30.07.2025
LAUNCH VON AI EMPOWER

Womentor-CEO: “KI soll uns nicht überrollen, sondern empowernd und kritisch bleiben”

KI ist in aller Munde - aber wer bleibt auf der Strecke? Mit AI Empower hat Womentor eine neue Plattform gelauncht, die seit April dieses Jahres vor allem eines will: Inklusion. Im Interview erklärt Josefine Schulze, Managing Partnerin von Womentor, warum KI-Weiterbildung neu gedacht werden muss.
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Josefine Schulze, Managing Partnerin von Womentor | Foto: Womentor

Gerade jetzt könnte sie sich lohnen: Eine Weiterbildung im Bereich KI. Vor allem für diejenigen, die sich von der Flut an Informationen überwältigt fühlen.

Weiterbildungen sind aber mit Vorsicht zu genießen. Neue Wellen an KI-Innovation kommen rasch und unvorhersehbar, sodass Kurse nach ihrem Start schon inhaltlich veraltet sein könnten. Doch gar keinen Kurs zu machen ist auch keine Lösung – so wächst die Wissenskluft nämlich weiter.

Frauen nutzen KI um 50 Prozent weniger als Männer

Eine Studie von Statistik Austria zeigt: Nur 20,6 Prozent der Frauen in Österreich schätzen ihr Wissen über KI als hoch ein – bei Männern sind es 33 Prozent. Die Wahrscheinlichkeit, dass sich Frauen überhaupt mit KI beschäftigen wollen, ist der Studie zufolge um 58 Prozent geringer als bei Männern. Außerdem nutzen Frauen KI-Tools um fast 50 Prozent weniger als Männer.

Das liege nicht an fehlendem Interesse, sondern an unseren aktuellen Strukturen, meint Josefine Schulze, Managing Partnerin des Social Businesses Womentor, mit Berufung auf Statistik Austria: Zugänge zu KI und Weiterbildungsmöglichkeiten seien aktuell nicht inklusiv gestaltet. Die Konsequenz: “Wer keinen Zugang zu KI hat, wird morgen auf dem Arbeitsmarkt und in unternehmerischen Kontexten abgehängt”, so Schulze.

„Ihre Perspektiven werden nicht mitgedacht“

Das habe gröbere gesellschaftliche Auswirkungen: “Wenn bestimmte Gruppen unserer Gesellschaft keine KI-Kompetenzen aufbauen, werden ihre Perspektiven schlicht nicht mitgedacht. Ihre Fragen und ihre Realitäten kommen im KI-Output nicht vor”, warnt die Managing Partnerin.

Inklusion ist also gefragt, ist Josefine Schulze überzeugt. Vor gut zwei Jahren, als die KI-Welle noch nicht lange über uns hereingebrochen ist, fragte sie sich, wer in unserem Arbeitsmarkt denn die besten Voraussetzungen hätte, die KI in den Arbeitsalltag zu integrieren. Bald war Schulze klar: Im KI-Kosmos geht man schneller unter, als es einem lieb ist.

Was wird aus Gender & Diversity?

Ein tiefer Dorn im Auge war ihr vor allem die fehlende Diversität, Gleichstellung und Vielfalt: “Was passiert mit Kreativschaffenden und Wissensarbeitenden? Und eine der wichtigsten Fragen: Wie inklusiv sind unsere Zugänge und Ansätze? Welche gesellschaftlichen Gruppen werden von diesem Wandel profitieren und welche werden systematisch benachteiligt?”, erinnert sich Schulze.

Beim Einsatz von KI im betriebswirtschaftlichen und technologischen Kontext geht es ja größtenteils um Effizienzsteigerung, um Kostensenkung, um das Besser- und Schneller-Werden. Selten wird aber über Inklusion und Teilhabe gesprochen.

Wie exklusiv ist KI?

Das will Schulze ändern. Deshalb hat sie AI Empower ins Leben gerufen. AI Empower soll Wissensvermittlung zu KI im Arbeitskontext mit Community Building verbinden, sagt Schulze.

Zunächst aber hat sie sich auf das Forschen fokussiert. Gefördert von der FFG-Förderung Impact Innovation durfte sie ein Jahr lang eine Problemanalyse in enger Zusammenarbeit mit ausgewählten Zielgruppen durchführen.

Im Zentrum standen dabei Menschen aus der Kreativwirtschaft, Wissensmitarbeiter:innen, Projektmanager:innen und Forschende. Nicht zuletzt spielten FLINTA*-Personen (Anm.: Das Akronym FLINTA* steht für Frauen, Lesben, Inter-, Nicht-binäre, Trans und Agender-Personen) und People of Color (POC) auch eine zentrale Rolle in ihrer Forschung.

Voreingenommen und verzerrt

Gerade diese Zielgruppen sind ohnehin schon einem Ungleichgewicht an Daten ausgeliefert. Spiegelbildlich scheint dies auch bei KI der Fall zu sein. Aus mehreren Gründen, wie Schulze erläutert:

“Das Datenmaterial, mit dem die meisten Large Language Models (Anm. Sprachmodelle wie ChatGPT von OpenAI) gefüttert werden, ist bereits voreingenommen und verzerrt. Das liegt daran, dass unsere gesellschaftliche Wahrnehmung von Geschlecht, Vielfalt und Inklusion schon sehr biased ist. Da die KI von genau jener lernt, spiegelt sie bestehende gesellschaftliche Vorurteile wider.”

Erhöhter Druck und Data Gap

Der ohnehin schon existierende Data Gap wird repliziert, was erhöhten Druck auf unterrepräsentierte Gruppen ausübt. “Sehr oft fehlt es einfach an Wissen über KI, da die Technologie sehr neu ist. Und KI-fernen Gruppen fehlt der Zugang, um die nötigen Fähigkeiten und Fertigkeiten zum Umgang mit KI zu entwickeln”, so die Managing Partnerin.

“Unter dem Dach von Womentor” und nach einjähriger Forschung kam es schließlich zum Launch von AI Empower. Womentor gilt dabei als “Nest” für die Entwicklung und als Rechtskonstrukt, meint Schulze. Die Plattform AI Empower positioniert sich als eigenständige Marke und fungiert als Lern- und Wissensplattform rund um das Spektrum der KI-Weiterbildung.

Lernplattform für alle

Grundsätzlich ist die Lernplattform für alle Personen offen, die sich rund um KI weiterbilden wollen. AI Empower zielt darauf ab, auch Gruppen zu erreichen, die klassisch nicht erreicht werden. Dazu zählen neben Personen in ländlichen Regionen auch Menschen mit Behinderung und jene, die nicht in KI-affinen Unternehmen arbeiten.

Die Plattform bündelt Kurse und Weiterbildungen rund um künstliche Intelligenz. Diese kommen entweder von der Dachorganisation Womentor oder von insgesamt elf externen Partnerorganisationen. Darunter finden sich Coachings, Online-Kurse, Labs, AI Mentoring und ein AI Knowledge Hub. Unabhängig von Kursformat und Kerninhalt steht die kritische Wissensvermittlung im Fokus der Plattform.

Knowledge-Tests prüfen KI-Wissensstand

“Die Kurse sind deshalb größtenteils live, da wir wollen, dass das Wissen, das zu diesem Zeitpunkt vermittelt wird, auch up-to-date ist”, erklärt Schulze.

Das Angebot klingt überwältigend. Ist es im Grunde genommen auch, denn es öffnet ein neues Spektrum an KI-Inhalten für Personen, die sich bislang eher am Rande der KI-Diskussionen befanden.

Doch auch dafür hat AI Empower einen Test entwickelt, um sich im KI-Kosmos zu orientieren: Um sicherzustellen, sich passendes Know-how auf dem richtigen Level anzueignen, bietet die Plattform AI Knowledge Tests. Nutzer:innen können damit ihr KI-Wissen testen und herausfinden, welche Serviceleistung zu ihnen passt.

KI soll kritisch bleiben

Doch dabei soll es nicht bleiben: AI Empower will weiter wachsen und sichtbar werden. Aktuell ist es an der Zeit, die Plattform weiter als MVP zu testen und neue Partnerschaften an Land zu ziehen. Auch markttechnisch hat man Einiges im Visier. Zur Zeit ist die Plattform im deutschsprachigen Raum verfügbar, nächstes Jahr soll sie auch darüber hinaus nutzbar werden.

Dank einer neuen Anschlussförderung von ProEuropeanValues können weitere Features ausgebaut werden, so die Gründerin. Damit soll die Community erweitert und die Reichweite der Plattform gesteigert werden.

Für Schulze steht neben all dem noch zu Entwickelnden aber die Förderung von Gleichberechtigung und kritischem Denken im Fokus: “Unser Ziel ist es, dass uns künstliche Intelligenz nicht überrollt, sondern dass wir diese Technologie steuern und in unsere Gesellschaftsstruktur einbetten, damit KI inklusiv, empowernd und kritisch bleibt.”

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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