10.09.2015

So war der erste .roundtable vom Brutkasten und dem A1 Startup Campus

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(c) www.marko.photo: Am Podium: Moderator André Exner, Staatssekretär Dr. Harald Mahrer, A1 Vorstand Marcus Grausam, Whatchado-Gründer Ali Mahlodji.

„Wie wird Österreich zum Gründerland Nummer 1?“ – Ein Thema, das in diesen Tagen oft diskutiert wird und gleichzeitig zentrale Fragestellung des ersten .roundtable vom Brutkasten zusammen mit dem A1 Startup Campus.

Denn vergleicht man den „Gründertum“-Status quo in Österreich mit internationalen Vorbildern, haben wir noch einen weiten Weg vor uns. Die Förderlandschaft – so allgemeiner Tenor – ist bereits top, aber Rahmenbedingungen oder alternative Finanzierungsmöglichkeiten fehlen noch. Eine der größten Herausforderungen ist die „Scheiterkultur“ Österreichs: Fehler machen ist nicht erlaubt, dabei führen meist gerade sie zum Erfolg. Dabei ist „Learning by doing“ eine der besten Ausbildungen, wenn man gründet- und dazu gehört auch das Scheitern.

Darüber diskutierten nun am Dienstag beim ersten .roundtable Event Staatssekretär Harald Mahrer, A1 Vorstand Marcus Grausam und Whatchado Gründer Ali Mahlodji. Die Veranstaltung wurde per Livestream übertragen. Die Räumlichkeiten im A1 Startup Campus waren bis auf den letzten Platz gefüllt, zusammen mit dem Livestream-Publikum stieß die Veranstaltung auf breites Interesse.

AUT, Austria, Vienna, Startup-Köpfe Österreichs diskutieren über den Weg zum Gründerland Nummer 1, Staatssekretär Dr. Harald Mahrer, Whatchado-Gründer Ali Mahlodji, A1 Vorstand Marcus Grausam, Tuesday, September 8, 2015.  Photo by www.marko.photo

„In Österreich muss ein Funke überspringen, sich das Mindset verändern hin zu mehr Eigenverantwortung“, meinte Staatssekretär Harald Mahrer in seinem sechzig Sekunden Pitch nicht nur wörtlich: Er zündete am Podium eine Sprühkerze, die er an die Podiumsteilnehmer, A1 Vorstand Marcus Grausam und Whatchado-Gründer Ali Mahlodji, symbolisch weiterreichte. Er forderte vor allem ein Umdenken, viel mehr Menschen müssten den Mut fassen, selbst zu gründen. Es geht darum, eigener Chef sein zu wollen.

Mahrer sieht zwei Positionen aufeinander treffen: Der „elitärer Pessimismus der Sonderklasse“, die typischen Grantler, die sich darüber beschweren, was nicht funktioniert, trifft auf die Startup Szene, deren Motto der „Big Spirit“ ist.

AUT, Austria, Vienna, Startup-Köpfe Österreichs diskutieren über den Weg zum Gründerland Nummer 1, Staatssekretär Dr. Harald Mahrer, Whatchado-Gründer Ali Mahlodji, A1 Vorstand Marcus Grausam, Tuesday, September 8, 2015.  Photo by www.marko.photo

An den Rahmenbedingung für die Startup Szene werde momentan intensiv gearbeitet. Der lang ersehnte Business Angel Freibetrag steht im Herbst auf der Prioritätenskala ganz oben. Trotzdem: Österreich kann erst zum Gründerland Nummer eins werden, wenn man zum Umdenken anfängt.

„Damit Österreich in Zukunft wettbewerbsfähig bleibt, ist Gründertum notwendig“, meinte auch Grausam, der sich wünscht, dass noch mehr etablierte Unternehmen wie A1 Startups fördern. Immerhin profitieren beide Seiten voneinander: Das Startup kann auf Expertise und Netzwerke zugreifen, während das Unternehmen einen direkten Zugang zu Innovationen hat. Er schlägt vor, Anreize für Unternehmen anzudenken, die junge, innovative Unternehmen unterstützen wollen.

Der A1 Startup Campus bietet inzwischen fünf junge Startups Platz, die auch die Infrastruktur von A1 nützen können. Er rät jungen Gründern, das passende Unternehmen für sich zu finden und direkt an diese mit ihren Konzepten heranzutreten. „Natürlich muss man sich auch als Förderer oder Investor bewusst machen, dass nicht jede Idee funktioniert“, meinte Grausam – aber genau hier setzt die Lernkurve an.

Mahlodji sieht den Fehler in der Scheiterkultur in Österreich. Bereits in der Schule bekommt man als Kind gelernt, dass man keine Fehler machen darf. Anstatt beim Test zu erfahren, wie viel man richtig gemacht hat, unterstreicht der Lehrer die Fehler in rot.

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Ein anderes Beispiel: Wenn Kinder, die noch nicht in der Schule waren auf einen Baum klettern wollen und am Weg zum Ziel herunterfallen, geben sie nicht auf: Sie stehen auf und probieren über einen neuen Weg zur Baumkrone zu kommen. Diese Einstellung wird Schulkindern in der Schule ausgetrieben.

Er ist der Überzeugung, dass man gerade durch das Fehlermachen an Erfahrung und Wissen kommt, die man für ein erfolgreiches Unternehmen braucht. „Kein Unternehmen gleicht dem anderen, da spielen so viele Variablen mit“, betont Mahlodji. Auch wenn das Business Modell genau kopiert wird, heißt es nicht, dass die Firma denselben Erfolg hat. Mahlodji erzählt aus Erfahrung: Ein Kooperationspartner hatte die Firma selbst nachgebaut und die Kunden abgeworben, doch Whatchado hat diese Krise überwunden und ist heute ein Erfolgsbeispiel eines Startups in Österreich.

Mahrer, der aus dem Unternehmertum in die Politik kam, musste seine Unternehmen verkaufen und seine Beteiligungen abgeben. Er weiß, dass eine Idee und ein gutes Team alleine nicht ausreichen, denn auch der Zeitpunkt muss passen. Im Jahr 1999 startete er mit einem seiner Freunde, eine Plattform für Studenten, doch die Zeit war noch nicht reif. Sieben Jahre später wurde studivz mit einem ähnliches Konzept eine der erfolgreichsten Online-Plattformen im deutschsprachigen Raum. Der Freund, der ebenfalls anwesend war, ist heute erfolgreicher Unternehmer: Alexander Knechtsberger ist besser bekannt als DocLX-Gründer (Hier ein Interview mit Alexander Knechtsberger)

AUT, Austria, Vienna, Startup-Köpfe Österreichs diskutieren über den Weg zum Gründerland Nummer 1, Staatssekretär Dr. Harald Mahrer, Whatchado-Gründer Ali Mahlodji, A1 Vorstand Marcus Grausam, Tuesday, September 8, 2015.  Photo by www.marko.photo

Wer ein Startup gründet oder in einem arbeitet, weiß, dass man meist flexibel agieren muss. Grausam meinte, dass etablierte Unternehmen durch die Förderung von Startups vom unkomplizierten Denken eines Startups lernen sollten. Damit die Flexibilität auch beibehalten werden kann, dürfe es dann natürlich nicht in die starre Unternehmensstruktur integrieren werden.

Nach dem Event standen die Podiumsteilnehmer beim Netzwerken für Fragen zur Verfügung. Und wie man hört, sind einige interessante Kooperationen entstanden.

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Alle Fotos haben das Copyright: www.marko.photo

Hier nun ein Auszug der Bildergalerie:

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Das Brutkasten-Team:

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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