03.07.2024
STUDIE

Accenture: Automatisierung könnte über 80 Milliarden Euro freisetzen

Wie Automatisierung tatsächlich Kosten senken, mehr Wohlstand schaffen und richtig umgesetzt werden kann, soll die jüngste Accenture-Studie zeigen.
/artikel/accenture-automatisierung-koennte-ueber-80-milliarden-euro-freisetzen
v.l.n.r.: Michael Zettel, Claudia Plakolm und Philipp Krabb (c) Accenture

Mit Automatisierung möchte man produktiver sein und Arbeitsaufgaben schneller erledigen. Ist das in allen Branchen möglich, sind Arbeitsplätze gefährdet und zeigt sich der Effekt auch finanziell? Die jüngste Accenture-Studie zeigt nicht nur aktuelle Effekte von Automatisierung, sondern auch deren Potenziale. Hier in ein paar Highlights:

Definition muss sein – und Accenture macht es kurz: Automatisierung beschreibt „die Transformation ganzheitlich vom Menschen durchgeführter Tätigkeiten hin zu Prozessen mit optimalem Einsatz menschlichen Potenzials.“ Und das alles „durch die Einführung technologischer Lösungen“, darunter Künstliche Intelligenz. So beschreibt der globale Strategieberater das Verständnis von Automatisierung.

Das Unternehmen hat diesen Dienstag seine jüngste Studie rund um Automatisierung in Österreich vorgestellt. Anwesend waren in einem begleitenden Pressegespräch Claudia Plakolm, Staatssekretärin für Digitalisierung, Jugend und Zivildienst, Michael Zettel, Country Managing Director Accenture Österreich, sowie Philipp Krabb, Research Lead Accenture Österreich.

Produktivitätspotenzial liegt bei 80 Milliarden Euro

Was Unternehmen wahrscheinlich gleichermaßen wie einzelne Wirtschaftende interessiert, sind die Auswirkungen von automatisierten Prozessen auf die Produktivität – einschließlich mehr Zeit- und weniger Kostenressourcen.

„Automatisierung beschleunigt und vereinfacht Prozesse und ist damit ein echter Wachstumstreiber“, meint Accenture-Österreich-Chef Michael Zettel dazu. Und: Sie sei „entscheidend für die Zukunft des Standorts Österreich“, so Digitalisierungs-Staatssekretärin Claudia Plakolm.

Prozesshelfer in gesamter Wertschöpfung

Die Rede ist vom gezielten und vor allem richtigen Einsatz automatisierender Technologien in der heimischen Wirtschaft. Einsetzen ließen sich automatisierende Prozesshelfer entlang der gesamten Wertschöpfungskette – sei es im Beschaffungsprozess, in der Produktion, im Human Ressourcing oder in Finanz, Marketing, Sales oder Reporting und Kundenmanagement.

Einsatzhelfer sind dabei vor allem Generative Künstliche Intelligenz, Machine Learning sowie robotische Prozess- und mechanisch-elektrische Automatisierungen. Hohes Potenzial liege vor allem – wenig überraschend – bei Generativer KI. GenAI habe nicht nur das Potenzial, die Arbeitswelt grundlegend zu transformieren, wie Accenture schreibt, sondern auch Unternehmen neu zu gestalten.

Bei gezieltem Einsatz würden sich Skalen- und Produktivitätseffekte zeigen. So liege der Anteil KI-generierter Daten in der Software-Entwicklung heute bei zwei Prozent – in zwei Jahren sollen es zehn Prozent sein.

Industrie, Finanzen und Verwaltung profitieren am meisten

Gleichermaßen profitieren können diverse Branchen jedoch nicht davon. Das Automatisierungspotenzial variiert laut Accenture-Analyse. Jenes ergibt sich aus dem durchschnittlichen Zeiteinsparungspotenzial durch den Einsatz automatisierender Technologien.

Von dessen Einsatz am ehesten profitieren würde die Industrie (51 Prozent Automatisierungspotenzial), gleichauf gefolgt von Finanzdienstleistungen (47 Prozent) und der öffentlichen Verwaltung (47 Prozent). Das Schlusslicht bildet der Gesundheitsbereich (37 Prozent). Etwas mehr (44 Prozent) könnte der Handel aus automatisierten Prozessen hervorholen.

Auszug aus der am vergangenen Dienstag präsentierten Accenture-Studie zu Automatisierung. Datenquelle: Accenture Research. (c) 2024 Accenture.

BIP könnte um bis zu 2,8 Prozent wachsen

In der Königsdisziplin Industrie würden vor allem Virtual Prototyping und KI-gestütztes HR- und Vertragsmanagement die Produktivität steigen lassen. In Finanzbereich profitiere man vor allem in der Betrugsbekämpfung, in der Verwaltung durch automatisierte, KI-gestützte Helpdesks.

Würde das gesamte „Produktivitätspotenzial“ ausgeschöpft, so Plakolm, würde sich hierzulande ein Produktivitätseffekt von rund 81,5 Milliarden Euro herausstellen. Dies entspreche einem globalen BIP-Wachstum von 0,7 bis 2,8 Prozent pro Jahr, und hierzulande einem Wachstumspotenzial von bis zu 13 Milliarden Euro.

„Nutzen für den Menschen steht im Mittelpunkt“

„Es gibt Bereiche in der Arbeitswelt, da werden wir immer zu 100 Prozent Menschen brauchen.“ Obgleich Plakolm damit die Furcht vor schwindenden Arbeitsplätzen nehmen will, zeigt sich in der jüngsten Untersuchungen ein positiver Ausblick auf eine automatisierte Zukunft.

Branchenabhängig könnten Automatisierung und „Künstliche Intelligenz den Menschen unter die Arme greifen und den Arbeitsalltag wesentlich erleichtern“, so Plakolm. Im Zentrum stünde immer ein „Blick darauf, dass der Nutzen für den Menschen im Mittelpunkt steht.“

Automatisierung könnte überdies Abhilfe in einem weiteren, vielseitig diskutierten und mehrere Branchen betreffenden Aspekt schaffen. Nämlich in puncto Fachkräftemangel. Laut Accenture betreffe dieser (in absteigender Reihenfolge) vor allem Metall- und Elektrobranche, die Gastronomie sowie Handelsberufe, Rechts- und Verwaltungsberufe, technische und Gesundheitsberufe.

Auszug aus der präsentierten Accenture-Studie vom vergangenen Dienstag. Datenquellen: Accenture Research, Statistik Austria (2023) und Eurostat (2022), (c) 2024 Accenture

Sechs Schritte zur Prozessautomatisierung

Umsetzen könne man die Automatisierungstransformation in erster Linie nur dann, wenn man automatisierbare – sprich monotone oder repetitive – Prozesse identifiziere. Darunter fallen außerdem Prozesse mit einem relativ großen Potenzial für menschliche Fehler.

Wurden automatisierbare Aufgaben und Prozessstellen gefunden, folge im zweiten Schritt die Implementierung skalierbarer KI-Lösungen. Daraufhin (Schritt drei) sei es essentiell, eine Datenstrategie zu definieren – in erster Linie auf Managementebene.

Schritt vier sei indes das gezielte Upskilling von Arbeitskräften – in Form von personalisierten Lerninhalten und Trainings oder in Form der Identifikation von Fähigkeiten, die das Unternehmen in Zukunft benötigen wird.

Schritt fünf: Der Fokus auf Responsible AI – quasi also ein verantwortungsvoller Umgang mit Künstlicher Intelligenz. Dies könne Fehlern vorbeugen, Transparenz sowie Datenschutz und Vertraulichkeit erhöhen.

Schritt sechs: Inklusives Change-Management betreiben. In dieser Hinsicht beruft sich Accenture auf die Annahme, dass Veränderung von der Führungseben ausgehen muss und Menschen im Zentrum des Transformationsprozesses stehen sollen.

Deine ungelesenen Artikel:
24.09.2026

Ex-Google-Designerin Elizabeth Churchill über die Autonomie von KI-Agenten und menschliche Kontrolle

KI wird zunehmend selbstständig handeln – und damit wachsen auch die Risiken. Wenn Maschinen eigenständig Entscheidungen treffen, stellt sich die Frage, wo ihre Autonomie enden muss und der Mensch Kontrolle behalten sollte. Elizabeth F. Churchill, ehemalige Senior Director of User Experience bei Google, erklärt brutkasten gegenüber, welche Prinzipien im Umgang mit agentischer KI künftig entscheidend werden.
/artikel/ex-google-designerin-elizabeth-churchill-ueber-die-autonomie-von-ki-agenten-und-menschliche-kontrolle
24.09.2026

Ex-Google-Designerin Elizabeth Churchill über die Autonomie von KI-Agenten und menschliche Kontrolle

KI wird zunehmend selbstständig handeln – und damit wachsen auch die Risiken. Wenn Maschinen eigenständig Entscheidungen treffen, stellt sich die Frage, wo ihre Autonomie enden muss und der Mensch Kontrolle behalten sollte. Elizabeth F. Churchill, ehemalige Senior Director of User Experience bei Google, erklärt brutkasten gegenüber, welche Prinzipien im Umgang mit agentischer KI künftig entscheidend werden.
/artikel/ex-google-designerin-elizabeth-churchill-ueber-die-autonomie-von-ki-agenten-und-menschliche-kontrolle
KI-Agenten
© Philipp Lipiarski - Elizabeth F. Churchill.

Auf der diesjährigen uxcon hielt Elizabeth F. Churchill eine Keynote über die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie ist Professorin sowie Gründungsdirektorin des Fachbereichs für Human-Computer Interaction (HCI) an der MBZUAI in Abu Dhabi und zählt zu den prägenden Stimmen im Bereich Psychologie, Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaften.

Bei Google, eBay und Yahoo tätig

Im Laufe ihrer Karriere baute sie Forschungsteams für Tech-Giganten wie Google, eBay, Yahoo und PARC auf. Für ihre Führungsrolle und ihren Einfluss auf die Tech-Branche wurde die Wissenschaftlerin vielfach ausgezeichnet, zuletzt unter anderem mit dem SIGCHI Lifetime Practice Award 2024.

In Wien erörterte sie in den Hallen der Hauptuniversität das Zusammenspiel von Mensch und Technologie und erklärte brutkasten gegenüber den fundamentalen Paradigmenwechsel, der aktuell die gesamte Software-Welt erfasst: den Aufstieg agentischer KI-Systeme. Dabei machte sie deutlich, dass dieser Wandel ein neues Verständnis von Kontrolle und Autonomie erfordert.

Vom Werkzeug zum Agenten: Der Unterschied

Die entscheidende Veränderung bei KI sei weniger, dass Systeme „bessere Antworten“ geben, sondern dass sie zunehmend selbstständig handeln könnten. Klassische Software – ob deterministisches Werkzeug oder reaktives KI-System – habe stets auf konkrete Eingaben des Menschen gewartet.

Ein KI-Agent dagegen bekommt ein Ziel und bestimmte Rahmenbedingungen und kann daraus einen adaptiven Ausführungsplan ableiten, Werkzeuge und APIs nutzen sowie mehrere Schritte selbstständig ausführen. Bei Multi-Agenten-Systemen arbeiteten mehrere solcher Agenten zusammen, oft als sich selbst korrigierende „Schwärme“, die asynchron im Hintergrund laufen.

Damit verändert sich auch die Rolle des Menschen „dramatisch“: Menschen bedienen das System nicht mehr zwangsläufig Schritt für Schritt, sondern würden zu einer Art „Flugdirektor“ (Supervisory UX), der Ergebnisse definiere und den Weg dorthin überwache. Diese Entwicklung bringe, Churchill zufolge, bisherige, starre Benutzeroberflächen an ihre Grenzen.

Ghost-State-Dilemma

Wenn Agenten im Hintergrund arbeiteten, drohe Nutzer:innen der Verlust des Kontexts – ein sogenanntes „Ghost-State-Dilemma“, bei dem nicht mehr nachvollziehbar sei, in welchem Zustand sich Prozesse aktuell befänden. Ein Kernrisiko dabei ist die unterschiedliche Entscheidungsarchitektur (Choice Architecture) von Mensch und Maschine: Während der Mensch bei Aufgaben – wie etwa einer Hotelbuchung – intuitive, visuelle und kontextuelle Nuancen (Größe des Zimmers, Lage) abwäge, operierten Agenten rein deterministisch anhand von API-Vorgaben.

Diese Diskrepanz kann dazu führen, dass Agenten durch kumulative Fehler vom eigentlichen Ziel abwichen oder APIs auf unerwartete Weise ausnutzten. Achtsam mit agentischen Systemen zu arbeiten, erfordere deshalb ein völlig neues Design-Paradigma: Autonomie müsse bewusst begrenzt und Kontrolle sichtbar gehalten werden, meint Churchill.

Kill Switches

Aus diesem Rollenwechsel leitet die Expertin konkrete Gestaltungsmechanismen ab: Vor kritischen Aktionen sollte der Mensch geplante Schritte in sogenannten „Trockenläufen“ (Plan Dry Runs) prüfen und freigeben können. Zudem brauche es klare und vor allem transparente Zusammenfassungen, sobald sich ein Prozess plötzlich ändert, sowie „Circuit Breaker“ (Kill Switches), um laufende Prozesse sofort zu unterbrechen, falls sie aus dem Ruder laufen.

Die zentrale Frage lautet somit für Churchill nicht mehr nur: „Was kann die KI?“, sondern: „Wie gestalten wir die Sichtbarkeit ihrer autonomen Entscheidungen – und wo muss der Mensch zwingend die Kontrolle behalten?“

„Je höher die Tragweite des Kontexts, desto weniger Autonomie sollte das KI-System bei kritischen Entscheidungen haben“, sagt sie. Wo genau diese Grenze verläuft, müssten KI-Designer für jeden Anwendungsfall neu bestimmen.

Die Falle der heimlichen Entmächtigung

Aus Churchills Sicht sei ein entscheidender Punkt, dass Unternehmen die Falle der „heimlichen Entmächtigung“ vermeiden müssten, also der stillen Einschränkung menschlicher Handlungsfähigkeit unter dem „Deckmantel der Bequemlichkeit“. Systeme sollten keine „undurchsichtigen Blackboxen“ sein, die allein Entscheidungen treffen.

Co-Governance als Notwendigkeit

Über einzelne Sicherheitsmechanismen hinaus brauche es laut Churchill zudem ein grundsätzliches Governance-Prinzip: Menschen gewöhnten sich zunehmend daran, mit Systemen über Gespräche einfache Aufgaben zu erledigen. Wenn es jedoch um wichtige oder emotionale Entscheidungen gehe, stießen sie schnell an ihre Grenzen. Deshalb müssten sie im Sinne von Co-Governance weiterhin informiert und in den Entscheidungsprozess eingebunden bleiben.

Churchills Erfahrung nach konzentriert sich die Industrie vor allem auf Leistungstests, gute Sprache und die Fähigkeiten von KI-Modellen. Dabei würde die langfristige Wirkung auf Menschen und Gesellschaft oft zu wenig berücksichtigt.

„Menschliche Erfahrung bleibt chaotisch, kulturell vielfältig und in gelebten Umgebungen verankert“, sagt sie. „Wir müssen den Fokus vom Bau von Generalisten-Modellen, die plausible Antworten produzieren, hin zur Entwicklung kulturell kontextualisierter und resilienter Werkzeuge verschieben, die echtes menschliches Aufblühen (human flourishing) und kritisches Denken unterstützen.“

Ratschläge für Startups

Laut Churchill sei es ein großer Fehler, generative KI als Ersatz für Fachwissen zu sehen. Sie sollte vielmehr dazu dienen, vorhandenes Fachwissen zu unterstützen und zu erweitern. Startups würden dabei oft ein zentrales Problem übersehen: Sie würden Foundation-Modelle in „Thin Wrappers“ verpacken (wie automatisierte Bewerber-Screenings oder Kundensupport-Bots), ohne robuste Schutzmechanismen einzubauen.

„So sahen sich beispielsweise Unternehmen wie die ‚National Eating Disorders Association‚ (NEDA) unmittelbar mit Gegenreaktionen konfrontiert, nachdem sie geschulte menschliche Mitarbeiter der Helpline durch einen KI-Chatbot ersetzt hatten, der innerhalb weniger Tage begann, schädliche Ratschläge zum Thema Diäten zu geben“, nennt sie ein warnendes Beispiel. „Unternehmen können erfolgreich sein, wenn sie KI direkt in spezifische, professionelle Arbeitsabläufe einbetten, beispielsweise indem sie das Modell als fachkundiges kollaboratives Gerüst behandeln, anstatt zu versuchen, die Fachkraft vollständig zu automatisieren bzw. überflüssig zu machen.“

„Ich vermeide gerne utopische und dystopische Visionen“

Neben der Gefahr, dass Menschen aus der Kontrolle gedrängt werden, sieht Churchill ein zweites Problem: die Eskalation des Wettbewerbs der Tech-Giganten rund um KI, die sie als berechtigte Krise innerhalb der Spitzenforschung bezeichnet.

„Leider übertreffen wettbewerbsorientierte Marktanreize die Governance-Mechanismen immer wieder“, sagt sie. „Es ist enttäuschend, dass dies der Fall ist. Aber das Problem als ein spekulatives Science-Fiction-Szenario des Aussterbens zu rahmen, kann von systemischen Schäden ablenken, die in Echtzeit stattfinden. Persönlich vermeide ich gerne utopische und dystopische Visionen. Daher bin ich weniger besorgt über eine sich selbst verbessernde Superintelligenz, die außer Kontrolle gerät, als vielmehr über den schleichenden Zusammenbruch institutioneller Verantwortlichkeit und die Übertragung lebensverändernder Entscheidungen an fragile, nicht nachvollziehbare statistische Systeme.“

Florieren kleiner Volkswirtschaften

Für Europa sieht Churchill in diesem „Rennen“ mit den USA und Asien „nicht alles verloren“, vielmehr bestehe der Fehler darin, die hochzentralisierten, rechenintensiven Foundation-Modelle aus Silicon Valley oder Shenzhen zu kopieren.

„Ich glaube, dass die Zukunft der KI auf Vertrauen, Präzisionstechnik, eingebetteter industrieller Automatisierung, souveräner Dateninfrastruktur und strikter regulatorischer Compliance (EU AI Act) beruht“, betont sie. „Kleine Volkswirtschaften mit hohem Vertrauen wie Österreich werden florieren, indem sie spezialisierte Nischen fördern. Wie etwa verifizierbare industrielle KI, menschenzentrierte Fertigungsautomatisierung, hochzuverlässige biomedizinische Werkzeuge und vertrauenswürdige Systeme des öffentlichen Sektors.“

Die Welt in fünf Jahren

Churchill wagt einen – wenn auch schwierigen – Blick in die Zukunft: „In fünf Jahren wird die Neuartigkeit von Konversationen hoffentlich nicht mehr so sehr im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit stehen“, meint sie. „Hoffentlich werden wir erkennen, dass der generative Hype eine Infrastrukturphase für eine Ära hybrider kollektiver Intelligenz war. Die dominante Herausforderung wird nicht die technische Skalierung sein, sondern soziotechnische kognitive Architekturen. Und die Frage, wie wir das Bauen, Managen, Ausbilden, Kurskorrigieren und Steuern navigieren, wenn hybride menschlich-synthetische Agentenlogik in die grundlegende Struktur der täglichen Arbeit und des gesellschaftlichen Lebens eingewoben ist?“

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

Accenture: Automatisierung könnte über 80 Milliarden Euro freisetzen

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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

Accenture: Automatisierung könnte über 80 Milliarden Euro freisetzen

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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

Accenture: Automatisierung könnte über 80 Milliarden Euro freisetzen

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 …

Accenture: Automatisierung könnte über 80 Milliarden Euro freisetzen

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 …

Accenture: Automatisierung könnte über 80 Milliarden Euro freisetzen

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 …

Accenture: Automatisierung könnte über 80 Milliarden Euro freisetzen

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 …

Accenture: Automatisierung könnte über 80 Milliarden Euro freisetzen

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

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

Accenture: Automatisierung könnte über 80 Milliarden Euro freisetzen

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

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

Accenture: Automatisierung könnte über 80 Milliarden Euro freisetzen