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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„Der Transfer ist das Schwierigste“: Ex-BMW Tech-Scouting-Leiter Frank Möbius über Technologie-Früherkennung

Technologie-Trends zu erkennen ist heute einfach, sie ins Kerngeschäft zu übersetzen bleibt die eigentliche Hürde. Frank Möbius hat BMWs Tech-Früherkennung sechs Jahre verantwortet und erklärt im brutkasten-Gespräch, woran der Transfer scheitert und wie er gelingt.
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Frank Möbius (links) | (c) BMW Group

Knapp 30 Jahre war Frank Möbius bei BMW. Zuletzt leitete er in der Konzernforschung den Bereich Technologiemanagement und -prognose und koordinierte das weltweite Netzwerk der BMW Technology Offices vom Silicon Valley bis Tokio. Seit 2023 gibt er seine Erfahrung als Senior Innovation Advisor bei der UnternehmerTUM GmbH in München, Europas größtem Gründerzentrum, weiter. Im Interview erklärt er, wie systematische Technologie-Früherkennung funktioniert, warum die meisten Unternehmen am Transfer der daraus gewonnenen Erkenntnisse scheitern und wie KI die Tech-Trenderkennung vereinfacht hat.


brutkasten: Sie waren fast 30 Jahre bei BMW. Wie sind Sie dort zum Thema Innovation gekommen?

Frank Möbius: Ich habe an der Uni Stuttgart Maschinenbau, Fachrichtung Fahrzeugtechnik studiert und nach dem Diplom Anfang 1990 meinen ersten Job bei der Lufthansa Technik in Frankfurt gefunden. Dort durfte ich die damals neuartigen stangenlosen Flugzeugschlepper mitentwickeln und 1992 den neuen Flughafen München damit ausrüsten – meine erste Berührung mit Innovationen und ihrer Einführung im Massengeschäft. Ich verließ die Lufthansa nach ein paar Jahren, um an der Uni Kaiserslautern über Robotik zu promovieren. Nach der Promotion kam ich 1996 zu BMW, meiner Wunschfirma in meiner Wunschstadt. Dort konnte ich viele unterschiedliche Funktionen übernehmen: erst arbeitete ich vier Jahre im Versuchsfahrzeugbau, dann vier Jahre im Personalwesen, ein lehrreicher “Side Step” für einen Ingenieur!

Mitte 2004 durfte ich eine Abteilung für Vorentwicklung und Innovationsmanagement im Bereich Antriebsproduktion übernehmen. Daraus entstand meine Rolle im damals neuen elektrifizierten Antrieb für BMW – von der strategischen Inhouse-Entscheidung und fachlichen Befähigung der Firma bis zur Großserie: über zehn Jahre lang war ich für die Industrialisierung und später Entwicklung von Hochvoltbatterien verantwortlich, vom ersten A-Muster mit einem sehr kleinen Team bis zu 100 Mitarbeitenden. 2017 bin ich schließlich in die Forschung gewechselt und habe dort das Team “Technologiemanagement und -prognose” übernommen, das später in die Einheit “Open Innovation” integriert wurde.

Was macht so eine Open-Innovation-Einheit in einem Konzern konkret?

Mit Open Innovation Methoden erkennt und verwertet man frühzeitig innovative Signale und Trends, die außerhalb der eigenen Unternehmensgrenzen stattfinden. Wir schauen bewusst in Branchen jenseits des Automobilbaus: Consumer Electronics, Luft- und Raumfahrt, Medizin, Computing, Biomaterialien, etc. Immer mit der Frage im Hinterkopf: Was können wir davon für das eigene Kerngeschäft nutzen? Konkret: Technologische Trends aus der Cross-Industrie frühzeitig erkennen, verstehen, bewerten, ein Proof-of-Concept-Projekt durchführen, z. B. mit einem Startup, einer Uni, einem Fraunhofer-Institut, etc. und diese Ergebnisse dann in die Firma für die eigenen Produkte, Services und Prozesse transferieren.

BMW hat dafür eine eigene Abteilung aufgebaut. Wie hängen die einzelnen Bausteine zusammen?

2015 wurde die Technologie-Früherkennung mit dem Technologie-Trendradar ins Leben gerufen, fast gleichzeitig wurde die BMW Startup Garage gegründet. Das Radar ist zunächst ein Visualisierungs- und Kommunikationstool: wir platzieren die erkannten Technologien nach Kategorien und Reifegraden, um frühzeitig aufzeigen zu können, was sich technologisch weltweit tut. Aber diese Erkenntnisse stehen erstmal nur auf dem Papier. Entscheidend ist nach Bewertung und Priorisierung die Verwertung dieser Erkenntnisse, der sogenannte Transfer. Dieser erfolgt dann oft mit Startups.

Hier kommt die BMW Startup Garage zum Einsatz. Sie betreibt Venture Clienting, d. h. sie investiert nicht, sondern scoutet im Netzwerk der internationalen BMW Tech Offices die besten Startups und koordiniert Innovationsprojekte mit den betroffenen BMW-Fachbereichen, die meist das Budget dafür stellen. Diese Startups müssen schon reifer sein, also ein stabiles Team, eine robuste Finanzierung, ein fertiges Produkt – ggf in anderen Branchen – und am besten schon erste Kunden haben. Das Ziel dabei ist immer, dass das Startup ein regulärer Lieferant für BMW werden kann, wir nennen das  “startup as a supplier”. Erst wenn die Lösung des Startups wirklich bei BMW zum Einsatz kommt – in Produkt, Service oder Prozess -, entsteht Impact!

Daneben gibt es das Team BMW iVentures als klassischer Risikokapital-Investor, der ebenfalls über das BMW Tech Office Netzwerk auch in ganz frühphasige Startups investiert. Außerdem gehört dazu ein BMW-interner Incubator und eine Crowd Innovation Plattform.

Wie läuft systematische Tech-Trenderkennung bzw. Tech-Scouting im Alltag ab?

Es gibt vier Prozessschritte: Scouten und Strukturieren, Diskutieren und Bewerten, Visualisieren und Vorbereiten und dann der Transfer in die passenden BMW-Fachbereiche und die dortige Umsetzung. Den ersten Schritt haben früher Mitarbeitende und Werkstudierende gemacht, heute erledigen das maßgeschneiderte KI-Agenten. Für den zweiten Schritt braucht man die Experten: Fachleute von intern und extern. Ggf wird zu einem bestimmten Tech-Trend eine Studie erstellt. Für den dritten Schritt sitzt man in Workshops zusammen und erarbeitet einen Vorschlag für das nächste Trendradar und mögliche Scouting- oder Prototypen-Projekte. Von einer Liste mit über hundert Themen bleiben dann vielleicht vierzig übrig, die auf das Trendradar kommen und fünf, die dann tiefergelegt werden.

Und dann kommt der Teil, an dem viele scheitern.

So ist es! Die ganzen modernen Technologien und Trends kann man heute recht einfach im Netz recherchieren, Generative AI hilft dabei. Das Entscheidende aber ist am Ende: Was leitet das Unternehmen daraus ab? Nur neues Wissen, eine Produktverbesserung oder gleich ein neues Geschäftsmodell? Einfacher gesagt: was mache ich damit morgen besser als heute? Das ist das Schwierige, der Transferprozess. Dieser hat inhaltliche, strukturelle, finanzielle aber auch menschliche Aspekte. Der Transfer einer neuen, erstmal riskanten Technologie aus einer anderen Branche in die eigene Firma ist oft schwierig. Auch bei BMW hat es ein paar Jahre gedauert, bis erste Erfolge kamen und das Vorgehen akzeptiert war.

Was ist das Rezept, damit es funktioniert?

Man holt die Personen, die später die Erkenntnisse umsetzen sollen, frühzeitig in den Prozess mit hinein. Sie dürfen die Startups mit bewerten, sie erfahren sofort, wenn eine neue Technologie für ihren Fachbereich tiefergelegt werden soll, diese wird dann gemeinsam bewertet. Dafür gibt es in der BMW Startup Garage für jedes Ressort einen konkreten Schnittstellenpartner. Dann geht man gemeinsam in den betroffenen Fachbereich, organisiert die Ressourcen und plant das Projekt, damit das Startup den Prototypen bauen kann. Wichtig: für das Startup-Projekt wird oft das Geld des späteren Fachbereichs verwendet. Das erzeugt zusätzliches Commitment! Und das Zweite ist die Hierarchie: Wenn Du einen Bereichsleiter oder Geschäftsführer hast, der voll hinter Open Innovation steht und auch mal in oberen Etagen politisch unterstützt, dann funktioniert es deutlich besser, auch in Krisenzeiten mit Budgetknappheit.

Was raten Sie einem Unternehmen, das ohne viel Budget mit Technologiemanagement starten will?

Man muss nicht gleich zehn Leute einstellen. Oft genügt erstmal eine Person mit den nötigen Ressourcen und Befugnissen, dazu evtl. einen Studierenden und ein paar Teilkapazitäten in den relevanten Fachbereichen als Unterstützung. Ggf hilft am Anfang auch eine externe Trendagentur oder ein passender Toolanbieter. KI-Kenntnisse sind wichtig, um einen KI-Agenten nutzen oder einen eigenen aufbauen zu können. Ein gutes, internationales Netzwerk in alle relevanten Industrien ist ebenso wichtig, denn inzwischen betreiben die meisten großen Firmen Technologie-Früherkennung im Rahmen von Corporate Foresight, man kann von ihnen lernen und Best Practices übernehmen. Ich habe aus meinen über 6 Jahren in dieser Rolle eine Liste mit den zehn wichtigsten Lessons Learned zusammengeschrieben. Da steht alles drin, was man braucht, man muss es halt nur noch machen.

Was machen Sie heute bei UnternehmerTUM?

UnternehmerTUM hat drei Zielgruppen: Talente, Startups und Unternehmen – vom großen  Corporate und Mittelstand bis zum Familienunternehmen. Meine Hauptarbeit liegt in der Innovationsberatung, wo ich meine BMW-Erfahrung einbringen kann. Daneben bin ich Startup-Mentor, halte Vorlesungen, unterstütze die Internationalisierung der UnternehmerTUM und betreue Delegationen. Und ich baue gerade einen KI-gestützten Technologie-Trendradar-Prozess für die UnternehmerTUM, die TUM Venture Labs und ihre Partner und Kunden auf. Der ist nochmal deutlich umfangreicher als ein Radar für die Automobilindustrie. Wir haben dafür einen KI-Agenten gebaut, der weltweit schwache Tech-Signale erkennt, also Technologien, die noch kein messbarer Trend sind. Diesen KI-Agenten trainiere ich täglich. Gerade für Mittelständler und Familienunternehmen ist das sehr hilfreich, weil sie in der Regel nicht das Netzwerk und die Möglichkeiten großer Firmen haben.

Gibt es ein Beispiel aus Ihrer BMW-Zeit, das zeigt, was Open Innovation bewirken kann?

Aus der Tech-Trenderkennung und der Startup-Arbeit wurden in den letzten Jahren schon viele Projekte zu Quantum Computing, Fahrzeug-Satelliten-Kommunikation, Gesundheitsdaten-Monitoring im Fahrzeug, Panorama-Displays, In-Car-Gaming u.v.m. erfolgreich transferiert. Einiges davon ist schon im Auto zu erleben, manches wird noch kommen. Mein Lieblingsbeispiel ist das farbwechselnde Auto: keine klassische Trenderkennung, aber ein erfolgreicher Cross-Industry-Transfer und vielleicht sogar ein Trendsetter! Eine Mitarbeiterin von mir hatte vor vielen Jahren die mutige Idee, die Display-Funktionen eines E-Readers aufs Auto zu übertragen. Sie hat sich die E-Ink-Panels besorgt, einen Prototypen entwickelt und damit nach vielen Experimenten mit einigen Helfern den BMW iX Flow aufgebaut – übrigens anfangs im MakerSpace der UnternehmerTUM. Mit diesem Auto war sie mit BMW 2022 in der Schwarz-Weiß-Version und ein Jahr später mit dem BMW i VISION Dee in der Farbversion mit großem Erfolg auf der CES in Las Vegas: The Color-Changing Car! Das ist für mich der perfekte Cross-Industry-Transfer: Ich übertrage eine erfolgreiche Technologie aus einer Industrie in eine völlig andere und habe einen Nutzen daraus. Ob das in irgendeiner Form mal in Serie kommt? Wer weiß …

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