Damit KMU mit KI weiter wettbewerbsfähig bleiben
KI-Transfer-Hub SH hat stackOcean bei einem Projekt zur Entwicklung von Kl-Schnittstellen für Unternehmen (KISU) begleitet.
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz kann für kleine und mittlere Unternehmen Teil ihrer Innovationsstrategie sein. Prozesse werden mittels KI schneller, effizienter und weniger fehleranfällig. Viele KMU können sich aber eine eigene Entwicklung von KI-Systemen nicht leisten, da ihnen das Wissen fehlt und die Entwicklung solcher Systeme aufwändig ist. Hier setzt das Projekt KISU zur Entwicklung von KI-Schnittstellen der stackOcean GmbH an. Das Start-up aus Kiel widmet sich dabei insbesondere der Lösung von zwei Problemstellungen: KI-Modelle in deutscher Sprache zu ermöglichen und gleichzeitig die Datensouveränität zu gewährleisten. Auf dem Weg zum erfolgreich geförderten Projekt wurde stackOcean vom KI-Transfer-Hub SH begleitet.
Wenn drei Schulfreunde gemeinsam etwas starten möchten, kann daraus eine Rockband entstehen, oder – wie im Fall von Jonas Mielck, Henrik Petter und Christopher Ernst – eine eigene Firma. „Wir haben alle das Interesse an Informatik und sollten im Rahmen eines Uniprojekts eine Start-up-Idee durchspielen“, erinnert sich Jonas Mielck, „in dieser Zeit waren wir bereits in der Starterkitchen Kiel sowie bei Openncampus.sh und haben dort unseren vierten Mitgründer Matthias Nannt kennengelernt. So sind wir zu stackOcean zusammengewachsen.“
Das Team war sehr umtriebig, besuchte viele Veranstaltungen und führte Gespräche mit Unternehmern und Wissenschaftlern. Dabei haben sich immer wieder zwei Probleme in der Anwendung von Lösungen im Bereich Machine Learning herauskristallisiert: Sprache und Datenschutz. „Viele Sprachmodelle funktionieren gut im Englischen“, erläutert Jonas Mielck, „deutsche Modelle haben in der Präzision momentan noch häufig Schwächen. Gerade einfachere Modelle können deutsche Textdaten noch nicht gut verarbeiten.“
Förderung bedeutet einen enormen Boost für Start-ups
Um beide Herausforderungen zeitgleich zu meistern, arbeitet stackOcean beispielsweise an DSGVO konform angebotenen Sprachmodellen, die einfach in bestehende Unternehmensprozesse integrierbar sind. Über das Netzwerk Opencampus.sh und Gespräche mit der Staatskanzlei ist Jonas Mielck auf den KI-Transfer-Hub SH aufmerksam geworden, um sich über Fördermöglichkeiten zu informieren sowie sich bei möglichen Projektanträgen begleiten zu lassen.
„Besonders für Start-ups ist das Thema Förderung sehr präsent und kann einen enormen Boost für das eigene Unternehmen bedeuten“, sagt Andreas Hennig, Projektleiter des KI-Transfer-Hub SH, „auf stackOcean traf die KI-Förderrichtlinie ideal zu. Sie ermöglicht Start-ups aus Schleswig-Holstein mit KI-Kompetenz und Wachstumspotenzial eine Projektförderung von bis zu 90 Prozent. Das Team war von Ihrer Idee überzeugt, eine KI-Schnittstelle für Unternehmen, kurz KISU, zu entwickeln und hatte auch bereits einen sehr guten ersten Entwurf für einen Projektantrag ausgearbeitet.“
„Wir hatten uns früh mit Andreas und seinem Team über unser Projekt ausgetauscht und während der Antragsphase immer einen Ansprechpartner“, ergänzt Jonas Mielck. „Wir haben Tipps bekommen, wie präzise oder allgemein bestimmte Passagen formuliert werden sollten oder wie hoch der Grad der Komplexität sowie der Umfang allgemein sein müsste. Der KI-Transfer-Hub war für uns dabei immer ein sehr guter Sparringspartner.“
Das Projekt und der Antrag hatten auch die Staatskanzlei überzeugt. Mit knapp 147.000 Euro unterstützt das Land das Kieler Software-Unternehmen bei seinem Projekt zur Entwicklung von KI-Algorithmen in deutscher Sprache. Staatssekretär Dirk Schrödter, Chef der Staatskanzlei, überreichte den Förderbescheid am 30. März.
Das Team von stackOcean wird im Rahmen des Projektes verschiedene KI-Modelle entwickeln und trainieren. „Unsere Pilotpartner für das KI-Projekt kommen aus den verschiedensten Bereichen – darunter Versicherungen, Hochschulforschung und B2B-Unternehmenssoftware, die effizienter gestaltet werden soll. Wir versuchen in der Pilotphase, die individuellen Probleme dieser Unternehmen so zu lösen, dass die entwickelte Methodik auf einer nächsten Stufe für möglichst viele weitere Unternehmen anwendbar ist.“
Erfolge testen, Benchmarks erarbeiten, Fortschritte analysieren
Die Modelle kommen zum einen aus dem Bereich Natural Language Processing (NLP). Zum anderen nutzt stackOcean weitere Prozesse wie Datentransformation und Mustererkennung, um Zusammenhänge in großen Datenmengen zu finden.
Mit der Förderung im Rücken konnte das Team durchstarten und in kurzer Zeit erste gute Ergebnisse erzielen. „Im ersten Schritt haben wir uns mit der automatisierten Aufbereitung und Analyse von Daten beschäftigt“, sagt Jonas Mielck, „das Vorgehen ist dabei für unsere Pilotpartner zu jeder Zeit transparent.“ Im nächsten Schritt werden die bereinigten Daten grafisch dargestellt. Nach der Analyse trainiert das System automatisch viele gängige Machine Learning Modelle und wählt, vereinfacht gesagt, automatisiert die Besten aus.
„Wir kommen gut mit unserer Entwicklung voran“, fasst Jonas Mielck zusammen, „jetzt geht es darum, erste Erfolge zu testen und Benchmarks zu erarbeiten, um nachverfolgen zu können, was das Modell besser machen beziehungsweise was eventuell in die falsche Richtung gehen würde. Darüber hinaus werden wir eine Plattform schaffen, auf der unsere Partner mit den Modellen interagieren und Feedback geben können. Evaluieren, Testen, Fortschritte analysieren – das steht in den nächsten Monaten an.“
Die entwickelten Modelle wird stackOcean als Schnittstelle oder teilweise auch Open Source (https://github.com/stackOcean-official) anbieten. Dadurch können nun auch KMU Technologien kosteneffizient nutzen, die bisher oft nur großen Unternehmen vorbehalten waren. Auf Wunsch, so das Konzept, übernimmt das stackOcean-Team die Implementierung auch vor Ort, um das KI-Wissen noch stärker zu fördern und damit KMU in Schleswig-Holstein weiterhin wettbewerbsfähig bleiben.
Zusätzlich hat das Team von stackOcean eine Webseite erstellt, auf der interessierte Personen sich über verschiedene Use-Cases für Machine Learning informieren können. Die Modelle können online direkt ausprobiert werden: https://ml.stackocean.com/
stackOcean GmbH
Kuhnkestraße 6, 24118 Kiel
Tel. +49 431 55682903
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