ChatGPT: Diese Fragen müssen sich Unternehmen vor dem Einsatz stellen
Gastbeitrag. Lohnt es sich für Unternehmen, den auf künstlicher Intelligenz basierenden Chatbot ChatGPT einzusetzen? Dazu muss man erst ein paar grundlegende Fragen klären, argumentiert Ana Simic in diesem brutkasten-Beitrag.
Die aktuelle Debatte rund um ChatGPT dreht sich häufig um die Schule oder die Erstellung von Texten mit dieser mächtigen Lösung, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basiert. Aber schon bald wird sich uns allen die Frage stellen: Soll ich als Unternehmen auch in ChatGPT oder ähnliche Lösungen investieren? Und wenn ja wieviel? Dabei gilt es sowohl unternehmerische Aspekte zu berücksichtigen, technische Fragen zu beantworten und sich auch ein paar Grundsatzfragen zum Einsatz von AI im unternehmerischen Umfeld stellen.
Business Aspekte
Was ist mein Use Case mit ChatGPT?
Wenn ich beispielsweise Journalistin bin und am Tag drei statt einem Artikel recherchieren und schreiben kann, weil mich die Maschine dabei unterstützt, und es für diese zusätzlichen Artikel tatsächlich einen Markt gibt, dann bin ich effizienter und effektiver.
Wenn ich im Kundenkontakt stehe und mich besser auf meine Termine vorbereiten kann, wird mein Kunde zufriedener. In jedem Fall muss der Anwendungsfall einen klaren und ausformulierten Wert haben. Und diese sollte in Summe die Kosten der Nutzung übersteigen.
Kann ich den Use Case wirklich besser mit dem Tool nutzen?
Was auf den ersten Blick beeindruckend aussieht, ist auf den Zweiten vielleicht weniger interessant. Wir schon wissen, die Maschine ist sehr gut im Vortäuschen ihrer Exzellenz. Daher sollte man eigene Use Cases gut abtesten.
Markt und Differenzierung
Gibt es Aspekte, mit denen ich mich vom Mitbewerb abheben kann und werden es auch meine Kunden schätzen? Innovation kann einen Mehrwert bieten.
Mitarbeiter:innen und Innovationsgeist
Werden meine Mitarbeiter:innen mehr Spaß an ihrer Arbeit haben und deshalb produktiver und kreativer sein und müssen weniger Routinetätigkeiten machen? Werde ich dadurch zu einem attraktiveren Arbeitgeber?
Technische Aspekte
• Wie sehen meine aktuelle Datenstruktur und Infrastruktur aus? Kann ich es gut integrieren? • Anforderungen an Datenplattformen und Hardware werden mit der erhöhten Nutzung auch steigen, und damit weitere Kosten an sich ziehen.
Qualität, Ethik, Risken und einiges mehr
• Vertrauen ist gut, aber Kontrolle ist im Fall von künstlicher Intelligenz besser. Die sogenannte Data Governance wird immens wichtig, um sicher zu gehen, dass sich jemand in der Organisation um die Daten und ihre Qualität kümmert, und sicherstellt, dass alle ethischen Aspekte beim Input und Output berücksichtigt sind. • Wie sind also meine Abläufe organisiert, damit es wirklich funktioniert und einen Mehrwert liefert? • Mit der Qualität geht auch die Frage nach der Erklärbarkeit des Ergebnisses einher. Mittlerweile gibt es gute Tools für Explainable AI (XAI), die jedem Modell angehängt werden können, um sie für Menschen erklärbar zu machen. Was waren die wichtigsten Treiber, also was hat den größten Einfluss auf das Ergebnis? • Es ist noch nicht klar, wie die rechtliche Frage des geistigen Eigentums der Trainingsdaten geklärt wird und wie sich das auf die Kosten auswirken wird. Sicher ist man nur wenn man die Herkunft der Daten erklären und nachweisen kann, dass man sie verarbeiten darf.
Was passiert in den nächsten Jahren?
„Geht es denn jetzt mit dem Fortschritt immer so weiter, und müssen wir wirklich nicht mehr selbst denken“? Das ist eher eine Frage unserer Erwartungshaltung an die Weiterentwicklung als eine technische Frage. Seit der Einführung des iPhones haben wir gelernt, dass es jedes Jahr neue Features gibt – und die Erwartung an die neue KI liegt nun bei vielen Menschen ähnlich hoch.
Wenn man sich allerdings ansieht, wie sich Machine-Learnung- und Natural-Languague-Processing-Modelle in den vergangenen zehn Jahren entwickelt haben, sieht man, dass die Fortschritte eher wellenartig waren: Lange Zeit scheinen sie zu stagnieren, dann auf einmal gibt es einen Sprung nach vorne, um wieder eine Zeitlang zu stagnieren.
Das hängt mit den verfügbaren Daten zusammen, mit denen die Modelle trainiert werden können. Wenn die Daten für das Training in großer Menge verfügbar und gut klassifiziert sind, kann ein neues mächtiges Modell trainiert werden – und wir erleben es als einen Riesensprung und Fortschritt. Wenn die Daten jedoch schwer zu bekommen sind, dann dauert es sehr lange, bis wir den Fortschritt erleben.
Man kann also nicht die Sprünge, die bei anderen Datenmodellen erzielt worden sind, einfach auf andere Daten und Anwendungsfelder übertragen, weil es immer zuerst um die Daten geht, mit denen man das Modell trainieren muss. Dann erst kommen die Erfolge.
ChatGPT wiederrum wird besser werden, weil er schon gut, wenn auch nicht komplett, trainiert ist. Jedoch stellt sich auch hier die Frage: Was passiert, wenn ChatGPT alle Bücher und alle Texte der Welt gelesen hat? Woher kommen dann weitere Trainingsdaten? Und wie nutzen wir es dann, wenn alle Nutzer auf das gleiche Modell und die gleichen Daten zurückgreifen? Hat man dann immer noch die gleichen Vorteile?
Damit wären wir wieder bei den ersten Grundsatzfragen der Use Cases, technischer Aspekte und ethischer Bewertung. Wenn diese Fragen eindeutig und positiv beantwortet werden können, dann wird die (zukünftige) Standardisierung der AI kein Nachteil für ein einzelnes Unternehmen sein. Letztendes verwenden wir auf der ganzen Welt viele anderen technischen Standards, die in der Geschichte der Menschheit zu vielen Vorteilen für einzelne Unternehmen geführt haben.
Zur Autorin
Ana Simic ist Österreich-Geschäftsführerin der finnisch-deutschen Data & AI Beratung DAIN Studios. Die erfahrene Digitalisierungs- und Daten-Expertin setzt auf wertorientierte KI-Strategien und Machine-Learning-Lösungen für alle Branchen, und hilft Führungskräften und Experten, die KI zu verstehen und anzuwenden.
KI in Afrika: Eigene Spielregeln statt Nachzügler-Markt
Datenströme, Trainingsarbeit und digitale Aufmerksamkeit flossen jahrelang selbstverständlich zu den großen Tech- und KI-Zentren in den USA und China. Europa diskutiert derweil Regulierung und Eigenständigkeit – und übersieht dabei einen Raum, in dem KI längst eigene Dynamiken entfaltet: Afrika. Abseits der bekannten Achsen entsteht dort kein reiner Nachzüglermarkt, sondern ein vielschichtiges KI-Ökosystem, das mit lokalen Lösungen, politischen Strategien und wachsender Infrastruktur – trotz bleibender Hürden – zunehmend eigene Spielregeln definiert.
KI in Afrika: Eigene Spielregeln statt Nachzügler-Markt
Datenströme, Trainingsarbeit und digitale Aufmerksamkeit flossen jahrelang selbstverständlich zu den großen Tech- und KI-Zentren in den USA und China. Europa diskutiert derweil Regulierung und Eigenständigkeit – und übersieht dabei einen Raum, in dem KI längst eigene Dynamiken entfaltet: Afrika. Abseits der bekannten Achsen entsteht dort kein reiner Nachzüglermarkt, sondern ein vielschichtiges KI-Ökosystem, das mit lokalen Lösungen, politischen Strategien und wachsender Infrastruktur – trotz bleibender Hürden – zunehmend eigene Spielregeln definiert.
Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von Mai 2026 „Die nächste Stufe“ erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.
Der Fokus im österreichischen KI-Diskurs ist meist auf die AI-Mächte in Übersee und im Osten beschränkt. Dabei wäre ein Blick zum Nachbarkontinent im Süden bemerkenswert und würde Möglichkeiten für die heimische Innovationsszene bieten.
Afrika ist gesamtkontinental schwer zu fassen, dennoch lässt sich festhalten: Die KI-Entwicklung befindet sich hier in einer Phase vergleichbar mit dem unerwarteten Boom der Telekommunikation und des mobilen Bezahlens in den frühen 2000er-Jahren.
Das ist auch die Analogie von Kwame Odame-Darkwah, Consultant des Distributed AI Research Institute (DAIR) und Fellow des International Strategy Forum (ISF), einer von Eric und Wendy Schmidt gegründeten globalen Fellowship an der Schnittstelle von Technologie, Geopolitik und Demokratie: „Ein bekanntes Beispiel aus der frühen Mobilfunkära zeigt, wie schwierig es ist, die Verbreitung neuer digitaler Infrastrukturen linear vorherzusagen. Anfang der 80er-Jahre wurde das Potenzial von Mobiltelefonie deutlich unterschätzt. Afrika wurde später zu einem der stärksten Gegenbeispiele zu solchen Annahmen; nicht, weil der Kontinent einfach bestehende Modelle kopierte, sondern weil mobile Netze, Mobile Money, digitale Durchdringung und finanzielle Inklusion eigene Leapfrogging-Dynamiken entwickelten. Beim Roll-out von KI sehen wir heute eine ähnliche Möglichkeit. Der Ausgangspunkt ist infrastrukturell herausfordernd, aber das Wachstum kann sehr schnell kommen, wenn die Technologie reale lokale Probleme löst“, sagt Odame-Darkwah.
Kwame Odame-Darkwah | Foto bereitgestellt
Afrika umfasst 55 Länder mit diversen Entwicklungsständen. Faktoren wie der Zugang zu Elektrizität beeinflussen Industrialisierung und Automatisierungsmöglichkeiten weiterhin. „Andererseits merkt man im Austausch mit Regierungsvertretern und Akteuren aus dem Privatsektor eine große Begeisterung. Diese wollen von bloßem Enthusiasmus zu konkretem Handeln übergehen“, so Odame-Darkwah.
OpenAI und Anthropic in Afrika
Auf staatlicher Ebene entstehen Partnerschaften mit lokalen wie internationalen Unternehmen. OpenAI etwa hat eine starke Präsenz bei afrikanischen Regierungen und bietet Zugangsstufen wie „Lower-Cost-Access“ für Studierende in Schwellenländern. Anthropic arbeitet mit der Regierung von Ruanda zusammen, um KI-Systeme in das Bildungssystem zu integrieren.
„Eine übergreifende kontinentale KI-Strategie wird von der Afrikanischen Union vorangetrieben, die mit der ‚Agenda 2063‘ verknüpft ist“, erklärt Odame-Darkwah. Diese Strategie zielt auf Wohlstand, Einheit und nachhaltiges Wachstum bis 2063. „Auch im Privatsektor entstehen zunehmend sogenannte Talent-Hubs.“
Afrika zwischen individuellem Handeln und Kontinental-Agenda
Während Europa auf eine einheitliche Herangehensweise setzt, kristallisiert sich in Afrika eine Mischform heraus: eine kontinentale Strategie als Rahmen, ergänzt durch nationale Ansätze. „Ein weiteres Beispiel ist der südafrikanische Entwurf einer nationalen KI-Policy, der auf mehr als drei Jahren gesellschaftlicher Konsultation basiert“, erklärt Odame-Darkwah. „Er steht im Einklang mit der Strategie der Afrikanischen Union, ist aber zugleich auf die spezifischen Bedürfnisse Südafrikas zugeschnitten. Auch Ghana hat inzwischen seine nationale KI-Strategie vorgestellt.“
Zentrales Thema ist die Datensouveränität. Afrikanische Datensätze sind in globalen KI-Modellen unterrepräsentiert; gleichzeitig wollen Regierungen Ausbeutung verhindern. „Afrikanische Regierungen machen nun Souveränitätsansprüche geltend, indem sie Gesetze erlassen, die sicherstellen, dass einheimische Datensätze nicht ausgebeutet werden. Sie verlangen beispielsweise, dass Daten von lokalen Bankkunden auch in Rechenzentren innerhalb des Landes verbleiben“, so Odame-Darkwah.
Wunsch nach Unabhängigkeit
Initiativen wie die „Africa’s AI Factory“ des Telekom-Milliardärs Strive Masiyiwa zielen auf lokale Rechenzentren und GPU-Infrastruktur. Auch Startups mischen mit: Terra aus Nigeria baut eine KI-gestützte nationale Verteidigungsinfrastruktur auf und konnte prominente Backer aus dem Silicon Valley gewinnen.
Die im Juli 2024 verabschiedete „Continental Artificial Intelligence Strategy“ der Afrikanischen Union sowie ergänzende Initiativen positionieren KI gezielt als Treiber sozioökonomischen Fortschritts: durch massive Investitionen, lokale Expertise, digitale Infrastruktur und afrikanische Datensätze – um technologische Abhängigkeiten zu vermeiden und ethisch fundierte Governance-Strukturen zu etablieren.
60-Milliarden-AI-Fonds
Verstärkt wird dies durch die „Africa Declaration on Artificial Intelligence“ und einen geplanten Africa AI Fund von rund 60 Milliarden US-Dollar, die explizit das Leitprinzip „KI mit Afrika, durch Afrika und für Afrika“ verfolgen, wie Carnegie Europe im September 2025 beschrieb. Laut dem „Daily Africa AI Intelligence Report“ von April 2026 ergänzt das Africa AI Policy Lab diesen Ansatz, indem es eine „Dekolonisierung der KI“ vorantreibt und kontextspezifische, auf afrikanischen Werten wie Ubuntu basierende Regulierungsmodelle entwickelt.
Codeswitching
Doch wo liegen die größten Hebel im Alltag? Unter anderem in der Sprache: Viele Menschen wachsen zweisprachig auf und wechseln fließend zwischen Amtssprache (Englisch, Französisch) und lokaler Sprache – eine Art „Codeswitching“.
Odame-Darkwah dazu: „Der gemeinsame Nenner ist der Zugang zu KI-Modellen in lokaler Sprache, die den Kontext nicht nur auf Englisch oder Französisch, sondern in den indigenen Sprachen des Kontinents verstehen. Wenn man KI-Agenten hat, die darauf trainiert sind, Menschen etwa über WhatsApp in einer lokalen Sprache zu antworten, kann man seine Dienstleistungen massiv ausbauen.“
Emerging Markets im Fokus
Deepali Nangia, Speedinvest-Partner Emerging Markets Fintech und „EIF Empowering Equity“-Mentor, wuchs in Indien auf und kennt die Dynamik von Schwellenmärkten. Sie baut den Bereich Emerging Markets bei Speedinvest auf, mit Fokus auf Afrika.
Deepali Nangia | Foto bereitgestellt
Die afrikanischen Portfoliounternehmen setzen laut ihr verstärkt KI ein – für Kreditwürdigkeitsprüfungen, Forderungsmanagement, Automatisierung. „Zum Beispiel nutzt unser Portfoliounternehmen Leta, eine Logistiksoftware-Firma in Kenia, KI zur Optimierung von Fahrzeugauslastung und Fahrereinsatz und trainiert seine Modelle anschließend anhand von Dispatcher-Feedback weiter“, erklärt Nangia. „Außerdem wird KI eingesetzt, um Bestellungen für Lieferungen, die per E-Mail oder in anderen Formaten eingehen, in Echtzeit zu erfassen, wodurch die manuelle Eingabe reduziert wird.“
Zu wenig grundlegende KI-Technologie
Agnes Aistleitner Kisuule indes ging 2019 nach Uganda. Sie bemerkte Fintech-Aktivität, aber zu wenig Early-Stage-Kapital. Mit Selma Ribica gründete sie 2022 First Circle Capital. Unterstützt wurde sie u. a. von Michael Ströck (Calm/Storm Ventures), PSPDFKit-Gründer Peter Steinberger, Hermann Futter und Oskar Obereder.
„Wenn man heute auf afrikanische Märkte blickt, zeigen sich spannende Entwicklungen vor allem in Ländern wie Südafrika, Ägypten und Marokko sowie punktuell in Subsahara-Afrika“, sagt sie. „Allerdings gibt es insgesamt noch zu wenig Aktivitäten und vor allem deutlich weniger Kapital als in Europa. Was derzeit aufgebaut wird, ist häufig weniger fundamental; viele Startups arbeiten eher mit sogenannten ‚LLM Wrappers‘ – also Anwendungen auf bestehenden Modellen – statt an grundlegender KI-Technologie.“
Regulierung sei oft schwach oder schwer umzusetzen. „Ein wichtiger Grund ist, dass es oft an technischem Wissen und Kapazitäten fehlt. KI spielt in politischen Diskussionen noch keine große Rolle und Regeln werden deshalb häufig nicht durchgesetzt. Oft wird KI einfach laufen gelassen.“ Es gebe Ausnahmen, etwa Kenia, wo ein Datenerfassungsprojekt zum Schutz von Identitäten gestoppt wurde. „Aus afrikanischer Sicht wirkt Europa teilweise überreguliert, während KI in Afrika eher als Chance gesehen wird, besonders wegen der jungen Bevölkerung.“
Kleiner Markt, globales Mindset
Aistleitner Kisuule weiter: „Vor allem im Fintech-Bereich gibt es Investitionen; andere Bereiche sind weniger entwickelt. KI-Tools wie Claude können lokalen Startups helfen, weil die Kosten sinken und der Einstieg leichter wird. Auch Chinas Einfluss wächst, obwohl chinesische KI wegen Sprachproblemen noch weniger genutzt wird. Die Konkurrenz zwischen China und den USA ist aber deutlich spürbar.“
Agnes Aistleitner Kisuule | (c) First Circle Capital
Nangia ergänzt: „In der Regel muss Regulierung mit der Innovation Schritt halten, denn Unternehmer warten auf niemanden. Eine leichte Regulierung ist kurzfristig hilfreich, um schnell zu entwickeln und zu iterieren.“ Langfristig brauche es Compliance, Leitplanken und Datenschutz – auch für Folgefinanzierungen. „Einige afrikanische Märkte arbeiten deshalb derzeit an KI-Gesetzen und -Rahmenwerken, darunter Kenia, Ruanda, Ägypten, Nigeria und andere.“
Es bestehe digitale Abhängigkeit; lokale Infrastruktur und stabile Energieversorgung seien nötig. „Rechenzentrum-Infrastrukturen sind kapitalintensiv und müssen finanziert werden. Hinzu kommt die Koordination über verschiedene Rechtsräume hinweg sowie die Sicherstellung hochwertiger, strukturierter Daten für das Training von Modellen. Veränderungen kommen – aber angesichts des Umfangs und der erforderlichen Investitionen wird es Zeit brauchen, diese digitale Abhängigkeit zu reduzieren“, so Nangia.
Folgen für Österreich
Mit all diesen unterschiedlichen Entwicklungen im afrikanischen KI-Sektor im Hinterkopf stellt sich die Frage, was das für die österreichische Innovationsszene bedeutet und welche Chancen sich für die heimische Startup-Welt erschließen lassen.
Odame-Darkwah sieht klare Ansatzpunkte: „Es gibt das Gesundheitswesen, die Bildung, die Landwirtschaft – das sind die Kerndienstleistungen, auf die jeder Bürger angewiesen ist. Die Bereitstellung dieser Dienste über mobile Netzwerke ist eine großartige Möglichkeit für Zusammenarbeit. Generell gibt es in fast allen afrikanischen Branchen die Chance, Werte zu schaffen. Man trifft auf Regierungen, die so viel wie möglich digitalisieren wollen, und auf eine digital sehr versierte Bevölkerung.“
Der Bericht „Global VCs Entering African AI Markets“ von „aireports.africa“ (Juni 2025) zeigt einen deutlichen Aufschwung: Obwohl diese Summe nur ein Prozent der globalen KI-Investitionen 2022/23 war, flossen rund 641 Millionen US-Dollar in über 100 Deals. Sequoia Capital, Andreessen Horowitz, Microsoft, Google und IBM steigen verstärkt ein. Im Zentrum: Fintech, Agtech, Healthtech. Dabei bleiben jedoch strukturelle Hürden bestehen, etwa der Frühphasen-Fokus, fehlende Cloud-Infrastruktur, und eine unklare Regulierung; zudem gehen nur rund zwei Prozent des Kapitals an von Frauen geführte Startups.
Afrika unter prüfenden Blicken
Nangia verweist an dieser Stelle auf Unternehmen wie Moove, LemFi oder Taptap Send, die weit über Afrika hinaus skalieren. „Manche unserer europäischen Portfolio-Unternehmen prüfen Afrika als potenziellen Wachstumsmarkt. Wir erwarten, dass sich dieser Trend verstärkt, da Schwellenmärkte nicht länger ignoriert werden können. Es gibt noch andere Wege der Zusammenarbeit mit Europa jenseits von Kapital: Wir bringen jahrelanges Skalierungs-Know-how und Erfahrung ein und unterstützen Gründer sowie Fonds.“ Mit dem Micro GP Summit in Wien bringt Speedinvest etwa Erst- und Zweitfondsmanager weltweit zusammen.
Afrika blickt auf große Märkte, aber …
Für Aistleitner Kisuule hingegen können kleinere europäische Märkte wie Österreich in Afrika perspektivisch tatsächlich eine wichtige Rolle spielen; aktuell sei diese aber noch begrenzt, warnt sie. Hohe Markteintrittskosten, begrenzte Rechenkapazitäten in vielen afrikanischen Märkten sowie die noch frühe Entwicklungsphase zahlreicher Ökosysteme stellen heute zentrale Herausforderungen dar.
„In den nächsten zehn Jahren könnte sich dies allerdings ändern“, sagt sie. Südafrika sei weit entwickelt, besonders in Healthtech. Fintech bleibe der spannendste Sektor. Chancen für österreichische Startups sieht sie bei Prozessautomatisierung, Analytics und Enabler-Technologien.
„Die Regulierung wird sich kurzfristig nicht grundlegend verändern, während die Dynamik auf der Innovationsseite hoch ist“, fasst Aistleitner Kisuule zusammen. „Insgesamt ist es aber noch ‚too soon to say‘, wie sich das Kräfteverhältnis langfristig entwickeln wird. Zugespitzt gesagt spricht aktuell vieles dafür, stärker auf die Innovationsgeschwindigkeit afrikanischer Märkte zu setzen als auf europäische Regulierungskompetenz.“
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.
