13.05.2022

Crypto Weekly #56: Was der LUNA-Kollaps für den Kryptomarkt bedeutet

Diese Woche überschattete ein Thema alles andere: Der Zusammenbruch von Terras Stablecoin UST und dem LUNA-Token. Wir beleuchten alle Hintergründe - und sehen uns an, welche Folgen der LUNA-Kollaps haben könnte. Außerdem: Was ist jetzt mit Tether?
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Der Terra-Gründer meldet sich auf Twitter zu Wort © Foto: Andreas Prott - stock.adobe.com
Der Terra-Gründer meldet sich auf Twitter zu Wort © Foto: Andreas Prott - stock.adobe.com

Im brutkasten Crypto Weekly, das hier per Mail abonniert werden kann, blicken wir jeden Freitag auf die wichtigsten Kursbewegungen und Nachrichten der Krypto-Woche zurück. Wie immer starten wir dabei mit einem Blick auf…


…die Kurstafel:

  • Bitcoin (BTC): 30.300 US-Dollar (-17 % gegenüber Freitagnachmittag der Vorwoche)
  • Ethereum (ETH): 2.075 Dollar (-24 %)
  • Terra (LUNA): 0 Dollar (-100 %)
  • Solana (SOL): 51 Dollar (-38 %)
  • Avalanche (AVAX): 34 Dollar (-40 %)

Wie das Scheitern eines algorithmischer Stablecoin LUNA wertlos machte

Trotz eines Erholungsversuchs am Freitag verlief diese Woche am Kryptomarkt extrem schwach. Dabei hat ein Thema alles andere überschattet: Der Zusammenbruch von Terras LUNA-Token. Dass dieser innerhalb weniger Tage seinen gesamten Wert verloren hat, hat die Kryptowelt erschüttert. Der einzige Grund für die schwache Woche am Markt war dies aber nicht. Doch der Reihe nach: Auslöser des Debakels war der Stablecoin TerraUSD (UST) – oder genauer gesagt: Dass dieser sich vom Dollar entkoppelt hat.

Bei UST handelt es sich um einen sogenannten algorithmischen Stablecoin – seine 1:1-Koppelung an den Dollar soll also automatisiert durch das Protokoll sichergestellt werden. Dadurch unterscheiden sich algorithmische Stablecoins von ihren klassischen Pendants – die meist für sich beanspruchen, den entsprechenden Gegenwert der sich im Umlauf befindlichen Stablecoins in Dollar als Deckung zu halten. 

Klingt zunächst einmal sicherer – das Argument für algorithmische Stablecoins war aber zumeist die theoretisch (!) höhere Dezentralität. Das Protokoll stellt die Koppelung automatisiert sicher, der Stablecoin ist somit in der Theorie nicht darauf angewiesen, dass das Unternehmen dahinter aktiv in den Markt eingreift. Anleger sollten daher weniger abhängig von einer zentralen Entität sein.

Der Mechanismus: Bei UST funktionierte dieser im Wesentlichen so, dass für jeden geschaffenen UST im Gegenzug ein LUNA-Token vernichtet wird und umgekehrt. Dabei soll jederzeit die Möglichkeit bestehen, für 1 UST den Gegenwert von 1 US-Dollar in Form von LUNA erhalten. Fällt der UST-Kurs unter 1 Dollar, etwa auf 90 Cent, könnten UST-Anleger für ihre UST weiterhin LUNA-Token im Wert von 1 Dollar erhalten, diesen verkaufen – und somit letztlich einen Dollar für 90 Cent kaufen. 

In der Theorie sollte diese Arbitrage-Möglichkeit dazu führen, dass Anleger solange UST nachfragen, bis diese höhere Nachfrage den UST-Kurs wieder auf 1 Dollar gepusht hat. Und auch hier wieder die Einschränkung: In der Theorie. 

In der Praxis geriet die Dollar-Koppelung des UST schon am Wochenende zunächst leicht unter Druck. Anfang der Woche nahm dieser dann deutlich zu: In der Nacht auf Dienstag sank der Kurs auf unter 80 Cent. Am Mittwoch brach er dann zwischenzeitlich auf unter 30 Cent ein. Zwischenzeitliche Erholungsversuche scheiterten, am Freitag fiel der UST-Kurs dann unter 20 Cent.

Und die Bitcoin-Reserven? Nun war es so, dass Terra durchaus Vorbereitungen für den Fall getroffen hatte, dass der Mechanismus nicht halten sollte: Terra-Gründer Do Kwon hatte, wie auch mehrfach im Crypto Weekly berichtet, Anfang des Jahres begonnen, massive Bitcoin-Reserven im Gegenwert von rund 1 Mrd. Dollar aufzubauen. Die sollten im Krisenfall auf den Markt geworfen werden, um die UST-Koppelung zu stützen.

Ob dies im Ernstfall tatsächlich funktionieren würde, werde sich erst weisen müssen, stand erst vor drei Wochen an dieser Stelle im Crypto Weekly. Nun ist dieser Fall schneller eingetreten als viele gedacht haben – und wir kennen die Antwort: Nope, hat nicht funktioniert. 

Kwon dürfte seine Bitcoin-Reserven tatsächlich vollständig eingesetzt haben (zumindest lässt sich öffentlich nachvollziehen, dass sie aus einer bekannten Terra-Wallet auf eine Börse transferiert worden waren). Die UST-Koppelung konnte er damit aber nicht aufrecht erhalten. Und auch der mit UST verbundene LUNA-Token stürzte ins Bodenlose und erreichte in der Nacht auf Freitag einen Kurs von de facto null. 

Auf Social Media machten rasch Gerüchte die Runde, wonach die beiden US-Finanzriesen Citadel und BlockRock den Terra-Kollaps herbeigeführt hätten. Beide Unternehmen dementierten. Entscheidend ist das aber ohnehin nicht. Tatsache bleibt: Das Protokoll war eben nicht robust genug, um Angriffen stattzuhalten. Am Donnerstagabend wurde die Terra-Blockchain für rund neun Stunden gestoppt. Am Freitag gab die weltgrößte Kryptobörse Binance bekannt, UST und LUNA aus dem Handelsangebot zu nehmen. 

Warum der LUNA-Kollaps die Kryptowelt besonders trifft

Soweit einmal die Fakten. Aber wie stark hat der LUNA-Kollaps die Kryptowelt wirklich getroffen? Wer in die Szene reinhört, stellt schnell fest: Doch ziemlich stark. Klar, dass irgendwelche Coins auf 0 gehen, das hat es immer wieder gegeben. Scams, Hacks, Rug Pulls – das steht im Krypto-Bereich praktisch auf der Tagesordnung. Im vergangenen Juni gab es beispielsweise einen Kollaps eines anderen algorithmischen Stablecoin-Projekts (Iron Finance/Titan), der auch deswegen Aufsehen erregte, weil der US-Milliardär Mark Cuban den Token zuvor noch beworben hatte. Allerdings war dies dennoch ein vergleichsweise unbedeutendes Projekt, das keine große Rolle in der Kryptowelt gespielt hat. Selbst kryptoaffinen Personen war es nicht unbedingt ein Begriff.

Völlig anders die Situation bei Terra: Um das Projekt war im vergangenen halben Jahr ein massiver Hype entstanden. Der LUNA-Token schaffte es in die Top 10 der größten Kryptowährungen nach Marktkapitalisierung – und stieg von 6 Dollar im vergangenen Sommer zwischenzeitlich bis auf knapp 120 Dollar Anfang April. Er trotzte dabei auch dem in den vergangenen Monaten äußerst schwierigen Marktumfeld – und konnte als einziger großer Coin 2022 ein Rekordhoch erreichen. 

Auch der im Jänner angekündigte Aufbau von Bitcoin-Reserven für UST wurde von vielen am Markt positiv aufgenommen – Kwon galt manchen damit sogar als Hoffnungsträger, der in einem schwachen Marktumfeld einen Impuls für Kursanstiege liefern könnte. Sogar einige Bitcoin-Maximalisten äußerten sich positiv über Kwons Bitcoin-Investments. 

Gleichzeitig muss man jedoch auch festhalten: Es gab auch genug kritische Stimmen – sowohl am Konzept algorithmischer Stablecoins per se, als auch an Terra und Kwon im Speziellen. Insbesondere das Anchor Protocol, in dem man UST parken konnte und dafür bis zu 20 Prozent Zinsen im Jahr in Aussicht gestellt bekam, wurde vielfach als “Ponzi-Scheme”, also als Schneeballsystem, kritisiert. 

Ein Kryptoanalyst, der unter dem Namen Freddie Raynolds twittert, hatte sogar in einem Twitter-Thread vom November detailliert beschrieben, wie Angreifer mit genug Finanzkraft das Terra-System sprengen könnten. Do Kwon war diese Analyse übrigens bekannt – er bezeichnete sie als den “dümmsten Thread”, den er in diesem Jahrzehnt gelesen habe. Auf Social Media kursierten immer wieder auch andere Analysen, die Schwachstellen des Terra-System herausarbeiteten.

Welche Folgen der LUNA-Kollaps haben wird:

  • das Konzept algorithmischer Stablecoins wird es in Zukunft sehr, sehr schwer haben. Die vermeintlich höhere Dezentralität ist nichts wert, wenn in Krisensituationen erst recht wieder zentrale Einheiten eingreifen müssen, um die Koppelung aufrecht zu erhalten (und noch weniger, wenn diese dann auch noch damit scheitern)
  • die Angelegenheit wird das Thema Stablecoins – und zwar Stablecoins generell und nicht nur algorithmische Stablecoins – noch einmal stärker ins Visier der Regulierungsbehörden bringen. US-Finanzministerin Janet Yellen hat bei einer Anhörung vor dem US-Senat diese Woche die Sache bereits thematisiert und eine stärkere Regulierung von Stablecoins gefordert.
  • hoffentlich wird die Skepsis von Kleinanlegern gegenüber extrem hohen Zinsversprechen steigen. Dass eine hohe Rendite notwendigerweise mit einem hohen Risiko einhergehen muss, sollte eigentlich klar sein. Ist der Zins extrem hoch, ist das Risiko ebenfalls extrem hoch. Es wäre zumindest etwas gewonnen, wenn sich Kleinanleger nach diesem Debakel künftig stärker fragen: Woher kommt der versprochene Zins und wie kann er so hoch sein? Welche Risiko nehme ich dafür in Kauf?
  • die Anzahl großspuriger Tweets von Do Kwon wird sinken – möglicherweise in Richtung des aktuellen Marktwerts von LUNA. Hoffentlich.

Und was ist mit Tether?

Eine weitere unmittelbare Folge des UST-Zusammenbruchs ist, dass Spekulanten nun auch die Robustheit anderer Stablecoins testen. Besonders relevant dabei: Tether (USDT). Mit einer Marktkapitalisierung von rund 80 Mrd. Dollar ist Tether weiterhin der größte Stablecoin – und anders als UST wird die Koppelung an den Dollar nicht über einen Algorithmus sichergestellt, sondern über 1:1 vorhandene Reserven an Dollar und Dollar-Äquivalenten. So wird es zumindest von Tether selbst behauptet.

Seit Jahren gibt es jedoch Zweifel, ob die behauptete 1:1-Deckung tatsächlich in vollem Umfang existiert. Unter anderem hat beispielsweise der bekannte Shortseller Hindenburg Research im vergangenen Oktober 1 Mio. Dollar Belohnung für noch nicht bekannte Hinweise zu Tethers Dollar-Deckung ausgeschrieben.

So war es auch wenig überraschend, dass diese Woche nun auch versucht wurde, die Tether-Koppelung zu brechen. Am Donnerstag rutschte der USDT-Kurs tatsächlich zwischenzeitlich von 1 Dollar auf knapp unter 95 Cent ab. Es war die stärkste Abweichung seit 2020. Weiter abwärts ging es dann jedoch zumindest vorerst nicht mehr, der USDT-Kurs näherte sich rasch wieder der 1-Dollar-Marke. Am Freitag stand er zuletzt geringfügig darunter.

Über einen möglichen Tether-Kollaps und dessen Auswirkungen auf den gesamten Kryptomarkt wird schon seit Jahren spekuliert. Gerade in Kombination mit dem Terra-Zusammenbruch wäre es wohl äußerst ungemütlich geworden. Dies wurde nun – zumindest bisher – nicht schlagend. Dass das Thema damit jedoch ausgestanden ist, darf bezweifelt werden.

Bitcoin zwischenzeitlich bis auf 26.350 Dollar gefallen, Erholungsversuch am Freitag

Sehen wir uns abschließend noch die sonstigen Kursbewegungen am Kryptomarkt an. Bitcoin fiel am Dienstag erstmals seit Juli 2021 wieder unter die Marke von 30.000 Dollar. Am Donnerstag ging es dann sogar bis auf rund 26.350 Dollar abwärts – der tiefste Stand seit Ende 2020. Ethereum geriet ebenfalls deutlich unter Druck und rasselte unter die 2.000-Dollar-Marke. Andere große Coins verzeichneten noch stärkere Kursverluste.

Am Freitag startete der Kryptomarkt einen Erholungsversuch. Bitcoin schaffe es dabei wieder über die 30.000-Dollar-Schwelle. Der Ether-Kurs kämpfte sich über die 2.000 Dollar zurück. Auf 7-Tagessicht liegt das Minus bei Bitcoin bei 17 Prozent – womit sich BTC deutlich besser hielt als so gut wie alle anderen großen Coins. Die Token der Smart-Contract-Blockchains fielen teilweise um die 40 Prozent – so etwa Solana (SOL) und Avalanche (AVAX).

Die dieswöchige Kursschwäche ist jedoch keineswegs nur auf den LUNA-Kollaps zurückzuführen. Auch der US-Aktienmarkt geriet diese Woche mehrfach stark unter Druck – und seit Monaten hängen die Kurse am Kryptomarkt an der Wall Street. Mit den steigenden Zinsen in den USA und den Auswirkungen des Ukraine-Kriegs ist die Situation auf der Makro-Ebene weiterhin sehr angespannt. Dazu kommt weiterhin die Covid-Situation in China und ihre Auswirkungen auf die globalen Lieferketten. Diesem schwierigen Umfeld wird sich auch der Kryptomarkt in nächster Zeit kaum entziehen können.


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Disclaimer: Dieser Text sowie die Hinweise und Informationen stellen keine Steuerberatung, Anlageberatung oder Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren dar. Sie dienen lediglich der persönlichen Information. Es wird keine Empfehlung für eine bestimmte Anlagestrategie abgegeben. Die Inhalte von brutkasten.com richten sich ausschließlich an natürliche Personen.

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


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.

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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.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
13.01.2025

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


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.

Du willst bei "No Hype KI" am Laufenden bleiben?

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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.

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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.”

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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.

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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.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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