Bitcoin: Kurs überschreitet erstmals 100.000-Dollar-Marke
Erstmals in seiner Geschichte hat der Bitcoin-Kurs die vielbeschworene Marke von 100.000 US-Dollar überschritten. Am Vorabend hatte der nächste US-Präsident Donald Trump angekündigt, wer künftig die US-Börsenaufsicht leiten soll.
Es hatte sich in den vergangenen Wochen schon abgezeichnet, viele haben darauf hingefiebert – und jetzt ist es passiert: Der Bitcoin-Kurs hat erstmals in seiner Geschichte die 100.000-Dollar-Marke überschritten. In der Nacht auf Donnerstag stieg er zwischenzeitlich bis auf 103.700 Dollar. Am Vorabend hatte der nächste US-Präsident Donald Trump angekündigt, wer dem in der Krypto-Branche unbeliebten Chef der US-Börsenaufsicht, Gary Gensler, nachfolgen soll – und zwar der als kryptofreundlich geltende Paul Atkins.
Ausgelöst hatte die aktuelle Rekordjagd die US-Präsidenschaftswahl. Noch in der Nacht der Wahl, als sich Sieg Donald Trumps abzuzeichnen begann, stieg der Bitcoin-Kurs auf ein Rekordhoch. Damals knackte er erstmals die 75.000-Dollar-Marke. Nur wenige Tagen danach ging es über die 80.000 Dollar, in der Folge über die 90.000-Dollar-Schwelle. Nun, gut ein Monat später, knackte der Kurs auch die 100.000-Dollar-Marke.
Kryptobranche erwartet Kurswechsel in US-Politik
Hintergrund des Kursanstiegs der vergangenen Wochen: Die US-Kryptobranche erwartet einen Kurswechsel in der US-Politik, nach dem Donald Trump die Präsidentschaftswahl für sich entschieden hatte. Die US-Börsenaufsicht unter Behördenchef Gary Gensler war insbesondere in den vergangenen beiden Jahren scharf gegen viele Akteure aus der Branche vorgegangen. Trump dagegen hatte sich im Wahlkampf klar als Bitcoin- und Krypto-Befürworter positioniert.
Dabei hatte er auch scharfe Kritik an dem von Amtsinhaber Joe Biden eingesetzten Gensler geübt – und dessen Ablösung angekündigt (siehe Crypto Weekly #152). Kurz nach Trumps Wahlsieg hatte Gensler selbst seinen Abgang mit 20. Jänner, also dem Zeitpunkt des Regierungswechsels, verkündet. Dass er im Amt bleiben würde, galt aber ohnehin als ausgeschlossen.
Am Mittwochabend wurde nun bekannt, wer Genslers Nachfolger werden dürfte: Der Republikaner Paul Atkins soll neuer Chef der Behörde werden, kündigte Trump auf der Plattform “Truth Social” an. Der Jurist gilt als der Kryptobranche wohlgesonnen. In Trumps Ankündigung referenzierte er auch explizit Atkins Haltung dazu: Dieser erkenne an, “dass digitale Assets und andere Innovationen entscheidend sind, um Amerika großartiger zu machen als je zuvor.”
Bitpanda-Gründer: Unsicherheitsfaktor Nr. 1 mit US-Wahl “passé”
Schon vor Bekanntwerden der Ernennung hatte Bitpanda-Mitgründer und Co-CEO Eric Demuth im November die Entwicklungen in der US-Politik folgendermaßen kommentiert: “Mit der eindeutigen Wahl Donald Trumps zum 47. Präsidenten der Vereinigten Staaten ist nun ein bedeutender Unsicherheitsfaktor ausgeräumt. Der weltgrößte Finanzmarkt steht unmittelbar vor einer neuen Ära, geprägt von einer liberaleren, Krypto-freundlichen Regulierung”.
Demuth sieht einen “einen historischen Wendepunkt für die Branche”. Positive Entwicklungen der vergangenen Jahre von der steigenden Akzeptanz unter Privatanleger:innen über die Krypto-Regulierung in Europa und Zinssenkungen der Zentralbanken würden “nun ihre volle Wirkung entfalten”. Das Erreichen der 100.000-Dollar-Marke sei “ein echter Wendepunkt”.
Bitcoin-Kurs auf 12-Monats-Sicht um 160 Prozent gestiegen
Der Bitcoin-Kurs hatte bereits im März dieses Jahres einen neuen Höchststand erreicht. Den Startschuss zu einem Kursfeuerwerk legte dies aber nicht. Vielmehr bewegte sich der Kurs in den folgenden Monaten meist zwischen 55.000 und 70.000 Dollar.
Schon im Vorfeld der US-Wahl näherte er sich dann seinem Höchststand wieder an, nachdem die Umfragen für Donald Trump günstiger geworden waren. Verglichen mit November 2023 liegt der Bitcoin-Kurs 160 Prozent im Plus.
Die Marke von 100.000 US-Dollar hat fundamental betrachtet, wie jede andere willkürliche gewählte Schwelle, wirtschaftlich keine besondere Bedeutung. Sie hat jedoch eine hohe Symbolwirkung und ist in der Kryptoszene in der Vergangenheit immer wieder beschworen worden.
Im Bullenmarkt von 2021 entstand etwa der Social-Media-Trend, dass Bitcoiner:innen ihre Augen in ihren Profilbildern durch Laseraugen ersetzen – und zwar, so die Ankündigung, bis der Bitcoin-Preis 100.000 Dollar erreiche.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis
Nachlese. Der Hype um künstliche Intelligenz ist längst im Rollen. Doch wie schaffen Unternehmen den Durchbruch in der Praxis? In der dritten Folge der neuen brutkasten-Serie “No Hype KI” schildern Expert:innen, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen und wie sich Herausforderungen souverän meistern lassen - von Datenlücken bis hin zur Einbindung der Belegschaft. Klar wird, dass die Technik nur ein Teil der Gleichung ist.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis
Nachlese. Der Hype um künstliche Intelligenz ist längst im Rollen. Doch wie schaffen Unternehmen den Durchbruch in der Praxis? In der dritten Folge der neuen brutkasten-Serie “No Hype KI” schildern Expert:innen, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen und wie sich Herausforderungen souverän meistern lassen - von Datenlücken bis hin zur Einbindung der Belegschaft. Klar wird, dass die Technik nur ein Teil der Gleichung ist.
Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.
Der Bottom-Up-Push
“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.
Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.
Daten mit Qualität
Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”
Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”
Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.
“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.
Im Fokus stehen User:innen
Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.
“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.
Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.
“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”
Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.
Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”
KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung
Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.
In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.
Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.
Luft nach oben
Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.
Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.
Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”
“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.
Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.
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