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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Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll.

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“

Deal-Screening statt Deal-Sourcing

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen.

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen.

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen.

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann.

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“.

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.”

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