10.10.2018

Der Migrant als Gründer, Teil 1: “Auf’s Klo zum Googlen”

Diskriminierung und Rassismus. Zwei Begriffe, die das Leben von so manchen Gründern in der Startup-Szene geprägt haben. Der Brutkasten hat mit erfolgreichen Foundern, die ihre Wurzeln nicht im Lande haben, über das Thema Migration gesprochen und sie nach ihren Erfahrungen befragt. Darunter Ali Mahlodji von Whatchado, Ex-DiTech-Co-Founderin Aleksandra Izdebska, Alexander Karakas von Iconz, Levent Akgün von Hadi und Andra Slaats, Younited Cultures-Gründerin und Mitglied des Vienna Impact Hub.
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Migrant, Hadi, Whatchado, Tian, IconZ, Louai, Ali Mahlodji, Andra Slaats, Aleksandra Izdebska, Levi Akgün, Alexander Karakas
(c) Hadi, Whatchado, Tian, IconZ, Louai - Fünf Gründer mit ausländischen Wurzeln berichten über ihre persönlichen Erfahrungen mit Rassismus in ihrem Leben.

Die eigentliche Frage lautet: Wie nähert man sich dem sensiblen Thema Migration, ohne gleich Skandal und Sensation zu schreien? Man kann es statistisch versuchen und nackte Zahlen der Komplexität von Ablehnung und Hass entgegensetzen. Rund 33 Prozent der Wiener Unternehmer hatten 2016 einen Migrationshintergrund und stammten aus mehr als 120 Staaten. Noch 2006 waren es laut Wirtschaftskammer Wien nur 13 Prozent. Laut einem Bericht des österreichischen Integrationsfonds 2016 wurden 42 Prozent der Migranten im Erwerbsalter in EU-/ EWR-Staaten oder der Schweiz geboren. Knapp 58 Prozent wiesen Drittstaaten als Geburtsländer auf.

Die meisten Personen im erwerbsfähigen Alter mit ausländischem Geburtsort stammen aus Deutschland. Weitere wichtige Geburtsländer der Personen im Erwerbsalter waren die Türkei, Bosnien und Herzegowina sowie Serbien. Mehr als ein Fünftel der Beschäftigten mit Migrationshintergrund (22 Prozent) fühlte sich 2014 nach eigenen Angaben überqualifiziert. Neun Prozent der Personen mit Migrationshintergrund gaben an, nicht entsprechend der Berufsausbildung beschäftigt zu sein.

+++ Vision Education: Wiener Sprach-App kommt über NGO nach Argentinien +++

“Es gibt keine Statistik”

Nähere Zahlen und Daten zur Startup-Szene und welcher Gründer welchen Pass hat, oder wo er geboren wurde, existieren nicht. “Es gibt keine Statistik. Zuerst muss man bedenken: Was definiert ein Startup überhaupt? Und dann gilt es zu unterscheiden, was ein Migrant ist. Ist der Mensch selbst im Ausland geboren und zugezogen, hat er ein Elternteil, das nicht von hier stammt, oder hat er nur Migrationshintergrund?”, sagt Ahmad Majid, “Integrations Ambassador of Zusammen Österreich”, auf Zahlen angesprochen.

Da reine Daten zum “wieviel” nicht klar zu bestimmen sind, ist der zweite Weg, das Thema zu beschreiten, Menschen mit “un-österreichischen” Namen reden zu lassen. Man könnte dabei Negativbeispiele suchen und versuchen die Szene damit aufzurütteln. Oder man stellt persönliche Erfolgs-Geschichten in den Vordergrund und lässt den Leser hinter die Person blicken, die allein aufgrund ihrer Hautfarbe oder des Namens wegen einen anderen Zugang zum Alltagsleben hat, als der gebürtige Österreicher mit langer Ahnenreihe in diesem Land.

Die Schublade “Migrant”

Eine bekannte Person aus der Startup-Szene, die nicht Teil dieses Beitrags sein wollte, hat bei ihrer Ablehnung zum Gespräch hierzu etwas äußerst Bemerkenswertes gesagt. Sie denke nicht mehr in Kategorien von Migrant und Nicht-Migrant und wünsche kein Interview. Sie habe es satt und denke global. Mit dieser Weigerung trifft diese Person einen Punkt, der das Thema Herkunft auf einen sachlichen Nenner reduziert: Fremdzuschreibung.

Auch Ali Mahlodji hatte eine derartige Phase, in der er nicht auf seinen fremdländisch klingenden Namen oder seine Hautfarbe reduziert werden wollte. Er nennt es “in die Migrantenschublade gesteckt werden”. “Ich wünsche mir auch eine Welt, in der wir nicht über Gleichberechtigung, Kinderarbeit und das Migrationsthema sprechen müssen, aber solange wir diese Welt nicht haben, kann sich jeder bei mir melden und sagen, er möchte mit dem ‘Vorzeige-Tschusch’ reden. Dann bin ich das halt”, sagt er.

Der Grund für seinen Wandel sei das positive Feedback der Menschen, das er erhalte, wenn er in die Öffentlichkeit geht und Unbequemes anspricht, sagt der Whatchado-Gründer. “Man kann nachweislich sagen, dass über Migration zu reden eine Vorbildfunktion hat. Für Menschen, die momentan selbst daran verzweifeln”.

Es ist klar: Fremdzuschreibung und das “Schubladisierungsphänomen” machen eine Diskussion des Themas Migration weiterhin essentiell – auch in der Startup-Szene. Doch was sind die Geschichten der Startup-Gründer, die mit diesen Zuschreibungen und Schubladen leben müssen? Im Gespräch mit den Beteiligten werden so manche Dinge klar und Punkte angeschnitten, die die heimische Startup-Szene charakterisieren. Dabei fallen Begriffe wie Paralleluniversum, Filterblase, Macho-Treffen und Diversity.

Spinner gern gesehen

Der rote Faden, der sich durch die Antworten der Gründer zieht, ist schnell auf den Punkt gebracht: Die österreichische Startup-Szene kennt keinen Rassismus. “Diversity” ist das oberste Gebot. “In der Startup-Szene herrschen andere Werte. Toleranz wird gelebt. Es ist egal, ob du schwarz, blond, weiß oder grün bist. Je größer dein Spinner, desto interessanter”, sagt Aleksandra Izdebska, ehemalige DiTech-Gründerin und nun PR-Chefin bei Tian. Alexander Karakas, Geschäftsführer der Kommunikationsagentur Iconz und Vorsitzender des Vereins “Not in Gods Name”, meint das gleiche, wenn er sagt, dass die Szene hierzulande sehr liberal sei, weil man auf ein gemeinsames Ziel hinarbeite.

Mit Erfolg kommen Freunde

Auch Levent Akgün, Gründer der Hadi-App (verbindet Handwerker und Dienstleister mit Kunden), weiß nichts von Diskriminierung innerhalb der Startup-Szene zu berichten. Was aber ihn, so wie viele Gründer verbindet, ist der schwere Weg, der sie zu dem gemacht hat, was sie heute sind. “Ich habe in einem Dorf (Anm.: Silz) gelebt, in dem wir die einzige türkische Familie waren. Ich war für alle der ‘Kümmeltürk’. In der Schulzeit haben mich alle gehänselt. Mitschüler haben extra auf mich gewartet und mich abgefangen”, erinnert sich Akgün an die damalige Zeit. “Es war die Hölle”, sagt er. Erst der Erfolg in einem lokalen Fußballverein hat die Wahrnehmung Akgüns seitens seiner Kollegen verändert. Dies war der Zeitpunkt, an dem für ihn klar wurde, dass mit Erfolg Freunde kommen.

Das Unternehmertum kam für den Hadi-App-Founder bereits sehr früh infrage. Mit neun Jahren hat er sich Geld dazuverdient, indem er für türkische Frauen, die nicht aus der Wohnung konnten, VHS-Kassetten aus der Videothek abgeholt und frei Haus geliefert hat. Später hat er von Firmen billig PCs erstanden und sie weiterverkauft. “Ich bin zu einem großen Elektromarkt gefahren und habe dort selbstgemachte Flyer in die Autos gesteckt”, sagt er. Die Idee zu seinem Startup kam ihm, als er einen Maler gesucht und per Online-Suchergebnisse nur auf Van Gogh gestoßen sei. Die nächsten Versuche, jemanden telefonisch zu erreichen, scheiterten grandios und Akgün dachte sich nur, “eigentlich müssten sie mir als Kunden, die Tür einrennen”. So entstand die Hadi-App.

Migrant, Levent Akgün, Hadi, Hadi-App
(C) Hadi – Levent Akgün war zur Schulzeit bloß der “Kümmeltürk” – bis der Erfolg kam.

Pichlbauer statt Akgün

Die rassistischen Vorfälle zu Schulzeiten blieben für den Hadi-Gründer nicht die einzigen, wie er erzählt. Akgün besitzt eine Werbeagentur, die anfangs von Kunden skeptisch beäugt wurde. Und zu einem ungewöhnlichen Schritt geführt hat. “Man hat schon gemerkt, mit dem ausländischen Namen war kein Interesse seitens der Kunden da.’Ak- wer?’, hieß es oft am Telefon. Aber ich hatte damals eine Freundin namens Pichlbauer. Und so habe ich die Agentur umbenannt”, sagt Akgün leicht beschämt, aber mit einem Lächeln im Gesicht. “Mit der ‘Agentur Pichlbauer’ ist es dann sehr gut gelaufen. Aufträge und Termine trudelten plötzlich ein. Und ich habe mich bewiesen”, sagt er. Der, laut eigenen Angaben, erste Türke im Lande, der 1999 den Snowboardlehrer-Schein gemacht hat, wurde durch seine negativen Erfahrungen zum Kämpfer und nicht zum ‘Aufgeber’, wie er betont.

Verständnisprobleme

Auf seinem Weg haben Akgün schwerwiegende Probleme, über deren Inhalt er nichts im Bericht lesen möchte, mit einem Unternehmenspartner begleitet, die am Ende in 40.000 Euro Schulden gegipfelt sind. Erst die Idee zur Hadi-App und Menschen, die an ihn geglaubt und ihn als Förderer unterstützt haben, hätten letztendlich die Änderung gebracht. Seit mehr als zwei Jahren in der Startup-Szene, erinnert sich Akgün an die Anfänge, die teilweise skurril gewesen seien. “Die Szene ist eine eigene Welt und ich habe in Gesprächen die Hälfte nicht verstanden. Da bin ich aufs Klo und habe dort nach Begriffen gegoogelt, um zu verstehen, was mein Gegenüber überhaupt gesagt hat”, erklärt er. Heute verhalte es sich anders und er habe genug Selbstbewusstsein, um seine Gesprächspartner im Notfall zu bitten, “deutsch zu reden”, sagt Akgün.

+++ Weiter Stories in unserem Fokus-Channel Erfolg +++

Keine Wäsche mehr im Waschbecken

Da Levent Akgün genau weiß, wie schwierig es Menschen mit fremden Wurzeln haben können, hat er die Initiative “Hadi-Hilft” gegründet, um etwas zurückzugeben. “Ich habe erfahren, dass die Mutter eines Freundes die Wäsche im Waschbecken wäscht. Und das in der heutigen Zeit. Das kann nicht sein. Ich habe über 4.000 Handwerker bei mir, eine Plattform und große Partner. Daher die Idee zu ‘Hadi-Hilft‘”, erklärt er.

Bei dieser Initiative können sich Handwerker melden und ihre Dienste Menschen kostenlos anbieten. “Der Unternehmer, der hilft, erhält Gutscheine bei Kooperationspartnern, die das unterstützen. So gewinnt jeder”, sagt er. Die Hadi-App hat bisher einige Auszeichnungen erhalten und erlangte 2017 bei der Puls4-TV Show “2 Minuten 2 Millionen” ein Investment von 200.000 Euro von Michael Altrichter und Startup300. Aktuell sind beim Unternehmen zwölf Leute beschäftigt, 4.980 Handwerker und über 33.000 User gelistet. Auch wenn Akgün über große Zukunftspläne von Hadi (noch) nichts sagen möchte, ein paar Tipps für Migranten, die gründen wollen, hat er parat. “Das Wichtigste: Nicht aufgeben. Egal woher man kommt, wenn das Produkt gut ist, lasst die Zweifel weg. Habt keine Angst wegen des Namens oder der Hautfarbe. Hier und da gibt es natürlich Probleme, aber innerhalb der Startup-Szene ist das anders. Es gibt gute Stellen, die Infos bereitstellen”.

⇒ Hier geht’s zum zweiten Teil: Der Whatchado-Gründer als “brauner Ali”


⇒ Hadi

⇒ Whatchado

⇒ Tian

⇒ IconZ

⇒ Younited Cultures

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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.”

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.

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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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