Die europäische Trägerrakete Ariane 6 startet ins Weltall und österreichische Netzwerktechnologie ist mit an Bord. Das Wiener Unternehmen TTTech liefert Datenkommunikation.
„Europa einen sicheren und autonomen Zugang zum Weltraum erhalten, sodass es nicht von den Fähigkeiten und Prioritäten anderer Nationen abhängig ist“ – das soll Ariane 6, die neue Trägerrakete der Europäischen Space Agency. Am Dienstagabend hob Ariane 6 vom europäischen Weltraumbahnhof im südamerikanischen Französisch-Guyana ab. Mit an Bord ist auch österreichische Aerospace-Technologie vom ehemaligen TU Spin-off TTTech.
“Natürlich wird das klappen, ganz einfach, weil Failure hier auch keine Option mehr ist”, gibt sich Matthias Mäke-Kail optimistisch. Der Sales-Manager gilt im Unternehmen als “Mister Ariane 6” und sprach mit brutkasten im Vorfeld des Starts der Trägerrakete. Optimismus war hier auch angebracht, findet der Start der Trägerrakete doch bereits vier Jahre verspätet statt.
Matthias Mäke-Kail, Marketing CX Manager bzw. der „Mister Ariane 6 bei TTTech” (c) TTTech
Als der ESA-Generaldirektor, der Österreicher Josef Aschbacher, den Raketenstart für Juli verkündete, bedankte er sich bei den “Teams vor Ort für ihre gemeinsame und unermüdliche harte Arbeit sowie ihr Engagement in dieser letzten Phase der Erstflug-Kampagne”. Darunter auch bei dem Wiener Unternehmen TTTech.
TTTech: Das Nervensystem aus Wien
Das Wiener Software-Unternehmen und ehemalige TU Spin-off TTTech hat an der Entwicklung der Trägerrakete mitgearbeitet. Die Entwicklungsphase dauerte acht Jahre und über die Zeit waren an die 50 Mitarbeiter:innen mit den Komponenten für die Bordelektronik beschäftigt.
Die Datenüberträger des ehemaligen Spin-offs verbinden Sensoren und Kontrollsysteme und sollen die ausfallsichere Kommunikation zwischen den verschiedenen Systemen garantieren. Nun sind mehr als 50 Avionikeinheiten in der Trägerraekte verbaut. Das Unternehmen erklärt die Technik in Analogie zum Körper: Die Sensorik und die Kontrollsysteme können als Körperteile verstanden werden, die mit dem Steuerungscomputer – in dieser Analogie dem Gehirn – verbunden werden müssen. Diese Verbindung funktioniere mit dem “Nervensystem”, also dem durch TTTech entwickelten Datennetzwerk.
Das österreichische Unternehmen setzte bei der Netzwerktechnologie ganz besonders darauf, dass sie möglichst ausfallssicher funktioniert. Dabei muss sie höchsten Belastungen wie Strahlung, Vibrationen, Hitze und Kälte standhalten und gleichzeitig mit hoher Geschwindigkeit Daten übertragen.
An der Entwicklung des Systems arbeitete TTTech seit 2012, so Mäke-Kail. Die Entwicklungsphase war bereits 2020 abgeschlossen, was folgte war vier Jahre langer Kundensupport. Darüber, wie viele finanzielle Ressourcen in das System geflossen sind, wird geschwiegen. Mehr als einen einstelligen Millionenbetrag habe es aber benötigt, verrät Mäke-Kail im Gespräch mit brutkasten.
Wiener Spin-Off geht ins Weltall
Das 1998 gegründete Unternehmen entstand als Spin-off an der Technischen Universität. Hermann Kopetz, sein Sohn Georg Kopetz und der damalige Student Stefan Poledna gingen hier ihrer Idee der Echtzeit-Datenübertragung nach. Heute hat das Unternehmen mehr als 2.300 Mitarbeiter:innen, die an 21 Standorten in 15 Ländern tätig sind. Es ist als TTTech Group in mehreren Sparten tätig, unter anderem im Automobilbereich, der Automatisierungstechnik und eben der Luft- und Raumfahrt.
Dabei ist der Ariane 6 Start nicht der erste Weltraumflug für das Unternehmen: So kam die „Nervensystem“-Technologie bereits in mehreren Raumfahrtmissionen der NASA zum Einsatz. Was jetzt für Ariane 6 entwickelt wurde, kann auch in der Luftfahrt, in Windturbinen und in einigen autonom fahrenden Automobilen eingesetzt werden. Allerdings wohl die kostengünstigere Variante, die Eigenschaften wie Strahlungsresistenz nicht aufweist und somit pro Stück günstiger produziert werden.
KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”
Macht Künstliche Intelligenz Unternehmen nur effizienter – oder verändert sie sogar ganze Geschäftsmodelle? In der vierten Folge von „No Hype KI“ diskutieren Ana Simic (Propeller), Nikolaus Marek (IBM), Saskya Lipp (CANCOM Austria) und Mic Hirschbrich (Apollo.ai) über Chancen, Herausforderungen und die Rolle des Menschen in einer KI-getriebenen Zukunft.
KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”
Macht Künstliche Intelligenz Unternehmen nur effizienter – oder verändert sie sogar ganze Geschäftsmodelle? In der vierten Folge von „No Hype KI“ diskutieren Ana Simic (Propeller), Nikolaus Marek (IBM), Saskya Lipp (CANCOM Austria) und Mic Hirschbrich (Apollo.ai) über Chancen, Herausforderungen und die Rolle des Menschen in einer KI-getriebenen Zukunft.
Macht künstliche Intelligenz Unternehmen nur effizienter? Oder ist die Technologie transformativ und verändert auch Geschäftsmodelle? Welche Rolle spielen menschliche Faktoren? Was Antworten auf diese Fragen sind und ob es sich dabei möglicherweise um gar keine Gegensätze handelt, dem geht die vierte Folge von “No Hype KI” nach. Zu Gast waren Ana Simic (Propeller | Gründerin), Nikolaus Marek (IBM | Tech Sales Leader), Saskya Lipp (CANCOM Austria | Portfolio & Product Manager Business Innovation) und Mic Hirschbrich (Apollo.ai | Co-Founder).
Effizienz und Disruption
In der österreichischen Wirtschaft wird KI bis dato oft als Mittel zur Effizienzsteigerung eingesetzt. Doch wie groß ist das Potenzial darüber hinaus, um ganze Geschäftsmodelle zu transformieren? „Das glaube ich jedenfalls“, sagt Mic Hirschbrich, Co-Founder von Apollo.ai. “Ich glaube, dass sich jetzt in den kommenden Jahren die Spreu vom Weizen trennen wird.” Es reiche nicht, beliebig generative Modelle einzusetzen: “Wer glaubt, er kann das ohne Vorarbeit und Sicherheitsmaßnahmen großflächig ausrollen, wird ein böses Erwachen erleben.“
Saskya Lipp, Portfolio & Product Manager Business Innovation bei CANCOM Austria, beobachtet bereits Veränderungen: „Ich finde, man sieht es jetzt schon recht stark, dass sich bestehende Geschäftsmodelle durch Effizienzsteigerungen transformiert haben.” Als Beispiel führt sie die Automatisierung in der Produktion oder die Personalisierung im Customer-Bereich an. Sie geht davon aus, dass neue Geschäftsmodelle entstehen – insbesondere durch Agentic AI. Als Beispiel führt sie Voice-Bot-as-a-Service-Anwendungen an.
Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die nicht nur auf Eingaben reagieren, sondern auch eigenständig Aktionen ausführen und Entscheidungen treffen können. Während klassische Chatbots meist bloß antworten und Informationen bereitstellen, agiert eine Agentic AI eher wie ein digitaler Assistent, der Proaktivität zeigt und Aufgaben eigenverantwortlich übernimmt.
Mehr als nur Chatbots
Für viele Unternehmen bleibt die Frage, ob sie KI bloß als Support-System nutzen oder ihre Prozesse tatsächlich umfassend umkrempeln. Tech Sales Leader Nikolaus Marek von IBM sagt dazu: „Sehr viele Unternehmen beginnen erst einmal mit KI-Projekten zur reinen Effizienzsteigerung, um überhaupt in die Lernphase einzusteigen. Das heißt, sie setzen sich mit der Technologie auseinander, machen erste Schritte, aber sie verwenden sie noch nicht wirklich disruptiv.“
Dennoch können auch Maßnahmen zur Effizienzsteigerung führen. Gerade im Patentmanagement habe IBM ein Projekt mit ABP Patent Network umgesetzt, bei dem KI nicht nur Zeit und Ressourcen spart, sondern ein ganz neues Angebot ermöglicht: “Da haben wir ein Modell mit 160 Millionen verfügbaren Patenten trainiert, um Patentanwälten ein Tool zu geben, um Patente schneller anzumelden” Das würde gleichzeitig disruptiv, sowie effizienzsteigerend sein.
Ana Simic, Gründerin von Propeller, plädiert dafür: “Die KI verändert nicht nur Geschäftsmodelle, sie verändert uns Menschen. KI werde langfristig mehr sein als nur ein weiterer Automatisierungshebel zur Effizienzsteigerung. Simic verweist auf den neuen World Job Report des World Economic Forum, wonach 60 Prozent aller Geschäftsmodelle KI-bedingt verändern werden und sich der globale KI-Markt in den nächsten acht Jahren von derzeit 300 Milliarden Dollar auf drei Billionen Dollar verzehnfachen werde.
Mic Hirschbrich hebt in Bezug auf Effizienz und Disruption hervor, dass KI in der Unternehmensführung nicht zwangsläufig „alles auf den Kopf stellen“ muss. “Wenn ich KI zur Entscheidungsunterstützung in Unternehmen einsetze, möchte ich eine verlässliche Basis schaffen, die Führungskräften bei ihrer Haftung und bei ihrer Entscheidungsqualität hilft.” Hier würde man keine radikale Disruption brauchen, sondern vielmehr eine sichere und nachvollziehbare KI. Zudem müsse man bei Use-Cases bewusst zwischen Assistenz und Substitution unterscheiden.
Agentic AI, Akzeptanz und die Zukunft der Interaktion
Wo KI heute bereits oft ansetzt, sind Chat- und Voicebots. Doch wie hoch ist die Akzeptanz? “Ich glaube, die Kundinnen und Kunden werden sich daran gewöhnen“, sagt Marek. “Wir hatten am Anfang regelbasierte Chatbots, die rasch an ihre Grenzen gestoßen sind. Jetzt erkennen Transformer-Modelle natürliche Sprache deutlich besser, was die Akzeptanz steigert.“ Entscheidend sei, wie Unternehmen damit umgehen: “Show me, tell me and do it for me. Das heißt, mir die richtige Information zu liefern, mir meinen nächsten Schritt zu erklären und im Idealfall auch gleich in den Systemen dafür zu sorgen, dass er ausgeführt wird.”
Für Saskya Lipp liegt der nächste Schritt schon in Reichweite: “Agentic AI heißt, dass sich Prozesse automatisieren.” Unter anderem führt sie autonome Produkte ins Spiel, wie eine Heizung, die selbst entscheidet, ob sie sich höher oder niedriger einstellt. Im Bereich von Agentic AI wird man künftig auch vermehrt neue Ertragsmodelle sehen.
Von großen und kleinen Modellen: Was tun mit Daten?
Die Entwicklung der Basistechnologien stellt Unternehmen vor die Wahl, große vortrainierte Modelle zu nutzen oder eigene KI-Modelle zu bauen. Bei IBM verfolgt man den Ansatz, verschiedene Modelle auf einer Plattform bereitzustellen. Dazu gehöre auch, die nötige Governance zu bedenken, damit Verantwortliche bei gesetzlichen Vorgaben und Haftungsfragen sicher seien. “Gerade in regulierten Branchen wie dem Finanzwesen ist das essenziell. Wer sein Geschäftsmodell auf KI stützt, muss sichergehen, dass Datenbasis und Governance passen.” Auch CANCOM Austria berät dazu, ergänzt Lipp. “Bei KMU sehen wir, dass es effizienter ist, auf vorhandene Modelle aufzusetzen und dann ein Fine-Tuning zu machen.”
Regulatorik als Stolperstein – oder als Chance?
Regulierung kann Innovation hemmen, wie Hirschbrich aus eigener Erfahrung weiß. “Wir haben damals versucht, ein Produkt im Medienbereich aufzubauen, sind aber an europäischen Datenschutzvorgaben gescheitert, während in den USA ganz andere Freiheiten herrschen. Da sehe ich die Gefahr, dass internationale Player den Markt überschwemmen und europäische Anbieter gar nicht zum Zug kommen.”
Allerdings, so Nikolaus Marek von IBM, sei Governance und Compliance im Geschäftsbereich unabdingbar. Er betonte, dass man Regulatorik entweder als Hürde betrachten oder KI nutzen könne, um diese Hürde zu überwinden. Governance-Tools ermöglichten es dabei, nachvollziehbar zu machen, welche Daten auf welche Weise verwendet worden seien. Dies sei unverzichtbar, wenn ein Geschäftsmodell auf KI aufgebaut werde. IBM verfolgt im Bereich Governance einen ganzheitlichen Ansatz, der die gesamte KI-Wertschöpfungskette abdeckt – von der Datenaufbereitung über das Training bis zum laufenden Monitoring der Modelle. Dabei setzt IBM auf watsonx.governance, um die fortlaufend zu prüfen, ob ein Modell Abweichungen, Halluzinationen oder Biases aufweist.
Simic will sich weder vom Thema Regulierung noch von anderen Fragen bremsen lassen: “In Europa ist jetzt schon vieles möglich. Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was schon möglich ist”. Es gilt jetzt für Unternehmen herauszufinden, welche Use-Case möglich sind. Wichtig sei dabei jedoch die menschliche Komponente nicht zu unterschätzen.
Wohin führt die Reise in den nächsten zwölf Monaten?
Am Ende des Talks richteten die Expert:innen ihren Blick auf die Entwicklungen der nächsten zwölf Monate, um zu diskutieren, welche konkreten Auswirkungen die rasant fortschreitende KI auf künftige Geschäftsmodelle haben könnte.
“Die Entwicklung ist rasant“, sagt Hirschbrich. „Ich glaube, dass wir uns weiter entfernen von einzelnen Modellen, die alles machen, und mehr zu einem Mix an KI-Tools kommen.“ Zudem werden die Grenzkosten für Sprachmodelle weiter sinken. Lipp rechnet damit, dass Agentic AI schon bald stärker Fuß fassen wird.
Marek erwartet eine Kombination aus Mut und Vorbereitung und gibt Unternehmen mit auf den Weg: “Bringt eure Daten in Ordnung”. Und auch Ana Simic meint: „Softwareentwicklung und Marketing waren die ersten Bereiche, in denen KI schon große Fortschritte gemacht hat.” In einer nächsten Phase erwartet die Expertin Fortschritte im Gesundheitsbereich bei R&D-Aktivitäten. Auch für die heimische Industrie sieht sie große Chancen.
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