07.08.2024
FEARLESS LEADER

So erfolgreich wie Taylor Swift: Tipps für Founder:innen

Wer von Taylor Swift schreibt, kann derzeit nur Superlative verwenden: die erfolgreichste Künstlerin, die größte Welt-Tournee, die enthusiastischsten Fans. Aber wie wurde die Musikerin so groß wie sie ist? Welche Business-Tipps können auch Nicht-Musiker:innen von ihr lernen? brutkasten hat nachgefragt.
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Taylor Swift Business Tipps Taylor Swift Konzert Wien
Taylor Swift bei ihrer "The Eras Tour". (c) Wikimedia Commons

Was hat Taylor Swift mit Unternehmensgründer:innen gemeinsam? brutkasten hat die Wien-Stopps ihrer „The Eras Tour“ zum Anlass genommen, sich genauer mit den Business-Strategien der Sängerin zu beschäftigen. Swifts Welttournee war immerhin die erste, die mehr als eine Milliarde US-Dollar eingespielt hat – noch bevor die Europa-Termine in diesem Jahr überhaupt gestartet sind. In Wien erwartet die Wirtschaftsagentur ein Wertschöpfungspotential von bis zu 100 Millionen Euro durch ihre drei Konzerte von 8. bis 10. August.

Taylor-Swift-Konzerte als Wirtschaftsfaktor

Überall erhoffte man sich durch ihre Tour-Stopps eine höhere Wirtschaftsleistung, Staatschefs wie Kanadas Justin Trudeaux baten sogar öffentlich darum, dass die „Eras Tour“ doch einen Stopp in ihrem Land einlegen solle. Die US Travel Association ging davon aus, dass allein durch direkte Ausgaben im Zusammenhang mit den Konzerten fünf Milliarden Dollar für die US-Wirtschaft generiert wurden. Nehme man auch indirekte Ausgaben rund um die Konzerte mit hinein, geht die sie sogar von zehn Milliarden Dollar aus.

Ein wichtiger Faktor von Swifts wirtschaftlichem Erfolg ist laut einer Analyse des Time Magazine die höhere finanzielle Unabhängigkeit von jungen Erwachsenen, vor allem von Frauen. Viele Millenials leben alleine, sie können selbst entscheiden wofür sie ihr Geld ausgeben wollen und müssen für keine ganze Familie sorgen.

Aber wie lassen sich die Business-Strategien einer Musikerin für Unternehmer:innen anwenden? brutkasten hat dafür bei Carolin Zahn nachgefragt, die in Berlin das Beratungsunternehmen „She Does Business“ betreibt und vor allem Frauen bei der Unternehmensgründung und -führung berät. Wir haben ihre Tipps zusammengefasst, eine passende Songzeile aus Swifts Repertoire liefert jeweils den Einstieg.

„No, you can’t come to the wedding“: Persönlich, nicht intim

Kurz vor unserer Anfrage zu dem Interview hat sich Carolin Zahn mit ihrer Tochter den Konzertfilm von Swifts „The Eras Tour“ angesehen, eine Sache fiel ihr dabei sofort auf: „Sie schafft es, eine krasse Nahbarkeit zu ihrem Publikum herzustellen.“ Obwohl das Stadion mit einer großen, anonymen Masse gefüllt sei, stelle sie eine Verbindung zu ihren Fans her. „Das ist ein Schlüssel“, sagt Zahn, auch für Unternehmen. Hat man einmal eine so enge Verbindung zu seinen Kund:innen aufgebaut, lassen sich auch Botschaften und Produkte einfacher verbreiten.

Im Business-Bereich sieht Zahn viele Frauen, die es vermeiden wollen, sich zu nahbar zu zeigen oder Ecken und Kanten erkennen zu lassen. Man möchte professionell wirken, verhindert damit aber Authentizität. Dabei ist genau diese persönliche Note für Selbstständige oder Gründer:innen das Um und Auf. Die Fachkenntnisse hätten Konkurrent:innen mitunter auch, durch persönliche Eindrücke bleibe man aber im Gedächtnis. Zahn macht aber eine klare Unterscheidung zwischen persönlichen und intimen Einblicken. Niemand verlange von Unternehmer:innen, ihr gesamtes Privatleben mit der Öffentlichkeit zu teilen. Viel wichtiger sei das Auswählen gezielter Aspekte, für die man stehe.

„Shade never made anybody less gay“: Für Werte einstehen

Taylor Swift kam aus der Country-Szene, einer in den USA sehr republikanisch geprägten Musikrichtung. Lange äußerte sich Swift daher nicht politisch, zu groß war die Sorge dadurch Fans zu verlieren. Erst in den letzten Jahren änderte sich ihre Einstellung dazu. Heute setzt sie sich für LGBTQ+ Rechte und Geschlechtergleichstellung ein. Bei der vergangenen US-Wahl sprach sie sich für Joe Biden aus und vergangenen November rief sie via Instagram zur Wahlregistrierung auf, woraufhin die NGO Vote.org einen Anstieg ihrer Website-Zugriffszahlen um 1.226 Prozent verzeichnete.

Für Carolin Zahn ist diese heutige Positionierung von Swift wichtig, das werde auch bei Unternehmen immer mehr verlangt. Von der Gründung an solle man sich die Frage stellen: Wo steht man gesellschaftlich und politisch? Kund:innen wollen heute wissen, für welche Werte ein Unternehmen eintritt. „Du kaufst immer auch ein Gefühl mit, egal ob du ein Produkt oder eine Dienstleistung kaufst“, sagt Zahn. Man müsse dabei auch riskieren, einen Teil der potentiellen Zielgruppe zu verärgern. Denn nur durch Ecken und Kanten stecke man seine Position ab und zeige nach außen: Das ist mein Bereich, hier bist du willkommen. Habe man seine Zielgruppe gefunden, funktioniere auch der Austausch mit der eigenen Community besser, man erziele schnellere und bessere Ergebnisse, ist Zahn überzeugt.

„As the crowd was chanting, ‚More'“: Dialog mit der Community

Dieser Kontakt zwischen Unternehmen und Kund:innen ist „idealerweise ein Dialog“, wie Carolin Zahn sagt. Auch auf Musiker:innen und ihre Fans lässt sich das übertragen: Die Swifties, wie Taylor Swifts Fans genannt werden, fühlen sich von ihr Ernst genommen. Als Swift vor einigen Jahren in einem Interview erzählte, dass die Originalversion ihres Liedes „All Too Well“ aus dem Album „Red“ (2012) ganze zehn Minuten lang war, wünschten sich Fans diese ungekürzte Version. Nach einem Streit mit ihrem ehemaligen Platten-Label nimmt Swift aktuell ihre ersten sechs Alben neu auf, um wieder selbst die Rechte an den Aufnahmen zu besitzen. Im Zuge dieser Re-Recordings wurden auch die Fans für ihre Hartnäckigkeit belohnt: „All Too Well (10 Minute Version)“ war geboren.

Carolin Zahn glaubt, dass dieser enge Kontakt zu ihrer Community ein wichtiger Faktor von Swifts Erfolg ist. Wer der eigenen Community gut zuhört und mit ihr vernetzt ist, könne auch die Unternehmensstrategie zielgerichtet anpassen. Das kann von guter Social-Media-Arbeit bis hin zu Produktanpassungen in Folge von Kund:innen-Feedback reichen. Es gehe immer um den Austausch.

„One day I’ll tell the story of us“: Storytelling ist alles

Was unterscheidet Taylor Swift von anderen Künstler:innen? Der jahrelange Erfolg, die Bandbreite an Genres, der ständige Drang, eine neue Seite von ihr zu zeigen? All das sind auch Charakteristika von jemandem wie Madonna oder Beyoncé. Worin Swift aber besonders gut ist: das Geschichtenerzählen. Sie sagt das selbst von sich, aber auch das New York Times Magazine meinte im Oktober 2023, Swift könne ihre Geschichte besser als jede Journalist:in erzählen.

Im brutkasten-Gespräch erzählt Carolin Zahn auch von ihrem Lieblingslied „Anti-Hero“. Swift spricht darin sehr offen ihre Unsicherheiten und ihre Tendenz zu Selbsthass an, auch den Einfluss des Ruhms auf ihre Psyche lässt sie nicht aus. Für Zahn schaffe sie es damit, ein Gefühl abzubilden, dass ihre Fans nachvollziehen können – auch ohne selbst ein Pop-Star zu sein. Durch die Geschichten in Swifts Liedern denke man noch lang über sie nach, sie bleiben viel länger im Ohr. „Das ist eine tolle Parallele zu Unternehmen“, meint Zahn. „Im Marketing ist Storytelling das A und O. Es ist immer das, was den Menschen in Erinnerung bleibt.“ Ganz gleich, welches Produkt oder welche Dienstleistung man verkaufe, man müsse immer eine Geschichte mitliefern.

„All you’re ever gonna be is mean“: Kritik vs. Trolling

Einen richtigen Shitstorm habe sie noch nicht miterleben müssen, erzählt Zahn im Interview. Das würde kleinen Unternehmen oder Selbstständigen auch wirklich selten passieren. Ab und an müsse man aber doch mit Internet-Trollen umgehen. Manchmal helfe die Flucht nach vorne: Als Taylor Swift 2017 öffentlich immer wieder als „Schlange“ bezeichnet wurde und die Kommentarspalten ihrer Social-Media-Profile mit Schlangen-Emojis überflutet wurden, übernahm sie die Schlange kurzerhand als Leitmotiv für ihr nächstes Album „reputation“.

Solche Reaktionen auf Hass-Nachrichten findet Zahn „mutig“, warnt aber auch diese zu persönlich zu nehmen. Auch bei Startup-Founder:innen und Kleinunternehmer:innen gebe es einen Unterschied zwischen der Unternehmer:in und der Privatperson. Das gelte es stets zu trennen. Dann könne man auch im Fall eines Shitstorms auf das Unternehmen leichter Abstand davon nehmen. Zahn erinnert daran, dass es einen Unterschied zwischen konstruktivem Feedback und Internet-Trolls gebe. Letztere könne man ohne Weiteres blockieren. Gibt jemand hingegen negatives Feedback, tue das im ersten Moment zwar weh, könne aber langfristig zu Verbesserungen führen. Vielleicht kann der angesprochene Aspekt angepasst werden, Veränderungen und Weiterentwicklung seien ja erlaubt, sagt Zahn. Daraus könne Gutes für das Unternehmen entstehen.

„God save the most judgmental creeps / Who say they want what’s best for me“: Ratschläge auch mal ignorieren

Hätte Swift stets auf die Ratschläge ihrer Musikproduzenten gehört, würde sie heute wohl immer noch Country-Musik machen. Sie entschied sich 2014 zu einem radikalen Kurswechsel und veröffentlichte das Pop-Album „1989“, benannt nach ihrem Geburtsjahr. Es sollte ihr bis dahin meistverkauftes Album werden. So gut gemeint viele Ratschläge sind, oft ist es besser „mehr in das eigene Potential zu vertrauen als in das, was andere sagen“, ist Business-Coach Zahn überzeugt.

Gerade bei Unternehmensgründungen spielt oft eine gewisse Angst vor dem Scheitern mit. Hier müsse man sich fragen: Ist das meine Angst? Oder eine Angst, die mir von außen übergestülpt wurde? Carolin Zahn erzählt, dass ihre Eltern in der DDR groß geworden sind und dadurch vieles anders sahen als sie. Irgendwann gab sie sich selbst die Erlaubnis, es mit der Selbstständigkeit zu probieren – mit Erfolg. Bei diesem Schritt helfen auch Medien, die über solche Erfolge berichten und sie damit für andere sichtbar machen. Dadurch trauen sich vielleicht wieder andere, den letzten Schritt in die Selbstständigkeit zu tun.

„Try to come for my job“: Langfristig erfolgreich

Was gehört zu langfristigem Erfolg? Carolin Zahn spricht den Zeitpunkt an, an dem sich Swift (wie oben erwähnt) von ihrer Plattenfirma emanzipierte und ihre früheren Alben als „Taylor’s Version“ neu aufgenommen hat. „Für mich war das ein Beweis dafür, integer mit sich selbst zu sein und die eigenen Werte nicht zu verkaufen. Eine Vision und Zielstrebigkeit zu haben.“ Swift konnte die Rechte an ihren Aufnahmen nicht zurückkaufen, also fand sie eine andere Lösung, durch die sie es sogar geschafft hat, ihre jüngeren Fans auch mit ihren frühen Alben vertraut zu machen. Auch wenn die Alben dadurch nicht mehr so klingen wie das Original, ist Swift damit erfolgreich: „Sie hat sich erlaubt, sich weiterzuentwickeln und zu verändern.“

Genauso wie Musiker:innen ihr Genre ändern können, kann auch ein Unternehmen einen Wandel vollziehen, wie Carolin Zahn erklärt: „Du startest mit etwas, du hast eine Idee, und gleichzeitig muss dir bewusst sein, dass das der erste Ausgangspunkt ist und dass du am Ende ganz wo anders stehen wirst.“ Man entwickle sich selbst weiter, durch neue Ideen, Erfahrungen mit Kund:innen oder Marktentwicklungen. Pläne seien auch dazu da, überworfen zu werden.

Für langfristigen Erfolg hilft auch eine von Swifts Spezialitäten: Überraschung. Gleich zwei Alben veröffentlichte sie während der Covid-19-Pandemie praktisch über Nacht. Sie schafft es, ihre Fans immer wieder aufs Neue zu überraschen. „Wenn du das auf ein Business übertragen kannst, ist das schon eine krasse Qualität. Wenn du es immer wieder schaffst, neu zu begeistern und neue Ansätze zu finden, die auch einen Mehrwert für deine Kund:innen bieten“ – dann habe man es laut Carolin Zahn geschafft.

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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.
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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.

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?

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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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