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Wenn Leidenschaft zum Beruf wird: Prüfsachverständiger für Feuerlöschanlagen bei TÜV Hessen

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Feuerlöschanlagen retten Leben und begrenzen Schäden – doch wie funktionieren sie und wer prüft sie? Daniel Krah, seit 13 Jahren Prüfsachverständiger bei TÜV Hessen, gibt Einblicke in seinen Werdegang, aktuelle Branchenthemen und einen vielseitigen Arbeitsalltag.

Was genau prüfen Sie als Prüfsachverständige im Bereich Feuerlöschanlagen? Ich bin Prüfsachverständiger für Feuerlöschanlagen in Sonderbauten und prüfe in größeren Gebäuden die vorgeschriebenen Systeme gemäß der hessischen Prüfverordnung. Dazu zählen unter anderem Einkaufszentren, Tiefgaragen oder Hochhäuser.

Logo TÜV HessenWelche Quali†ikationen, Studienrichtungen und Fähigkeiten sind erforderlich, um in diesem Bereich zu arbeiten?
Für die Tätigkeit ist ein abgeschlossenes Ingenieurstudium im Bereich der technischen Gebäudeausrüstung erforderlich. Ich selbst habe zunächst eine Ausbildung als Energie-Elektroniker gemacht und mich dann im Studium zum Ingenieur für Krankenhaus-Betriebstechnik weitergebildet. Nachdem ich dann bei TÜV Hessen angenommen wurde habe ich die Qualifiizierung zum Prüfsachverständigen über die Industrie- und Handelskammer Stuttgart absolviert. In der Regel dauert diese Ausbildung mindestens fünf Jahre, die sowohl theoretische als auch praktische Prüfungen umfasst und je nach Berufserfahrung verkürzt werden kann.

Warum schätzen Sie Ihren Arbeitgeber TÜV Hessen?
Die Arbeit macht mir großen Spaß, vor allem durch die Vielseitigkeit und die häufiige Abwechslung der Einsatzorte. Ich bin nun schon 13 Jahre bei TÜV Hessen und ich empfiinde den Beruf immer noch als sehr spannend. Jedes Gebäude und jede Anlage ist anders. Außerdem konnte ich mein Interesse aus meinem Engagement bei der freiwilligen Feuerwehr zum Beruf machen – dadurch fühlt sich die Arbeit oft nicht wie Arbeit an.

Wie funktionieren selbsttätige Feuerlöschanlagen (z. B. Sprinkleranlagen)? Die Sprinkleranlage ist das bekannteste Löschsystem: Bei Hitze platzt ein Glasröhrchen im Sprinklerkopf, Wasser wird gezielt freigesetzt, eine Pumpe startet mit der Wasserförderung und gleichzeitig wird Alarm bei der Feuerwehr ausgelöst. Daneben gibt es weitere Systeme wie Nebel- oder Gaslöschanlagen, die jeweils unterschiedlich funktionieren und daher auch spezifiisch geprüft werden müssen.

Worauf achten Sie bei der Prüfung von Feuerlöschanlagen besonders?
Damit eine Sprinkleranlage zuverlässig funktioniert, muss sie auch im ungünstigsten Fall ausreichend Leistung bringen und alle anderen Sprinkler im Notfall aktivieren. Da man reale Großtests nicht durchführen kann, werden diese Szenarien hydraulisch berechnet und anschließend über Testsprinkler überprüft. Bei Gaslöschanlagen testen wird hingegen vor allem den Auslösemechanismus – allerdings ohne tatsächliche Auslösung der Gasfilaschen, damit die Anlage einsatzbereit bleibt.

Welche Fehler passieren häu†ig bei der Planung von Feuerlöschanlagen?
Fehler entstehen häufiig nicht in der Planung, sondern an Schnittstellen zwischen verschiedenen Gewerken. Etwa wenn technische Komponenten nicht richtig aufeinander abgestimmt sind. In solchen Fällen werden Mängel von uns nach hessischer Prüfsachverständigenverordnung dokumentiert und müssen innerhalb einer Frist behoben werden – andernfalls wird die Bauaufsicht informiert. Grundlage der Arbeit sind stets geltende Normen und Richtlinien, die mit der Zeit zur Routine werden.

Welche Themen beschäftigen die Branche aktuell?
Da klassische Sprinkleranlagen oft auch Wasserschäden verursachen, werden zunehmend effiizientere Lösungen gesucht und entwickelt. Dazu zählen unter anderem Nebellöschanlagen mit geringerem Wasserverbrauch sowie alternative Systeme wie Gaslöschanlagen, etwa für Serverräume. Das Thema Nachhaltigkeit spielt ebenso eine Rolle: Hier schaut man, wie man die Ressourcen Wasser oder umweltschädliche Stoffe, wie damals Halon, sparen beziehungsweise ersetzen kann. Nebelanlagen bieten zudem wirtschaftliche Vorteile, da sie weniger Wasservorrat brauchen und mit kleineren Rohrleitungen auskommen.

Wie bewerten Sie die Brandschutzsituation in Deutschland insgesamt?
In vielen Bereichen sind die Regelungen bereits sinnvoll, könnten jedoch teilweise angepasst werden – besonders in der Industrie. Beispielsweise könnten sicherheitstechnische Anlagen schon bei kleineren Gebäuden sinnvoll sein, um Schäden zu verhindern. Insgesamt besteht hier noch Verbesserungspotenzial, auch da entsprechende Vorgaben durch Versicherungen bislang zu selten sind.

Welche Auswirkungen haben Digitalisierung und technologische Entwicklungen auf Ihren Arbeitsalltag als Sachverständiger, und wie begegnet TÜV Hessen diesen Veränderungen?
Vor wenigen Jahren waren wir Sachverständigen noch mit Klemmbrett, Stift und Ordner unterwegs. Heute arbeiten wir mit einer cloudbasierten IT-Infrastruktur: Über Tablets greifen wir direkt auf objektspezifiische Unterlagen zu, dokumentieren Prüfungen digital und fügen Fotos unmittelbar in die Prüfdokumentation ein. Alle Dokumente und Prüfberichte werden zentral in einer Datenbank gespeichert und sind jederzeit, auch für meine Kolleg*innen, übersichtlich auffiindbar. Der TÜV Hessen stellt diese Systeme nicht nur bereit, sondern entwickelt sie kontinuierlich weiter und passt sie an unsere Anforderungen an. Wie künstliche Intelligenz unsere Arbeit künftig verändern wird, ist noch nicht ganz absehbar, aber es bleibt spannend.

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DEKRA: Sicherheit auf Knopfdruck

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Diese Woche prüft Mojtaba Afrazeh Aufzüge im Werk eines großen deutschen Autobauers, nächste Woche die eines internationalen Flughafens, danach die einer luxuriösen Privatvilla. Afrazeh übt einen abwechslungsreichen Beruf mit viel Verantwortung aus: Er ist Sachverständiger für Aufzug- und Fördertechnik bei DEKRA.

In der Region Stuttgart ist er überall dort unterwegs, wo es Aufzüge oder Rolltreppen gibt – ausgestattet mit Helm, Sicherheitsschuhen und Laptop sowie den Prüf- und Messgeräten, die er für seine Arbeit benötigt. Sein Auftrag: die Sicherheit prüfen. So wie jeder Pkw zur Hauptuntersuchung muss, werden auch Aufzüge regelmäßig im Wechsel geprüft: Spätestens alle zwei Jahre steht eine Hauptprüfung an, spätestens ein Jahr danach eine Zwischenprüfung – in der Praxis läuft das oft auf einen jährlichen Rhythmus hinaus. Eine Plakette erhält die Aufzugsanlage nach erfolgreich bestandener Prüfung und sofern keine sicherheitsrelevanten Mängel festgestellt wurden. „Ich führe Messungen und Funktionsprüfungen durch, dokumentiere und schreibe Gutachten“, erklärt Afrazeh.

Sein Know-how hat der „Aufzügler“ im Iran und in Deutschland erworben. In Teheran studierte er Ingenieurwesen und sammelte erste Berufserfahrung bei einer Aufzugsflirma – in einem spannenden Umfeld, denn im Iran gibt es viele Hochhäuser und außergewöhnliche Aufzüge, erzählt er. 2020 kam er mit dem Wunsch, internationale Erfahrung zu sammeln, nach Deutschland – unter erschwerten Bedingungen: Die Corona-Pandemie hatte das öffentliche Leben lahmgelegt, sein Deutsch war noch nicht gut, und sein Visum ließ ihm nur vier Monate Zeit, um Arbeit zu flinden. Er schaffte es und stieg bei einem Unternehmen in Stuttgart ein.

„Zwei Jahre später habe ich die DEKRA Stellenanzeige gesehen: Qualiflizierung zum Sachverständigen“, erinnert er sich. „Ich wusste sofort: Das ist mein Weg!“ Die Aussicht, unabhängig zu arbeiten und viele Orte kennenzulernen, reizte ihn. „Mit 17 Kolleginnen und Kollegen bin ich ins Qualiflizierungsprogramm gestartet. Dass ich bereits einige Jahre Praxiserfahrung sammeln konnte, hat mir den Einstieg dabei deutlich erleichtert.“ Es folgten Monate intensiven Lernens: Die angehenden Sachverständigen begleiteten erfahrene Kolleginnen und Kollegen und durften nach und nach eigene Prüfungen durchführen, dazu kam Fachwissen zu Normen und Richtlinien. Nach zwölf Monaten trat Afrazeh die Prüfung an – und bestand Theorie und Praxis auf Anhieb.

„Im Qualiflizierungsprogramm habe ich so viel gelernt und ich lerne jeden Tag weiter dazu.“
Mojtaba Afrazeh, Sachverständiger für Aufzug- und Fördertechnik

„Im Qualiflizierungsprogramm habe ich so viel gelernt“, blickt er zurück, „und ich lerne jeden Tag weiter dazu.“ Entwicklungspotenzial hat er reichlich: Erst kürzlich hat Mojtaba Afrazeh die Prüfung für Fassadenbefahranlagen abgelegt, also für die Gondeln und Hebebühnen, mit denen Gebäudefassaden gewartet und gereinigt werden. Über die Zulassung für besonders schnell fahrende Aufzüge denkt er bereits nach – angeregt durch den Austausch mit Kolleginnen und Kollegen. Einmal im Jahr treffen sich alle Sachverständigen zum Erfahrungsaustausch und besprechen die neuesten Entwicklungen des Fachgebiets. „Das ist immer total nett und hilfreich.“ Überhaupt fühlt Afrazeh sich im Team wohl – „fast wie eine Familie“ sei das manchmal. Gerade überlegt er, am jährlichen DEKRA Ski-Event teilzunehmen: Im Iran gibt es zwar Skigebiete, doch erst in Deutschland stand er zum ersten Mal auf Skiern. Und wo könnte eine Abfahrt mehr Spaß machen als beim Ski-Cup mit über 1000 Kolleginnen und Kollegen?

Mehr zum Job und den Menschen dahinter.

Exascale: Super Leistung, große Wirkung

Exascale-Computing sprengt die Vorstellungskraft und ermöglicht Anwendungen, die früher zur Science-Fiction gehörten. Europas größter Rechner dieser Art steht in Jülich. Sein Potenzial ist enorm, doch bürokratische Hürden bremsen ihn. Die Superrechner verschieben zudem den Arbeitsmarkt: Einige IT-Start-ups bauen Stellen ab, während Rechenzentren und neue Anwendungsbereiche Fachkräfte suchen.
Ein Essay von André Boße.

JUPITER heißt der Rechner, der in Jülich steht und in Deutschland sowie Europa die nächste Generation der Supercomputer einläutet. Der Exascale-Rechner (Exa steht für eine Trillion) im Forschungszentrum Jülich überschreitet als erster Computer in Europa die Marke von einer Trillion Rechenoperationen pro Sekunde – eine 1 mit 18 Nullen, kaum vorstellbar groß.

Die Leistung misst man in FLOPS, kurz für Floating Point Operations Per Second. Ein GigaFLOPS-Rechner schafft eine Milliarde Operationen pro Sekunde, eine 1 mit neun Nullen. Zum Vergleich: Ein neuer PC mit Pentium-Prozessor erreichte im Jahr 2000 bis zu 6 GFLOPS. Der 2005 im Höchstleistungszentrum Stuttgart installierte Supercomputer, damals Deutschlands schnellster Rechner, kam auf 12,7 TeraFLOPS – eine Zahl mit zwölf Nullen. 2020 bot der beste Supercomputer der Welt aus Japan 415 PetaFLOPS, also 15 Nullen. Fünf Jahre später erreicht man nun 18 Nullen: ExaFLOPS. Diese Sprünge zeigen, wie rasant sich Supercomputer weiterentwickeln.

Foto: AdobeStock/Zabi
Foto: AdobeStock/Zabi

Als nächstes: Zettabyte

Auf Exa folgt Zetta, und auch diese Ära hat längst begonnen. Erstmals 2016 hat die jährliche Menge des Datenaustauschs im globalen Internet ein Zettabyte überschritten – eine 1 mit 21 Nullen. Zettascale-Computing ist noch Zukunftsmusik, aber die ersten Töne wehen schon in die Gegenwart: Prognosen gehen davon aus, dass rund ums Jahr 2035 die nächste Evolutionsstufe des Supercomputings erreicht werden kann. Laut eines Beitrags im Blog IT-Kenner des Nachrichtendienstes Heise sei die größte Herausforderung dabei nicht die Rechenleistung, sondern die Energieversorgung: Trotz enormer Effizienzsteigerungen würde ein Zettascale-Rechenzentrum eine Anschlussleistung von rund einem halben Gigawatt benötigen.

Jülich-Rechner weltweit in den Top 5

Als JUPITER, ausgestattet mit 24.000 NVIDIA-Superchips, im Sommer 2025 in Betrieb ging, verkündete das Forschungszentrum Jülich, der Superrechner sei nicht nur Europas Nummer 1, sondern stehe auch weltweit auf Rang 4. Ein Jahr später verschob ihn ein chinesischer Rechner auf Platz 5: „Das System LineShine aus der südchinesischen Metropole Shenzhen verdrängte den bislang führenden US-Supercomputer El Capitan von Platz 1 der TOP500-Rangliste der schnellsten Computer der Welt. Damit steht erstmals seit 2017 wieder ein chinesischer Rechner an der Spitze des Rankings, das als Maßstab für die technologische Leistungsfähigkeit eines Landes gilt“, meldete Die ZEIT im Sommer 2026. LineShine erreicht mit 2,2 ExaFLOPS mehr als doppelt so viele Operationen pro Sekunde wie JUPITER.

In einer Kategorie bleibt JUPITER weltweit führend: Er ist das energieeffizienteste System unter den Top-Rechnern. Das zählt, denn mehr Rechenleistung bedeutet auch mehr Energiebedarf. Effizienz wird daher entscheidend. Laut Forschungszentrum schafft JUPITER pro Watt mehr als 60 Milliarden Rechenoperationen, während LineShine nur 52 Milliarden FLOPS pro Watt erreicht. Hinzu kommt JUPITERS „hocheffiziente Warmwasserkühlung“, die „die im Betrieb erzeugte Abwärme zum Heizen von Gebäuden nutzt und in das Wärmenetz des Jülicher Campus eingebunden werden soll“.

Europas Hoffnung im globalen Wettbewerb

Co-Betreiber des Superrechners ist das European High Performance Computing Joint Undertaking (EuroHPC JU). Executive Director Anders Dam Jensen setzt große Hoffnungen in JUPITER. Auf der Homepage des Forschungszentrums Jülich wird er zitiert: „Mit seinen Exascale-Fähigkeiten wird JUPITER zu Durchbrüchen in Wissenschaft, Industrie und Gesellschaft führen und Europas technologische Souveränität und globale Wettbewerbsfähigkeit stärken.“

Mehr Rechenleistung bedeutet auch mehr Energiebedarf. Energieeffizienz wird daher entscheidend.

Bürokratie bremst Anwendungen

Doch das JUPITER-Anwendungsmodell stockt. Das Handelsblatt berichtet im Sommer 2026 von regulatorischen Verzögerungen. Das EU-Recht sieht bei öffentlich finanzierten, gemeinnützigen Projekten vor, dass Unternehmen die Kapazitäten nicht vorrangig für die Entwicklung neuer Produkte nutzen dürfen. „So sieht das europäische Beihilferecht vor, dass Unternehmen allenfalls bis zu 20 Prozent der jährlichen Rechenzeit kommerziell nutzen dürfen“, heißt es im Handelsblatt. Hinzu kommt: Der Betrieb des Superrechners bleibt eine Herausforderung. Ein Computer mit 24.000 Superchips, komplexer Energieversorgung und Kühlung verlangt viel Know-how. „Doch fehlen für diese anspruchsvolle Aufgabe in Deutschland die Fachkräfte“, formuliert das Handelsblatt.

Einige deutsche IT-Unternehmen zeigten zunächst Interesse, JUPITER zu nutzen, weichen nun aber auf Alternativen aus. Dazu zählt DeepL, das Übersetzungstool aus Köln. Der Dienst verarbeitet Kundendaten inzwischen nicht mehr nur auf eigenen Servern in Deutschland und Island, sondern nutzt künftig auch die Cloud-Dienste von Amazon Web Services (AWS), wie Heise im Mai 2026 berichtet. DeepL-Kund*innen, die das nicht wollen, bleibt nur die Kündigung. „Der Wechsel in die Cloud von Amazon verdeutlicht das strukturelle Problem insbesondere europäischer Tech-Unternehmen, die für ein weltweites Wachstum auf die Infrastruktur großer US-Anbieter angewiesen sind“, heißt es im Heise-Bericht.

IT-Start-up: Einzelne übernehmen Teams

Der Einfluss von KI verändert grundlegend, wie Organisationen aufgebaut sind, wie Werte geschaff en werden und was es bedeutet, wettbewerbsfähig zu sein.

DeepL galt lange als deutsche IT-Erfolgsgeschichte, doch im Mai 2026 kam ein Dämpfer. CEO Jarek Kutylowski kündigte via LinkedIn in einem offenen Brief an, das Unternehmen wolle 250 Stellen abbauen – jede vierte. Er begründet den Schritt damit, dass es Zeit sei, einer neuen Realität ins Auge zu sehen: Der Einfluss von KI verändere grundlegend, „wie Organisationen aufgebaut sind, wie Werte geschaffen werden und was es bedeutet, wettbewerbsfähig zu sein“. Konkret: „Kleinere Gruppen – manchmal sogar Einzelne – können Arbeit leisten, für die früher ganze Teams nötig waren.“ Kutylowski fordert sein Team auf, ein neues Mindset zu entwickeln: Mitarbeitende im KI-Zeitalter müssten lernen, „nicht mehr nur reine Spezialisten zu sein, sondern wie Unternehmer zu denken“. Heißt: „Wirklich Verantwortung für das übernehmen, was als Nächstes passiert – das große Ganze verstehen, Urteile fällen und Ergebnisse gestalten.“ Für viele werde sich das ungewohnt anfühlen, schreibt der CEO. Doch an diesem neuen Job-Profil führt kein Weg vorbei.

Foto: AdobeStock/Safa
Foto: AdobeStock/Safa

JUPITER anaLysiert Strömungen

Bereits heute hilft Exascale-Computing bei ganz konkreten Fragen, zum Beispiel bei der Gestaltung der Energiewende. Um Energie zu gewinnen oder zu speichern, ist es von zentraler Bedeutung, Strömungen zu simulieren. Dadurch wird erkannt, wie Batteriepacks in der Elektromobilität effizient gekühlt werden, wie Klimaanlagen ausgelegt werden müssen, um sparsam ein Gebäude auf konstanter Temperatur zu halten, wie die Rotorblätter von Windkraftanlagen geformt werden sollten, damit sie optimal die Energie aus der Luft holen. Im Jülich Supercomputing Centre (JSC) arbeitet Mathis Bode an diesen Simulationen, die wegen ihrer Komplexität so detailliert erst mit JUPITER möglich werden. Eine Rolle spielt Exascale-Computing seiner Meinung auch bei Wasserstoff, einem der Energieträger der Zukunft: „In einer Wasserstoffwirtschaft brauchen wir zeitnah Wasserstoffkraftwerke. Und für deren Entwicklung ist es nötig, die Prozesse in ihrem Inneren zu simulieren, etwa an den Turbinen. JUPITER erlaubt es uns erstmals, die realen, industriell relevanten Bedingungen auf einem Supercomputer abzubilden“, wird Bode in der Online-Ausgabe des Forschungsmagazins effzett zitiert.

Superrechner braucht Fachkräfte

Steht hier ein Job-Shift bevor? Unternehmen wie DeepL benötigen weniger Personal, dafür aber Fachkräfte mit Top-Skills im Management und unternehmerischem Denken. IT-Expert*innen mit Superchip-Know-how sind dort gefragt, wo Superrechner laufen und die komplexe Infrastruktur reibungslos funktionieren muss. Während Supercomputer, die Sprachmodelle ermöglichen, bei KI-Unternehmen den Personalbedarf senken, steigt in anderen Bereichen die Nachfrage nach IT-Expertise auf höchstem Niveau.

Chris Porter, Senior Technical Marketing Manager HPC & AI bei NVIDIA, nennt Beispiele in einem Blog-Artikel. Exascale-Computing erlaubt es, vollständige Ökosysteme mit all ihrer Komplexität und einer räumlichen Auflösung von nur einem Kilometer zu simulieren. „Dies ermöglicht eine weitaus präzisere und vollständigere Simulation der Erde – erstmals in dieser Detailtiefe beobachtbar“, schreibt Chris Porter. Schon leichte Winde oder minimale Wirbel auf dem Ozean können modelliert werden. „Dies gibt uns einen beispiellosen Einblick, wie Atmosphäre, Ozean und Biosphäre zusammenwirken, und hilft uns, die Prozesse zu verstehen, die unser sich wandelndes Klima antreiben“, zitiert Porter Daniel Klocke, Leiter der Gruppe für Recheninfrastruktur und Modellentwicklung am Max-Planck-Institut für Meteorologie.

KI dockt ans Gehirn an

Chris Porter sieht zudem, dass Exascale-Computer wie JUPITER entscheidend zur Entwicklung des Mobilfunkstandards 6G beitragen und das Quantencomputing voranbringen. Hier simuliert der Superrechner Quantencomputer. „Die heutige Quanten-Hardware kann klassische Computer bei nützlichen Problemen noch nicht übertreffen, weshalb die Simulation von Quanten-Maschinen im größtmöglichen Maßstab der Weg ist, auf dem Forschende die Algorithmen entwerfen und Belastungstests unterziehen, die künftige Hardware ausführen werden“, begründet Chris Porter in seinem Blogartikel den Ansatz. Die Simulation bildet die komplexe Quantenphysik eines realen Quantencomputers vollständig nach – dafür braucht es enorme Rechenleistung. Das Team in Jülich stellte mit 50 Qubits einen Simulations-Weltrekord auf. Bislang lag dieser bei 48 Qubits, wobei jedes zusätzliche Qubit die Anforderungen exponentiell steigen lässt: „Die Simulation eines Quantencomputers auf einem klassischen Rechner ist äußerst rechen- und speicherintensiv. Die Zahl der möglichen Zustände wächst exponentiell. Mit jedem zusätzlichen Quantenbit, kurz Qubit, verdoppeln sich Rechen- und Speicherbedarf“, erklärt Prof. Kristel Michielsen, Direktorin am Jülich Supercomputing Center, auf der Homepage des Forschungszentrums.

Zum ersten Mal nutzen wir KI nicht nur, um das Gehirn zu analysieren – wir bauen einen Agenten, der das Experiment selbst durchdenken kann.

Ein weiterer Anwendungsbereich von JUPITER bewegt sich zwischen Faszination und Unbehagen. Das menschliche Gehirn blieb wegen seiner Komplexität lange eine Black Box. Exascale-Computing bringt nun Licht ins Dunkel. „Zum ersten Mal nutzen wir KI nicht nur, um das Gehirn zu analysieren – wir bauen einen Agenten, der das Experiment selbst durchdenken kann“, zitiert Chris Porter Prof. Dr. Katrin Amunts, Direktorin des Instituts für Neurowissenschaft und Medizin am Forschungszentrum Jülich. „Das verändert, was Neurowissenschaft sein wird, und JUPITER ist das, was diesen Satz heute aussprechbar macht.“ Was damit konkret möglich wird, beschreibt Chris Porter so: „KI-Assistenten, die Wissenschaftlern helfen können, Gehirndaten direkt zu befragen.“ So rückt Science-Fiction immer näher an die Realität.

Steigende Angst vor Cyberangriffen

Foto: AdobeStock/Arjuna
Foto: AdobeStock/Arjuna

Lange Zeit handelte es sich bei Cybersecurity um einen abstrakten Begriff. Das ändert sich nun: Eine aktuelle Studie des digitalen Branchenverbands Bitkom sagt aus, dass in Deutschland die Angst vor Cyberangriffen und sogar einem Cyberkrieg um sich greife: „70 Prozent der Menschen in Deutschland schätzen die Gefahr durch Cybercrime insgesamt als hoch ein und ebenso viele halten Deutschland für schlecht vorbereitet. 61 Prozent haben Angst vor einem Cyberkrieg und für rund zwei Drittel (64 Prozent) ist Deutschland dafür nicht gut gewappnet“, heißt es in einer Pressemitteilung zur Vorstellung der Untersuchung. „Deutschland wird täglich digital angegriffen. Die Grenzen zwischen Cybercrime und hybrider Kriegsführung, zwischen privaten und staatlichen Akteuren sind inzwischen fließend“, wird Bitkom-Präsident Dr. Ralf Wintergerst in der Pressemitteilung zitiert. „Die Bedrohungslage wird sich verschärfen, wir müssen deshalb unsere nationale Sicherheit sowohl klassisch als auch im digitalen Raum stärken – in Behörden und der Verwaltung, aber auch in kritischer Infrastruktur und in den Unternehmen.“

 

 

KI-Innovator Prof. Dr. Björn Ommer

Prof. Dr. Björn Ommer ist Kopf der Forschungsgruppe, die 2022 den Text-zu-Bild-Generator Stable Diffusion entwickelt hat. Mit seinem Team an der LMU München sucht er nach Möglichkeiten, KI-Modelle flächendeckend nutzbar zu machen, ohne dabei von US-Konzernen abhängig zu sein. Im Interview erklärt er, was an Stable Diffusion besonders ist, warum er die KI als Ermöglichungstechnologie bewertet und was dazu führte, dass im Sommer ein OpenAI-Modell ungefragt seinen Sandkasten verließ. Die Fragen stellte André Boße.

ZUr Person

Björn Ommer (geboren 1979) ist Professor an der Ludwig-Maximilians-Universität in München, wo er die Computer Vision & Learning Group leitet. Zuvor war er Professor am Institut für Mathematik und Informatik der Universität Heidelberg. Er studierte Informatik und Physik an der Universität Bonn. Anschließend promovierte er in Informatik an der ETH Zürich. Heute ist er unter anderem Chief AI Officer der LMU sowie Co-Direktor des Bayerischen KI-Rats. Er wurde 2024 mit dem Deutschen KI-Preis und dem Technologiepreis der Eduard-Rhein-Stiftung ausgezeichnet. Seine Arbeit, die zu Stable Diffusion führte, wurde für den Deutschen Zukunftspreis des Bundespräsidenten für Technik und Innovation nominiert.

Herr Prof. Ommer, Sie haben 2022 mit Stable Diffusion die KI-Generierung von Bildern revolutioniert. Wo genau lag die Innovation?
Wir haben das System zuerst so trainiert, dass wir ihm eine Menge an Bildern gezeigt haben, eine Textbeschreibung dazugaben und die KI dann gebeten haben, ein verrauschtes Bild zu rekonstruieren. Das Besondere an unserem Ansatz war, dass die KI nicht direkt im Raum der Bildpunkte operiert, sondern zunächst eine kompakte und effiziente Repräsentation der Bilder lernt. Dadurch konnten wir das Modell deutlich effizienter machen: Es lief auf Consumer-Hardware und sogar auf Mobilgeräten, anstatt bei der Anwendung auf teure Rechenzentrumscluster angewiesen zu sein. So konnten wir generative KI demokratisieren und einem viel breiteren Kreis zugänglich machen, nämlich Start-ups, der Forschung und ganz normalen Usern, statt sie wenigen großen Tech-Unternehmen vorzubehalten. Während des Trainings haben wir außerdem etwas Bemerkenswertes beobachtet: Das System lernte während dieses Prozesses Dinge, die wir ihm nicht direkt vorgegeben haben.

Welche Dinge waren das?
Ich würde sie als Muster bezeichnen. Man könnte auch sagen: statistische Abhängigkeiten. Wenn draußen vor meinem Fenster ein Baum steht und die Sonne scheint, dann ist unter dem Baum typischerweise ein dunkler Schatten. Und in einem See gibt es Reflexionen der Uferumgebung zu sehen. Diese Elemente haben wir dem System nicht vorgegeben, es hat sie als Muster eigenständig aus den Daten gelernt. Es sind also emergente Eigenschaften eingetreten: Ohne, dass wir der KI gesagt haben, wie Licht und Schatten funktionieren, hat sie diese Zusammenhänge selbst gelernt.

Wissen Sie mittlerweile, wie diese Emergenz entstehen konnte?
Diese Emergenzen stellen sich ein, wenn man sehr viele Trainingsdaten hat und ein Modell wie unseres irgendwann beginnt, Abstraktionsleistungen zu erbringen. Da die KI nicht auf der Ebene von Bildpunkten, sondern mit unserer effizienten Beschreibungssprache operierte, musste sie die Essenz von Bildern sehr kompakt zusammenfassen. Dabei haben wir beobachtet, dass das System, weil es eben keine Pixel auswendig lernen sollte, damit begann, Bilder zu abstrahieren. So erfasste das Modell zum Beispiel Zusammenhänge wie den zwischen Sonnenschein und dem Schatten unter einem Baum.

Stable Diffusion

Generative KI-Modelle aus den USA benötigen teure und energiehungrige Rechnerkapazitäten. Mit Stable Diffusion verfolgt das Team um Björn Ommer das Ziel, die daraus entstehenden Abhängigkeiten zu lösen und KI-Modelle zu schaffen, die ebenso leistungsfähig sind, jedoch wesentlich weniger Rechenleistung erfordern. Die Forschenden fanden einen innovativen Ansatz, bei dem zuerst eine neue, effektive Bildbeschreibungssprache für lokale Bildregionen gelernt wird, anstatt Bilder direkt als Menge von Bildpunkten zu beschreiben.

Ist das schon eine menschliche Denkweise?
Soweit würde ich nicht gehen, aber klar, es ähnelt dem, wie wir Muster erkennen. Nehmen Sie das Beispiel von Isaac Newton: Er beobachtete, dass Äpfel herunterfallen – und hat irgendwann daraus geschlossen, es muss so etwas wie Gravitation geben, die den Apfel beschleunigt oder den Mond auf seiner Bahn hält. Ein solches Denken steigert die Effizienz der Erkenntnis, und das macht die KI sehr stark. Ich muss dem System nicht mehr alles erklären, stattdessen gebe ich ihm eine Menge Daten und den Auftrag: Versuche, die Essenz zu abstrahieren und Muster zu erkennen.

Emergenz bedeutet im Kern, dass unerwartete Dinge auftreten. Wie haben Sie reagiert, als im Juli die Nachricht durch die Welt ging, dass bei OpenAI KI-Modelle aus ihrer Umgebung ausgebrochen sind und sich in andere Systeme gehackt haben?
In diesem Fall sind diese Systeme ja genau auf diese Aufgabe angesetzt worden. Wobei man versucht hat, sie in der Sandbox einzusperren. Was die Entwickler nicht berücksichtigt haben, ist – und das war hier vermutlich der wesentliche Punkt –, dass die KI, wenn man sie nur lange genug trainiert, andere Wege zum Ziel findet. Die KI ist enorm effizient darin, Abkürzungen zu finden, und in diesem Fall hat sie vermutlich erkannt, dass es einen wesentlich effizienteren Weg zum Ziel gibt, als den, in der Sandbox zu bleiben. Wobei es sich hier nicht um eine einzelne KI handelte, sondern um sehr viele agentische Systeme. Was eine KI vorhat, kann man vielleicht noch vorhersehen. Bei vielen verschiedenen, die untereinander interagieren, wird das sehr schwer.

Es ist verständlich, wenn jetzt einige KI-Pioniere vor ihren eigenen Entwicklungen warnen, oder?
Wir beobachten seit längerer Zeit, dass es diejenigen gibt, die sagen, KI wird die Technologie sein, auf der nahezu alles aufgebaut sein wird. Ich spreche von einer Ermöglichungstechnologie, als Basis für unseren zukünftigen technologischen Fortschritt. Gleichzeitig gibt es diejenigen, die davor warnen, dass wir uns abhängig von der KI machen, dass wir dadurch Fähigkeiten verlieren, dass sie uns Aufgaben und Jobs wegnimmt – und dass sie im schlimmsten Fall sogar gegen uns Menschen vorgeht. Was ich glaube: Die Gefahr besteht eher darin, dass Menschen, die nichts Gutes im Sinn haben, die KI für sich und gegen andere nutzen. Auch bei diesem Ausbruchsszenario waren es ja Menschen, die der KI gesagt haben, sie solle sich in andere Systeme hacken. Sie hat halt nur einen anderen Weg gefunden.

Bleiben wir beim Szenario der KI als einer Ermöglichungstechnologie. Was bedeutet das für die Arbeitswelt?
Wenn eine neue Technologie die Bühne betritt, lässt sich im Vorfeld kaum erahnen, welche neuen Geschäftsfelder sich dadurch ergeben. Das war historisch bei der Einführung der Elektrizität, des Computers und des Internets nicht anders. Es dauert, bis sich zeigt, was diese Technologien wirklich ermöglichen. Besonders in Europa sehe ich aber die Gefahr, dass wir nicht offen und neugierig genug sind.

Wenn eine neue Technologie die Bühne betritt, lässt sich im Vorfeld kaum erahnen,welche neuen Geschäftsfelder sich dadurch ergeben.

Woran machen Sie das fest?
Wofür die KI bereits jetzt eingesetzt wird, ist die Optimierung von Abläufen, die schon vorher erledigt werden mussten, wobei die KI diese Dinge schneller, billiger und effizienter erledigt. Ich glaube, dass uns diese Form des Einsatzes nur bedingt weiterbringt. Mehr noch, weil die KI hier wirklich menschliche Arbeit ersetzt und die Menschen dadurch bestimmte Erfahrungen nicht mehr machen, könnten sich sogar negative Effekte ergeben. Eine vollumfängliche Transformation durch KI hingegen ermöglicht uns Prozesse, die ohne sie gar nicht möglich gewesen wären. Das wiederum führt zu neuen Geschäftsfeldern und Berufsbildern.

Sie sagten, man könne heute kaum ahnen, was für Felder das sind. Dennoch, haben Sie eine Vermutung?
Wir arbeiten an sehr effizienten Algorithmen, die es möglich machen, dass jeder seine persönliche KI im Smartphone dabei hat, sodass man als Nutzer nicht mehr von den großen Konzernen abhängig ist. Dadurch ergeben sich für Unternehmen neue Möglichkeiten. Ein konkretes Beispiel: Wir haben gerade in Deutschland viele Firmen, die nicht „born digital“ sind, die aber eine große Expertise jenseits des IT-Bereichs besitzen, vielleicht sogar Weltmarktführer sind. Diese Unternehmen generieren große Mengen an sehr speziellen Daten. Und: Sie besitzen das Vertrauen ihrer Kunden. Bisher war es schwer, daraus einen Mehrwert zu entwickeln, der zu einem neuen Geschäftsmodell führt. Dafür bräuchte man zum Beispiel eine eigene Software, aber diese zu entwickeln, dafür fehlen Know-how und Kapital. Jetzt aber, mit Hilfe einer eigenen KI, sind diese Unternehmen in der Lage, das zu tun, was die großen IT-Firmen in den USA mit ihrem Kapital und ihrer Manpower schon immer konnten: selbst Softwarelösungen zu entwickeln. Denn niemand muss mehr Zeile für Zeile Code eingeben, das übernimmt eine programmierende KI.

Jobs in der Programmierung fallen weg.
Programmierer gab es in diesen Unternehmen ja nur wenige oder gar keine. Vor allem entsteht etwas Neues, nämlich die Möglichkeit, die Daten zu vermarkten. Früher musste man sich dafür eine Softwarefirma aus dem Ausland dazuholen, musste Produkte im Ausland entwickeln lassen und die Daten gegebenenfalls dorthin abgeben. Nun kann man das inhouse machen. Und noch ein Punkt ist interessant: Das Problem der Informationstechnologie war schon immer, dass die Information für die Datenverarbeitung gewissermaßen löffelfertig gemacht werden musste, vorformatiert in Excel-Sheets. Erschließen konnte man nur das, was ich in diese Tabellen hineinführen konnte. Die KI braucht dieses Vorformatieren nicht, sie kann mit allen vorhandenen heterogenen Daten arbeiten: Text, Bilder, Video, Audio, Messwerte, was auch immer. Das Schöne ist: Die KI stöhnt nicht über die Diversität der Daten, sie profitiert sogar davon. Je diverser die Daten sind, desto besser lernt sie.

Erklärt das, warum die KI-Modelle der US-Entwickler aktuell mit alten Büchern aus Antiquariaten gefüttert werden?
Ganz genau. Man schickt die KI quasi auf Bildungsurlaub. Diversität verhindert, dass die Modelle engstirnig werden oder einen Bias entwickeln. Das ist in diesem Fall bei der KI nicht anders als beim Menschen.

Kuratiert

EIN KERNSPINTOMOGRAF ZUM NACHBAUEN

An der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt in Berlin bauen 19 Organisationen aus ganz Europa gemeinsam einen MRT-Scanner, dessen Bau- und Softwarepläne jeder frei einsehen kann. Das kompakte Gerät arbeitet mit einem deutlich schwächeren Magnetfeld als herkömmliche Tomografen und gleicht die geringeren Signale mit neuronalen Netzen aus, die den Messprozess berücksichtigen. Das Ziel: ein MRT, das sich Kliniken in ärmeren Ländern und später sogar Hausarztpraxen leisten können. Für die internationale Zusammenarbeit nutzt das Team eine Projektmanagement-Software aus Berlin, die ebenfalls Open Source ist. Ein schönes Beispiel dafür, wie Open Source längst über reine Softwareprojekte hinausgeht.

HUMANOIDE ROBOTER: INTELLIGENT UND FLEXIBEL

Im deutsch-dänischen Forschungsprojekt RobOdin arbeitet ein Konsortium an humanoiden Assistenzrobotern für den Arbeitsalltag. Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz in Lübeck entwickelt ein KI-gestütztes Entscheidungsframework, das den Robotern situationsgerechtes Handeln ermöglicht. Ziel ist es, Menschen in komplexen, dynamischen Arbeitsumgebungen wie Handel und Logistik sicher und intuitiv zu unterstützen. Die EU fördert das Projekt über das Interreg-Programm Deutschland-Dänemark mit rund 2,4 Millionen Euro. Die Laufzeit endet im September 2028. Für Absolvent*innen aus den Bereichen KI und Robotik zeigt RobOdin, wie eng Wahrnehmung, Entscheidungslogik und praktischer Robotereinsatz inzwischen verzahnt sind.

IT-ARBEITSMARKT: CHANCEN FÜR EINSTEIGER*INNEN

Deutschen Unternehmen fehlen laut Bitkom-Studie rund 109.000 IT-Fachkräfte – weniger als die 149.000 offenen Stellen vor zwei Jahren. Dennoch klagen 85 Prozent der Firmen über einen Mangel an qualifiziertem Personal, nur vier Prozent sehen ein Überangebot. Im Schnitt dauert es fast acht Monate, bis eine IT-Stelle besetzt wird. Besonders gefragt sind Fachkräfte für Softwareentwicklung, IT-Sicherheit und Datenanalyse. Rund ein Viertel der Unternehmen erhält auf IT-Stellen kaum Bewerbungen. Für Absolvent*innen der Informationstechnologie bleiben die Einstiegschancen gut, da der Bedarf weit über die klassische Techbranche hinausgeht.

von Sonja Theile-Ochel

Von der Bioinformatik zum Coaching

Julia Jauß wollte ursprünglich Ärztin werden. Doch noch mehr faszinierte sie die Bioinformatik. Mit Genomanalysen oder der Entwicklung von Medikamenten, so glaubte sie, könne sie noch mehr bewirken. Doch am Ende führte ihr Weg sie ganz woanders hin: Sie ließ sich zur Coachin ausbilden und berät heute Kund*innen aus der IT. Von Sonja Theile-Ochel

Julia Jauß arbeitete bei namhaften Firmen: Bayer, Microsoft, eine große Unternehmensberatung. Sie programmierte Softwaremodule, entwarf mit Softwareherstellern skalierbare und ausfallsichere Systeme für die Cloud-Architektur. Sie testete neue Formate für Daten- und KI-Lösungen, vernetzte Partner und baute ein Geschäftsfeld auf. Doch so richtig glücklich wurde sie bei ihrer Arbeit nicht.

2020 kündigte sie ihren Job, um mehr Zeit für ihre große Leidenschaft, das Gleitschirmfliegen, zu haben und zu reisen. Als die Pandemie ihre Pläne durchkreuzte, arbeitete sie freiberuflich als Cloud-Architektin. „Die Selbstständigkeit gab mir zwar Freiheit, doch die Aufgaben blieben dieselben, die ich hinter mir lassen wollte“, berichtet Julia Jauß. Sie stellte sich die Frage, was ihr beruflich wirklich Freude gemacht hatte. Die Antwort: Begegnungen und das Interesse daran, wie Menschen denken. Zuhören, Anforderungen verstehen und Menschen vernetzen wurden für sie wichtiger als die Technik.

Weniger grübeln, mehr ausprobieren.

Nach einer weiteren Reise nach Neuseeland absolvierte sie eine Coaching-Ausbildung. Heute verbindet Julia Jauß ihre Technikkenntnisse mit systemischem Coaching, Beratung und Mentaltraining. Sie unterstützt zum Beispiel Softwareunternehmen, die ihren Vertrieb neu ausrichten wollen. Dabei zeigt sich oft, dass das Problem tiefer liegt: Das Angebot ist unscharf, die Zielgruppe unklar oder dem Team fehlt ein gemeinsames Ziel. Jauß fragt ihre Klient*innen nach Stärken und Blockaden und begleitet die Umsetzung.

Auch das Gleitschirmfliegen prägt ihren Ansatz: In der Luft begegnen ihr oft dieselben Zweifel wie am Boden. Bei einem Wettbewerb sah sie einen Vogel in der Thermik kreisen, während die anderen Wettbewerbsteilnehmenden in eine andere Richtung flogen. Früher wäre sie dem Pulk gefolgt, überzeugt, die anderen wüssten es besser. Diesmal vertraute sie ihrer eigenen Beobachtung – und überholte 30 Pilotinnen und Piloten. Für Jauß wurde dieses Ereignis zum Lernraum: entscheiden, Unsicherheit aushalten, sich selbst vertrauen.

Ihr Rat für Berufseinsteiger*innen: Fachwissen bleibt wichtig, besonders in Forschung und bei komplexer Technik. „Ebenso wichtig ist es aber, selbstständig zu lernen, KI-Ergebnisse kritisch zu prüfen und die eigenen Stärken nicht an anderen zu messen“, sagt die Bioinformatikerin, die für sich einen anderen Weg gefunden hat. Ihr Credo: „Weniger grübeln, mehr ausprobieren.“

Sparkassen-IT: Zwischen Funktion und Regulation

Dr. Carsten Busch leitet bei der Finanzinformatik (FI), dem IT-Dienstleister der Sparkassen-Finanzgruppe, die Sparte Großrechner. Sein Team verantwortet die Migration von Banksystemen für rund 350 Sparkassen. Damit sorgt er dafür, dass die zentrale IT-Infrastruktur zuverlässig läuft und Banken auf moderne Systeme umgestellt werden. Das Interview führte Sonja Theile-Ochel

Herr Dr. Busch, bei einer Bank kann ein IT-Fehler sehr schnell erhebliche Konsequenzen haben. Was unterscheidet die Entwicklung und der Betrieb von IT-Systemen für Finanzdienstleister von anderen großen IT-Projekten?
Sicherheit und Verfügbarkeit unserer Produkte haben für uns höchste Priorität. Das zeigt sich in Architektur, Technik, Prozessen und Kultur jedes Mitarbeitenden. Fehler passieren, sowohl in der Entwicklung als auch im Betrieb. Sie sollen früh erkannt und nachhaltig gelöst werden, ohne Auswirkungen auf unsere Kunden zu haben. Alle Teile der Infrastruktur sind redundant aufgebaut, wir unterliegen der Aufsicht und stehen im Fokus regelmäßiger Prüfungen. Für Mitarbeitende bedeutet das ein professionelles, strukturiertes Umfeld mit viel Kreativität.

Sie betreiben ein System, das Millionen Menschen täglich nutzen und das ständig weiterentwickelt werden muss. Wie verändert dieser Zielkonflikt die Arbeit Ihrer Entwickler?
Die Geschwindigkeit der Weiterentwicklung ist so hoch wie nie zuvor, durch technischen Fortschritt und aufsichtsrechtliche Anforderungen. Die Entwickler arbeiten mit modernen Tools, seit einiger Zeit auch mit KI-Unterstützung. Die Qualität sichern wir über einen mehrstufigen Test- und Freigeigabeprozess, in dem KI neue Möglichkeiten bietet. Neue Anwendungen pilotieren wir zunächst mit einzelnen Kunden, damit alles fehlerfrei ist.

Sie setzen bei Migrationen weiterhin auf den „Big Bang“, die vollständige Umstellung innerhalb eines Wochenendes. Warum ist dieses Vorgehen trotz des Risikos die bessere Lösung?
Wir migrieren eine Bank aus ihrem Altsystem in unsere Gesamtbanklösung OSPlus, in der alle Komponenten bereits zusammenspielen. Dem Risiko begegnen wir durch den frühzeitigen Aufbau eines Validierungsinstitutes für jede zu migrierende Bank. Es wird in mehreren Datenüberleitungen über Export- und Importschnittstellen immer wieder mit aktuellen Daten aus dem noch produktiven Altsystem beladen. So sehen die Mitarbeitenden über einen längeren Zeitraum, wie ihre Bank im OSPlus funktionieren wird, und arbeiten nach jeder Datenüberleitung bis zur Generalprobe ein umfangreiches Testprogramm ab.

Wenn an einem Wochenende teilweise 20 Sparkassen gleichzeitig migriert werden und rund 1.000 IT-Mitarbeiter beteiligt sind, entstehen viele Fehlerquellen. Wie organisieren Sie das Projekt so, dass am Ende jeder weiß, was wann zu tun ist?
Für den Ablauf gibt es einen umfassenden Aktivitätenplan. In einer Einsatzzentrale und einem Lagezentrum laufen alle Fäden zusammen. Bei Abweichungen schalten wir sofort die nötigen Fachbereiche ein und leiten Maßnahmen ein. Außerdem gibt es mehrere Meilensteine, zu denen die Fachbereiche der Bank und der FI Freigaben erteilen. Die Go- und die No-Return-Entscheidung treffen das Top-Management von Bank und FI gemeinsam.

Welche Fähigkeiten brauchen junge Informatiker*innen, die an einem System arbeiten sollen, bei dem Sicherheit und Zuverlässigkeit eine besonders große Rolle spielen?
Unser Bedarf an gut ausgebildeten Informatikern ist hoch, deshalb bilden wir viele zukünftige Mitarbeitende selbst aus. Dabei vermitteln wir von Beginn an hohes Verantwortungsbewusstsein im Umgang mit geschäftskritischen Systemen und Anwendungen. Auch bei externen Bewerbern ist das ein Auswahlkriterium. Wichtig ist eine hohe Sorgfalt bei der Bearbeitung von Systemänderungen und -anpassungen. Dafür setzen wir die Einhaltung unserer Verfahren und Prozesse voraus, die Tests, klare Rahmenbedingungen und Überprüfungen sicherstellen.

InformierT Kultur-, Buch- und Linktipps

DER BROTKASTEN KEHRT ZURÜCK

Foto: AdobeStock/jonnysek
Foto: AdobeStock/jonnysek

Die Marke Commodore bringt mit dem Commodore 64C Ultimate eine überarbeitete Version ihres FPGA-basierten Retro-Rechners auf den Markt. Für das neue Gehäuse verwenden die Entwickler die originalen Spritzgussformen von 1986, die über Umwege wieder beim Unternehmen gelandet sind und selbst kleine Fertigungsspuren als Echtheitsmerkmal mitbringen. Technisch bleibt der Rechner FPGA-basiert und bildet die Funktionalität des Originals nach, ergänzt um moderne Anschlüsse wie HDMI, USB und WLAN. Vorbestellungen starten bei knapp 300 US-Dollar. Für alle, die sich für Hardware-Geschichte interessieren ein schönes Beispiel dafür, wie viel Handwerk noch in einem Chip aus den Achtzigern steckt.

99-JÄHRIGE SCHLÄGT KI

Wie lassen sich verflochtene Fäden mathematisch beschreiben? An diesem sogenannten Burau-Problem bissen sich Mathematiker fast ein Jahrhundert lang die Zähne aus. Selbst die KI fand keine Lösung. Nun löste die 99-jährige US-Amerikanerin Joan Birman das mathematische Rätsel. Gemeinsam mit weiteren Mathematikern veröffentlichte die emeritierte Professorin der Columbia University und des Barnard College einen 26-seitigen Fachaufsatz. Nach ihrem Mathematikstudium hatte sich Birman zunächst ihrer Familie gewidmet und promovierte erst mit über 40 Jahren. Ihr Forschungsschwerpunkt war die Knotentheorie.

WENN DIE SPRACHMASCHINE MITDENKT

Cover SimanowskRoberto Simanowski geht der Frage nach, was mit unserem Denken passiert, wenn wir es zunehmend an ChatGPT, Gemini und andere Sprachmodelle abgeben. Der Medienphilosoph zieht dafür Linien von Heidegger bis zu aktuellen KI-Debatten und fragt, wer die Sprachmaschinen eigentlich erzogen hat. Anspruchsvoll, aber lohnend für alle, die täglich mit KI-Tools arbeiten. Roberto Simanowski: Sprachmaschinen. Eine Philosophie der künstlichen Intelligenz. C.H. Beck 2025. 288 Seiten. 23 Euro.

DATA SCIENCE, MACHINE LEARNING UND KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

Vektor-Datenbanken, MLOps, Datenschutz oder die Frage, warum ein Projekt selten mit einem Jupyter Notebook beginnen sollte: Darum dreht sich der Podcast „Data Science mit Milch und Zucker“ von Prof. Dr. René Brunner, Gründer von Datamics und Datenwissenschaftler an der Macromedia Hochschule. In seinen Onlinekursen ist er dafür bekannt, komplexe Inhalte verständlich zu erklären – davon konnten sich
bereits mehr als 50.000 Teilnehmende überzeugen. Für angehende Data Scientists ist der Podcast ein guter Einstieg, um zu hören, wie Theorie aus dem Studium in echten Projekten ankommt. datamics.podigee.io

GEGEN DEN KÜNSTLICHEN STAAT

Cover Regierung der MaschinenDie US-amerikanische Historikerin, Pulitzerpreisträgerin und Harvard-Professorin Jill Lepore erklärt in ihrem Buch „Die Regierung der Maschinen“, wie es zum steilen Aufstieg von KI kam und wir in die Hände von einigen Tech-Tycoons geraten sind, die glauben, das Recht
zu haben, über unsere Zukunft zu entscheiden. „Die Regierung der Maschinen“ ist ein Weckruf an uns alle, dem „Künstlichen Staat“, der sich anbahnt, entgegenzutreten. Denn auch er kann entmachtet werden wie der Feudalismus, der Faschismus und die Sklaverei. Aber dafür muss man verstehen, was vor sich geht. Jill Lepore: Die Regierung der Maschinen. Aufstieg und Fall des Künstlichen Staates. C. H. Beck 2026. 384 Seiten. 29,90 Euro.

DAS ENDE DES FERNSEHENS ALS ROADMOVIE

Cover-SidekickSebastian Hotz, bekannt als Comedian und Autor unter dem Namen El Hotzo, erzählt in seinem zweiten Roman vom Abschied eines legendären Showmasters und dem Kampf um dessen Nachfolge zwischen alter TV-Garde und neuer Influencerin. Boris, jahrelang nur der Sidekick im Hintergrund, findet sich plötzlich im Bentley seines Ex-Chefs auf der Autobahn wieder, mit kostbarer Fracht im Kofferraum. Bissig, schnell erzählt und mit einem geschulten Blick für digitale Öffentlichkeit. Ähnlichkeiten mit realen Personen sind selbstverständlich rein zufällig. Sebastian Hotz: Sidekick. Kiepenheuer & Witsch 2026. 304 Seiten. 23 Euro.

IST LIEBE BERECHENBAR?

Foto: AdobeStock/Mira
Foto: AdobeStock/Mira

Ein französischer Mathematiker glaubt, eine Formel gefunden zu haben, die die Liebe beschreibt. Anhand von Mustern versucht er vorauszusagen, ob eine Liebe hält oder nicht. In seinen Gleichungen geht es um das Liebesgefühl eines Partners zu einem bestimmten Zeitpunkt, um den Gewöhnungseffekt in Paarbeziehungen sowie positive oder negative Ereignisse wie das erste Baby, eine Gehaltserhöhung oder Untreue. Psychologen und Ärzte reagieren skeptisch: Liebe sei komplexer, als es sich in der Mathematik darstellen lässt.

ROBOCUP-WELTMEISTERSCHAFT 2027 IN NÜRNBERG

Im Juni 2027 wird Nürnberg eine Woche lang zur Hauptstadt der Robotik: Bei der RoboCup-Weltmeisterschaft messen sich Teams aus über 50 Ländern – mit Fußballrobotern, Rettungsrobotern, smarten Haushaltshelfern und Industrierobotern. Wer erleben will, wie Informatik, KI, Sensorik und Computer Vision in echten Maschinen zusammenspielen, findet hier die Antwort – live und zum Anfassen. Auch Hochschulteams sind ausdrücklich dabei und präsentieren ihre Projekte auf großer Bühne. Wer nicht selbst antritt, kann als Volunteer mitwirken

Immer einen Code voraus: Weiterbildung für IT- und Robotics-Talente

Die IT- und Robotikbranche ist längst im Zeitalter der disruptiven Transformation angekommen. Während klassische Softwarezyklen in immer kürzeren Intervallen rotieren, treibt vor allem ein technologischer Sprung die Entwicklung voran: humanoide Roboter. Von Stefan Trees

Was vor wenigen Jahren noch nach ferner Zukunftsmusik klang, prägt heute die Roadmap von Tech-Giganten und spezialisierten Start-ups. Für Absolventen der Informationstechnologie und Robotik bedeutet das: Der mit dem Abschluss erworbene Wissensstand ist nur das Fundament. Wer im globalen Innovationswettlauf ganz vorn mitspielen will, kommt um kontinuierliche Weiterbildung nicht herum – denn die Schnittstelle aus physischer Hardware und intelligenter Software erfordert Kompetenzen, die im klassischen Hörsaal oft noch gar nicht auf dem Lehrplan standen.

Das neue Skillset für humanoide Roboter

Die Entwicklung und Steuerung humanoider Systeme verlangt ein tiefgreifendes, interdisziplinäres Verständnis. Es reicht längst nicht mehr aus, isolierte Algorithmen zu schreiben oder rein theoretische Regelungstechnik zu betreiben. Gefragt ist ein holistischer Ansatz, der modernste künstliche Intelligenz direkt mit mechatronischer Realität verknüpft.

Im Fokus stehen dabei hochkomplexe Herausforderungen. Dazu gehört die Integration von Sprachmodellen und visuellen Handlungssystemen in physische Maschinen, damit Roboter ihre Umwelt nicht nur visuell erfassen, sondern semantisch verstehen und in Echtzeit auf unvorhergesehene Situationen reagieren können. Auch die Echtzeit-Kinematik und -Dynamik bipedaler Fortbewegung – also das physikalische Balancing und die flüssige Navigation auf zwei Beinen in unstrukturierten Umgebungen – verlangen nach spezialisiertem Know-how.

Hinzu kommt dezentrale Rechenleistung direkt am System: Da humanoide Roboter extrem latenzarme Entscheidungen treffen müssen, gewinnt die Ausführung schwerer KI-Modelle unmittelbar auf der Hardware-Plattform an Bedeutung. Wer hier seine Expertise durch gezielte Fortbildungen im Bereich eingebetteter Systeme, moderner Robotik-Frameworks oder neuronaler Regelungstechnik schärft, besetzt die begehrtesten Schlüsselpositionen der Branche.

Der Blick über den Roboter-Tellerrand: Weitere Megatrends der IT-Welt

Neben der humanoiden Robotik formen weitere tiefgreifende Megatrends die digitale und technische Landschaft, die für Absolvent*innen fortlaufend neue Lernfelder eröffnen. Ein zentraler Treiber ist die fortschreitende Verschmelzung von physischen Systemen mit dem Internet der Dinge und virtuellen Ebenen – häufig realisiert durch digitale Zwillinge. Komplexe Industrie- und Serviceumgebungen werden im Code exakt spiegelbildlich abgebildet, um autonome Abläufe und KI-Modelle gefahrlos in Echtzeit zu simulieren, bevor sie physisch implementiert werden.

Die Dynamik der technologischen Revolution macht lebenslanges Lernen zu einer Grundvoraussetzung für den eigenen Karriereerfolg.

Gleichzeitig gewinnt das Thema Cybersicherheit in einer hypervernetzten Welt eine völlig neue Dimension. Wenn autonome Maschinen, smarte Infrastrukturen und Roboter direkt mit sensiblen Unternehmensdaten oder kritischen Versorgungsnetzen kommunizieren, steigen die Anforderungen an eine immunisierte Softwarearchitektur rasant. Themen wie postquantitative Verschlüsselung, robuste Netzwerksicherheit und die Absicherung gegen komplexe Cyberangriffe auf physisch-digitale Schnittstellen (Cyber-Physical Systems) werden zu unverzichtbaren Zusatzqualifikationen. Wer sich in diesen Bereichen – etwa durch spezialisierte Zertifizierungen oder praxisnahe Tech-Labs – weiterbildet, verknüpft fundiertes Roboter-Know-how mit der notwendigen Systemsicherheit von morgen.

Wege zur echten Fachexpertise

Um sich in diesen rasant wachsenden Feldern zu spezialisieren, braucht es smarte Lernformate. Der Markt verlangt nach Agilität. Hochkarätige Tech-Konferenzen, spezialisierte Hackathons und praxisnahe Workshops zu modernen Simulationsumgebungen oder Deep-Learning-Architekturen bieten den idealen Nährboden, um am Puls der Zeit zu bleiben. Auch gezielte Zertifizierungen von führenden Plattformen und Forschungsinstituten helfen dabei, das eigene Profil zu schärfen und international anschlussfähig zu bleiben.

Der Schlüssel liegt im engen Austausch mit der Community. Ob in spezialisierten Developer-Netzwerken, auf internationalen Fachtagungen oder im direkten Diskurs mit Forschenden aus den Bereichen Kognitionswissenschaften und IT-Sicherheit – wer wissen will, welche Technologien morgen Standard sind, muss den Dialog aktiv suchen.

Am Puls der Zeit bleiben

Die Dynamik der technologischen Revolution macht lebenslanges Lernen zu einer Grundvoraussetzung für den eigenen Karriereerfolg. Die Fähigkeit, sich rasch in neue Frameworks einzuarbeiten, Hardware-Spezifikationen zu verstehen und intelligente Modelle auf physische Systeme zu übertragen, entscheidet darüber, wer die Innovationen von morgen nur anwendet und wer sie aktiv gestaltet. Wer seine individuellen Interessen mit den passenden Weiterbildungen verknüpft und die aktuellen Technologietrends kontinuierlich verfolgt, positioniert sich exakt an der Schnittstelle, an der die Zukunft der Automation geschrieben wird.

Moritz Spitz, KI-Manager mit 21 Jahren

Moritz Spitz ist Führungskraft für KI-Prozesse und der jüngste KI-Manager im deutschen Radio. Bei Audiotainment Südwest treibt er die KI-Strategie der Sendergruppe bigFM, RPR1, Radio Regenbogen und Rock FM voran. Zuvor volontierte er bei bigFM. Er moderierte zusammen mit KI-Moderatorin bigLayla den KI-Radiosender bigGPT und arbeitete dort redaktionell mit. Die Fragen stellte Sonja Theile-Ochel.

Mit 21 Jahren tragen Sie bereits Führungsverantwortung für KI-Prozesse bei der Audiotainment Südwest. Was war der Moment, in dem Ihnen klar wurde, dass Sie in dieser Rolle richtig sind?
Das wurde mir schon während meines Volontariats klar. Ich habe damals zwei Welten parallel kennengelernt: die redaktionelle Arbeit auf der einen Seite und KI, Automatisierung sowie technische Prozesse auf der anderen. Genau an dieser Schnittstelle habe ich gemerkt, dass ich den größten Mehrwert leisten kann. Meine Stärke liegt darin, beide Perspektiven zusammenzubringen: zu verstehen, was Menschen brauchen, was technisch möglich ist, und daraus Lösungen zu entwickeln, die tatsächlich funktionieren.

Was würden Sie Berufseinsteiger*innen raten, die ebenfalls schnell Verantwortung im Bereich Künstliche Intelligenz übernehmen möchten?
Nicht auf die perfekte KI-Stelle warten, sondern anfangen. Entscheidend ist, ein reales Problem zu erkennen und es besser zu lösen. Wer in diesem Bereich Verantwortung übernehmen will, sollte auch erklären können, zuhören, Prozesse durchdringen und Menschen mitnehmen.

Gab es eine Entscheidung oder einen Rückschlag, aus dem Sie besonders viel gelernt haben?
Ja, ein Projekt ist mir besonders in Erinnerung geblieben. Wir hatten die Möglichkeit zu einem Interview mit dem damaligen Bundeskanzler Olaf Scholz. Ich hatte die Idee, das Gespräch von einem KI-Avatar führen zu lassen. Kurz vor dem Termin wurde das Konzept von politischer Seite jedoch nicht umgesetzt, vor allem wegen Vorbehalten gegenüber KI. Für mich war das ein echter Rückschlag, gerade weil ich es gesellschaftlich für eine verpasste Chance halte. Ich habe daraus vor allem eines gelernt: Technische Machbarkeit allein reicht nicht. Innovation braucht Vertrauen, Kommunikation und die Bereitschaft, trotz Unsicherheit einen Schritt nach vorne zu gehen.

Wie hat sich Ihr Blick auf künstliche Intelligenz verändert, seit Sie beruflich täglich damit arbeiten?
Je mehr ich mit KI arbeite, desto bewusster entscheide ich mich auch mal gegen sie. Mit der Zeit merkt man: Hier ist KI stark, dort reicht klassische Automatisierung, und an anderer Stelle bleibt der Mensch klar die bessere Lösung. Mein Anspruch ist, KI dort einzusetzen, wo sie sinnvoll ist, und so, dass Menschen sie verstehen, ihr vertrauen und davon profitieren.

Welche Fähigkeit wird angehende IT-Fachkräfte in den kommenden Jahren am stärksten von der Konkurrenz abheben?
Technisches Know-how bleibt wichtig. Entscheidend werden Neugier, Lernfähigkeit und Anpassungsfähigkeit sein. Mindestens genauso wichtig ist die Fähigkeit, Technik zu übersetzen: zu verstehen, was technologisch möglich ist, und gleichzeitig im Blick zu haben, was Menschen tatsächlich brauchen.

Wie sehen Sie die Informationstechnologie in fünf Jahren, wenn Sie an Entwicklungen wie künstliche Intelligenz denken?
Ich glaube, dass sich das Tempo noch einmal deutlich erhöhen wird. Die entscheidende Frage lautet, für wen wir diese Technologien eigentlich entwickeln, denn am Ende muss immer ein Mensch damit arbeiten können. Ich wünsche mir, dass IT in den kommenden Jahren noch stärker vom Nutzer aus denkt. Die spannendste Zukunft entsteht dort, wo künstliche und menschliche Intelligenz sinnvoll zusammenwirken.

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