16.11.2022

Wie der Social Impact Award zu einem internationalen Player wurde

Im Interview spricht Jonas Dinger, Managing Director des Social Impact Award, über die rasante Internationalisierung der Organisation und wie Startups im Bereich Social Entrepreneurship unterstützt werden.
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Über ein internationales Franchise-System wurde die Unterstützungsplattform des Social Impact Award für junge Sozialunternehmer:innen zu einer der größten ihrer Art weltweit. Seit der Gründung im Jahr 2009 wurden so bereits mehr als über 1000 Social Ventures weltweit unterstützt. Mit Ende 2021 übergab SIA-Geschäftsfürher Jakob Detering die Impact Award-Geschäftsführung an Ana Janošev und Jonas Dinger ab. Im Hintergrund-Interview erläutert uns Dinger, wie der Social Impact Award zu einem internationalen Player wurde und was sich seit dem Wechsel alles getan hat.


Wie schreitet aktuell die Internationalisierung des SIA voran?

Social Impact Award (SIA) ist dieses Jahr in insgesamt 18 Länder auf drei Kontinenten aktiv, besonders hervorzuheben ist dabei sicherlich der Social Impact Award Ukraine. Mit der Unterstützung durch SAP konnten wir sicherstellen, dass es trotz des Angriffskriegs durch Russland auch dieses Jahr einen Social Impact Award gibt. Das Programm musste logischerweise größtenteils online stattfinden, aber der Bedarf an Unterstützung für die Gründung von Sozialunternehmen war so groß, dass ein neuer Rekord an Bewerbungen aufgestellt werden konnte.

Auch wenn die Pandemie die Geschwindigkeit der Internationalisierung gebremst hat, werden wir in den nächsten Jahren weiter daran arbeiten, den Social Impact Award in neuen Ländern zu etablieren. Besonders im Fokus steht dabei die südliche Mittelmeer-Region, also Nordafrika & der Mittlere Osten. Hier arbeiten wir beispielsweise gemeinsam mit der Ford Foundation an einem Pilotprojekt in Jordanien, das den Anstoß für eine weitere Internationalisierung in der Region geben soll. Außerdem stehen Zentralasien sowie das südliche Europa ebenfalls weiter im Fokus. 

Unsere Internationalisierung funktioniert dabei über ein innovatives Lizenzmodell, dass es uns erlaubt, trotz starker lokaler Anpassungen Synergien auf internationaler Ebene zu schaffen und gemeinsame Standards international zu etablieren.

Welche Erfolge konnte der SIA in Bezug auf die Unternehmensgründungen seit seiner Gründung 2009 für sich verbuchen? 

Seit 2009 haben wir insgesamt mit über 1000 Social Ventures eng zusammengearbeitet und diese auf vielfältige Weise unterstützt. In 2019 hat die Wirtschaftsuniversität Wien in einer über ein gesamtes Jahr großflächig angelegten Studie die langfristigen Effekte einer Teilnahme beim Social Impact Award bei unseren Alumni untersucht. Dabei zeigt sich zum einen, dass knapp 80 Prozent der Social Startups, die einen Social Impact Award gewinnen, auch dreieinhalb Jahre nach dem Gewinn des Social Impact Awards noch aktiv sind. Dabei sind im Schnitt 5,14 Vollzeitkräfte dort angestellt und die Ventures werden von zwölf Ehrenamtlichen unterstützt. Über 75 Prozent der SIA-Alumni haben zudem Produkte oder Dienstleistungen entwickelt, die es vorher entweder gar nicht gab und rund ein Drittel bietet armuts-bedrohten und/oder benachteiligten Personengruppen die Möglichkeit selbst ein Einkommen zu erzielen. 

Wie unterstützt SIA heimische Startup Gründer:innen?

Alle jungen Menschen in Österreich können jedes Jahr kostenlos am Social Impact Award teilnehmen. Das Programm beginnt im Frühjahr und bietet ganz unterschiedliche Formate um in die Welt des Social Entrepreneurships einzutauchen. Wir veranstalten online und offline Formate, bei denen mit erfolgreichen Sozialunternehmer:innen ganz zwanglos geplaudert, eigene Ideen kreiert und Konzepte interaktiv weiterentwickelt werden können. Allein im Frühjahr 2021 haben wir in Österreich 25 Workshops und Webinare, neun Inspirationsformate und 15 1-on-1 Coachings veranstaltet. Dabei nahmen nur in 2021 knapp 600 Personen aus fast allen Bundesländern an unseren Formaten teil und entwickelten Ideen und Konzepte für Sozialunternehmen. Diese können dann bei uns eingereicht werden und eine hochkarätige Jury wählt anschließend die zehn vielversprechendsten Ideen und Startups aus.

Diesen zehn Social Ventures stehen anschließend knapp 50 Mentor:innen, Expert:innen, und Coaches zur Verfügung, um die nächsten Schritte mit ihrem Startup zu setzen – egal ob das ein erster Prototyp, die Validierung des Geschäftsmodells oder die Entwicklung einer Go-to-Market Strategie. Nach Abschluss des nationalen Jahresprogramms, werden alle Teams in unsere internationale Alumni Community aufgenommen, die sich unter anderem beim diesjährigen SIA Summit in Wien versammelt. 

Welchen Stellenwert hat Social Entrepreneurship in Österreich im internationalen Vergleich?

Das österreichische Ökosystem für Social Entrepreneurship ist ein spannender Fall im internationalen Vergleich. Österreich besitzt einen enorm innovativen dritten Sektor, der sich sehr früh bereits mit diesem Thema beschäftigte und innovative Sozialunternehmen gründete. Außerdem haben sich bereits vor über zehn Jahren einige bedeutende Unterstützungsakteure etabliert, die den gesamten Sektor ausgebaut und vorangetrieben haben. 

Andererseits ist die Förderung von sozialen Innovationen noch immer ein starker Kampf gegen Windmühlen und es gibt noch kein breites Verständnis davon, was Social Entrepreneurship ist oder was der Sektor alles für positive Effekte auf die Gesellschaft haben kann. Hier können wir gerade im Moment beobachten, dass zum Beispiel die Europäische Kommission das ganz klar erkannt hat und hier sehr viele Impulse auch nach Österreich trägt. Da gibt es andere Länder innerhalb der EU, die das noch stärker aufnehmen und auch aus Eigeninitiative aktiv werden.

Welche Herausforderungen müssen Social Entrepreneurs in Österreich derzeit bewältigen?

Dazu kann ich vor allem auf den sehr aktuellen Austrian Social Enterprise Monitor verweisen. Die Bestandsaufnahme der heimischen Szene der Wirtschaftsuniversität Wien zeigt wunderbar auf, wie vor allem fehlende Finanzierungsmöglichkeiten eine große Herausforderung darstellen. Aber auch fehlendes qualifiziertes Personal oder fehlendes Bewusstsein für das Konzept sind aktuelle Herausforderungen.

Welche Ziele verfolgt der SIA Summit, der aktuell noch bis zum 19. November in Wien stattfindet.

Der SIA Summit stellt den Jahresabschluss all der 18 nationalen Social Impact Award Programme dar und versammelt hunderte junger Sozialunternehmer:innen und Umfeldakteure in Wien. Der diesjährige SIA Summit ist allerdings etwas Besonderes. Wir leben in Zeiten multipler Krisen, die sich gerade jetzt ganz stark zeigen. Viele Menschen sind dadurch verunsichert und fürchten sich vor der Zukunft. Gleichzeitig ergreift jedoch eine junge Generation an talentierten, motivierten Köpfen die Initiative und entwickelt herausragende Innovationen, die zur Überwindung dieser multiplen Krisen beitragen können – von dem österreichische Sozialunternehmen Cosmotaics, das Solarpaneele für die Erzeugung von Strom und Wasser in Trockengebieten einsetzt, oder das ukrainische Sozialunternehmen Melt Water, das ein neues Wasserreinigungssystem entwickelt. Der SIA Summit soll deshalb auch ein Zeichen der Hoffnung in Krisenzeiten sein und Mut machen, dass wir die Zukunft positiv gestalten können.

Worauf dürfen sich die Teilnehmer:innen des SIA Summit freuen?

Wir konnten ein besonderes Programm für alle Teilnehmer:innen des SIA Summits heuer zusammenstellen. Dabei sind zum Einen inspirierende Keynotes u.a. von Fridays for Future Aktivist.innen, Boris Marte (CEO der ERSTE Stiftung) und Repräsentant:innen aus der Politik (u.a. Leonore Gewesseler, Christoph Wiederkehr), und zum Anderen über 30 interaktive Workshops und Sessions. Inhaltlich bieten wir ein sehr diverses Programm und konnten über 40 Expert:innen aus 20 Ländern als Vortragende gewinnen. Der SIA Summit funktioniert dabei wie ein Festival mit unterschiedlichen Bühnen und voller Innovation, Unternehmensgeist und gegenseitigem Austausch. Ein Highlight ist dabei sicherlich die Touren durch Wien bei denen wir mehrere SIA Alumni in ihren Räumlichkeiten besuchen. 

Der SIA Summit ist eine großartige Chance um sich mit Anderen, die ähnlichen Herausforderungen gegenüberstehen, auszutauschen, sich inspirieren zu lassen und Kontakte in der ganzen Welt aufzubauen. Außerdem ist es die perfekte Gelegenheit gemeinsam miteinander und voneinander zu lernen und so die jeweiligen Social Ventures weiterzuentwickeln. So werden die positiven sozialen und ökologischen Effekte der Startups gestärkt. 

Welche Learnings hast du selbst als neuer Geschäftsführer im letzten Jahr gemacht?

Haha, dafür reicht der Platz hier wahrscheinlich nicht ganz aus. Nein, ganz im Ernst: Mein persönlich größtes Learning dieses Jahres ist die Wichtigkeit davon Nein zu sagen. Das klingt sehr banal, ist aber deutlich schwieriger als es auf den ersten Blick scheint. Es ist wichtig, dass wir als Organisation uns selbst treu bleiben und das bedeutet auch, dass wir nicht alles machen können, was grundsätzlich spannend und wirkungsvoll wäre. Nur dann können wir nachhaltig Strukturen aufbauen, die auch langfristig Bestand haben.

2022 war und ist ein herausforderndes Jahr, vom Krieg in der Ukraine bis zur aktuellen Unsicherheit durch die global präsente Inflation, aber wir konnten alle Herausforderungen bis jetzt hervorragend meistern und unser Team weiter ausbauen. Das liegt an unserem herausragenden Team, in dem alle Verantwortung übernehmen, höchst kreativ und innovativ arbeiten, und für unsere Mission brennen: Junge Menschen dazu zu befähigen, die Welt zum Besseren zu verändern.


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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.


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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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