15.10.2024
KOOPERATION

Das war der erste Technology Impact Summit 2024

Am 10. Oktober 2024 fand in Graz erstmals der Technology Impact Summit statt. Dabei drehte sich alles um das Thema künstliche Intelligenz.
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Wirtschaftsminister Martin Kocher während seiner Keynote am Technology Impact Summit | Foto: Technology Impact Summit
Wirtschaftsminister Martin Kocher während seiner Keynote am Technology Impact Summit | Foto: Technology Impact Summit

Über 300 Expert:innen und internationale Wissenschaftler:innen tauschten sich am vergangenen Donnerstag in der Grazer Seifenfabrik über unterschiedliche Aspekte Künstlicher Intelligenz aus. Ziel des Formats: Einen holistischen Blick einzunehmen und den Austausch zwischen Wissenschaft und Wirtschaft zu stärken. Der Technology Impact Summit ist eine gemeinsame Initiative von Universität Graz, Technische Universität Graz, Joanneum Research und FH Joanneum.

brutkasten präsentierte neue KI-Serie bei Pre-Event

Eingestimmt wurde sich auf den Summit bereits am Vorabend bei einem Pre-Event im Grazer Unicorn. brutkasten-Chefredakteur Dominik Meisinger stellte dabei die neue multimediale brutkasten-Serie „No Hype KI“ vor, die gemeinsam mit mehreren namhaften Partnern – darunter die Universität Graz – umgesetzt wird.

Zudem lieferten Albin Skasa, Geschäftsführer des Startups medaia GmbH, das hinter der App SkinScreener steht, sowie Oliver Kröpfl, Vorstand der Steiermärkischen Sparkasse, im Interview Einschätzungen zu den Herausforderungen und der Finanzierungssituation von KI-Startups.

Keynote von Wirtschaftsminister Kocher am Technology Impact Summit

Am Donnerstag startete der Summit mit Großworten von Ministerin Karoline Edtstadler und der steirischen Landesrätin Barbara Eibinger-Miedl (beide ÖVP). Anschließend diskutierten die Rektoren der vier veranstaltenden Institutionen Horst Bischof (TU Graz, KI-Beirat der österreichischen Bundesregierung), Heinz Mayer (Joanneum Research), Martin Payer (FH Joanneum) und Peter Riedler (Universität Graz) kurz und prägnant mit Moderatorin Fanny Stapf über den akademischen Zugang zu Künstlicher Intelligenz.

Die erste Keynote hielt dann Wirtschafts- und Arbeitsminister Martin Kocher. Er verwies dabei auf das Potenzial künstlicher Intelligenz im Kampf gegen den Fachkräftemangel: „Im demografischen Wandel mit weniger Menschen im erwerbsfähigen Alter bieten Automatisierung und Künstliche Intelligenz die Möglichkeit, unseren Lebensstandard zu erhalten und zu verbessern“, sagte Kocher.

Die Arbeitsproduktivität steige in der Europäischen Union trotz zunehmender Digitalisierung aber nur schwach an. Das Wachstumspotenzial der Zukunft verortete Kocher in Effizienzsteigerungen, die durch neue Technologien erwirkt werden können. Die neue KI-Verordnung der EU, den AI Act, bezeichnete Kocher als „gute Kompromisslösung“.

Liessmann vs. Mayer-Schönberger

Philosoph Konrad Paul Liessmann (Universität Wien) und Viktor Mayer-Schönberger (Oxford University) diskutierten durchaus kontrovers über die Frage, wer künftig die Oberhand haben wird – Mensch oder Maschine. Liessmann sieht in Künstlicher Intelligenz eine Nivellierung nach unten, die Jobs mit intellektuellem Potenzial nicht gefährden wird. Chatbots greifen auf historische Daten zurück und hätten wenig Möglichkeiten, sinnvoll zu kontextualisieren und eigene Gedanken zu formulieren oder sinnerfassend in die Zukunft zu blicken. Mayer-Schönberger hingegen relativierte und argumentierte, dass weite Teile der Wissenschaft auf bereits erbrachten Inhalten aufbauen. Er warnte davor, kreative Schöpfungen überzubewerten.

Near Futures Debate: Wo steht Europa bei KI?

Ab Mittag ging es am Technology Impact Summit dann ab in die „Near Futures Debates“. Dabei standen sich jeweils zwei Speaker:innen gegenüber, die ein Thema aus unterschiedlichen Perspektiven beleuchteten. Jana Lasser, Professorin an der Universität Graz, diskutierte etwa mit Apollo.ai-Gründer Mic Hirschbrich über die Position Europas bei KI.

Jana Lasser (Universität Graz) und Mic Hirschbrich (Apollo.ai)

Lasser argumentierte dabei, dass es Europa an der Infrastruktur für die großen generativen Modelle mangele. Ihre Schlussfolgerung: „Die Chance liegt in der Spezialisierung und in qualitativ extrem hochwertigen Daten in einzelnen Segmenten. Das ist in Reichweite!“ Die Austauschprozesse in der Europäischen Union im wissenschaftlichen Bereich würden „die optimale Basis für diese Vision“ liefern.

Hirschbrich, der in der Vergangenheit als brutkasten-Kolumnist aktiv war, argumentierte, dass die aktuelle Diskussion zu stark auf ChatGPT fokussiert sei. „Der Diskurs muss weiter gefasst werden, um eine einheitliche Regulierung mit den Vereinigten Staaten zu finden und keine europäische Insellösung zu kreieren, die zu Wettbewerbsnachteilen führen kann“, sagte der Apollo.ai-CEO.

Near Features Debates: AI Act, Inklusiver Zugang zu KI, Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt

Thomas Burri (Universität St. Gallen) und Jeannette Gorzala (European AI Forum)

In einer weiteren „Near Future Debate“ diskutieren Jeannette Gorzala vom European AI Forum und Thomas Burri von der Universität St. Gallen über den AI Act. Gorzala sieht den Gesetzesrahmen als Framework, das Unternehmen Sicherheit gibt und Skalierung auf einem attraktiven Markt ermöglicht. Sie verwies dazu auch auf das Beispiel OpenAI: Nach ursprünglichen Drohungen, sich aus Europa zurückzuziehen, eröffnet das US-Unternehmen nun Büros in Brüssel, Dublin und Paris. Burri hingegen spricht von einer enormen Verunsicherung und Rechtsunsicherheit, die durch die europäische Gesetzgebung ausgelöst wurden. 

In weiteren „Near Futures Debates“ diskutierten einerseits Sonja Schmer-Galunder (University of Florida) und Markus Kneer (Universität Graz) die ethischen Aspekte der Künstlichen Intelligenz und hinterfragten dabei, ob es ausreichend inklusive Zugänge zur Technologie gibt. Andererseits debattierten Harald Leitenmüller von Microsoft und Stefan Thalmann von der Universität Graz die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt.

Aktuelle KI-Use-Cases in „Lightning Talks“ am Technology Impact Summit

Julia Shaw (University College London)

Von den Debatten über die gesellschaftlichen Auswirkungen von KI richtete sich der Fokus am Nachmittag dann auf Use Cases aus der Wirtschaft. In den „Lightning Talks“ stellten Unternehmen ihre Anwendungsfälle vor. Beispiele lieferten LexisNexis, PwC, Schiefer Rechtsanwälte, Erste Group, Aileen Health, Grant Thornton und ACP.

In der abschließenden Keynote widmete sich Julia Shaw (University College London) dem „Tanz des Gehirns mit der KI“. „Erinnerungen sind modifizierbar“, hält Shaw fest. Das System Gehirn sei dafür programmiert, sich gut, aber nicht perfekt zu erinnern. Ähnlich verhalte es sich auch mit KI.

„Das Beste, was Künstliche Intelligenz derzeit kann, ist fiktionale Geschichten zu erzählen“, kommentierte die Forscherin die hohe Fehlerquote der Ergebnisse. Auch darin erkennt sie eine Parallele zu Menschen, die im normalen Gespräch ebenfalls selbstsicher falsche Inhalte verbreiten.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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