07.07.2020

“Zweite Welle”: Österreich braucht keinen zweiten Lockdown!

Kommentar. Seit einigen Tagen verfolgen uns wieder steigende Coronavirus-Fallzahlen in den Medien. Noch ist die Lage unter Kontrolle. Deswegen wäre jetzt der richtige Zeitpunkt, zu handeln.
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Coronavirus-Kurve: Zweite Welle: der zweite Coronavirus-Lockdown kann jetzt verhindert werden
(c) Adobe Stock - freshidea: Zweite Welle: der zweite Coronavirus-Lockdown kann verhindert werden

Es ist wohl die abgedroschenste Weisheit von allen: Man sollte ein und denselben Fehler nicht zweimal machen. Doch hierzulande arbeitet man daran, eben dies zu tun. Richtig – es geht wieder um das Coronavirus. Genauer gesagt, um die “zweite Welle”, die sich (real noch nicht so stark wie medial) anbahnt. Mit der wird zwar nicht ganz so unbekümmert umgegangen wie im ersten Jahresviertel mit der ersten Welle, aber in einer Hinsicht doch viel zu ähnlich, nämlich abwartend.

Abwarten

Man erinnere sich: Im März wartete die ganze westliche Welt (und noch viele andere) ab. Während Epidemie-erprobte asiatische Länder wie Südkorea oder Taiwan blitzschnell reagierten, und ausgesprochen erfolgreich versuchten, die Ausbreitung des Coronavirus im Keim zu ersticken, gab es im Westen mal eine Reisewarnung hier und ein paar Empfehlungen der Gesundheitsministerien da. Event-Veranstalter verschoben damals ihre Events freiwillig, um nachher nicht schuld an irgendetwas zu sein – sonst wäre erst einmal überhaupt nichts passiert.

Man erinnere: In jenen asiatischen Ländern wie Südkorea und Taiwan gab es niemals so einen Lockdown, wie ihn in der westlichen Welt nahezu jedes Land durchsetzte. Das wirtschaftliche Leben ging dort dank der Disziplin der Bevölkerung unter strengen Hygienemaßnahmen und mit Hilfsmitteln wie Gesichtsmasken und Corona-Apps einfach weiter. Fraglos hat die Pandemie auch dort schwere Folgen für die Wirtschaft, aber einige Branchen stehen heute viel besser da.

Bei uns im Westen wartete man derweil ab. So lange, bis die Ausbreitung des Coronavirus eine Dynamik erreicht hatte, die einen Lockdown erforderte. Zu den Maßnahmen aus den asiatischen Ländern (Reminder: die zwei genannten sind Demokratien) hieß es: So etwas wäre hier mit unserer Bevölkerung nicht durchsetzbar. Das stimmte wohl auch – damals. (Und eigentlich dachte man ja: Es wird bei uns schon nicht so schlimm sein. So etwas passiert eh nur dort drüben in Asien.)

Alles richtig gemacht?

Österreich war damals unter jenen Ländern, die den Lockdown rechtzeitig umsetzten. Hatte man die Chance, den Lockdown zu verhindern, schon ausgelassen, so handelte man zumindest jetzt rechtzeitig. Man erinnere sich: Als der Lockdown am Freitag, den 13. März, von der Regierung verkündet wurde, lag der “Verdopplungszeitraum” der Coronavirus-Fälle unter drei Tagen. Hätte man – wie einige andere Länder – noch eine weitere Woche mit dem Lockdown gewartet, hätte Österreich initial etwa vier Mal so viele Corona-Fälle gehabt. Die Folge davon wären aber noch deutlich mehr Ansteckungen und – wie in anderen Ländern – ein deutlich längerer Lockdown gewesen.

+++ Hintergründe und News zum Coronavirus +++

Auch bestätigt durch diverse Umfrageergebnisse, rühmt man sich hierzulande daher, mit dem Lockdown alles richtig gemacht zu haben. Das ist aber eben nur eine Halbwahrheit. Denn, man erinnere sich: Andere Länder, die deutlich früher betroffen waren, konnten einen Lockdown eben überhaupt verhindern.

“Keine zweite Welle”

Womit wir wieder in der Gegenwart wären. Die Sommerferien haben in Ostösterreich bereits begonnen. Die Freibäder werden gestürmt und überhaupt kommt man sich wieder da und dort ohne Maske ganz schön nahe – denn es gibt ja an den meisten Orten keine Pflicht mehr. Die Stopp Corona-App will auch kaum jemand verwenden – es gab bislang nicht einmal 700.000 Downloads – und im Freibad hat man ja eh das Handy nicht am Körper.

Währenddessen machen wieder steigende Fallzahlen Schlagzeilen – die “Cluster” werden merkbar mehr. “Im Rahmen dieser Phase der Öffnung ist das ganz normal”, sagt der Gesundheitsminister. Alle Cluster seien gut nachvollziehbar, alles sei unter Kontrolle – das sei keine “zweite Welle”, heißt es bei einer Pressekonferenz. Betrachtet man die Zahlen, stimmt das momentan auch noch. Zudem ist man in Sachen Tests erheblich besser gerüstet als beim ersten Mal.

Doch abgesehen davon, dass “normal” wohl in dieser Situation kein ganz treffender Begriff ist, hat die Sache auch einen Haken: Der Zufall könnte es wollen, dass einmal wieder zu viele Menschen aus einem Cluster eigene, neue Cluster “starten”. In einer Zeit, in der nahezu alles wieder erlaubt ist und der Großteil der Menschen sich nicht mehr um Abstandsregeln und Co schert, ist es nur eine Frage der Zeit, bis Cluster entstehen, die nicht so leicht nachvollziehbar sind, wie ein Fleischereibetrieb oder eine Rotari-Club-Versammlung. Und dann könnte die Situation wieder außer Kontrolle geraten und der zweite Lockdown wäre angesichts der hohen effektiven Reproduktionszahl und des niedrigen Verdopplungszeitraums wieder unabdingbar. Und mit ihm käme der nächste verheerende Schlag für die heimische Wirtschaft. Es sei denn…

Zweites Abwarten, bevor die zweite Welle kommt

Es sei denn, man hätte aus dem ersten Mal gelernt und würde sich diesmal die asiatischen Länder zum Vorbild nehmen und dann bestimmte Hygiene-Maßnahmen (durch)setzen, wenn die Situation noch gut unter Kontrolle ist, die Coronavirus-Zahlen aber schon wieder merkbar in die Höhe gehen – also ungefähr jetzt. Inzwischen sollte das auch hierzulande durchsetzbar sein – aber die Menschen brauchen scheinbar Kanzler und Minister, die es pathetisch bei Pressekonferenzen vortragen. Das könnte uns dann die “zweite Welle” und den “zweiten Lockdown” sparen. Aber man will wohl lieber abwarten. (Und denkt dabei scheinbar: Es wird bei uns schon nicht so schlimm sein. So etwas passiert eh nur im Rest der westlichen Welt.)

Zum Nachsehen:

⇒ Amtliches Coronavirus-Dashboard

⇒ Covid-19-Dashboard Österreich

⇒ Download: Liste mit der effektiven Reproduktionszahl nach Bundesland der AGES (immer einige Tage hinten nach)

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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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Masse an Möglichkeiten

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Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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