11.05.2021

3 Mythen rund um „Künstliche Intelligenz“ entmystifiziert

Jan Nössner gilt als herausragender Experte für Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning und arbeitet am Standort Wien für den internationalen IT-Dienstleister Nagarro. Im Brutkasten-Talk erläutert der Experte, warum wir in unserer Gesellschaft und Wirtschaft die Künstliche Intelligenz entmystifizieren müssen.
/artikel/3-mythen-rund-um-kuenstliche-intelligenz-entmystifiziert

Die erwarteten Wachstumszahlen in Bezug auf künstliche Intelligenz (KI) sind beachtlich: Bis 2027 soll der globale Markt für künstliche Intelligenz mit einer durchschnittlichen Wachstumsrate von rund 43 Prozent wachsen und im Jahr 2027 einen Wert von 733,6 Milliarden Euro betragen.

Die größten Branchengewinne werden im Einzelhandel, bei Finanzdienstleistungen und im Gesundheitswesen zu verzeichnen sein, da KI die Produktivität, die Produktqualität und den Konsum steigert.

Dennoch gibt es in der Gesellschaft und Wirtschaft noch immer Vorbehalte und falsche Erwartungen gegenüber der KI – angefangen von Datenschutz bis hin zum vermeintlichen Wegfall von Arbeitsplätzen.

Künstliche Intelligenz ist kein Mysterium mehr

Künstliche Intelligenz und Machine Learning müssen allerdings kein Mysterium sein. Bereits seit mehrere Jahren beschäftigt sich der internationale IT- und Software-Dienstleister Nagarro nicht nur in konkreten Kundenprojekten mit KI, sondern auch mit den Erwartungshalten, die in der Gesellschaft und Wirtschaft vorherrschen.

Bis lang hat Nagarro 100 KI bezogene Projekte realisiert. Das Trendthema ist mittlerweile ein eigener Kompetenz-Bereich und Teil des Portfolios geworden. Mehr als 500 Daten-Spezialisten sind für die KI-Projekte global verfügbar. Zudem beschäftigen sich rund 100 Data Scientists intensiv mit Gestaltungs- und Orchestrierungsfragen. Mit Jan Nössner war einer von ihnen am Montag zu Gast im Brutkasten-Talk und erläuterte, warum wir in unserer Gesellschaft und Wirtschaft die Künstliche Intelligenz entmystifizieren müssen.

Über den Experten:
Jan Nössner gilt als herausragender Experte für Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning und absolvierte seinen PhD in Computer Science. Nössner sammelte in Australien mehrere Jahre Erfahrung in führenden IT-Unternehmen, die sich unter anderem auf Software-Entwicklung für Bergbau-Minen spezialisierten. 2020 fasste Nössner den Entschluss mit seinem gesammelten Wissen zurück nach Europa zu kommen, um am Standort Wien für den internationalen Software- und IT-Dienstleister Nagarro zu arbeiten. In seiner Arbeit für Nagarro beschäftigte er sich beispielsweise mit Fragestellungen, wie KI & Machine Learning im Bereich Software-Testing eingesetzt werden können.

1. Mythos: KI ersetzt den Menschen

Wichtige Einsatzgebiete für Machine Learning sieht Nagarro überall dort, wo automatisierte KI-Lösungen den Mitarbeitern langweilige und ständig wiederkehrende Aufgaben abnehmen können, sodass ihnen mehr Zeit für spannendere Themen bleibt. Auf diese Weise führt die KI zu einer Veränderung der Jobs, übernimmt frustrierende und fehleranfällige Tätigkeiten, erhöht die Mitarbeiterzufriedenheit und somit indirekt auch die Kundenzufriedenheit. Im Unternehmen entstehen mit der KI gleichzeitig neue Wege für Wissensmanagement, im Kundenservice und in der Prognose. „Die KI wird, soll und kann den Menschen nicht ersetzen, sondern uns dafür Zeit geben, worauf wir wirklich Spaß haben“, so Jan Nössner im Talk.

2. Mythos: KI Systeme speichern alle unsere Daten 

Tatsächlich speichern Machine Learning Modelle keine exakten persönlichen Daten bzw. nicht in einer Form, die missbräuchlich verwendbar ist. Sobald ein KI-Modell angewandt wird, werden alle Daten gewissermaßen anonymisiert eingesetzt. 

Zum Beispiel: Speichert das KI-System ein Bild einer Person, so ist dieses in dem Maße abstrahiert das einzelne Charakteristika zwar gespeichert werden, aber im gesamten ein abstrahiertes Bild ergeben.  Würde das Modell das Bild im Original nutzen, wären die Einzelinformationen zu spezifisch, also „overfitted“, d.h. das Modell könnte keine generellen Aussagen ableiten. 

Zugriff auf die bereitgestellten persönlichen Daten haben lediglich die Experten, welche das KI-Modell trainieren, somit ist ein vertraulicher Umgang mit den Daten sichergestellt. Bei Bedarf greift Nagarro auch auf Partnerlösungen zu, welche z.B. Video-Daten anonymisieren.

3. Mythos: Für KI-Lösungen brauchen wir bessere Daten? Falsch!

Viele Unternehmen denken, sie könnten keine KI-Lösungen einsetzen, weil die Datenlage nicht ausreichen würde. Nagarros KI-Experte Nössner widerspricht: Ausnahmslos jedes Unternehmen hat zahlreiche Daten und meist sind diese Daten erstaunlich gut zu nutzen. Für KI- Lösungen ist irrelevant, ob Daten aus einfachen Listen, oder aus einem aufwändigen Data Lake stammen. 

Die Vorteile von KI und Machine Learning kompakt zusammengefasst:

Schnelle Reaktionszeit: Häufig lassen sich ständig wiederkehrende Prozesse von der Maschine mindestens um Faktor 10 schneller ausführen.

Automatisierung von Prozessen: Eine wertvolle Hilfe für den intelligenten Kundenkontakt! KI kann schnelle Lösungen für Standardfälle oder auch persönliche Intervention in komplexen Fällen einleiten.

Verhalten analysieren: Nagarro setzt etwa für Chatbots Sentiment Analysen ein. Aus der natürlichen Sprache der Kunde erkennt das System, ob Personen verärgert oder unzufrieden reagieren. Der Bot fragt dann proaktiv, ob er die Kunden mit einem Servicemitarbeiter verbinden soll. So wird etwaiger Unzufriedenheit bereits sehr früh entgegengewirkt.

Verbessern der Machine Learning Modelle: Mitarbeiter interagieren laufend mit der KI, bestätigen z.B. vorgeschlagene Vorgangsweisen, oder korrigieren sie. Jeglicher Input fließt in das System ein und steht dem Nächsten durch kontinuierliches Lernen verbessert zur Verfügung.  

Kumulierte Wissensbasen: Speziell im Service Bereich ist es oft notwendig, Informationen aus verschiedensten Fachbereichen zu extrahieren und in einer Knowledge Base zusammenzufassen. Nagarro kombiniert hierfür AI Techniken mit intelligenten Datenstrukturen, wie Ontologien oder Graph Datenbanken.

Auswertungen: Nagarros Accelerator hat standardmäßig innovative, interaktive Dashboards integriert, welche die Performance kontinuierlich messen. Mögliche Auswertungen aus KI Tools sind: Zeitersparnis, Häufigkeiten von Anfragen nach Kategorien, Erfolgsraten, Felder für Verbesserungen, Qualitätsanalysen.
(c) Nagarro

Deine ungelesenen Artikel:
11.08.2026

„Aktuell versuche ich so viel Geld wie möglich auszugeben“ – fonio.ai knackt 10 Mio. ARR

Das Wiener KI-Startup fonio.ai knackt laut eigenen Angaben binnen zwölf Monaten die 10-Millionen-Dollar-ARR-Marke, will vier neue Standorte eröffnen und sucht aktuell eine:n Head of Growth für die nächste Wachstumsphase.
/artikel/aktuell-versuche-ich-so-viel-geld-wie-moeglich-auszugeben-fonio-ai-knackt-10-mio-arr-und-plant-4-neue-standorte
11.08.2026

„Aktuell versuche ich so viel Geld wie möglich auszugeben“ – fonio.ai knackt 10 Mio. ARR

Das Wiener KI-Startup fonio.ai knackt laut eigenen Angaben binnen zwölf Monaten die 10-Millionen-Dollar-ARR-Marke, will vier neue Standorte eröffnen und sucht aktuell eine:n Head of Growth für die nächste Wachstumsphase.
/artikel/aktuell-versuche-ich-so-viel-geld-wie-moeglich-auszugeben-fonio-ai-knackt-10-mio-arr-und-plant-4-neue-standorte
Das fonio.ai Team © fonio.ai

fonio.ai, die Wiener Plattform für KI-gestützte Kundenkommunikation, hat nach eigenen Angaben binnen zwölf Monaten die Marke von 10 Millionen Dollar an jährlich wiederkehrendem Umsatz (ARR) überschritten. Damit zählt das 2024 von Daniel Keinrath und Matthias Gruber gegründete Unternehmen laut eigenen Angaben zu den am schnellsten wachsenden KI-Startups Europas. Der Meilenstein folgt auf eine Seed-Runde über 17 Millionen Dollar, die fonio.ai im Juni 2026 unter Führung von 20VC bei einer Bewertung von 140 Millionen Dollar abschloss.

Eine „Fully Loaded CAC Payback Time“ als Geheimrezept

CEO und Mitgründer Daniel Keinrath begründet das Tempo im Gespräch mit brutkasten unter anderem mit einer internen Grundregel: „Wir machen extrem viel Zeugs manuell und repetitiv, bis wir merken, das können wir automatisieren und dann automatisieren wir es richtig“, so Keinrath. Neue Produkte würden zudem gemeinsam mit Kund:innen entwickelt, statt sie fertig zu bauen und erst danach zu verkaufen.

Ausschlaggebend für die aktuelle Investitionsstrategie sei eine Kennzahl: Die „Fully Loaded CAC (Customer Acquisition Cost) Payback Time“. Also die Zeit, bis sich die Kosten für die Kund:innen-Akquise amortisieren, wobei neben den reinen Werbekosten auch Activation-Kosten, Churn und Marge eingerechnet werden, liege laut dem Gründer bei fonio.ai konstant unter zwölf Monaten. Solange das der Fall sei, wolle man das frische Kapital so schnell wie möglich in Produkt, Marketing und Sales stecken: „Ich versuche tatsächlich im Moment so viel Geld auszugeben wie möglich, weil alles andere wäre im Moment irrational“, so Keinrath.

Neue Standorte in Europa und den USA

Nach zehn Märkten, in denen fonio.ai bereits aktiv ist, sollen im September physische Büros in Barcelona und Warschau folgen. Noch heuer sollen laut Keinrath London und München dazukommen, abhängig von der Entwicklung des US-Geschäfts womöglich auch ein Standort an der US-Ostküste, etwa in New York.

„Irgendwann wird es uns fett auf die Schnauze hauen“

Auf die Frage, ob das Wachstum so weitergehen könne, entgegnet Keinrath, man hätte die Risiken auf alle Fälle am Schirm. Intern rät Keinrath zu Vorsicht: „Irgendwann wird es uns fett auf die Schnauze hauen“, sagt er lachend. Man wolle daher innerhalb des Wachstums Risiken minimieren und keine Firma mit unkontrolliertem Kund:innen-Verlust aufbauen. Langfristig rechnet Keinrath mit einer Marktkonsolidierung, vergleichbar mit der Entwicklung im Telekommarkt Anfang der 2000er-Jahre. Man müsse schnell genug wachsen, um kleinere Konkurrenten zu übernehmen, bevor man am Ende womöglich selbst zum Übernahmeziel werde, meint er.

Kein Kompromiss beim Hiring

fonio.ai wuchs von der ersten Einstellung im Juni 2025 auf mittlerweile 81 Mitarbeiter:innen, aktuell sind laut Unternehmen 52 weitere Positionen offen. Bei knapp 10.000 Bewerbungen pro Monat liege die Annahmequote bei etwa 0,2 Prozent, so Keinrath: „Es tut so weh innerlich“, trotzdem Absagen zu erteilen, die Unternehmenskultur habe aber Priorität.

Zusätzlich sucht fonio.ai laut Keinrath aktuell intensiv nach einer Head of Growth-Person mit entsprechender Skalierungserfahrung, dotiert mit bis zu 250.000 Jahresgehalt plus „Significant Equity“, betont Keinrath. Man nehme hier viel Geld in die Hand, weil es sich um ein sehr spezielles Profil handle, nach dem man suche. „Dafür kommen nur eine Handvoll Personen in Europa in Frage“, meint der Gründer. Das nächste Ziel sei ein ARR von 100 Millionen Dollar innerhalb von 18 bis 24 Monaten.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

3 Mythen rund um „Künstliche Intelligenz“ entmystifiziert

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

3 Mythen rund um „Künstliche Intelligenz“ entmystifiziert

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

3 Mythen rund um „Künstliche Intelligenz“ entmystifiziert

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

3 Mythen rund um „Künstliche Intelligenz“ entmystifiziert

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

3 Mythen rund um „Künstliche Intelligenz“ entmystifiziert

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

3 Mythen rund um „Künstliche Intelligenz“ entmystifiziert

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

3 Mythen rund um „Künstliche Intelligenz“ entmystifiziert

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

3 Mythen rund um „Künstliche Intelligenz“ entmystifiziert

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

3 Mythen rund um „Künstliche Intelligenz“ entmystifiziert