte für sauberes Trinkwasser unterstützt, die eigenen „Commitments“ eingehalten und eruiert, was sie noch zusätzlich tun können.

Konkret haben sie folglich Produkte aus dem Lager in die Ukraine geschafft, Flüchtlinge in eigenen Wohnungen aufgenommen, privat vermittelt und dabei stets ein Auge darauf behalten, wie es in anderen Regionen aussieht.

„Die restlichen Krisen auf der Welt werden schlimmer. Zum Beispiel die Ernährungssicherheit in manchen Ländern. Das ist es, was wir kommunizieren wollen, denn das haben wenige Unternehmen gemacht. All die Entwicklungen in diesem Krieg haben weitreichende Auswirkungen“, erklärt Braun.

Der Weltenschock und Nicht-Kommunikation

Allgemein erkannte das share-Team einen Schock durch die Welt laufen. Dazu kamen Angst vor Kosten, Sorge um Energie, und die Furcht, weniger Geld im Tascherl zu haben.

Auch bei den eigenen Lieferketten-Partnern gab es viel Unruhe und verlängerte Vorlaufzeiten. Viele Unternehmen, so ihr Eindruck, wollten sich einsetzen, hinterließen aber beim Konsumenten das Gefühl, dass sie nur etwas aus „Kommunikationszwecken hinknallen“.

Das share-Team indes sprach intensiv miteinander, legte mehr Lager an und entschied, seine Hilfsleistungen nicht als Kommunikationsanlass zu vermarkten.

Man mag als Leser dieser Zeilen darüber diskutieren, ob über das „Gute zu reden“ in diesem Fall nicht positive Synergien freigesetzt hätte, oder doch eher den gegenteiligen Weg eingeschlagen. Einen, der den Fokus von anderen Hilfsbedürftigen abzieht und womöglich einen schalen PR-Beigeschmack hinterlässt.

„Fand die Frauenquote absurd“

Wie es sich auch immer verhält, bei share war es die Nicht-Kommunikation, die für Braun und Team der richtige Weg war.

Heute weiß man, Sprache an sich ist nicht bloß ein Mittel der Informationsweitergabe, sondern kann gesprochen, wie unausgesprochen Agenden verfolgen und welche kreieren. Ein Umstand, den Gründerinnen und Frauen in Startups womöglich besser kennen, als andere.

Braun selbst war vor ihrer Unternehmerinnenkarriere Angestellte und erinnert sich, dass damals der Begriff Frauenquote aufkam.

„Ich fand das damals total absurd. Eine Quotenfrau zu sein, das brauchte ich nicht. Frauen wurden ja sowieso gefördert“, beschreibt sie ihre damalige Sichtweise.

Mechanismen am Werk

Heute hat sie gemerkt, dass besonders bei Führungspositionen Mechanismen am Werk sind – teilweise unbewusst, wie sie sagt – die durch geschaffene Strukturen wirken. Und Frauen abhalten oder unterminieren. Oft statt offener Diskriminierung.

Da brauche es Quoten, wie auch Studien zeigen würden. Für einen strukturellen Wandel.

Braun spricht weiter von Vorbildern, die benötigt werden, Förderern, die das befeuern und VCs, die auf gemischte Teams achten. Besonders wichtig sei es, dass Frauen Seilschaften bauen müssen, wie es Männer traditionell schon lange tun.

„Es braucht Pionierinnen und Instrumente. Financiers sowie einzelne Frauen und Männern, die sich an die Nase fassen und Vorurteile bemerken. Irgendwann werden es so viele sein, dass es als normal wahrgenommen wird“, so Braun.

Sie weiß, dass manche Frauen oft den leisen Weg wählen, wenn sie sich gegen Diskriminierung, Sexismus und „Toxic Masculinity“ wehren, weil auf den Tisch zu hauen, oft als „zickig“ angesehen wird.

Frauen würden oft bewusst nicht offensiv agieren, um Bemerkungen zu entgehen, wie „reiß dich zusammen“ oder „sei nicht so emotional“. Sätze, die Männer selten bis gar nicht zu hören bekommen, wenn sie verbalen Widerstand leisten.

Sprache als Mittel und Waffe

Und hier wiederum schließt sich der Kreis zur Sprache als Mittel von Agenden. Als Waffe. Steht eine Frau für sich ein, so werden von Tätern alte Denkmuster vorgeschoben, Frauen als emotionale Wesen bezeichnet, die nicht in „Hysterie“ verfallen sollen. Ein Mann dagegen, der auf den Tisch haut, wird als Person mit klarem Ziel wahrgenommen und auch derart als Bild gepusht. Ein Macher.

Ähnliche Vorgänge sehe man, laut Braun, in anderen Bereichen. Weibliche Politikerinnen werden stärker angegriffen, im Diskurs oft als „zu jung“ oder „zu schüchtern“ gebrandmarkt.

Share-Gründerin: „Schmaler Grat für Frauen“

„Aktuell ist es noch immer so, dass Frauen weniger Führungsstile zur Verfügung haben, die anerkannt sind. Angela Merkel hat sich einen Platz geschaffen, weil sie nicht zu weiblich auftrat. Sobald es um weiblichere Stile geht, heißt es gleich, es passt nicht für den Job, ist zu schrill, zu sehr auf Leute fokussiert, zu weich“, meint die share-Founderin.

Es bleibe ein schmaler Grat und schwierig, den Weg als Frau zu finden, sich wohlzufühlen und sich nicht angreifbar zu machen.

„Es ist ein täglicher, kleiner ‚Struggle‘ und nicht immer dramatische Momente, die passieren. Wir brauchen Hilfe von Frauen in Positionen, sowie auch von Männern, die bewusst Diskriminierungen und dergleichen bemerken. Nur auf Studien hinzuweisen, dass gemischte Teams erfolgreicher sind, bringt wenig. Es benötigt eine Aufmerksamkeitsübung und Projekte, die immer wieder zeigen, dass es Mittel und Wege gibt, sich zu wehren“, so Braun abschließend. „Soziopathisches Verhalten hält nicht nur Frauen ab, sondern schadet der gesamten Szene.“

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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

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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.

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Masse an Möglichkeiten

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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.“

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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.“

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

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