Rückblick auf das Netural KI Symposium | Teil 1 von 3

Am 23. April fanden sich über 150 KI-Interessierte führender österreichischer Unternehmen im frisch eröffneten QUADRILL der Linzer Tabakfabrik ein. Der Anlass? Das Netural KI Symposium. Es bot einen ehrlichen, tiefgehenden Blick auf das, was KI heute wirklich bedeutet – für Unternehmen, für ganze Branchen und für uns Menschen.

Moderator Robert Weber, bekannt vor allem durch seinen Industrial AI Podcast, führte durch den Tag, der bewusst den gesamten Bogen spannte: von der Forschung über Daten und Applikationen bis hin zur Organisation.

Im Mittelpunkt dieses Rückblicks stehen die ersten zwei Talks des Events: "Was gerade passiert – KI zwischen Forschung, Strategie und Realität" von Albert Ortig, CEO von Netural und NXAI, sowie die Diskussionsrunde zum "State of AI" mit Prof. Dr. Sepp Hochreiter, Chief Scientist sowie Co-Founder von NXAI und Leiter des Instituts für Machine Learning der Johannes Kepler Universität.

Sie möchten die Talks in voller Länge erleben? Das gesamte Recording des Netural KI Symposiums finden Sie hier.

Seit 27 Jahren begleitet Netural große Unternehmen durch die digitale Transformation. Doch seit gut sechs Monaten, so Albert Ortig, sei vieles grundlegend anders, denn KI verändert nicht nur das "Wie" des Arbeitens, sondern auch das "Was" – inklusive Prozesse, Rollen und Berufsbilder. Und diese Veränderung betrifft uns alle: öffentliche wie private Unternehmen, große wie kleine.

KI ist also kein rein technischer Faktor mehr, sondern ein zutiefst strategischer. Die Kernfrage, mit der sich Unternehmen auseinandersetzen müssen, lautet: Wie hält man nicht nur technologisch, sondern auch organisatorisch Schritt in einer Zeit, in der sich die Werkzeuge fast wöchentlich verändern? Technologie lässt sich einkaufen. Daten lassen sich anreichern. Aber eine Organisation, die mit der Geschwindigkeit dieser Entwicklung mithält – die bekommt man nicht geliefert. Die muss man aktiv aufbauen.

Und das zahlt sich aus: Ein Entwickler, der seine Domäne und KI zugleich beherrscht, kann laut Albert Ortig einen Produktivitätsfaktor von bis zu 50 erreichen. Was das in der Praxis konkret bedeutet, zeigte Albert Ortig am Beispiel von Roomle, die ein 3D-Konfigurationsprojekt, von dem zuvor zehn Jahre geträumt wurde, mit KI-Unterstützung in einem einzigen Monat realisiert haben.

Gleichzeitig gilt: Wer KI nicht groß genug denkt, schießt zu kurz. Qualität und Sicherheit bleiben, gerade im Enterprise-Kontext, unverhandelbar. Quick Wins und Gratis-Tools reichen hier nicht. Auch assoziieren viele mit KI noch immer primär browserbasierte Anwendungen zur Sprach- und Konzeptgenerierung, also KI-Tools wie ChatGPT, Claude oder Gemini. Doch gerade im Bereich der Industrie muss der Blick geweitet werden. Physical AI bzw. KI auf Maschinen birgt hier enormes Potenzial.

Weiters müssen sich europäische Unternehmen die Frage nach einem Plan B stellen, sollte der Zugang zur amerikanischen oder chinesischen KI-Infrastruktur einmal eingeschränkt werden; sei es durch Exportbeschränkungen bei Nvidia-Chips oder durch politisch motivierte Einschränkungen von Cloud-Diensten. Die ersten Unternehmen beginnen bereits, diese Fragen ernst zu nehmen: Die Stimmen nach europäischer digitaler Souveränität werden lauter – und sie werden es zu Recht.

Kaum jemand bringt das Thema KI-Forschung mit so viel Charme und Zugänglichkeit auf die Bühne wie Univ.-Prof. Dr. Sepp Hochreiter, Chief Scientist bei NXAI und Institutsleiter für Machine Learning an der Johannes Kepler Universität Linz. Sein Dialog mit Moderator Robert Weber war eines der Highlights des Tages. Inhaltlich drehte sich der Dialog um den KI-Standort Europa, die Vorteile von xLSTM – und um TiRex, NXAIs Foundation Model für Zeitreihenvorhersagen.

KI, so sind sich alle Vortragenden einig, ist zum bestimmenden Thema geworden. Doch während amerikanische KI-Unternehmen ihre Lösungen aggressiv und schnell auf den Markt bringen, bremsen im deutschsprachigen Raum oft Gesetze, Normen und Standards. Dabei stammen viele Grundlagen von KI und Machine Learning aus der europäischen Forschung – die Schwäche Europas liegt also primär in der Umsetzung. Gleichzeitig verlassen sich viele große europäische Unternehmen auf APIs, statt in eigene KI-Ideen oder Deep Tech zu investieren. Das Ergebnis: KI-Lösungen, die zwar schnell und einfach realisiert werden können, aber selten wirklich produktivitätssteigernd sind – vor allem in der Industrie. TiRex bietet hier eine Alternative.

Was Large Language Models für Text leisten, das leistet TiRex für Maschinen. Trainiert wurde TiRex auf einer enormen Breite an Zeitreihen aus allen Domänen – inklusive Sensordaten, Produktionskennzahlen, Wetterdaten und Finanzzeitreihen. Der Vorteil? Das Modell benötigt beim Einsatz beim Kunden lediglich den Anfang einer Zeitreihe als Kontext und kann ohne weiteres Training und ohne große Datenmengen Vorhersagen treffen – etwa zu Abnutzung, Ausfällen oder Lagerständen. Durch bessere Bestandsprognosen können so in Lagerhallen jährlich etwa mehrere Millionen Euro eingespart werden.

NXAIs Ansatz basiert auf xLSTM und ist damit linear, schnell und energieeffizient. Ein weiterer Vorteil ist State Tracking: Dabei wird der aktuelle Systemzustand gespeichert, was präziseres Forecasting ermöglicht – also die Vorhersage des nächsten Datenpunkts auf Basis des bisherigen Verlaufs. Das macht xLSTM besonders attraktiv für Echtzeit-Anwendungen und die Robotik. Transformer-Architekturen, das Rückgrat der meisten amerikanischen KI-Modelle, sind für viele dieser Anwendungen ungeeignet: Sie sind speicherintensiv, rechenaufwendig und skalieren quadratisch mit der Kontextlänge.

Das Fazit? Die KI-Forschung in Europa ist exzellent und europäische KI-Modelle der amerikanischen Konkurrenz oft ebenbürtig oder gar überlegen. Dennoch ist die Lage nicht einfach: Amerikanische Unternehmen werben aktiv europäische Talente ab, und es gibt derzeit keine europäische Firma, die im Engineering mit Meta, Google oder OpenAI mithalten kann. Patente können helfen, KI-Errungenschaften in Europa zu halten. Open-Source-Modelle bleiben gleichzeitig jedoch unverzichtbar, um die Leistungsfähigkeit europäischer Lösungen öffentlich zu belegen.

Sie haben Fragen zur Implementierung von KI-Lösungen in Ihrem Unternehmen? Dann melden Sie sich gerne jederzeit bei uns. Wir finden eine Lösungen, die Sie messbar voran bringt.