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Adrian Sanchez

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KI und deutsche Start-ups: „Lasst uns Gas geben!“

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Gesteigerte Effizienz, disruptive Innovationen, langfristige Wettbewerbsvorteile: Nur einige der Verheißungen, die Künstliche Intelligenz (KI) zu der Schlüsseltechnologie des 21. Jahrhundert machen. Trotz wirtschaftlicher Potenziale und vieler Erfolgsbeispiele scheint KI für deutsche Gründer*innen im Vergleich zu anderen Tech-Nationen jedoch noch keine große Rolle zu spielen. Beim Netzgeschichten TALK wollten wir von unseren Gästen daher wissen, wie es um das KI-Ökosystem hierzulande steht – und was es für eine deutsche KI-Erfolgsgeschichte braucht.

Netzgeschichten TALK

In unserem Netzgeschichten TALK haben wir mit Expert*innen die Frage diskutiert, ob und wie KI Start-up-Motor für Deutschland sein kann.

Wie schaffen wir es, die Möglichkeiten von KI auszuschöpfen und damit nachhaltig wirtschaftlichen Erfolg für unsere digitale Zukunft zu sichern? Diese Frage bewegt Politik, Konzerne und allen voran Start-ups. Und genau diese drei Perspektiven waren mit geballtem Expertenwissen in unserer Talkrunde vertreten: Moderatorin Nadine Kreutzer (fluxFM) begrüßte Dr. Anna Christmann MdB (Sprecherin für Innovations- und Technologiepolitik, B‘90/Die Grünen-Bundestagsfraktion), Axel Menneking (Leiter von hubraum, dem Tech-Inkubator der Deutschen Telekom) und Nicole Büttner (Founder und CEO des KI-Start-ups MerantixLabs).

Als nerviges, vages Buzzword oder als mit dystopischen Ängsten verbundener Technologiemythos – so wird KI in Deutschland jenseits von Fachkreisen wahrgenommen. Gleich zu Beginn stellte Nicole Büttner daher auch für das breite Publikum klar, dass es zu unterscheiden gelte: Zwischen der Vision einer generellen intelligenten KI, die menschenähnliche kognitive Fähigkeiten besitzt und sehr spezifischen KI-Lösungen wie Bilderkennung, Gesichtserkennung oder die Optimierung von einem bestimmten Prozess. Treffender seien die Begriffe „Deep Learning“ und „Machine Learning“ – die Methoden, die man anwendet, um diese intelligenten Systeme zu bauen. Anders als beim traditionellen Programmieren mit vorbestimmten Regeln, geht es bei KI-Methoden darum, auf Grundlage großer Datenmengen mit einem Modell Regeln und Muster abzuleiten. Axel Menneking ergänzt: „Daten sind der Rohstoff, aber KI-Methoden sind das Verfahren, um aus Daten Wissen und neue Geschäftsmodelle zu kreieren.“ 

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„Der Bäcker von nebenan braucht nicht unbedingt KI“, erklärt Anne Christmann zur wirtschaftlichen Bedeutung von KI für das Überleben deutscher Unternehmen. Aber auch wenn nicht jedes Unternehmen einen KI-Case finden muss, sei klar, dass in Unternehmen viele Daten generiert werden, die man mit KI-Methoden gewinnbringend einsetzen kann. Das sei auch für klassische deutsche Kernindustrien von Bedeutung, wie Axel Menneking betont. So findet etwa in der Automobilindustrie bei elektrischen Antriebssystemen oder beim autonomen Fahren die Wertschöpfung nur noch teilweise in klassischen Ingenieursleistungen, sondern stattdessen in Software statt. Ebenso sieht es Nicole Büttner: „So wie es Software und das Internet getan hat, so wird auch KI verschiedene Industrien verändern“.  Aber es gebe auch eine gute Nachricht: „Machine Learning ist nicht alles! Um Geschäftsmodelle zu transformieren, braucht es auch tiefes Sachverständnis und Domänenwissen – und das muss zusammenkommen mit der Problemlösungskompetenz aus dem Machine Learning.“, stellte Büttner fest.

Damit das Unternehmen und Start-ups erfolgreich gelingt, braucht es leichtere Zugänge zu dem Rohstoff, den es benötigt, um KI zu bauen: Große Datenmengen. Die Enquetekommission KI des Bundestags gibt hier klare Impulse, wie Anne Christmann, Mitglied der Kommission, berichtet. Darin gebe es konkrete Vorschläge, um den Zugang zu anonymisierten und pseudonymisierten Datenpools etwa für den Gesundheitsbereich sicherzustellen. Wichtig sei auch die Stärkung von Standorten mit Strahlkraft wie dem Cyber Valley in der Region Stuttgart-Tübingen. Hier arbeiten Industrieunternehmen und weltweit anerkannte KI-Forscher zusammen und wirkten als Magnet für Fachkräfte.

KI-Startups unter der Lupe: Eine Studie von hubraum und Startup-Verband beleuchtet das Startup-Ökosystem in Deutschland.

KI-Startups unter der Lupe: Eine Studie von hubraum und Startup-Verband beleuchtet das Startup-Ökosystem in Deutschland.

Axel Menneking berichtet aus einer Studie des deutschen Start-up-Verbands in Kooperation mit hubraum, dass immerhin für 40 Prozent der deutschen Start-ups KI schon eine wichtige Rolle spielt. Der Fokus deutscher KI-Start-ups liege auf dem B2B-Bereich, was auch sehr gut zur Industriestruktur in Deutschland passe. Wichtig sei es jetzt, dass wir die Zusammenarbeit zwischen Start-ups und großen Unternehmen stärken und Berührungsängste abbauen. Er stellt zudem fest: „Im Vergleich zu Israel, hinken wir in Sachen Finanzierung und der Breite und Entwicklung noch hinterher“. Es gehe daher auch um die Frage: „Wie können wir auch im Markt mehr Geld für mehr neue Ideen bereitstellen, um auch für die Industrie mehr Wert zu schöpfen?“. Gerade wenn Start-ups massiv skalieren wollen, fehlten hierzulande Großinvestoren, die oft in anderen Regionen mit einem weniger fragmentierten Markt als dem europäischen aktiv sind. „Es fehlt die Experimentierfreude“, mahnt auch Nicole Büttner an, denn KI ist ein Bereich, in dem auch nicht immer alles gut geht – das beiße sich mit dem typisch deutschen Perfektionismus. Auch Anne Christmann sieht Angst als großes Hemmnis: „Allein schon, dass es bei uns meist Risikokapital und nicht Venture Capital heißt, zeigt dies.“ Aber sie macht auch Hoffnung: Angebote wie die Agentur für Sprunginnovationen und der geplante Zukunftsfond der Bundesregierung unterstützen auch Gründer*innen mit unkonventionellen Geschäftsideen.

Einig sind sich die drei Expert*innen darin, dass es für die Zukunft von KI nur einen europäischen Weg geben kann. Es sei keine nationale Frage, wie KI entwickelt und angewendet wird, erörtert Anna Christmann: „Nur zusammen mit Europa schaffen wir es, ein führender Standort für eine ‚KI made in Europe‘ zu sein“. Auch Axel Menneking pflichtet ihr bei und ergänzt: „Algorithmen kennen keine Grenzen und keine Kulturunterschiede. Trotzdem ist es eine besondere Stärke, dass wir KI um den Menschen bauen“. Dafür sei es aber auch wichtig, in Europa einen echten digitalen Binnenmarkt zu schaffen. Nicole Büttner ist ebenso davon überzeugt und merkt neben den Vorzügen hinsichtlich der Größe – und damit auch der Wirksamkeit – eines europäischen KI-Datenökosystems an: „Wir sollten nicht versuchen, die besseren Chinesen zu werden! Wir müssen die eigenen europäischen Werte in unsere KI einbauen und ich bin froh, dass wir hier unter anderen Bedingungen KI entwickeln.“ Hierdurch haben deutsche und europäische Entwicklungen eine hohe Glaubwürdigkeit in Sachen Daten- und Verbraucherschutz, was einen deutlichen Standortvorteil für das europäische KI-Ökosystem darstellt. Die abschließende Frage, ob Deutschland so noch zu einem führenden Standort für KI werde, beantwortet sie bestimmt und ohne jeden Zweifel: „Das können wir schaffen, aber das ist Teamplay. Da brauchen wir Politik, Corporates und Start-Ups. Lasst uns Gas geben!“

Das war nur eine kleine Auswahl der diskutierten Aspekte unseres einstündigen Netzgeschichten TALKS, der zwar aus allen drei Perspektiven Schwachstellen aufzeigte, aber vor allem auch viel Zuversicht für Deutschlands und Europas digitale KI-Zukunft erkennen ließ. Wer übrigens nicht live dabei sein konnte, kann sich den gesamten TALK auch im Archivstream anschauen. Kurz und kompakt folgen die wichtigsten Aussagen unserer Expert*innen außerdem in unseren Netzgeschichten auf YouTube.

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Bei den Netzgeschichten TALKs diskutieren wir on- und offline über Aspekte der Digitalisierung.

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