Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

15.03.2023

AI im Unternehmen: Effizienzsteigerung ohne Kontrollverlust?

Ob die Angst vor Künstlicher Intelligenz (KI) im Unternehmen begründet ist? Die Datenexpertin Ana Simic verrät, wie sich KI auf Effizienz, Kosten und Kreativität im Unternehmen auswirkt und warum sich auch Startups über die KI-Schwelle trauen sollten.

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Die Angst vor Neuerungen ist nichts Neues

“Angst vor Technologien hat es immer schon gegeben. Menschen sind zuerst immer skeptisch und brauchen Zeit, um sich an neue Technologien zu gewöhnen”, erzählt Ana. Der Grund: Die Angst vor Kontrollverlust. Und die Sorge, dass neue Technologien bestehende Strukturen verändern.

Ein Paradebeispiel ist das Auto. Im Jahr 1830 fuhr die erste Dampf-Buslinie in London, 1886 fegte das erste Gasmotoren-Fahrzeug über die Straßen Europas. Das Auto bahnte sich langsam seinen Weg durch die Gesellschaft. Skepsis herrschte anfangs aber auch bei jenem Verkehrsmittel, das heute für viele nicht mehr wegzudenken ist.

Die gelbe Ampel schlägt auf Grün

“Nach der Einführung des Autos hatten die Menschen Angst davor, mit 30 Kilometern pro Stunde auf den Straßen zu fahren. Heute fahren wir völlig unaufgeregt mit 130 km/h über die Autobahn”, erzählt Ana. Menschen gewöhnen sich also nur langsam an neue Technologien: “Wir brauchen Zeit, Geduld und das Wissen, wie wir technologische Innovationen in unseren Alltag integrieren können. Vor allem aber müssen wir Regeln definieren, damit uns neue Technologien sinnvoll unterstützen und Schäden vermieden werden.”

“Ähnlich wie beim Auto ist es auch mit Künstlicher Intelligenz”, erklärt Ana. “Das Auto hat unser Gesellschaftsleben grundlegend verändert, und noch viel größeres Potenzial steckt in Künstlicher Intelligenz.“ Die Angst vor Kontrollverlust sei, Ana zufolge, also unbegründet. Zumindest so lange wir uns über Chancen und Risiken der KI-Welt bewusst sind.

Wie AI-reif bist du?

Während einige noch mit AI-Skepsis kämpfen, sind andere über-euphorisch, erzählt Ana aus Erfahrung: “Dafür haben wir das AI Maturity Framework entwickelt. In 10 Schritten helfen wir unseren Kund:innen bei der Analyse ihres Data- und AI-Reifegrades.”

Der Gedanke dahinter: Bevor Unternehmen AI in betriebliche Prozesse integrieren, braucht es eine Status-Quo-Analyse. Mit dem AI Maturity Framework hilft das DAIN Studios Team ihren Kund:innen, eine individuelle AI-Strategie zu entwickeln. “Wir sind die Außenperspektive, der kritische Blick, der versteckte Potenziale im Unternehmen entdeckt. Wir haken alle Checkpoints ab, die ein Unternehmen vor seiner KI-Reise erfüllen sollte”, erklärt die Datenspezialistin.

Das DAIN Studios Team hilft Startups, KMUs und Konzernen bei der Optimierung ihrer persönlichen AI-Strategie. (c) DAIN Studios

Reif für Effizienzsteigerung

Zwei Begriffe, die zukünftige AI-Anwender:innen kennen sollten, sind Data Literacy und AI Maturity. “Data Literacy ist die Basis, also das Know-How, das mir dabei hilft, Funktionsweise und Anwendungsmöglichkeiten der Künstlichen Intelligenz zu verstehen”, erklärt Ana.

AI Maturity hingegen bezeichnet den Reifegrad im bewussten, kompetenten Einsatz von KI. “Das Ziel unseres AI Maturity Frameworks ist es, Arbeitsprozesse herunterzubrechen, ihre Einzelteile zu analysieren und jene Stellen zu identifizieren, in denen AI als Prozess-Unterstützer eingesetzt werden kann. Dafür braucht es neben Wissen und Souveränität vor allem die notwendige Infrastruktur und die Bereitschaft zur Veränderung.”

Das Ergebnis? Die Steigerung von Produktivität, Effizienz und Effektivität. “Wir experimentieren, bauen Strukturen und versuchen, unsere Kund:innen ganzheitlich fit für Künstliche Intelligenz zu machen.” Ist der Reifeprozess durchlaufen, sind alle Voraussetzungen für einen aktiven Kulturwandel gegeben. “Am Ende unserer Reise sind unsere Kund:innen dann nicht nur data literate, sondern AI mature.”

No Risk, no AI

“Trotz AI Maturity sollte man beim Einsatz von KI lieber keine roten Ampeln überfahren”, warnt Ana metaphorisch. “Wichtig ist, dass sich Unternehmen bewusst sind, welche Verantwortung sie mit der Anwendung von KI übernehmen. Sie müssen nicht nur wissen, wie und wo AI-Tools anwendbar sind, sondern auch, welche Daten sie an die KI verfüttern.”

Dass dabei auch etwas schiefgehen kann, zeigte der AI-Skandal des Online-Händlers Amazon vor zwei Jahren: Die im Recruiting-Prozess eingesetzte Künstliche Intelligenz soll die Bewerbungen von Frauen geringer als jene von männlichen Bewerbern bewertet haben.

“Der HR-Fauxpas von Amazon zeigt, dass KI auch nur von Menschen gemacht ist. Amazon hat den Fehler mit kritischem Blick gefunden und veröffentlicht.” Der verantwortungsbewusste Einsatz von KI erfordere also genau das, was Amazon 2018 zuerst übersehen und dann richtig gestellt hat: “Das Bewusstsein darüber, welche Folgen der Einsatz von KI haben kann, wenn man den Input unbeachtet lässt”, so die Datenexpertin.

“Der Turn-Off-Button liegt in unserer Hand”

KI deshalb aber nicht einzusetzen, wäre schade. Denn sie senkt Kosten und lässt Geschäftschancen steigen, wodurch Unternehmen ihre Geschäftsfähigkeit am Markt stärken können. „Eine ausgereifte AI Maturity ist wirklich ein klarer Wettbewerbsvorteil”, ermutigt Ana. “Wie intensiv wir KI schlussendlich nutzen, liegt bei uns. Der Turn-Off-Button liegt immer noch in unserer Hand.”

KI ist nicht nur was für Große

“KI ist nicht teuer und kompliziert. Für ihren Einsatz sind keine großen Investitionen notwendig. KI kann jede und jeder genauso einsetzen, wie er oder sie es möchte”, erklärt Ana. Die Datenexpertin ermutigt auch Startups und KMUs, sich über die Artificial Intelligence Schwelle zu trauen: “KI eignet sich optimal für junge Unternehmen und kleine Projekte. Startups und KMUs können sich so eine gute Basis für ausgereifte Geschäftsmodelle bauen. Wichtig ist nur, Fehler zu vermeiden, vor allem in Hinblick auf Privacy, Ethics und Data Security.”

„Vergessen wir nicht, dass wir Menschen sind“

Im Rennen um die effizienteste KI-Strategie appelliert Ana Simic auch an einen nüchternen Umgang mit AI: “Wir müssen uns gut überlegen, wo wir Künstliche Effizienz einsetzen können, damit sie mir und meinem Unternehmen Vorteile bringt. Daraus ergeben sich schnellere Prozesse und gewonnene Arbeitszeit, die wir für Neues nutzen können.”

Wie wär’s also mit ein bisschen mehr Zeit für Kreatives und Beziehungen? “KI könnte Unternehmen einerseits beim Arbeitskräftemangel helfen, aber ihnen auch jene zeitlichen Ressourcen zurückgeben, die wir durch Mehrarbeit über Jahre verloren haben”, erklärt die Datenspezialistin. “Nutzen wir also die Chance und vergessen wir nicht, dass wir Menschen und keine Maschinen sind.”

Zur Person

Ana Simic leitet das Wiener Büro der DAIN Studios, einer finnisch-deutschen Unternehmensberatung, die KI- und Data-Strategien entwickelt und umsetzt und mit der DAIN Academy den Führungskräften und Experten hilft, die KI zu verstehen und anzuwenden. Als erfahrene Marketing- und Digitalisierungsexpertin bringt sie Perspektiven und Knowhow aus unterschiedlichen Branchen mit, unter anderem Telekommunikation, Consumer Goods und Gaming.

Hier geht’s zur Website der DAIN Studios

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Vor eineinhalb Jahren nahm das bei der WienIT angesiedelte Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe seine Arbeit auf. Eine Zeit, die vor allem von Aufbauarbeit geprägt war. Im Zentrum steht heute weniger ein einzelner Vorzeige-Use-Case als eine Infrastruktur: eine zentrale KI-Plattform für den gesamten Konzern. Warum dabei bewusst auf Eigenentwicklung gesetzt wird und Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind.

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Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.

Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.

„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.

Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.

Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose

Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.

Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.

Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.

Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT

Digitale Souveränität als Leitprinzip

Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.

Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.

Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.

Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind

Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.

Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.

Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT

Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option

Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.

Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.

Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.

„Welches Problem lösen wir?“

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.

Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“

Agentische KI und ein Hackathon

In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.

Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.

Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.

Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.

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