03.11.2026
BRUTKASTEN VOR ORT

Die Projektmanagerin, die nie schläft: accilium zeigt bei der aIQon KI-Agenten im Echtbetrieb

Mit ihrer ersten „aIQon“ hat die Wiener Strategieberatung accilium ein neues Format gestartet: keine Folien, nur Live-Demos von KI-Agenten, die bereits im Einsatz sind. Im Mittelpunkt stand Aurelia, eine Agentin, die als Mitglied eines Projektteams in Microsoft Teams mitarbeitet.
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Opening Fireside Chat bei der aIQon: Peter Allan (accilium) diskutierte mit Alexia Feick (Microsoft) und Paul Strunz (Wien Energie) über KI im Unternehmensalltag. (c) Zsolt Marton

Keine Charts, keine Keynotes, nur Dinge, die funktionieren. Mit dieser Regel eröffnete Peter Allan, AI Lead und Managing Partner bei accilium, am 22. Oktober die erste aIQon im 15. Stock des Juwel Wien. Das Format lehnt sich an Tech-Konferenzen an: Ein Team stellt ein Problem vor, zeigt live, was es dagegen gebaut hat, und erklärt, was es dabei gelernt hat. Allan nannte den Nachmittag ein Experiment. Wer Organisationen das Potenzial von KI vermitteln wolle, komme mit Folien nicht mehr weit, man müsse es zeigen.

Von der Beratung zum Bauen

accilium ist eine österreichische Strategie- und Managementberatung mit Sitz am Wiener Schubertring, die unter anderem für den öffentlichen Sektor arbeitet. Erst im September erhielt das Unternehmen den Zuschlag für einen Rahmenvertrag der Bundesbeschaffung GmbH (BBG) zur Digitalisierung der Verwaltung mit einem Volumen von bis zu 39 Millionen Euro.

Mit der aIQon zeigt accilium eine weitere Seite: Das Unternehmen hat heuer ein eigenes Team aus Forward Deployed Engineers aufgebaut, also Entwickler:innen, die direkt mit den Kunden arbeiten und Lösungen nicht nur konzipieren, sondern auch bauen. Die Rolle kommt aus der Software-Industrie und wird derzeit von führenden KI-Anbietern etabliert. Für eine Beratung heißt das: Strategie und Umsetzung aus einer Hand. Die gezeigten Agenten stammen alle aus diesem Team und laufen bei accilium selbst im Echtbetrieb.

(c) Zsolt Marton

Eine Kollegin, die alles mitliest

Aurelia ist ein eigenes Mitglied in einem Teams-Kanal. Sie hat ein eigenes Konto, liest Kanal, Postfach, Planner und Kalender eines Projekts mit und tut, was das Team ihr sagt. Im Szenario der Demo kehrt Projektleiterin Pia aus zwei Wochen Urlaub zurück und fragt Aurelia, was passiert ist. Statt Dutzende Nachrichten nachzulesen, bekommt sie in einer Antwort, was entschieden wurde und was für sie offen ist. Eine Kollegin ist krank: Aurelia findet deren fällige Aufgaben, schlägt Vertretungen vor und hängt die Aufgaben nach Pias Zustimmung im Planner um. Als die Kundin per Mail den Lenkungskreis vorziehen will, meldet sich Aurelia von selbst, weist darauf hin, dass eine Kollegin an dem Tag im Urlaub ist, und fragt nach, bevor sie den Termin verschiebt. Zum Jour fixe steht die Agenda in der Einladung, und eine Kollegin wird an ihren Kurzbericht erinnert.

(c) Zsolt Marton

Die Regeln dahinter sind klar: Aurelia liest alles mit, meldet sich von selbst aber nur dort, wo das Team es ihr aufgetragen hat. Planner und Kalender ändert sie erst nach einem Ja, Mails nach außen schickt sie nicht. Was sie darf, steht laut accilium im Code und nicht im Prompt. Die Regeln selbst gibt ihr das Team im Kanal, in ganz normalen Sätzen, so wie einer neuen Kollegin. Technisch läuft alles in einem Microsoft-Tenant auf Azure in der EU, das Sprachmodell in der EU-Datenzone.

Das wichtigste Learning kam aus dem eigenen Betrieb: Das richtige Maß ist für jedes Team ein anderes. Manche wollen täglich einen Status, andere jemanden, der im Hintergrund die Fäden zusammenhält und sich nur auf Nachfrage meldet. Deshalb lässt sich heute einstellen, wie proaktiv Aurelia ist. Und weil Teams einen Agenten als Kollegin wahrnehmen, gelte dasselbe wie bei jeder neuen Mitarbeiterin: Beide Seiten müssen sich aneinander gewöhnen.

Dasselbe Prinzip auf drei Ebenen

(c) Zsolt Marton

Zwei weitere Demos zeigten, dass der Ansatz auch jenseits des Projektteams funktioniert. „Linda Legal“ bündelt das Erfahrungswissen einer Rechtsabteilung und prüft direkt in Outlook Verträge gegen Richtlinie und Verhandlungsprotokoll. In der Demo entdeckte sie, dass in einem Paragrafen „jeweils“ statt des vereinbarten „zusammen“ stand, womit pro Wochenabruf 8.000 statt 4.000 Euro fällig geworden wären. Ihr Wissen liegt in lesbaren Dateien, die die Fachabteilung ohne IT selbst pflegt. „Erich Aigner“ wiederum ist ein persönlicher Assistent: Ein Berater erzählt ihm nach einem Kundentermin eine Minute lang, was zu tun ist, danach stehen Nachricht, Folgetermin und Mailentwürfe bereit. Gesendet wird nichts, das entscheidet der Mensch.

(c) Zsolt Marton

Drei Agenten, drei Ebenen: Team, Fachwissen, einzelne Person. Allen gemeinsam ist dasselbe Prinzip. Lesen, sortieren und vorbereiten tun die Agenten selbstständig, ändern und nach außen kommunizieren nur nach menschlicher Freigabe. Und diese Grenze ist technisch verankert, nicht bloß im Prompt versprochen.

Die Technik ist nicht der Engpass

Dass genau das die eigentliche Arbeit ist, zeigte auch der Opening Fireside Chat, in dem Peter Allan mit Alexia Feick und Paul Strunz über KI im Alltag, Top-down und Bottom-up in der Transformation und die Messbarkeit von KI-Projekten sprach. Strunz leitet das Digital Competence Center der Wien Energie, Feick war früher bei accilium und arbeitet heute im Customer Success bei Microsoft. Ihr gemeinsamer Befund: Die heutigen Modelle sind gut genug, der Hebel liegt in Prozessen, Governance und Befähigung. Feick riet, bei konkreten Pain Points anzusetzen statt bei dem Wunsch, „KI zu haben“. Der Output nach sechs Monaten solle eine veränderte Arbeitsweise mit messbarem Ergebnis sein, und lieber ein Use Case im crossfunktionalen Team als 30 kleine Proof-of-Concepts. Strunz ergänzte, dass Effizienzgewinne verpuffen, wenn die Prozesse dahinter nicht angepasst werden; bei der Wien Energie misst man unter anderem die Zahl aktiver Citizen Developer, eingesparte Stunden und eingespartes Geld.

(c) Zsolt Marton

Allan sieht in Agenten vor allem eine Wachstumschance: Es gebe unendlich viel Nachfrage nach Services, und wer es clever mache, nutze Agenten, um jeden einzelnen Job besser und kreativer zu machen. Bei accilium selbst sei keine Stelle durch KI ersetzt worden, wohl aber viel administrative Arbeit weggefallen. Intern begleitet das Unternehmen den Wandel mit einem eigenen Rhythmus: Jede Woche gibt es einen neuen „Build“ mit Skills, Tools und Trainings, wie bei einem Software-Unternehmen.

Alle Demos, Baupläne, Prompts und Skills stellt accilium offen zum Download bereit. Wer nicht dabei war, kann die Agenten also nachbauen. Auch das ist für eine Beratung ungewöhnlich und passt zum Anspruch des Formats: zeigen statt erklären.

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(v.l.) Carina Zehetmaier, Raoul Maier, Alexander Brix, Clemens Wasner | © AustrianStartups

Eine Künstliche Intelligenz würde vielleicht schreiben: „Als Carina das Wort ergriff, wurde der Saal plötzlich still. Ein Windhauch durchbrach das betretene Schweigen und das, was Carina sagen sollte, würde den gesamten Abend prägen und alles verändern. Damit hatte niemand gerechnet und Schockwellen gingen durchs ganze Land.“

KI: Wie stehts denn mit dem Vertrauen?

Derart extrem war es nicht, als Carina Zehetmaier, Co-Founderin und CEO von paiper.one, Raoul Maier, Founding Partner bei Eudemian Ventures und Alexander Brix, CCO bei fonio im Rahmen des AustrianStartups Summit zusammentrafen, um mit Moderator Clemens Wasner (Founder und CEO EnliteAI) die Risiken von KI zu diskutieren. Doch die Aussage der Vorsitzenden der Arbeitsgruppe Künstliche Intelligenz bei Austrian Standards hinterließ Eindruck. Und zeigte am Ende vielleicht genau das, worum es beim KI-Risiko wirklich geht: um den Vertrauens- und Skalierungsgedanken. Doch dazu später.

KI kann halluzinieren, KI kann sich, vor dem menschlichen Gehör versteckt, mit anderer KI austauschen. KI kann Server hacken, Daten lesen und Datenschutz ignorieren. Sie umgeht Grenzen, um Aufgaben zu erledigen und bleibt dabei intransparent. Vor allem aber kann sie automatisieren, Effizienz steigern und dort beschleunigen, wo es gewünscht wird. All das mit Gefahren verbunden, wenn man sich dieser nicht bewusst ist.

Risiko für Investor:innen verändert

Die Risiken Künstlicher Intelligenz werden hierzulande und weltweit auf mehreren Ebenen diskutiert. Etwa aus Fondsperspektive, wie Maier erklärte: Laut dem Experten habe KI das Risikoprofil für Investor:innen grundlegend verändert. Für das einzelne Unternehmen sei das Risiko gestiegen, für das gesamte Portfolio dagegen gleich hoch geblieben oder sogar niedriger geworden. Der Grund liege im sogenannten Power Law: In der Startup-Finanzierung entscheiden meist wenige Volltreffer über den Erfolg eines Portfolios, und weil KI die Entwicklung günstiger und schneller macht, könnte es künftig mehr solcher Treffer geben, so seine Prognose.

Zudem sinke Maier zufolge das Produkt- und Technologierisiko, das Teamrisiko bleibe in etwa gleich. Höher seien dagegen das Wettbewerbsrisiko, da Konkurrenten sehr schnell auftauchen könnten, das Umsetzungsrisiko, weil Startups bei schwacher Exekution rasch überholt würden, und auch das regulatorische Risiko.

Hinzu komme das Bewertungsrisiko, besonders in den USA. Bei den hohen Bewertungen werde es zum Problem, wenn der erwartete Exit-Wert ausbleibt: „Wir als Investoren müssen darauf vorbereitet sein, diese Risiken zu verstehen und sie auf sinnvolle Weise zu mindern“, sagte Maier. „Ich denke, es wird große Unterschiede geben, weil, wenn man sieht, dass ein Konkurrent sehr schnell auftaucht und sehr schnell an Fahrt gewinnt, wird es weniger darum gehen, zu versuchen ‚Zombies‘ zu pflegen, sondern sich wirklich auf seine Gewinner zu konzentrieren und auch die Diversifizierung des Portfolios tief bei den Gewinnern auszuspielen.“

Er sieht beim VC-Portfolio einen künftigen Trend hin zu einer „Gewinner-nimmt-das-Meiste“-Mentalität: „Was wir gesehen haben, ist, dass derzeit die Top 1 Prozent der Startups in den USA etwa 50 Prozent des Exit-Wertes einfangen. Das kann man mit der Ära von 2010 bis 2020 vergleichen, wo sie etwa 30 bis 35 Prozent des Exit-Wertes einfingen, davor — in der Ära von 2000 bis 2010 — waren es weniger als 20 Prozent. Wir haben also eine viel höhere Konzentration der Gewinner. Es geht nun viel mehr darum, diese Gewinner zu finden“, sagte Maier.

„Vertrauen, Fairness und Compliance von Anfang an“

Zehetmaier rückte danach die Risiken beim Bauen von KI-Produkten selbst in den Fokus. Wer ein Produkt in einer Hochrisiko-Sphäre entwickle, solle sich früh fragen, ob und wie man es in der Gesellschaft haben wolle, und es resilient, cybersicher und sicher aufsetzen. Austrian Standards arbeite derzeit an den risikobezogenen Standards zum EU AI Act, die klären sollen, womit Unternehmen konform sein müssen und welche Schritte nötig sind. Langfristig könne das für Gründerinnen und Gründer ein Vorteil sein, auch wenn die frühe Auseinandersetzung Zeit koste. „Wenn wir nicht Vertrauen, Fairness und Compliance von Anfang an einbauen, ist es hinterher viel schwerer“, sagte sie.

Zentral sei die Frage nach „Human in the Loop“, „Human in Command“ und „Human in Control“. Lösungen, wie Menschen tatsächlich im Entscheidungsprozess eingebunden bleiben, sind für Zehetmaier noch weitgehend offen: „Es kann nicht sein, dass man einfach einen Menschen hinsetzt und sagt: ‚Hak die Kästchen 1.000-mal am Tag ab‘. So bindet man keine menschliche Aufsicht ein.“

Die Frage nach dem: „Worum geht es eigentlich?“

Aus europäischer Perspektive frage sie sich manchmal, wofür das alles geschehe, so Zehetmaier. Gehe es am Ende darum, Beschäftigte loszuwerden, das Unternehmen hochzuskalieren und an ein weiteres US-Unternehmen zu verkaufen?

„Wir sollten die Idee des nachhaltigen Skalierens wirklich überdenken“, riet sie. Die erste Frage, die sich ein Startup stellen müsse, sei: „Was will ich bauen und wo will ich in der Zukunft sein? Was ist die Zukunft, in der meine Kinder leben werden, und wie sieht sie aus?” Das Ziel sei letztlich „nicht, es einfach hochzuskalieren und einfach an irgendwen zu verkaufen“, sondern eine bewusstere Reise zu gestalten. „Ich denke wirklich, dass es Chancen gibt, die Zukunft aktiv zu verändern und dazu beizutragen, das anzugleichen, was wir wollen“, sagte sie. „Um sicherzustellen, dass die Technologie für uns so frei von Voreingenommenheit und für so viele Menschen wie möglich funktioniert.“

Daran knüpfte Maier zustimmend an und griff Zehetmaiers Überlegungen zur Frage auf, welche Zukunft Technologieunternehmen eigentlich gestalten wollen. Die Frage unserer Zeit sei jedoch nicht nur, wie diese Zukunft aussehen solle, sondern auch, wer sie definiere und wer tatsächlich in der Lage sei, sie umzusetzen.

Denn selbst wenn es eine gesellschaftliche Einigung darüber gäbe, welche Richtung eingeschlagen werden sollte, sei keineswegs klar, wer die Macht habe, diese Vorstellungen durchzusetzen. Theoretisch seien es vor allem große Regierungen, die die Entwicklung der Technologie regulieren könnten. Doch gerade im Bereich der Künstlichen Intelligenz zeige sich, wie begrenzt dieser Handlungsspielraum sei.

„Europa nicht mehr auf Agenda“

Maier berichtete von einem Gespräch mit David Sacks (Mitglied des Podcasts All-In), der unter Donald Trump als KI-Beauftragter tätig war. Sacks habe ihm erklärt, dass die USA Künstliche Intelligenz nicht regulieren könnten, weil sie andernfalls Gefahr liefen, das Rennen gegen China zu verlieren.

„Das ist die Aussage des obersten US-Beraters für KI. Was uns das zeigt, ist, dass wir uns derzeit in einem chaotischen Zustand befinden, in dem wir im Wesentlichen ein Rennen zwischen zwei Supermächten haben“, sagte Maier. „Europa steht gar nicht mehr auf der Agenda. Es tut mir leid, euch das so beibringen zu müssen. Aber das ist der beängstigende Teil. Ich habe nicht die perfekte Antwort, aber ich stimme Zehetmaiers grundlegenden Fragen völlig zu.“

Aufsetzen ist nicht genug

Auch ohne Schockwellen führte die Diskussion der drei Expert:innen weiters zur Frage, wie sich KI-Startups in einem Markt behaupten können, in dem neue Wettbewerber schnell entstehen. Für Maier liegt die Antwort in der Verteidigungsfähigkeit des Geschäftsmodells. Ein bloßer „Wrapper“, also eine Anwendung, die lediglich auf ein bestehendes Sprachmodell aufsetzt, reiche kaum aus. Attraktiv seien Unternehmen, die sich durch proprietäre Daten, Branchen-Wissen, Kundenzugang oder komplexe Workflows abheben. Alexander Brix von fonio ergänzte, dass Startups ihren Wettbewerbsvorteil auch erst mit der Zeit entwickeln könnten – etwa durch eine starke Marke, Vertrauen und effiziente Vertriebsstrukturen. Gerade im B2B-Bereich sei Vertrauen entscheidend.

Carina Zehetmaier bestätigte diese Einschätzung aus der Perspektive eines Unternehmens, das sich auf KI-Compliance spezialisiert hat. Für paiper.one sei die Komplexität der Regulierung einerseits ein Hindernis, andererseits aber auch eine Chance, sich durch Fachwissen und Vertrauen zu differenzieren. Da sich gesetzliche Anforderungen von Land zu Land unterscheiden und laufend verändern können, lasse sich das Produkt nicht ohne Weiteres über verschiedene Märkte hinweg skalieren.

Wettbewerbsvorteil

„Was wir bisher beobachtet haben, ist, dass unser Wettbewerbsvorteil Vertrauen ist“, präzisierte Zehetmaier. Große Konzerne vertrauten dem Team aufgrund seiner Expertise und sähen paiper.one als Ansprechpartner, der sie bei der Einführung und Umsetzung neuer Anforderungen begleiten könne. Zugleich warnte sie davor, dass Europa seine Innovationskraft nicht allein aus der Regulierung schöpfen dürfe. Die Komplexität könne zwar einen Wettbewerbsvorteil schaffen, erschwere aber auch schnelles Wachstum.

Für sie liege eine zentrale Herausforderung jedoch nicht allein in der Technologie oder der Einhaltung von Vorschriften, sondern darin, KI tatsächlich in Unternehmen zu verankern.

Viele Unternehmen würden ihren Beschäftigten zwar entsprechende Lizenzen zur Verfügung stellen, doch diese würden nicht immer genutzt. Deshalb wolle sich paiper.one verstärkt darauf konzentrieren, Organisationen und ihre Mitarbeiter bei der Einführung von KI mitzunehmen und den Wandel aktiv zu begleiten. Denn, so Zehetmaier: „Wenn wir die beste Technologie haben, aber niemand sie nutzt, werden wir am Ende nicht glücklich sein.“

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