05.10.2020

10 Jahre Impact Hub Vienna: Das ist die bisherige Bilanz der Plattform

Der Impact Hub Vienna wurde im Jahr 2010 mit dem Ziel gegründet, soziale und nachhaltige Startups in der Gründungs- und Wachstumsphase zu unterstützen. Im Zuge des zehnjährigen Jubiläums gab uns Barbara Inmann, Managing Director des Impact Hub Vienna, ein ausführliches Interview zur bisherigen Bilanz.
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Impact Hub
(c) Impact Hub

Barbara Inmann, Managing Director des Impact Hub Vienna, spricht im Interview mit dem brutkasten über die bisherige !!Bilanz der Unterstützungsplattform, die zum führenden Player im Bereich Social Entrepreneurship wurde. Zudem geht sie auf aktuelle Projekte und Zukunftsvisionen des Impact Hubs ein.


Der Impact Hub besteht in Österreich seit 2010 und feiert dieses Jahr somit sein zehnjähriges Jubiläum.  Auf welche Bilanz kann der Impact Hub in Österreich seit der Gründung zurückblicken?

Impact Hub wurde 2010 gegründet mit dem Ziel soziale und nachhaltige Unternehmer und Startups durch Infrastruktur, Netzwerke und Programme in der Gründungs- und Wachstumsphase zu unterstützen und Social Entrepreneurship in Österreich zu etablieren. Es ging uns darum Personen, die was verändern wollen – anstatt wie für Wien typisch zu raunzen – die Möglichkeit zu geben, das zu tun.

Über die letzten zehn Jahre entwickelte sich Impact Hub Vienna zu einer der wichtigsten Unterstützungs-Plattformen für Social Entrepreneurs in Österreich und Umgebung. Allein in Wien umfasst die aktive Community über 1.000 Innovatoren, Experten und Partner aus den unterschiedlichsten Branchen und Sektoren. Gemeinsam schaffen sie auf knapp 2000 Quadratmeter offener und innovativer Arbeitsfläche täglich neue Lösungen, die zu einer gerechteren und nachhaltigeren Zukunft beitragen. Über die vergangenen zehn Jahre wurden in dieser Community mehr als 500 neue Unternehmen gegründet, über 1500 neue Jobs in Österreich geschaffen und in zirka 250 Partnerschaften gemeinsam positive Wirkung erreicht.

Hinter all diesen Zahlen stehen natürlich viele Geschichten von Personen, die ihre Co-Gründer, Partner, Dienstleister, Investoren, Mentoren sowie neue Business-Ideen, Jobs und Möglichkeiten im Impact Hub gefunden haben. Sowie viele inspirierende Kooperationen wie mit Mohamed Yunus, Friedensnobelpreisträger und einer der bekanntesten Social Business Gründer, Unternehmen wie Deloitte, Erste Bank, Mercer und öffentlichen Organisationen wie Austria Wirtschaftsservice (aws), Bundesministerium für Klima, Klima- und Energiefonds, Stadt Wien, Wirtschaftsagentur und vielen mehr.

Was waren die wichtigsten Milestones und Projekte des Impact Hub seit seiner Gründung in Österreich?

Der erste große Meilenstein war 2010 die Eröffnung der ersten 400 Quadratmeter durch eine Gruppe von jungen Innovatoren mit dem Ziel Unternehmertum und wirtschaftliche Ansätze zur Entwicklung von Lösungen für eine gerechtere und nachhaltigere Welt einzusetzen. Und natürlich jede Erweiterung der Räumlichkeiten und das Wachstum der Community auf die heutige Größe.

Durch über 30 Akzelerations-Programme, die wir über die Zeit mit Partnern entwickelten, konnten wir nachhaltige Unternehmen in ihrer Gründung und Wachstum unterstützen. Die Bandbreite der Themen reicht hier von der Entwicklung von Lösungen für eine nachhaltige und lebenswerte Stadt (mit ÖkoBusiness Wien), über die Unterstützung und Integration von Geflüchteten auf dem Arbeitsmarkt (mit Deloitte Future Fund) bis zu “Sustainable Fashion” (mit Impact Hub Amsterdam, Karin Granner und der Austrian Fashion Association).

Dazu zählen auch Programme, wie der Social Impact Award, der von Peter Vandor (Wirtschaftsuniversität Wien) ins Leben gerufen und mit Hilfe des Impact Hub skaliert wurde. Der Social Impact Award unterstützt vor allem junge Menschen auf ihrem Weg zum Sozialunternehmertum und ist mittlerweile als ein eigenständiges Unternehmen in über 15 Ländern mit mehr als 3000 Teilnehmern tätig.

Und ein jährlicher Meilenstein sind sicher unsere Impact Days, eine Konferenz, die den europäischen Impact Sektor zusammenbringt – für nächstes Jahr kann der 24. und 25. Juni schon vorgemerkt werden.

Wie hat sich die Zusammensetzung der Startups seit der Gründung verändert und welche Erfolgsbeispiele kann der Impact Hub in der Betreuung von Startups vorweisen?

Die Zusammensetzung der Startups in der Community hat sich vor allem was die Reife und das Alter der Startups betrifft geändert, was auch die Entwicklung des Sektors allgemein zeigt. Mittlerweile sind über 30 Prozent der Startups über fünf Jahre alt, knappe zehn Prozent zehn Jahre und mehr.

Einige Beispiele von Unternehmen, die über die letzten zehn Jahren mit uns gewachsen sind, sind aWATTar, ein Energieanbieter mit dem Ziel Österreich und mittlerweile auch Deutschland ausschließlich mit erneuerbarer Energie zu versorgen. whatchado, eine Karriereplattform für Berufseinsteiger, die 2011 den Social Impact Award gewonnen haben oder die Vollpension, Generationenkaffeehaus und gemütlicher Verweilort mit zwei Standorten in Wien.

Auch die Anzahl der angestellten Mitarbeiter hat sich von null auf eins in unseren frühen Jahren auf im Durchschnitt vier Vollzeitäquivalente erhöht, was zeigt, dass der Sektor auch einen immer größeren Beitrag zur Schaffung von innovativen und interessanten Berufsmöglichkeiten bietet, sowie in vielen Fällen auch an der Arbeitsmarktintegration von unterschiedlichsten Gruppen beteiligt ist.

So führt MTOP Unternehmen und geflüchtete Menschen am Arbeitsmarkt zusammen, die Austrian Coding School bietet neunmonatige Trainings für Softwareentwicklung und Coding für Arbeitssuchende an, WisR ist eine Karriereplattform für “Senior Talents” über 55 und Shades Tours gibt Obdachlosen, Geflüchteten und Personen mit Drogenvergangenheit eine neue Chance am Arbeitsmarkt und bildet durch spannende Touren gleichzeitig die Öffentlichkeit.

Bzgl. der Fokusthemen erkennen wir einen Trend zu mehr Gründungen, die im Klima-Umfeld angesiedelt sind, während der Bereich Bildung und Soziale Gerechtigkeit weiterhin hohe Relevanz zeigt. Im Bereich Klima finden sich viele Gründungen im Bereich Food: Rebel Meat (Reduktion von Fleisch), Legendary Vish (3D gedruckter Fish), Alpengummi (Kaugummi aus natürlichen Rohstoffen statt Rohöl);  Mobilität: wie triply und hex.drive (Softwärelösungen für nachhaltige Mobilität); lokale Produktion: markta (online Markt für lokale Bio-Produkte), Unverschwendet (Verarbeitung von überschüssigen Obst und Gemüse) und Hut und Stiel (Züchtung von Schwammerln aus Kaffeesud in den Kellern Österreichs) sowie in der Baubranche: Baukarussell (Wiederverwertung von Bauteilen bei Abriss) oder mixtresting (neue Co2-neutralere Mischungen von Zement).

Wie würdest du den USP des Impact Hub in Österreich beschreiben?

Unser Haupt-USP liegt in unserer diversen Community und dem gemeinsamen Ziel für die Herausforderungen der heutigen Zeit Lösungen zu finden. Durch Partner aus unterschiedlichsten Sektoren schaffen wir den Zusammenschluss über Sektorgrenzen hinweg, was für große Herausforderungen wie Klima, Bildung, inklusive Gesellschaften notwendig ist.

Unsere Mitglieder schätzen besonders die Möglichkeit des Austausches, Lernens und Inspiration durch ein laufendes Veranstaltungsangebot, die gezielte Vernetzung (durchschnittlich zehn wertvolle Kontakte im Jahr pro Mitglied) und auch die Unterstützung im Aufbau des Unternehmens, z.B. sehen 35 Prozent Impact Hub als unterstützend im Bereich Umsatzgenerierung, über 50 Proeznt im Bereich Zugang zu Neukunden und Partnern, und knapp 60 Prozent im Bereich Sichtbarkeit und Kommunikation.

Als weltweit führendes Netzwerk für soziale und ökologische Innovationen mit Standorten in mehr als 100 Städten und 50 Ländern geben wir zusätzlich die Möglichkeit sich global zu vernetzen, unterstützen bei Skalierung und bieten länderübergreifende Programme, wie FABB, ein Programm für nachhaltige Mode mit Impact Hub Amsterdam oder HiReach, ein europaweites Programm zu Mobilitätslösungen für Randgruppen mit Zugang zu internationalen Peers, Partnern, Experten und Investoren an.

Der Impact Hub in Österreich ist in das globale Netzwerk aus 100 Standorten eingebunden. Wie funktioniert die internationale Zusammenarbeit?

Neben den gerade erwähnten internationalen Programmen und Skalierungsmöglichkeiten, können auch die Standorte & Infrastruktur von unseren Mitgliedern weltweit genutzt werden. So, ist es für Wiener Mitglieder auch möglich in Sao Paolo,  New York, Berlin, Johannesburg, Taipei oder einem der anderen 100 Standorte zu arbeiten.

Zusätzlich können wir durch die intensive Zusammenarbeit auf einen großen Know-How Pool zurückgreifen und uns vor allem in herausfordernden Zeiten, wie dieses Jahr durch COVID-19 gegenseitig unterstützen, Best-Cases teilen und implementieren.

Durch die Zusammenarbeit mit internationalen Partnern und Organisationen wie OECD, UN, EU und World Economic Forum arbeiten wir auch an der Etablierung von Richtlinien und Policies, um die Unterstützung und Relevanz des Sektors allgemein zu erhöhen.

Wie hat sich der Stellenwert von Social Entrepreneurship in Österreich in den letzten zehn Jahren verändert? 

Während vor zehn Jahren Social Entrepreneurship noch fast unbekannt war am österreichischen Markt und auch in Deutschland sich erst erste Unterstützungs-Plattformen formten, sehen wir heute eine Vielzahl an Förderprogrammen von privaten und öffentlichen Organisationen z.B. aws Creative Impact, FFG- oder Wirtschaftsagentur-Förderungen, etliche private Awards und Akzeleratoren von Unternehmen und Universitäten, eigene Forschungszentren wie das Social Entrepreneurship Center der Wirtschaftsuniversität sowie Lehrveranstaltungen an unterschiedlichsten Universitäten.

Mittlerweile geht man von über 2000 Sozialunternehmen in Österreich aus, die ein wichtiger Motor für einen ökologischen, inklusiven und digitalen ökonomischen Wandel sind und so wichtige Innovationen und Arbeitsplätze für die Zukunft sichern. Vor allem auch in Krisenzeiten wie durch COVID-19 bringen Sozialunternehmen durch ihre Agilität und Kreativität schnell Lösungen wie z.B. neue digitale Formen der Kommunikation und Konzepte für Online Lernen als Unterstützung zu Face-to-Face Bildung (“Blended Learning”), neue Versorgungskonzepte im Bereich Food oder Energie (online, regional und nachhaltig), Konzepte zur Einbindung von Randgruppen, spezielle Schutzausrüstung, ressourcenschonende Produktion durch Recycling und Upcycling, Experimente mit neuartigen Geschäftsmodellen und vieles mehr.

Leider fehlt es allerdings noch an einer breiten und öffentlichen Anerkennung des Sektors, was dazu führt, dass diese wichtige Innovationskraft bei öffentlichen Förderungen oft nicht speziell berücksichtigt wird oder durch ihre spezielle Form, die wirtschaftlichen Erfolg mit sozialen und nachhaltigen Zielen verbindet, nicht zu den jeweiligen Kriterien passt. Hier braucht es dringend eine stärkere gemeinsame Positionierung und Stimme, die durch SENA (Social Entrepreneurship Network Austria) gerade aufgebaut werden soll.

Wie schätzt du den aktuellen Status Quo von Social Entrepreneurship in Österreich im internationalen Vergleich ein?

Auch wenn sich der Sektor in den letzten Jahren positiv entwickelt hat, ist die Relevanz von Social Entrepreneurship in Österreich noch zu gering und die positive Kraft, die von diesem Sektor ausgeht, wird zu wenig beachtet und gefördert. Im jetzigen Regierungsprogramm findet sich zwar erstmals ein kleiner Absatz zu Social Entrepreneurship, es braucht hier jedoch weitere Maßnahmen zur Unterstützung.

Im deutschen Bundestag wurde am 29. Mai 2020 zum Beispiel ein Paket mit dem Titel „Soziale Innovationen stärker fördern und Potenziale effizienter nutzen” beschlossen und damit auch die nötige finanzielle Unterstützung gesichert. Das Paket beinhaltet viele Themen, die auch in Österreich seit Jahren in zehn Kernpositionen gefordert werden, wie z.B. den Ausbau und Entwicklung von Finanzierungsformen, Reformierung steuerlicher Rahmenbedingungen für Sozialunternehmen, Entwicklung und Ausbau von Bildungs- und Inkubationsformaten sowie lokaler Infrastruktur. Ein besonders wichtiges Thema ist hier auch die fehlende Infrastruktur in ländlichen Regionen.

Zusätzlich gibt es im Vergleich zu anderen europäischen Ländern in Österreich keine klare Kennzeichnung für “nachhaltige Unternehmen”. Die zuletzt veröffentlichte EU-Studie zum Thema Social Entrepreneurship und deren Ökosysteme zeigt auf, dass viele Länder bereits spezielle Rechtsformen oder zumindest offizielle Kennzeichnungen eingeführt haben. Dies würde vor allem im Förderwesen und auch in der Kommunikation unterstützen und Klarheit schaffen.

Insgesamt gibt es also noch viel zu tun und es braucht auch einen starken Zusammenschluss des Sektors sowie eine stärkere Zusammenarbeit auf Bundesebene.

Welche zukünftigen Projekte möchte der Impact Hub umsetzen und welche Ziele verfolgt der Impact-Hub für die nächsten zehn Jahre?

Wir sehen weltweit, dass sich unsere politischen, ökologisch, sozialen und wirtschaftlichen Systeme neu erfinden und z.B. Demokratie und das kapitalistische Wirtschaftssystem mit vielen Herausforderungen kämpfen.

In den letzten Jahren hat Impact Hub sich daher darauf fokussiert ein Netzwerk von Innovatoren und Unternehmern aufzubauen, die an Lösungen für diese Herausforderungen arbeiten. Die nächsten zehn Jahre wird es darum gehen, diese Lösungen in die Breite zu bringen, noch mehr Spieler einzubeziehen und nachhaltiges Unternehmertum als Norm zu verankern.

Kurz gesagt: soziale, ökologische und wirtschaftliche Nachhaltigkeit muss Mainstream werden, wir müssen in Systemen statt Silos denken und all gemeinsam an dem Ziel einer lebenswerten, gerechten und nachhaltigen Welt arbeiten. In den letzten Jahren hat ein Umdenken begonnen, es muss jedoch schnell, systemisch und gemeinsam gehandelt werden, um Auswirkungen wie zum Beispiel durch den Klimawandel rechtzeitig einzudämmen.

Konkret für den Impact Hub heißt das, neben der weitergehenden Arbeit mit und für Sozialunternehmen:

  • Neue Innovationsdienstleistungen für etablierte Unternehmen und Organisationen, um die Nachhaltigen Entwicklungsziele umzusetzen und mit Innovator*innen zusammenzuarbeiten
  • Eine Ausdehnung der Tätigkeiten in andere Regionen in Österreich mit Schwerpunkt auf den ländlichen Raum und weitere Standorte in Wien
  • Setzung von Schwerpunktthemen zur intensiveren Vernetzung und gemeinsamen Arbeit mit relevanten Akteuren. Erstes Fokusthema hier ist Klima und die Schaffung eines spezifischen Netzwerks und Ortes, mit dem Ziel Lösungen für Klimaneutralität zu erarbeiten. Hier gibt es bereits die ersten Partnerschaften und Gespräche zum Aufbau eines Campus für Klima-Innovationen und Climate Labs.

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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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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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