12.08.2021

Wie Huawei in Europa Mobile-Payment-Lösungen vorantreiben möchte

Im Interview mit dem brutkasten spricht Georg Hanschitz (Head of Austria, Huawei Mobile Services) über die jüngste Integration der Bluecode-Mehrwertplattform in die Huawei Wallet. Zudem erläutert Hanschitz, warum Huawei die European Payment Initiative unterstützt und welche Regulatorik es im Payment-Sektor braucht.
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Georg Hanschitz (Head of Austria, Huawei Mobile Services) | (c) Huawei
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Die Mobile-Payment-Lösung Bluecode steht Huawei Nutzern bereits seit Anfang des Jahres direkt in der Huawei Wallet für bequeme, sichere und schnelle bargeldlose Bezahlung zur Verfügung. Mit Juni erfolgte nun eine zweite Integration: Durch die neuen Services der Bluecode-Mehrwertplattform bezahlen Nutzer nun nicht nur bargeldlos per Huawei Pay, sondern sammeln bei jeder mobilen Zahlung bei teilnehmenden Händlern auch automatisch digitale Stempel im Sammelpass, können Sofort-Rabatte einlösen oder an Gewinnspielen teilnehmen.

Die Besonderheit: Im Gegensatz zu anderen Cashback-Systemen werden Rabatte den Nutzern direkt gutgeschrieben, indem der Einkaufsbetrag abzüglich des Rabatts in Echtzeit am Girokonto autorisiert wird. Wir haben mit Georg Hanschitz (Head of Austria, Huawei Mobile Services) über Vorteile des neuen Service und die European Payment Initiative gesprochen, die von Huawei unterstützt wird.

Die Mobile-Payment-Lösung Bluecode steht bereits seit Anfang des Jahres direkt in der Huawei Wallet zur Verfügung. Welches Feedback habt ihr seit dem Launch erhalten?

Wir haben ein sehr gutes Kundenfeedback erhalten, da wir mit der zweiten Integration ein Maximum an User-Experience herausgeholt haben. Zudem ist die User-Journey super schnell. Nutzer sind mit nur zwei Klicks im Bezahlvorgang. Gleichzeitig haben wir mit dem zweiten Release die Möglichkeit geschaffen, dass über Bluecode direkt Voucher ins System geladen werden können. Nutzer können mit ihrer Bonus- oder Loyalty-Karte zur Kassa gehen und diese wird anschließend direkt am Point-of-Sale abgezogen. Durch diese nahtlose Integration haben wir keine Schritte dazwischen und Nutzer müssen an der Kassa nach nichts mehr suchen.

Das größte Ziel sind interoperable Ökosysteme, die durch Bluecode ermöglicht werden. Dadurch soll eine Art “Super-Plattform” entstehen, die sowohl die Hardware- als auch Software-Seite umfasst.

Georg Hanschitz

Ein weiterer Vorteil: Bluecode hat durch die Integration von jö Bonus Club enorme Bekanntheit erlangt. Genauso ist es bei dem Marktführer für Loyalty und Bonuskarten mobile-pocket, die ja auch Made in Austria sind. Auch hier kann man jetzt direkt in der App via Bluecode zahlen. Das sind die Stories und Resultate, die wir anstreben – miteinander kommunizierende und interagierende Ökosysteme. Bluecode und auch mobile-pocket sind Musterbeispiele dafür: So kann Bluecode mit jedem beliebigen Bankkonto verbunden werden. Zudem können Loyalty-Cards mit den Mini-Apps von Bluecode in unserem System direkt verarbeitet werden. Das können nur wir, da alle anderen eine App dafür brauchen – sei es eine Bluecode-App oder eine Jö-App, etc. Als Huawei haben wir Bluecode direkt in die Wallet integriert und mit der epay-Bluecode-Partnerschaft wurden 15 Millionen Huawei-Kunden mit neuen Services ausgestattet, etwa Location-Based-Services in Richtung Sicht- und Auffindbarkeit von lokalen Händlern.

(c) Huawei

Wie erfolgt die Integration konkret? 

Bluecode hat ein Mini-App-System, wo Nutzer ihre Loyalty Cards direkt hineinladen können. Dadurch ist ein Ökosystem im Ökosystem geben. Das größte Ziel sind interoperable Ökosysteme, die durch Bluecode ermöglicht werden. Dadurch soll eine Art “Super-Plattform” entstehen, die sowohl die Hardware- als auch Software-Seite umfasst.

Diese Interoperabilität verfolgen wir auch mit Huawei und daher decken sich die Ziele von Bluecode und Huawei sehr gut. Das machen wir nicht nur im Bereich des Payment, sondern auch bei Cloud-Services oder unserem Betriebssystem Harmony OS. In Zukunft werden alle verschiedene Ökosysteme miteinander kommunizieren, sei es die smarte Heizung, Sport-Applikationen oder auch Gesundheitsdaten.

Der wichtigste USP der Huawei-Bluecode Kooperation ist, dass es sich in erster Linie um eine österreichische Lösung handelt, die später eine europäische Lösung sein wird.

Georg Hanschitz

Welchen Mehrwert bietet Huawei den Händlern?

Wir bieten nicht nur die Huawei-Wallet als Bezahl-Tool an, sondern haben auch eine Händler-App in unser System integriert. Das Smartphone eines Händlers kann so auch gleichzeitig eine Kassa sein. Das ist insbesondere für kleinere Händler oder Ich-AGs extrem gut. Jeder Händler kann sich mit nur wenigen Klicks die Merchant-App kostenlos herunterladen und hat somit ein digitales Bezahlsystem am eigenen Smartphone.

Was ist der USP der Kooperation von Bluecode und Huawei? 

Der wichtigste USP der Huawei-Bluecode Kooperation ist, dass es sich in erster Linie um eine österreichische Lösung handelt, die später eine europäische Lösung sein wird. Der zweite Aspekt umfasst die breite Bekanntheit in Österreich und der dritte Punkt: Es ist für die Endverbraucher einfach enorm „convenient“, wenn die ganzen Loyalty-Cards zu einem Ökosystem zusammenwachsen. 

Als Endverbraucher kann ich eine oder 20 Cashback-Karten haben, es spielt keine Rolle, da es sich um ein offenes Bezahlsystem handelt. Es wird auch möglich sein, andere Payment-Anbieter in die Wallet zu laden. Huawei Pay muss schlussendlich ein Produkt sein, das mit allen Banken und Merchants spricht und das sowohl Endverbrauchern als auch Entwicklern eine Offenheit bietet.

Welche Rolle spielt es, dass es sich bei Bluecode um eine europäische Payment-Lösung handelt? 

Für uns spielt es eine sehr große Rolle, da wir die European Payment Initiative stark unterstützen. Generell unterstützen wir jede Initiative, die im Mobile-Payment etwas voranbringt. Wenn wir uns die Payment-Situation ansehen, dann haben wir auf der einen Seite sehr starke US-amerikanische Player, wie Paypal, aber auch chinesische Player, wie Alipay. Für uns sind das alles Partner und zugleich auch Mitbewerber. 

Als Herausforderer im Software-Bereich freuen wir uns jedes Mal, wenn es eine europäische Regulatorik gibt, die das Feld öffnet. Das war schon bei der DSGVO so und das wird auch bei der European-Payment-Initiative so sein.

Georg Hanschitz

Als Hersteller müssen wir uns allerdings überlegen, mit welchen Partnern wir als Unternehmen hauptsächlich zusammenarbeiten. Zum Schluss zählt aber die Interoperabilität der Ökosysteme. Wir haben schon vor den US Restriktionen 2019 erkannt, dass es sinnvoll ist nicht nur Hardware-Hersteller, sondern auch Software-Hersteller und Ökosystem-Betreiber zu sein.

In Österreich sind wir als Ökosystem-Player bereits seit 2017 aktiv und haben schlussendlich ab Mai 2019 richtig Gas gegeben. 2020 haben wir dann unsere ersten HMS-Smartphone-Produkte auf den Markt gebracht. Damit unsere Strategie aufgeht, haben wir natürlich auch unsere Ökosystem-Löcher schließen müssen. Payment war eines dieser Löcher, dass wir nun 2021 mit Bluecode füllen. Und jetzt sind wir schlussendlich Payment-Player. Zudem versuchen wir mit einer eigenen Payment-Initiative, Innovation in Europa aktiv zu gestalten. Hierfür gibt es ein eigenes Lab, wo wir Partner einladen und versuchen Payment-Lösungen gemeinsam mit den Partnern zu bauen. 

Wichtig ist es, dass es eine einheitliche Regulatorik gibt, auf die sich alle verlassen können.

Georg Hanschitz

Wie beurteilst du die europäische Regulatorik im Payment-Sektor?

Regulierung schafft immer auch ein Spielfeld für Wettbewerb. Als Herausforderer im Software-Bereich freuen wir uns jedes Mal, wenn es eine europäische Regulatorik gibt, die das Feld öffnet. Das war schon bei der DSGVO so und das wird auch bei der European-Payment-Initiative so sein. Im Prinzip trifft dies auf alle Bereiche zu, sei es Datenschutz, Hardware-Stabilität oder Akku-Sicherheit. Wichtig ist es, dass es eine einheitliche Regulatorik gibt, auf die sich alle verlassen können. Natürlich sind wir auf der Seite der Hardware und der Software ein Wettbewerber von Google und Apple, aber wir sind auch ein offenes Ökosystem und haben kein geschlossenes Payment-Regime geschaffen.

Mobiles Payment erfordert hohe Sicherheitsanforderungen. Welche Sicherheits-Standards setzt Huawei im Bereich des mobilen Payments? 

Damit man bei uns in die App-Gallery kommt, muss man eine vierfache Sicherheitsüberprüfung durchlaufen. Egal ob es sich um eine Payment-Anwendung oder eine Gaming-App handelt, in der In-App-Käufe oder Geld eine Rolle spielen. Als Entwickler lade ich die App hoch und anschließend wird sie automatisch überprüft, ob es sich um eine Werbe-App oder eine Fraud-App handelt. 

Anschließend wird die App auch von einer Person in unserem Headquarter überprüft. Schlussendlich landet sie in einem lokalen Team, wo nochmals im Detail analysiert wird, ob die App problemlos läuft und die Security-Standards auch eingehalten werden. Trotz dieser Prüfung schaffen wir es innerhalb von wenigen Stunden die Apps zu releasen, weil wir sehr engagierte Mitarbeiter haben. Und es kommt natürlich auch vor, dass Apps abgelehnt werden. Sofern dies der Fall ist, werden die Developer darüber umgehend informiert.

Österreich gilt im europäischen Vergleich noch immer als ein Land der “Bargeldzahler”. Wie schätzt du hierzulande die Entwicklung im mobilen Payment-Sektor in den nächsten Jahren ein und welchen Beitrag wollt ihr mit Huawei dazu leisten?

Ich habe die Vision, dass man überall dort wo man mobil bezahlen kann auf kurz oder lang auch mobil bezahlen wird. Warum funktioniert das Bargeld trotz der vielen Möglichkeiten des mobilen Bezahlens noch immer so gut? Weil es einfach so simpel ist. In der Regel handelt es sich an der Kassa bei Bargeldzahlung um nicht mehr als zwei Bewegungen, die wir als gelernte Abläufe verinnerlicht haben: Geld hin, Ware her. Um diese Abläufe zu durchbrechen, müssen mobile Bezahllösungen genauso einfach wie Bargeld sein. Dafür arbeiten wir auch im NFC-Bereich eng mit Partnern zusammen, um künftig sicheres Bezahlen zu gewährleisten, das auch convenient ist. Ziel ist es, auch hybride Lösungen zu entwickeln, so dass man nicht nur mit dem Smartphone, sondern auch mit seiner Uhr oder zB einmal mit einem Tennisarmband zahlen kann.


Infobox: So einfach und sicher funktioniert Huawei Pay

Nutzer können die Zahlungslösung Huawei Pay einfach in der auf allen Huawei-Geräten vorinstallierten Huawei Wallet-App aktivieren und direkt das eigene Bankkonto verbinden, eine Debit- oder Kreditkarte ist dafür nicht notwendig. Ein Bezahlvorgang mit Huawei Pay kann daraufhin in nur wenigen Schritten einfach und sicher durchgeführt werden. Nach der sicheren Authentifizierung per Fingerabdrucksensor öffnet sich Huawei Pay und das eigene Smartphone zeigt einen anonymen blauen Strichcode (Bluecode) an, der an der Kassa berührungslos gescannt werden kann. Der Einkaufsbetrag wird anschließend einfach vom Girokonto der Nutzer abgebucht. Gleichzeitig werden Sofort-Rabatte in Echtzeit abgezogen und Mehrwerte automatisch berücksichtigt. Bluecode beruht dabei auf dem Ansatz der Datensparsamkeit: Kontodaten werden weder mit Bluecode, noch dem Händler und auch mit Huawei nicht geteilt. Zahlungsinformationen bleiben so unter Einhaltung der hohen europäischen Datenschutzstandards sicher bei der Hausbank der Kunden verwahrt.
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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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„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.

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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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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.


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Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

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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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