11.10.2017

Start:IP – Technologien ohne Gründer finden Gründer ohne Technologie

START:IP ist eine neue Initiative des universitären High Tech Inkubators INiTS und den Wiener Universitäten. Dabei sollen Spitzenforscher auf hochkarätige Gründerpersönlichkeiten treffen, um aus High Tech Erfindungen innovative Produkte und spannende Geschäftsideen zu kreieren. Wie das genau ablaufen soll, erzählen die Organisatoren des Projekts, Erwin Hemetsberger und Markus Pietzka. Bis 29.01. 2020 können sich interessierte Gründer derzeit registrieren.
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Markus und Erwin, stellt euch bitte kurz vor.

Erwin: Der Markus ist Chemiker und hat viel technisches Know-How. Ich bin Betriebswirt und mache bei INiTS Marketing und Kommunikation. Eine meiner Hauptaufgaben war das Übersetzen der Produktbeschreibungen in alltagstaugliche Sprache. Der Schwerpunkt von Markus ist Intellectual Property, das ist für dieses Projekt besonders wichtig. Er ist also quasi für die Hardware zuständig und klärt, welche Technologien teilnehmen können und wie das juristisch, vor allem patentrechtlich, alles aussieht. Ich kommuniziere das nach außen – wir sind sozusagen ein kongeniales Team.

Was passiert im Rahmen von Start:IP?

Technologien ohne Gründer finden Gründer ohne Technologie. Es geht also darum, Technologien, die eine starke Marktnähe haben und spannend sind, Gründern zugänglich zu machen, die damit ein Unternehmen basteln.

Wie läuft das ab?

Zunächst muss man sich anschauen, wie Technologietransfer an österreichischen Universitäten funktioniert. Wenn an der Universität etwas erfunden wurde, müssen die Forscher zu ihrem Technologietransfer gehen, das ist eine Abteilung, die jede Universität hat. Der hat die Aufgabe, die Erfindungsmeldung zu beurteilen und die Entscheidung zu treffen, ob die Universität die Erfindungsmeldung aufgreift, um sie dann in weiterer Folge einer Verwertung zuzuführen, oder nicht. Wenn die Universität das will, hat sie die Aufgabe, die Technologie auch entsprechend zu kommerzialisieren. Das macht sie entweder, indem sie für diese Technologie ein Unternehmen findet, das sie einlizensiert, oder indem der Forscher zu INiTS kommt und sagt, er möchte gerne selbst ein Unternehmen gründen. Start:IP vereinfacht diesen Prozess. Über die Plattform können nun für Erfindungen passende Gründer gefunden werden.

Gibt es viele Technolgien ohne Gründer?

Es gibt viele Forscher, die nicht gründen wollen – weil sie eben forschen wollen. Es bringt nichts, jemanden, der Forscher bleiben möchte, auf Unternehmer umzumodeln. Darum suchen wir Gründer von außen.

Wer ist die Zielgruppe von Start:IP?

Es gibt vier Zielgruppen. Zunächst die Universitäten. Sie haben als Technologiegeber jetzt eine zusätzliche Möglichkeit zur Verwertung. Außerdem können sie herausfinden, an welchen Technologien Interesse besteht und an welchen nicht. Für die Patente, die die Universitäten halten, müssen sie nämlich Gebühren zahlen. Wenn man sieht, dass ein gewisse Technologie ein Ladenhüter ist und sich niemand dafür interessiert, kann sich die Universität diese Gebühren sparen.
Die nächste Zielgruppe sind die Gründer, die bekommen Zugang zu ausgewählter Technologie, die der Technologietransfer schon angeschaut hat und auch von uns vorsortiert wurde.

Nach welchen Kriterien wurde vorsortiert?

Die Technologien sollen innerhalb von drei Jahren marktreif sein können und haben einen Deckel von Investitionsvolumen, sind also einzelgründertauglich. Nicht dabei sind alle Dinge, die regulatorische Anforderungen haben, z.B. der Pharma Bereich oder die Luftfahrt.

Und die restlichen Zielgruppen?

Dann haben wir noch Investoren, also sowohl Business-Angels als auch Risikokapitalgeber und die Unternehmen, die hier entweder neue Technologien finden oder selbst als Technologiegeber mitmachen können.

Wie ist das Projekt angelaufen?

Wir haben bis jetzt knapp 20 Gründer, die sich registriert, also auf die 15 ausgewählten Technologien reflektiert haben. In zwei Fällen haben die Leute sogar schon angefangen, im Hintergrund miteinander zu sprechen. Alle, die noch keinen Kontakt aufgenommen haben, treffen am 16. Oktober zum ersten Mal aufeinander und werden dann einander vorgestellt.

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Wie wird das Kick-Off Event ablaufen?

Nach der Registrierung und Begrüßung gibt es ganz kurze Technologie-Pitches. Dann haben die Teilnehmer die Aufgabe, ihre Favoriten zu finden, mit denen dann ein Speeddating stattfindet. Nach dem Mittagessen geben wir den Gästen die Möglichkeit, mit dem Technologie-Transfer-Manager zu sprechen und mögliche Fragen hinsichtlich Lizenzierung zu klären. Dann teilt sich das Programm in zwei Stränge auf. Die, die Gründungsinteressierte gefunden haben, haben dann ein paar Stunden, um sich kennen zu lernen und zu schauen, wie sie zusammen passen und konkrete nächste Schritte zu definieren. Die andere Gruppe besteht aus jenen, die niemanden gefunden haben. Für sie gibt es ein Business-Model-Workshop.

Und dann?

Ab dann begleiten wir die Teams, die sich gebildet haben. Sie bekommen dann einen Berater zur Seite gestellt. Ziel ist ein näheres Kennenlernen und ein Einarbeiten in die Thematik und schließlich eine gemeinsame Entwicklung des Geschäftsmodells. Beim Abschlusstermin präsentieren die Teams ihre Geschäftsmodelle vor den Investoren und auch wenn nichts heraugekommen ist, dann sollen sie dort präsentieren, denn auch das ist eine wichtige Information für die Technologiegeber.

Was passiert also im besten Fall?

Im Idealfall findet sich ein Startup, das die Lizenz für die Technologie erwirbt und sich dann auch gleich für unseren Inkubator anmeldet. INiTS ist also quasi die fünfte Zielgruppe.

Heißt das, ihr wollt die neuen Startups alle nach Wien holen?

Nein. Es ist nicht der Versuch, Technologie aus den anderen Universitätsstädten abzuziehen. Die Nachbetreuung soll dort stattfinden, wo es inhaltlich und geografisch Sinn macht. Wir betreuen die Teams bis Jänner.

Mehr Infos zu START:Ip findet ihr hier.

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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.

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