Janette Wiget von Merantix: KI-Ökosysteme und unternehmerische Praxis

Wie schafft man ein lebendiges KI-Ökosystem? Janette Wiget von Merantix erklärt im Gespräch mit Christoph Magnussen, wie der AI Campus in Berlin zu einem zentralen Knotenpunkt für KI in Europa wurde. In dieser Episode des Podcasts AI to the DNA teilt die CFO und Board-Mitglied von Merantix ihre Perspektive auf die praktische Anwendung von KI. Sie spricht darüber, warum man nicht programmieren können muss, um in der KI-Welt erfolgreich zu sein, wie interdisziplinäre Teams die größten Herausforderungen lösen und warum eine unternehmerische Haltung wichtiger ist als das Warten auf die nächste technologische Revolution. Das Gespräch beleuchtet, wie Unternehmen und Einzelpersonen die Transformation durch KI aktiv gestalten können, anstatt sich von Ängsten oder dem Hype lähmen zu lassen.

Das Wichtigste auf einen Blick

• KI-Erfolg braucht mehr als Coder: Janette Wiget betont, dass interdisziplinäre Teams entscheidend sind. Um echte Probleme zu lösen, braucht es Fachexpertise aus Bereichen wie Medizin oder Finanzen genauso wie technisches Know-how. Sie selbst ist das beste Beispiel dafür, dass man auch ohne Programmierkenntnisse eine Schlüsselrolle in der KI-Branche einnehmen kann.
• Ökosysteme als Innovationsmotor: Der Erfolg des AI Campus in Berlin zeigt, wie wichtig physische Orte für den Austausch sind. Die räumliche Nähe von Start-ups, Industrie, Forschung und Investoren beschleunigt die Entwicklung und fördert Synergien, die in isolierten Silos nicht entstehen würden.
• Anwendung schlägt Algorithmus: Der Fokus sollte immer auf der Lösung eines konkreten Problems liegen. Technologie ist das Mittel zum Zweck. Unternehmen, die von einem realen Schmerzpunkt ausgehen, haben eine höhere Erfolgswahrscheinlichkeit als solche, die nur die neueste Technologie implementieren wollen.
• Ängste mit konkreten Beispielen entkräften: Um Skeptikern die Furcht vor KI zu nehmen, helfen greifbare, positive Anwendungsfälle. Ein Beispiel wie die frühe Erkennung von Brustkrebs durch KI macht den Nutzen verständlicher und nahbarer als abstrakte Diskussionen über Algorithmen oder Superintelligenz.
• Unternehmerische Haltung statt Jammern: Anstatt sich über fehlende große Basismodelle in Europa zu beklagen, plädiert Janette für eine proaktive Macher-Mentalität. Die Stärke Europas liegt in der Anwendung und der Lösung spezifischer Industrieprobleme, wofür oft kleinere, spezialisierte Modelle besser geeignet sind.
• Daten und Silos als Kernherausforderung: Bevor fortschrittliche KI-Anwendungen wie autonome Agenten in Unternehmen flächendeckend funktionieren, müssen die Grundlagen geschaffen werden. Das bedeutet vor allem: Daten müssen sauber, strukturiert und zugänglich sein, und Abteilungsgrenzen müssen überwunden werden.

Vom Hörsaal zum KI-Hub: Der Weg zum AI Campus Berlin

Die Geschichte des AI Campus ist eng mit Janettes persönlichem Werdegang verknüpft. Ursprünglich aus der ländlichen Schweiz stammend, begann sie ein Architekturstudium an der ETH Zürich, weil der Lehrplan ihre vielfältigen Interessen von Design bis Ingenieurwesen bündelte. Sie merkte jedoch schnell, dass ihre Stärken woanders lagen, und wechselte zu den Wirtschaftswissenschaften. Diese Erfahrung, analytisch eine Entscheidung zu treffen, die sich intuitiv als falsch herausstellte, prägte ihren Ansatz. Ironischerweise schloss sich der Kreis Jahre später, als sie maßgeblich am Aufbau des AI Campus in Berlin beteiligt war - einem physischen Gebäude, das ein digitales Ökosystem beherbergt.

Die Idee für den Campus entstand aus der Praxis. Merantix, 2016 mit der Mission gegründet, KI in die Industrie zu bringen, entwickelte sich schnell von einem reinen Venture Builder zu einer Plattform mit verschiedenen Säulen, darunter Merantix Capital für Investments und Merantix Momentum für individuelle KI-Lösungen. Da die eigenen Start-ups stetig wuchsen und ständig umziehen mussten, entstand der Gedanke, nicht nur ein größeres Büro zu suchen, sondern einen Ort zu schaffen, der zehnmal so groß ist und das gesamte Ökosystem zusammenbringt. Der Campus bietet heute auf 7.000 Quadratmetern rund 80 KI-Teams - von Start-ups über Forschungsteams von Konzernen bis hin zu Investoren - ein Zuhause und fördert mit über 300 Veranstaltungen im Jahr den aktiven Austausch.

Warum braucht es für KI-Innovationen mehr als nur Entwickler?

Eine der zentralen Botschaften von Janette ist, dass KI eine ganzheitliche Technologie ist, deren Potenzial sich erst durch die Zusammenarbeit verschiedener Disziplinen entfaltet. Ein gutes KI-Team löst nicht nur ein technisches Problem, sondern ein Problem im Gesundheitswesen, in der Chemie oder in der Rechtsberatung. Dafür braucht es Menschen, die das jeweilige Fachgebiet tiefgehend verstehen. Christoph und Janette sind sich einig, dass der Erfolg von KI-Anwendungen davon abhängt, ob es gelingt, die Brücke zwischen Technologie und realem Anwendungsfall zu schlagen.

Janette selbst kam über persönliche Kontakte und die überzeugende Vision der Merantix-Gründer zur KI. Obwohl sie keinen technischen Hintergrund hatte, faszinierte sie das Potenzial, mit dieser Technologie Gutes zu bewirken und skalierbare Lösungen für große Probleme zu schaffen. Diese Perspektive hilft ihr heute, Brücken zu bauen und auch skeptischen oder weniger technikaffinen Menschen die Relevanz von KI zu vermitteln. Ein diverses Team, das nicht nur aus Ingenieuren besteht, stellt sicher, dass die entwickelten Lösungen am Ende auch wirklich einen menschlichen Bedarf decken.

Europas Stärke liegt in der praktischen KI-Anwendung

Die Debatte über die technologische Souveränität Europas im Vergleich zu den USA und China wird oft von der Tatsache dominiert, dass die größten Sprachmodelle nicht aus Europa kommen. Janette sieht das pragmatisch. Anstatt über das zu klagen, was fehlt, fordert sie eine unternehmerische Denkweise: Probleme erkennen und lösen. Ihrer Meinung nach liegt die große Chance für Europa nicht im Wettlauf um die größten Basismodelle, sondern in der Anwendung von KI zur Lösung spezifischer industrieller Herausforderungen. Hierfür sind oft kleinere, spezialisierte Modelle, die auf Plattformen wie Hugging Face verfügbar sind, viel besser geeignet.

Ein spannendes Beispiel ist ein Schweizer Projekt zur Entwicklung eines eigenen Sprachmodells, das Schweizerdeutsch versteht - eine Fähigkeit, die große Modelle wie ChatGPT nicht beherrschen. Dies zeigt, wie wichtig kulturelle und sprachliche Nuancen sind und wo Nischen für lokale Innovationen bestehen. Laut Janette geht es darum, die eigene Verantwortung wahrzunehmen und zu handeln, anstatt die Verantwortung an die Politik oder große Tech-Konzerne abzugeben. Diese Macher-Mentalität ist für sie eine Lebensart, die nicht auf Gründer beschränkt ist, sondern von jedem gelebt werden kann.

Der Umgang mit Ängsten und Vorurteilen gegenüber KI

Viele Menschen empfinden die rasante Entwicklung der KI als überwältigend und beängstigend. Christoph spricht die Petitionen gegen Superintelligenz an, doch Janette relativiert: Die Ängste der meisten Menschen sind viel konkreter und beziehen sich oft auf den Verlust des Arbeitsplatzes durch viel einfachere Algorithmen. Ihrer Erfahrung nach ist der beste Weg, diesen Sorgen zu begegnen, die Technologie greifbar zu machen. Statt über abstrakte Konzepte wie AGI zu sprechen, erzählt sie von Vara, einem Start-up aus dem Merantix-Ökosystem, das KI zur Früherkennung von Brustkrebs einsetzt. Solche Geschichten schaffen eine positive Verbindung und zeigen, wie Technologie Menschen direkt helfen kann.

Ein entscheidender Punkt ist der Kontrollverlust, der vielen Angst macht. Janette betont die Wichtigkeit eines breiten gesellschaftlichen Diskurses über die Chancen und Gefahren von KI, an dem nicht nur Tech-Manager, sondern Vertreter verschiedenster Gruppen beteiligt sind. Gleichzeitig ermutigt sie dazu, sich selbst mit den Werkzeugen auseinanderzusetzen, um ein besseres Verständnis und Gefühl für deren Grenzen und Möglichkeiten zu entwickeln.

Bias in Modellen ist eine menschliche Herausforderung

Die Diskussion über Vorurteile (Bias) in KI-Modellen führt zum Kern des Problems: Die Modelle lernen aus Daten, die von Menschen geschaffen wurden und somit deren gesellschaftliche Vorurteile widerspiegeln. Ein Sprachmodell, das mit dem gesamten Internet trainiert wird, reproduziert die dort vorhandenen Ungleichgewichte, sei es in Bezug auf Geschlecht, Herkunft oder Kultur. Janette erklärt, dass Bias nicht nur aus den Trainingsdaten resultiert, sondern auch durch die Architektur der Modelle und die unbewussten Vorannahmen der Menschen, die sie entwickeln, beeinflusst wird. Deshalb ist es so wichtig, diverse Teams zu haben, die diese blinden Flecken erkennen und adressieren können. Das Beispiel des Schweizer Sprachmodells unterstreicht, dass eine Einheitslösung für die ganze Welt oft nicht funktioniert und lokale Anpassungen notwendig sind, um sprachliche und kulturelle Vielfalt abzubilden.

Praktische Schritte für den KI-Einsatz

Wie können Unternehmen und Einzelpersonen nun konkret vorgehen, um KI erfolgreich zu nutzen? Aus dem Gespräch mit Janette lassen sich klare Handlungsempfehlungen ableiten:

1. Räume deine Daten auf: Janette macht deutlich, dass die größte Hürde für den effektiven KI-Einsatz in vielen Unternehmen die mangelnde Datenqualität ist. Bevor du über komplexe KI-Agenten nachdenkst, musst du sicherstellen, dass deine Daten digital, strukturiert und zugänglich sind. Das ist die oft unliebsame, aber notwendige Hausaufgabe.
2. Brich Silos auf: Echte Transformation erfordert Zusammenarbeit über Abteilungsgrenzen hinweg. KI ist kein reines IT-Thema. Bringe Fachexperten aus den verschiedenen Bereichen mit den Technikern zusammen. Der AI Campus ist ein Makrokosmos dessen, was auch innerhalb eines Unternehmens passieren muss: ein reger Austausch auf Arbeitsebene.
3. Fokussiere dich auf das Problem, nicht das Werkzeug: Starte immer bei einem konkreten, ungelösten Problem. Welcher Prozess ist ineffizient? Wo verlieren Mitarbeiter wertvolle Zeit? Frage erst dann, wie KI helfen kann, anstatt zu versuchen, eine gehypte Technologie auf ein beliebiges Problem anzuwenden.
4. Bleib neugierig und nutze KI zum Lernen: Janette nutzt Sprachmodelle, um sich komplexe technische Papers für ihre Rolle als CFO verständlich zusammenfassen zu lassen. Nutze diese Werkzeuge, um dein eigenes Wissen zu erweitern und deine Arbeit besser zu machen. Sei neugierig und habe keine Scheu, auch im Team nachzufragen.
5. Entwickle ein positives Verhältnis zur Arbeit: Janette wünscht sich, dass mehr Menschen Arbeit als eine Form der Selbstverwirklichung sehen. Anstatt Aufgaben als ein Muss zu betrachten, suche nach dem Dürfen und Können. Diese proaktive und positive Haltung ist die Grundlage, um die Chancen der technologischen Transformation zu ergreifen.