09.05.2020

Covid-Startup-Hilfsfonds: Sudern für Fortgeschrittene

Kommentar. Die Auswahlkriterien für den Covid-Startup-Hilfsfonds des aws erhitzen die Gemüter in Teilen der Startup-Szene. Warum muss das aws denn auch Kriterien definieren? (Vorsicht: Sarkasmus)
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Kommentar: Covid-Startup-Hilfsfonds - Sudern für Fortgeschrittene
(c) Adobe Stock - AntonioDiaz

Der Staat verdoppelt Investments für von Corona betroffene Startups bis zu 800.000 Euro. Zurückgezahlt werden muss der Zuschuss nur, wenn im Laufe der folgenden zehn Jahre ein entsprechender Jahresüberschuss erwirtschaftet wird. Das ist grob erklärt der Deal beim neuen Covid-Startup-Hilfsfonds. Was zunächst nach einem tollen Angebot für von der Coronakrise geschüttelte Startups klingt, stößt dennoch auf mehr Kritik als Freude. Denn der Teufel liegt im Detail – die genauen Konditionen sind hier nachzulesen.

+++ Alles zur Coronakrise +++

Frechheit: Gängigste Startup-Definition angewandt

Einer der Steine des Anstoßes: Das für die Abwicklung zuständige aws (Austria Wirtschaftsservice) hat sich (Anm. Vorsicht: Sarkasmus) die Frechheit herausgenommen, für die Kriterien des Covid-Startup-Hilfsfonds die gängigste Startup-Definition heranzuziehen. Demnach gelten Unternehmen nur dann als “Startup“, wenn sie höchstens fünf Jahre alt sind und  auf einer “innovativen Geschäftsidee, die über hohes Wachstumspotential verfügt”, basieren. Zwar nicht in der Startup-Definition, aber ein wichtiges Kriterium für den Hilfsfonds: Das Unternehmen darf noch keine Gewinne ausgeschüttet haben.

Fünf Jahre sind viel zu wenig, sagen die Kritiker. Eine ganze Menge fortgeschrittener österreichischer “Startups”, vielfach aus dem Hardware-Bereich, wo Entwicklungszyklen viel länger dauern, weswegen man auch nach mehr als fünf Jahren noch rote Zahlen schreibt, sei so nicht bezugsberechtigt.

Zwei große Fragen an jedes Startup

Das ist natürlich nicht schön für die betroffenen Unternehmen. Doch sie (und ihre Bestandsinvestoren, die sich ebenfalls beschweren) müssen sich zwei Fragen dann doch gefallen lassen. Es sind die großen Fragen, die jedes Startup sich irgendwann stellen muss: Ist das Produkt wirklich so skalierbar? Und ist das Marktpotenzial wirklich so groß?

Diese Fragen mit nein beantworten zu müssen ist keine Schande und auch kein “Scheitern” (was ja in der Startup-Welt angeblich eh so positiv gesehen wird). Es ist vollkommen in Ordnung und gesellschaftlich und volkswirtschaftlich begrüßenswert, wenn nach der Startup-Phase keine Scaleup-Phase folgt, sondern ein solides Klein- oder Mittelunternehmen entsteht. ABER: Dass der Weg des Unternehmens so verläuft will und kann auch rechtzeitig erkannt werden. Und wenn es so ist, dann darf man nach fünf Jahren Profitabilität erwarten. Das wiederum eröffnet die Möglichkeit anderer Corona-Hilfsinstrumente.

Wenn das Startup jedoch zum Scaleup wird und, wie inzwischen einige heimische Wachstumsunternehmen, seine globale Expansion mit achtstelligen Kapitalrunden finanziert, dann wären 800.000 Euro ohnehin nur ein Tropfen auf den heißen Stein. Doch die Bestandsinvestoren werden wohl auch bereit sein, ihr bislang eingezahltes Geld zu retten.

Gemein: Covid-Startup-Hilfsfonds soll kommunizierten Zweck erfüllen

Ein zweiter großer Stein des Anstoßes beim Covid-Startup-Hilfsfonds ist, dass die Verdopplung eines Investments durch Geschäftsführer des Unternehmens explizit ausgeschlossen ist. Damit fallen in den meisten Fällen die Gründer selbst als potenzielle Investoren aus. Gerade dass diese ihr Unternehmen nun mit ihrem Privatvermögen aus der Krise hieven wollen, sollte doch gefördert werden, meinen die Kritiker.

Die Argumentation hat natürlich was. Doch es gibt – wie immer – eine andere Seite der Medaille. Was hat sich das aws also bloß bei dieser (Vorsicht: Sarkasmus) gemeinen Regelung gedacht? Vielleicht will man mit dem Hilfsfonds ja einfach den Zweck erfüllen, der auch kommuniziert wurde, nämlich einen Investitionsanreiz für Privatinvestoren, insbesondere Business Angels zu bieten. Diese treffen mit ihrer Investitionsentscheidung nämlich eine Vorauswahl für das aws. Es ist quasi ein unabhängiges Attest, dass es sich um eine vielversprechende Geschäftsidee handelt. Sind nur die Gründer selbst bereit zu investieren (was sie ja auch in einer geförderten Runde dürfen – der Betrag wird bloß nicht verdoppelt), ist die Idee vielleicht doch nicht so überzeugend.

Denn all die “niemand hat daran geglaubt, aber dann…”-Stories gehören zumindest in der Startup-Welt ins Reich der Märchen. Wer keine Investoren findet, findet im Normalfall auch nicht ausreichend Kunden für ein lukratives Geschäft – entweder, weil die Idee nicht gut genug ist, oder weil er sie nicht ausreichend gut verkaufen kann.

Sudern für Fortgeschrittene beim Covid-Startup-Hilfsfonds

Aber es wäre natürlich nicht Österreich, wenn der Ankündigung des Staats, Unternehmen unter bestimmten Bedingungen bis zu 800.000 Euro zu schenken, nicht sofort mit Sudern begegnet würde. Es ist Sudern für Fortgeschrittene. Erstens, weil “Anfänger”-Startups ja im Covid-Startup-Hilfsfonds bezugsberechtigt sind. Zweitens, weil es schon einige Übung im politischen Sudern braucht, um unmittelbar nach der Veröffentlichung gleich zu wissen, warum “das alles vollkommen an den Bedürfnissen der Startups vorbeigeht”.

Den lauten Kritikern seien noch einmal ein paar Punkte vor Augen geführt:

Erstens: Die Coronakrise ist eine Krise. Sie kam auch für Regierung, aws und Co. unvorhergesehen und hat auf jeden Fall massive negative Auswirkungen auf die Wirtschaft. Der Staat kann nur versuchen, diese abzumildern. Er kann aber nicht mit Geldgeschenken alle Einbußen ausgleichen und muss daher Kriterien und Grenzen definieren. Es gibt auch noch solche Dinge wie ein Budgetdefizit.

Zweitens: Der Staat kann schon gar nicht jetzt, anlässlich der Coronakrise, auch noch Unternehmen vor sich selbst retten, die ohnehin auf Sand gebaut waren.

Drittens: Außerdem wurden noch weitere Startup-spezifische Maßnahmen neben dem Covid-Startup-Hilfsfonds angekündigt. Wie auch bei den bisherigen Corona-Maßnahmen wie Kurzarbeit, Härtefallfonds und Notfallfonds gibt es einfach kein One-Size-Fits-All-Instrument – nicht für EPU, nicht für KMU, nicht für Corporates und eben auch nicht für Startups und solche, die gerne eines wären.

⇒ Infos auf der aws-Page   

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

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