Es ist nichts Neues. Social Media gehört längst zum Alltag der Geschäftswelt. Aktive Auftritte in den sozialen Netzwerken sind für Unternehmen so normal geworden, wie der jährliche Geschäftsbericht. Doch welcher Kanal der richtige ist, da ranken und zanken sich die Geister. Facebook, Instagram, Twitter, WhatsApp, Telegram, Signal, YouTube oder TikTok – die Liste der Argumente pro oder contra ist lang. Datenschutz, Zensur und Sinnhaftigkeit – das sind die Begriffe, die viele Unternehmer:innen bei diesem Thema beschäftigen. Ein Trend jedoch scheint sich abzuzeichnen.
TikTok ist inzwischen in mehr als 140 Ländern und 39 Sprachen verfügbar. In den USA gibt es monatlich über 136,5 Millionen User:innen, in Deutschland über 19 Millionen und in Österreich mehr als 1,2 Millionen. Kein Wunder, dass Unternehmen diesen Kommunikationskanal für sich entdeckt haben.
TikTok hieß früher Musical.ly
Die Entstehung: Das soziale Netzwerk aus China, welches zum Teilen von selbstgedrehten Videoclips, die mit Musik unterlegt werden können, verwendet wird, ist im Herkunftsland auch als “Douyin” bekannt. TikToks Muttergesellschaft, ByteDance Ltd., kaufte im November 2017 die Mitsing-App “Musical.ly” für rund eine Milliarde US-Dollar und bündelte ein paar Monate später beide Dienste miteinander unter der Marke TikTok. Laut CB Insights ist ByteDance aktuell mit einem Wert von 140 Milliarden US-Dollar das wertvollste nicht börsennotierte Unternehmen der Welt.
Die chinesische App wurde bisher insgesamt 1,5 Milliarden Mal heruntergeladen und verfügt – Stand 2021 – monatlich über eine Milliarde aktive User (über 500 Mio. aus China). In die Kritik geraten ist sie wegen ihrer mutmaßlichen Nähe zur chinesischen Regierung – das Unternehmen weist diese Vorwürfe jedoch zurück.
Feroza Aziz und ihr Zensur-Umgehungs-Trick
Ein Fall jedoch brachte 2019 global große Aufregung. Userin Feroza Aziz hatte ein Video auf der Plattform veröffentlicht, um die Unterdrückung der Uiguren zu thematisieren. Als Make-up-Tutorial getarnt (um der Zensur zu entgehen), wies die junge US-Amerikanerin auf die Umstände der in China lebenden Volksgruppe hin, sprach von Konzentrationslagern, in die unschuldige Muslime hineingeworfen, gekidnapped, ermordet, vergewaltigt, zum Essen von Schweinefleisch und zur Konversion gezwungen werden. Das Video ging viral und wurde 1,4 Millionen Mal angeklickt und 500.000 Mal “geliked”. Die damals 17-Jährige wurde für einen Monat gesperrt, da sie angeblich ein Video von Osama bin Laden gepostet habe.
Feroza Aziz mit ihrem viralen Video
2022 konnte zudem ein Kollektiv bestehend aus NDR, WDR und “Tagesschau” aufzeigen, dass TikTok in Deutschland bestimmte Begriffe unterdrückt. Darunter Kommentare mit Begriffen aus der LGBTQI-Community, wie “schwul”, “queer”, “LGBTQ” oder “homosexuell”, ebenso die Wörter “Auschwitz” und “Nationalsozialismus”. Auch der Name der chinesischen Tennisspielerin Peng Shuai fällt da mit hinein. Die Sportlerin hatte den ehemaligen Funktionär Zhang Gaoli im November 2021 des sexuellen Missbrauchs beschuldigt, wie die Süddeutsche beschreibt.
TikTok räumt Fehler ein
Auf Anfrage von NDR, WDR und Tagesschau räumte TikTok Fehler ein und wurde wie folgt zitiert: “Wir haben Mechanismen eingerichtet, um potenziell schädliche Kommentare automatisiert herauszufiltern. Wir sind uns darüber im Klaren, dass dieses Vorgehen in diesem Fall nicht zielgerichtet war, und wir arbeiten mit Hochdruck daran, unser Vorgehen zu überarbeiten.” Man würde, so die Betonung, nicht aus politischen Gründen moderieren, und werde von keiner Regierung beeinflusst. Die fraglichen Wörter seien mehrheitlich in negativem Kontext genutzt worden und deswegen auf der Filterliste gelandet.
Westlich versus Östlich
Tim Baumgärtner von marswalk, der mit seinem Co-Founder Victor Vecsei Unternehmen beim Erstellen von TikTok-Marketingvideos unterstützt, weist darauf hin, dass zwecks Datenschutz das soziale Netzwerk aus Asien genauso DSGVO-konform sei, wie Instagram oder Facebook. Sonst würden seitens der EU-Kommission Strafen drohen. Die es bisher nicht gab. Und streicht einen wichtigen Unterschied heraus.
“Man muss unterscheiden zwischen einer westlichen und asiatischen Version”, sagt er. “TikTok-Server sitzen in den USA. In China läuft das Ganze unter einem anderen Namen und in einem anderen Netzwerk. Dort gab es tatsächlich ein paar Vorfälle”, erklärt er.
Zur Deutschland-Causa meint auch Vecsei, dass es von TikTok eine offizielle Entschuldigung gab und derartige Fehler auch bei Facebook und Instagram passiert sind.
“Dort sind europäische und US-Management-Teams am Werk”, sagt er. “Solche Sachen stehen nicht an der Tagesordnung.”
Junge Zielgruppe auf TikTok zu erreichen
Beide TikTok-Experten wissen, dass man am Ende des Tages als Unternehmen auf der Plattform sein müsse, um eine junge Zielgruppe zu erreichen. Die Jugend favorisiert TikTok, da dort im Kontrast zu Instagram mehr auf “Authentizität” gesetzt wird, was einer der Werte sei, der die Generation Z anspreche. 52,3 Prozent der weltweiten TikTok NutzerInnen sind, laut Statista, zwischen 18 und 24 Jahre alt.
“Bei Instagram ist alles idealisiert. Es herrscht eine starke Filter-Nutzung, jeder lebt eine Art ‘Traumprinzessinnen-Leben’ und reist um die Welt. Bei TikTok funktioniert das nicht. Da braucht es keine 5.000-Euro-Kamera; es reicht ein Handyvideo”, sagt Baumgärtner.
Er spricht in diesem Zusammenhang von einem neuen Zeitalter der Kommunikation: “Unternehmen und Brands drehen hochformatige Videos, machen Witze über eigene Fehler, wie etwa die Deutsche Bahn über Pünktlichkeit.” Das komme bei User:innen gut an.
Die Anziehungskraft von TikTok
Der Plattform “Ad Age” nach sind die Werbeeinnahmen von TikTok höher als die von Snapchat und Twitter kombiniert. Rund 170 Millionen Videos werden in einer Internetminute auf TikTok angeschaut. Stand Herbst letzten Jahres gab es 16 Content-Creators mit mehr als 50 Millionen Followern. Finanzbezogene TikTok-Videos nahmen 2021 um 225 Prozent zu.
Laut ecommerce-platforms tragen die auf TikTok erstellten Inhalte auch dazu bei, eine hohe Affinität zwischen den Verbrauchern und der Marke zu schaffen. Rund 56 Prozent der Nutzer:innen sowie 67 Prozent der Ersteller:innen sagen, dass sie sich Marken näher fühlen, die ungefilterte, menschlichere Inhalte veröffentlichen.
Die Plattform verweist zudem auf einen Bericht, der herausstreicht, dass sich rund 45 Prozent der User:innen stärker mit Brands verbunden fühlen, wenn jene sich darauf konzentrieren, über die Plattform einen Mehrwert zu liefern.
“Unternehmen verstehen TikTok mittlerweile als eine Marketing-Chance”, so Vecsei abschließend. “Wer nicht dabei ist, wird einfach verschluckt.”
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.
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.
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.
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