15.02.2019

brutkasten Meetup #OpenData: “Daten dürfen nicht im Silo lagern”

Am Mittwochabend fand im Wiener weXelerate der brutkasten Meetup #OpenData statt. Eine Expertenrunde ging im Rahmen einer Podiumsdiskussion einerseits der Frage nach, welche Potentiale der Open-Data-Ansatz für Innovationen im HealthTech-Bereich hat, andererseits welche Herausforderungen er in Bezug auf Datenschutz mit sich bringt. Zudem wurde Startups im Rahmen des Events die Möglichkeit geboten, vor einer Expertenjury zu pitchen, um sich so Inputs zu holen.
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Open Data
(c) der brutkasten/Marko’s Photography

Open Data als Grundlage moderner Produktentwicklung. Welchen Auswirkungen und Herausforderungen stehen wir gegenüber? Diese Ausgangsthese bzw. Frage behandelte am Mittwochabend eine Expertenrunde bestehend aus Vertretern der Health- und GovTech-Branche, Datenwissenschaftlern und Startup-Gründern beim brutkasten Meetup im Wiener weXelerate.

Als Experten waren geladen: Andreas Nemeth, CEO der Uniqa Ventures, Hubert Wackerl, Geschäftsführer der ITSV, Thomas Binder, Kardiologe und Co-Founder des HealthTech Startups 123sonography, Klaudius Kalcher, Co-Founder des Wiener Startups Mostly AI, sowie Cosima Serban, Chief Strategy & Innovation Officer bei der Marketingagentur e-dialog.

der brutkasten Meetup #opendata

Gepostet von DerBrutkasten am Mittwoch, 13. Februar 2019

Daten als Innovationsmotor im HealthTech-Bereich

Am Beginn der Podiumsdiskussion stellte Yvonne Pirkner, die als Moderatorin durch den Abend führte, den Experten die Frage, wie wir mit Daten als heiklem Gut umgehen sollen und welche Potentiale sie als Innovationsmotor haben – insbesondere im Gesundheitswesen.

Andreas Nemeth von Uniqa Ventures betonte, dass Patientendaten in der Medizin nicht mehr nur ex-post für Studien herangezogen werden könnten, sondern mittlerweile prognostische Möglichkeiten bieten würden. Demnach könnten Ärzte und Wissenschaftler bereits den Gesundheitszustand von Patienten “vorausschauen”. Dies biete die Möglichkeit schon präventiv Therapiemaßnahmen ergreifen zu können und so die Lebenserwartung von Menschen zu erhöhen.

Damit “Daten leben retten können” müssten jedoch “Datenschätze”, wie beispielsweise vom Hauptverband der österreichischen Sozialversicherungsträger, geöffnet werden, so Nemeth. Dabei sollte man jedoch mit der nötigen “Demut und Sensibilität” vorgehen.

Sandboxes für HeathTech- und GovTech-Branche

Hubert Wackerl, Geschäftsführer der ITSV und Vertreter der österreichischen Sozialversicherungen, sprach sich in diesem Zusammenhang für “Sandboxes” im HealthTech- und GovTech-Bereich aus. In regulatorischen “Freiräumen” könnten so Wissenschaftler und Experten in Kooperation mit Startups nützliche Use-Cases im Rahmen der präventiven Analyse von Gesundsheitsdaten testen.

Durch Sandboxes könnte zudem auch die Verwaltung und Politik einen Mehrwert ziehen, um die nötigen regulatorischen Rahmenbedingungen zu schaffen. Wichtig sei es, eine Balance zwischen dem Schutz von persönlichen und intimen Daten sowie datengetriebener Innovation zu finden, so Wackerl. In diesem Zusammenhang seien auch Startups ein essentieller Innovationsmotor.

In Bezug auf das Testen von Daten-Use-Cases sei es wichtig zunächst positive Präzedenzfälle zu schaffen, so Cosima Serban, Chief Strategy & Innovation Officer bei der Wiener Online-Marketing-Agentur e-dialog. Sie erklärte: “Unsere Gesellschaft funktioniert nicht mehr nur auf Basis des Versprechens. Heutzutage müssen wir Menschen konkrete Use-Cases vor Augen führen, wie wir mit Daten unser Leben verbessern können. ” Hierfür würde sich auch die Werbung und insbesondere das Online-Marketing anbieten. Werbung rette zwar keine Leben, mit ihr könnten aber eine Vielzahl an Daten-Use-Cases getestet werden, die anschließend in anderen Bereichen unserer Gesellschaft wie dem Gesundheitsbereich zur Anwendung kommen könnten.

Ethische Fragen müssen geklärt werden

Thomas Binder, Mediziner und selbst Co-Founder eines HeathTech-Startups, betonte, dass eine verstärkte Startup-Collaboration zwischen dem “Public- und Private Sector” für die Medizin enorme Vorteile mit sich bringen würde. Jedoch sollte nicht nur die Quantität an Daten im Vordergrund stehen, sondern auch die Qualität. Wie viele Daten bereits jetzt schon anfallen, veranschaulichte er anhand eines Beispiels: “Vor zehn Jahren sind bei einem CT-Scan rund zehn Megabyte an Daten angefallen, heute sind es bereits ein Terabyte.”

Wie er weiters betonte, müssten in der Nutzung von sensiblen Patientendaten jedoch noch etliche ethische Fragen geklärt werden. So könnten sich auch computergestützte Systeme irren. Hierbei müsste man abklären, wer bei etwaigen Fehlentscheidungen rechtlich zur Verantwortung gezogen werden könnte.

In Bezug auf Studien, die bereits den Zusammenhang zwischen Facebook-Nutzerdaten und dem psychischen Zustand von Personen analysierten, betonte er, wie heikel der Umgang mit Patientendaten sei. “Aus den Nutzerdaten von Facebook kann man bereits herausfinden, ob ein Nutzer depressiv ist oder nicht. Dahingehend könnte man ihm Hilfe anbieten. Allerdings könnte man auch herausfinden, ob jemand manisch ist und ihm im News-Feed die Buchung einer Reise nach Las Vegas anbieten”, so Binder.

“Daten dürfen nicht im Silo lagern”

Heutzutage wisse die Menschheit definitiv mehr über die Welt als je zuvor. Dies bringe sowohl enorme Chancen, als auch Risiken mit sich, so Klaudius Kalcher, Co-Founder und Data Scientist beim Wiener Startup Mostly AI.

Im Zuge der Diskussion erläuterte er, dass Informationen immer an Individuen gekoppelt seien, von denen sie auch stammen. Um Datenasymmetrien zwischen Bürgern und den Big Playern der Tech-Branche vorzubeugen, müssten Information aus personenbezogenen Datensätzen auf eine vollständig anonyme Art und Weise nutzbar gemacht werden.

Abschließend resümierte er, dass der Open-Data-Ansatz enormes Potential hätte. Wichtig sei jedoch die Datenqualität in Zukunft zu verbessern “Je mehr Daten genutzt werden, desto höher wird auch die Datenqualität. Probleme entstehen meist in der Anwendungspraxis und können anschließend behoben werden.” Demnach bedürfe es einerseits einer verstärkten Sensibilisierung in Bezug auf Datenschutz, andererseits einer Öffnung von “Datenschätze” großer Unternehmer und der Verwaltung. “Daten dürfen nicht im Silo lagern”, so Kalcher.


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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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