Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

27.04.2026

NACHLESE | FOLGE 6

Erfolgsfaktoren von KI-Projekten: „Mut, vielleicht nicht die perfekte Lösung zu haben“

Nachlese. In der neuen Folge von "No Hype KI" wird diskutiert, warum erfolgreiche KI-Projekte nicht nur von Technologie und Daten abhängen, sondern auch von Change-Management, Mut und einer klaren Problemdefinition.

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„No Hype KI“ wird unterstützt von ACP, EY, ITSV, KEBA Group, Lenovo, Microsoft, ONTEC AI und der Universität Graz.

„KI ist so eine Silverbullet, von der man glaubt, sie löst alles. Das ist natürlich nicht so. Es ist ein ganz normales Projekt und da gehört auch ganz viel harte Arbeit dazu“, sagt Christian Casari, Head of AI Partnerships & Sales bei ONTEC AI. Aber worin besteht diese harte Arbeit genau? Die Erfolgsfaktoren für die Umsetzung von KI-Projekten im Unternehmen waren das Thema der sechsten Folge der aktuellen Staffel der brutkasten-Serie „No Hype KI“.

Wie transformierend solche Projekte sein können, illustriert Casari an einem Verlagshaus, das sich durch den Einsatz von KI-Agenten wandelte. Basierend auf 20.000 kuratierten Fachartikeln einer Apotheken-Fachzeitschrift beantwortet ein Chatbot nun medizinische Nutzerfragen, etwa zu Medikamenten-Wechselwirkungen, wodurch sich das Unternehmen laut Casari „von einem Informationsdienstleister zu einem Service Provider“ weiterentwickelt.

Die Illusion der perfekten Daten und der 100-Prozent-Automatisierung

Doch der Weg zu derart neuen Geschäftsmodellen ist oftmals steinig, nicht zuletzt wegen der eigenen Datenbasis. In der Praxis sei das Warten auf den perfekten Datensatz laut Casari oft nur eine Ausrede; man müsse mit den vorhandenen Daten starten und diese iterativ verbessern. Dennoch darf der initiale Aufwand nicht unterschätzt werden. Katrin Freihofner, Co-Founderin des Linzer Startups Straion, das Unternehmen mit seiner Plattform hilft, KI-generierten Code gemäß Firmenrichtlinien zu nutzen, gibt offen zu: „Wir haben uns das wesentlich einfacher vorgestellt, Daten zu sammeln. Es braucht viel Bereinigung, damit wir sie wirklich verwenden können.“

Neben der Qualität entscheidet auch die bloße Menge der Daten über Erfolg oder Misserfolg. Hannes Kaufmann, CTO von KEBA Digital, erinnert sich an ein frühes Projekt zur Predictive Maintenance bei Bohrspindeln. Dieses Unterfangen sei schlichtweg daran gescheitert, dass es in der Praxis zu wenige Fehlerfälle – also tatsächliche Bohrbrüche – gab, um das Modell mit ausreichend Trainingsdaten zu füttern.

Auch bei den Erwartungen an die Technologie selbst ist Realismus gefragt. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV und Generaldirektor-Stellvertreter der ÖGK, erzählt über ein KI-Projekt, in dem jährlich über zehn Millionen Wahlarztrechnungen verarbeitet werden. Obwohl das System seit 2017 im Einsatz ist, habe man keine absolute Vollautomatisierung erreicht. Mitterer bewertet die Situation pragmatisch: „Haben wir Vollautomatisierung? Nein. Aber haben wir einen wesentlich besseren Prozess? Ja. Und das war es eigentlich schon wert“.

Der Faktor Mensch als Zünglein an der Waage

Selbst wenn Datenlage und Automatisierungsgrad stimmen, steht und fällt der Erfolg mit der Belegschaft. Laut Mitterer durchlaufen die Mitarbeitenden klassische Phasen des Change-Managements – von der anfänglichen Verunsicherung bis hin zum Vertrauensaufbau. Eine Anekdote aus seinem Haus verdeutlicht das: Zu Beginn hätten sich Sachbearbeiter:innen sogar gefreut, wenn die KI einen Fehler machte, da sie so ihre eigene Expertise und Unverzichtbarkeit bestätigt sahen.

In der Softwareentwicklung verhält es sich mit der Skepsis ähnlich. Kaufmann rät Führungskräften dazu, ihre Entwickler:innen gezielt dort abzuholen, wo der Leidensdruck am höchsten ist: „Man kann die Entwickler eigentlich mit lästigen Aufgaben abholen, die sie nie machen wollen, wie Unit-Tests oder Dokumentationen“. Wenn der Zeitgewinn spürbar werde, steige die Akzeptanz ganz von selbst. Freihofner nennt einen weiteren psychologischen Hebel für mehr Zustimmung im Team: „Ein wichtiger Faktor ist, dass die Mitarbeitenden die Tools selbst auswählen dürfen und auch zwischen mehreren wählen können, um wirklich ihren Toolstack ganz persönlich zur Verfügung zu haben“.

Make or Buy: Eine strategische Weichenstellung

Eng verbunden mit den personellen Ressourcen ist die weitreichende Frage, ob KI-Lösungen selbst entwickelt („Make“) oder eingekauft („Buy“) werden sollten. Für die österreichische Sozialversicherung ist diese Antwort stark von Regulierungen getrieben: Aufgrund sensibler Gesundheitsdaten und einer extrem hohen Fehlerintoleranz setzt Mitterer bei Kernprodukten auf Eigenentwicklungen im eigenen Haus.

Für mittelständische Unternehmen warnt Casari jedoch vor zu viel Eigenbau bei generalistischen Systemen. Ohne dediziertes KI-Team funktioniere vielleicht ein erster Prototyp, der Weg in den stabilen, produktiven Betrieb sei jedoch eine „ganz andere Nummer“, die oftmals scheitere. Kaufmann differenziert hierbei für die Industrie: Wenn Unternehmen über eigene Data-Science-Teams verfügen, könnten selbsttrainierte Modelle gegenüber Standardlösungen durchaus „die letzten Prozent Mehrwert“ liefern. Dies setze jedoch ein tiefgreifendes Verständnis für den IT-Betrieb und die Wartung der Modelle voraus.

Pragmatismus statt Perfektionismus

Aus all dem leiten sich auch klare Handlungsempfehlungen ab. Technologie darf, so der Konsens der Diskutant:innen, kein Selbstzweck sein. Freihofner warnt eindringlich davor, in technologischen Aktionismus zu verfallen: „Man sollte sich sehr genau überlegen, bevor man ein Projekt anfängt, was wirklich das Problem ist, das man lösen möchte, und nicht krampfhaft alles mit KI lösen“. Es brauche außerdem einen nutzerzentrierten Ansatz, der sich in kleinen, iterativ erreichbaren Zwischenerfolgen beweisen muss, um die Motivation hochzuhalten, meint Casari. Und er spricht einen Appell für mehr Umsetzungswillen aus: Um die Potenziale der Technologie überhaupt heben zu können, brauche es schlichtweg den „Mut, vielleicht nicht die perfekte Lösung zu haben“.

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Die VivaTech in Paris ist Europas größte Startup- und Technologiekonferenz. Bei der zehnten Ausgabe war digitale Souveränität das bestimmende Thema. brutkasten war vier Tage vor Ort. Eine Einordnung.

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Am 12. Juni erreicht Anthropic ein Brief des US-Handelsministeriums. Drei Tage zuvor war Claude Fable 5 erschienen, das leistungsfähigste allgemein verfügbare Modell des Hauses. Nun ist es für jede Person ohne US-Staatsbürgerschaft zu sperren, im In- wie im Ausland. Weil sich Staatsangehörigkeit nicht in Echtzeit prüfen lässt, schaltet Anthropic beide Modelle weltweit ab, auch für die eigenen US-Kund:innen. Betroffen sind nicht nur einzelne Nutzer:innen: Anwendungen, die das Modell direkt einbinden, stehen über Nacht still, und der Fall führt vor Augen, wie viele Produkte und ganze Geschäftsmodelle auf einem einzigen, von außen abschaltbaren Modell ruhen. Der „kill switch“, über den Europa seit Jahren theoretisch debattiert, ist plötzlich real, und er trifft die fortgeschrittenste KI ihrer Generation. Anthropic kündigte an, den Zugang so rasch wie möglich wiederherzustellen, zum Redaktionsschluss war die Sperre weiter in Kraft.

Fünf Tage später öffnet in Paris die VivaTech, Europas größte Tech-Messe, zum zehnten Mal. 15.000 Startups, Jeff Bezos als Stargast, und doch reibt sich die KI-Euphorie an der Angst vor der eigenen technologischen Abhängigkeit. Schon auf der Eröffnungsbühne nimmt Frankreichs Wirtschaftsminister Roland Lescure direkt Bezug auf die Anthropic-Sperre: Es gehe nicht länger um eine Zugangsdebatte, Regeln könnten sich über Nacht ändern, und Souveränität heiße, dann noch handlungsfähig zu sein. Tags zuvor hatte Premier Lecornu verkündet, der französische Inlandsgeheimdienst trenne sich vom US-Konzern Palantir zugunsten des heimischen Anbieters ChapsVision. Die Kulisse ist gesetzt.

Souveränität, messbar gemacht

Ausnahmsweise lässt sich Souveränität hier auch messen. Nvidia hatte auf der VivaTech 2025 mehr als 20 KI-Fabriken für Europa versprochen und Mistral zum souveränen Compute-Champion erklärt. Und anders als im Vorjahr liefert die Messe Konkretes: Mistral Compute geht als europäische GPU-Cloud teilweise in Betrieb, Foxconn und Bull kündigen eine Serverfertigung im französischen Angers an. Aus Ankündigung wird Auslieferung. Nur ist selbst das Souveräne es nur halb: Mistral Compute läuft auf 18.000 Nvidia-Chips. Die ganze europäische KI ruht auf einem nicht-europäischen Silizium-Sockel. Doch genau hier liegt Europas einziger echter Trumpf: Ohne die EUV-Lithografie des niederländischen Konzerns ASML, dessen Chef Christophe Fouquet ebenfalls in Paris war und der inzwischen Europas wertvollstes Unternehmen ist, kann weltweit niemand Spitzenchips fertigen. Abhängig auf der einen Ebene, unverzichtbar auf der anderen. Souveränität als Baustelle, nicht als Zustand.

„Tech for humanity“: Narendra Modi positionierte Indien auf der VivaTech 2026 als KI-Länderpartner Frankreichs. (c) VivaTech

Und Österreich?

Und Österreich? Steht in dieser Debatte überraschend weit vorn. Die „Declaration on European Digital Sovereignty“, die inzwischen alle 27 EU-Staaten mittragen, geht auf eine österreichische Initiative rund um Digitalisierungs-Staatssekretär Alexander Pröll zurück. Wien als Anstoßgeber dessen, worüber Paris nun diskutiert. Und das Bundesheer hat seine 2020 begonnene Migration von rund 16.000 Arbeitsplätzen auf LibreOffice 2025 abgeschlossen, bewusst ohne Cloud, also ohne fremden Schalter. Die unbequeme Frage für die heimische Szene lautet, ob aus solchen Verwaltungsentscheidungen auch ein Markt für österreichische Anbieter wird, oder ob Souveränität Behördensache bleibt.

Verhandeln aus der Schwäche

Den wahren Lackmustest liefert nicht die Bühne, sondern eine Frage am Rande. Auf die Fable-5-Sperre angesprochen, fordert Emmanuel Macron keine Unabhängigkeit. Er appelliert an die USA, ihre Spitzentechnologie zu teilen, und kündigt zugleich mehr Geld für die französische KI-Industrie an. Zuerst die Bitte um Zugang, dann, hilfsweise, die eigene Souveränität. Das kann man als Schwäche lesen. Man kann es auch als nüchterne Arbeitsteilung verstehen: das Beste nutzen, das es gibt, und parallel absichern, falls es wegbricht. Dass Macron sich die politische Bühne mit Indiens Premier Narendra Modi teilte, der für eine menschenzentrierte KI jenseits von Washington und Peking wirbt, unterstreicht denselben Reflex: Souveränität wird als Wertegemeinschaft inszeniert, die offene Frage nach Compute, Kapital und Chips bleibt.

Joe Tsai Chairman at Alibaba Group bei der VivaTech | (c) brutkasten / Martin Pacher

„Souveränität ist keine Isolation, sie ist Offenheit aus einer Position der Stärke“, sagt Deutschlands Digitalminister Karsten Wildberger. Schön gesagt, nur verhandelte Europa diese Woche aus Abhängigkeit, nicht aus Stärke. Alibabas Joe Tsai formulierte es zynisch ehrlicher: Europa solle seine Eier in zwei Körbe legen. Ein zweiter Lieferant ist keine Unabhängigkeit. Und doch, hier wird es unbequem, ist Diversifizierung für eine Region, die den ganzen Stack realistisch nie allein bauen wird, womöglich nicht die feige, sondern die rationale Antwort. Die ehrliche Variante von Souveränität wäre dann nicht Autarkie, sondern die Fähigkeit, den Lieferanten zu wechseln, wenn einer den Schalter umlegt, ohne dass das eigene Geschäft mit ihm stillsteht.

Der Preis der Autonomie

Bleibt die Frage, die diese Ausgabe aufwirft. Dass Europa Souveränität will, bestreitet niemand. Die eigentliche Frage ist der Preis: höhere Kosten, langsamere Verfügbarkeit, weniger Zugriff auf das jeweils beste Modell. Und ob das Geld dafür da ist. Auf die USA entfallen rund 50 Prozent des globalen Risikokapitals, auf China 40, auf Europa fünf. Solange sich daran nichts ändert, bleibt Souveränität das würdevollere Wort für eine gut gemanagte Abhängigkeit. Die Fable-5-Woche hat Europa beides gegeben, den Schreck und die Ausrede. Welche Lehre hängen bleibt, entscheidet sich nicht in den Hallen von Porte de Versailles, sondern in den Beschaffungsabteilungen, die nächsten Monat wieder eine Lizenz verlängern müssen.

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