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.
„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“.
Lehrer Harald Zumpf betreut die Hochbegabten an der HTL Spengergasse. (c) brutkasten
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.
Hinter einer Glasfassade in der Spengergasse befindet sich eine Schule, die mehr kann als Unterricht. Hier bauen Schüler:innen Software, die mit Produkten von Technologie-Giganten konkurriert. Wer das Gebäude betritt, sieht Klassenzimmer wie überall: Tische, Bildschirme, Schüler:innen vor ihren Laptops. Und doch entsteht hier etwas, das an vielen Schulen fehlt.
Die Liste der Absolvent:innen liest sich wie das Who’s who der österreichischen Tech-Szene: Eric Steinberger und Sebastian De Ro, deren KI-Coding-Startup Magic international für Aufsehen sorgt; Ben Koska, der mit seinen Brüdern in San Francisco an Infrastruktur für KI-Modelle arbeitet; Mojmír Horváth, der mit seinem Startup PothAI im Sommer ins Y-Combinator-Programm einzieht. Sie haben eines gemeinsam: Sie sind durch dieselbe Förderung gegangen.
Im Computerraum wartet Harald Zumpf. Er unterrichtet im Bereich Informatik – und betreut nebenbei jene, die mehr wollen als den Lehrplan. Zumpf ist seit fast 13 Jahren an der HTL Spengergasse. Als er damals an die Schule kam, fiel ihm auf, dass es zwar zahlreiche Unterstützungsangebote für schwächere Schüler:innen gab, aber kein spezielles Angebot für die leistungsstärksten. „Wir haben uns also gefragt: Wie bereiten wir die Besten möglichst gut auf die Welt nach der Schule vor?“, erzählt Zumpf. Der Lehrer suchte die Antwort direkt bei jenen, die im Unterricht herausstechen. Er fragte sie, was er für sie tun könne. So entstand nach und nach die Hochbegabtenförderung.
Heute hat sich daraus ein Programm mit 18 Schüler:innen entwickelt, die in Teams an innovativen Projekten für reale Kunden aus der Wirtschaft arbeiten. Auf dem Papier ist die Förderung ein Freifach; in der Praxis eine 24/7-Betreuung. „Alle Schüler:innen haben meine Handynummer und können sich jederzeit melden – auch am Sonntag oder in den Ferien“, sagt Zumpf. Auf LinkedIn fasst er es so zusammen: Serving Austria’s brightest minds. „Ich arbeite nicht für mich – ich arbeite für die Schüler:innen“, sagt er.
Die HTL Spengergasse im fünften Wiener Gemeindebezirk. (c) brutkasten
Erst Silicon Valley, dann Matura
Viele der Schüler:innen, die in Zumpfs Programm waren oder sind, zählen zu den vielversprechendsten Talenten in der Startup- und Innovationsszene. Der besagte Mojmír Horváth etwa, 19 Jahre alt, besucht im Rahmen eines Auslandsjahrs die renommierte Phillips Academy in den USA. Mit seinem Startup PothAI hat er es außerdem ins Early-Programm des Y-Combinator-Ökosystems geschafft. Im Sommer, gleich nach seiner Matura an der HTL Spengergasse, wird Horváth am Summer 2026 Batch teilnehmen.
Mit PothAI entwickelt er eine agentenbasierte KI, die Unternehmensdaten eigenständig analysiert, Hypothesen bildet und daraus kontinuierlich neue Erkenntnisse ableitet, um manuelle Analyseprozesse zu ersetzen. Mit drei Unternehmen sind bereits Pilotprojekte vereinbart. Wenn der YC-Batch startet, will Horváth eine funktionierende Version seines Produkts haben.
Dass er es jetzt schon so weit gebracht hat, hat er auch seiner Schule und der Hochbegabtenförderung zu verdanken. Dabei hat er aber nichts dem Zufall überlassen: „Ich habe Professor Zumpf schon vor dem Schulstart geschrieben, um herauszufinden, wie ich in das Programm komme“, erzählt Horváth. Die Förderung war einer der Gründe, warum er sich für die HTL Spengergasse entschieden hat. In die Förderung aufgenommen hat ihn Harald Zumpf in der zweiten Klasse. Ausschlaggebend war unter anderem ein Medizin-Hackathon: „Wir sind dort gegen PhD-Teams angetreten und haben den zweiten Platz erreicht, beim Publikumsvoting sogar den ersten.
In diesem Rahmen habe ich in 24 Stunden einen Deep-Learning-Algorithmus entwickelt, der Patientendaten verarbeitet und die Kostenentwicklung prognostiziert“, sagt Horváth.
Talente fallen auf
Dies ist einer von vielen Schlüsselmomenten, die Harald Zumpf mit seinen Schüler:innen erlebt. „Das Identifizieren der Hochbegabten ist das Einfachste überhaupt. Man muss sich eher Mühe geben, sie nicht zu erkennen“, sagt er. Dabei komme es auch gar nicht nur auf ihn an: „Wenn man eine Klasse fragt, wer von ihnen der Beste im Programmieren ist, zeigen alle auf dieselbe Person“, erzählt Zumpf. Auch Empfehlungen aus dem Lehrerkollegium bekommt er immer wieder.
Manchmal geht Zumpf auf die Schüler:innen zu, manchmal kommen sie zu ihm. Wer aufgenommen werden will, braucht einen bestimmten Notenschnitt, weil die schulischen Leistungen nicht leiden sollen. Kandidat:innen führen ein Gespräch mit Zumpf und zwei oder drei Schüler:innen, die bereits in der Förderung sind. „Uneinig über eine Aufnahme waren wir uns noch nie“, sagt Zumpf. Ein Assessment-Center oder andere formale Metriken gibt es nicht.
Harald Zumpf hat die Hochbegabtenförderung an der HTL Spengergasse ins Leben gerufen. (c) brutkasten
Echte Projekte statt Theorie
Was nach der Aufnahme passiert, bestimmen die Schüler:innen. In Teams von zwei bis vier Personen arbeiten sie an Themen, die sie interessieren. Dabei geht es immer um reale Projekte von Wirtschaftspartnern. „Wenn sie etwas brauchen – Mentoring, Kontakte, Rechenleistung oder Projekte –, dann organisiere ich das“, sagt Zumpf. Am Anfang des Schuljahrs stellte er Kontakt zu einer österreichischen Bank her, weil sich eines seiner Teams für Cybersecurity begeistert. Drei Tage später saßen deren Vertreter bereits in der Schule – und noch am selben Tag fiel der Startschuss für das Projekt. Mittlerweile haben die Schüler:innen eine KI für das Compliance-Management entwickelt.
„Je offener die Aufgabenstellung, desto besser. Wir arbeiten strikt agil – von Sprint zu Sprint“, sagt Zumpf. Einmal im Monat trifft er sich bei einem Jour fixe mit seinen Schüler:innen, aber wenn es Herausforderungen gibt, sieht er sie zum nächstmöglichen Termin. Den Wirtschaftspartnern verspricht Zumpf keine bestimmten Ergebnisse – die Schüler:innen sollen Fehler machen dürfen –, aber „meistens kommt etwas sehr Gutes heraus“.
Die Projekte laufen normalerweise über ein Schuljahr. Manchmal aber sind die Teams schon nach drei Wochen fertig. „Wir schauen nicht auf die Zeit – wir schauen auf das Ergebnis“, sagt Zumpf.
Von der HTL zu Y Combinator
Einer, der auch nicht auf die Zeit schaut, ist Ben Koska – zum Video-Interview erscheint er pünktlich um Mitternacht, nordamerikanische Westküstenzeit. Koska sitzt gemeinsam mit seinen Brüdern in San Francisco, um Infrastruktur für Firmen zu bauen, die KI-Modelle trainieren.
Auch er ist Absolvent der HTL Spengergasse, Maturajahrgang 2025, und war Teil des Y-Combinator-Programms, Batch 2025. Wer dort aufgenommen werden will, muss einiges vorweisen. Das konnte Koska – dank der Hochbegabtenförderung in der HTL.
„Die größte Stärke der Förderung ist die Freiheit, Dinge auszuprobieren und eigene Projekte zu verfolgen. Wir konnten an vielen Hackathons und Events teilnehmen – das wäre ohne die Unterstützung der Schule nicht möglich gewesen“, sagt Koska. Ein Highlight? „Wir haben ein akademisches Paper geschrieben und auf einer Konferenz in Dubai präsentiert – das hat mich extrem geprägt.“
In das Programm aufgenommen hat ihn Harald Zumpf, nachdem er sich bei der österreichischen Informatikolympiade für internationale Wettbewerbe qualifiziert hatte. Dass die Schule ihre jungen Talente dorthin schickt, ist Teil des Konzepts der HTL Spengergasse. „Was die HTL besonders macht, ist, dass Lehrer sagen: Wenn ihr etwas Sinnvolles macht, dann dürft ihr euch dafür Zeit nehmen“, sagt Koska.
Seine Zeit steckt Koska heute in sein Startup SF Tensor. Oft programmiert er bis spät in die Nacht – gemeinsam mit seinen Brüdern. Damit haben die drei schon früh begonnen: Noch während der Schulzeit machten sie parallel ihren Bachelor, ermöglicht durch das Programm „Schülerinnen und Schüler an die Hochschulen“ der OeAD. Der Abschluss kam damit noch vor der Matura. Ben Koska studiert heute bereits im Master Computer Science an der University of Colorado Boulder.
Seine Brüder haben inzwischen ebenfalls abgeschlossen: Ihren letzten Schultag am BG & BRG Keimgasse in Mödling hatten sie erst vor wenigen Wochen – ihre Bachelor-Abschlüsse aber schon längst in der Tasche.
Dass solche Wege kein Zufall sind, zeigt sich auch in den Rankings: In den Bestenlisten der österreichischen Informatikolympiade tauchen immer wieder Namen von Schüler:innen des BG & BRG Keimgasse und der HTL Spengergasse auf.
Ben Koska hat mit seinen Brüdern das Startup SF Tensor gegründet, an dem sie derzeit in San Francisco arbeiten. (c) San Francisco Tensor Company
Das Erfolgsrezept: Praxis und Freiraum
Was machen diese Schulen besser als alle anderen? „Das Programm selbst ist gar nicht so komplex – es ist eher die Einstellung der Lehrer:innen und der Schulleitung, die den Unterschied macht“, sagt Ben Koska. Man brauche keine komplizierten Regeln – man brauche Personen, die wirklich wollen, dass so etwas funktioniert.
PothAI-Co-Founder Mojmír Horváth sieht den Vorteil vor allem in der Praxis. „Was andere Schulen übernehmen sollten? Echte Projekte mit Unternehmen statt nur Übungsaufgaben“, sagt er. Auch dass in der Förderung nur Englisch gesprochen wird, habe ihn sehr gut auf internationale Programme wie Y Combinator vorbereitet. „Talente gibt es viele – aber erst durch die richtige Förderung kann wirklich etwas aus ihnen werden“, fasst Horváth zusammen.
Für Harald Zumpf sind mehrere Faktoren ausschlaggebend: Lehrkräfte wie er, die sich engagieren wollen, brauchen Freiraum und ein Umfeld, das unbürokratisches Vorgehen erlaubt. Starre Strukturen, feste Stundenpläne oder enge Lehrplanvorgaben stehen der Agilität, die für innovative Projekte nötig ist, oft im Weg. Wenn Lehrkräfte selbst Erfahrungen in der Wirtschaft gesammelt haben, können sie die Praxis meist besser vermitteln. Auch Zumpf ist seit 25 Jahren selbstständig tätig – nun eben neben seinem Job an der HTL. Viele der Schüler:innen im Hochbegabten-programm verdienen schon während der Schulzeit Geld als Software Engineers oder Consultants. Außerdem vernetzt Zumpf die Jugendlichen schon früh mit führenden Köpfen aus der Tech- und Startup-Szene.
Mindestens genauso wichtig ist für ihn aber das Mindset – und dazu gehört die Fehlerkultur. Zumpf spricht deshalb nie von Problemen: „Wir nennen es Herausforderungen“, sagt er. Scheitern ist trotzdem erlaubt: „Man muss wertschätzen, was gemacht wurde, und gutes Feedback geben“, sagt Zumpf.
Strukturelle Herausforderungen
So hält er es auch mit dem Programm selbst: Er schätzt, dass es die Hochbegabtenförderung gibt – aber weiß auch um deren Herausforderungen. Zum einen fehlen finanzielle Ressourcen; die Arbeit mit künstlicher Intelligenz ist kostspielig, und seitens der Schule gibt es kein Budget für die Anschaffung von Hardware. Aber Vereine und Wirtschaft unterstützen hier „schnell und unbürokratisch“, sagt Zumpf.
Offiziell ist die Hochbegabtenförderung als Freifach mit einer Wochenstunde angesetzt – entsprechend wird auch nur diese eine Stunde vergütet. Seine Schüler:innen schätzen das: „Ohne ihn geht gar nichts“, sagt SF-Tensor-Founder Ben Koska, der noch immer regelmäßig mit seinem ehemaligen HTL-Lehrer telefoniert.
Aus Talenten werden Leader
Ben Koska und Mojmír Horváth kamen als Schüler an die HTL Spengergasse – und gehen als Gründer. Eric Steinberger und Sebastian De Ro haben mit Magic ein Startup gebaut, das international Aufmerksamkeit bekommt. Wieder andere entwickeln schon vor der Matura KI-Systeme auf Produktionsniveau oder werden für Programme wie die Rise Initiative ausgewählt.
Was sie verbindet, ist weniger ein bestimmter Karriereweg als ein gemeinsamer Ausgangspunkt: eine Schule, die ihnen zutraut, mehr zu können – und ihnen den Raum gibt, es zu beweisen. Vielleicht ist das das eigentliche Erfolgsrezept der HTL Spengergasse: Nicht ein besonderes Curriculum, sondern die einfache Entscheidung, hinzuschauen – und Talente ernst zu nehmen.
Mojmír Horváth wird im Sommer im Y-Combinator-Programm sein Startup PothAI weiterentwickeln. (c) privat
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