02.10.2020

AVCO-Präsident Kinsky: „Es geht um den zukünftigen Wohlstand des Landes“

AVCO-Präsident Rudolf Kinsky spricht im Interview im Vorfeld der AVCO Annual Conference über die aktuelle Lage des VC- und PE-Bereichs in Österreich.
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AVCO-Präsident Rudolf Kinsky zum geplanten Investitionskontrollgesetz
(c) der brutkasten: AVCO-Präsident Rudolf Kinsky
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Voll und ganz zufrieden war die AVCO, die Dachorganisation der österreichischen !!Beteiligungskapital-Industrie, mit der Lage von Venture Capital ( !!VC) und Private Equity ( !!PE) im Land noch nie. Mehrere Forderungen, allen voran die Einrichtung eines staatlich unterstützten Dach-Fonds, bleiben seit Jahren von der Politik unerhört. Dennoch sorgt das Krisenjahr 2020 auch in diesem Bereich für eine außergewöhnliche Situation mit zusätzlichen Herausforderungen.


Das und noch mehr wird Gegenstand der AVCO Annual Conference, die am 8. Oktober online stattfindet – Detailinformationen dazu gibt es hier. Neben inhaltlichem Input bietet diese zahlreiche Vernetzungsmöglichkeiten mit dem Who is Who der Szene.


Bereits im Vorfeld der Konferenz haben wir mit AVCO-Präsident Rudolf Kinsky über die aktuellen Herausforderungen im !!VC- und !!PE-Bereich in Österreich und die Forderungen der Dachorganisation dazu gesprochen.

Zumindest in unserer Berichterstattung beim brutkasten gibt es dieses Jahr mehr Eigenkapital-Investments für Startups, als in den Vorjahren. Hat die Corona-bedingte Notlage vieler Unternehmen hier einen unbeabsichtigten Push gebracht?

Fonds haben Kapitalrunden eingelegt, damit der Runway von Startups verlängert wird und der Krise entgegengesteuert werden kann. Da hat sicherlich auch der Covid-Startup-Hilfsfonds geholfen, der Eigenkapital von Investoren aufgedoppelt hat. Das hat insgesamt 100 Millionen Euro an frischem Kapital für Startups gebracht und war eine richtige, rasche Maßnahme.

Gleich zu Beginn der Krise gab es auch die Diskussion, ob Down-Rounds in der Situation angebracht sind. Wie stehst Du aus heutiger Sicht dazu?

Da fehlt es mir ehrlich gesagt an einer Statistik, um wirklich eine Aussage machen zu können. Ich persönlich habe in den vergangenen Monaten keine Down-Rounds gesehen, aber das ist freilich nur mein unmittelbarer Blickwinkel. Da geht es ja auch um Investments in der Seed-Phase, die nicht unmittelbar an den Marktumständen leiden. Und alles, was mit Digitalisierung, MedTech, Robotics oder ähnlichen Themen zusammenhängt, ist ohnehin eher Krisengewinner.

Apropos: Es gab auch die Kritik, dass der Covid-Startup-Hilfsfonds vielfach von Unternehmen in Anspruch genommen wurde, die durch die Krise gar nicht negativ beeinträchtigt werden…

Ob Steuergelder ausgegeben wurden, wo es gar nicht notwendig war, ist schwer zu beurteilen. Es ist sicher so gewesen, dass jene im Vorteil waren, die schnell und smart gehandelt haben. Aber ich würde sagen: So ist das Leben. Der Topf war eben limitiert.

Man muss jedenfalls bedenken, dass die Funding-Situation eventuell schwieriger wird und es jedenfalls sinnvoll ist, Startups einen längeren !!Runway zu ermöglichen. Das ist sehr wahrscheinlich im Sinne der Steuerzahler und der Wirtschaft. In meinem Umfeld beobachte ich jedenfalls bereits: Viele, die im Angel-Bereich arbeiten und auch Stiftungen halten sich mit Investments schon wieder zurück. Sind momentan vorsichtig. Deshalb sagen wir ja auch, wir brauchen mehr Fonds. Die haben das Kapital bereits aufgenommen und können Startups durch die Krise durchfinanzieren.

Nun ist der Hilfsfonds seit Monaten ausgeschöpft, der angekündigte Runway-Fonds ist scheinbar „stecken geblieben“. Wie siehst du die aktuelle Finanzierungslage der heimischen Startups – auch in Anbetracht der wieder verschärften Corona-Maßnahmen?

Es wäre sicherlich – nach allem was wir aus dem Markt hören – wesentlich mehr Nachfrage für den Hilfsfonds da gewesen. Da hat man sich verschätzt bzw. standen nicht mehr staatliche Mittel zur Verfügung.

Aus unserer Sicht ist der !!Runway-Fonds – von der wenigen Information, die wir darüber haben – nicht sinnvoll. Hier soll ein Direktfonds mit einer staatlichen Garantie bestückt werden, mit einem Hebel von lediglich 1:2. Das lädt gerade dazu ein, schlechte Investments zu machen, selbst mit den besten Intentionen. Wenn das Geld privater Investoren sorgfältig investiert wird, braucht es keine Staatsgarantie. Außerdem hat die aws mit Kapitalgarantien in der Vergangenheit schlechte Erfahrung gemacht.

Wesentlich zielgerichteter wäre der von der AVCO entwickelte Dachfonds für die jetzige Situation geeignet. Damit wäre mit etwa 1:20 eine wesentlich höhere Hebelung einer Garantie – als einmalige Initialzündung – zu erreichen und es würde frisches institutionelles Kapital in den österreichischen Kapitalmarkt fließen

Der Dachfonds bzw. Fund of Funds ist seit Jahren eine der zentralen Forderungen der AVCO. Tut sich da irgendwas?

Leider haben wir dafür bis jetzt von der Regierung keine Unterstützung bekommen. Es wäre natürlich gerade jetzt genau das richtige Konzept. Hier geht es, wie gesagt, um eine einmalige Garantie über 50 Millionen Euro, aber 1,2 Milliarden Euro kommen dabei auf Zielfonds-Ebene heraus. Das wäre eine reine Initialzündung mit starker Umwegrentabilität – weil es nur eine Garantie ist, die zu einem AA+ Rating führt, und das Kapital nicht aktiv bereitgestellt werden müsste.

Der von der AVCO vorgeschlagene Fund of Funds wäre als Vehikel ideal für österreichische institutionelle Investoren, quasi ein Starter Kit, für das sie nicht viel Analyse machen müssen und unkompliziert investieren können. Das ginge etwa auch für kleine regionale Versicherungen. Der Dachfonds hätte volkswirtschaftlich einen großen Effekt und wäre wegen der breiten Streuung sicher profitabel. Und es geht dabei ja nicht nur um Startups, sondern auch um KMUs und Mittelstand – auch die brauchen mehr !!Eigenkapital.

Doch wie gesagt fehlt uns in der Regierung bislang noch der richtige Ansprechpartner. Und das, obwohl Kanzler Sebastian Kurz und etwa auch Innovationsministerin Leonore Gewessler durchaus sagen, es brauche mehr privates Kapital. Es fehlen aber in den involvierten Ministerien offenbar die personellen Kapazitäten. Es gibt einige wenige wirklich gute Ansprechpartner, aber die haben keine Zeit. Es ist einfach nicht auf der Prioritätenliste. Zu unserem vom bmdw vorgeschlagenen Entwurf eines Wagniskapitalfondsgesetzes haben wir etwa seit einem Jahr kein Feedback bekommen.

Es gibt da sicher auch die Frage der Kompetenzabgrenzung. Die Koordination zwischen den Ministerien scheint nicht immer so gut, wie sie sein sollte. Doch das zu kritisieren bringt letztlich gar nichts. Die Stärkung des Eigenkapitals ist in vieler Munde und wenn dann einmal doch der Bundeskanzler sagt, dass das jetzt Priorität ist, dann wird es auch passieren.

Was sind weitere Maßnahmen für den VC- und PE-Bereich, die in der aktuellen Situation aus Sicht der AVCO sinnvoll wären?

Die systemische Bedeutung von Wagnis- und Privatkapital hat Österreich bisher verschlafen. Es geht schlicht um den zukünftigen Wohlstand des Landes.

Wir brauchen für unsere Volkswirtschaft und Unternehmen querbeet mehr Eigen- bzw. Risikokapital. Nur leider fehlt es an den Kapitalmarktstrukturen und Rahmenbedingungen, aber vor allem an professionellen Kapitalverteilern. Wir haben keine extern gefundeten PE-Fonds und neben der Speedinvest nur eine Handvoll von aufstrebenden aber kleineren !!VC-Fonds. Es ist eine traurige Situation.

Wir glauben aber, dass sich Wien bzw. Österreich zu einem Dreh- und Angelpunkt für !!VC- und !!PE-Fonds mit regionaler Ausstrahlung entwickeln könnte. Das wäre ein echtes Standort-Thema und wir könnten dem Monopolisten Luxemburg als Fonds-Domizil ernsthafte Konkurrenz machen. Für Fonds unter 250 Millionen Euro ist Luxemburg einfach viel zu teuer. Dadurch würde sich ein Preis-Schirm anbieten, unter dem man einen Markt in Österreich entwickeln könnte. Nur braucht das Land dazu einen wettbewerbsfähigen Rechts- und Steuerrahmen. Das zuvor erwähnte, vom „AVCO Tax and Legal Committee“ entworfene Wagniskapitalgesetz könnte das leisten. Aber es gibt, wie gesagt, nicht einmal Feedback dazu.

Könnte sich Österreich mit den richtigen Maßnahmen also aus der Krise einen Vorteil gegenüber anderen Ländern verschaffen?

Die Wettbewerbsfähigkeit gegenüber unseren Nachbarn hängt unmittelbar mit der Entwicklung eines funktionierenden Kapitalmarktes zusammen. Wir würden uns wünschen, dass die Politik uns besser unterstützt und mit mehr Vision und Mut zur Durchsetzung ans Werk ginge. Die Prioritäten sollten endlich auf die Ermöglichung von marktgerechten Finanzierungen und die Deregulierung von Unternehmensgründungen etc. ausgerichtet werden. Eine einfachere Gesellschaftsform mit der Ermöglichung der Mitarbeiterbeteiligung – wie gerade in Arbeit – geht allerdings schon in die richtige Richtung.

Anschlussfinanzierungen und größere Investments in KMU bzw. den Mittelstand kommen heute ausschließlich aus dem Ausland. Damit verlieren wir die Kontrolle über unsere schnell wachsenden Unternehmen mit der Gefahr, auch einen Großteil der Wertschöpfung aus der Hand zu geben.

Abschließend: Wie optimistisch oder pessimistisch bist Du im Hinblick auf die kommenden Monate?

Vorsichtig optimistisch aus Prinzip, weil wir durch die Krise den Stellenwert von privatem !!Eigenkapital zu erkennen scheinen, aber aus der Erfahrung der letzten Jahre leider eher pessimistisch. Wir bräuchten im Finanzwesen eine Systemveränderung, aber leider sitzt die Trägheit tief in der DNA des Landes.

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Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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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.

No Hype KI
27.01.2025

Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
27.01.2025

Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.

„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.“

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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.

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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.

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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.

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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.


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Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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