20.04.2022

Startup-Professor Franke: Das müssen wir für mehr Unicorns tun

Interview: Nikolaus Franke hat sich an der renommierten Sloan School am MIT inspirieren lassen und leitet seit 20 Jahren das Institut für Entrepreneurship an der WU Wien.
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Nikolaus Franke ist Professor an der Wirtschaftsuniversität Wien © WU Wien
Nikolaus Franke ist Professor an der Wirtschaftsuniversität Wien © WU Wien

Nikolaus Franke hat sich an der Sloan School am MIT in den USA angesehen, wie man unternehmerisches Denken an Universitäten fördert. Dort treffen eine renommierte Business School auf eine naturwissenschaftlich-technische Fakultät – MIT-Alumni sollen insgesamt mehr als 30.000 Unternehmen gegründet haben, darunter Erfolgsgeschichten wie Intel, BlackRock, Dropbox, LinkedIn oder HubSpot. Franke hat dort gelernt, worauf es ankommt, um aus Forschern und Studierenden Entrepreneure zu machen.

Danach ist er an die Wirtschaftsuniverstät Wien gewechselt, um dort die Spezialisierung Entrepreneurship & Innovation und das zugehörige Institut aufzubauen. Im Interview mit dem brutkasten spricht er über Innovationsprojekte, die seine Studierenden gemeinsam mit Unternehmen, Startups und Forschungseinrichtungen umsetzen, über Spinoffs und den Wandel der Wahrnehmung des Themas Entrepreneurship an der WU.

Die WU Wien hat seit mehr als 20 Jahren ein Institut für Entrepreneurship und Innovation – was passiert dort?

Nikolaus Franke: Neben der akademischen Forschung legen wir viel Wert auf eine anwendungsbezogene Lehre. Die bedeutet, dass wir auf der einen Seite das Handwerkszeug vermitteln, also Methoden und Theorien. Gerade bei Entrepreneurship und Innovation ist aber wichtig, dass man diese Tools auch praktisch anwendet. In der Hälfte der Kurse arbeiten unsere Studierenden also in konkreten Projekten mit Externen wie Startups, KMU, multinationale Konzerne oder auch NPOs. Sie setzen das Gelernte ein, um damit reale Innovationsprobleme zu lösen.

Haben Sie ein Beispiel für ein solches Projekt?

Wir haben nun bald 1000 Projekte durchgeführt, die Themen sind sehr vielfältig. Sie umfassen innerbetriebliche Prozessoptimierungen, Businesspläne für Startups oder strategische Fragestellungen. Gemeinsam haben sie nur: Es sind keine Routineprojekte. Ein willkürlich herausgegriffener Projekttyp ist die Identifikation von innovativen Anwendungsbereichen von neu entwickelten Technologien. Forschungsinstitutionen wie das CERN oder Fraunhofer oder auch Unternehmen entwickeln oft neue Technologien für die interne Nutzung oder für einen bestimmten Kunden und sind dann auf der Suche nach weiteren Einsatzfeldern. Unsere Studierenden beginnen damit, die Technologie sozusagen „zu übersetzen“. Entwickelnde Ingenieure verwenden meist eine sehr technische Sprache und unsere Studierenden arbeiten entsprechend durch Interviews heraus, was sie eigentlich für die Kunden leistet. Das Ergebnis sind die Keypoints, die die Technologie wertvoll machen. Im nächsten Schritt werden breit gestreute Interviews mit Leuten aus anderen Branchen geführt, um herauszufinden, wo die Technologie hilfreich wäre. Wir haben bei einer Technologie mal 30 neue Märkte identifiziert und in ein Ranking gebracht – die erfolgversprechendsten zehn waren den Ingenieuren völlig unbekannt.

Dieses Angebot ist für Unternehmen kostenlos?

Nein, aber auch nicht kommerziell. Zu Beginn war es kostenlos und es gab dann oft Missverständnisse. Deshalb gibt es nun einen Unkostenbeitrag, mit dem wir Formate wie den E&I Touchdown finanzieren, auf dem die Projekte präsentiert werden. Wir verdienen aber nicht daran. Das wichtige ist, dass unsere Studierenden gute Problemlöser werden und dafür braucht es die Praxis. Gleichzeitig schaffen diese Projekte auch die Möglichkeit, Kontakte in die Wirtschaft aufzubauen und die Luft dort zu schnuppern. Umgekehrt hilft es den Unternehmen auch im Recruiting guter Mitarbeiter:innen.

Was machen Absolvent:innen solcher Projekte später nach dem Studium typischerweise? Sind das Startup-Gründer:innen oder eher Business Developer?

Das ist ganz unterschiedlich, da sich die Ausbildung mit vielem gut kombinieren lässt. Wir haben auch Kurse wie E&I Garage, in denen Teams mit Studierenden anderer Unis gebildet werden, um Geschäftsideen zu entwickeln. Manche fangen dabei Feuer und werden tatsächlich Gründer:innen. So ist zum Beispiel hokify entstanden. Wir sind zwar kein Inkubator, aber Aufbereiter von Möglichkeiten.

Haben Sie den Eindruck, dass der Startup-Boom auch an der WU spürbar ist?

Als ich vor 20 Jahren hierher kam, ging die Stimmung noch nicht in diese Richtung. Früher war man der Meinung, dass der pragmatisierte Beamte der Berufstraum von 99 Prozent der Studierenden an der WU ist.

Das hat sich geändert, nehme ich an?

Das hat, glaube ich, schon damals nicht gestimmt. Wir waren vom ersten Semester an überbucht und hatten immer schon sehr gute Studierende. 2001 bin ich gekommen und hatte erste Lehrveranstaltungen und im Sommersemester 2002 ging die Spezialisierung los.

Davor wurde an der Wirtschaftsuniversität kein unternehmerisches Denken gelehrt?

Es gab nichts Institutionalisiertes, aber ein paar Kollegen hatten das Thema in einzelnen Lehrveranstaltungen. Die WU war zwar die größte Business-Universität Europas, aber eben mit viel Marketing und Rechnungswesen und praktisch null Entrepreneurship und Innovation. Universitäten sind sehr stabile Gebilde mit einem starken konservativen Element – das sage ich sehr wohlwollend, denn das macht sie überlebensfähig. Die Grundthese an der WU war immer, dass wir „Employability“ sicherstellen müssen. Das ist zwar praktisch gedacht, unterstellt aber von vornherein Angestelltenkarrieren. Es ging also auch um eine Veränderung in der DNA der WU. Heute ist Entrepreneurship & Innovation sicher eine der begehrtesten der gut 30 Spezialisierungen an der WU. Das Thema Entrepreneurship ist definitiv „in“. Dazu trägt an der WU auch das Gründungszentrum bei, das wir 2015 gegründet haben.

Sie sind sehr früh an jenen Persönlichkeiten dran, die später erfolgreiche Startups gründen – was macht diese Persönlichkeiten aus Ihrer Sicht aus?

Es sind Menschen mit einer hohen Kreativität, denen man eine hohe schöpferische Energie anmerkt, und die etwas leisten wollen. Sie suchen häufig noch nach ihrem Feld und genau deshalb sind auch unsere Kooperationen so wichtig. Dieses Kombinieren von kaufmännischem Wissen mit Menschen, die neue Technologien entwickeln – da entsteht Innovation.

Da schlummert sicher viel Potenzial an technischen und naturwissenschaftlichen Universitäten – Österreich gelingt es noch viel zu wenig, daraus Spinoffs zu generieren. Wie könnte man das effizienter angehen?

Dafür braucht es mehr Kooperation. Es reicht nicht, nur Technologietransferstellen einzurichten. Auch ein Inkubator, der bei einigen wenigen Projekten weiterhilft, reicht nicht. Das sind natürlich wichtige Elemente, aber es mangelt ja eher am Intake – alle diese Programme hätten gerne mehr richtig gute Kandidaten. Ich habe eine Zeit lang in den USA geforscht und dabei analysiert, wie die Sloan School am MIT Innovation macht. Dort gibt es einen technisch-naturwissenschaftlichen Bereich und eine Business School, und es ist sehr interessant, wie diese zwei Welten dort systematisch zusammengebracht werden. Die Techniker öffnen sich der Kommerzialisierung und Umsetzung und umgekehrt verlieren Business-Studierende ihre Berührungsängste. Das gelingt über Zusammenarbeit. Wir haben entsprechend ebenfalls eine Initiative ins Leben gerufen, das „Entrepreneurship Center Network“, die an der Vernetzung der österreichischen Unis arbeitet.

Spinoffs haben wir trotzdem nur sehr wenige…

Meiner Meinung nach müssten wir zwei Dinge tun. Erstens mehr auf Kooperation setzen, vor allem zwischen Technologie und Business. Und zweitens müssen wir in die Breite gehen. Wer Spitzensportler will, muss auch zunächst den Breitensport fördern. Genauso ist es mit Entrepreneurship. Wenn wir mehr Unicorns wollen, müssen wir dafür sorgen, dass sehr viele innovative Projekte gestartet werden. Jedes Startup ist ein Experiment.

Und es ist auch eine Frage des Geldes.

Ja, das ist richtig. Das Problem ist nicht der Wille der handelnden Personen, sondern das Fehlen von Ressourcen. Man braucht Personal, Strukturen und einen langen Atem. Für private Investoren sind diese ganz frühen Phasen nicht interessant, die Streuverluste sind zu hoch. Wir haben also einen klassischen Fall von Marktversagen, obwohl der Hebel für gesellschaftlichen Nutzen herausragend gut ist. Das bedeutet: der Staat muss ran. Leider gibt es im Bildungssystem aber einen starken finanziellen Druck. Man muss aber gar nicht so weit schauen, um zu sehen, wie man es besser machen kann. Die TU München gehört zu den Top-Unis in Sachen Spinoffs und die haben ganz andere finanzielle Möglichkeiten in diesem Bereich. Alleine die BMW Stiftung bringt dort viele Millionen Euro ein. Ideen und Pläne genügen nicht, man braucht auch die notwendigen Mittel.

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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.“

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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.

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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.

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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 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

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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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