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19.03.2025

INTERVIEW

WU-Bootcamp: „Können Venture Building mit KI erheblich beschleunigen“

Interview. Wie kann künstliche Intelligenz im Venture Building eingesetzt werden? Das zu untersuchen, ist das Ziel einer 48-Stunden-Lehrveranstaltung an der Wirtschaftsuniversität Wien, die diese Woche das zweite Mal stattfindet. Wir haben mit den Initiatoren gesprochen.

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✨ AI Kontextualisierung

Wie KI die Entstehung neuer Geschäftsideen beschleunigen und gleichzeitig fundiertere Entscheidungen ermöglichen kann, beschäftigt Unternehmer:innen und Wissenschaftler:innen weltweit. Vor diesem Hintergrund startete an der Wirtschaftsuniversität Wien (WU) ein experimentelles Format: das „AI Bootcamp for Entrepreneurs“, das im Rahmen der Lehrveranstaltung „E&I Zone: Artificial Intelligence“ im Dezember an der Wirtschaftsuniversität Wien erstmals stattfand und nun diese Woche seine Wiederholung findet.

Die Idee dahinter: In nur 48 Stunden sollte der gesamte „Venture Building“-Prozess durchlaufen werden – von der ersten Konzeptskizze bis zum ausgereiften Pitch. Initiiert haben das Projekt AustrianStartups-Co-Founder Daniel Cronin, WU-Associate-Professor Peter Keinz, KI-Experte Andreas Lederer und Tributech-CEO Thomas Plank.

Gemeinsam mit ihren Studierenden wagten die Initiatoren ein praxisnahes Experiment: Wie weit können KI-Tools wie ChatGPT das Identifizieren, Validieren und Pitchen neuer Geschäftsideen unterstützen? Ist es realistisch, ein ganzes Semester an Arbeit in ein komprimiertes Wochenendformat zu packen – und wie hoch ist die Qualität der Ergebnisse? In diesem Interview geben die Initiatoren einen Einblick in ihre wichtigsten Erkenntnisse und erklären, wie künstliche Intelligenz das Potenzial hat, den Innovationsprozess grundlegend zu verändern.

brutkasten: Wie kam es zum “AI Bootcamp for Entrepreneurs” – wie ist die Idee entstanden und wie kam es zur Umsetzung?

Daniel Cronin: Die Idee zum “AI Bootcamp for Entrepreneurs” entstand fast beiläufig in einem Gespräch mit meinem langjährigen Freund Peter Keinz. Ich meinte damals: „Ich glaube, wir können den gesamten Venture-Building-Prozess mit Hilfe von KI erheblich beschleunigen.“ Peter reagierte sofort und schlug vor, genau diesen Ansatz einmal zu testen.

Von da an ging es rasant voran: Ich kontaktierte Andreas Lederer, einen Kollegen und KI-Experten, und erwartete zunächst, dass er die Idee aus technischer Sicht relativierte – stattdessen wurde er sofort Teil des Teams, um es in der Praxis auszuprobieren, und brachte das technische Know-how mit ein. Zudem holten wir Thomas Plank ins Boot, dessen umfangreiche Markterfahrung und gemeinsame Gedanken zur digitalen Transformation das Team perfekt ergänzten.

Gemeinsam setzten wir uns das ambitionierte Ziel, das, was normalerweise ein Semester an Arbeit ist, in nur 48 Stunden umzusetzen. Die schnelle und überzeugende Resonanz – unser Kurs „E&I Zone: Artificial Intelligence – AI Bootcamp for Entrepreneurs“ war nahezu sofort ausgebucht – bestätigte uns, dass wir mit diesem komprimierten, praxisnahen Format genau den Nerv der Zeit getroffen haben.

Was war euer Ziel mit dem Bootcamp, als ihr es aufgesetzt habt?

Peter Keinz: Mich persönlich hat die akademische Neugier angetrieben. Als Professor für Entrepreneurship und Innovation, der Venture Building unterrichtet und beforscht, beschäftigt mich die Frage, wie eine höchst disruptive Technologie wie KI mein Feld verändern wird.

Das Bootcamp – eine Lehrveranstaltung im Rahmen der SBWL (Spezialisierung innerhalb des BWL-Studiums, Anm. d. Red.) „Entrepreneurship und Innovation“ der WU Wien – war im Grunde ein erstes Experiment, ein MVP, wenn man so will. Mein Hauptziel war zu lernen: Wie funktionieren die aktuellen Tools? Welchen Mehrwert stiften sie im Venture Building? Wie können angehende Entrepreneure mit KI umgehen? Wir haben jetzt ein paar erste, sehr vielversprechende Eindrücke.

Im nächsten Schritt fände ich es spannend, sich diesem Thema auch wissenschaftlich anzunehmen. Wie valide sind beispielsweise Informationen, die im Rahmen synthetischer Customer-Discovery-Interviews gewonnen werden, wirklich? Wie verändert sich der Venture Building-Prozess strukturell? Ist die Qualität des Outcomes mit jenen der üblichen Formate vergleichbar, wo Studierende nicht gut 20 Stunden, sondern vier Monate an ihrem Venture arbeiten? Am Ende steht vielleicht die Entwicklung einer gänzlich neuen Venture-Building-Logik oder Methode?

Daniel Cronin: In den letzten Jahren habe ich viel Zeit mit Venture Building sowie mit Transformationsprozessen in Konzernen verbracht. Dabei hatte ich immer wieder das Gefühl, dass enorm viel Zeit darauf verwendet wird, überhaupt erst festzustellen, ob eine Idee tatsächlich verfolgenswert ist oder nicht.

Gleichzeitig habe ich mich intensiv mit KI beschäftigt und war stets fest davon überzeugt, dass der sogenannte „Fuzzy Frontend“ – also der Prozess von der ersten Idee über den Markttest bis zur Erprobung beim Kunden – viel, viel schneller durchlaufen werden muss. Warum? Weil auf diesem Weg zu viel Zeit und Energie verschwendet wird.

Ein zentrales Ziel für mich war daher, herauszufinden, ob dieser Prozess tatsächlich erheblich schneller möglich ist? Und ob er auch ohne jegliches Vorwissen durchlaufen werden kann? Von beidem war ich überzeugt. Doch es reichte nicht aus, nur daran zu glauben – es musste überprüft werden.

Was waren die wichtigsten Erkenntnisse, die ihr aus der Lehrveranstaltung mitnehmt? Gab es für euch Aspekte, die sich während der Veranstaltung herauskristallisiert haben und die für euch überraschend waren?

Peter Keinz: Überraschend war vor allem, wie versiert unsere Studierenden bereits im Umgang mit KI-Tools sind. Sie sind nicht in die Falle getappt, den Output ungeprüft als „faktisch richtig“ zu übernehmen, sondern haben verschiedene Prompts und Tools getestet, Ergebnisse verglichen und diese mit eigener Recherche validiert. Ihre Kreativität im Einsatz von KI während des Venture Building-Prozesses hat mich ebenfalls beeindruckt – sie haben Einsatzmöglichkeiten identifiziert, die wir als Lehrende so nicht erwartet oder vorhergesehen hatten.

Das zeigt, wie Personen mit dem nötigen Basiswissen KI-Tools auf innovative und unvorhersehbare Weise nutzen können. Auch wenn diese Beobachtungen nicht repräsentativ für alle potenziellen Anwender:innen sind, weil sich die Studierenden unseres Instituts durch überdurchschnittliche Neugier, Offenheit für Technologien und Problemlösungskompetenz auszeichnen, unterstreichen sie doch das enorme und noch nicht voll antizipierbare Potenzial von KI für den Venture Building-Prozess.

Andreas Lederer: Die Lehrveranstaltung hat gezeigt, dass KI-Tools wie ChatGPT und ähnliche Technologien großes Potenzial im Bereich Venture Building haben – wenn sie richtig eingesetzt werden. Die größte Wirkung entfalten sie häufig durch die Verwendung in Kombination mit menschlichem Urteilsvermögen. Ein für mich zentraler Punkt war zum Beispiel, dass KI in der Ideengenerierungsphase das skalierbare Finden neuer Produkt- und Geschäftsansätze ermöglicht.

Die Eigenschaft von KI kreativ zu „halluzinieren“ kann insbesondere in dieser Phase ein echter Vorteil sein, den man auch so sehen und nutzen muss. Das war überraschend: Was oft als Schwäche von KI betrachtet wird, nämlich die Tendenz zu fehlerhaften oder erfundenen Inhalten, kann im kreativen Prozess für den Nutzer einen inspirierenden Mehrwert darstellen.

KI hat sich in dieser ersten Ideenfindungsphase aber auch als sehr gut erwiesen, zum Beispiel in der Rolle als erfahrener und fachkundiger Investor eine große Anzahl erster Ideen substantiell, umfassend und kritisch gegenüber den Teilnehmern zu hinterfragen, um ihnen als zukünftigen Unternehmern rasch eine erste Grundlage für eine Entscheidung zu geben, ob eine bestimmte Idee es wert ist, mehr Arbeit zu investieren, um sie weiter zu verfolgen und umzusetzen.

KI kann ein mächtiges Werkzeug im Venture Building sein, das es ermöglicht, kreativer und effizienter zu arbeiten. Das Seminar hat aber auch gezeigt, dass es einen bewussten, reflektierten Umgang mit diesen Tools braucht, um echte Innovation und Qualität sicherzustellen. KI kann Prozesse anstoßen und unterstützen – aber der Unternehmergeist, die Beurteilung und vor allem die Entscheidungen und die Umsetzung müssen weiterhin vom Menschen kommen.

Ihr habt euch angesehen, welche Tools im Venture Building Prozess eingesetzt werden können. Welche konkret habt ihr dabei am wertvollsten empfunden und würdet ihr weiter empfehlen? Welche Tools sind möglicherweise überschätzt?

Andreas Lederer: Leistungsfähige Sprachmodelle wie ChatGPT oder Claude haben sich in den meisten Venture Building Phasen als Allrounder und “Schweizer Taschenmesser” der KI-Tools bewährt.

Für Aufgaben wie Market Research oder Competitor Research haben wir Tools wie Perplexity getestet, die mit Sprachmodellen arbeiten und einen Internetzugang für Echtzeitrecherchen haben. Für die Aufarbeitung und Analyse punktueller Rechercheergebnisse waren die Ergebnisse brauchbar, eine aktuell noch große Schwäche von solchen KI-Tools ist allerdings, dass umfassende – geschweige denn vollständige – Live-Recherchen im Internet kaum automatisiert möglich sind.

Solche Tools finden zum Beispiel auf Anweisung punktuell Mitbewerber im Internet und können sie sehr treffend analysieren, aber eine umfassende oder vollständige Recherche der Wettbewerbslandschaft war zum Zeitpunkt des Seminars unseren Erfahrungen nach automatisiert durch KI noch nicht zu erwarten.

Spannend ist allerdings, dass sich alleine in den sechs Wochen nach unserem Seminar mit Google Deep Research (veröffentlicht im Dezember 2024) und OpenAI Deep Research (veröffentlicht im Jänner 2025) zwei KI-Agenten veröffentlicht wurden, die gerade in diesem Punkt große Verbesserungen versprechen. Dadurch zeigt sich, wie unglaublich rasch die Entwicklung momentan voranschreitet.

Es gibt einige auf VentureBuilding spezialisierte Tools, die unserer Erfahrung aber noch alle Einschränkungen haben. Ein Beispiel: VentureKit. Diese KI verfasst auf Basis einer kurzen Geschäftsidee einen sehr ausführlichen Business Plan, der eher allgemein gehalten aber vom Gefühl auch zu 80 Prozent inhaltlich relevant ist. Wenn man eine fertig konzipierte Idee redaktionell ausarbeiten möchte, hilft diese redaktionelle Unterstützung natürlich enorm. Es bleibt einem aber nicht erspart, die wesentlichen 20 Prozent inhaltlich selbst zu ergänzen.

Und: Am Ende unseres Seminars hatten wir einige bereits sehr stark inhaltlich ausgearbeitete Ideen inkl Business Modell und Zielgruppendefinition. Wir haben dann festgestellt, dass die KI auf Basis so detaillierter Infos nicht gut arbeiten kann. Das reduziert natürlich den Wert, wird aber eine Frage der Zeit sein, bis diese Einschränkungen behoben sind.

Bei Dokumentation und Präsentation wurden einzelne KI-Tools wie fireflies (Dokumentation) oder beautiful ai verwendet, die sich als brauchbare Unterstützung erwiesen haben. Für die Aufarbeitung und Auswertung umfangreicherer Textmengen wurde NotebookLM verwendet, das dafür von vielen Tools die beste Performance geliefert hat.

Was sind aktuell die größten Probleme oder Herausforderungen, wenn es um den Einsatz von KI-Tools im Venture-Building-Prozess geht?

Peter Keinz: Am Ball zu bleiben! Die Technologie und die entsprechenden Tools entwickeln sich mit einer so großen Geschwindigkeit, dass Wissen, Skills und Strategien, die heute noch wertvoll sind, morgen schon wieder obsolet sein können. Das beginnt bei der Auswahl der „richtigen“ Tools, geht über Promptingstrategien und endet bei der Frage, wofür ich die KI überhaupt einsetzen kann.

Für ein eigenes Gründungsprojekt hatte ich vor eineinhalb Jahren mal das gesamte Fuzzy Frontend des Venture Building-Prozesses durchlaufen. Und zwar ganz klassisch und ohne jegliche KI. Interviews, Tests verschiedener MVPs, Markt- und Konkurrenzanalyse, etc. Als ich den Prozess dann aus reiner Neugierde ein paar Monate später mit KI-Unterstützung wiederholte, waren die Ergebnisse enttäuschend – sehr oberflächlich und wenig valide. Da hätte ich der KI keinen großen Nutzen im Venture Building zugestanden.

Im Zuge der Vorbereitung des Bootcamps habe ich den Prozess jetzt nochmals durchgespielt mit der letzten Generation von Tools und was soll ich sagen: Die Ergebnisse erscheinen höchst valide. Aber wie gesagt: Diese Eindrücke sind jetzt durch wissenschaftliche Untersuchungen zu untermauern.

Die Lehrveranstaltung wurde in 48 Stunden abgehalten. Inwiefern hat dieses Format sich auf die Ergebnisse ausgewirkt?

Peter Keinz: Den gesamten Venture Building-Prozess in zwei Tage zu packen – eigentlich waren es nur gut 20 Stunden für die Studierenden – ist natürlich ein sehr ambitioniertes Format. In den üblichen Formaten haben die Studierenden für diese Aufgabe wesentlich länger Zeit, da sprechen wir von ein paar Monaten. Insofern war ich überrascht, wie gut die an unserem Demo Day präsentierten Pitches waren! Inhaltlich war alles da, was einen potenziellen Investor interessieren könnte, auch die Storyline der Pitches und die Slides waren top. Da hätte ich kaum einen signifikanten Unterschied zu den „klassisch“ erarbeiteten Pitches gesehen.

Was man aber schon merkt, ist, dass die Studierenden wenig Zeit hatten, all die gesammelte Information auch wirklich kognitiv zu verarbeiten. Es macht einfach einen Unterschied, ob ich mit einer Business Opportunity mehrere Monate beschäftige, sie wirklich aus verschiedensten Perspektiven in Ruhe durchdenken kann, oder aber innerhalb von nur ein paar Stunden eine Unmenge an relevanten Daten generiere und zu verarbeiten versuche.

Da kommt es schnell zum information overload und wichtige Details bleiben auf der Strecke. Das ist dann am Demo Day bei den sehr spezifischen Nachfragen der Investoren schon aufgefallen. Aber wie schon weiter oben erwähnt: Die Idee ist ja auch bisher gar nicht, die „klassischen“ Schritte des Venture Building-Prozesses zu ersetzen, sondern sie zu ergänzen, zu bereichern und zu beschleunigen.

Was waren die interessantesten Business-Ideen, die von Studierenden im Rahmen der Veranstaltung identifiziert wurden? Gab es eine, die euch besonders beeindruckt hat?

Daniel Cronin: Es gab eine ganze Reihe spannender Business-Ideen, doch was mich weitaus mehr fasziniert hat, war die Geschwindigkeit, mit der Pivotierungen stattfinden konnten. Wir kennen alle den alten Grundsatz: “Never love your own product.“ In der Regel dauert es jedoch Wochen, wenn nicht sogar Monate, bis eine Gründerin oder ein Gründer die Erkenntnis gewinnt: „Wow, ich habe eine großartige Idee! – nur um wenig später festzustellen: Oh, ich muss pivotieren.“

Doch was wir in unseren Tests schnell erkannt haben, war etwas vollkommen Neues: Pivotierungen waren hier nicht nur innerhalb weniger Stunden, sondern teilweise sogar innerhalb von Minuten notwendig. Warum? Weil KI als Sparring-Partner genau an diesen Punkt führt – schneller, präziser und mit knallharter Analyse.

Der vielleicht eindrucksvollste Moment war, als wir in den Gesichtern der Studentinnen und Studenten sehen konnten, wie begeistert sie zunächst von ihren Ideen waren – nur um kurze Zeit später die harte Entscheidung treffen zu müssen. Denn auch wenn die Idee gut war, zeigten die Zahlen, die Daten und das KI-Feedback unmissverständlich: Ja, vielleicht müssen wir das Konzept doch noch einmal überdenken und weiterentwickeln.“

Diese radikale Beschleunigung des Pivot-Prozesses ist eine der faszinierendsten Auswirkungen der KI auf den Innovationsprozess.

Können KI-gestützte Analysen einen Gründungsprozess „zu generisch“ machen, oder kann KI auch Originalität fördern?

Daniel Cronin: Diese Frage ist äußerst spannend, und ich würde sie aus mehreren Perspektiven betrachten. Der erste Punkt, ist dass KI Gründungen ohne Vorwissen ermöglicht. Das bedeutet konkret: KI kann Menschen die Möglichkeit bieten, großartige Ideen umzusetzen, die sonst niemals realisiert worden wären. Warum? Weil ihnen oft das richtige Umfeld, der fachliche Background oder der Zugang zu einer Hochschule fehlt. Viele scheitern nicht an ihren Ideen, sondern daran, dass ihnen die einfachen, aber essenziellen Werkzeuge fehlen, die man ansonsten nur in einem Entrepreneurship-Institut kennenlernen würde.

Diese Entwicklung ist spektakulär, weil sie Unternehmertum zugänglicher macht und Menschen mit innovativen Ideen eine echte Chance gibt – unabhängig von ihrem Bildungshintergrund oder ihrem Netzwerk.

Andererseits muss man auch ganz klar sagen: KI kann halluzinieren. Sie ist in ihrer grundlegendsten Form darauf trainiert, Muster zu erkennen und daraus Vorhersagen zu treffen. Das bedeutet, dass KI oft die wahrscheinlichsten und naheliegendsten Ausgänge bevorzugt.

Doch was bedeutet das für Innovation? Könnte es dazu führen, dass KI nur bestehende Erfolgsmodelle reproduziert und wahre Originalität unterdrückt? Nicht unbedingt. Denn am Ende des Tages trifft immer der Mensch die Entscheidung. Die KI dient lediglich als Sparring-Partner, der Ideen in kürzester Zeit herausfordert und den Nutzer zwingt, neue Perspektiven einzunehmen.

Insofern sehe ich KI als eine enorme Möglichkeit, Originalität zu fördern – aber nur, wenn der Purpose stark genug ist. Wie in allen Bereichen gilt: Der wahre Antrieb für eine Gründung muss aus einer tiefen Überzeugung kommen. Ohne einen klaren Purpose, ohne das brennende innere Verlangen, ein wirklich relevantes Problem zu lösen, bleibt eine Idee schwach – ganz egal, wie gut die KI sie weiterentwickelt. Innovation braucht Mut, Leidenschaft und einen klaren inneren Antrieb.

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Mikko Hyppönen zählt seit drei Jahrzehnten zu den bekanntesten Stimmen der Cybersecurity-Szene. Seit Kurzem gilt sein Arbeitsalltag aber nicht mehr Viren und Hackern, sondern Drohnen: Der Finne ist Chief Research Officer beim Helsinkier Counter-Drone-Unternehmen Sensofusion, das militärische Drohnen aufspürt und abwehrt, unter anderem in der Ukraine und im Nahen Osten. Brutkasten hat Hyppönen am Rande der TEDAI Vienna 2026 in der Hofburg getroffen. Ein Gespräch über die Parallelen zwischen Malware und Kampfdrohnen, autonome Waffen, den „Black October“ der KI-Sicherheitslücken und die Frage, warum chinesische Open-Source-Modelle für Europa derzeit die privatere Wahl sind.

brutkasten: Sie gelten als einer der angesehensten Cybersecurity-Experten weltweit. Warum sind Sie in die Drohnenabwehr gewechselt?

Mikko Hyppönen: Die Antwort ist sehr einfach: Es herrscht Krieg in Europa. Ich habe mein ganzes Leben auf Cyber geschaut. Cyber hat sich von Teenagern, die zum Spaß Viren schreiben, zu organisierter Kriminalität, Cyberkrieg, Spionage und staatlichen Operationen entwickelt. Cyber spielt natürlich auch im Krieg eine Rolle, Russland hat der Ukraine schon dreimal mit Cyberangriffen den Strom abgedreht. Aber wenn man fragt, was den Ukraine-Krieg wirklich auszeichnet, dann ist es nicht Cyber, sondern es sind Drohnen. Ich habe es als meine Pflicht gesehen, die Fähigkeiten, die ich über drei Jahrzehnte im Cyber-Bereich gesammelt habe, in die Drohnenabwehr einzubringen.

Was lässt sich von der Cyberabwehr auf die Drohnenabwehr übertragen?

Es gibt viele Ähnlichkeiten, aber auch viele Unterschiede. In beiden Fällen versucht man, etwas zu entdecken, das nicht entdeckt werden will. Bei Cyberangriffen sammelt man ein Sample, analysiert es, baut eine Signatur, erstellt eine Datenbank und schickt die Updates an alle Nutzer weltweit. So funktionieren Antivirenprogramme. Bei Drohnen ist es dasselbe: Wir zeichnen den Funkverkehr militärischer Drohnen auf, dekodieren die Protokolle, bauen Erkennungssignaturen und schicken die Updates an alle Kunden, die unsere Hardware einsetzen.

Wir kaufen Panzer, was keinen Sinn ergibt, wenn künftige Kriege so aussehen wie in der Ukraine oder im Nahen Osten.

Bei Drohnen ohne Funkverbindung, etwa Glasfaserdrohnen mit einem Kabel zwischen Pilot und Drohne oder Drohnen, die autonom Koordinaten abfliegen und wie eine Rakete einschlagen, nutzen wir andere Sensoren: Kameras, Radar, Akustik. Und in beiden Welten gilt: Sobald der Gegner merkt, dass er erkannt wird, verändert er sich, und man steht wieder am Anfang. Es ist ein Katz-und-Maus-Spiel. Ich musste viel lernen, aber es gefällt mir. Übrigens gibt es noch eine Gemeinsamkeit zwischen altem und neuem Job: In beiden Fällen waren die meisten Gegner, gegen die ich gekämpft habe, Russen.

Wie funktioniert die Abwehr konkret?

Sobald wir wissen, wo die Drohne ist, können wir sie bekämpfen. Bei funkgesteuerten Drohnen stören wir das Signal: Wir kennen die Frequenzen und Protokolle und senden ein stärkeres Signal zwischen Pilot und Drohne. Das machen wir seit Jahren. Ist die Drohne nicht funkgesteuert, braucht es andere Lösungen. Wir forschen intensiv an elektromagnetischen Impulsen, also künstlichen Blitzen, die die Elektronik der Drohnen zerstören. Wir arbeiten an Lasern, an klassischen Geschützen mit unserer Zielerfassung, und wir haben eine eigene Drohnenfabrik in Containergröße, die kleine Abfangdrohnen baut. Die fliegen 380 Kilometer pro Stunde und treffen die großen gegnerischen Drohnen in der Luft.

„Das ist die Grenze, die wir nicht überschreiten sollten. Die Russen haben sie bereits überschritten.“

Gegen Jet-Drohnen funktioniert das nicht. Unsere Abfangdrohnen erreichen heute etwa zwei Kilometer Höhe, das reicht für Drohnen mit Verbrennungsmotor. Jets fliegen auf sieben Kilometern und verhalten sich eher wie Marschflugkörper. Die bekämpft man mit Raketen und Kampfjets. Aber das ist extrem asymmetrisch: Drohnen sind billig, und man kann es sich nicht leisten, sie dauerhaft mit teuren Raketen abzuschießen. Wir brauchen neue Lösungen, und daran denken wir gerade.

Es heißt oft, die Ukraine sei zu Innovation gezwungen und die NATO-Staaten könnten von ihr lernen. Stimmt das?

Absolut. Wir haben ein Büro in Kiew, unsere Leute aus Helsinki sind ständig vor Ort und testen mit verschiedenen Teilen der ukrainischen Streitkräfte. Dieser Krieg ist anders als alles, was wir bisher gesehen haben. 70 bis 80 Prozent der Verluste gehen auf Drohnen zurück. Wenn das stimmt, müsste man meinen, dass auch 80 Prozent der Verteidigungsausgaben in die Drohnenabwehr fließen. Tatsächlich ist es wohl eher ein Prozent. Weltweit denken wir noch in den Kategorien des alten Krieges. Wir kaufen Panzer, was keinen Sinn ergibt, wenn künftige Kriege so aussehen wie in der Ukraine oder im Nahen Osten.

Welche Szenarien kommen auf uns zu?

Wir können vor allem bei den Russen erwarten, dass sie immer stärker auf vollständig autonome Waffen setzen, die die Entscheidung zu töten selbst treffen. Das ist die Grenze, die wir nicht überschreiten sollten. Die ukrainischen Soldaten, mit denen ich spreche, sagen mir, dass sie diese Grenze nicht überschreiten werden, sie wollen immer einen Menschen in der Entscheidung behalten. Die Russen haben sie bereits überschritten. Sie haben Zugang zu westlichen Chips, auch von Nvidia, haben sie in Langstreckendrohnen verbaut und damit Menschen getötet, ohne dass ein Mensch beteiligt war. Die New York Times hat vor zwei Monaten die Hardware auseinandergenommen und den Code dekodiert. Diese Drohnen haben Zivilisten getötet.

Worin liegt der Vorteil einer autonomen Drohne?

Das ist aus Sicht des Angreifers klar. Der Schwachpunkt jeder Drohne ist die Verbindung zwischen Pilot und Drohne. Funk kann man stören, ein Glasfaserkabel kann man durchtrennen. Also nimmt man die Verbindung weg, und damit den Piloten. Dann gibt es nichts mehr, das man unterbrechen kann. Logisch betrachtet ergibt der Schritt zu autonomen Waffen Sinn. Aber ich glaube, alle Menschen würden zustimmen, dass es eine schlechte Idee ist, Killerroboter zu bauen. Genau das sind sie: Maschinen, deren Zweck es ist, Menschen zu töten, und die diese Entscheidung selbst treffen.

Bisher haben wir das nur bei Flugdrohnen gesehen. Stellen Sie sich tausend Bodendrohnen vor, die über die Grenze kommen und nach Menschen suchen. Das wäre das Albtraumszenario, und die Technologie dafür existiert heute. Es will sie nur niemand bauen, und wir hoffen, dass das so lange wie möglich so bleibt. Ich muss betonen: Wir bauen ausschließlich Systeme zur Abwehr. Wir haben keine Drohnen, die Menschen töten. Wir töten Drohnen, nicht Menschen. Wir schützen Menschen, das ist unsere Mission.

Auf der TEDAI-Bühne sprechen Sie über KI und Cybersecurity. Was ist Ihre Botschaft?

Das erste Mal habe ich 1983 über künstliche Intelligenz gelesen, da war ich 13. Ich habe mein ganzes Leben auf die Systeme gewartet, die wir heute haben. Wie bei jeder technologischen Revolution bekommen wir große Vorteile und große Probleme. In der Cybersecurity ist die Lage gerade richtig schlecht. Wir nennen diesen Monat den „Black October“, weil die Zahl der entdeckten Sicherheitslücken in den letzten 30 Tagen explodiert ist. Gefunden werden sie von den Frontier-AI-Labs, Menschen kommen da nicht mehr mit. Und es sind nicht nur Kriminelle, die KI für Angriffe nutzen. Es gibt Dutzende Fälle, in denen KI-Systeme selbst ausgebrochen sind, viel mehr, als öffentlich bekannt ist.

„China ist im Moment überraschenderweise privater als die amerikanischen Optionen.“

Meine Botschaft ist: Programmieren verändert sich. Der Grund, warum Ihr Windows oder Mac gehackt werden kann, ist, dass ein Mensch den Code geschrieben hat. Menschen machen Fehler, Fehler im Code werden zu Bugs, Bugs in vernetzten Systemen zu Sicherheitslücken. Die Lösung ist offensichtlich: Man nimmt den Menschen raus. Genau das passiert gerade. Künftig wird aller Code von Maschinen geschrieben, und Maschinen werden viel schneller besser als menschliche Programmierer. Irgendwann haben wir fehlerfreien Code, und es gibt keine Schwachstellen mehr, die Angreifer ausnutzen können. Bis dahin wird es aber eine sehr holprige Fahrt.

Wie hat sich das Verhältnis zwischen Angreifern und Verteidigern im KI-Zeitalter verschoben?

Die Reaktionszeit ist verschwunden. Früher hatte der Verteidiger Zeit: Eine Schwachstelle wurde gemeldet, man konnte einen Fix entwickeln und die Systeme patchen. Dieses Fenster ist inzwischen so klein, dass es keine Rolle mehr spielt.

Europa hat keinen Zugang zu den besten Modellen. Was bedeutet das geopolitisch?

Als Europäer ist die Lage ziemlich traurig. Es wird diskutiert, ob man die KI-Forschung wegen der Risiken bremsen sollte. Die USA bremsen, China überlegt. Europa muss nicht bremsen, weil wir gar keine Frontier-Labs haben. Der einzige echte Lichtblick sind Open-Source-Frontier-Modelle. Die können wir lokal betreiben, ohne Erlaubnis von irgendjemandem, auf unseren eigenen Systemen. Kritische Daten müssen wir nicht nach Kalifornien schicken. Ironischerweise bekommen wir mehr Privatsphäre und Sicherheit von offenen Systemen, und alle offenen Systeme sind chinesisch. Modelle wie GLM oder Kimi kann man vom Internet trennen und den Code prüfen. Selbst wenn irgendwo eine Hintertür versteckt wäre, könnte sie keine Daten abziehen. Mit Claude, Gemini, GPT oder Grok geht das nicht, die müssen online sein, und die Daten gehen in die USA. China ist im Moment überraschenderweise privater als die amerikanischen Optionen.

Hat Europa das KI-Rennen verloren?

Wir können hoffen, aber ich sehe wenige Anzeichen dafür. Interessant ist allerdings, dass ein großer Teil des Trainings und der Inferenz in Europa stattfindet, weil hier so viele Rechenzentren gebaut werden, vor allem in Nordeuropa mit billigem Strom und kaltem Klima. Google baut riesige Rechenzentren in Finnland, Nebius hat sein größtes Rechenzentrum in Mäntsälä. Ein Teil der KI-Revolution passiert also in Europa. Leider ist es der Billiglohn-Teil der Wertschöpfungskette. Aber immerhin etwas.

Haben Sie als 13-Jähriger eine Zukunft wie diese erwartet?

Ich habe darauf gehofft. Es hat viel länger gedauert, als ich dachte, alle haben schon vor 20 Jahren auf solche Systeme gewartet. Diese Revolution baut auf der Internet-Revolution auf: Vor dem Internet war alles Wissen auf Papier. Heute ist alles Daten, und wir haben auch das alte Wissen digitalisiert, Bücher, Filme, Radio, mit dem die Modelle jetzt lernen. Wir leben in aufregenden Zeiten. Aufregend und beängstigend zugleich, genau so, wie ich es mag.

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