29.08.2024
KI-STUDIE

Deloitte-Befragung: Skepsis bei KI am Arbeitsplatz

Österreichs Firmen sind zurückhaltend gegenüber Künstlicher Intelligenz. Auch die heute veröffentlichte Studie von Deloitte bestätigt das niedrige Vertrauen in die KI-Verwendung am Arbeitsplatz.
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Ein generiertes Bild über AI
KI am Arbeitsplatz wird in Österreich noch skeptisch betrachtet (c) Adobe Stock / AI generated

Die Rolle von Künstlicher Intelligenz in der Wirtschaftstransformation wurde vielfach mit Superlativen beschrieben. So liest man von der „KI-Revolution am Arbeitsplatz“ oder dem „Wachstumsmotor Künstliche Intelligenz“. Auch die Wertschöpfungspotenziale von KI wurden bereits vielfach prognostiziert. Der Hype um KI in Unternehmen ist groß und dennoch begegnet man hierzulande der Technologie mit Skepsis oder gar Verboten. Zurückhaltend zeigen sich auch die Führungskräfte, wie brutkasten kürzlich berichtete.

Um dem großen KI-Hype gerecht zu werden, müsste KI jedoch am Arbeitsplatz eingesetzt und professioniell angewandt werden. Das meint auch Evrim Bakir, Managing Partnerin bei Deloitte Österreich: „Wenn man bedenkt, dass das Thema bereits vor rund zwei Jahren Fahrt aufgenommen hat, gehen die Unternehmen noch sehr zögerlich vor. Das sollte sich dringend ändern, denn vor allem angesichts einer drohenden Rezession werden sonst wichtige Wachstumspotenziale liegen gelassen“.

Befragung: Trotz des KI-Hypes setzen österreichische Firmen nicht auf KI

Die Skepsis gegenüber KI am Arbeitsplatz ist allerdings nach wie vor groß. Das zeigt eine heute veröffentlichte Befragung von Deloitte. Die Auswertung der Unternehmensberatung reiht sich damit in eine Folge von Veröffentlichungen zum Thema ein. So beschrieb bereits das Digital Skills Barometer, dass es an Vertrauen gegenüber der (und Fähigkeiten für die) KI-Technologie fehlt.

Besonders Führungskräfte sind hier skeptisch, diese waren im besonderen Fokus der Befragung. Unter den Umfrageteilnehmer:innen waren 61 Prozent der Personen in Executive-Roles und 20 Prozent der Befragten sind Führungskräfte in C-Level Positionen.

Von ihnen gibt eine große Mehrheit von 44 Prozent an, KI am Arbeitsplatz nicht zu verwenden und dies auch nicht vorzuhaben. 20 Prozent antworten sie könnten sich einen KI-Einsatz in den kommenden sechs Monaten vorstellen, während nur 13 Prozent von einer regelmäßigen Nutzung und 23 Prozent von einer Nutzung als Test berichten. Wie bereits hier berichtet, sind diese Angaben allerdings mit Vorsicht zu betrachten, da sich nicht alle Nutzer:innen über die KI-Anteile ihrer Anwendungen bewusst sind.

Fast einem Viertel fehlt Vertrauen

Der Grund für die zögerliche Anwendung liegt am mangelnden Vertrauen in die KI-Technologie, welches der Anwendung entgegenwirkt. Das lässt sich aus den verschiedenen Umfragen über KI-Anwendung am Arbeitsplatz ableiten. Seit der Veröffentlichung von ChatGPT Ende 2022 ist das Vertrauen der Unternehmen in generative KI laut der Deloitte-Befragung weitgehend stabil geblieben. 54 Prozent der Befragten geben an, dass sich das Vertrauen in ihrem Unternehmen nicht verändert habe. 30 Prozent berichten von einem Vertrauenszuwachs. Auf der anderen Seite gaben 15 Prozent an, dass das Vertrauen in ihrem Unternehmen zurückgegangen sei.

Auf der individuellen Ebene gefragt, zeigt sich ein differenzierteres Bild. So geben lediglich 5 Prozent der Befragten an, in KI-Verwendung zu vertrauen, demgegenüber stehen 14 Prozent der Befragten die geringes und 8 Prozent, welche gar kein Vertrauen in die KI-Technologie haben. Mit 46 Prozent der Befragten steht eine Mehrheit neutral gegenüber der KI-Verwendung.

Bedenken über Sicherheit und Verantwortung

Deloitte führt das geringe Vertrauen und die daraus resultierende zögerliche KI-Anwendung auf verschiedene Bedenken zurück. Dazu gehören laut Umfrage Themen wie Datenschutz und Sicherheit, Verantwortung und Haftung für KI-Entscheidungen, sowie die Transparenz der KI-Prozesse. Die Befragten machen sich auch Sorgen über die sozialen Auswirkungen der KI-Technologie und deren Verwendung am Arbeitsplatz. Darunter die Angst vor potenziellem Arbeitsplatzverlust durch Automatisierung, stellt Deloitte fest.

Um das Vertrauen zu stärken, müssten Unternehmen selbst aktiv werden und den Bedenken Rechnung tragen. Deloitte rät hier zu Maßnahmen in mehreren Bereichen: Verbesserung des Datenschutzes durch strenge Protokolle; die klare Aufteilung der Verantwortlichkeit durch Richtlinien in Unternehmen; und die Verbesserung der Transparenz. Darüber hinaus könnte die Bewältigung sozialer Auswirkungen durch Schulungsprogramme und Erhöhung der KI-Kompetenz, sowie die Entwicklung intuitiver, benutzerfreundlicher Tools ebenfalls zu einem größeren Vertrauen beitragen. So könnte das Vertrauen in die Technologie erhöht werden, schlussfolgert die Unternehmensberatung in der Veröffentlichung zur Umfrage.

Über den AI Trust Survey

Deloitte hat sich mit der Nutzung von KI in Unternehmen beschäftigt und dabei verschiedene Aspekte untersucht. Die Unternehmensberatung gibt Rat zu Maßnahmen, die Unternehmen setzen können, um das Vertrauen in KI aufzubauen.

Deloitte hat dafür 523 Personen befragt, die in unterschiedlichen Bereichen wie Handel, Verwaltung oder auch Gesundheitssektor tätig sind. Sie machten Angaben zu ihrer Einstellung über die KI-Verwendung am Arbeitsplatz. Repräsentiert sind dabei Unternehmen unterschiedlicher Größen: Kleinunternehmen mit bis zu 49 Mitarbeitern machen 36% aus, mittelgroße Unternehmen (50 bis 249 Mitarbeiter) 24% und große Unternehmen mit 250 oder mehr Mitarbeitern 40%.

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Lovable-CEO Anton Osika (r.) im Gespräch mit Times Senior Editorin Ayesha Javed. © brutkasten

Kaum ein Tool steht so sehr für den KI-Bauboom wie Lovable. Erst im August 2026 hat das schwedische Startup, wie brutkasten berichtete, eine Series-C-Runde über 400 Millionen US-Dollar abgeschlossen, angeführt von Menlo Ventures und mit dem EQT-gemanagten Scaleup Europe Fund als Co-Lead, bei einer Bewertung von 13,3 Milliarden US-Dollar.

Für Gründer und CEO Anton Osika ist das mehr als eine Finanzierungsrunde: Es sei ein Indikator dafür, dass KI-gestützte No-Code- und Low-Code-Plattformen die Nische verlassen hätten und im Mainstream angekommen seien.

Weg vom Entwickler-Monopol

Auf der Dreamforce in San Francisco erläutert Osika die zentrale These hinter Lovable: „Menschen mit Fachwissen über das jeweilige Problem sollten diejenigen sein, die Software bauen“, so Osika. Wer ein Problem am besten kenne, solle auch die Lösung bauen, egal ob in Marketing, HR, Finance oder Operations. Nicht die formale Qualifikation zähle, sondern die Nähe zum Problem.

Dass Lovable längst kein reines Anfänger-Werkzeug sei, belegt Osika mit einer internen Zahl: 55 Prozent der Lovable-Nutzer:innen brächten mehr als elf Jahre Berufserfahrung in ihrem Fachgebiet mit. Entscheidend sei laut dem Co-Founder nicht das klassische Programmieren, sondern die Fähigkeit, komplexe, unstrukturierte Probleme systematisch in funktionierende Systeme zu zerlegen.

Vom Nebenprojekt zur Unternehmenslösung

Besonders aufschlussreich sind die Praxisbeispiele, die Osika im Gespräch anführt. Bei einer Healthcare-Staffing-Firma habe ein Fachbereichsleiter eine komplette neue Produktlinie für die Zertifizierung von Pflegekräften aufgebaut, samt Verwaltung und Terminplanung, und anschließend mehr als zehn weitere interne Anwendungen vernetzt. In den nordischen McDonald’s-Filialen laufe mittlerweile ein auf Lovable gebautes Interface, über das rund 300 Standorte operative Anfragen abwickeln würden.

Solche Geschichten seien laut Osika keine Ausnahme: Bei knapp zwei Dritteln der Fortune-500-Unternehmen, darunter Adidas und Nvidia, würden Mitarbeitende die Plattform nutzen. Häufig beginne es als kleines Team-Projekt und wachse zur unternehmensweiten Lösung heran.

Entwicklung unter Aufsicht

Damit das nicht in unkontrollierter Schatten-IT ende, setzt Lovable laut Unternehmensangaben auf Admin- und Audit-Funktionen, mit denen IT-Verantwortliche nachvollziehen können sollen, welche Anwendungen entstehen, wo sensible Daten verarbeitet werden und wo Sicherheitslücken drohen. Genau das mache aus der anfänglichen Skepsis von IT-Abteilungen häufig Zustimmung, so Osika: „Es wird vom letzten Nein zu dem, was man ausrollen wollte, zum ersten Ja. So verhindern wir Schatten-IT und die Zersplitterung in unzählige Tools, die niemand mehr überblickt“, erklärt Osika.

Überflüssig würden Engineers durch die Lovable-Nutzung anderer trotzdem nicht, meint Osika: Ihre Rolle verschiebe sich von Routineaufgaben hin zu Architektur, Systemanbindung und der Betreuung unternehmenskritischen Codes.

Warum heißt Lovable eigentlich Lovable?

Zum Schluss des Gesprächs räumt Osika mit einem gängigen Klischee über den europäischen Tech-Standort auf: „Viele halten Europa für langsam, aber wenn man in die Tech-Hubs Europas geht, brodelt es dort wie nie zuvor“, sagt Osika. Dass der Produktfokus so stark auf dem Nutzererlebnis liege, führt Osika auch auf den Standort Stockholm zurück, wo der Großteil des Engineering-Teams sitzt. Man habe in den nordischen Ländern genaue Vorstellungen davon, wie ein Produkt funktionieren solle – oder eben nicht. Diese „I-Tüpfelchen-Reiterei“ mache Lovable erst zu dem was es heute ist.

Warum das Unternehmen ausgerechnet „Lovable“ heißt, erklärt er mit einer letzten Zeile, die zugleich als Leitmotiv des Gesprächs steht: „Software sollte nicht einfach nur funktionieren. Sie soll die Emotionen der Menschen wecken“, so Osika.

Vom Vibe zum Volumengeschäft

Was also vor nicht allzu langer Zeit noch als spielerisches „Vibe-Coding“ belächelt wurde, ist laut Osika längst zu einer Infrastruktur geworden, auf der Enterprisekund:innen die nächsten Prozesssysteme entwickeln. Der Markt für KI-gestütztes Bauen sei, so der Lovable-Gründer, endgültig über das reine Ausprobieren hinausgewachsen – und weit über das Vibecoding hinaus.

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