Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

07.01.2019

Smart Data: Rettungsboje im Datenmeer?

Doppelinterview: Wir haben mit den Gründern Christian Lutz von Crate.io und Stefan Ebner von Braintribe gesprochen, die uns aus den Datenfluten retten möchten. Rund um das gemeinsame Schlagwort Smart Data stellen sie Zukunftshypothesen bezüglich einfach zugänglicher Daten auf, die teilweise bereits heute greifen.

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✨ AI Kontextualisierung

Die Digitalisierung erzeugt seit Jahrzehnten Datenmengen, deren Ausmaß heute nur noch schwer erfassbar ist. Auf 2,5 Trillionen Bytes schätzt man den globalen Datenoutput pro Tag. Die KIs können mit Big Data umgehen, ihre User immer weniger. Welchen Nutzen stiften großen Datenmengen? Wie können sie unsere Gesellschaft positiv verändern? Stefan Ebner von Braintribe und Christian Lutz von Crate.io geben uns darauf Antworten.

+++ brutkasten Magazin #7: Die Welt in 5 Jahren +++

Smarte Daten für smarte Städte

Stefan Ebners Smart-Data-Unternehmen Braintribe legt mit dem Smart City Lab, das gemeinsam mit der UN initiiert wurde, ein Beispiel für einen Bereich vor, in dem Smart Data zu weitreichenden globalen Veränderungen führen könnte. Städte spülen schon heute riesige Datenmengen in die Rechenzentren ihrer Verwaltungsapparate. Heute wird ihr Potential kaum ausgeschöpft, weil der Umgang mit diesen extremen Daten zu komplex erscheint. Wir haben mit Stefan Ebner, der mit Braintribe 2017 ein Millioneninvestment von Technologiegrößen wie Hermann Hauser einfahren konnte, über das Smart City Lab und die Evolution der Daten gesprochen.

Die technologisierte Stadt, die Smart City – woran denkst du, wenn du das hörst?

Ebner: Ehrlich gesagt: Seit George Orwell hat sich eigentlich in unseren Städten nicht so viel verändert. Ich habe immer noch das Bild von dem Bürgermeister im Kopf, der wissen will, was seine Bürger treiben. Aber: Es gibt ein spannenderes Feld, das aufzeigt, wie wir Städte in Zukunft entwickeln können. Dabei werden wir nicht drum herumkommen, den Menschen ins Zentrum zu stellen und herauszufinden, wie die Technologie dem urbanen Leben dienen kann. Es klingt kitschig, aber die Technologie ist nicht der Zweck. Sie existiert, um ein besseres Zusammenleben zu schaffen. Und Städte sind organische Lebensräume, keine maschinellen oder technologischen.

Braintribe hat gemeinsam mit der UN und der Organisation für internationale Wirtschaftsbeziehungen das Smart City Lab ins Leben gerufen. Wie wird dort gearbeitet?

Ebner: Es ist eine globale Initiative, die in Wien entstanden ist. Im Grunde genommen hat das Smart City Lab zwei Ziele. Das erste ist: Co-Creation. Wir suchen nach Partnern, die Ideen haben, die wir gemeinsam umsetzen. Das zweite ist, die entwickelten Ideen früh mit der Öffentlichkeit zu teilen, damit sie allen zur Verfügung stehen.

Wie hängen die Schlagworte Smart Data und Smart City für dich zusammen?

Ebner: Braintribe lebt seit über 15 Jahre in diesem Big-Data-Raum, der ja im Endeffekt für unsere Gesellschaft zu komplex ist, um allgemein zugänglich zu sein. Wir haben damit gekämpft, eine erstklassige Plattform zu bauen, die das Komplexitätsproblem von Big Data löst. Das Endergebnis ist Smart Data, für uns mit der inzwischen patentggestützten Kerntechnologie Cortex.

Aber es geht natürlich nicht nur uns so. Smart Data ist einfach die nächste Stufe in der digitalen Evolution. Big Data ist heute sehr exklusiv, die Daten gehören einigen Spezialisten. Smart Data hat die richtige Ausdruckskraft und das richtige Format, damit auch Nicht-Spezialisten damit umgehen können. Erst wenn Daten verständlich sind, werden Ihnen die Leute vertrauen. Diejenigen, die sie nicht verstehen, haben Angst vor ihnen.

Und heute verstehen sicher 90 Prozent der Leute Daten nicht, brauchen sie aber. Wir haben dazu Tribefire/Datapedia entwickelt, eine Plattform, die auch Leuten ohne großes Technikwissen Zugang zu Daten vermittelt. So werden im Endeffekt mehr Menschen mehr Macht haben, weil sie besser verstehen, wie man Real-Life-Problems mit Smart Data lösen kann. So helfen wir echten Innovatoren, Projekte umzusetzen, die vorher nur ITlern vorbehalten waren.

Global Smart Data aus dem Ländle

Crate.io, das Startup des Vorarlbergers Christian Lutz, Vater der Onlineportale sms.at und uboot.com und des ehemaligen StudiVZ-Technikchef Jodok Batlogg arbeitet seit einigen Jahren am Umgang mit großen Datenmengen. Wir haben mit Lutz gesprochen.

Was heißt für dich Smart Data und warum brauchen wir sie?

Lutz: Smart Data ist das Ergebnis eines Verdichtungs- oder Anreicherungsprozesses aus Big-Data-Anwendungen. Das heißt: Aus sehr großen Datensammlungen werden die relevanten Daten durch verschiedenste, auch automatisierte Maßnahmen herausgefiltert und weiters noch mit anderen Daten verknüpft, bevor man dann damit arbeitet. Es gibt kaum eine Big Data Anwendung, die ohne Smart Data Ansatz auskommt. Wir brauchen ihn, um Nutzen aus den Daten zu gewinnen.

Kannst du uns auf technischer Ebene einen Einblick geben?

Lutz: Es gibt verschiedene Ansätze, um aus Big Data Smart Data zu generieren. Im einfachsten Fall sind das sogenannte Long-Running-Queries, welche auf dem aktuellen Datenstrom in Echtzeit ausgeführt werden, um bestimmte Werte, Grenzen oder andere Trigger zu erkennen. Oft werden dazu auch gleichzeitig große historische Datenmengen mitanalysiert. Weiters sind verschiedene Methoden aus dem Bereich künstliche Intelligenz im Einsatz, zum Beispiel Machine-Learning, um bestimmte Muster zu erkennen. Dabei werden im ersten Schritt Learning-Queries gefahren – extrem viele über möglichst große Datenmengen. Dann wird das erkannte Muster als Funktion implementiert, welches direkt auf den Datenbank-Servern, also ganz nahe an den Daten, permanent auf dem Datenstrom sitzt und in Echtzeit mitanalysiert.

Wo liegen eure größten Projekte in dem Bereich Smart Data?

Lutz: Crate.io hat in diesem Bereich Kunden in unterschiedlichen Verticals, beispielweise die Firma McAfee mit Securitydaten und Echtzeitanalyse von Policy-Verletzungen, oder für Smart Building Zumtobel, die im Backend Analysen bezüglich des Stromverbrauchs und Zustands von Connected Lights machen. Oder eben Produktionsbetriebe, die in Echtzeit den Fertigungsprozess überwachen, Verbesserungsmaßnahmen zum Teil automatisch setzen können oder den Mitarbeitern an Maschinen helfen können, Ausschuss zu vermeiden beziehungsweise Stillstände zu reduzieren.

Dieser Beitrag erschien in gedruckter Form im brutkasten Magazin #7 “Die Welt in 5 Jahren”.

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Videoarchiv: Live im Interview mit Stefan Ebner – Founder & CEO von Braintribe

Stefan Ebner, der Founder & CEO von Braintribe, im Live Gespräch über sein Firestarters Space, seine Vision einer Co-Creation Community im Wien, das erste Projekt Smart City Lab Opening uvm.

Gepostet von DerBrutkasten am Montag, 14. Mai 2018

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„No Hype KI“ wird unterstützt von ACP, EY, ITSV, KEBA Group, Lenovo, Microsoft, ONTEC AI und der Universität Graz.

„Die Vorstellung, dass man dank KI seine Hausaufgaben nicht machen muss, ist grundfalsch. Ganz im Gegenteil: Gerade hier ist es essenziell, bei der Datenqualität und der gesamten IT-Architektur eine saubere Basis zu schaffen“, konstatiert Rainer Kalkbrener, CEO von ACP, im Staffelfinale der brutkasten-Serie “No Hype KI”.

Mit diesem Befund ist er in der Expertenrunde nicht alleine. Der Fokus verschiebt sich von theoretischen Machbarkeiten hin zu den harten Bedingungen für echten Business Value, so der Tenor.

Österreichs Status quo und der Weg aus der Sandbox

Hermann Erlach, General Manager Austria bei Microsoft, weist auf ein aktuelles Studienergebnis hin: Österreich befindet sich bei der KI-Nutzung weltweit in den Top 20. Während Konsument:innen die Technologie im privaten Alltag bereits intensiv nutzen würden, zeige sich im Unternehmensbereich – insbesondere im Mittelstand – jedoch noch Aufholbedarf bei der Adaption. Für Patrick Ratheiser, Director & Head of AI bei EY, ist dabei klar: Der wahre geschäftliche Mehrwert liege oft nicht in hochgradig gehypten Vorzeigeprojekten. “Es sind oft die unscheinbaren Machine-Learning-Lösungen und Prozessautomatisierungen, die den Unternehmen wirklich helfen”, sagt er.

Dennoch stecken derzeit viele Initiativen noch in isolierten Experimentierphasen fest. Sulejman Ganibegovic, CEO KEBA Digital, fordert daher mehr Risikobereitschaft, um Projekte aus der geschützten Laborumgebung in den produktiven Betrieb zu überführen. Sein Appell an die Entscheidungsträger:innen: „Lieber ist man einmal mutig und wagt den Schritt aus der geschützten Laborumgebung, anstatt sich zweimal feige davor zu drücken, endlich etwas Produktives umzusetzen“. Man müsse akzeptieren, dass auch eine KI-Lösung, die nicht zu 100 Prozent fehlerfrei funktioniert, bereits einen enormen Mehrwert liefern kann.

KI als unbestechlicher Spiegel der Datenqualität

Dass dieser Weg in die erfolgreiche Produktivität zwingend über saubere Datenstrukturen führt, ist breiter Konsens in der Runde. Kalkbrener warnt, dass die KI durch ihre weitreichenden Suchkapazitäten “schonungslos die Schwächen von bestehenden Systemen aufdeckt”. Denn ohne eine funktionierende Data-Governance, so der ACP-Chef “führt das am Anfang oft zu bösen Überraschungen, wenn plötzlich intern sensible Dokumente wie Gehaltslisten oder Passwort-Dateien dank KI für weite Teile der Belegschaft auffindbar werden.”

Auch Ratheiser betont, dass der bloße Import von unstrukturierten Firmendaten in ein KI-Sprachmodell keine Wunder bewirke: „Die Arbeit, die wir seit 20 Jahren bei der Datenqualität und beim Aufräumen versäumt haben, kann jetzt nicht einfach die KI für uns lösen“.

Regulierung: Innovationsbremse oder Türöffner?

Neben der internen Datenorganisation bestimmt auch der externe Rahmen maßgeblich, wie schnell KI im Unternehmensalltag ankommt. Ein differenziertes Bild zeichnen die Experten daher bei der Debatte um den europäischen AI Act. Für Ratheiser stellt das risikobasierte Regelwerk eine notwendige Basis dar, um den breiten Rollout von Use-Cases sicher skalierbar zu machen. “Ohne klare Policies und Governance sind autonome KI-Agenten im Unternehmen auf Dauer nicht steuerbar”, so der EY-Experte. Ähnlich pragmatisch sieht das Ganibegovic aus Sicht der Industrie. Er argumentiert, dass verbindliche Spielregeln gerade bei kritischen B2B-Infrastrukturen als Türöffner fungieren: „Wenn man KI in sensiblen Bereichen einsetzen möchte, braucht es einen Rahmen, der Vertrauen schafft. Klare Gesetze untermauern dieses Vertrauen und bringen Kunden dazu, sich für neue Anwendungen zu öffnen“.

Kalkbrener hingegen äußert sich deutlich kritischer. Er warnt, dass Regulatorien oft innovationsfeindlich seien und die Geschwindigkeit im Markt drosseln würden. “Man darf nicht den Fehler machen, aus Angst vor Regulierungen alle potenziellen Probleme schon im Vorfeld lösen zu wollen”, so der CEO. Europa verliere sonst in der globalen Wirtschaft an Wettbewerbsfähigkeit.

Der kulturelle Wandel: Menschen als „Manager von Agenten“

Letztlich entfalten aber weder saubere Daten noch die besten regulatorischen Rahmenbedingungen ihre Wirkung, wenn die Belegschaft nicht mitzieht – ein Befund, der sich übrigens wie ein roter Faden durch die gesamte “No Hype KI”-Staffel zog. Die massiven Auswirkungen auf die Unternehmenskultur bilden laut den Experten den entscheidenden Hebel für die Zukunft. Erlach prognostiziert den Aufstieg sogenannter „Frontier Firms“, die KI ganz selbstverständlich neben Kapital und menschlicher Arbeitskraft als elementaren Produktionsfaktor begreifen. Der organisatorische Durchbruch gelinge dann, „wenn jeder im Unternehmen beginnt, als Manager von Agenten zu agieren und den eigenen Job mithilfe von KI zu optimieren“. Mitarbeiter:innen, die diese Tools aktiv nutzen, würden vom Management als hochproduktiv wahrgenommen, während Verweigerer an Leistungsfähigkeit dramatisch zurückfielen.

Dass dieser Wandel die Teams bereits spürbar verändert, bestätigt Ganibegovic aus der Praxis: Wenn man ein AI-natives Team mit KI-Tools ausstatte, forme man quasi ein Team von „Avengers“ mit enormer Schlagkraft, das traditionelle Entwicklungszyklen im Softwarebereich massiv verkürzen könne. Um diesen Zustand jedoch flächendeckend zu erreichen, sei ein gezieltes Befähigen der Belegschaft notwendig, meint Ratheiser. Unternehmen müssten aktiv in den Aufbau von KI-Kompetenzen (Literacy) investieren, um Berührungsängste zu minimieren und den produktiven Umgang mit den neuen Werkzeugen strategisch im Arbeitsalltag zu verankern.

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