23.01.2024

Von Lasern, Leidenschaft und Nobelpreisen: Eine kurze Reise durch die Welt der Innovation

Gastbeitrag. Tilia Stingl de Vasconcelos Guedes von der FH Wien der WKW, Department of Digital Economy, hat bei der Gründung ihres Startups die Problematik von Innovation erkannt. Und beschreibt, wie sie das Problem eines nicht-existenten Marktes für ihre Technologie gelöst hat.
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Innovation, Tilia Stingl de Vasconcelos Guedes, Laser, Nobelpreis, Ferenc Krausz
(c) Renée Del Missier - Tilia Stingl de Vasconcelos Guedes.

Im Jahr 1997, vier Jahre vor dem bahnbrechenden Attosekunden-Laser-Experiment, das Ferenc Krausz und seinen Kolleg:innen den Nobelpreis 2023 sichern sollte, hatte ich das Privileg, als Mitgründerin an der Seite von Ferenc und vier weiteren Mitstreiter:innen ein Startup (Anm.: Femtolasers; Exit 2015 an Newport, heute unter Spectra Physics Vienna weitergeführt) ins Leben zu rufen.

Das Lasersystem-Startup und die Innovation

Unser Startup konzentrierte sich darauf, Lasersysteme zu entwickeln und zu kommerzialisieren, die damals revolutionär waren und heute noch immer einzigartig sind. Mit einer Kombination aus patentierten Verfahren in der Femtosekunden-Lasertechnik und gebündeltem Expertenwissen aus der ganzen Welt hatten wir auch den Zeitgeist auf unserer Seite. Dieser Innovationsvorsprung machte das Unternehmen in der Branche weltweit bekannt. Im Laufe der Jahre wuchs unser Team auf 52 Mitarbeiter:innen an. 2015 markierte einen Meilenstein, als die Firma von einem etablierten amerikanischen Großunternehmen übernommen wurde.

Die Geschichte unseres Startups – und meine Teilhabe daran – mag auf den ersten Blick wie eine glückliche Fügung mit stetigem, gesichertem Wachstum und Erfolg erscheinen. Bei genauerer Betrachtung offenbart sich jedoch ein komplexes Geflecht aus unerwarteten Herausforderungen, harter Arbeit, Rückschlägen, Ausdauer, Begeisterung und Teamarbeit.

Die Zusammenarbeit in unserem Startup war für mich eine intensive Lernreise im Bereich Innovation. Jetzt, da Ferenc Krausz seinen verdienten Nobelpreis in Physik erhalten hat, reflektiere ich darüber, wie viel ich durch seine Herangehensweise über Innovation gelernt habe.

Eine Erfindung ist noch keine Innovation

Die Gruppe an der TU Wien, geleitet von Ferenc Krausz, war eine außergewöhnliche Zusammenstellung brillanter Köpfe und kreativer Tüftler. Wenn ein Experiment vielversprechend erschien, arbeiteten sie oft tage- und nächtelang im Labor. Ausgefeilte Theorien waren dafür die Grundlage, doch der tatsächliche empirische Nachweis dieser Ideen und ihre praktische Umsetzung waren entscheidend für das Fortkommen und die Reputation der Forschungsgruppe.

Trotz Skepsis von außen gegenüber der Machbarkeit extrem kurzer Laserpulse ließen sich Ferenc und sein Team nie beirren. Im Wettlauf um die Erzeugung kürzerer Pulse standen sie unter ständigem Druck: Die Methoden mussten dokumentiert, Forschungsergebnisse schnell publiziert, Konferenzen besucht, neue Berechnungen durchgeführt und bessere Messgeräte entwickelt werden.

Es gab aber auch Momente purer Freude und Aufregung, oft mitten in der Nacht, wenn die Nachricht eintraf: “Hurra! Sie haben (erneut) den Weltrekord für die kürzesten Laserpulse gebrochen!”

Ferenc und sein Team entschieden sich, ihre Systeme und Verfahren zu patentieren. Der nächste Schritt war naheliegend, denn die außergewöhnlichen Laser-Geräte wollten andere Forschungsinstitutionen auch haben. Also wurden die ersten Oszillatoren und Verstärker gebaut und geliefert.

So viel Arbeit, so viel Wissen, so viel Expertise, so viel Neuerung und dennoch noch so wenig Innovation.

Marketing-Blick

Meine Rolle im Startup war weniger an die Laser-Technologie selbst gebunden. Ich baute unser internes Computernetzwerk auf, erstellte und pflegte unsere erste Website und kümmerte mich um PR und Marketing. Aber gerade dieser Marketing-Blick, die Kommunikation nach außen und die Suche nach Informationen, die einen interessierten Markt schaffen konnten, schärften mein Gespür für einiges, das meiner Meinung nach wesentlich für die Entstehung von Innovation ist.

Innovation, wie der Duden sie definiert, bezieht sich im wirtschaftlichen Kontext auf die “Realisierung einer neuartigen, fortschrittlichen Lösung für ein bestimmtes Problem, besonders die Einführung eines neuen Produkts oder die Anwendung eines neuen Verfahrens”. Also eine „Lösung für ein bestimmtes Problem“… und da liegt oft der Haken bei Innovationen.

Eine Lösung auf der Suche nach einem Problem

Als unsere Firma gegründet wurde, befanden wir uns in einer einzigartigen Situation: Der Markt für unsere Lasertechnologie war nahezu nicht existent. Der Laser war eine neue Lösung, eine Erfindung, die noch auf der Suche nach entsprechenden Problemen war. Anwendungen dieser Erfindung waren meist nur bei Forschungsgruppen zu finden, die in ähnlichen Bereichen tätig waren wie das Team von Ferenc Krausz.

Doch die enge Zusammenarbeit mit unseren ersten Kunden und das tiefe Verständnis für ihre Bedürfnisse ermöglichten es unserem Unternehmen, den Markt für diese bahnbrechende Technologie langsam zu erweitern. Echte Innovation liegt also nicht nur in der Technologie selbst, sondern unbedingt auch im Verständnis dafür, wie sie am besten eingesetzt werden kann, um Probleme zu lösen.

Echte Innovation entsteht also, wenn ein Bedarf für das neue Produkt klar erkennbar ist. Sie umfasst außerdem die Markteinführung, funktioniert am besten in Verbindung mit einer passenden Strategie, fortschrittlicher Technologie und effektivem Marketing. Dies erfordert die Integration verschiedener interner Unternehmensprozesse. Damit Innovation erfolgreich sein kann, muss die gesamte Organisation ein innovatives Vorgehen unterstützen und ein tiefes Verständnis für die Innovationsprozesse entwickeln. Und für alle, die Innovationen in die Welt bringen möchten: Vergessen Sie nicht, auf Ihrer Reise Pioniergeist, viel Durchhaltevermögen und jede Menge Begeisterung mitzunehmen.

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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