Handelsblatt - 03.03.2020

Christoph Kapalschinski Berlin, Hamburg

M

illie treibt an: Noch zehn Sekun-

den Hampelmann-Sprünge for-

dert die animierte Comicfigur ein.

Dem Kameraauge des iPhone ent-

geht nicht, dass der erschöpfte

Hobbysportler nicht mehr ganz aufrecht in die Hö-

he springt: Gnadenlos geht die Punktezahl zurück.

Die noch namenlose Sport-App mit der virtuel-

len Trainerin „Millie“ ist Ergebnis von über vier

Jahren Entwicklungsarbeit. Der Deutsche Roland

Memisevic hat in Berlin und Toronto ein Start-up

aufgebaut, das mit Künstlicher Intelligenz (KI) Be-

wegungsmuster von Menschen erkennt. Hundert-

tausende von Videoschnipseln hat sein Unterneh-

men Twenty Billion Neurons dafür von Crowdwor-

kern aufzeichnen lassen, hat Leute springen,

winken, gehen lassen. „Wir brauchten tiefen Glau-

ben und langen Atem, um das durchzuexerzieren“,

sagt er dem Handelsblatt. Er geht persönlich ins Ri-

siko: Für sein Start-up hat Memisevic eine Profes-

sur in dem Bereich aufgegeben. Nach einigen klei-

neren Lizenzdeals folgt ab Mai die Bewährungspro-

be: Wird die App, die die Bewegungen von

Fitness-Sportlern besser analysieren soll als alle bis-

herigen, ein Erfolg?

Twenty Billion Neurons ist eine Ausnahme in der

deutschen KI-Szene: Es ist das einzige Start-up, das

es in die Liste der 100 meistversprechenden KI-

Start-ups der renommierten Analyseplattform

„CBInsights“ geschafft hat – und auch das vielleicht

nur deshalb, weil Memisevic in Kanada Talente aus

den dortigen Hochschulen anwerben konnte, an

denen er lange aktiv war.

Eine aktuelle Studie, die dem Handelsblatt vorab

vorliegt, zeigt das Problem: Obwohl KI nach Mei-

nung der meisten Tech-Experten zu einer Schlüs-

seltechnologie für das 21. Jahrhundert wird, geht

die Zahl der Neugründungen in Deutschland zu-

rück. Anfang 2020 gab es gerade einmal 33 mehr

aktive KI-Start-ups als ein Jahr zuvor. Insgesamt

zählte das Münchener Gründer-Zentrum Unterneh-

merTUM nur 247 Start-ups, die sich in Deutschland

mit echten KI-Anwendungen befassen. Diese

Schwäche wird zum Problem im digitalen Wandel.

Potenziell kann KI sehr viele Branchen verän-

dern. Die Technologie beruht auf Forschung zu neu-

ronalen Netzen, die erst durch stärkere Rechenleis-

tung um 2012 zum Durchbruch kam. Grundlage

sind große Datenmengen, aus denen die Technik

Muster herausdestilliert. Anwendungsfelder sind et-

wa die inhaltliche Erkennung von Bildern, also die

Antwort auf die Frage, was konkret auf einem Bild

zu sehen ist. Ähnlich kann KI Muster in Texten inter-

pretieren. Die Hoffnung ist, dass große Datenmen-

gen, die ungeordnet etwa in E-Mails und Verträgen

vorliegen, erstmals maschinenlesbar werden.

Euler Hermes sucht Partner

Experte Philipp Hartmann von UnternehmerTUM

sieht zu wenig Mut in der deutschen KI-Szene: „Wir

sollten uns Sorgen machen, dass große Plattfor-

men etwa aus den USA auch dieses Feld dominie-

ren und eine weitere grundlegende Technik an uns

vorbeigeht.“ Zwar ist 2019 das Investment je Start-

up von 15,6 auf 19,4 Millionen Euro gestiegen –

doch für Hartmann ist das zu wenig: „Im interna-

tionalen Maßstab ist die Gesamtsumme von knapp

2,2 Milliarden Euro, die in deutsche KI-Start-ups ge-

flossen ist, ernüchternd.“ Das zeige der Vergleich:

So viel Geld wie alle deutschen KI-Start-ups zusam-

men habe allein das chinesische KI-Unternehmen

SenseTime eingesammelt. Die Universitätsausgrün-

dung bietet Gesichtserkennung an – auch für den

staatlichen Überwachungsapparat.

Solche Nutzungen schließen sich im freiheitli-

chen Europa weitgehend aus, doch es gibt andere

Bereiche, in denen Deutschland sein spezifisches

Potenzial verpasst. Experte Hartmann sieht etwa in

der gewachsenen industriellen Basis ein gutes Fun-

dament, das bisher zu wenig belastet wird: „Viele

deutsche Gründungen wachsen solide in einem

B2B-Umfeld, aber eben langsam“, sagt Hartmann.

„Die Frage ist, ob dann nicht irgendwann die Gro-

ßen aus Übersee auch hier die Märkte fressen – wie

wir das in anderen Bereichen bereits gesehen ha-

ben“, warnt er.

Vor allem der Zugang zu Daten ist ein Problem.

Wenige der Start-ups nehmen sich wie Twenty Bil-

lion Neurons mit seiner Bewegtbildsammlung die

Zeit, einen eigenen Datensatz aufzubauen. Die Val-

ley-Riesen wie Google und Apple verfügen dagegen

von vornherein über riesige Datenschätze, in China

profitieren Gründer wie SenseTime vom laschen

Datenschutz. Deutsche B2B-Gründer haben es hin-

gegen schwer: „Die deutschen Unternehmen ma-

chen oft Testprojekte mit KI-Start-ups über ihre In-

novationsabteilungen, lassen sie aber nicht an die

Kerndaten. Hier fehlt es an Bereitschaft“, sagt Hart-

mann. „Zu viel bleibt im Bereich Innovation oder

Marketing – Bereiche, in denen der Einsatz ver-

meintlich nicht wehtut.“

Tom Alby möchte ein Gegenbeispiel sein: Er will

KI im Kernbereich seines Geschäftsmodells einset-

zen – doch ihm fehlen bislang die passenden Start-

ups als Partner. Der studierte Computerlinguist lei-

tet die digitale Transformation beim Kreditversi-

cherer Euler Hermes. Die Allianz-Tochter ist vor

einem Monat aus ihrem angestammten Sitz, einem

weißen Hochhaus in Hamburg-Bahrenfeld, in ei-

nen Neubau nebenan gezogen. Der Backsteinbau

ist sichtlich kleiner – auch weil viele Kilometer Ak-

Zu wenig

Künstliche Intelligenz

Eine neue Studie zeigt: Die Zahl der Gründungen bei der Schlüsseltechnologie

sinkt. Dabei gibt es Erfolgsfälle, die zeigen, was möglich wäre.

Moment/Getty Images

Wir sollten

uns Sorgen

machen, dass

große

Plattformen

auch dieses

Feld

dominieren

und eine

weitere

grundlegende

Technik

an uns

vorbeigeht.

Philipp Hartmann

UnternehmerTUM

Unternehmen

& Märkte

DIENSTAG, 3. MÄRZ 2020, NR. 44

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ten nun nicht mehr bei Euler Hermes lagern. In

den Monaten vor dem Umzug veranstaltete das Un-

ternehmen regelrechte Wettbewerbe, welcher Mit-

arbeiter die meisten Dokumente scannt. Das spart

nicht nur Platz. Alby kann jetzt auch auf einen rie-

sigen digitalisierten Datenpool zugreifen. Das Pro-

blem: Die Schriftstücke sind bislang für Maschi-

nen unverständlich. „Bald gehen auch bei uns die

Babyboomer in Rente – und mit ihnen in Jahrzehn-

ten aufgebautes Fachwissen. Wir müssen uns jetzt

überlegen, wie wir diese Expertise konservie-

ren und gleichzeitig sicherstellen, dass sie sich

weiterentwickelt“, sagt Alby.

Doch kein Gründer steht mit einer Lösung

bereit. „Ich bekomme fast jeden Tag Anrufe

von Dienstleistern, die sagen, dass sie

etwas mit KI machen – aber bei genau-

em Blick dahinter ist es dann doch nur

lineare Regression.“ Also will er selbst zu-

sammen mit einer der Hamburger

Hochschulen eine echte KI über ei-

nen längeren Zeitraum so trainieren,

dass sie Texte aus dem Bereich des

Kreditversicherers verstehen kann. Eine

Partnerhochschule will der Euler-Her-

mes-Manager über eine neue Einrich-

tung finden, die auch Gründern offen-

steht.

Der lokalen Politik dämmert bundes-

weit: Die Stärke der KI-Szene wird zum

Standortfaktor im Wettbewerb zwischen

den deutschen Regionen. Mitte Februar

steht daher Hamburgs Wirtschaftssenator

Michael Westhagemann vor einer Glasfront mit

spektakulärem Blick auf den Hafen. In einem

schiffsförmigen Bürobau entsteht das „Artificial In-

telligence Center Hamburg“, kurz Aric. Es ist ein

konkreter Ort für die Vernetzung von Wissenschaft,

Start-ups und Traditionsunternehmen. „Ein Punkt,

den ich schon lange in dieser Stadt vermisst habe,

ist: Was machen wir eigentlich im Bereich Künst-

liche Intelligenz?“, sagt der parteilose Senator.

„Es gibt einen Zusammenhang zwischen wissen-

schaftlicher Entwicklung und wirtschaftlicher Um-

setzung“, pflichtet ihm der Chef der Hamburger

Förderbank IFB, Ralf Sommer, bei. „Daher ist es

wichtig, dass wir ein Ökosystem auch in diesem Be-

reich entwickeln.“ Als ersten Schritt erhält der Aric-

Verein einen riesigen symbolischen Scheck aus den

Händen des Senators und des Förderbankers – und

400 000 Euro Förderung.

KI als regionaler Standortfaktor

Laut der UnternehmerTUM-Studie sind in Ham-

burg im vergangenen Jahr immerhin sechs neue KI-

Start-ups entstanden, die Gesamtzahl verdoppelt

sich damit fast auf 14. Doch die Hansestadt liegt da-

mit immer noch deutlich hinter München und be-

sonders hinter Berlin zurück.

In der Hauptstadt ist Adrian Locher einer der

Unternehmer, auf denen der Vorsprung beruht.

Der Schweizer Seriengründer bringt zusammen

mit dem KI-Experten Rasmus Rothe aus einem

Souterrain an der Friedrichstraße die Szene voran.

Dort hat er einen Inkubator speziell für KI aufge-

baut. Er gibt Gründern die Möglichkeit, eigene Ge-

schäftsmodelle aufzubauen – auch mithilfe eines 25

Millionen Euro schweren Fonds. „Wir haben in

Europa gar keine Wahl: Wir müssen in die Technik

investieren“, sagt er. „Allerdings gibt es hier im Ver-

gleich zu Amerika und Asien viel zu wenig Leute,

die wirklich groß denken.“ Bei Merantix steckt er

daher die Ziele hoch: Eine der ersten Ausgründun-

gen, die mit KI Mammografiebilder nach Brust-

krebstumoren untersucht, soll ein Marktführer für

die Analyse medizinischer Bilddaten werden. „Wir

wollen konkrete Beispiele schaffen“, sagt Locher.

Eine echte Zusammenarbeit mit etablierten Unter-

nehmen funktioniert nur, wenn die KI-Start-ups ein

Geschäftsmodell mitdenken, ist Lochers These:

„Den Kunden ist letztlich egal, ob KI drin ist oder

nicht. Sie wollen, dass ein Problem gelöst wird.“

Optimistisch stimmt den Unternehmer, dass er in

der Szene immer mehr konkrete Geschäftsmodelle

sieht. „Noch vor einem Jahr haben viele Gründer

etwas mit KI gemacht und dann ein Problem dafür

gesucht, das sie lösen können. Heute denken sie

mehr von Geschäftsmodellen aus“, sagt sein Part-

ner Rothe.

So wie Celonis: In wenigen Jahren ist aus einem

Münchener Studentenprojekt ein Konzern für Un-

ternehmenssoftware geworden. Ende 2019 sam-

melte das Unternehmen 290 Millionen Dollar bei

Investoren ein, die es so mit stolzen 2,5 Milliarden

Dollar bewerteten. Das Erfolgsgeheimnis: Celonis

greift auf vorhandene Daten aus SAP zurück. Auch

DeepL gilt als ein deutscher KI-Star. Die Kölner nut-

zen neuronale Netze, um Übersetzungen zu ver-

bessern – anhand von bereits übersetzten Texten.

Solche Beispiele für solide Geschäftsmodelle ma-

chen Hoffnung: Experte Hartmann hat beobachtet,

dass im Vergleich zu anderen Tech-Start-ups nur

relativ wenige KI-Gründer aufgeben. Selbst von den

2018 aufgeführten Start-ups sind noch drei Viertel

aktiv. „Das ist ein Zeichen dafür, dass der Sektor

reifer wird“, sagt der Experte. Noch hat Deutsch-

land sein KI-Potenzial nicht verspielt.

> Leitartikel Seite 28

Claudia Nemat

„Es mangelt

an Spielraum

und Willen“

Die Technologie-Vorständin der

Deutschen Telekom sagt, Europa

könnte bei KI ein Gegengewicht

zu China und USA aufbauen.

Claudia Nemat:

Seit 2017 Techno-

logievorständin

der Telekom.

Lemrich für Handelsblatt

Berlin 95

München 61

Hamburg 14

Karlsruhe 9

Frankfurt 6

Düsseldorf 5

Potsdam 4

Leipzig 4

Köln 4

Bielefeld 3

Würzburg 2

Tübingen 2

Stuttgart 2

Münster 2

Kassel 2

Freiburg 2

Dresden 2

Darmstadt 2

Chemnitz 2

Bremen 2

Aachen 2

Seeshaupt

Städte mit

einem Start-up:

Saarbrücken

Pfaffenhofen

Passau

Oberursel

Nürnberg

Kleinmachnow

Ludwigsburg

Lippstadt

Kaiserslautern

Ingolstadt

Hofheim

Hannover

Gilching

Essen

Zukunftsmarkt

Künstliche Intelligenz

Zahl der Start-ups in Deutschland

Zahl der aktiven Start-ups

Eingesammeltes Geld

2018

132

2019

214

2020

804 1 236 2 159

Mio. €

247

Start-ups nach Branchen 2020

HANDELSBLATT Stand: Januar 2020 • Quelle: UnternehmerTUM

Logistik, Verkehr

Pharma

Firmensoftware

Mode

Landwirtschaft

Finanzen

Auton. Fahren

Handel

Beratung

Gesundheit

Anderes

Verarbeit. Industrie

Transport, Verkehr 21

20

16

16

12

10

10

9 9 4 4 3 3

Derzeit sieht Telekom-Vorständin Clau-

dia Nemat Deutschland beim Thema

Künstliche Intelligenz (KI) noch nicht

optimal aufgestellt.

Frau Nemat, fällt Deutschland beim

Thema KI weiter zurück?

Vorneweg, Deutschland hat erkannt,

dass KI das Zukunftsthema schlechthin

ist. Der Umgang mit Daten und Algo-

rithmen wird nicht nur über unsere

Wettbewerbsfähigkeit entscheiden, son-

dern auch über den Erfolg politischer

Systeme am Ende des 21. Jahrhunderts.

Allerdings sind wir in Deutschland kei-

ne Weltmeister darin, Daten in Massen

• Stichwort Big Data – nutzbar zu ma-
  chen, zu interpretieren, sinnvolle Algo-
  rithmen im großen Stil zu entwickeln,
  Machine Learning und KI über alle Sek-
  toren hinweg voranzutreiben.

Wie lässt sich erreichen, dass mehr KI-

Start-ups gegründet werden?

Generell mangelt es uns in Deutschland

nicht an Ideen und an exzellenter For-

schung. Es mangelt aber häufig an

Spielraum und Willen, sie auszuprobie-

ren und in der Praxis einzuführen. Und

dann – wenn erfolgreich – zu skalieren.

Für Letzteres fehlt auch Wachstumska-

pital, vor allem Later Stage Finanzie-

rung. Und größere Unternehmen soll-

ten partnerschaftlich unter die Arme

greifen. Nur zwei Beispiele von uns:

Unser Start-up-Inkubator hub:raum un-

terstützt Gründer in der Frühphase

nicht nur mit Mentoring und finanziel-

len Mitteln, sondern zum Beispiel auch

mit frühem Zugang zum 5G-Netz. Und

unser Start-up-Programm TechBoost

gibt Start-ups mit cloudbasiertem Ge-

schäftsmodell ein Guthaben für IT-Res-

sourcen.

Warum wäre das wichtig?

Viele Strategien sehen die Verfügbar-

keit von Daten und die Ausbildung von

Fachkräften für KI-Forschung und

-kommerzialisierung als Vorausset-

zung für langfristigen wirtschaftli-

chen Erfolg. Ich bin überzeugt,

dass wir mit einer zielgerichte-

ten Industrie- und Forschungs-

politik Entwicklung und Ein-

satz von KI beschleunigen und

Fehlentwicklungen vermeiden

können. Die Chance, ein

europäisches Gegenge-

wicht zu China und den

USA aufzubauen, ist noch

da. Wir sollten sie enga-

giert nutzen.

Die Fragen stellte

Stephan Scheuer.

Unternehmen & Märkte

DIENSTAG, 3. MÄRZ 2020, NR. 44

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