14.12.2020

Die disruptiven Prinzipien des Ray Dalio

Über einen Mann, der Unternehmenskultur radikal neu dachte und damit unfassbar reich wurde.
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Ray Dalio am Web Summit 2018 | (c) CC BY 2.0 Photo by David Fitzgerald/Web Summit via SportsfilePhoto by David Fitzgerald /Sportsfile Wikipedia

Dass besonders reiche Menschen irgendwann zu Philanthropen werden, ist nichts Neues. Ray Dalio macht das aber auf besondere Art und Weise. Er teilt sein Wissen, das ihn zu einem sogenannten Superreichen machte. Und auch wenn das wohl kaum von Wohltätigkeitsorganisationen als Philanthropie eingestuft würde – ich halte es für die beste Form, der Gesellschaft „etwas zurück zu geben“. Das ist wie statt Lebensmittel zu spenden, Wissen und Fähigkeiten zu vermitteln, wie man Saatgut zieht, Traktoren repariert und seine Felder bestellt, um die bekannte Metapher der Entwicklungshilfe zu bemühen.

Ich gönnte mir Dalios knapp 660 Seiten-Schinken „Die Prinzipien des Erfolges“ letzte Weihnachten und kurz danach sein Hauptwerk „Principles“. Und wenn man etwas von einem knallharten Hedgefond-Manager erwartet, dann bestimmt nicht solche Inhalte. Von den Details seiner Unternehmenskultur, seiner disruptiven „Prinzipien-Software“ bis hin zu Lebenstipps und harscher Kritik am Kapitalismus der USA, lernt man da vieles von und über den Exzentriker Dalio. Glaubt man seiner Erzählung, verdankt er sein Vermögen von rund 18 Milliarden Dollar vor allem seinen konsequent gelebten Prinzipien, die er in seinem Unternehmen, dem Hedgefonds Bridgewater, eingeführt hat.

Radikale Offenheit, Ehrlichkeit und Transparenz

Vermutlich jeder würde diese Werte grundsätzlich positiv einordnen. Doch wenn Ray Dalio davon spricht und schreibt, erkennt man die Radikalität und Konsequenz, die er ihnen einverleibt und lebt. Sein Unternehmen wettet auf steigende und fallende Kurse und sucht nach den höchsten Renditen bei geringen Risiken. Information und Feedbackkultur sind dabei entscheidend. Diese Erkenntnis ließ Dalio auch in eine Software implementieren, die bei Bridgewater „Dot Collector“ genannt wird. Vereinfacht gesagt, bewertet jeder der 1500 Mitarbeiter andere, mit denen er zu tun hat. Besonderes Augenmerk wird dabei auf Meetings gelegt. Kein Herumeiern, keine Höflichkeitsfloskeln und keine falsche Zurückhaltung werden erwartet, sondern knallhart ehrliches Feedback, unabhängig von der eigenen hierarchischen Position. So kann ein Praktikant den Chef negativ bewerten, wenn dieser findet, dass er schlecht auf ein Meeting vorbereitet gewesen sei. Oder ein Manager seinen Kollegen, wenn er dessen Meinung nicht faktenbasiert, sondern schwammig empfand.

Vielleicht nutzen Sie einen Moment, geschätzte Leserinnen und Leser, um in sich rein zu hören, wie sich Ihr Berufsleben mit diesen Prinzipien radikaler Ehrlichkeit anfühlen würde.

Das auf vielen Buch-Seiten beschriebene System dient aber nicht dazu, Leute unmittelbar zu bewerten, geschweige denn vorzuführen, sondern vielmehr dazu, der erfolgreichsten Idee oder der entscheidendsten Sichtweise zum Durchbruch zu verhelfen.

Stellen wir uns eine Matrix vor mit unfassbar vielen Bewertungen und Sichtweisen zu allen Menschen einer Organisation und dazu, was oder wen sie wann unterstützt oder kritisiert haben. Einen komplexen Knowledge-Graph aller intellektuellen Bewertungen und Feedbacks sozusagen. Entscheidend wird in einem solchen System nicht sein, wie Mitarbeiter in dem Moment der Bewertung erscheinen oder abschneiden, sondern ob sie am Ende eines Prozesses, an dem meist eine wichtige Entscheidung getroffen wird, richtig in ihrer Einschätzung lagen oder nicht.  

Auch persönliches und fachliches Wachstum sei nur möglich, wenn wir radikal ehrlich miteinander umgingen und viele seien für eine solche Kultur nicht gemacht, so der 1949 in NYC geborene Gründer des Unternehmens. Ein hochrangiger Chef zu Beispiel, der von Apple zum Hedgefond wechselte, hielt Berichten zufolge kein ganzes Jahr durch.

Weitere Ray Dalio-Prinzipien

Für Dalio ist Erfolg nichts Absolutes, sondern zutiefst individuell und persönlich. Dem zufolge ist man dann erfolgreich, wenn man die eigenen Ziele erreicht und nicht die anderer. Das eigene Wachstum – er nennt es die persönliche Evolution – stehe dabei im Vordergrund. Sein radikaler Zugang zu Ehrlichkeit und Transparenz entspringt auch seiner Beobachtung, wonach falsche Theorien von Menschen über andere Menschen, mit zu den größten Übeln einer Gesellschaft gehören. Diese würden zu selten hinterfragt oder korrigiert werden und würden permanent falsche Einschätzungen liefern. Der Kern der von ihm gelebten Prinzipien beinhaltet deshalb auch die permanente Reflexion und Selbstkorrektur, während falsche Glaubenssätze schwer revidierbar und schädlich seien. Diese Kultur der Offenheit lege natürlich Schwächen offen und das empfänden viele als unangenehm. Man könnte auch sagen, die meisten hassen es, auf ihre Schwächen aufmerksam gemacht zu werden. Und hier argumentiert Ray Dalio so, dass nur Menschen mit der richtigen DNA dankbar wären, Schwächen erkennen und ausmerzen zu können. Denn nur erfolglose Menschen würde nicht wachsen wollen. Das „gekränkte Ego“ aus einem Feedback bedrohe die persönliche Entwicklung und verhindere die wichtige Lernkurve, die man aber brauche. Dabei helfe es, sich permanent zu bilden und Naturgesetze als legitime Referenz anzusehen. Handlungen sollten demnach Naturgesetzen folgen und Egozentrismen vermeiden – das würde Erfolg fördern. Zusätzlich erfolgsfördernd sei das Geben an die Gesellschaft und weniger das direkte Anstreben etwa von Reichtum.

Ähnlich wie mit den offen kommunizierten Schwächen, sei es auch mit eigenen Problemen. Erfolgreiche Menschen würde Probleme teilweise sogar begrüßen und aktiv an ihrer Beseitigung arbeiten, Strategien dazu entwickeln, während Erfolglose eher darüber klagten oder sie verdrängten. In vielen gravierenden Problemsituationen würden Menschen richtiggehend Schmerzen empfinden. Und auch hier sei entscheidend, zu lernen, diese einordnen und managen zu können, anstatt an ihnen zu brechen. Das aktive Schmerz-Management sei besonders wichtig. Der Schmerz dürfe einen zudem nie davon abhalten, eine richtige Entscheidung zu treffen. Schmerz sei etwas besonders Wichtiges im Wachstum. Zusätzlich hätten erfolgreiche Menschen die Einsicht, dass sie unvollkommen seien, Wissenslücken hätten und wollen zuhören und lernen. Es sei ein fataler Glaubensgrundsatz vieler, dass erfolgreiche Menschen automatisch alle Antworten auf die wesentlichen Fragen hätten.

Pro und Contra der Ray Dalio Prinzipien

Wenn man zum ersten Mal mit Dalios Prinzipien konfrontiert wird, hat man – gelinde gesagt – einen gesunden Respekt vor der Radikalität und Tragweite seiner Kulturvorstellungen. Nach einigen Reflexionen aber begreift man, dass viel Destruktives und Ungesundes in einer „mauschelnden und hintenrum-Kultur“ liegt, wie sie ohnedies häufig vorzufinden ist, und einem radikale Ehrlichkeit und Offenheit doch lieber wären. Nun ist eine solche Unternehmenskultur aber keine Familien-Aufstellung und Menschen verfolgen unterschiedlichste Ziele und Motive. Sprich, der Grund weshalb dort radikale Offenheit und Transparenz gelebt werden, dient keinen privaten Zwecken, etwa weniger Streit in der Familie. Das Ziel dient dem persönlichen Wachstum von Mitarbeitern um bessere Leistung zu erbringen, also am Ende immer den am besten getroffenen Entscheidungen für das Unternehmen.

Dalio wird von Kritikern als hart im Umgang beschrieben und seine Software als Versuch der totalen Überwachung. Dass Leute zu feuern für ihn keine große Sache sei, wird dann gerne passend zur Personenbeschreibung zitiert. Andererseits haben seine Prinzipien nicht nur ihn, sondern auch viele seiner Mitarbeiter reich gemacht. Alleine der Pure Alpha Fond soll seit der Erstauflage 45 Milliarden Dollar Gewinn gebracht haben. Insgesamt verwaltet Bridgewater 160 Milliarden Dollar in 150 Märkten.

Schmerz und persönliches Wachstum zählen zu den wichtigsten Faktoren der radikal ehrlichen Unternehmenskultur, mit der Dalio seine Erfolge einfuhr. Kritiker sehen darin Rücksichtslosigkeit und unmenschliche Leistungs-Maximierung.

Wir wissen von außen nicht, welche Sicht die zutreffendere ist. Für uns könnten Dalios Prinzipien aber einfach einladen, offen über Offenheit, ehrlich über Ehrlichkeit und transparent über Transparenz in unseren Unternehmen nachzudenken. Für mich waren seine Gedanken und Sichtweisen dazu äußerst hilfreich. Ob man dann auch eine Art Dot-Collector nachprogrammieren möchte, wie das schon einige Unternehmen taten, oder einen dritten Weg sucht, der besser in die eigene Unternehmenskultur und Menschensicht passt, bleibt ja jedem selbst überlassen. Denn anders als bei Staaten, können wir uns unsere unmittelbar privaten Unternehmens-Führerinnen und -Führer frei aussuchen und entscheiden, ob deren Prinzipien auch gut für uns selbst wären.

Über den Autor

Mic Hirschbrich ist CEO des KI-Unternehmens Apollo.AI, beriet führende Politiker in digitalen Fragen und leitete den digitalen Think-Tank von Sebastian Kurz. Seine beruflichen Aufenthalte in Südostasien, Indien und den USA haben ihn nachhaltig geprägt und dazu gebracht, die eigene Sichtweise stets erweitern zu wollen. Im Jahr 2018 veröffentlichte Hirschbrich das Buch „Schöne Neue Welt 4.0 – Chancen und Risiken der Vierten Industriellen Revolution“, in dem er sich unter anderem mit den gesellschaftspolitischen Implikationen durch künstliche Intelligenz auseinandersetzt.

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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

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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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Masse an Möglichkeiten

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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.“

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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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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.

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