In dieser hochspannenden Interviewfolge begrüßt Markus Reitshammer den Innovator Michael Förtsch, der mit seinem Team einen wahren Sprung in der Computertechnologie vollzogen hat. Markus erzählt eingangs, wie er Michael Förtsch auf einer Veranstaltung von Hermann Hauser in Innsbruck traf – und sofort fasziniert war von einer Technologie, die er selbst vor 30 Jahren schon für Science-Fiction hielt: den optischen Prozessor.

Michael Förtsch und sein Team haben das geschafft, was lange als unlösbar galt. Sie haben das “Aber” hinter der Idee des optischen Computers gelöst und damit einen Weg gefunden, die fundamentalen Grenzen der herkömmlichen Chip-Technologie zu überwinden.

Themen dieser Folge:

💡 Licht statt Strom: Die revolutionäre Innovation – ein Co-Prozessor, der im Kern nicht mehr digital mit Strom, sondern analog mit Licht (Photonik) rechnet.
🎯 Das gelöste “Aber”: Warum optische Rechner lange Zeit an der mangelnden Präzision der Analogrechnung scheiterten – und wie Michael Förtschs Team dieses grundlegende Problem gelöst hat.
🎁 KI-Entwickler sind begeistert: Die neue Hardware (“Gen 2”) wird von Entwickler:innen als “Geschenk” empfunden, da sie Algorithmen nun frei und ohne die Beschränkungen der digitalen Recheneinheit implementieren können.
🚀 Gegen den Mainstream: Michael Förtsch spricht über den Mut, gegen den Trend der gesamten Industrie zu wetten und den Weg der optischen, analogen Verarbeitung zu gehen.
🔮 Fokus und Ausblick: Aktuelle Konzentration liegt auf dem “Product Ready”-Machen der Gen 2 für Rechenzentren, doch die Pläne für die “Gen 2 Plus” sind bereits in Arbeit.

Dr. Michael Förtsch ist Gründer und CEO von Q.ANT, einem Deep-Tech Unternehmen, das photonische Prozessoren für Next-Generation-Computing entwickelt. Er studierte Mathematik und Physik und promovierte am Max-Planck-Institut für die Physik des Lichts in Erlangen, wo er für seine Leistungen auf dem Gebiet der Quanteninformationsverarbeitung mit der Otto-Hahn-Medaille ausgezeichnet wurde. Einem Forschungsaufenthalt am National Institute for Standards and Technology im kanadischen Boulder folgten die Positionen als Strategieberater und persönlicher Referent des CTO bei der TRUMPF Gruppe in Stuttgart. Aus dieser Position heraus gründete er im Jahr 2018 die Firma Q.ANT.

Q.ANT gilt heute als weltweit führendes Unternehmen für photonische Prozessorlösungen für nachhaltige KI und HPC. Während digitale Rechenarchitekturen an ihre physikalischen Grenzen stoßen, eröffnet das photonische Computing einen neuen Weg zu massiven Leistungssteigerungen und Energieeinsparungen für das nächste Level des Hochleistungs-Computings. Die photonischen Prozessoren von Q.ANT sind bereits in der zweiten Generation in Hochleistungs-Rechenzentren im Einsatz.

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Im großen Finale der Interviewreihe mit Roland Fleischhacker, dem Gründer von Deepsearch, werfen Markus Reitshammer und sein Gast einen Blick hinter die Kulissen eines europäischen Tech-Pioniers. Erfahre, wie man ohne Investoren-Millionen eine Weltklasse-KI aufbaut, warum Europa im KI-Wettlauf eigene Stärken ausspielen muss und wie die Arbeitswelt der Zukunft wirklich aussieht.

Themen dieser Folge:

🚀 Der Weg des Gründers: Warum Roland Fleischhacker nach seiner SAP-Karriere den harten Weg des „Bootstrappings“ wählte und Deepsearch über Jahre ohne externes Risikokapital aufbaute.

🏔️ Wettbewerb der Giganten: Wie sich ein österreichisches Unternehmen gegen die Übermacht aus dem Silicon Valley behauptet – und warum Spezialisierung der Schlüssel zum Erfolg ist.

🛡️ KI-Souveränität für Europa: Ein Plädoyer für technologische Unabhängigkeit und warum es wichtig ist, dass kritische KI-Infrastruktur auch in Europa entwickelt und betrieben wird.

💡 Deepassist im Einsatz: Ein Einblick in das Kernprodukt „Deepassist“ und wie es konkret dabei hilft, komplexe Textinformationen in Unternehmen automatisiert zu verarbeiten.

🦸 Angst vor dem Arbeitsplatzverlust? Warum KI den Menschen nicht ersetzt, sondern zum „Super-Mitarbeiter“ macht, der sich wieder auf kreative und wertstiftende Aufgaben konzentrieren kann.

🔮 Persönliche Vision: Was Roland Fleischhacker antreibt, auch nach 15 Jahren Forschung weiterhin die Grenzen des maschinellen Sprachverständnisses zu verschieben.

Roland Fleischhacker ist Co-Founder und CEO der Deepsearch GmbH. Er ist seit über 35 Jahren in der IT-Branche tätig. 1988 gründete er bereits den ersten österreichischen SAP-Partner und fusionierte das Unternehmen schließlich mit dem IT-Beratungsunternehmen Plaut. Vor Kurzem wurde Roland an die Universität für Weiterbildung Krems (UWK) eingeladen, um im Rahmen des Generative AI Certificate Program zu unterrichten.

Bei deepsearch konzentriert er sich mit seinem Team darauf, mithilfe von deepassist, der eigens entwickelten neurosymbolischen KI, Kundenserviceprozesse zu automatisieren. Die KI verfügt nicht nur über ein Weltmodell, sondern ist auch bereits für die Branchen Energieversorgung, Versicherungen, Wohnungswirtschaft, ITSM, ÖPNV sowie Banken und Finanzdienstleister vortrainiert. deepassist unterstützt und automatisiert den Kundenservice bei über 25 Kunden im DACH-Raum in verschiedenen Kanälen.

• Customer Service Automation mit deepassist – sicher & vortrainiert
• LinkedIn Deepsearch: https://www.linkedin.com/company/deepsearch-gmbh/
• LinkedIn Roland Fleischhacker: https://www.linkedin.com/in/roland-fleischhacker-b2a68a/

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Im zweiten Teil des Gesprächs mit Roland Fleischhacker, dem Gründer von Deepsearch, tauchen Markus Reitshammer und sein Gast tief in die Praxis der semantischen KI ein. Erfahre, warum ein niedriger Promillebereich bei der Fehlerquote entscheidend ist und wie die Kombination aus Wissensgraphen und Large Language Models (LLMs) die perfekte Symbiose aus Kreativität und Faktenreue schafft.

Themen dieser Folge:

🔬 Qualitätssicherung in der KI: Warum Deepsearch einen enormen Aufwand betreibt, um Wissensfehler im niedrigen Promillebereich zu halten und eine verlässliche „Ground Truth“ zu garantieren.

🌉 Die Brücke zu LLMs: Wie man die Sprachgewandtheit von Systemen wie ChatGPT nutzt, ohne deren Hang zu Halluzinationen zu übernehmen.

🎭 Der Puppenspieler-Ansatz: Warum Deepsearch als „Gehirn“ fungiert, das dem Sprachmodell (der Puppe) genau vorgibt, was es sagen darf – und was nicht.

🛡️ Schutz vor Prompt Injections: Warum semantische Systeme immun gegen Manipulationsversuche sind, die herkömmliche Chatbots oft aus der Fassung bringen.

⚡ Effizienz im Kundenservice: Wie KI tausende E-Mails pro Stunde liest, versteht und die passenden Antworten für Sachbearbeiter vorbereitet – inklusive automatischer Extraktion von Kundendaten.

🤝 Mensch-Maschine-Kollaboration: Warum die KI nicht den Menschen ersetzt, sondern ihn von mühsamer Routine befreit, damit mehr Zeit für die Lösung komplexer Probleme bleibt.

Roland Fleischhacker ist Co-Founder und CEO der Deepsearch GmbH. Er ist seit über 35 Jahren in der IT-Branche tätig. 1988 gründete er bereits den ersten österreichischen SAP-Partner und fusionierte das Unternehmen schließlich mit dem IT-Beratungsunternehmen Plaut. Vor Kurzem wurde Roland an die Universität für Weiterbildung Krems (UWK) eingeladen, um im Rahmen des Generative AI Certificate Program zu unterrichten.

Bei deepsearch konzentriert er sich mit seinem Team darauf, mithilfe von deepassist, der eigens entwickelten neurosymbolischen KI, Kundenserviceprozesse zu automatisieren. Die KI verfügt nicht nur über ein Weltmodell, sondern ist auch bereits für die Branchen Energieversorgung, Versicherungen, Wohnungswirtschaft, ITSM, ÖPNV sowie Banken und Finanzdienstleister vortrainiert. deepassist unterstützt und automatisiert den Kundenservice bei über 25 Kunden im DACH-Raum in verschiedenen Kanälen.

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In dieser spannenden Episode spricht Markus Reitshammer mit Roland Fleischhacker, dem Gründer von Deepsearch. Roland gibt tiefe Einblicke in eine Technologie, die bereits seit über 15 Jahren am Markt ist und einen völlig anderen Weg geht als die heute bekannten Large Language Models (LLMs). Erfahre, wie KI nicht nur Muster erkennt, sondern echte Kausalitäten versteht und warum das für Unternehmen einen entscheidenden Sicherheitsvorteil bietet.

Themen dieser Folge:

🧠 15 Jahre KI-Pionierarbeit: Warum Deepsearch bereits 2010 startete und die ersten sieben Jahre rein in Forschung und Entwicklung investierte, um Umgangssprache wirklich zu verstehen.

💦 Der Geysir in der Wiener Straße: Ein faszinierender Praxis-Case: Wie das System der Stadt Wien (Wiener Wohnen) half, komplexe Notrufe in Dialekt sofort korrekt als „defekten Unterflurhydranten“ zu identifizieren.

🔍 NLU statt LLM: Was der entscheidende technologische Unterschied zwischen Natural Language Understanding (NLU) und den heute gehypten Large Language Models ist.

⚖️ Kausalität vs. Korrelation: Warum neuronale Netze oft nur Wahrscheinlichkeiten berechnen und warum Deepsearch stattdessen auf eine semantische Analyse setzt, die weiß, worüber sie nachdenkt.

🔍 Transparenz als USP: Warum die Entscheidungen dieser KI für den Menschen nachvollziehbar bleiben – im Gegensatz zur „Black Box“ vieler moderner KI-Systeme.

🌍 Vom Wissensgraphen zur Ground Truth: Wie Deepsearch ein Weltmodell nutzt, um Fakten von bloßen Wortwahrscheinlichkeiten zu trennen und so Halluzinationen vermeidet.

Roland Fleischhacker ist Co-Founder und CEO der Deepsearch GmbH. Er ist seit über 35 Jahren in der IT-Branche tätig. 1988 gründete er bereits den ersten österreichischen SAP-Partner und fusionierte das Unternehmen schließlich mit dem IT-Beratungsunternehmen Plaut. Vor Kurzem wurde Roland an die Universität für Weiterbildung Krems (UWK) eingeladen, um im Rahmen des Generative AI Certificate Program zu unterrichten.

Bei deepsearch konzentriert er sich mit seinem Team darauf, mithilfe von deepassist, der eigens entwickelten neurosymbolischen KI, Kundenserviceprozesse zu automatisieren. Die KI verfügt nicht nur über ein Weltmodell, sondern ist auch bereits für die Branchen Energieversorgung, Versicherungen, Wohnungswirtschaft, ITSM, ÖPNV sowie Banken und Finanzdienstleister vortrainiert. deepassist unterstützt und automatisiert den Kundenservice bei über 25 Kunden im DACH-Raum in verschiedenen Kanälen.

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Im zweiten Teil des Gesprächs vertiefen Markus Reitshammer und Jan Gerit Brandenburg die strategische Bedeutung der digitalen Transformation. Es geht nicht nur um Bits und Bytes, sondern um die Frage, wie ein Weltkonzern wie Merck langfristig wettbewerbsfähig bleibt und gleichzeitig einen echten gesellschaftlichen Mehrwert schafft.

Jan Gerit Brandenburg gibt Einblicke in die Philosophie hinter seiner Arbeit und erklärt, warum der Mut zu langfristigen Investitionen in Technologie der einzige Weg ist, um globale Herausforderungen – von der Biotechnologie bis zur modernen Elektronik – zu meistern.

Themen dieser Folge:

📅 Langzeitstrategie vs. Kurzfristdruck: Warum Investitionen in KI und Digitalisierung heute über das Überleben in zehn Jahren entscheiden.

🧭 Innovation als Nordstern: Wie Merck mit kurzfristigen globalen Herausforderungen wie neuen Zöllen und Marktveränderungen umgeht, ohne das langfristige Ziel aus den Augen zu verlieren.

💡 Purpose in der Chemie: Die Bedeutung des Merck-Slogans „Sparking Discovery, Elevating Humanity“ und warum Technik kein Selbstzweck ist.

👥 Der Faktor Mensch: Jan Gerit Brandenburg über seine persönliche Motivation und die Freude daran, Teil einer weltweiten Lösungsgemeinschaft zu sein.

🌍 Zukunft der Elektronik und Biotech: Warum die digitale Chemie ein entscheidender Hebel für Fortschritte in fast allen Lebensbereichen ist.

🗣️ Ehrliche Kommunikation: Warum Begeisterung für das Thema die beste Basis für eine erfolgreiche Unternehmensentwicklung ist.

Dr. Jan Gerit Brandenburg ist Director (Digital Chemistry) bei Merck, einem führenden globalen Wissenschafts- und Technologie Unternehmen. Er treibt KI-gestützte Forschung und Entwicklung voran, indem er digitale Chemie, Machine Learning, Experimental Planning und Laborautomation kombiniert, um Qualität, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit wissenschaftlicher Entscheidungsprozesse messbar zu verbessern. Dabei versteht er KI als Entscheidungshilfe – mit Fokus auf Interpretierbarkeit, Validierung und Vertrauen bei Anwendern in den Projektteams sowie auf den Übergang von isolierten Pilotprojekten zu einer integrierten, wiederverwendbaren Enterprise-Fähigkeit.

Er promovierte in theoretischer Chemie an der Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität in Bonn und publizierte breit zu quantenchemischen und Machine-Learning-Methoden sowie deren Anwendung in Wirkstoffforschung und Materialinnovation. Zusätzlich zu seiner Rolle im Unternehmen ist er Co-Founder und CEO von Quastify, Mitglied des Council Boards von Digital Discovery und bringt sich als Board Member von Prophet in die strategische Weiterentwicklung von Pharma-Startups ein.

• www.merckgroup.com/de
• GitHub (BayBE): https://github.com/emdgroup/baybe
• Paper (Digital Discovery, Open Access): https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2025/dd/d5dd00050e

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In dieser Folge begrüßt Markus Reitshammer einen Experten an der Schnittstelle von Naturwissenschaft und Digitalisierung: Jan Gerit Brandenburg. Er leitet die Abteilung für digitale Chemie bei Merck, einem Unternehmen mit einer beeindruckenden 350-jährigen Geschichte.

Das Gespräch gibt einen tiefen Einblick in ein Feld, das die Art und Weise, wie wir Medikamente entwickeln und Hochleistungsmaterialien entdecken, grundlegend verändert. Weg vom reinen „Trial and Error“ im Labor, hin zu präzisen Vorhersagen am Computer.

Themen dieser Folge:

🧪 Was ist digitale Chemie? Jan Gerit Brandenburg erklärt, wie chemische Prozesse auf atomarer Ebene am Computer simuliert werden und warum dies weit über einfache Datenbanken hinausgeht.

🔍 Effizienz durch Simulation: Warum es klüger ist, 10.000 Moleküle digital zu testen, um die 10 besten für das Labor auszuwählen, anstatt blind zu experimentieren.

⚡ KI als Beschleuniger: Wie künstliche Intelligenz und Machine Learning genutzt werden, um hochkomplexe quantenchemische Berechnungen um das Millionenfache zu beschleunigen.

⚖️ Tradition trifft Hightech: Wie ein 350 Jahre altes Traditionsunternehmen wie Merck den Spagat zwischen bewährter Forschung und digitaler Transformation meistert.

📂 Datenkultur als Fundament: Warum das „Aufräumen“ alter Datenbestände und der Aufbau einer modernen Datenkultur entscheidend sind, um in Zukunft schnell genug auf neue Probleme reagieren zu können.

🔓 Keine Blackbox: Warum Jan Gerit Brandenburg Software nicht „über den Zaun wirft“, sondern auf Transparenz und die Mitnahme der Fachkolleg:innen setzt.

Dr. Jan Gerit Brandenburg ist Director (Digital Chemistry) bei Merck, einem führenden globalen Wissenschafts- und Technologie Unternehmen. Er treibt KI-gestützte Forschung und Entwicklung voran, indem er digitale Chemie, Machine Learning, Experimental Planning und Laborautomation kombiniert, um Qualität, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit wissenschaftlicher Entscheidungsprozesse messbar zu verbessern. Dabei versteht er KI als Entscheidungshilfe – mit Fokus auf Interpretierbarkeit, Validierung und Vertrauen bei Anwendern in den Projektteams sowie auf den Übergang von isolierten Pilotprojekten zu einer integrierten, wiederverwendbaren Enterprise-Fähigkeit.

Er promovierte in theoretischer Chemie an der Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität in Bonn und publizierte breit zu quantenchemischen und Machine-Learning-Methoden sowie deren Anwendung in Wirkstoffforschung und Materialinnovation. Zusätzlich zu seiner Rolle im Unternehmen ist er Co-Founder und CEO von Quastify, Mitglied des Council Boards von Digital Discovery und bringt sich als Board Member von Prophet in die strategische Weiterentwicklung von Pharma-Startups ein.

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Im großen Finale der Interviewreihe mit Felix Nensa sprechen Markus Reitshammer und sein Gast über das Paradoxon der modernen Medizin: Während OP-Roboter und PET-MRT-Geräte für Millionenbeträge glänzen, scheitert der Klinikalltag oft an einfachsten digitalen Prozessen.

Felix Nensa erklärt, warum die wahre Revolution nicht im nächsten teuren Großgerät liegt, sondern in der Demokratisierung von Daten und der Kraft von Open Source. Er gibt einen tiefen Einblick in die Prinzipien des „Smart Hospitals“ und warum wir eine globale Gemeinschaft brauchen, um die medizinische Versorgung der Zukunft zu sichern.

Themen dieser Folge:

💎 Das Glanzstück-Paradoxon: Warum Krankenhäuser stolz Millionen in Hardware investieren, aber bei der digitalen Infrastruktur im „Mittelalter“ verharren.

🏗️ Smart Hospital Architektur: Warum ein intelligentes Krankenhaus kein Produkt von der Stange ist, sondern ein Paradigmenwechsel in der Datenhaltung erfordert.

🌐 FAIR-Prinzipien: Findable, Accessible, Interoperable, Reusable – wie diese Leitlinien die medizinische Forschung weltweit beschleunigen.

🤝 Die Joint Imaging Platform (JIP): Ein konkretes Beispiel für föderiertes Lernen und Zusammenarbeit über Klinikgrenzen hinweg.

💻 Open Source als Lebensretter: Warum moderne KI-Erfolge in der Medizin auf der jahrzehntelangen, oft ehrenamtlichen Arbeit einer weltweiten Entwickler-Community basieren.

🐢🐇 Evolution statt Wunder: Warum der plötzliche Erfolg von KI in Wahrheit eine langsame Entwicklung ist und warum wir die „unsichtbaren Helden“ hinter dem Code mehr wertschätzen müssen.

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Im zweiten Teil des Gesprächs mit Felix Nensa wird es konkret: Wie sieht die praktische Umsetzung der digitalen Transformation im Krankenhaus aus? Markus Reitshammer und sein Gast diskutieren den Weg weg von verkrusteten Monolithen hin zu einer modernen Plattform-Ökonomie in der Medizin.

Felix Nensa räumt mit dem Vorurteil auf, dass Medizin-IT zwangsläufig kompliziert sein muss. Er erklärt, warum die „App-Gap“ – die Schere zwischen privater Software-Erfahrung und dem Arbeitsalltag – so gefährlich für die Motivation der Mitarbeitenden ist und wie ein echtes „Smart Hospital“ das ändern kann.

Themen dieser Folge:

🚨 Der Weckruf: Warum Felix Nensa in einer radiologischen Morgenbesprechung keinen Patientenfall, sondern die Revolution der künstlichen Intelligenz präsentierte.

🖥️ Plattform statt Silo: Die Vision eines „Krankenhaus-Betriebssystems“, bei dem die Daten dem Krankenhaus gehören und nicht in den Systemen der Softwarehersteller gefangen sind.

📱 Die „App-Gap“: Warum wir im Privatleben modernste Technik nutzen, im Job aber oft mit Werkzeugen arbeiten müssen, die sich wie aus den 80er Jahren anfühlen.

📞 Kommunikations-Chaos: Ein Radiologe verliert bis zu zwei Stunden pro Schicht durch ineffiziente Telefonate. Felix Nensa zeigt, wie digitale Aufgabenverteilung und asynchrone Kommunikation Leben retten können.

🚑 Effizienz durch Struktur: Warum ein neues MRT wenig bringt, wenn die Logistik dahinter – also die Benachrichtigung der Pflege und der Transport – immer noch analog und unkoordiniert abläuft.

🎯 Der Fokus auf Lösungen: Ein Plädoyer dafür, sich weniger auf bürokratisches Messen von Leistungen und mehr auf das Lösen von echten Problemen im Klinikalltag zu konzentrieren.

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In dieser Folge begrüßt Markus Reitshammer einen Gast, dessen Arbeit ihn tief beeindruckt hat: Felix Nensa. Er ist nicht nur praktizierender Radiologe und Mediziner, sondern auch ein versierter IT-Experte. Als Leiter an einem Institut für KI in der Medizin vollbringt er mit seinem Team das, was viele in der Branche für unmöglich oder rechtlich nicht machbar halten.

Felix Nensa schlägt die Brücke zwischen zwei Welten, die viel zu oft getrennt voneinander agieren: der hochspezialisierten Medizin und der rasanten Entwicklung der Informationstechnik. Markus Reitshammer geht der Frage nach, wie man es schafft, starre Strukturen aufzubrechen und echte Innovation in den Klinikalltag zu bringen.

Themen dieser Folge:

👨⚕️ Der Nerd im weißen Kittel: Felix Nensa erzählt von seinen Anfängen am Commodore 64 und wie er schon während seines Medizinstudiums Software für Kliniken entwickelte.

📠 Der Schock der Realität: Warum die IT in Krankenhäusern oft Jahrzehnte hinterherhinkt und warum das “Fax-Zeitalter” in der Medizin noch immer nicht ganz vorbei ist.

🔓 Daten als Lebenselixier: Die Herausforderung, medizinische Daten aus ihren Silos zu befreien, um sie für intelligente Systeme nutzbar zu machen.

🐱🐶 Der ImageNet-Moment 2012: Warum ein Wettbewerb zur Bilderkennung (Hunde vs. Katzen) der Startschuss für die moderne KI-Radiologie war und wie Felix Nensa diesen Wendepunkt während eines Nachtdienstes erlebte.

🧠 Deep Learning in der Radiologie: Wie neuronale Netze die Fehlerquoten massiv gesenkt haben und warum die Radiologie das ideale Feld für den ersten KI-Einsatz in der Medizin ist.

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