20.12.2017

Bitcoin: 8 Probleme der bekanntesten Kryptowährung

Analysten der Raiffeisen Research haben acht Kritikpunkte an Bitcoin niedergeschrieben. Wir haben sie um unsere Anmerkungen ergänzt.
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8 Probleme von Bitcoin
(c) fotolia.com - AA+W

Bitcoin wird als derzeit bekanntester konkreter Anwendungsfall der Blockchain-Technologie von einigen als „Zahlungsmittel der Zukunft“ propagiert. Tatsächlich weist die Kryptowährung jedoch einige beträchtliche Nachteile als potenzielles Zahlungsmittel auf. Dies gilt auch im Vergleich zu einigen anderen Kryptowährungen, die manche dieser Probleme bereits jetzt besser lösen. Auch abseits der Zahlungsmittel-Frage sind bei Bitcoin noch einige große Themen offen. Analysten der Raiffeisen Research haben innerhalb einer größeren Bitcoin-Analyse acht große Schmerz-Punkte herausgearbeitet. Der Brutkasten hat einige davon um kritische Anmerkungen ergänzt.

+++ Umfrage: 31 Prozent der Österreicher für Bitcoin-Verbot +++

1. Extrem hohe Volatilität

Es ist fraglich, wie weit sich ein Zahlungsmittel durchsetzen kann, das innerhalb eines Tages Wertschwankungen von 10 bis 20 Prozent aufweist. Wer würde es im Tausch gegen Waren hergeben, wenn der Preis für Bitcoin in wenigen Stunden schon 20 Prozent höher sein könnte? (Und man damit in Euro umgerechnet um 20 Prozent zu viel für die Ware gezahlt hätte?) Und wer würde es im Tausch gegen eine Ware akzeptieren, wenn er befürchten muss, dass der Kurs in kürzester Zeit auch 20 Prozent tiefer sein könnte?

Anmerkung der Redaktion: Es könnte sich hierbei auch um ein Henne-Ei-Problem handeln. Die Volatilität würde theoretisch drastisch zurückgehen, wenn Bitcoin flächendeckend als Zahlungsmittel genutzt wird. Denn dann würden Preise für Waren und Dienstleistungen, wie derzeit in Euro, in Bitcoin definiert. Und diese würden nicht ununterbrochen geändert. Entsprechend wäre dann zwar eine Volatilität zu anderen Währungen, nicht aber in der Kaufkraft gegeben. Die Volatilität in der Kaufkraft ist aber jene, die für die Eignung als Zahlungsmittel entscheidend ist.

2. Kann ein reines Spekulationsobjekt langfristig werthaltig sein?

Die Frage hängt natürlich mit Punkt 1 zusammen. Der bisher verzeichnete starke Kursanstieg macht Bitcoin eher zu einem Spekulationsobjekt. Etwas, das man für Kursanstiege hortet, aber nicht zum Bezahlen verwendet. Die Verwendung als großflächiges Zahlungsmittel wäre aber die Voraussetzung dafür, dass Bitcoin langfristig überhaupt werthaltig ist.

Anmerkung der Redaktion: Erstens ist ein Ausschluss als Zahlungsmittel aufgrund der oben genannten Gründe noch nicht gegeben. Zweitens steht hier das wohl älteste aller Spekulationsobjekte als Gegenbeispiel: Gold. Das Edelmetall hat in den vergangenen Jahrzehnten tatsächlich einen Nutzbarkeits-Wert als wichtiger Rohstoff in der Elektronik-Industrie erhalten. Bis dahin hatte sich sein Wert jedoch über Jahrtausende nur durch seine Eigenschaft als Spekulationsobjekt generiert.

3. Rückabwicklung von Zahlungen nicht möglich.

Irrtümliche/ fehlerhafte Transaktionen können nicht rückgängig gemacht werden, da es keine zentrale Instanz gibt, an die man appellieren und die in die Transaktionen eingreifen könnte.

4. Begrenzte Vermehrbarkeit von Bitcoin

Hängt mit Punkt 2 zusammen. Bitcoin ist so programmiert, dass maximal 21 Mio Stück produziert werden können (mit Unterteilbarkeit bis zu 1/100.000.000 Bitcoin [= 1 Satoshi] für kleinere Zahlungen). 16 Millionen davon sind bereits produziert. Für spekulative Kursanstiege ist diese begrenzte Vermehrbarkeit ein Vorteil, weil durch die künstliche Knappheit die Kursfantasie beflügelt wird. Als breitflächig verwendetes Zahlungsmittel würde es aber kontinuierliche Deflation für Güter und Warenpreise bedeuten (in Bitcoin ausgedrückt müssen
Güterpreise fallen, weil deren Menge zunimmt (Wirtschaftswachstum), die Anzahl an Zahlungsmittel aber (in Kürze) nicht mehr vermehrbar ist. In den letzten 200 Jahren hat man aber mit einem deflationären Umfeld eher schlechte Erfahrungen gemacht, weshalb die meisten Notenbank eine leicht positive Inflation anstreben.

Anmerkung der Redaktion: Die Bemerkung „in Kürze“ stimmt nicht ganz. Aufgrund des Algorithmus dauert es noch mehrere Jahrzehnte, bis alle Bitcoins ausgegeben sind. Allerdings verringert sich auch die ausgegebene Menge kontinuierlich. Ein weiteres Problem bei dieser Thematik ist die hohe Konzentration der Kryptowährung auf einige Groß-Eigentümer. Erst kürzlich brachte die Nachrichtenagentur Bloomberg eine Schätzung, wonach sich 40 Prozent der Bitcoins im Besitz von nur 1000 Personen befinden. Ungleiche Vermögensverteilung ist natürlich auch bei den derzeitigen Standard-Währungen gegeben. Eine gar nicht wachsende Geldmenge und damit verbundene Deflation macht eine Änderung dieses Zustands aber noch schwieriger.

5. Relativ hohe Transaktionskosten

Aufgrund des hohen dahinterliegenden Rechenaufwands sind die Transaktionskosten für Bitcoin relativ hoch (aktuell mehrere USD /Zahlung), was es für kleine Zahlungen des täglichen Bedarfes in der derzeitigen Form uninteressant macht.

Anmerkung der Redaktion: Die Transaktionskosten funktionieren nach einer Art Auktionssystem. Man kann auch geringere Transaktionskosten zahlen, wird dann aber hinter jene User gereiht, die mehr bezahlen. Es kann dann sogar mehrere Tage dauern, bis eine Transaktion durchgeführt wird. Die „Warteschlange“ wird aufgrund der langsamen Abwicklung (siehe Punkt 6) immer länger.

6. Relativ langsam bei der Abwicklung

Zwar wird als ein Vorteil genannt, dass bei Kryptowährungen keine externe Abwicklung (Settlement) benötigt wird, die im Bankbereich oft
Tage dauern kann. Insofern beschleunigt und vereinfacht die Blockchain den Zahlungsverkehr. Bis aber bei einer konkreten Bitcoin-Zahlung beide Vertragsparteien Gewissheit haben, dass die Zahlung wirklich durchgeführt wurde, können derzeit Stunden vergehen (während bei einer Bankomatzahlung diesbezüglich binnen Sekunden Rechtsklarheit herrscht. Auch hier gibt es also noch gravierenden Verbesserungsbedarf.

Anmerkung der Redaktion: Bei Bitcoin können theoretisch (momentan) weltweit nur bis zu sieben Transaktionen pro Sekunde abgewickelt werden. Tatsächlich liegt die Zahl darunter. Zum Vergleich: Kreditkarten-Unternehmen kommen da auf eine sechstellige Zahl. Mit einer weiteren Ausbreitung wird sich die Transaktions-Warteschlange bei Bitcoin noch weiter verschärfen. Allerdings wird auch an einer Verbesserung des Systems gearbeitet. Das führte zu den „Soft Forks“ der letzten Monate – das sind Updates im System. Auch die Abspaltungen („Hard Forks“) von Bitcoin Cash und Bitcoin Gold wurden teilweise mit einer Erhöhung der Transaktionszahl begründet.

7. Keine öffentliche Instanz, die bei Problemen intervenieren kann

Eng verwandt mit Punkt 3. Bedeutet aber auch, dass bei größeren Problemen oder Änderungsbedarf im Zahlungsnetzwerk keine Möglichkeit besteht, zentral einzugreifen. Für Weiterentwicklungen müssten sich vielmehr alle involvierten Computer-Betreiber einigen. Das führt in der Praxis dazu, dass es oft keinen Konsens gibt, und sich die Währung in zwei Klone aufspaltet („Hard Fork“ genannt), die als alte und neue Version von Bitcoin nebeneinander bestehen bleiben (z.B. Bitcoin vs. Bitcoin Cash).

Anmerkung: Dass kein zentraler Player eingreifen kann, ist andererseits auch eines der größten Argumente für Kryptowährungen. Genau die Kontrolle durch zentrale Instanzen soll ja durch die Nutzung der Blockchain-Technologie ausgeschaltet werden. Ein Vorteil ist etwa, dass Korruption innerhalb des Systems verunmöglicht wird.

8. Extrem hoher Elektrizitätsverbrauch für die Abwicklung von Zahlungen (Proof of work)

Der Rechenprozess, der hinter der Abwicklung von Transaktionen via Bitcoin steht, ist bewusst sehr aufwendig gestaltet, um Manipulationen zu verhindern. Das führt zu einem hohen Stromverbrauch der beteiligten Rechner. Dementsprechend müssen die „Miner“ (längst große spezialisierte Server-Farmen, ein großer Teil von ihnen in China mit Zugang zu billigem Strom), die ihre Computer für den Rechenprozess zur Verfügung stellen, auch für ihren Rechenaufwand mit (während des „Minings“, also dem Prozess des Abwickelns der Transaktionen) neu geschaffenen Bitcoins und Transaktionskosten entlohnt werden. Dieser Elektrizitätsverbrauch ist inzwischen ein beträchtlicher Kostenfaktor: Laut digiconomist.net verbraucht das Bitcoin-Zahlungssystem (inklusive seines Klons Bitcoin Cash) in seiner aktuellen Dimension annualisiert bereits über 30 TWh Strom /Jahr – das ist mehr als der Stromverbrauch Irlands. Eine einzelne Bitcoin-Transaktion verschlingt in der derzeitigen Form Elektrizität, mit der der Tagesbedarf von 9 US-Haushalten abgedeckt werden könnte.

Anders dargestellt: Das Zahlungsnetzwerk von VISA wickelte letztes Jahr 82 Mrd. Transaktionen ab (gegenüber derzeit annualisiert rund 100 Millionen Transaktionen bei Bitcoin). Seine Rechenzentren verbrauchten dafür eine Strommenge, die dem Jahresbedarf von 50.000 US-Haushalten entspricht. Das Computer-Netzwerk von Bitcoin verschlingt dagegen bereits in seiner derzeitigen rudimentären Form annualisiert den Stromverbrauch von knapp 3 Millionen (!) US-Haushalten, und der Verbrauch steigt mit dem Wachstum des Transaktionsvolumens bzw. dem Wert von Bitcoin weiter an. Um andere Zahlungsmittel abzulösen ist dieser Ansatz kaum realistisch, die Technik müsste dazu weiterentwickelt werden – entweder innerhalb Bitcoins, oder in Form einer anderen Kryptowährung (für die Profis: z.B. Proof-of-Stake anstelle von Proof-of-Work Protokoll).

Anmerkung: Tatsächlich arbeitet man gerade etwa bei Ethereum an einer schrittweisen Umsetzung des Proof of Stake-Konzepts. Andere Kryptowährungen, wie zuletzt auch Neuzugang Cardano nutzen ausschließlich das deutlich energiesparendere Konzept. Zudem werden momentan laufend weitere Distributed Ledger Technologies vorgestellt, die wieder andere (energieeffizientere) Systeme nutzen. Wenn sich Proof of Stake oder eines dieser Systeme durchsetzt, bedeutet das auch das Ende des Krypto-Minings.

+++ Bitcoin knackt die 10.000 Dollar-Marke – eine Analyse +++


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(V.l.) Manuela Mohr-Zydek (Salesforce Österreich) und Isabella Tomás (Open Austria) in San Francisco. © brutkasten

Zwei Perspektiven, ein Hotspot: San Francisco. Isabella Tomás sitzt seit vier Jahren an der Schnittstelle zwischen Österreich und dem Silicon Valley. Als Konsulin und Co-Direktorin von Open Austria leitet sie das gemeinsam von Außenministerium (BMEIA) und Wirtschaftskammer Österreich (WKO) betriebene Außenwirtschafts- und Innovationsbüro und vernetzt heimische Gründerinnen, Gründer und Unternehmen mit dem wohl dichtesten Innovationsökosystem der Welt. Manuela Mohr-Zydek blickt aus der Unternehmensperspektive darauf: Seit eineinhalb Jahren verantwortet sie als Country Leaderin das Österreich-Geschäft von Salesforce und begleitet heimische Betriebe dabei, den Schritt von der digitalen Transformation zur produktiven Skalierung autonomer KI-Agenten zu schaffen.

Im exklusiven Gespräch mit brutkasten ziehen die beiden Bilanz: Wie steht es um Österreich in Sachen KI-Anwendung? Was können heimische Unternehmen von der Risikobereitschaft und Umsetzungskraft des Silicon Valley lernen und wo sollte man mit dem KI-Einsatz trotz allem Potenzial vorsichtig bleiben? Von der Rolle des Kapitals bis hin zu den Stärken österreichischer Ingenieure, Tomás und Mohr-Zydek liefern einen ehrlichen Blick auf zwei Innovationswelten, die einander viel zu sagen haben.


Brutkasten: Ihr seid beide viel zwischen Österreich und San Francisco unterwegs. Welche Learnings möchtest du von hier sofort mit nach Österreich nehmen, Manuela?

Manuela Mohr-Zydek: Man kann viel Innovation und Inspiration mit nach Österreich nehmen. Wobei ich auch sagen muss, dass wir in Österreich bereits unglaublich viel Innovation und viele neue Ideen haben. Ich bin nun seit eineinhalb Jahren als Country Leaderin für Salesforce in Österreich tätig und sehe das täglich. Was man aus dem Silicon Valley mitnehmen kann, ist die enorme Umsetzungskraft und die Pionierarbeit. In Österreich befinden wir uns in manchen Bereichen gefühlt noch ganz am Anfang – vor allem beim Thema künstliche Intelligenz. Wir haben viele Kunden, die sich bereits damit auseinandersetzen oder KI skalierbar im Einsatz haben. Im Silicon Valley ist man vermutlich schon ein Stück weiter, und genau dieses Mindset können wir mitnehmen. Wir müssen weg von „Wir probieren aus“ hin zu „Wir setzen künstliche Intelligenz skalierbar im Unternehmen ein“. Damit lässt sich einerseits der Fachkräftemangel adressieren und andererseits dem wirtschaftlichen Kostendruck begegnen. Die Strategie sollte aus unserer Sicht aber nicht sein, Arbeitsplätze abzubauen. Im Gegenteil: Wir sehen viele Chancen für junge Menschen, sich im Bereich KI weiterzubilden, umzuschulen und eine klare Zukunftsperspektive aufzubauen.

Isabella Tomás: Ich kann bestätigen, was Manuela gesagt hat. Ich bin für Open Austria seit vier Jahren im Silicon Valley. Ein wesentlicher Unterschied ist die höhere Risikobereitschaft. Gründerinnen und Gründer werden hier ermutigt und unterstützt, mutig zu agieren. Die Menschen haben keine Angst vor Innovation. In Österreich haben wir sehr viele innovative Köpfe, aber man hat oft das Gefühl, dass sie nicht immer optimal gefördert werden, um sich voll zu entfalten – das beginnt an den Universitäten und setzt sich in den Unternehmen fort. Der zweite Punkt ist die Skalierbarkeit: Hier steht eine enorme Menge an Risikokapital zur Verfügung, mit dem Startups viel schneller skalieren können. Zudem spielt der US-Markt eine entscheidende Rolle: Wer sich hier etabliert, kann relativ leicht in andere Märkte vorstoßen und weltweit skalieren. Das ist in Österreich und auf EU-Ebene aufgrund der Marktstrukturen leider noch nicht ohne Hürden möglich.

Salesforce-CEO Marc Benioff hat in seiner Eröffnungs-Keynote ein eher verhaltenes Bild von Europa in Bezug auf KI gezeichnet. Wie beobachtest du die Adaption von KI-Applikationen bei österreichischen Unternehmen, Manuela?

Manuela Mohr-Zydek: Über die letzten Monate hat sich eine sehr positive Dynamik entwickelt. Wir führen nahezu mit jedem Kunden Gespräche zum Thema künstliche Intelligenz. Es geht nicht mehr nur um erste Pilotprojekte oder Proofs of Concept, sondern darum, wie Unternehmen tatsächlich mit autonomen Agenten arbeiten können – Hand in Hand zwischen Mensch und Agent. Wir sehen eine große Offenheit dafür, Geschäftsprozesse agentenbasiert zu unterstützen. Wir befinden uns in der nächsten Stufe: weg vom reinen Ausprobieren, hin zum Etablieren einer Kultur im Sinne von „Human in the Loop“. Der Mensch bleibt entscheidungsfähig, wird aber autonom durch Agenten unterstützt.

Welche konkreten Use Cases beobachtest du, auch im Vergleich zwischen größeren Unternehmen und Startups?

Manuela Mohr-Zydek: Gerade für kleinere Unternehmen und Startups bietet KI eine riesige Chance, weil Technologie demokratisiert wird. Mit Low-Code- und No-Code-Ansätzen braucht man keine tiefe Coding-Erfahrung mehr, um einen Agenten zu bauen und eine Idee zu verwirklichen. Anfänglich haben wir sehr stark im Servicebereich mit autonomen Agenten begonnen. Über die vergangenen Monate hat sich das stark in Richtung Marketing, Sales und Commerce weiterentwickelt. Es gibt Beispiele wie PayPal oder Anwendungsfälle, bei denen Agenten automatisiert Outbound-Leads generieren, Inbound-Anfragen abarbeiten oder Marketing-Journeys erstellen, bevor der Mitarbeiter übernimmt. Im Commerce-Bereich unterstützen Agenten bei Produktauskünften auf Webseiten. Autonome Agenten befreien Mitarbeiter von wiederkehrenden, maschinellen Aufgaben, sodass sich der Mensch wieder auf seine Kernstärken besinnen kann: Kreativität und soziales Miteinander. Das ist das Schöne am Konzept des „Agentic Enterprise“.

Isabella, was beobachtest du bei österreichischen Gründern, die ins Silicon Valley oder nach San Francisco kommen? Wie sieht dort die KI-Adaption aus?

Isabella Tomás: Die meisten, die herkommen, sind bereits tief im Thema drin oder kommen genau deshalb hierher, weil San Francisco das Mekka der KI ist. Wer das Thema noch nicht mitbringt, arbeitet sich sehr schnell ein. Zu Beginn gibt es meist einen gewissen Wow-Effekt. Das Beispiel der autonomen Autos verdeutlicht das gut: Für meine Volksschulkinder ist es mittlerweile völlig normal, sich in ein fahrerloses Auto zu setzen. Europäer, die das erste Mal in San Francisco sind, sind davon meist fasziniert. Der Unterschied liegt darin, dass die Menschen hier eine ausgeprägte Early-Adopter-Mentalität haben. Sie sind überdurchschnittlich bereit, etwas völlig Neues auszuprobieren, und haben weniger Berührungsängste. Das verhilft innovativen Ideen schneller zum Durchbruch und schafft einen ersten Use Case, mit dem man zeigen kann, dass es in der Praxis funktioniert.

Welche Stärken bringen Gründerinnen und Gründer aus Österreich mit, die man im Silicon Valley schätzt?

Isabella: Man schätzt auf jeden Fall die hervorragende Ausbildung an unseren Universitäten und Fachhochschulen. Die Ausbildung steht den Top-Universitäten in den USA in nichts nach. Auch das technische Fundament, etwa von Ingenieuren im Industriebereich, wird sehr geschätzt. Die Leute wissen genau, wovon sie sprechen, und arbeiten extrem solide. Wenn sich dieses Fachwissen mit der innovativen Dynamik vor Ort verbindet, entsteht eine hervorragende Kombination. Österreicher sind vielleicht nicht immer diejenigen mit den verrücktesten Ideen, aber sie sind extrem stark darin, diese Ideen pragmatisch und erfolgreich umzusetzen.

Überspitzt gefragt: Haben Gründer:innen aus Europa im Silicon Valley einen Nachteil, weil das Vorurteil herrscht, Europäer hinkten bei KI hinterher?

Isabella Tomás: Nein, nicht unbedingt. Das Silicon Valley ist ein großer Schmelztiegel mit Menschen aus aller Welt. Österreichische Gründerinnen und Gründer, die sich gut präsentieren, haben keineswegs einen Nachteil, nur weil sie aus Europa kommen. Einen Nachteil hat man nur dann, wenn man sich schlecht präsentiert oder nicht fachkundig wirkt. Wer zeigt, dass er seinen Bereich beherrscht und etwas Interessantes auf die Beine stellt, wird hier sehr schnell anerkannt.

Manuela, Salesforce hat sich ja spätestens mit AIforce der künstlichen Intelligenz verschrieben. Was ist für Geschäftsführer:innen, die KI im Unternehmen umsetzen wollen, deiner Meinung nach der beste erste Schritt?

Manuela Mohr-Zydek: Wir setzen sehr stark bei Schulungen an – und zwar sowohl auf Führungsebene als auch auf Mitarbeiterebene. Eine Zusammenarbeit von Mensch und Agent („Agentic Enterprise“) muss von Führungskräften vorgelebt werden, was ein grundlegendes technologisches Verständnis voraussetzt. Es geht auch um die Frage der ethischen Verantwortung und darum, wo die Grenzen der Technologie liegen, damit der Mensch in der Entscheidung verbleibt. Auf Mitarbeiterebene dienen Schulungen dazu, Inspiration und Ideen zu generieren. Wir veranstalten dazu auch Hackathons mit Kunden, um Ideen in eine Roadmap zu gießen und rasch in die Umsetzung zu bringen. So entsteht sowohl Top-down als auch Bottom-up die Innovationskraft, die es für die Zukunft braucht.

Gibt es Bereiche, in denen man KI konkret noch aussparen sollte, obwohl sie viel Potenzial birgt?

Isabella Tomás: Es gibt sehr sensible Bereiche, bei denen große Vorsicht geboten ist – etwa wenn es um Gesundheitsdaten oder hochgradig personenbezogene Daten geht. Aus Sicht der öffentlichen Verwaltung gelten hier höchste Anforderungen an Datenschutz und Regelkonformität. Solange nicht zu hundert Prozent sichergestellt ist, dass alle gesetzlichen Vorgaben eingehalten werden, kann KI dort nicht ohne Weiteres eingesetzt werden. Wenn es hingegen um Recherchen oder Entwürfe für Präsentationen geht, ist das unbedenklich. Grundsätzlich gilt: Je besser man sich selbst in einem Fachgebiet auskennt, desto eher kann man KI sinnvoll nutzen, weil man das Ergebnis fachlich beurteilen kann. Wenn man keine Ahnung von der Materie hat, sollte man KI-Ergebnisse nicht blind übernehmen, sondern verifizieren.

Welche Hoppalas oder Fehler konntest du im Silicon Valley beobachten, von denen Unternehmen in Österreich lernen können?

Isabella Tomás: Die Fehler sind ähnlich wie überall. Das reicht von Anwälten, die vor Gericht erfundene Präzedenzfälle zitiert haben, über Fehldiagnosen bei medizinischen Bildanalysen bis hin zu falschen Wirtschaftsdaten auf Präsentationsfolien. Wenn man Ergebnisse ungeprüft übernimmt, kann das peinlich werden. Man darf sich nicht blind auf die KI verlassen, wenn man die Fakten nicht selbst verifizieren kann.

Manuela, wie verändert sich die Arbeit in Unternehmen konkret durch den Einsatz von Agenten?

Manuela Mohr-Zydek: Wir gehen davon aus, dass sich letztlich nahezu jeder Job verändern wird. Es geht längst nicht mehr nur darum, ein Large Language Model als Assistenten einzusetzen, sondern darum, einzelne Prozessabschnitte im Unternehmen messbar und autonom abzuarbeiten. Bei Salesforce messen wir das in „Agentic Work Units“ – hier gab es von Q1 auf Q2 einen Anstieg von 97 Prozent. Um ein Unternehmen verlässlich zu führen, braucht man valide Daten, funktionierende Prozesse, Governance und Compliance. Das LLM dient als kreatives Interface nach oben, aber darunter braucht es ein solides Fundament aus Daten, Applikationen und Sicherheit.

Isabella Tomás: Das ist auch der Vorteil von spezifischen, maßgeschneiderten Modellen, die auf den konkreten Unternehmensdaten basieren. Dort ist das Risiko von Halluzinationen oder fehlerhaften Ausgaben deutlich geringer als bei rein generischen Sprachmodellen.

Manuela Mohr-Zydek: Wie Marc Benioff in seiner Keynote hervorgehoben hat, muss man zwischen wahrscheinlichkeitsbasierten und deterministischen Ergebnissen unterscheiden. Die Kombination aus beidem liefert sowohl kreative Möglichkeiten als auch die nötige Verlässlichkeit für Unternehmensentscheidungen


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