28.04.2016

Interview mit Lisa Fassl: Für die AAIA ist das Team wichtiger als das Business-Modell

Die 25-jährige Lisa Fassl ist die neue Geschäftsführerin der Austrian Angels Initative Association (AAIA), dem größten Business-Angel-Netzwerk Österreichs. Dem Brutkasten hat sie erzählt, was man mitbringen muss um von der aaia weiterempfohlen zu werden, wo sich ein Investor bei Startups zurückhalten sollte und was sich bei der AAIA durch sie ändern wird.
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(c) Stefan Malzner

Wenn man deine Biographie ansieht, geht es schon seit Langem um Startups. Woher kommt die Faszination für das Thema?

Es war ein Zufall, dass ich in die Startupszene hineingerutscht bin. 2012 habe ich zusammen mit einer Kollegin, die ich bei einer Party kennengelernt hatte, das Startup Live in Graz organisiert. Die Faszination ist bei diesem Event entstanden. Denn ich hatte dort das erste Mal mit Leuten zu tun, die extrem motiviert sind und Tag und Nacht arbeiten, um ihren Traum zu verwirklichen und ein Produkt auf den Markt zu bringen, das Menschen das Leben erleichtert und ein Problem löst.
Ich habe mir gedacht: Hey, das ist total cool! Ich möchte auch einen Job haben, bei dem ich so aufgehen kann und freiwillig so viel Energie investieren will.
Aus dem Event heraus ist auch seitens des AplusB-Zentrums Graz und der Uni Graz die Idee entstanden, dass es spannend wäre, wenn es einen studentischen Verein gäbe, der sich mit dem Thema Entrepreneurship beschäftigt und es auf Peer-to-Peer-Ebene vermittelt. Damit sollte niederschwellig Stimmung für das Thema Entrepreneurship gemacht werden, ergänzend zu den klassischen Veranstaltungen auf der Uni. Als Präsidentin dieses Vereins, dem IdeenTriebwerk Graz war ich dann natürlich schon mittendrin in der Startup-Szene.

Du bist erst 25 Jahre alt. Woher kommt der Mut, diese große Aufgabe – Geschäftsführerin der AAIA – anzunehmen?

Ich bin schon immer sehr motiviert gewesen und habe mir die Aufgaben herausgesucht, die nicht ganz easy erscheinen. Ich weiß also nicht ob es Mut ist. Es ist mehr der Wille, etwas zu bewegen. Und ich glaube, in der Position kann man extrem viel bewegen, weil man auf unterschiedlichsten Ebenen die richtigen Leute kennenlernt. Das heißt, auf Startup-Ebene, auf Investoren-Ebene und auf Corporate-EbeneMein Wunsch ist es, einen Beitrag für das Ecosystem zu leisten und es weiterzuentwickeln. Ich will anderen dabei helfen, ihre Ideen zu verwirklichen. Sie sollen in Österreich bessere Rahmenbedingungen vorfinden – und dazu leisten Business-Angels ein wichtigen Beitrag.
Das ist devinitiv eine Challenge, aber ich mag Challenges. Das tut mir gut und ich glaube, nur so kann man sich auch persönlich weiterentwickeln. Man muss sich Aufgaben aussuchen, die herausfordernd sind und wo man viel Herzblut und Energie investieren kann. Sonst wäre es irgendwie fad.

Nun zur Arbeit, die auf dich zukommt: Was hat die AAIA aus deiner Sicht bislang bewirkt. Was sind für dich ihre größten Erfolge?

Der größte Erfolg ist gleichzeitig der größte Mehrwert der AAIA: Ein Netzwerk aus mittlerweile 180 Investoren – sowohl Privatinvestoren als auch Corporates – das in Österreich seines Gleichen sucht. Da sind Leute dabei, die selbst Unternehmen aufgebaut und zum Erfolg geführt haben. Die können sich 1:1 in Gründer hineinversetzen und einfach wahnsinnig viel Erfahrung und Know-How mitbringen und wirklich etwas bewegen. Solche Personen finden in der AAIA einen Platz, wo sie sich auf einer sehr informellen Ebene austauschen können – und genau das schätzen die Mitglieder an unserem Netzwerk. 
Die Leute kommen hier schnell ins Gespräch und reden über ihr Business, über Startups und über potenzielle gemeinsame Investments – sehr entspannt aber trotzdem ziel- und businessorientiert.
„Am Business-Modell kann man feilen – das ist nicht das, was uns auf den ersten Blick auffällt.“

Worauf legt die AAIA bei Startups Wert? Was muss ein Startup haben, dass es vom Business-Angel-Network weiterempfohlen wird?

Ganz klar: Essenziell ist natürlich die Idee – ihr Potenzial, ihre Realisierbarkeit. Was dann für uns aber auch extrem spannend ist, ist das Team. Wer sind die Leute dahinter? Also genau die Faktoren, auf die auch Business Angels Wert legen. An Dingen wie dem Business-Modell kann man feilen – das ist nicht das zentrale Element, das uns auf den ersten Blick auffällt. Wenn wir also sehen: Das hat Potenzial, das überzeugt uns, da sind Leute dahinter, die Herzblut in das Projekt stecken und die Welt verändern wollen, dann haben die Projekte ziemlich gute Chancen, dass sie an unser Netzwerk weiterverwiesen werden.

Wenn jetzt der passende Investor gefunden ist: Was soll der Business-Angel deiner Meinung nach ins Startup einbringen?

Abgesehen vom offensichtlichen, dem Kapital, ist es die Erfahrung, die der Investor hat. Der typische Business-Angel ist ja nicht unbedingt im Alter eines Startup Gründers und hat einfach schon viel Experience. Ein Angel bringt extrem viel Know-How aus bestimmten Branchen und extrem gute Netzwerke mit. Und das hilft jungen Leuten dabei, ihren Weg mit ihrem Startup besser zu finden. Der Business-Angel sollte auch weitere Wege aufzeigen, die die Gründer in ihrem Eifer manchmal übersehen. Er ist oft das notwendige Korrektiv, damit das ganze dann wirklich abhebt.

Und umgekehrt gefragt: Wo sollte sich der Business-Angel zurückhalten?

Aus der Startup-Perspektive, die ich auch erleben durfte, ist es einfach wichtig, dass der Business-Angel die Leute machen lässt. Das heißt, es ist zwar ein gemeinschaftliches Projekt sobald ein Angel mit an Bord ist, es bleibt aber schlussendlich immer das Baby der Founder. Es muss eine Synergie zwischen dem Team und dem Investor geben. Der Business-Angel muss dann je nach Situation abschätzen, wie viel von ihm gebraucht wird, wie intensiv er sich einbringen muss, und wann er sich besser ein Stück zurücknimmt und die Leute einfach mal arbeiten lässt. Zu viel Mitbestimmung vom Investor ist negativ, weil das dem Team schaden und die ganze Dynamik aus dem Startup nehmen kann. Der Investor soll also die Leute auf den richtigen Weg bringen, aber nicht die komplette Kontrolle übernehmen.
„Es dauert oft eine Zeit lang, bis Business-Angels ihr erstes Investment machen. Danach packt viele die Faszination Startup.

Hast du in den letzten Jahren einen Anstieg von Business-Angel-Kapital für Startups bemerkt?

Es hängt zwar davon ab, von welchen Branchen und von welchen Regionen wir reden. Aber ich denke man kann in Summe sagen: ja und das wird sich auch in Zukunft hoffentlich weiter in diese Richtung entwickeln. Ich habe das am Anfang in Graz miterleben dürfen. Da hat es mal damit angefangen, dass sich zunächst überhaupt eine Startup-Szene mit spannenden, innovativen Projekten entwickeln musste. Business-Angels sind dann nach und nach in die Szene gekommen. Beides ist nicht von einem Tag auf den anderen passiert und hat viel Engagement von diversen Playern gefordert.
Mein Eindruck von Business-Angels ist, dass es oft eine Zeit lang dauert, bis sie tatsächlich ihr erstes Investment machen. Wenn dieser erster Schritt gemacht ist, packt viele dann die Faszination Startup. Und dann kommen Folgeinvestments. Daher ist inzwischen insgesamt mehr Kapital im Umlauf. Dennoch gibt es in Österreich noch immer viele potentielle Business-Angels, die alle Voraussetzungen mitbringen, Startups auf ihrem Weg zu begleiten – genau die wollen wir mit dem AAIA-Netzwerk abholen.

Es gab in den vergangenen Monaten einen regelrechten Startup-Hype. Glaubst Du, dass deswegen Startups zu hoch bewertet wurden?

Jein, wobei ich global betrachtet eher zu einem, „Ja“ tendiere. Eine Überbewertung gibt es sicher nicht bei allen Startups und definitiv nicht bei allen Business-Angels, aber es gibt schon Formate und Situationen, in denen Bewertungen kritisch hinterfragt werden müssen und oft nicht objektiv nachvollziehbar sind. In Österreich besteht die Gefahr allerdings nicht so stark wie in anderen Ländern. Vergleicht man die Situation hier etwa mit den USA, wo, überspitzt gesagt, gefühlt wöchentlich Unicorns aufpoppen, sieht man: Davon sind wir hier noch weit weg.
Ich glaube auch, dass sich das im Laufe der Zeit wieder einpendeln wird – auch eine mögliche Startup-Blase, die ja öfters diskutiert wird.

Wirst du dich für den Business-Angel-Freibetrag (steuerliche Abstetzbarkeit von Investments) einsetzen?

Unser Hauptaugenmerk liegt auf direkten Investitionen von Smart Money in Startups. Daher unterstützen wir natürlich jegliche Ansätze, die diesen Prozess facilitaten. Das macht auch den Standort Österreich attraktiver. Im Fall des Freibetrages spreche ich mich daher ganz klar dafür aus. Das tut die AAIA schon seit 2013. Wir fordern zusammen mit anderen Playern der Szene einen Freibetrag in Höhe von 100.000 Euro. Dass wir uns bei diesem Thema offensichtlich nach Jahren noch nicht nach vorne bewegen – obwohl die gesamtwirtschaftlichen Vorteile auf der Hand liegen – ist ernüchternd. Der Ball liegt jetzt eindeutig bei den Regierungsparteien, von denen wir eine sinnvolle Einigung fordern. Sollte diese in absehbarer Zeit nicht passieren, müssen alle relevanten Stakeholder zusammenarbeiten, um den Druck auf die Politik zu erhöhen.

Ich bitte noch um einen Ausblick: Was wird sich durch dich in den nächsten zwei Jahren bei der AAIA ändern? Was werden die Auswirkungen auf die österreichische Startup-Szene sein?

Ein ganz großes Thema ist für mich Qualität. Ich will, dass die AAIA auch in Zukunft ein High-Quality-Netzwerk für Business-Angels mit entsprechendem Mehrwert für ihre Mitglieder bleibt. Ein wichtiger Schritt dazu ist der Ausbau unserer lokalen Netzwerke in den Bundesländern und die Vernetzung unserer Investoren untereinander und mit den besten Projekten, die die österreichische Startup-Szene zu bieten hat.
Außerdem hoffe ich, dass wir auf diese Weise noch mehr Business-Angel-Kapital für Startups zur Verfügung stellen können und die richtig guten Startups schneller mit Business-Angel-Kapital vernetzen können. Dadurch kann das gesamte Ecosystem schneller wachsen. Der nächste Schritt ist dann international präsenter zu werden. Dann können wir auch zeigen, was für Projekte wir in Österreich haben und umgekehrt auch spannende Startups nach zu uns holen – zuerst im europäischen Raum und dann vielleicht auch mal über dem großen Ozean. Ich glaube, das würde den Standort unheimlich stärken.
„Die Leute sollen sich einfch trauen, Ideen umzusetzen!“

Eine allerletzte Frage: Gibt es etwas, was du unseren Lesern mitgeben willst?

Ja, total gerne! Ich möchte den Leuten mitgeben, dass sie sich einfach trauen sollen, Ideen umzusetzen! Fehler sind dabei total ok und gehören einfach zum Leben dazu. Wichtig ist nur – Michael Altrichter hat das so schön formuliert – man muss nur einmal öfter aufstehen als hinfallen. Ich glaube nämlich, ein Unternehmen zu gründen und bei einem Startup dabei zu sein, ist so ziemlich das coolste, was man machen kann.
Und jetzt noch meine persönliche Lieblingsmessage: Ich wünsche mir mehr Frauen in der Szene. Ich weiß, dass es da draußen grandios gute Frauen gibt, die tolle Ideen haben, die wirklich Probleme lösen und die einfach ein riesiges Potenzial hätten, super coole Businesses hochzuziehen. Sie sollen ihre Ideen hinaustragen, sollen erzählen, was sie machen und es dann umsetzen. 

Ich danke vielmals für das Interview!

+++ 5 Tipps für die Suche nach Investoren +++

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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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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“

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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.

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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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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

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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 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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