#94 Der Weg zur Datensouveränität - mit Fritz Fahringer

**Manuela Machner:** Herzlich willkommen zur neuen Folge Mind/Machine, wo es immer um KI und Menschsein geht. Und heute freut es uns besonders, dass wir einen Gast aus Tirol haben, also heute sind wir quer durch Österreich. Der Eliot Mannoia aus Wien, von BrandKarma und ich Manuela Machner aus der Steiermark und der Fritz Fahringer aus Tirol Er ist Projektleiter vom Data Hub Tirol und von der Standortagentur Tirol und wir sind uns ja schon begegnet bei der einen oder anderen Veranstaltung, also wir beide eigentlich. Also gleich einmal vorweg . Ist eigentlich ein Data Hub? Ich glaube, vielen ist gar nicht bewusst, was das überhaupt ist. Du magst vielleicht kurz davon erzählen.

**Fritz:** Also Data Hub, also vielleicht ganz kurz, mich, dass ich da sein darf, also danke für die Einladung, ist eine tolle Sache, was ihr macht, weil das sind Themen, wo man wirklich drüber reden muss und man den Kontakt suchen muss zu auch jenen, die nicht tagtäglich damit zu tun haben. Und ich kann euch versprechen, es ist auch für jene nicht immer ganz einfach, die tagtäglich damit zu tun haben.

Das einmal vorweg. Okay, was ist ein data Hub? Also ein data hub

ist Ja. nichts anderes wie ein Datenpool, wo ich verschiedene Daten zusammenführe generell Das bezeichnet ein Data Hub, meistens auch physisch gespeichert. Das Besondere an Data Hub Tirol eigentlich ist, dass wir... In dem Sinn nur jene Daten zusammenführen, die die Daten beschreiben.

Also wir führen nur Metadaten zusammen. Das führt dazu, dass wir keine Daten speichern müssen. Die Daten werden dort gespeichert wo sie der Dateneigentümer gespeichert hat. Der hat meistens irgendeinen Diensteanbieter oder bei sich in der Firma die Daten gespeichert. dadurch ist das ganze Modell dezentral aufgebaut und nicht zentralisiert.

Und das ist eigentlich der große Unterschied Von Data Spaces, das ist die Technologie hinter dem Data Hub Tirol also ein Datenraum, wo es nur darum geht, dass ich verschiedene Eigentümer von Daten mit verschiedenen Nutzern von Daten intelligent verknüpfe über eine standardisierte Schnittstelle. Und ich aber vorher schon weiß, es gibt diesen Datensatz, Der hat diese Konditionen und wir sind im gleichen Ökosystem sozusagen technisch gesehen und deshalb funktioniert dann der Austausch Es ist nicht so wie bei einer Dropbox, wo jeder seine Daten reingibt und dann wird es in Amerika gespeichert oder sonst irgendwo und dann kommt es wieder raus, das ist so, dass derjenige der die Daten, der hat sie schon irgendwo gespeichert, macht dann einen Link. die Information über den Datensatz zur Verfügung, der andere sagt, das ist ein super Angebot oder genau das habe ich gesucht, dann treffen sich diese zwei Und dann passiert erst der Datenaustausch Und das ist eigentlich eine Verbindung von verschiedenen Technologien, die wir alle irgendwie durchgemacht haben, zwischen, ich weiß nicht, ob mich noch erinnern kann, Napster und LimeWire, das waren die typischen 4-Kopier-Netzwerke

früher in meiner Jugend, File-Sharing und so weiter.

Das ist die Technologie. Und das andere ist die Cloud-Technologie Und man verbindet das Beste aus zwei Welten Und das macht data Spaces aus. Das ist eigentlich das Tolle daran.

**Eliot Mannoia:** Darf ich das vielleicht nur kurz für unsere Zuhörerinnen nochmal kurz wiederholen wenn ich das auch selber für mich richtig verstanden habe. Mit Metadaten. Kann man sich das dann so vorstellen wie... Der Besitzer von den Fotos besitzt die Fotos, aber die Beschreibungen von den Fotos die Metadaten, wie wo wurde das Foto aufgenommen, welches Datum wurde das Foto aufgenommen, das sind diese Metadaten, also die Beschreibungen von den Daten, so gesagt, die ihr bekommt, aber die Fotos in diesem Beispiel bleiben bei den Besitzerinnen.

Kann man das dann so...

**Fritz:** derjenige der schaut sich die Fotobeschreibungen an, die schaut sich die Tags an die Belichtungszeit und die Auflösung und dann hat er sozusagen ein Foto gefunden, sagt das finde ich toll Dann macht die Software sozusagen den Konnex zwischen diesen zwei und dann erst kommt es zum Datenaustausch.

Aber nicht schon davor und wenn es zum Konnex kommt, logischerweise kriegt der andere was mit, dass sich wer anderer für seinen Datensatz interessiert. Das wird vermerkt, da hat jemand meinen Datensatz verwendet. Das ist alles viel transparenter, als wenn ich das Ding einfach nur in eine Richtung wo abspeichere und irgendwer nimmt es dann.

Also

**Eliot Mannoia:** Mhm.

**Fritz:** Und man kann sich das auch vorstellen, ich sage immer, es ist wie im Supermarkt wenn ich vorm Kühlregal stehe und da sind 20 Milchpackungen drinnen, was mache ich normalerweise als Konsument? Ich schaue mal, was gibt es Neues Aha, da gibt es die Billigmilch es gibt die Primiamilch die Heumilch die Mehrfettmilch die Leichtmilch und keine Ahnung was. Jetzt könnt ihr überall die Milchpackung umdrehen und könnt schauen, was ist denn da drinnen. Das sind die Metadaten. Aha, der hat so viel Fett Aha, das kommt aus Salzburg. Ich möchte aber Tiroler Milch zurück. Nehmt ihr Tiroler Milch? Ja das passt jetzt. Heumilch mag ich auch. Ich habe die Milch aber noch nicht... Ich muss auf das vertrauen, was auf die Metadaten prinzipiell oben steht. Ich kann jetzt die Milch nicht kosten oder sehen oder sonst irgendwas. Die ist ja im Backerl drinnen. Ich gehe damit zum Checkout, In

dem Fall zur Kasse. ist diese Verbindung. Und daheim kann ich die Milch aufmachen und kann den Datensatz Milch sozusagen genießen.

Ich würde es wirklich so sehen, weil genau so ist es eigentlich. Und zentralisiert ist es im Kühlregal im Spar. Das sind die Metadaten. Ja.

**Eliot Mannoia:** Spannend. In

dieser Analogie ist dann so gesagt, der Regal ist dann dieser data hub oder data space.

**Fritz:** Regal ist in dem Fall der Dataspace über diese Informationen sozusagen. In dem Fall, ja, die Milch ist schon drinnen, das ist schon klar, aber beim Dataspace ist ja die Milch drinnen, so dass es nur verknüpft. Aber es ist rein Um

die Logik ich sehe jetzt erst was ich kann noch nicht darauf zugreifen und erst wenn ich mich zum Checkout begebe und die Vereinbarung bestätigt ist sozusagen, dann kann ich den Datensatz auch tatsächlich beziehen.

So funktioniert der Data-Spray.

**Manuela Machner:** Macht

**Eliot Mannoia:** Super. ja.

**Manuela Machner:** Also ich kann mir vorstellen oder ich erinnere Ich erlebe ja viele Diskussionen rund um das Thema Daten und ich sage es ganz ehrlich sehr oft ist ja manchmal auch irreal, muss ich auch sagen, weil ich finde es ganz spannend, wenn Leute Daten sagen sie geben es nicht her wenn ich im Internet auf die Website gehen kann und mir die Daten holen kann. Haben wir ja auch. Wenn es gerade um Daten geht, wo man sagt, keine Ahnung, Energiedaten weil das ist vielleicht auch ein Faktor welche Art von Daten reden wir da jetzt überhaupt und macht es das leichter dass die Menschen das Gefühl haben, naja, ich gebe ja nichts her. Also so das Fotobeispiel gefällt mir von Eliot ganz gut ich riskiere nicht, dass mein Foto auf einer politischen Titelseite landet, weil ich es nicht weiß, weil ich keine Kontrolle über das Foto habe, sondern ich weiß ja genau, wenn jemand mein Foto will, wer ist das, was will er damit machen und was tue ich damit? Leicht ist es mit Daten wahrscheinlich nichts, aber macht es leichter vom Verständnis her, die Leute die Daten hergeben Könnten.

**Fritz:** Wichtigste zu wissen ist, dass wir tagtäglich eine unglaubliche Menge an Daten erzeugen, sei es als Einzelperson oder als Firma. Das ist der erste Punkt. Also jemand, der sagt, ich habe keine Daten, sage ich, nein. Du bist ein wandelnder Datensatz, sozusagen. Jeder erzeugt Daten, wie auch in der Firma. Zweitens ich muss mir dessen bewusst sein und ich muss Sozusagen wissen, dass das einen Wert hat. Also wenn was gratis ist bei dem ganzen Datenthema dann zahle ich mit den Daten. Also wenn ich einen gratis Speicher kriege bei irgendwo, ich zahle mit meinen Daten, weil ich lege die Daten da rein. Wenn ich einen gratis Google-Mail-Account kriege, dann zahle ich mit meinen E-Mail-Daten. ist prinzipiell die Logik dahinter, aber ich glaube, Was die meisten Leute jetzt schon gemerkt haben, ist, dass das Souveränitätsthema ganz wichtig ist. Und Souveränität heißt in dem Fall, souverän über meine eigenen Daten. Besonders bei Firmen wird es dann spannend, weil das ja das Grundkapital von weiteren Anwendungen ist.

Wenn ich schlechte Datensätze habe und ich will aber dann beispielsweise die... Sie irgendwelche Analysen fahren oder Dashboards erstellen, habe ich das Thema, dass ich dann das Falsche sehe oder zu wenig sehe. ich glaube, dass viele Firmen einfach nicht bewusst sind, dass sie mit ihren Daten viel mehr anfangen könnten und dass es auch übergreifend über die derzeitigen Wertschöpfungsketten, wo sie sich befinden, sozusagen auch andere Sachen machen können damit.

**Eliot Mannoia:** Super. Siehst du da in deiner Tätigkeit die Hauptherausforderung also diese Aufklärung oder wo siehst du in den letzten Monaten oder in diesem Jahr, wo sind da für dich die größten Challenges gerade vorhanden

**Fritz:** Die größten Challenges sind eigentlich so, dass wir die Dass man das Thema von unterschiedlichen Richtungen angehen muss. Auf der einen Seite haben wir, was gibt es für Datensätze, was wird bereits damit gemacht, was haben die für Rechte drauf. Klassischerweise wenn ich jetzt in Tirol bleibe, wir haben viele Tourismusdaten, da gibt es Wanderwege Veranstaltungen, Skirouten, also es gibt ganz viele verschiedene Sachen. Oder auch spannend zum Beispiel E-Ladestationen wo ich mein Auto aufladen kann. Und da wird es dann spannend. ich innerhalb einer Branche mit meinen unmittelbaren Peers sozusagen was mit den Daten anfangen kann, das ist vielleicht nur klar oder vielleicht sogar gesetzlich notwendig. Spannend wird es dann, wenn ich mit Branchen zusammenarbeite die Mit der ich per se eigentlich nicht zusammenarbeiten würde, weil ich keinen use Case habe.

Aber der use case

entsteht indem ich das Dach sozusagen bilde und sage, naja, wenn ich Mobilität und Tourismus verbinde, sprich wenn ich weiß, wo Bewegungsströme sind, wie die Gäste anreisen, dann kann ich daraus ableiten, wie die Parkplatzsituation wird, als Forecast sogar. Ich kann eventuell Busfahrpläne machen, Nicht starr machen, sondern angepasst dass ich das selber anpasse, der Busfahrplan.

Ich kann einfach viel mehr Angebote an Touristen und Gäste liefern die ich vorher nicht gehabt habe. Und das sind schon spannende Themen oder einer der spannenden Cases, was wir eigentlich gehabt haben, das ist die Unfallprävention, wo es darum geht, dass man Skiunfälle quasi verhindern will oder minimieren will.

Wie mache ich das? Ich muss zuerst einmal wissen, warum passieren Skiunfälle, wo passieren sie, wem passieren sie, was für Tageszeit, was für eine Piste, was für Schnee ist da drauf, was für Sportgeräte hat er verwendet. Das ist einmal als Sammlung. Dann kann ich langsam in Richtung Mustererkennung gehen. Da kann man dann beispielsweise KI-Methodik verwenden, um gewisse Muster zu erkennen. Und dann kann ich eigentlich Gegenmaßnahmen einleiten. Ich sage, naja, wenn es jedes Mal, wenn ein Gast eine Woche bleibt, am Mittwochnachmittag und das Wetter ist vielleicht schirch auch noch, sprich die Piste ist eisig oder so, und da haben wir 80% unserer Unfälle, vielleicht nur auf diese 2-Strecken, und das sind eigentlich blaue Strecken, Und es passiert immer nur die Gäste und nicht die Einheimischen, dann habe ich einen Angelpunkt, wo ich hingehen kann.

Und das hat sich das Bezirkskrankenhaus damals in St. Johann zu herzen genommen und die haben das dann wirklich analysiert und angefangen weil sie gesagt haben, sie wollen immer so viel Operationsplanung verändern oder anpassen oder vorhalten, die Zeit, weil diese Unfälle reinkommen. Aus ihrer Sicht ist das... Sie verdienen zwar gut damit, aber es ist nicht die eigentliche Arbeit, was sie machen wollen. Und wenn man sich jetzt vorstellt, dass diese Unfälle quasi nicht mehr passieren, indem man den Gast darauf hinweist, dass ich sage, du, über das Hotel-App, wir haben ein super Wellness-Center, schau dir den mal an, jeder geübte Skifahrer braucht einmal eine Pause oder es gibt noch andere wintersport-Angebote es gibt eine Schlittenfahrt und so weiter und so fort, dann verringern sich die Unfälle, die Gäste bleiben länger gesund, sind glücklicher, als sie es jetzt haben, gehen länger Skifahren, der Region bringt es mehr, volkswirtschaftlich muss ich keine... Es liegt keiner im Spital, ich muss keinen mit dem Hubschrauber holen CO2-Einsparung. Und das sind wirklich die spannenden Use Cases, was ich mit Daten machen kann.

**Eliot Mannoia:** Ja super. meine, ihr seid ja wirklich, muss man auch dazu sagen, Vorreiter. Also ihr seid ja wirklich, was ihr macht. Viele schauen zu euch und wollen von euch lernen.

Wie fühlt

man sich da, wenn man neue Wege geht? Weil das hast du jetzt wirklich super schön erklärt. Ich glaube, alle unsere Zuhörerinnen können jetzt wirklich nachvollziehen, wow.

Da hat wirklich mehrere Benefits,

also nicht nur dass weniger Unfälle passieren, aber auch das Krankenhaus, die Planung, die Wirtschaft, also auch einfach die Urlaubserfahrung. Also man sieht hier die mehrfachen Benefits echt superes Beispiel und ich glaube wichtig auch, weil wenn wir Daten hören, haben wir vielleicht oft diese Konnotation von Anderen Ländern, die unsere Daten nehmen, ob das jetzt Google oder Facebook ist und ich glaube, das ist sehr wichtig, wie du auch am Anfang gesagt hast, dass wir das besprechen, dass auch die Österreicherinnen auch sehen, aha, auch Österreich Kann Daten nutzen, aber auch wirklich positiv und dass wir das auch positiv behaften.

Also super. Wie gehst du mit dieser Führungsposition auch in deiner Tätigkeit, aber auch in diesem Feld? Was sind das so für Challenges.

**Fritz:** für die Blumen, aber ich kann es entkräften, das ist eine Riesenverantwortung was wir in der Hinsicht haben, weil wenn wir da vorangehen bei diversen Ideen-Use-Cases, Leute anborden, es geht ja nicht prinzipiell darum dass man nur mehr Knödel macht und mehr Stunden einspart, es geht eigentlich insgesamt darum, dass der Mehrwert da ist.

Es geht um einen Wert an sich, um einen Datenwert an sich. Das kann sich... Monetär ausdrücken muss aber nicht sein. Und wir haben dann nach einer Methodik von Anfang an gearbeitet, jetzt in der Stellung vom DataHub generell aber auch bei jeder Durchsprache mit Stakeholder von use cases und das nennt sich value based engineering Aber man kann es abkürzen, es geht in dem Sinne um digitale Ethik und man macht sich wirklich Gedanken darum, um was für Werte geht es eigentlich ganz am Anfang, vom Stakeholder her und was haben wir für kulturelle europäische Werte. Die sind meistens noch sehr deckungsgleich Und dann sage ich, okay, passt, ich will jetzt, bleiben wir bei dem Unfall-Forecast einführen für gewisse Strecken, weil ich gewisse Daten halt schon habe, Unfalldaten und versuche einen Forecast zu machen, dann muss ich mir Gedanken machen, außer dem Krankenhaus, welche stakeholder sind denn noch betroffen? Zum Beispiel, ja, in dem Fall ja, es sind Stakeholder betroffen. Der Gast, der Skifahrer selber, eine Einzelperson sozusagen. Es ist betroffen die Bergbahnen, es ist betroffen der Tourismusverband, es ist betroffen vielleicht das eine oder andere Hotel, die Tirol-Werbung zum Beispiel, ja. Also es sind viel mehr stakeholder als was auf den ersten Blick erkennbar sind eigentlich.

Das heißt, man muss nicht nur Gedanken machen, wen betrifft es direkt, Ja, in dem Fall den Gast, der die Piste runterfährt oder das Krankenhaus, Entschuldigung sondern es gibt eigentlich Stakeholder vor den stakeholder

und

das macht die Methodik so spannend, dass das Modell

von dem Ausgehen von den Werten dann analysiere den stakeholder

welche Werte sind bei dem betroffen und dann mich in die Lage des Stakeholders reinversetze und dann sage, welche...

Werte, also was hat der für Stakeholder und welche Werte sind da eventuell betroffen, wenn ich gewisse Sachen einführe oder mache. Und geht

teilweise so weit,

dass man sagt, ich kann das auch auf ein Softwareprogramm zum Beispiel umlegen und dann sage ich, okay, wenn ich jetzt von jedem User, keine Ahnung, irgendein Kastl mache, wo ich sage, er muss zustimmen, dass er seine Daten hergibt. Was das eigentlich auslöst bei dem

einzelnen. Eine

Firma sagt vielleicht, ja, Passt schon, die Daten, die Aggregierten kann er schon haben, aber dass dann vielleicht seine Kunden auch davon betroffen sind, das ist

der

spannende Weg eigentlich.

hinten raus und da muss man hinten dann überlegen, okay, ich habe das Problem erkannt, wie schwerwiegend ist es? Und ist es ein Problem, das ich auf organisatorischer Ebene lösen muss? Durch Kommunikation, durch ein Geschäftsmodell durch ein intelligentes, wie auch immer? Oder ist es ein technisches Problem? Muss das die it lösen? Und jetzt wird es richtig spannend, gerade bei der Umsetzung von Use cases IT-Prozessen oder wenn ich KI-Prozesse einführe oder

Agents oder der gleichen, ich muss mir Gedanken machen was für Werte von Stakeholdern n´sind betroffen, ich kann ich kann als Firma kein internes KI System einführen, weil ich das super finde, als Chef und die Mitarbeiter nicht

mitdenken, das ist der Klassiker.

Wenn der Mitarbeiter nicht

mit dem arbeiten will, weil er Angst hat, dass seine Stelle wegrationalisiert wird, dann Muss ich mir das System So ausdenken, dass der Mitarbeiter weiß, dass er am Mehrwert beitragen kann, in das System in Summe einzahlt und insgesamt hinten mehr rauskommt. Dass sich seine Arbeit beispielsweise ändert aber nicht, dass es Um

seinen Arbeitsplatz geht. Und das ist Value-Based Engineering. Und wenn ich das dann einem technischen Entwickler oder einem Softwareprogrammierer dann in die Hand gebe und sage, schau her, ähm Ich sage dir nicht, dass du irgendwo einen roten Button machen musst oder einen Hackerl machen musst, was der User bestätigen

muss sondern ich sag dir

ganz bis zum Anfang hin, auf was du aufpassen musst, wenn du dir das überlegst, was die beste Methodik ist.

Wir brauchen diese Funktion drinnen, er muss irgendwas bestätigen. Wie du die Funktion bestätigst Reinprogrammierst sozusagen in das Softwareprogramm in dieses Tool, was wir mit dir entwickeln, sagst du mir jetzt am besten, aber bitte pass auf, dass du die Werte Transparenz und Klarheit beispielsweise berücksichtigst. Und das drückt sich dann meistens aus, dass er den User aufklären muss, dass er darauf irgendwas hinweisen muss, dass er das Kastl nicht versteckt oder sonst irgendwas. Also die ist ganz ganz was Einfaches eigentlich, ganz was Simples und ich glaube, man hat oft vergessen, in unserer schnelllebigen Welt und auch bei den Use Cases, Es muss alles immer schnell gehen und Power und zack und raus. Man muss das große Gesamtbild einfach sehen. Man ist

da eingebettet in was Größerem und es gibt mehr als links und rechts. Und das ist das, was meine Arbeit eigentlich so spannend macht und

in der Hinsicht

Hinsicht mit großer Demut mit verschiedenen Stakeholder rede, weil es gibt immer was Neues zu entdecken

**Manuela Machner:** Ich finde es ganz wichtig, was du sagst das Thema Werte, dass das auch in diesen Prozessen eingebettet ist ich erlebe es ja oft wenn ich in Betrieben schule. Sie wollen gerne wissen, was kann KI alles dann kriegen sie einen Überblick und

dann sage ich, naja, und bevor ihr jetzt anfangt euch auf die Tools zu stürzen, machen wir jetzt einen Wertekatalog.

Also was ist überhaupt Grundwert? Will ich mit

Bildern die KI generiert hat arbeiten oder was auch immer also auf Betriebsebene schaut das auch immer anders aus und weil du sagst was sind meine Werte, es ist halt sehr oft, dass Werte nicht definiert sind zumindest in kleineren KMU Unternehmen oder auch in größere Hotels, sie

haben, schon, naja, eh so eine Daumen-mal-bi-Geschichte und dann, ich habe das letzte Mal wirklich ein Hotel gehabt, die hat dann, wir haben eigentlich einen Schulungsplan gehabt und dann haben wir einen Wertekatalog aufgestellt und dann sind die Geschäftsführer da gesessen und gesagt, ja, Nein. Ja, das ist jetzt eine strategische Entscheidung. Und wir haben den nächsten Schritt nicht wie geplant jetzt gemacht. Wir haben den ganzen Schulungsplan sozusagen, damit der Herr R. ja ausgemacht wurde,

einmal gestoppt

und jetzt machen wir einen anderen Zwischenschritt hinein Genau aus der Geschichte, weil in dem Moment den Leuten einmal bewusst worden

ist, dass sie da einen Schritt

zurück steigen

**Fritz:** Genau,

**Manuela Machner:** müssen.

**Fritz:** Bestätigen, das Problem ist nämlich bei der ganzen Geschichte und das hat nicht einmal was mit KI zu tun

oder mit den Daten, sondern mit der Ausrichtung

Wenn ich nicht weiß, für was ich stehe als Firma jetzt oder für was ich antrete, das kann ich auf einzelne Wörter runterbrechen meistens. Ja. Wie soll ich es dann meinen Mitarbeitern glaubhaft vermitteln? Oder anders gesagt, wie soll ich dann ein KI System oder Agents oder Governance, Governance heißt wer kümmert sich um die Daten, was machen wir damit wie schaut die Datenqualität aus, gibt es da Kennzahlen wenn ich nicht weiß wofür ich als Firma stehe

Und Was ich eigentlich will, was mein intrinsischer Auftrag ist, ich kann das schlecht meinen Mitarbeitern erklären, meine Kunden werden es wahrscheinlich nicht wirklich kapieren und ich kann schon gar nicht über KI und Ethik reden oder gute KI-Prozesse einführen oder die richtigen tools

auswählen, wenn wir mal ganz banal bleiben. Und ich sehe das immer wieder, dass Firmen sehr schnell eine Abkürzung nehmen wollen, Dass sie einfach sagen, ich habe ein Tool gefunden von den 40.000, das es derzeit gibt. Das ist genau das, weil das kann das, was ich brauche. Ich will das Tool haben. Und ich rate jedem Unternehmer und Entscheider, sich nicht mit dem Tool primär zu

beschäftigen

sondern sich primär einmal zu beschäftigen, wer bin ich. Wo will ich hin und was habe ich denn schon? Und was muss ich dafür tun, dass das besser wird, was ich schon habe? Und dann stelle ich die Tool-Frage und muss natürlich dann die Mitarbeiter mitnehmen. Aber das ist dann ein Prozess der dann hinten raus viel schneller und vor allem nachhaltiger wirkt. Aber wenn ich davor die Hausaufgaben nicht mache, dann werde ich im ewigen Piloten-Stadium hängenbleiben und wahrscheinlich vor einem Tool ins nächste stolpern. Und das

**Eliot Mannoia:** Ich finde, als... Ja, also ich bin da 100% bei dir. Also als digitaler Psychologe finde ich das absolut, dieses menschenzentrierte Ansatz super. Muss man auch sagen, die Frau Doktorprofessor Sarah Spiekermann die das ja wirklich auch, dieses Value-Based engineering.

so.

werde ich weiß, vorangetrieben, also wirklich erstellt also kreiert hat und sogar ein ISO-Standard.

Also das können wir auch hier wieder auf Österreich und auf die Frau Doktor Spiekermann stolz sein. Also ich finde es... Ein echt toller Ansatz. Ich zum Beispiel ich mache ja auch mit ChatGPT-Schulungen und da zeige ich den Leuten oft, wie man das abdrehen kann, dass man die Daten nicht teilt. Und da steht zum Beispiel nicht, Daten teilen ja, nein, sondern es steht ein bisschen manipulativ so, das Modell für alle verbessern.

Und das ist nicht so ganz klar.

**Fritz:** ich gemeint. soll das heißen Natürlich will ich das Modell für alle verbessern aber dass ich dadurch mit meinen eigenen Daten bezahle, das ist genau das digitale Ethik-Thema um das es geht. Da fehlt die Transparenz und Klarheit. Vielleicht klingt es auf Englisch anders, vielleicht steht auf Englisch upload your data

ich weiß es nicht. Aber Das ist nicht okay das ist wirklich nicht okay und ich finde es cool, dass Sie da in Wien sozusagen um das Thema Digital Ethik sprechen Und die Sarah Spiekermann dass die sozusagen angefangen haben, hier den richtigen Schritt zu setzen. Mittlerweile gibt es ja schon mehr von den Value-Based engineers

Ich bin ja auch einer. Wir haben das damals mit

Sabine Singer.

gemacht

sozusagen, die

uns da an das Thema langsam herangeführt hat und haben das ins komplette Geschäftsmodell einbaut. Und wir haben auch mit ihr sogar heuer dann den Konstantinos-Award gemacht Geholt sozusagen, also das ist der Wirtschaftskammerpreis für der UBIT, also für Unternehmensberatung und Buchhaltung, eben für den Bereich CSR und Ethik.

Wir haben wirklich große Wellen geschlagen, weil wir einfach aufzeigt haben, dass es einfach wichtig ist, dass man sich mit solchen Themen einfach beschäftigt. Und ich kann auch sagen, und das weiß ich von Sabine Singer, dass wir in Österreich derzeit auf einem international gesehen, auf einem sehr sehr interessanten Weg sind Gerade sind, was dieses Thema angeht weil es eben amerikanische Konzerne nicht in den Vordergrund stellen. Und auch das ist diese internationale Organisation von Prozessen und ISO-Standards im IT-Bereich, ist auf uns aufmerksam geworden und hat uns auch schon interviewt was habt ihr da gemacht? Könntest du das bitte sagen? Und ich finde das unglaublich

**Eliot Mannoia:** Ja.

**Fritz:** zeigt Auch obwohl wir sozusagen im kleinen Österreich, im Im regionalen Tirol sozusagen was anfangen durch die vernetzte Welt kann man dann durchaus dann doch, haben wir doch einen massiven Einfluss das ist nicht zu unterschätzen.

**Eliot Mannoia:** Auch hier gibt es ja digitaler Humanismus. Es gibt die corporate, digital responsibility. also digitaler Humanismus von der TU, von Wertner, von Hannes Wertner und dann die corporate digital responsibility von der Karin Dietl. Dann gibt es die Valley-Based engineering Also ich finde, Österreich macht wirklich gut Echt tolle Sachen und ich finde, die sind alles sehr komplementär und finde ich wirklich, wirklich tolle Sachen.

Das erinnert mich So, an so 1920, 1930 mit Freud und Jung und diese Psychologie-Movement haben wir so gesagt, wie jetzt in den 2020ern so auf die Art irgendwie die Ethik-Movement aus Österreich, oder? Also ich sehe da Parallelen und ich finde es ich bin da sehr, sehr begeistert davon.

**Manuela Machner:** da jetzt

**Eliot Mannoia:** Wie siehst du die anderen

**Manuela Machner:** Entschuldigung aber ich möchte ein bisschen die Maschinen-Sichtweise da jetzt reingrätschen, es ist eh cool, wenn man uns, also nein, es ist natürlich moralisch und da kann man nichts dagegen sagen, aber ein bisschen habe ich schon das Gefühl, nein, wir schaffen es in der Technik nicht, jetzt machen wir die Ethik.

**Fritz:** Ja, ist das eine Frage?

**Manuela Machner:** Nein ich möchte es so in den Raum stellen,

weil wir klopfen uns sehr stark auf die Schulter in Österreich, dass wir an value

und in Werten arbeiten und dass wir das ernst nehmen und, und

**Fritz:** Ja.

**Manuela Machner:** habe jetzt reden dürfen auf einem China-Forum und da haben Chinesen halt ihre unterschiedlichsten AI-Thematiken präsentiert und ich möchte natürlich nicht tauschen aber... Die Entwicklungsthematik und die technologische Entwicklung, sie haben durchaus auch values, aber von oben nach unten nicht wie ihr das macht mit Stakeholdern da werden die values vorgegeben

Aber ein bisschen ist es, sage ich jetzt, ein bisschen

**Fritz:** Es ist... Ja gerne Ich glaube, man muss das auch ein bisschen ernüchternd sehen, was in Europa passiert ist die letzten Jahre. Wir sind einfach in einem massiven Investitionsrückstau gekommen, was neue Technologien Implementierungen, zum Beispiel KI angeht. Wir haben zwar Cloud-Infrastruktur, aber das ist mit der Hyperscale absolut nicht vergleichbar von

den services her. Es hat einen Grund, warum

Firmen Asia und Office 365 beispielsweise nehmen. Das ist nicht, weil Microsoft so ein tolles Logo hat, sondern weil es einfach meistens gut in die Firma reinpasst und einfach ein Komplettangebot liefern können.

Chip-Industrie gibt es jetzt auch nicht mehr so

viel in Europa

was ich weiß.

In Kärnten ein bisschen was. Aber jetzt im Ernst, es gibt verschiedene Sachen, die sind einfach abgefahren, die Züge. Chip-Industrie, Hyperscaler KI gibt es auch nur, Mistral, da wir dann auch gleich mal fertig. Das Einzige was wir jetzt noch haben, und deshalb ist der

Datenraum, Dataspace Ansatz so spannend

was jetzt noch bleibt, das einzige Kapital schlussendlich auch, der Wert, sind die Daten. Und die Rechte vor allem auf diesen Daten.

Oder wem ich Rechte auf meine Daten gebe. ist das Einzige was übrig bleibt derzeit. Und wenn wir das auch noch aus der Hand geben, dann Das ist wirklich keine gute Idee. Wisst, was ich meine? Wir sind jetzt wirklich an einem existenziellen Punkt. Da geht es jetzt nicht unbedingt darum, dass ich mit Daten Geld verdienen will oder sonstiges.

Aber bitte, bitte, liebe Firmen und Unternehmen und Organisationen euch bitte an, was habt ihr für Daten, für was nehmt ihr sie her, wen gebt ihr sie denn, unter was für Konditionen unter was für Konsolen kauft ihr Daten, wo liegt die Daten, was habt ihr für Schnittstellen, was für Systeme nutzt ihr, habt ihr einen technischen Login, warum, ist der notwendig ist der Partner so wichtig und vertrauenswürdig, passt das in euer Wertemodell als Firma rein, was habt ihr für Wertemodell, was wollt ihr automatisieren, was könnt ihr automatisieren, spielen die Mitarbeiter mit sind die bereit, kann ich die abholen und dann irgendwann KI-Thema.

Was nehme ich für KI? Stationär? Weiß ich nicht. Wahrscheinlich wenig sinnvoll. Raus. Was spiele ich dann rein? Wie kann die Mitarbeiter so schulen und vertrauen, dass sie nur das reinspielen, was sie reinspielen sollen? Was spiele ich überhaupt rein? Seien die Daten gut genug, dass ich ein gutes Ergebnis wieder rauskriege?

Das sind alles Fragen, die ich als Firma heutzutage angehen muss. Und früher hat es, einen IT-Leiter geben oder hat die Entschuldigung, man hat die ganze Datengeschichte einfach dem Controller umgehängt, weil der kümmert sich ja schon um Compliance-Geschichten, der kann das ja auch gleich mitmachen.

Machst du jetzt den Datenkatalog, wir müssen da was abgeben. Du bist jetzt auch DSVGO-Beauftragte weil ich weiß nicht, wo das sonst hinpasst, das machst jetzt, auch noch du. und und Man muss wirklich ein massives Umdenken in die Firmen fahren. Es fehlt massiv an modernen

Proezessen, es fehlt

oft am mindset wie gewisse Sachen herangegangen werden sollen und am Stellenwert.

Es schimmert jetzt so langsam durch, das ist schon klar. Aber ich glaube, dass wir da massiven Aufholbedarf haben. Und wenn wir das nicht hinkriegen, dann seh ich da schwarz. Ich würde wirklich sagen, als Firma... schaut euch bitte an, was ihr mit euren Daten macht. Das ist eines der wichtigsten Sachen heutzutage.

**Manuela Machner:** Ich habe das Gefühl, dass, also ehrlicherweise wenn ich mit meinem Betrieb und ich bin ja eher in dem KMU oder kleineren Hotelbetrieben unterwegs, Dort ist Datensouveränität, alleine des Wording, überhaupt kein Begriff. Also das Thema ist ja, sie haben 20, 25, 30 Tools, die sie bedienen. Also man darf sich gar nicht vorstellen, wie so ein Hoteluniversum in Wirklichkeit ausschaut, was das da alles für Systeme

**Fritz:** ja.

**Manuela Machner:** kein Tool alles kann.

Also du hast fast selten dass du wirklich ein abdeckendes Tool hast, sondern ob das jetzt ein PMS, CRM oder was auch immer ist. die ja nicht damit miteinander reden, das kommt ja noch dazu, das Problem sehen sie sehr wohl. Aber dass da drinnen ja eine Fülle an Möglichkeiten auf der einen Seite steckt aber natürlich auch eine Fülle an Informationen von innen, ist ihnen auf der Ebene gar nicht bewusst.

Also die Daten sind für sie, oh, was gebe ich jetzt in ChatGPT ein? Das

ist das einzige

was sie als Datenangst haben. Aber was sie schon tatsächlich in diesen Systemdaten in diesen ganzen Dings verarbeiten, ist ihnen überhaupt gar nicht bewusst. Das höchstens wenn sie das übertragen müssen, dass das Customer Relation nicht mehr mit pMS kommuniziert, dann ärgern sie sich darüber. Was da im Hintergrund ist, wenn du die Leute fragst haben sie überhaupt keinen Plan, was da tatsächlich passiert. Also diese Wahrnehmung ich vertraue ja jemandem hier. Sehr viel Informationen an und wer ist dieses Unternehmen, das wird, ja, der Kollege nebenan hat

das auch genommen, und das ist das billigste System oder es ist das einfachste

Nutzerinterface sage ich jetzt einmal.

Also wir haben, glaube ich da schon eine Wahrnehmungsthematik Dass

uns das gar nicht klar ist und durch die zersplittung dieser ganzen Daten überhaupt keine Übersicht mehr da ist also ich habe ein unternehmen erlebt, das hat das Universum aufgezeichnet da war ich selber geflasht, weil ich hätte nie gedacht. Dass ein Hotelbetrieb, der zwar etwas größer ist, aber so ein eigenes Universum hat.

und

da sieht man dann schon, wie komplex die Geschichte in Wirklichkeit

**Fritz:** Und deswegen sage ich bei dem ganzen Thema geht es immer Um Vertrauen. Es kann nur so alles automatisiert sein. Ich kaufe sie irgendwo ein, ich unterschreibe jemanden ich gehe mit dem auf ein Geschäftsessen. Ich vertraue dieser Person oder dieser Firma. Das Zweite ist immer Transparenz in dem Fall, wie ist die Situation? Ich darf mich nicht selber anlügen, ich muss das einmal sozusagen wirklich einmal, wie du gesagt hast, Manuela, das einmal aufzeichnen und

einmal

vor Augen führen. Es gibt mehrere Lebenslagen, wo man solche Sachen machen kann, aber vor Augen führen, wenn ich es ausplotte und dann habe ich zweimal drei Meter, wie diese Systeme quasi funktionieren, vielleicht dann noch einen Ist-Prozess erhoben, wo ich dann sage, Da ist ein roter Punkt, da ist auch einer, dann denken die Leute mit, das passt mir eigentlich auch nicht. Nicht nur, weil es irgendwie aufwendig ist, vielleicht zum Bearbeiten oder weil die Schnittstellen nicht funktionieren, sondern weil man sich auch sagt, naja, was passiert denn da eigentlich? Das ist ja eine Blackbox, was passiert denn da eigentlich mit den Daten, wenn ich die da reingebe? Was macht denn der andere

damit, verdient der vielleicht da mit

alleine schon, das heißt nicht, dass ich irgendwas dann umschichten oder einen Lieferanten kündige oder sonst irgendwas, aber alleine schon

diese Awareness

ich sage, wo stehe ich denn eigentlich und dass ich Potenzial erkenne, wie funktioniert es gerade oder wie könnte ich es eigentlich machen und wohin kann ich gehen.

Das ist so der erste Mindset-Shift, was

die meisten Personen und Firmen eigentlich haben. Das finde ich eigentlich sehr wichtig, weil... Weil sonst, ich

muss wo anfangen

und das ist meistens da, dass ich einfach mal die Gesamtsituation einfach aufstelle. Und zum Souveränitätsthema, wenn man sagt, Firmen wissen nicht, was sie da anfangen sollen. Im Prinzip ist es alles eine Make or buy Entscheidung auch bei den kleinsten Gasthäusern. Kaufe ich den Kartoffelsalat ein, ich komme selber aus der Gastro, meine Eltern haben jahrelange Gasthaus gehabt, kaufe ich die Röste, kaufe ich die selber ein oder mache ich es selber, kaufe ich Kartoffelsalat ein, mache ich es selber, kaufe ich Schnitzel ein, das panierte, oder mache ich es selber. Und je nachdem was ich für Entscheidungen treffe, passt es halt dann in meine Firmenphilosophie in

meine Werte, oder auch nicht, kann ich machen, oder auch nicht, hat ökonomisch Sinn, oder auch nicht. Ich entscheide selbst, ob ich einen fertigen Kartoffelsalat einkaufe und ausschenke oder nicht, weil ich denke mir was dabei.

Und einfach es nur

passieren lassen ist glaube ich das schlimmste was man machen kann und das

ist Souveränität. Souveränität ist die Verantwortung zu übernehmen für Dinge, die ich mache. Oder nicht machen will. Das ist Souveränität. Souveränität heißt nicht, dass ich mich vor allem abschotte und im Wald lebe und autarke PV Anlage betreibe.

Souveränität heißt, dass ich bewusst entscheide gewisse Schritte zu gehen oder nicht zu gehen.

**Eliot Mannoia:** Also wenn ich das jetzt mal auch wieder für die Zuhörerinnen zusammenfasse. Ich habe das jetzt so verstanden. Erster Schritt Awareness, auf jeden Fall das Bewusstsein Dann mal auch, wie die Manuela schön gesagt hat, die Werte mal auszusprechen zu formulieren. Dann als dritter Schritt von dir, Fritz, einfach mal, welche Daten habe ich?

Das war, glaube ich, hast du vor ein paar Minuten gesagt, das Wichtigste. Jeder sollte sich fragen, welche Daten haben wir nutzen wir, so eine Art Taxonomie. Was können wir den Zuhörerinnen mitgeben Geben als nächsten Schritt? Gibt es da Anlaufstellen? Wo kann man sich erkundigen? Also wenn man mal diese drei Sachen hat, man hat sich Awareness geschafft, man hat sich die Werte organisiert, also mal ausgeschrieben ausgesprochen, man hat so eine Art Taxonomie von seinen Daten.

Wo kann es dann für ein Mittelunternehmen oder Kleinunternehmen weitergehen?

**Fritz:** Würde unabhängig von der Unternehmensgröße sagen, bitte geht es in Richtung ihr eine Transparenz reinkriegt wie die Manuela zuerst gesagt hat. Wie funktioniert mein eigenes Datenökosystem? Also wo

speichere ich meine Daten? Man kann auch Date Governance dazu sagen,

Also wo speichere ich Daten? Wer ist dafür verantwortlich Was für Systeme sind das? Was für Schnittstellen? Wo gehen die Daten hin? Was passiert dann? Und so weiter. Das kann ich alleine machen, wenn ich groß bin. Viele große Firmen machen das quasi intern. Oder ich kann mir eine Unterstützung holen ich würde auch sagen wer das noch nie gemacht hat, kann sich da , bei gewissen Stellen erkundigen, da

gibt es eine Wirtschaftskammer oder wir in der Standortagentur haben natürlich über den Data Hub die Stelle, wir

sind genau für sowas da

wo man hingehen kann und sagen kann, ich will jetzt wirklich diese Schritte gehen, ich bin ganz am Anfang ich brauche eine Orientierung könnt ihr mir bitte helfen. Wir sind da bei uns bekommt er dann einen Einführungskurs in diese Welt, dass er weiß was alles dazugehört ohne ihn zu erschlagen. Das ist immer wichtig. Es muss immer so ein Step-by-Step Programm sein, dass man wirklich durchgehen kann. Und nicht das Schlimmste ist, glaube ich, wenn irgendein Berater kommt, dem ich dann viel Geld zahlen muss und ich weiß eigentlich gar nicht, was passiert oder geschweige denn, was ich damit danach machen soll. Das soll es auf keinen Fall sein. Es ist Arbeit, aber ich kann auch gleichzeitig sagen, ich bleibe jetzt beim Gestwirt, er kann das Schnitzel kaufen und verkaufen , oder er kann lernen wie man es selber paniert und den Gast damit beglücken, das ist ganz ein anderes Feeling und genauso ähnlich ist es bei den Daten auch. Wenn ich ganz genau weiß, was passiert und welche Daten vielleicht in mein KI-Tool dann einlaufen und warum das so ist, ist das ein ganz anderes Gefühl das hat auch was mit Sicherheit zu tun, Selbstbestätigung was ich gerade mache, als wenn ich was kaufe und

dann quasi hoffe, es wird schon passen. Also das ist eigentlich das Wichtigste. Also nutzt die ganzen Leute. Es gibt ein Manuela, es gibt ein Eliot, es gibt Value-Based Engineering

es gibt die Standortagentur. Es gibt wirklich viele Stellen. Ihr müsst einfach irgendwo hingehen und anfangen. Und die Stellen sagen euch normalerweise eh, wo dann der nächste Schritt ist.

Oder wenn sie nicht die richtigen sind.

**Eliot Mannoia:** Noch einen Use Case vielleicht, so wie das mit dem Skifahren und das hat das irgendwie so zum Leben gebracht. Gibt es da noch einen spannenden

**Fritz:** Ja.

**Eliot Mannoia:** Use Case?

**Fritz:** Es gibt noch einen spannenden Use Case, den finde ich auch ganz cool. Müsst ihr euch vorstellen, es gibt ja diese Weitwanderwege, die über die Alpen drüber gehen.

Und wir

haben dazwischen ja nationale Grenzen. Es gibt Italien Österreich, in Italien Südtirol Trentino, die halt sehr autonom unterwegs sind. Und diese Wanderwege man spricht da von sogenannten Geodaten, die sozusagen festgelegt worden sind. Zusätzlich zu diesen Geodaten gibt es auch wie schwer ist ein Wanderweg, also vom Grad her. Da gibt es das Schweizer Modell da gibt es das Deutsche und das Österreichische und das Italienische. Und man möchte nicht glauben, wie viel Unterschied zum Beispiel in den einzelnen Schwierigkeitsstufen von Wanderweg herrschen sozusagen, ja, weil aus was für einem Grund auch immer hat man sich auf die nationalen Grenzen beschränkt und sagen, ja, was wir als Österreicher als leicht ansehen ist vielleicht für einen Hamburger jetzt nicht so leicht, ja, aber jedenfalls es gibt auch noch unterschiedliche Bewertungen innerhalb dieser Alpenländer, ja und das ist für einen Außenstehenden ja überhaupt nicht mehr verständlich wo die Schweiz sogar vier Stufen, ich bin mir jetzt gar nicht sicher, oder zweimal gelb oder irgendetwas,

Und das sind alles Daten die sind bereits da, also die Wanderwege sind eingestuft

Gießdaten. Und jetzt muss man sich vorstellen, ich brauche jetzt aber einen Datensatz, der über die Ländergrenzen hinweg geht, den ich einbetten kann in mein Programm, sprich einen Geodatensatz und der auch den Schwierigkeitsgrad so ab, wie er halt dann ist und wie ich ihn dann erklären kann.

Das heißt, ich habe zwei Probleme. Einerseits der Geodatensatz man es dann auf die Karte derzeit übereinander legt dann ist es verschoben. Dann muss man dann quasi Datenqualitätsthemen nacharbeiten. Und bei einem anderen Thema mit den unterschiedlichen Schwierigkeitsstufen, da habe ich ein Mapping-Thema, das heißt, ich muss unterschiedliche Schwierigkeitsstufen aufeinander abstimmen.

Und das ist so eine typische Arbeit unter use case Der Wanderer sieht nur im Bergführer da ist ein Weitwanderweg und da die Schwierigkeitsstufe gelb. Aber was da dahinter eigentlich für Arbeit ist und was da für Service steckt und so weiter, das sieht keiner. Aber man muss es machen. Und so ist es bei Vielen Use

Cases egal

ob es firmenintern ist oder domainenübergreifend, also über mehrere Branchen hinweg ist.

Es gibt viele Sachen, die bringen einen Mehrwert und sind Arbeit. Aber man muss die Arbeit machen, weil sonst wird man nie zum Mehrwert kommen. Aber vielleicht auch etwas Positives, wenn der

Mehrwert dann da ist, dann hat man es endgültig

**Manuela Machner:** Ja,

**Fritz:** gelöst

**Manuela Machner:** einem Pilgerweg mitarbeiten dürfen ich weiß jetzt genau, was du meinst. Und ich hätte nie gedacht, wie komplex das ist. Diese ganze, allein die Kommunikation also den Aufwand das muss man auch sagen. Damals haben wir es noch händisch gemacht, sage ich tatsächlich. Und wenn du dann mit 20 anderen Wanderbeauftragten kommunizierst, über Sprachbarrieren noch dazu hinweg um klarzumachen Wovon reden wir überhaupt gemeinschaftlich? Das ist schon echt eine Herausforderung. Und da, glaube ich, können uns genauso Systeme extrem gut helfen. Ja, es war so toll und es waren so viele Themen. Und ich gestehe, ich auch wieder etwas dazu gelernt. gehört es auch bei unserem Podcast. Ich glaube, dass gerade dieser Unterschied zwischen Data Hub und Data space sehr klar geworden ist, also danke dafür weil wir verwenden oft Worte und die Abgrenzung war mir auch nicht ganz klar

oder mir war es nicht so bewusst. Das ist ganz wichtig, dass man versteht was dahinter steckt und warum es so einen Unterschied macht. Und das macht es ja definitiv. Und ich finde es auch cool, dass wir es herunterbrechen konnten auf die tatsächlichen Situationen im Alltag und nicht so abstrakt, weil das Datenthema hat immer so den Touch das was da in diesem Kastl drinnen ist

**Fritz:** Ja, danke.

**Manuela Machner:** Herzlichen Dank und uns freut es, wenn ihr das nächste Mal wieder reinhört bei Mind/Machine und ja, alles Liebe, wir freuen uns.

Macht es gut. Ciao.

**Fritz:** Ciao.

Pfiat euch!

**Eliot Mannoia:** Ciao.