17.12.2019

Tanmay Bakshi: Mehr als nur ein „Wunderkind“

Auf Konferenzen werden oft vermeintliche "Wunderkinder" auf die Bühne gezerrt, die als Jugendliche einzelne Projekte verwirklichten. Tanmay Bakshi ist anders: Er arbeitet mit IBMs Quantencomputer, hat als Fünfjähriger sein erstes Programm geschrieben und 2019 drei Bücher veröffentlicht. Und das ist erst der Anfang.
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Tanmay Bakshi
(c) Stefan Mey

Drei veröffentlichte Bücher in nur einem Jahr, Kooperationen mit dem IT-Giganten IBM und eine beeindruckende Keynote auf dem WeAreDevelopers Congress 2019: Das sind nur ein paar Eindrücke aus dem Leben des 16jährigen Kanadiers Tanmay Bakshi. Es liegt nahe, den jungen Programmierer als „Wunderkind“ zu bezeichnen – doch das scheint fast zu kurz gegriffen. Denn während andere Keynote-Speaker seines Alters in erster Linie durch ihre Jugend per se beeindrucken, kann Baksi auch dann so manchem Erwachsenen das Wasser reichen, wenn man sein Alter dabei außer Acht lässt. So souverän ist sein Auftritt auf der Bühne, so stark ist sein Selbstbewusstsein im Umgang mit internationalen Führungskräften, dass er so manchen 30jährigen Möchtgern-Manager damit in den Schatten stellt.

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Das wurde bereits im Vorfeld des Kongresses deutlich, als Bakshi gemeinsam mit Leo Li Shiwei, President von Tencent Europe und Benjamin Ruschin, Co-Founder und CEO von WeAreDevelopers, dem brutkasten ein Video-Interview gab. Am Tag darauf zeigte Bakshi aber auch live auf der Bühne, wozu er fähig ist.

So präsentierte Bakshi auf dem Kongress in der Wiener Hofburg drei Projekte, an denen er gerade arbeitet. Das erste Projekt ist ein Tool, dass die Authentifizierung eines Users über dessen Herzschlag ermöglicht. Dabei wird mit einem EEG der Herzschlag aufgezeichnet, anschließend werden die Peaks heraus gefiltert und zur Identifikation verwendet – so kann Datenschutz laut Baksi gewährleistet werden, zumal das Tool nicht die Rohdaten des Herzschlags speichert, sondern lediglich eine Abstrahierung.

Das zweite von Bakshi präsentierte Tool erleichtert Developern die Qualitätssicherung bei ihren Projekten – das soll vor allem dann Vorteile bringen, wenn Module eines Projekts nur indirekt miteinander verbunden sind, sich aber sehr wohl gegenseitig beeinflussen. Und mit dem dritten, finalen Projekt, schloss Bakshi schließlich die große Bandbreite seiner Live-Demonstrationen ab: Er zeigte, wie jedermann den Quantencomputer von IBM remote für seine Projekte nutzen kann. Sogleich forderte er die über 2400 anwesenden Entwickler auf, diese Technologie ebenso zu nutzen: „Es handelt sich dabei um die Nutzung von Quantencomputern im echten Leben“, sagt Bakshi: „Ihr könnt es sogar von Euren Smartphones aus starten.“ Das Testen des IBM-Quantencomuters ist übrigens unter diesem Link möglich.

Tanmay Bakshi im Interview

Im Gespräch mit dem brutkasten erläutert Bakshi, was ihn von anderen Menschen seines Alters unterscheidet, welches Potenzial er in Quantencomputern sieht und warum wir aufhören sollten, ständig die falschen Fragen zu stellen.

Du bist nun 16 Jahre alt und weißt mehr als so mancher Erwachsener. Wo hast du all diese Dinge gelernt?

Es ist nicht so, dass ich mich bewusst dafür entscheide, das zu lernen. Es ist mehr wie ein Schneeball-Effekt: Ich beschäftige mich damit im Rahmen meiner Projekte und lerne somit im Lauf der Zeit. Als Fünfjähriger habe ich mit dem Programmieren einfacher Scripts begonnen. Im Alter von sieben Jahren habe ich dann ein kleines Programm geschrieben, um meinen Stundenplan in den Griff zu kriegen, mit neun Jahren habe ich das zu einer iOS-App konvertiert und als Zehnjähriger habe ich begonnen, Python zu lernen. Dann wollte ich mich mit IBM Watson beschäftigen, was mich wiederum zu Machine Learning führte. So führe eins zum anderen – und ich sammelte immer mehr Erfahrung. Es ist also gut, wenn ich mich bei einem neuen Projekten mit der dahinterliegenden Technologie nicht auskenne. Denn dann kann ich diese erlernen.

Mit jeder neuen IT-Challenge lernst du also neue Skills?

Genau. Zum Beispiel habe ich für mein Tool zur Qualitätssicherung Techniken lernen müssen, die ich zuvor zwar gesehen, aber nie selbst gebaut hatte. Ich sah das also als optimale Gelegenheit, mich mit Compiler-Infrastruktur zu beschäftigen.

Insgesamt ist der Lernprozess zuhause also natürlicher als in einer herkömmlichen Schule.

Wie wirst du von deinen Eltern unterstützt?

Als ich fünf Jahre alt war, machte mein Vater mich mit der Welt des Programmierens vertraut. Und seit der sechsten Klasse werde ich zuhause von meinen Eltern und meiner Schwester unterrichtet. Das ist sehr hilfreich, weil ich mich nicht nach einem klassischen Stundenplan richten muss, sonder dynamischer sein kann.

Lernst du zuhause auch Dinge, die nichts mit Tech zu tun haben?

Ja, aber da ich zuhause unterrichtet werde, muss ich nicht eine bestimmte fixe Stundenanzahl pro Tag mit einem bestimmten Schulfach verbringen – mal ist es mehr, mal ist es weniger. Und generell ist der Unterricht zuhause weniger gezwungen als in der Schule: Als ich mich zum Beispiel mit IBM Watson beschäftigte, ging es auch um Persönlichkeitsmerkmale und Spracherkennung – in diesem Kontext beschäftigte ich mich also mehr mit Psychologie und Linguistik. Insgesamt ist der Lernprozess zuhause also natürlicher als in einer herkömmlichen Schule.

Wie viele Stunden Unterricht hast du dann pro Woche?

Es gibt keinen fixen Stundenplan, jede Woche ist anders. In der letzten Woche vor WeAreDevelopers habe ich zum Beispiel intensiv daran gearbeitet, dass meine Live-Demos funktionieren. Andere Wochen verbringe ich dann weniger mit Technologie und mehr mit anderen Dingen, wie eben zum Beispiel Psychologie und Linguistik. Vor ein paar Wochen wiederum habe ich mich intensiver mit Mathematik beschäftigt.

Deine Software ist großteils Open Source. Planst du, das auch in Zukunft so zu machen?

Ich plane, den Großteil als Open Source Software zur Verfügung zu stellen. In meiner Kooperation mit IBM gibt es aber natürlich Beschränkungen bezüglich der Frage, was Open Source sein kann und was nicht. Ich würde aber gerne bei vielen Projekten zumindest einzelne Module der Developer-Community als Open Source zur Verfügung stellen.

Es wird in der nahen Zukunft so gut wie keine Business Cases mit Quantencomputern geben.

In deiner Demo hast du auch gezeigt, dass jedermann gratis IBMs Quantencomputer mieten kann. Welches Potenzial siehst du für Quantencomputer in der nahen Zukunft?

In der nahen Zukunft? Bloß für Forschungszwecke (lacht). Es wird in der nahen Zukunft so gut wie keine Business Cases mit Quantencomputern geben, weil die Technologie heute nur ein kleiner Prototyp dessen ist, was wir in Zukunft brauchen, wenn wir damit wirklich etwas machen wollen. Wir werden bessere Quantencomputer brauchen – und damit meine ich nicht nur, dass sie mehr Qubits haben. Wir brauchen auch Quantencomputer, die genauer arbeiten. Derzeit wird die Leistung schon durch kleine Interferenzen zerstört. Es gibt also noch viel zu tun.

Und in der fernen Zukunft?

Als erstes Feld wird die Molekulardynamik-Simulation von Quantencomputern beeinflusst werden, da diese Felder eng miteinander verknüpft sind. Diese wiederum wird zum Beispiel die medizinische Forschung stark beeinflussen. Dann werden Quantencomputer wohl auch für Machine Learning und das Aufbrechen von Verschlüsselungen verwendet, sowie im Gegenzug wiederum für das Entwerfen besserer Verschlüsselungen.

Insgesamt beobachte ich, dass Menschen nun jene Fehleinschätzungen neu bewerten, die sie lange Zeit hatten.

Wir schreiben das Jahr 2019, und du bist 16 Jahre alt. Die Chancen stehen gut, dass du das 22. Jahrhundert noch erlebst. Was wird wohl das Coolste sein, das du in deinem Leben sehen wirst?

Technologie ändert sich jeden Tag – im wahrsten Sinne des Wortes. Vor eineinhalb Jahren hätten wir zum Beispiel nicht geglaubt, dass neuronale Netzwerke Content generieren können. Innerhalb einer Nacht hatte Ian Goodfellow dieses Problem dann gelöst. Es bestehen also große Unterschiede zwischen dem, was ich aufgrund des heutigen Status-quo prognostizieren würde und dem, was tatsächlich passieren wird: Es ist unmöglich, über die Technologie der Zukunft nachzudenken – denn wenn es möglich wäre, dann gäbe es die Technologie heute schon. Insgesamt beobachte ich aber, dass Menschen nun jene Fehleinschätzungen neu bewerten, die sie lange Zeit hatten: Zum Beispiel der Irrglaube, dass Artificial Intelligence wirklich intelligent ist und über die Intelligenz eines Lebewesens verfügt. Hoffentlich wird sich hier Ernüchterung einstellen – denn dann können wir die richtigen Fragen stellen und uns auf die Dinge konzentrieren, die wirklich wichtig sind.

Nämlich?

Andere Fragen stellen. Derzeit fragen wir zum Beispiel, ob das Erschaffen von Robotern ethisch ist. Oder, ob Roboter Rechte haben. Diese Fragen haben keinen Sinn und keinen praktischen technologischen Hintergrund. Wenn wir in 1000 Jahren die Art des Computing vollkommen neu erfunden haben und Zellen-Interaktionen komplett simulieren können, dann können wir diese Fragen stellen  – aber das ist ein großes Fragezeichen, mit einer Wahrscheinlichkeit von unter einem Prozent. Mit den heutigen Technologien sind diese Fragen jedenfalls noch unangebracht. Viel mehr sollten wir uns fragen, wie wir die heutige Technologie verbessern und mehr Menschen zur Verfügung stellen – das ist heute eine wichtigere Frage als jene, ob Roboter Rechte haben.

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Opening Fireside Chat bei der aIQon: Peter Allan (accilium) diskutierte mit Alexia Feick (Microsoft) und Paul Strunz (Wien Energie) über KI im Unternehmensalltag. (c) Zsolt Marton

Keine Charts, keine Keynotes, nur Dinge, die funktionieren. Mit dieser Regel eröffnete Peter Allan, AI Lead und Managing Partner bei accilium, am 22. Oktober die erste aIQon im 15. Stock des Juwel Wien. Das Format lehnt sich an Tech-Konferenzen an: Ein Team stellt ein Problem vor, zeigt live, was es dagegen gebaut hat, und erklärt, was es dabei gelernt hat. Allan nannte den Nachmittag ein Experiment. Wer Organisationen das Potenzial von KI vermitteln wolle, komme mit Folien nicht mehr weit, man müsse es zeigen.

Von der Beratung zum Bauen

accilium ist eine österreichische Strategie- und Managementberatung mit Sitz am Wiener Schubertring, die unter anderem für den öffentlichen Sektor arbeitet. Erst im September erhielt das Unternehmen den Zuschlag für einen Rahmenvertrag der Bundesbeschaffung GmbH (BBG) zur Digitalisierung der Verwaltung mit einem Volumen von bis zu 39 Millionen Euro.

Mit der aIQon zeigt accilium eine weitere Seite: Das Unternehmen hat heuer ein eigenes Team aus Forward Deployed Engineers aufgebaut, also Entwickler:innen, die direkt mit den Kunden arbeiten und Lösungen nicht nur konzipieren, sondern auch bauen. Die Rolle kommt aus der Software-Industrie und wird derzeit von führenden KI-Anbietern etabliert. Für eine Beratung heißt das: Strategie und Umsetzung aus einer Hand. Die gezeigten Agenten stammen alle aus diesem Team und laufen bei accilium selbst im Echtbetrieb.

(c) Zsolt Marton

Eine Kollegin, die alles mitliest

Aurelia ist ein eigenes Mitglied in einem Teams-Kanal. Sie hat ein eigenes Konto, liest Kanal, Postfach, Planner und Kalender eines Projekts mit und tut, was das Team ihr sagt. Im Szenario der Demo kehrt Projektleiterin Pia aus zwei Wochen Urlaub zurück und fragt Aurelia, was passiert ist. Statt Dutzende Nachrichten nachzulesen, bekommt sie in einer Antwort, was entschieden wurde und was für sie offen ist. Eine Kollegin ist krank: Aurelia findet deren fällige Aufgaben, schlägt Vertretungen vor und hängt die Aufgaben nach Pias Zustimmung im Planner um. Als die Kundin per Mail den Lenkungskreis vorziehen will, meldet sich Aurelia von selbst, weist darauf hin, dass eine Kollegin an dem Tag im Urlaub ist, und fragt nach, bevor sie den Termin verschiebt. Zum Jour fixe steht die Agenda in der Einladung, und eine Kollegin wird an ihren Kurzbericht erinnert.

(c) Zsolt Marton

Die Regeln dahinter sind klar: Aurelia liest alles mit, meldet sich von selbst aber nur dort, wo das Team es ihr aufgetragen hat. Planner und Kalender ändert sie erst nach einem Ja, Mails nach außen schickt sie nicht. Was sie darf, steht laut accilium im Code und nicht im Prompt. Die Regeln selbst gibt ihr das Team im Kanal, in ganz normalen Sätzen, so wie einer neuen Kollegin. Technisch läuft alles in einem Microsoft-Tenant auf Azure in der EU, das Sprachmodell in der EU-Datenzone.

Das wichtigste Learning kam aus dem eigenen Betrieb: Das richtige Maß ist für jedes Team ein anderes. Manche wollen täglich einen Status, andere jemanden, der im Hintergrund die Fäden zusammenhält und sich nur auf Nachfrage meldet. Deshalb lässt sich heute einstellen, wie proaktiv Aurelia ist. Und weil Teams einen Agenten als Kollegin wahrnehmen, gelte dasselbe wie bei jeder neuen Mitarbeiterin: Beide Seiten müssen sich aneinander gewöhnen.

Dasselbe Prinzip auf drei Ebenen

(c) Zsolt Marton

Zwei weitere Demos zeigten, dass der Ansatz auch jenseits des Projektteams funktioniert. „Linda Legal“ bündelt das Erfahrungswissen einer Rechtsabteilung und prüft direkt in Outlook Verträge gegen Richtlinie und Verhandlungsprotokoll. In der Demo entdeckte sie, dass in einem Paragrafen „jeweils“ statt des vereinbarten „zusammen“ stand, womit pro Wochenabruf 8.000 statt 4.000 Euro fällig geworden wären. Ihr Wissen liegt in lesbaren Dateien, die die Fachabteilung ohne IT selbst pflegt. „Erich Aigner“ wiederum ist ein persönlicher Assistent: Ein Berater erzählt ihm nach einem Kundentermin eine Minute lang, was zu tun ist, danach stehen Nachricht, Folgetermin und Mailentwürfe bereit. Gesendet wird nichts, das entscheidet der Mensch.

(c) Zsolt Marton

Drei Agenten, drei Ebenen: Team, Fachwissen, einzelne Person. Allen gemeinsam ist dasselbe Prinzip. Lesen, sortieren und vorbereiten tun die Agenten selbstständig, ändern und nach außen kommunizieren nur nach menschlicher Freigabe. Und diese Grenze ist technisch verankert, nicht bloß im Prompt versprochen.

Die Technik ist nicht der Engpass

Dass genau das die eigentliche Arbeit ist, zeigte auch der Opening Fireside Chat, in dem Peter Allan mit Alexia Feick und Paul Strunz über KI im Alltag, Top-down und Bottom-up in der Transformation und die Messbarkeit von KI-Projekten sprach. Strunz leitet das Digital Competence Center der Wien Energie, Feick war früher bei accilium und arbeitet heute im Customer Success bei Microsoft. Ihr gemeinsamer Befund: Die heutigen Modelle sind gut genug, der Hebel liegt in Prozessen, Governance und Befähigung. Feick riet, bei konkreten Pain Points anzusetzen statt bei dem Wunsch, „KI zu haben“. Der Output nach sechs Monaten solle eine veränderte Arbeitsweise mit messbarem Ergebnis sein, und lieber ein Use Case im crossfunktionalen Team als 30 kleine Proof-of-Concepts. Strunz ergänzte, dass Effizienzgewinne verpuffen, wenn die Prozesse dahinter nicht angepasst werden; bei der Wien Energie misst man unter anderem die Zahl aktiver Citizen Developer, eingesparte Stunden und eingespartes Geld.

(c) Zsolt Marton

Allan sieht in Agenten vor allem eine Wachstumschance: Es gebe unendlich viel Nachfrage nach Services, und wer es clever mache, nutze Agenten, um jeden einzelnen Job besser und kreativer zu machen. Bei accilium selbst sei keine Stelle durch KI ersetzt worden, wohl aber viel administrative Arbeit weggefallen. Intern begleitet das Unternehmen den Wandel mit einem eigenen Rhythmus: Jede Woche gibt es einen neuen „Build“ mit Skills, Tools und Trainings, wie bei einem Software-Unternehmen.

Alle Demos, Baupläne, Prompts und Skills stellt accilium offen zum Download bereit. Wer nicht dabei war, kann die Agenten also nachbauen. Auch das ist für eine Beratung ungewöhnlich und passt zum Anspruch des Formats: zeigen statt erklären.

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Tanmay Bakshi: Mehr als nur ein „Wunderkind“

Drei veröffentlichte Bücher in nur einem Jahr, Kooperationen mit dem IT-Giganten IBM und eine beeindruckende Keynote auf dem WeAreDevelopers Congress 2019: Das sind nur ein paar Eindrücke aus dem Leben des 16jährigen Kanadiers Tanmay Bakshi. Im Gespräch mit dem brutkasten erläutert Bakshi, was ihn von anderen Menschen seines Alters unterscheidet, welches Potenzial er in Quantencomputern sieht und warum wir aufhören sollten, ständig die falschen Fragen zu stellen. Bakshi: Ich würde aber gerne bei vielen Projekten zumindest einzelne Module der Developer-Community als Open Source zur Verfügung stellen.

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