17.03.2023

Wasner zur KI in Österreich: “Minister hat Job verfehlt”

Laut Ansicht von Experten ist Österreich im KI-Bereich nicht einmal ein Entwicklungsland. Trotz guter Rahmenbedingungen fehle der politische Wille.
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Künstliche Intelligenz hat in Österreich keinen hohen Stellenwert.
(c) Adobe Stock / metamorworks

Heimat bist du vergebener Chancen. Österreichs Politik verpasst laut Ansicht mehrerer Expert:innen seit Jahren in beeindruckender Konstanz den internationalen Anschluss im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Dabei würden die Rahmenbedingungen für den Standort sprechen, politische Aktionen hingegen nicht.

ELLIS-Units als gute Rahmenbedingung

„Österreich hat eine sehr gute Ausgangsposition, wird aber in der Bedeutungslosigkeit verschwinden”, sagt Clemens Wasner, Vorstand von AI Austria, im brutkasten-Gespräch. Die Infrastruktur wäre hierzulande gegeben. Mit dem European Lab für Learning & intelligent systems in Linz, der TU Graz und dem Institute of Science and Technology Austria (ISTA) in Klosterneuburg stellt Österreich drei von insgesamt 35 Vertreter im europaweitem KI-Forschungsnetzwerk ELLIS (European Laboratory for Learning and Intelligent Systems). Selbstverständlich ist das nicht. Während das Linzer Institut bereits in der ersten Runde 2019 den Zuschlag für eine ELLIS-Unit erhalten hatte, konnten renommierte Universitäten wie unter anderem Oxford und Cambridge erst in weiteren Anläufen reüssieren.

Das Ziel von ELLIS ist es, europäische KI-Forschungs-Hotspots zu vernetzen, um Forschungsdurchbrüche zu ermöglichen. Europa soll so im technologischen Wettlauf mit China und den USA Schritt halten. Die meisten europäischen Staaten hätten den Nutzen und das Potenzial von ELLIS bereits erkannt – Österreich nicht, kritisieren Experten.

Fehlende öffentliche Gelder

Laut Günter Klambauer, KI-Experte an der JKU Linz, ist es besorgniserregend, dass im Rahmen der Cluster-of-Excellence-Wissenschaftsförderung, brutkasten berichtete, kein KI-Projekt ausgewählt wurde. Dabei hatten die drei ELLIS-Units aus Österreich gemeinsam mit drei Partner-Forschungseinrichtungen einen Antrag gestellt, um die KI-Forschung in Österreich weitervoranzutreiben. Eine brutkasten-Anfrage beim Wissenschaftsministerium, das für die Fördervergabe verantwortlich ist, nach welchen Kriterien die Projekte gefördert wurden, blieb unbeantwortet. Bei der Fördervergabe sprach Wissenschaftsminister Martin Polaschek davon, dass man bei den geförderten Projekten den Fokus darauf legte, dass sich diese allesamt mit den brennenden Fragen der Zukunft beschäftigen.

Im internationalen Vergleich entpuppt sich Österreich als schwarzes Schaf in der KI-Förderung Beispielsweise fördert Schweden in nur einem Programm (WASP) KI mit knapp 500 Millionen Euro. Darin enthalten sind 50 neue Professuren, 400 PhD Stellen, 60 neue Forschungsteams. Die österreichische Bundesregierung fördert KI hingegen nicht gesondert.

Staatliche Investitionen in KI. Quelle: Brookings

Laut Wasner gebe es zwar eine Vielzahl an Förderprogrammen, bei denen KI immer wieder mal aufschlägt, wie beispielsweise: das FFG Basisprogramm, das AWS Pre-Seed & AWS Seed sowie eine Förderung der Wirtschaftsagentur Wien Innovation. Das Gesamtvolumen der Förderungen ist mit ein bis drei Millionen Euro aber überschaubar. Hinzu kommen Schwerpunktförderungen von einzelnen Ministerien. Das Klimaschutzministerium investiert beispielsweise laut eigenen Angaben im Jahr 2023 über 60 Millionen Euro in KI. Jedoch nicht in die so wichtige Grundlagenforschung im KI-Bereich, kritisieren Experten.

So ist Österreich im internationalen Vergleich bezüglich der staatliche KI-Förderung weit abgeschlagen und derzeit auf einem Niveau mit Uganda. Große Projekte, technologischer Fortschritt und Forschungsdurchbrüche lassen sich dadurch nicht realisieren. “Beim Cluster-of-Excellence Antrag hätten wir 32 Millionen beantragt, darin enthalten drei Tenure-Track Professuren (“Nachwuchs-Professuren”), 60 PhD-Stellen und sieben neue Forschungsteams – nicht einmal das haben wir bekommen”, kritisiert Klambauer.

Keine international-anerkannte KI-Strategie

Trotz der guten Ausgangslage hat Österreich im KI-Sektor immer weiter an Boden verloren. Laut Wasner und Klambauer fehle es am Reformwillen der Politik. In jedem anderen Land wäre KI mittlerweile eines der drei-wichtigsten Themen: „Österreichs Politik verabsäumt es leider seit Jahren auf Bundes- und Landesebene dieser Entwicklung mit Investitionen Rechnung zu tragen und gilt daher nicht umsonst als eines der weltweiten Schlusslichter“, so Wasner.

Dabei hatte man auch in der Vergangenheit schon einige Chancen verpasst. Im Jahr 2018 hatten ÖVP und FPÖ bereits eine Strategie geplant, die konkrete Fördermittel enthalten hätte. Die Ziele und die fertige Strategie hätten im dritten Quartal 2019 präsentiert werden sollen. Die Koalition ging jedoch zuvor aufgrund des verhängnisvollen Urlaubs von Heinz-Christian Strache auf Ibiza in die Brüche.

Die türkis-grüne Nachfolger-Regierung konnte sich nur noch zu einem Absichtspapier durchringen, das laut internationalen Beobachter:innen keine KI-Strategie ist. Die dritte vergebene Chance war nun laut Klambauer die Nicht-Berücksichtigung von KI-Projekten beim Cluster of Excellence-Förderungsprogramm.

Fachkräfte ohne Arbeitsplatz

“Der Skandal ist, dass Österreich im Gegensatz zu anderen Ländern die Forschung im KI-Bereich nicht gesondert durch öffentliche Gelder fördert”, sagt Klambauer. So gibt es finanzielle Unterstützung für Unternehmen, die KI nutzen, und vereinzelte Projekte aber nicht konkret für Universitäten und Forschungseinrichtungen. International ist das ein Unikat. Bis heute hat Österreich trotz guter Rahmenbedingungen keinen KI-Cluster. Klambauer sehe Österreich daher nicht einmal auf der Ebene eines Entwicklungslandes im KI-Bereich. Dabei wäre KI laut den Experten die Key-Technologie zur Bewältigung diverser Krisen.

Ein Blick über die Grenzen bestätigt: Österreich hinkt hinten nach. Die ETH in Zürich bekommt 200 Millionen Euro staatliche Fördergelder für ihr ELLIS-Institut. In den Niederlanden wurden 2,1 Milliarden Euro für die KI-Forschung von öffentlicher Hand zur Verfügung gestellt. Wasner kritisiert daher den zuständigen Minister Martin Polaschek: “Ein Wissenschaftsminister, der im Jahr 2023 keinerlei Akzente im KI-Bereich setzt, hat den Beruf verfehlt oder lebt in der Vergangenheit – beides keine guten Aussichten für den Forschungs- und Wirtschaftsstandort“ Eine brutkasten-Anfrage, ob in Zukunft bundesweite Förderungen für die heimischen ELLIS-Units geplant sind, blieb vom Wissenschaftsressort unkommentiert.

Der Grund könne dem Experten zufolge im Wissenschaftsverständnis der handelnden Personen liegen. „Ich habe den Eindruck, dass die Politik KI noch immer als Grundlagenforschungsgebiet sieht und befürchtet, man hätte ohnehin schon alles verpasst“, so Wasner. Jedoch sind speziell im KI-Bereich Fortschritte auch in der Grundlagenforschung schnell erzielbar.

Fehlende KI-Strategie geht ins Geld

Eine verfehlte KI-Strategie dürfte weitreichende Folgen haben. Berechnungen des deutschen eco-Verband für Internetwirtschaft zufolge, hätte KI einen erheblichen Einfluss auf das Wirtschaftswachstum. Aus einem Bericht aus dem Jahr 2020 geht hervor, dass KI das BIP in Deutschland bis 2025 um 13 Prozent erhöhen könnte. Eine PwC-Studie aus dem Jahr 2018 prognostizierte zudem, dass 2030 knapp die Hälfte der wirtschaftlichen Gewinne von einer KI lukriert werden könnten.

Um dieses Potential abzurufen, bräuchte es in Österreich das nötige KI-Ökosystem, sagt Klambauer. Derzeit gibt es in Österreich rund 1.500 KI-Studierende. Ändert sich nichts an der Struktur und dem politischen Kommittent im Land dürften diese abwandern, befürchtet Klambauer. Apple und Google haben das Potential der österreichischen Rahmenbedingungen erkannt, die Bundesregierung indes nicht.

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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.

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