10.11.2020

Erste Bank CEO Peter Bosek beim Abschied aus Österreich: “N26, Revolut oder Bitpanda werden nie eine ganze Bank sein”

Erste Bank Österreich CEO Peter Bosek gab bekannt, dass er nach 24 Jahren in der Erste-Gruppe, davon mehr als 13 Jahre in verschiedenen Managementpositionen, per 31. Dezember 2020 zurücktreten und aus dem Vorstand ausscheiden wird. Bosek wird die Position des CEO bei der Luminor Bank AS im Baltikum übernehmen. Im Gespräch mit dem brutkasten erklärt der Bankenexperte seine Beweggründe, spricht über die Digitalisierung in der Branche sowie über FinTechs und gibt spannende Einsichten, wie Banken im letzten Jahrzehnt auf aufstrebende Tech-Companies reagieren mussten.
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c) derbrutkasten - Erste Bank CEO Peter Bosek sucht nach 24 Jahren in Österreich nun im Baltikum neue Herausforderungen.

24 Jahre im Bankenwesen. Mit seinem beinahe Vierteljahrhundert an Erfahrung konnte kaum ein zweiter eine derartige Expertise aufbauen wie Peter Bosek, der in dieser Zeit die Erste Bank Group geprägt und durch diverse Phasen der Veränderung begleitet hat. Er galt als “Digitalisierungsturbo” und war für “George”, die Online-Banking-App-Version der Erste Bank, verantwortlich. Nun sucht er sein Glück im Baltikum als CEO der Luminor Bank AS, die stark wachsen will und stellt sich neuen “Challenges”: “Dieses Wachsen und der Angriffsmodus ist etwas, das ich immer sehr gerne gemacht habe”, sagt er.

Der Zwang zur Digitalisierung

Doch bevor er mit Ende Dezember geht, schildert er seine Eindrücke der letzten Jahre und skizziert die Entwicklung, die Banken mit der steigenden Digitalisierung und dem Aufstreben von Tech-Companies vollzogen haben. Und auch dazu gezwungen wurden.

Von den Söhnen auf Facebook eingeführt

Es war das Jahr 2007, als eine App-Version des Netbankings vorgestellt wurde. Neuland für die heimische Szene. Und auch Social Media war damals nicht so selbstverständlich, wie es heute ist. “Ich hatte ein Interview und habe meine Söhne gebeten, mich kurz in Facebook einzuschulen, denn ich sollte vor Journalisten wissen, was ich tue”, sagt Bosek, dem damals schon bewusst war, wie wichtig es wird, das Thema Zahlungsverkehr strategisch zu besetzen. “Es war absehbar, dass Technologie begonnen hat, das Alltagsverhalten zu verändern. Es war eine Veränderung spürbar”, sagt er.

“Tech wird zu Big-Tech”

Diese Zeit stellte sich für die gesamte Bankenindustrie als eine Phase großer Herausforderungen dar. 2008 schlug die Finanzkrise zu, Tech-Companies wurden zu “Big-Tech” und begannen das Kundenverhalten zu beeinflussen, was Banken plötzlich sehr ins Hintertreffen gebracht hat.

Das ganze Gespräch mit Peter Bosek zum Nachsehen

Bosek: “Banken technologisch nie Frontrunner”

“Banken waren technologisch nie der ‘Frontrunner’, bei uns ging es sehr um das Thema Sicherheit. Banken sind immer um ein paar Jahre ‘hinten nach’, doch wir wurden nochmal zurückgeworfen, weil wir im Krisenmodus waren”, erklärt der Manager, der trotz aller Problemfelder immer darauf pochte, auf dem Thema “drauf zu bleiben”.

Massentauglichkeit setzt ein

Bosek erkannte früh, dass technologische Entwicklungen die Technologie massentauglich gemacht hatten. Er wies bereits damals ein feines Gespür dafür auf, dass die ganze Thematik an Bedeutung gewinnen würde, konnte aber selbst nicht ahnen, wie stark dies ausgeprägt werden würde.

“Hätte ich damals gespürt, dass fünf Klicks schon zu viel sind, um bei Amazon zu kaufen…”, sagt er und betont, dass es für die Bankenbranche einen Adaptionszwang gab.

Bosek: “Selbstverliebte Komplexität der Banken”

Der Bank-Experte ahnte bereits, dass das Onlineverhalten von großen Tech-Unternehmen weiterentwickelt werden würde. Jedes neue iPhone habe eine Verhaltungsänderung zur Folge, wie er sagt: “Banken kommen traditionell in eine teilweise selbstverliebte Komplexität hinein. Doch wir waren dann plötzlich aufgefordert, auf den Screen eines iPhones zu kommen. Das ist eine große Challenge, aber wir werden heute immer besser. Auch wenn wir noch nicht dort sind, wo wir hingehören. Aber wir sind eine der Banken, die den Weg erkannt haben.”

Und plötzlich waren FinTechs da

Neben den technologischen Möglichkeiten, die im Laufe der Jahre immer und stetig gewachsen sind und die ganze Branche zur Anpassung gezwungen haben, gab es noch eine andere Entwicklung, die Einfluss auf den Bankenalltag genommen hat: Das Auftauchen von FinTechs.

Bosek: “Sensationell, was sie geschafft haben”

“Jene haben Themenbereiche besetzt, die wir gar nicht oder nicht professionell genug besetzt haben”, sagt Bosek. “Zwar hat keiner eine komplette Bank hingestellt, aber es gab sinnvolle Entwicklungen. Unternehmen wie N26, Revolut oder Bitpanda werden nie eine ganze Bank sein, aber es ist sensationell, was sie geschafft haben.”

Koop als Antwort auf Disruptoren

Mit neuen “Playern” am Spielbrett stellte sich für viele Beteiligten die Frage, wie man mit den potentiellen Disruptoren der Szene umgehen soll. Bosek selbst hatte nie daran geglaubt, dass es Sinn mache, wenn Banken FinTechs kaufen – die Startup-Mentalität würde eine große Bank erdrücken. Für ihn war Kooperation die richtige Antwort.

Zusammenarbeit mit IBM und Microsoft

“Gegen die großen Tech-Companies kann ich nur auf eine Art punkten. Mit den traditionellen IT-Firmen kooperieren, etwa mit IBM, Microsoft, Cisco, die auch ein paar Jahre gebraucht haben, sich zurück zu kämpfen. Sie haben ja auch teilweise ihre Geschäftsmodelle komplett gedreht, weil es Amazon vorgemacht hat. Stichwort: Cloud-Business. Amazon hat ja nicht nur Banking oder den Handel verändert, sondern die gesamte IT-Welt”, so Bosek.

FinTechs von der Seite

Zudem sagt der Finanz-Experte, dass Banken heute eine ganz andere Rolle als vor 20 Jahren zufallen. Damals reichte ein stabiles Betriebssystem, heute braucht es eine Schnittstelle zum Kunden. “Um mit einer Amazon-Welt mithalten zu können, musst du mit IBM, Oracle und anderen zusammenarbeiten”, weiß Bosek: “Die FinTechs spielen von der Seite zu. Wenn wir dort ein Service sehen, das wir nicht anbieten, dann ist Kooperation die Lösung”.

Dann kam George

2015 kam George. Bosek dazu: “Wir mussten etwas Neues ausprobieren, anders nach vorne schauen. Ich hatte die Möglichkeit bekommen, daran zu arbeiten. Unsere Stärke war die Diversität des Teams. Heute finden das alle ‘cool’, damals jedoch hat keiner die Notwendigkeit gesehen. Innovation ist viel Überzeugungsarbeit. Heute hat George viele Väter des Erfolgs, am Anfang waren wir eine kleine verschworene Truppe.”

N26 und Revolut mit smarten Modellen

Bosek sieht FinTechs nicht als unmittelbare Konkurrenz, wie er sagt. “N26 und Revolut haben ein anderes Geschäftsmodell als Vollbanken. Sie werden im ‘Longrun’ mit weniger Kapital auskommen. Und verteilen ganz wenig Kredite selbst, sondern eher mittels Kooperation. Wie auch viele andere Produkte. Vom Kapitaleinsatz her ist es wahrscheinlich ein sehr smartes Modell, weil ich viel ‘income’ habe. Aber es ist nie deren Zugang, eine Komplettbank darzustellen. FinTechs sind eine produktgetriebene Veranstaltung, während wir eine zweckgetriebene sind. Wir haben automatisch einen persönlichen Beratungsanteil dabei. Und in Zukunft einen digitalen, den wir automatisieren müssen.”

Bosek sieht in der Vergabe von Krediten einen volkswirtschaftlichen Zweck, der Banken zukommt. “Ohne Kredite hat man keine Investitionen tätigen, die man fürs Wachstum braucht”, sagt er.

Beeindruckende Kundenakquise

Einen weiteren Unterschied zu FinTechs erkennt der Experte im Zugang zur Marktbearbeitung. Die Geschwindigkeit, mit der etwa N26 oder Revolut neue Länder oder ganze Kontinente hinzufügen, ringt ihm Bewunderung ab, wie er sagt.

Kaum US-Startups in Europa

“George ist mittlerweile in sechs Ländern verfügbar. Es ist regulatorisch nicht so einfach, da es Unterschiede von Land zu Land gibt”, sagt Bosek: “Dies ist auch ein Grund, warum wenige US-Startups nach Europa kommen. Sie sagen, ‘wir tun uns eure unterschiedlichen Märkte nicht an’.”

Die Gefahr in der Wahrnehmung unterzugehen

Eine Gefahr, die Bosek für seine Branche sieht, liegt im Branding. Er warnt davor, in Zukunft aufzupassen, wie man mit seiner “Brand” in die öffentliche Wahrnehmung gelangt: “Jedes Mal zahlen und du siehst Apple”, sagt er und weist darauf hin, dass es eine europäische Initiative gibt, die daran arbeitet, den US-Amerikanern den Zahlungsverkehr zu entreißen und einen europäischen zu implementieren. Doch:”Aus meiner Sicht ist dieser Zug komplett abgefahren”, glaubt er.

Bosek: “Eigenkapitalkultur von Startups verbessert, aber…”

Überhaupt sieht Bosek den Beginn einer Phase der Konsolidierung von Banken und ruft nach mehr Kapitalsammelstellen in Europa. Er erkennt zudem, dass sich die Eigenkapitalkultur für Startups in den letzten fünf bis sieben Jahren deutlich verbessert hat, jedoch mangele es an Vehikeln für die Anschlussfinanzierung. “Die zweite Runde geht noch irgendwie, doch dann fehlt es an der Venture-/Private Equity-Kultur in Europa. In den USA sind Universitäten rege Geldgeber am Markt, die gut investieren. Würde das jemand bei uns versuchen, so würde man ihn des Amtes entheben”, sagt er.

Österreich mit guter Resilienz

Österreich habe, so Bosek, insgesamt einen Startvorteil, weil das Land kleinteilig und divers sei. Das kreiere Resilienz. “Wir haben eine relativ stabile Arbeitsmarktsituation, doch es braucht Eigenkapital”, sagt er.

Der Ruf nach Eigenkapitalmaßnahmen

Drei Dinge, so der Experte weiter, würden eine Wirtschaft ankurbeln: Privater Konsum, Investitionen und Export. “Privater Konsum ist zurückhaltender als vor der Krise. Die Menschen sind vorsichtig. Den Export können wir wenig beeinflussen, aber Investitionen kann ich finanzieren, wenn genug Eigenkapital da ist. Daher sind im nächsten Schritt Eigenkapitalmaßnahmen notwendig, damit Unternehmen überhaupt die Basis haben, Kredite aufzunehmen und zu investieren. Momentan geht es bei Vielen darum, Schulden zurückzuzahlen, damit sie wieder Luft haben”, sagt Bosek.

Bosek :”Wien macht das gut”

Bosek lobt den Weg der Stadt Wien in dieser Sache, die “bloß” befristet in Unternehmen einsteigt: “Kein Unternehmer möchte mich dabei haben, der ihm jeden Tag die Welt erklärt”, sagt Bosek und empfiehlt, sich jetzt Maßnahmen zu überlegen: “Wien macht das gut, sonst hätte ich Angst um das Stadtbild, wenn man sich vorstellt, dass 30 Prozent der kleinen Geschäfte zusperren könnten. Das fände ich eine Katastrophe.”

Baltikum als spannendster Teil Europas

Nun und nach über zwei Jahrzehnten braucht Bosek den nächsten Schritt, wie er betont. “Es ist eine Challenge. Ein Land, das ich nicht kenne, ein Markt, den ich nicht kenne, eine Sprache, die ich nicht kenne. Die Region ist hochgradig digitalisiert, da kann ich etwas lernen. Insgesamt halte ich das Baltikum für den spannendsten Teil in Europa in Hinblick auf digitale Entwicklung.”

Vom Gymnasium ins Studium

Für Bosek ist der Abschied aus Österreich ein Schritt raus aus einer Komfortzone. Und viel Arbeit, wie er sagt: “Ich habe die Erste-Bank-Matura geschafft, nun folgt ein Baltikum-Auslandssemester.”

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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.

“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.

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