11.04.2023

The DropStore: In diesem Supermarkt kostet Wasser 198 US-Dollar

Dropstore.org will verdeutlichen, welche Ausmaße die globale Wasserkrise annehmen kann. brutkasten Earth hat sich angesehen, wie realistisch dieser dystopische Supermarkt ist und was gegen die Wasserkrise getan werden kann.
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Wer einen Teelöffel sauberes Wasser kaufen möchte, zahlt im wohl am dystopischsten Supermarkt des Planeten 198 US-Dollar. Als Alternative gibt es auch Wasser um 1,99 Dollar – nur ist das braun und wohl kaum genießbar. Egal ob es das teure oder das günstigere Wasser sein soll, erhältlich sind die Produkte in the DropStore.org.

Zumindest virtuell. Denn bei DropStore handelt es sich um eine Online-Kampagne zur Sensibilisierung der Öffentlichkeit. Dahinter steckt die Werbeagentur Publicis Groupe Benelux, die die Kampagne für das niederländische Außenministerium umgesetzt hat.

Anlässlich der UN-Wasserkonferenz 2023 hat die Publicis Group Produkte entworfen, die zeigen, wie der Konsum in einer Welt mit weniger Wasser aussehen könnte. Statt Informationen zu Nährwerten, findet man Informationen zum Wasserverbrauch. Denn auch wenn die Produkte nicht wirklich existieren, sind die Auswirkungen der Wasserkrise schon heute für viele Menschen verheerend.

Die Dringlichkeit der Wasserkrise

Eine Welt ohne sauberes Trinkwasser ist unvorstellbar und doch ist sie schon heute Realität für rund zwei Milliarden Menschen weltweit. Das, obwohl der Zugang zu sauberem Wasser, sanitären Einrichtungen und Hygiene das grundlegendste menschliche Bedürfnis und erklärtes Menschenrecht ist.

Wasser – ob zu viel, zu wenig oder zu schmutzig – verbindet die großen Herausforderungen unserer Zeit, heißt es auch auf der Website von DropStore. Denn mehr als 90 Prozent der Katastrophen haben laut UN mit Wasser zu tun, diese haben in den letzten 20 Jahren Schäden in Höhe von rund 700 Milliarden Dollar verursacht.

Die Klimakrise ist vor allem auch eine Wasserkrise. Häufiger werdende Extremwetterereignisse sorgen dafür, dass Wasser knapper, unberechenbarer, verschmutzter oder alles gleichzeitig wird. In Zukunft wird der Bedarf nach sauberem Trinkwasser aber auch noch steigen. Bis 2050 um rund 40 Prozent, schätzen Expert:innen der UN.

Ein Rundgang durch den DropStore

Wasserknappheit betrifft mehr als das Wasser, das wir trinken. Darauf will auch der DropStore aufmerksam machen. Mal schauen, was es dort so zu kaufen gibt:

Wie wäre es zum Beispiel mit Pizza – einem Gericht, das sehr vielen Menschen ein Lächeln ins Gesicht zaubert. Allerdings kostet eine Pizza Margherita 163 Dollar und wird als Pille geliefert. Der Grund dafür: Insgesamt 1259 Liter Wasser braucht es laut dropstore um eine Pizza herzustellen. Zukünftige Dürren und Überschwemmungen machen Pizza zu einem knappen Gut, das spiegle sich auch im Preis wider.

Wenn schon keine richtige Pizza, dann aber zumindest Cola! Eine Dr. Cola kostet bei DropStore 99 Dollar. “Sie ist wie eine super teure Party in Ihrem Mund”, so der Werbespruch auf DropStore. Durch die Wasserkrise seien auch Erfrischungsgetränke gefährdet. Denn Wasser wird nicht nur für die Produktion, sondern auch den Anbau der Zutaten, wie Zucker, Beeren oder Früchte benötigt. Durchschnittlich 150 – 300 Liter Wasser brauche es, um einen 0,5 Liter Softdrink herzustellen.

Für 8990 Dollar gäbe es auch eine “Flouch“ zu kaufen. Das ist eine aufblasbare Sitzgelegenheit, dank der man bei Überschwemmungen immer schwimmfähig bleibe. Die Couch sehe zwar nett und bequem aus, die Realität sei es aber nicht. “Während diese Couches nur in unserer fiktiven Zukunft existieren, sind die sehr realen Risiken und Auswirkungen in vielen Teilen der Welt bereits eine harte und tragische Realität”, heißt es bei DropStore. Die dazu passenden aufblasbaren Kissen seien separat zur „Flouch“ erhältlich.

DropStore – Dystopie oder Zukunft?

Die zentrale Botschaft der Kampagne ist, dass Trinkwasser in Zukunft knapp sein wird. “Wir hoffen, dass wir verhindern können, dass the DropStore eines Tages Realität wird, und zeigen, wie wichtig es ist, zusammenzuarbeiten”, heißt es auf der Website. Fred Hattermann vom Potsdam Institut für Klimaforschung (PIK) findet die Kampagne grundsätzlich positiv und es sei wichtig, dafür zu sensibilisieren.

Er zweifelt aber an den kommunizierten Zahlen: “Ich finde sie sind zu hoch, aber das müsste man sich für jedes Produkt im Einzelnen anschauen”, so Hattermann. Außerdem sei Europa nicht weniger von der Klima- und Wasserkrise betroffen als andere Länder. “Wir sind in Europa in einer Trockenzeit. In Berlin fehlt uns zum Beispiel der Niederschlag eines Jahres”, erklärt Hattermann. Der Unterschied zu anderen Regionen sei, dass beispielsweise der globale Süden sehr viel vulnerabler ist und es Menschen deshalb stärker treffe.

Das Szenario, das bei DropStore skizziert wird, müsse nicht eintreten. Es sei wichtig Ressourcen zu sparen, aber eigentlich liege das Problem bei der Verteilung: “In Deutschland produzieren wir so viel Getreide, dass wir rund 60 Prozent an Tiere verfüttern. Wir haben eigentlich eine riesige Überproduktion und setzen die Ressourcen falsch ein. Ich glaube, da liegt der Schlüssel”, so Hattermann.

Lösungen gegen die Klima- und Wasserkrise

Es gibt sie, die Lösungen, die nicht nur gegen die Klima-und Wasserkrise helfen, sondern auch eine bessere Zukunft ermöglichen. “Wenn wir uns eine Zukunft vorstellen, in der wir den Klimawandel vermieden haben, haben wir beispielsweise viel grünere Städte, weniger Verkehr, das ist familienfreundlicher und wir haben dann bessere Luft”, so Hattermann.

Wichtig sei, den Ausbau der Erneuerbaren weiter voranzutreiben, das helfe auch der Wirtschaft. “Wenn wir das Geld, das wir jedes Jahr ins Ausland überweisen, nutzen würden, um selbst die Energie zu erzeugen, wäre das ein riesiges Investitionsprogramm, wovon auch sehr viele profitieren“, schildert Hattermann.

Ein weiterer wichtiger Hebel sei der Waldumbau. Derzeit gäbe es sehr viele Nadelwälder, die im Winter grün sind und schon im zeitigen Frühjahr beginnen, Wasser zu verdunsten. Gerade zu dieser Zeit bilde sich das Grundwasser. Mehr Laub- statt Nadelbäume könnten helfen, Grundwasser zu speichern, weil sie erst später Blätter bekommen und erst dann mit der Verdunstung anfangen. Die Entsiegelung von Städten und der Bau von Schwammstädten sei auch essentiell. Durch den entsiegelten und wasseraufnahmefähigen Boden der Schwammstädte, könne mehr Wasser gespeichert werden.

Auch individuelle Lösungen zählen. Zum Beispiel sei weniger Fleischkonsum ein großer Hebel, aber auch die sommerliche Bewässerung von Rasen oder das Befüllen von Swimmingpools setze Wasserversorger unter Druck. ”Jeder kann sparen, aber nur soweit es die politischen Rahmenbedingungen erlauben. Am meisten kann man deshalb mit dem Wahlverhalten erreichen”, so Hattermann.

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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.

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„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.

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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.“

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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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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.“

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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.

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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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