Austrian Artificial Intelligence Podcast

Die letzten Jahre ware von Large Language Models dominiert, und für die meisten ist GenAI immer noch der Inbegriff von Fortschritt.
Andere denken schon weiter und zielen auf physical AI ab, welche sich darauf spezialisiert KI nicht nur in der digitalen sondern auch in unserere physichen Welt erfolgreich einzusetzen.
Die Krönungsdisziplien in diesem Bereich ist humanoide Robotik und ich habe die Freute heute auf dem Podcast zwei Experten auf dem diesem Gebiet als Gäste begrüssen zu können.
Mathias Hazibar und Christian Tauber sind die Gründer von NEOALP einem Österreichischen Startup, dass Unternehmen dabei unterstüzt moderne Robotik in verschiedenen Gebieten anzuwenden.
Wir sprechen über humanoide Robotik, die es zum Ziel hat autonom agierende Roboter zu entwickeln die in der Lage sind mit minimalen Aufwand Menschliche Tätigkeiten zu erlnen und sicher auszuführen.
Bis solche Roboter einen signifikanten Anteil an Menschlicher Arbeit ersetzen, ist es gewiss noch ein langer Weg, aber ich finde diese Episode gibt einen ersten guten Einblick in wo wir aktuell stehen und wohin die Reise gehen könnte.
Mathias und Christian erklären uns hierzu nicht nur technische Aspekte wie die neuen Vision Language Action (VLA) Modelle,
welche das Herzstück der neuen physical AI Revolution bilden, sondern auch was alles benötigt wird um überhaupt mit humanoider Robotik beginnen zu können.
Warum Unternehmen vielleicht bereits heute sich überlegen sollten, Daten zu sammeln um in naher Zukunft von der neuen Roboter Generation profitieren zu können, wie sie dies am besten tun und wo hierbei die grössten Hürden liegen.

## Referenzen
www.neoalp.com
https://neura-robotics.com/de/
https://developer.nvidia.com/isaac/gr00t
https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-modules
https://www.linkedin.com/company/107622584/admin/page-posts/published/
https://www.1x.tech/neo

KI-Agentenplattformen sind in aller Munde. Und obwohl der GenAI-Hype langsam abklingt und viele vor einer KI-Blase zittern, hoffen immer noch andere auf den großen Durchbruch durch sogenannte Agentenplattformen – Systeme, die versprechen, ganze Unternehmensbereiche zu automatisieren.
Doch wie so oft sind viele dieser Versprechungen leer Luft, und bei der Vielzahl an Plattformen und Frameworks, die wie Pilze aus dem Boden schießen, ist es kein Wunder, dass Unternehmen Schwierigkeiten haben, die richtigen Entscheidungen zu treffen und KI sinnvoll einzusetzen.
Ich glaube deshalb, dass die meisten Unternehmen noch eine ganze Weile ohne wirklich funktionierende KI-Agentenlösungen auskommen müssen.

Umso spannender ist das heutige Gespräch mit meinem Gast **Marko Goels**, Geschäftsführer von **Digital Sunray**.
Marko und sein Team haben bereits 2023 eine eigene KI-Agentenplattform entwickelt: **SunrAI**. Eine Plattform, die sich bewusst von klassischen RAG-Workflows absetzt und drei entscheidende Bausteine kombiniert:

1. **Ein Multi-Agenten-System**, in dem spezialisierte Agenten flexibel zu variablen Workflows kombiniert werden.
2. **Einen Smart Data Lake**, der Rohdaten analysiert, anreichert und verdichtet, um bei Anfragen nur die relevantesten Informationen in den LLM-Kontext zu laden – für präzisere Antworten und weniger Halluzinationen.
3. **Einen Knowledge-Management-Layer**, der über sogenannte Routinen das implizite Wissen von Unternehmen abbildet und durch Experten-Feedback stetig erweitert. Wodurch Unternehmen ihre Agenten Schritt für Schritt in ihre Arbeitsweisen und spezifischen Anforderungen einschulen können.

Wir sprechen im Interview sowohl über die **unternehmerische Perspektive** – wie sich eine KI-Plattform in bestehende Strukturen integrieren lässt, ohne Mitarbeiter zu verunsichern – als auch über **technische Aspekte**, etwa warum und vor allem wie saubere Datenaufbereitung umgesetzt werden muss, um komplexe Anwendungen überhaupt zu ermöglichen.

Besonders interessant ist dieses Gespräch für alle, die verstehen wollen, **was eine echte Agentenplattform von simplen Prozessautomatisierungstools wie Zapier oder n8n unterscheidet** – und wie KI schon heute sinnvoll im Unternehmensalltag eingesetzt werden kann.

Viel Spaß beim Zuhören!

In this episode, i am joined by Professor Phanish Puranam from INSEAD, one of the world’s leading thinkers on strategy and organizational design, and this year’s recipient of the prestigious Oscar Morgenstern Medal from the University of Vienna.

Our conversation explores the deep and often hidden ways in which technology and Artificial Intelligence in particular, reshapes organizations—how we work, how we collaborate, and how power is distributed inside organizations. In the first part of the interview, we dive into one of the most fundamental questions in organizational science: centralization versus decentralization. How do technologies, especially communication technologies, shift the balance between empowering workers with autonomy or giving managers unprecedented tools for monitoring and control.

In the second half of our discussion, we turn to generative AI and its impact on how employees skills and expertise are developed within organizations. While GenAI promises efficiency and new forms of collaboration, it also carries the risk of “cognitive offloading”—outsourcing thinking to machines in ways that could erode human competence over time. We consider the tension between treating AI as a tool that enhances human capability, like the abacus, versus one that risks hollowing out expertise, like the calculator. And we confront the very important question of what organizations risk if they replace too many workers with AI agents, resulting in a future where every competitor uses the same AI. In such a world, what’s left to distinguish one company from another?

Phanish makes a compelling case that companies must continue to invest in human-centric organisations—not only because people bring autonomy, competence, and connection, but also because these qualities will be the true sources of competitive advantage in an AI-saturated marketplace.

Seit Anfang des Jahres gibt es in Europa einen starkes politisches Verlangen, sich von den USA unabhängig zu machen. Dies betrifft nicht nur die aktuelle militärische Abhängigkeit, sondern auch die Abhängigkeit von US tech Unternehmen. Besonders interessant für den AAIP ist natürlich die starke abhängigkeit Europas von Amerikanischen und Chinesischen KI Modellen und der Computer Infrastruktur um diese Modelle zu nützen.

Heute auf dem Podcast spreche ich mit Markus Tretzmüller, der Mitbegründer von Cortecs. Einem Österreichischen Unternehmen das es sich zum Ziel gesetzt hat, mittels eines Sky Computing Ansatzes, eine Routing Lösung zu entwickeln die es Europäischen Unternehmen ermöglicht lokale Cloud Anbieter für KI Anwendungen zu nützen. Diese ermöglicht es KI Lösungen zu entwickeln, die im Europäischen Rechtsraum operieren ohne auf die Vorteile von Hyperscalern wie Kosteneffizienz und Ausfallsicherheit verzichten zu müssen.

Im Interview erzählt Markus warum es nicht reicht auf Europäische Neiderlassungen von US Unternehmen zu setzen um Unabhängigkeit und Datensicherheit zu gewährleisten, und welche Vorteile eine routing Lösung wie Cortecs bringen kann.

Viel spass und spannendes zuhören.

## Referenzen
- Cortecs: https://cortecs.ai/ - Building Your Sovereign AI Future
- Sky computing: https://sigops.org/s/conferences/hotos/2021/papers/hotos21-s02-stoica.pdf
- RouteLLM: https://arxiv.org/abs/2406.18665
- FrugalGPT - https://arxiv.org/abs/2305.05176

## Summary
Large Language Models have many strengths and the frontier of what is possible and what they can be used for, is pushed back on the daily bases. One area in which current LLM's need to improve is how they communicate with children. Todays guests, Mathias Neumayer and Dima Rubanov are here to do exactly that, with their newest product LORA - a child friendly AI.

Through they existing product Oscar stories, they identified issues with age appropriate language and gender bias in current LLMS's. With Lora, they are building their own AI friendly solution by fine tuning state of the art LLMs with expert curated data that ensures Lora is generating the appropriate language for children of a specific age.

On the show they will describe how they are building Lora and what they plan to do with it.

### References
- https://oscarstories.com/
- GenBit Score: [https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2021/10/MSJAR_Genbit_Final_Version-616fd3a073758.pdf](https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2021/10/MSJAR_Genbit_Final_Version-616fd3a073758.pdf)
- Counterfactual Reasoning for Bias Evaluation: [https://arxiv.org/abs/2302.08204](https://arxiv.org/abs/2302.08204)