30.03.2018

Cortical.io: Wiener Antwort auf IBMs Watson

Ein eigenes System für Natural Language Processing haben weltweit nur wenige Unternehmen entwickelt. Cortical.io aus Wien zählt dazu.
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cortical.io: Die Gründer Daniel Schreiber und Francisco Webber
(c) cortical.io: Die Gründer Daniel Schreiber und Francisco Webber

“Keyword-basierte Suchmaschinen können weder die Zweideutigkeit von Wörtern erkennen – zum Beispiel ‘Bank zum Sitzen’ versus ‘Bank als Geldinstitut’ – noch anders formulierte Sätze in Zusammenhang bringen”, erklärt Marie-Pierre Garnier zur Frage, was der große Vorteil der Retina Engine gegenüber anderen Systemen ist, die Texte maschinell auslesen. Mit Hauptsitz in Wien und zwei Büros in den USA ist die junge Aktiengesellschaft Cortical.io ein Pionier des Machine Learnings.

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Eigene “Theory of Semantic Folding”

Francisco Webber und Daniel Schreiber arbeiteten bereits davor in der Information Retrieval Facility und bei Matrixware Information Services zusammen. Im November 2011 gründeten sie dann Cortical.io. Webbers Vision ist es, seine eigene “Theory of Semantic Folding” in die Praxis umzusetzen. Auf ihrer Basis soll es gelingen, praktische Probleme statistischer NLP-Systeme zu lösen. Da sind der hohe Bedarf an Rechnerleistung, die Lernzeiten der Algorithmen oder ebenjener Interpretationsspielraum in Texten, der es Maschinen so schwer macht, Sprache zu verstehen wie der Mensch. Nach einem Jahr war der Prototyp fertig – die Retina Engine. 2014 wurde eine API veröffentlicht.

Volkswagen und andere Großkunden

Einer der vier größten Wirtschaftsprüfungskanzleien der Welt – Garnier darf sie nicht nennen – spart das 80 Prozent der Zeit bei der Überprüfung und Klassifizierung von Leasingverträgen. Volkswagen lässt sich mit dem System technische Dokumente clustern. Für einen Kunden aus dem IT-Sektor bringt das System 70 Prozent schnellere Bearbeitungszeit im Support. Die Software dahinter generiert aus Texten semantische Fingerabdrücke. Technisch ist das ein binärer Vektor mit 16.000 Zeichen, in dem nur die wenigsten Bits aktiv sind und jedes Bit eine semantische Bedeutung hat. Der Grad der Übereinstimmung zwischen den Fingerabdrücken bestimmt dann die inhaltliche Nähe. Das Speicherformat dazu nennt sich Sparse Distributed Representation und basiert auf dem menschlichen Gehirn.

Cortical.io: Schneller als IBMs Watson

Während konkurrierende Artificial-Intelligence-Systeme wie Watson von IBM sechs Monate bis zum Proof of Concept in Projekten brauchen, würde ihrem System das in vier Wochen gelingen, sagt Garnier, die für Marketing und Communications verantwortlich ist. Die Transparenz des Systems sei ebenfalls ein Vorteil: Sind die Ergebnisse nicht zufriedenstellend, können die semantischen Fingerabdrücke auf Bit-Ebene untersucht werden, um potenzielle Fehlerquellen zu beheben.

6,5 Mio. Euro Investment, 3,8 Mio. Euro Jahresumsatz

Insgesamt flossen nach einem Seed-Investment der österreichischen Forschungsförderung 6,5 Millionen Euro Investmentkapital in Cortical.io. Als dann nach sechs Jahren Produktentwicklung 2017 erste Anwendungen ausgereift sind, erwirtschaftet Cortical.io 3,8 Millionen US-Dollar Jahres-Umsatz mit 18 Mitarbeitern. Viele Kunden kommen zu dem Unternehmen über eine Partnerschaft mit Numenta. Im Dezember 2017 erfolgt die Umwandlung in eine Aktiengesellschaft. Es ist die einzige ihrer Art aus Österreich – in einer Branche, die gerade weltweit im Trend ist. “Wir sind das Google für Unternehmen”, sagt Garnier.

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Dieser Artikel erschien in gedruckter Form im aktuellen Brutkasten Magazin #6

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