28.01.2020

Genau so groß wie die Klimakrise

Wissenschaftler warnen schon mindestens genau so lange davor und die prognostizierten Auswirkungen sind zwar anders, aber genau so verheerend. Die Klimakrise hat eine öffentlich und politisch unterbelichtete Zwillingsschwester: die Biodiversitätskrise.
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Biodiversitätskrise: Die Schwester der Klimakrise
(c) Adobe Stock -

2018 und 2019 waren wohl die Jahre, in denen sich alle, die sich davor schon einmal ernsthaft mit dem Thema Umwelt auseinandergesetzt hatten, nicht wussten, ob sie lachen oder weinen sollen. Viele Jahrzehnte, nachdem Wissenschafter erstmals eindringlich davor gewarnt hatten (die wissenschaftliche Basis wurde bereits 1896 gelegt), entdeckten plötzlich auch (fast) all jene in Politik und Wirtschaft das Thema Klimawandel für sich, die bis dahin keine Gelegenheit ausgelassen hatten, es fälschlicherweise zu relativieren – oftmals implizit. Die – inzwischen – Klimakrise ist angekommen. Erstmals hat man das Gefühl, dass sie auf breiter Ebene zumindest ernst genommen wird, auch wenn derzeit noch viel auf einen adäquaten Umgang damit fehlt.

+++ Mehr zum Thema Impact & Environment +++

Sendung im ZDF über den Klimawandel aus dem Jahr 1978:

#ZDFretro: Klimawandel-Prognose von 1978

Klimawandel-Prognose von 1978: Vor 41 Jahren war die globale Erderwärmung Thema in unserer Sendung „Querschnitt“ – und ist aktueller denn je. #ZDFretro

Gepostet von ZDF heute am Dienstag, 15. Oktober 2019


Derzeit wird bei greenstart nach (Tech-)Lösungen gegen die Klimakrise gesucht – die Bewerbung läuft nur mehr bis 31. Jänner ⇒ zur Bewerbung


Die Zwillingsschwester der Klimakrise: Die Biodiversitätskrise

Das ist ein (reichlich später) Anfang. Doch man muss den Tatsachen ins Auge blicken: Die Klimakrise ist nur ein Teil einer noch viel größeren Umweltkrise. Den Klimawandel zu bekämpfen ist notwendig – vermag als isoliertes Maßnahmenpaket aber nicht, die Menschheit vor der großen Katastrophe zu bewahren. Denn die Umweltprobleme, die zur existenziellen Bedrohung für die Spezies Mensch heranwachsen können, sind vielfältig. Und die meisten davon lassen sich mit der einfachen Formel CO2-Reduktion nicht behandeln. Besonders herausstechend ist dabei ein Problem – quasi die Zwillingsschwester der Klimakrise: Die Biodivesrsitätskrise.

Die Biodiversitätskrise: Zahlen zum Massensterben

Zu den Zahlen: Die Rate, mit der derzeit global gesehen Tier- und Pflanzenarten aussterben, ist laut einem aktuellen Bericht des UN-Weltbiodiversitätsrats (IPBES) “zig bis Hunderte Male höher als im Durchschnitt der vergangenen zehn Millionen Jahre, und sie wächst”. Rund eine Million Arten (von insgesamt geschätzt rund acht Millionen) sind demnach momentan vom Aussterben bedroht. Auch bei vielen Arten, die nicht akut bedroht sind, nimmt die Anzahl an Individuen teilweise rapide ab.

Kettenreaktion im Kreislauf-System

Dabei droht eine bereits eingetretene Kettenreaktion sich immer weiter zu verschärfen: Nachdem natürliche Ökosysteme in Kreisläufen funktionieren, kann das Wegfallen einer einzelnen Spezies anderen Arten im System die Lebensgrundlage nehmen, von denen wiederum andere Spezies abhängig sind und so weiter. Kurz: Die Entwicklung lässt sich irgendwann nicht mehr aufhalten – und auch der Mensch ist Teil des Gesamt-Ökosystems. Exemplarisch kann hier das Bienensterben stehen. Fällt die Bestäubungsleistung der Bienen weg, können bestimmte Pflanzen sich nicht mehr ausreichend fortpflanzen und verschwinden aus dem Ökosystem. Ist eine davon die einzige Futterpflanze einer bestimmten Spezies, fällt auch diese weg – die Aufzählung ließe sich immer weiter führen. Am Ende kommt man immer wieder zu jener Art, die in der Nahrungskette “ganz oben” steht: dem Menschen.

Ursachen der Biodiversitätskrise

Die Ursachen der Biodiversitätskrise lassen sich noch deutlich schlechter auf einen Nenner bringen, als jene der Klimakrise. Kann man bei zweiterer relativ simpel alle Emittenten von Treibhausgasen, darunter allen voran CO2 und Methan (davon werden wir in den kommenden Jahren auch noch viel mehr hören), als “Schuldige” ausmachen, ist eine derartige Zusammenfassung beim Artensterben unmöglich.

Die Klimakrise

Zunächst die “gute” schlechte Nachricht: Der Klimawandel ist auch einer der Haupttreiber der Biodiversitätskrise. Laut Schätzungen der IPBES werden etwa 47 Prozent der landlebenden Wirbeltiere und ca. 23 Prozent der Vögel bereits jetzt negativ durch die globale Erwärmung beeinflusst. Die Fisch-Biomasse in den Weltmeeren soll allein klimatisch bedingt bis zum Ende des Jahrhunderts um bis zu 25 Prozent zurückgehen. Mit dem Kampf gegen die Klimakrise kämpft man also indirekt auch gegen die Biodiversitätskrise – aber nur, wenn man es richtig macht.

Zerstörung natürlicher Habitate

Denn ein essenzieller Faktor für das Artensterben ist – logischerweise – die Zerstörung natürlicher Habitate. Laut IPBES sind etwa drei Viertel der Landoberfläche der Erde deutlich durch den Menschen geprägt. Nicht nur die viel mediale Aufmerksamkeit erregende Abholzung der tropischen Regenwälder stellt so eine Habitat-Vernichtung dar. Es geht (auch hierzulande) etwa um Verbauung, Flächenversieglung und Flussregulierung oder um die landwirtschaftliche Nutzung bis dahin brach liegender Flächen. Konkret bedeutet das auch: Neue Solar-, Wasser- oder Windkraftwerke können sich sehr negativ auf die Biodiversität im Areal auswirken, obwohl sie eigentlich einen positiven Beitrag zum Klimaschutz leisten (sofern dafür andere Kraftwerke abgedreht werden).

Pestizide und Monokulturen in Land- und Forstwirtschaft

Ein ganzer Katalog an Ursachen für die Biodiversitätskrise ist in der Land- und Forstwirtschaft zu finden. Herausstechend ist hier nicht nur der umfassende Einsatz von Pestiziden und Herbiziden und die massive Grundwasserentnahme. Auch und vor allem der großflächige Anbau von Monokulturen wirkt sich negativ auf die Artenvielfalt aus. Ein aktuelles Beispiel ist die “Borkenkäfer-Plage” in Mitteleuropa: Die umfassende Aufforstung mit reinen Fichtenwäldern begünstigt den Borkenkäfer besonders, nicht jedoch seine Fressfeinde. Der Klimawandel spielt in diesem Beispiel übrigens auch eine entscheidende Rolle.

Verwandt mit dieser Thematik ist jene der Neozoen und Neophyten, also eingeschleppter Tier- und Pflanzenarten, die sich aufgrund mangelnder Fressfeinde unkontrolliert ausbreiten und ansässige Arten verdrängen.

Umweltverschmutzung: Müll und Industrie

Hier zwar letztgenannt, aber einer der massivsten Treiber für die Biodiversitätskrise, ist Umweltverschmutzung. Hier geht es einerseits um unsachgemäß entsorgten Müll (bzw. ein generell viel zu großes Müll-Aufkommen) – die Problematik von Plastik in den Weltmeeren ist hier besonders bekannt, aber gewiss nicht das einzige Problem. Andererseits sind unzureichende Filteranlagen in der Industrie, die zu Luft-, Boden- und Gewässerverschmutzung führen, hier besonders relevant.

…und vieles mehr

Diese Liste der Ursachen für die Biodiversitätskrise ist unvollständig und könnte noch lange weitergeführt werden. Es ist also ein Kampf auf vielen sehr unterschiedlichen Fronten, der hier zu kämpfen ist. Es ist ein Kampf, der mitunter noch deutlich schwieriger aufzunehmen ist, als jener gegen die Klimakrise und der sich teilweise auch nicht mit diesem akkordieren lässt. Und er drängt ganz genau so.

Fakten seit Jahrzehnten bekannt

Wie bei der Klimakrise gilt: Die Fakten liegen schon sehr lange auf dem Tisch. Große Umwelt- und Naturschutzorganisationen wie der WWF und Greenpeace wurden etwa bereits vor Jahrzehnten vor dem Hintergrund gegründet. Im kollektiven Bewusstsein ist das Artensterben damit sogar schon länger, als der Klimawandel – ausreichend ernst genommen wird es dennoch auch heute noch nicht.

Lösungen für die Biodiversitätskrise

Das kann freilich auch daran liegen, dass ein adäquater Umgang mit der Biodiversitätskrise mit mindestens ebenso gravierenden Einschnitten für Menschen, Unternehmen und Staaten verbunden ist, wie jener mit der Klimakrise. Mögliche Lösungen sind recht einfach aufzuzählen, aber umso schwerer umzusetzen. Konkret geht es um großflächigen Naturschutz bzw. Habitatschutz (überschneidend, aber nicht gleichzusetzen mit Umweltschutz), Renaturierung bzw. durchdachte Aufforstung, mit dem Ziel größere durchgängige Habitate zu schaffen, und den Stopp weiterer Verbauung und Flächenversiegelung auf der einen Seite. Auf der anderen Seite geht es um den Kampf gegen den Klimawandel, eine Eindämmung des Ressourcenverbrauchs, eine damit verbundene drastische Verminderung des Müll-Aufkommens und eine umfassende Umstellung in der Land- und Forstwirtschaft. Auch diese Liste ließe sich freilich noch weiterführen.

Viel Platz für technologische Innovation

Gerade im zweitgenannten Bereich ist sehr viel Platz für technologisch getriebene Innovation – seien es effizientere Recycling-Methoden, umweltfreundlichere Verpackungsmaterialien oder Agrar-Technologie, die den Pestizid- und Düngemittel-Einsatz oder den Wasserverbrauch reduziert, um nur einen kleinen Ausschnitt anzuführen. Wie auch die Klimakrise, kann die Biodiversitätskrise also zur großen Chance für Innovatoren werden. Voraussetzung ist, dass man sie entsprechend ernst nimmt. Jetzt!

⇒ Zusammenfassung des IPBES-Berichts

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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”

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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.

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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

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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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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.”

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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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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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