Firmen, die Produkte erfinden und als Erste entwickeln, haben Nachteile gegenüber anderen Unternehmen: Weil es ihre Dienste noch nicht gibt, fehlen ihnen die Erfahrungen anderer Anbieter. Sie können nicht aus deren Fehlern lernen. Doch diese Unerfahrenheit kann ein großer Vorteil sein. Denn sie gibt solchen Pionieren die Freiheit, Neues auszuprobieren. Für die Gründer und Angestellten des Kölner KI-Startups Ella sind das ideale Bedingungen, weil ihr Textgenerator ständig neue Dinge lernen muss. Bei den zur Entwicklung benötigten Programmen hingegen machen die Gründer Daniel Hoffmann und Michael Keusgen keine Experimente.
Flexible Arbeitszeiten auf den Rheinwiesen
Bunt gemischt sind die Firmen, mit denen sich Ella ein ehemaliges Industriegelände in Köln-Mühlheim teilt. Vom Konzertveranstalter bis zum Autoteilehändler ist hier laut Google Maps alles vertreten. Aber mit ihrem Arbeitszeit- und Arbeitsplatzmodell dürften die KI-Entwickler so ziemlich aus der Reihe tanzen. „Wir leben flexible Arbeitszeiten und eine freie Wahl des Arbeitsplatzes“, sagt Hoffmann. Homeoffice, Café oder Rheinwiesen? Alles sei möglich.
Das funktioniert nur, weil trotzdem alle Mitarbeiter miteinander in Verbindung bleiben können. Und hier kommt ein altbewährtes Tool zum Einsatz: „Für die Team-Kommunikation und Arbeitsorganisation hat sich schließlich Slack als essentiell erwiesen“, so Keusgen. Jeder sei durch das Programm immer auf dem neuesten Stand. Das sei entscheidend. Die Termin- und Mail-Verwaltung erledigen die Mitarbeiter auch mithilfe weitverbreiteter Programme – mit Google Mail und Calendar.
Wer doch mal ins Büro kommen will, hat die freie Sitz- und Arbeitsplatzwahl. „Wir haben Laptops für alle Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter für mobiles Arbeiten.“ Jeder können dort sitzen und arbeiten, wo und wie er möchte. „Allerdings haben einige Kolleginnen und Kollegen schon ihren persönlichen Lieblingsplatz gefunden“, sagt Hoffmann.
Trotz freier Wahl des Arbeitsplatzes gibt es feste Termine wie Meetings bei Ella. Aber nur wenige. Man bevorzuge „agile Methoden“. „Unsere Produktivität soll nicht durch starre und oft nicht zielführende Pflichtformate eingebremst werden“, so die Gründer. „Ergebnisoffenes und optimiertes Arbeiten“ nennen sie das. Bei der Entwicklung einer Künstlichen Intelligenz sei das wesentlich, weil das Trainieren der Algorithmen „aufwendig und teilweise auch einzigartig“ sei.
Ella soll Drehbücher für Fernsehfilme schreiben
Einzigartig soll auch eines Tages das Ergebnis der Künstlichen Intelligenz sein, die das Startup entwickelt. Ella soll Texte schreiben können. Die Idee ist zwar nicht neu. Das von Elon Musk und Microsoft finanzierte Unternehmen OpenAI entwickelt mit GPT-2 einen Textgenerator, der aus einem Satz eine kurze Geschichte schreiben kann. Aber im Gegensatz dazu soll Ella ganze Drehbücher für Fernsehserien, einfache Romane oder auch Hörbücher schreiben können.
Konkurrent OpenAI arbeitet ausschließlich mit Machine Learning Tools. Ella dagegen will zwei Verfahren miteinander verknüpfen – Machine Learning und Semantic Technology. Das eine bringt der KI bei, Informationen wie Bilder und Texte zuzuordnen. Das andere hilft, die Daten miteinander in Verbindung zu bringen, damit die KI Zusammenhänge zwischen Begriffen versteht.
Dafür werden Unmengen an Daten benötigt. In Ellas Fall sind das fiktionale Texte aus Büchern. Um sie verwalten zu können, verlässt sich das Startup auf die Datenbanksprache PostSQL und den Datenspeicher Mini. Konventionelle Werkzeuge, die auch von anderen Unternehmen genutzt werden. Für Testumgebungen nutzt Ella Entwickleranwendungen wie Docker und Googles Kubernetes.
KI ist nicht das Geschäftsmodell
Wie viele andere KI-Unternehmer vor ihnen haben sich auch die Ella-Gründer Hoffmann und Keusgen für die unter Entwicklern beliebten Tools Pytorch und Tensorflow entschieden. Tensorflow ist ein Framework, das von Google entwickelt wird, während Pytorch von einem Facebook-Forschungsteam betreut wird. „Unsere KI-Programmiersprache besteht dabei zu 95 Prozent aus Python und fünf Prozent sind quer gemischt“, erzählt Keusgen.
Trotz leistungsfähiger Tools benötigt das Training einer KI vor allem eines: Zeit. „Wir geben uns noch das ganze Jahr 2020, um die KI dahin zu trainieren, eine Textmenge zu erzeugen, die an die Menge eines Romans herankommt“, sagt Hoffmann. Das seien etwa 30 bis 40 Seiten. Die Herausforderung sei, über diesen Umfang Spannungsbögen aufrecht zu erhalten.
Am Ende zielt das Geschäftsmodell laut den Gründern aber nicht darauf ab, mit der Software Geld zu verdienen. Die Inhalte sind es, die verkauft werden sollen. Am liebsten an Unterhaltungsunternehmen wie Fernsehsender und Hörbuchproduzenten. Im Bereich Vorabend-Fernsehserie und seichte Unterhaltung bei Netflix „sind wir mit Sicherheit irgendwann der perfekte Ansprechpartner“, sagt Keusgen. Weil man schnell und kostengünstig vorgehen könne.
Eine junge Aktivistin aus Schweden entfacht eine weltweite Klimabewegung? Hier ist der Roman dazu. Ein US-Präsident lässt einen hochrangigen iranischen General töten und verschärft damit einen Konflikt in Nahost? Hier ist das Drehbuch für eine Netflix-Serie. Klingt schräg? Vielleicht. Aber Pioniere wie Ella haben die Freiheit, Neues auszuprobieren. Auch wenn sie dafür bekannte Werkzeuge nutzen.
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