03.10.2019

4 Punkte, die Unternehmen von Artificial Intelligence abhalten

Laut dem aktuellen Deloitte Global Intelligent Automation Report unter rund 500 Führungskräften weltweit, hat sich fast die Hälfte der Unternehmen mit Artificial Intelligence zur Automatisierung noch gar nicht beschäftigt. Dafür gibt es vier herausstechende Gründe.
/artikel/artificial-intelligence-probleme
Künstliche Intelligenz - Artificial Intelligence - 4 Probleme, die Unternehmen von der Umsetzung abhalten
(c) fotolia / Prostock-studio

Prinzipiell versprühen die Ergebnisse des aktuellen Deloitte Global Intelligent Automation Report reichlich Optimismus. So erwarten die weltweit rund 500 befragten Führungskräfte im Schnitt, dass die Automatisierung durch Artificial Intelligence die Personalkapazität in ihren Unternehmen innerhalb der nächsten drei Jahre um 27 Prozent erhöht. Sprich: Sie können mehr Leute einstellen, die dann zudem sinnerfüllteren Tätigkeiten nachgehen, weil die AI repetitive Arbeitsschritte übernimmt.

+++ Fokus-Channel: Künstliche Intelligenz +++

Bei 64 Prozent keine AI in der Unternehmensstrategie

Ganz nachvollziehbar ist diese Zahl dann aber doch nicht. Denn laut eben dieser Studie setzen 42 Prozent der Unternehmen noch nicht einmal in Teilbereichen auf Prozessautomatisierung – auch jene, bei der noch keine AI involviert ist. Mit intelligenten und regelbasierten Automatisierungstechnologien – also jenen mit AI – hätten sich „fast die Hälfte“ der befragten Unternehmen „noch nicht beschäftigt“. 64 Prozent der Unternehmen haben AI noch nicht in ihre Unternehmensstrategien aufgenommen. Und nur elf Prozent der befragten Unternehmen skalieren bereits ihre AI-Technologien, machen also relevante Umsätze damit.

Noch nicht bereit für Artificial Intelligence?

Es ist freilich nur eine Momentaufnahme. Denn allein seit vergangenem Jahr habe sich die Anzahl an Unternehmen, die erfolgreich AI-Anwendungen skaliert hat, verdoppelt, so die Deloitte-Studie. Auf der einen Seite der Skala geht es also rapide voran. Auf der anderen Seite scheinen aber zahlreich Unternehmen noch überhaupt nicht bereit für den Einsatz von Artificial Intelligence.

4 zentrale Probleme

Laut Deloitte Global Intelligent Automation Report hakt es vor allem bei vier Punkten:

1. Keine Automatisierung ohne Standardisierung

Ein zentrales Problem ist laut Studie das Fehlen einheitlicher Geschäftsprozesse. Denn automatisiert werden kann nur, was bereits standardisiert ist. 36 Prozent der Befragten gaben demnach an, dass fragmentierte Prozesse eine große Hürde bei der Implementierung darstellen.

2. Fehlende IT-Kompetenz im Unternehmen

Auch von technischer Seite her müssen die Voraussetzungen für die Implementierung gegeben sein. 17 Prozent der befragten Führungskräfte gestehen ein, dass die unternehmensinterne IT derzeit nicht bereit für die Automatisierung ist.

3. Mangelnde Fähigkeiten in der Belegschaft

Auch sonst sieht man seitens der Führungskräfte das Problem häufig in der Belegschaft. Mehr als ein Drittel hat laut Studie bisher von der Skalierung dieser Technologien abgesehen, weil ein Mangel an den dafür benötigten Fähigkeiten bei den Mitarbeitern vermutet wird.

4. Das Problem der Umschulung und der neuen Rollen

Fast zwei Drittel der Unternehmen haben sich zudem noch keine Gedanken gemacht, welche Teile ihrer Belegschaft aufgrund der Automatisierung umgeschult werden müssen und 44 Prozent der Unternehmen haben sich noch gar nicht mit den neuen Rollen und Aufgaben ihrer Mitarbeiter auseinandergesetzt.

⇒ Zur Studie

Redaktionstipps
Deine ungelesenen Artikel:
09.11.2026

Peter Steinberger als Business Angel: Klagenfurter Patrick Prokesch launcht KI-Startup für Video-Ads

Der OpenClaw-Entwickler Peter Steinberger steigt beim Berliner Startup Solid Labs ein. Das vom Österreicher Patrick Prokesch mitgegründete KI-Unternehmen hilft Firmen bei der Erstellung von Ads. Der hauseigene Agent unterstützt von der Idee bis zum Schnitt und soll so der "Creative Fatigue" entgegenwirken.
/artikel/peter-steinberger-als-business-angel-klagenfurter-patrick-prokesch-launcht-ki-startup-fuer-video-ads
09.11.2026

Peter Steinberger als Business Angel: Klagenfurter Patrick Prokesch launcht KI-Startup für Video-Ads

Der OpenClaw-Entwickler Peter Steinberger steigt beim Berliner Startup Solid Labs ein. Das vom Österreicher Patrick Prokesch mitgegründete KI-Unternehmen hilft Firmen bei der Erstellung von Ads. Der hauseigene Agent unterstützt von der Idee bis zum Schnitt und soll so der "Creative Fatigue" entgegenwirken.
/artikel/peter-steinberger-als-business-angel-klagenfurter-patrick-prokesch-launcht-ki-startup-fuer-video-ads
Die beiden Gründer Christoph Schütte und Patrick Prokesch | © Solid Labs
Die beiden Gründer Christoph Schütte und Patrick Prokesch | © Solid Labs

Es ist wohl die Königsdisziplin der Werbeindustrie: Ads müssen immer schneller produziert werden, wobei jede Anzeige ein hohes Leistungsniveau haben soll. Einige Firmen setzen auf rein KI-produzierte Werbungen, die aber, wie eine im Juni dieses Jahres veröffentlichte Studie von The Harris Poll zeigte, bei exzessivem Einsatz der Marke schaden. Dieses Problems nimmt sich das KI-Startup Solid Labs rund um den Klagenfurter und ehemaligen Meister-COO Patrick Prokesch an. Der eigens entwickelte „Solid Agent“ übernimmt die Produktion der Werbung, also vom Briefing bis zur fertigen Anzeige.

Der Launch war letzte Woche, dabei wurde auch eine siebenstellige Pre-Seed-Finanzierungsrunde aus dem Jahr 2025 kommuniziert. Die Liste der Business Angels gleicht einem Gipfeltreffen der DACH-Szene. Seriengründer Roman Kirsch (Yepoda), Epidemic-Sound-Mitgründer Tom Höglund sowie Gründer und Manager von u. a. Too Good To Go und nicht zuletzt OpenClaw-Gründer Peter Steinberger unterstützen das Unternehmen. Eine „illustre Runde“, wie sie Solid-Co-Founder Prokesch im brutkasten-Gespräch beschreibt.

Solid Labs entspreche „vom Core-Konstrukt“ auch Steinbergers Philosophie

„Ich kannte Peter noch von früher, als er noch bei PsdfKit war. Wir haben den Kontakt einfach aufrechterhalten“, erklärt der Klagenfurter Prokesch und ergänzt: „Ihm haben die Elemente gefallen mit denen wir arbeiten, weil sie einfach vom Core-Konstrukt auch seiner Philosophie entsprechen, wie Agenten arbeiten sollten.“ Zudem habe Steinberger die datenlastige Arbeitsweise der Agenten gefallen. Brutkasten fragte nach der Höhe des Kapitals, mit dem Steinberger eingestiegen ist. Eine Antwort steht noch aus. Steinberger habe das Startup aber von Beginn an beeinflusst und ihnen auch „gezeigt, wo die Reise hingeht“.

Das Problem mit der „Creative Fatigue“

Im Performance-Marketing sei die „Creative Fatigue“, also der Leistungsabfall einer Werbeanzeige, eine der größten Herausforderungen. Solid Labs steuert genau dem entgegen. Seine AI Creative Engine erstellt aus vorhandenem Videomaterial neue Video-Ads für Meta, TikTok und YouTube.

„Das funktioniert wie ein ‚Brand Brain‘ oder eine ‚Brand Memory‘, die mitwächst. Je mehr man auf der Plattform macht, desto schlauer wird das System. Das Erstellte bleibt immer on-brand, was für Consumer Brands und Agenturen extrem wichtig ist, damit kein AI Slop produziert wird“, erklärt Prokesch. Der Agent kann auch neue Varianten mit neuen Hooks, in anderen Formaten und Sprachen erarbeiten.

„Echte Menschen, echte Produkte, echte Orte“

Das Berliner Startup versteht sich dabei nicht als reines Schnitt- oder Design-Tool. Der Agent kann zwar auch KI-Videos erstellen, im „Mittelpunkt steht aber echtes Material: echte Menschen, echte Produkte und echte Orte“, wie die Firma kommuniziert. Soll heißen: Die Videos werden mit einer Kamera aufgenommen, Planung, Schnitt, Story übernimmt jedoch eine KI.

„Was eine Marke braucht, ist ein System, das sie kennt: ihr Material, ihre Stimme, ihre besten Ads. Solid zerlegt jedes Video in einzelne Szenen und versteht, was darin passiert. Dieses Wissen macht den Agenten für jedes Team nützlich, und genau darum haben wir Solid gebaut“, ergänzt Christoph Schütte, Co-Founder von Solid.

Auch wenn die KI Ideen vorgibt, das Video schneidet etc. kann der Mensch jederzeit eingreifen und so das Ergebnis anpassen. „Du hast hundertprozentige Kontrolle, um das Video oder die Szenen auch noch final zu bearbeiten. Das ist auf einer technischen Seite sehr schwierig“, sagt Prokesch. Dieses Merkmal hebe Solid Labs von seinen Mitbewerbern ab.

200 Videos in einer Woche

Firmen hätten durch Solid Labs vor allem einen starken Effizienzgewinn. Teveo, einer von Solids Kunden konnte laut Angaben des Startups aus einem Shoot über 200 finale Videos in einer Woche produzieren. Die Vision der beiden Gründer ist es, dass Performance- und Growth-Teams nur mehr ein Smartphone und Solid benötigen, um Werbungen produzieren zu können. Wie viele Kunden Solid aktuell hat, kommuniziert die Firma auf brutkasten-Nachfrage nicht. Sein Geschäftsmodell basiert auf einem Abomodell.

Solid Labs wird aktuell etwa im DACH-Raum, dem UK und den USA verwendet, wobei sämtliche Daten der Kunden ausschließlich auf europäischen Servern gehostet würden.

Ein Kreislauf zwischen Produktion und Performance

In Zukunft möchte Solid Labs Produktion und Performance nahtlos miteinander verknüpfen. Das heißt, künftig soll der Agent Anzeigen nicht nur erstellen, sondern auch direkt auf Meta, TikTok und YouTube veröffentlichen und Live-Performance-Daten wiederum zurück in die Produktion spielen. Dadurch baue jede Anzeige auf dem auf, was gerade funktioniere. „Wir arbeiten bereits aktiv daran, den Kreislauf zwischen Produktion und Performance zu schließen“, sagt Prokesch, der „schon bald den nächsten größeren Launch“ ankündigt.

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

4 Punkte, die Unternehmen von Artificial Intelligence abhalten

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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

4 Punkte, die Unternehmen von Artificial Intelligence abhalten

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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

4 Punkte, die Unternehmen von Artificial Intelligence abhalten

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 …

4 Punkte, die Unternehmen von Artificial Intelligence abhalten

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 …

4 Punkte, die Unternehmen von Artificial Intelligence abhalten

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 …

4 Punkte, die Unternehmen von Artificial Intelligence abhalten

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 …

4 Punkte, die Unternehmen von Artificial Intelligence abhalten

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

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

4 Punkte, die Unternehmen von Artificial Intelligence abhalten

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

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

4 Punkte, die Unternehmen von Artificial Intelligence abhalten