22.08.2024
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

GenAI am Arbeitsplatz: Studie zeigt To-dos für Führungskräfte

Das Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsunternehmen PwC hat sich in einer Auswertung unter dem Titel Hopes & Fears Survey 2024 angesehen, wie generative Künstliche Intelligenz von Arbeitnehmer:innen angenommen wird und welche Aufgaben für Führungskräfte daraus erwachsen.
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Ein BIld zeigt Business people vor einer urbanen Kulisse
(c) Adobe Stock

„Künstliche Intelligenz revolutioniert den globalen Arbeitsmarkt und eröffnet der Weltwirtschaft enormes Potenzial. Gleichzeitig stehen heimische Betriebe unter erheblichem Transformationsdruck“, sagt Rudolf Krickl, CEO von PwC Österreich im Rahmen der Studienveröffentlichung. Die von PwC veröffentlichten Ergebnisse deuten darauf hin, dass Österreicher:innen gegenüber generativer künstlicher Intelligenz (GenAI) weniger aufgeschlossen wären als der weltweite Durchschnitt.

Verwendung von GenAI unter dem Durchschnitt

Gemäß PwC-Studie haben weltweit bereits 61 Prozent der Arbeitnehmer:innen im letzten Jahr beruflich Künstliche Intelligenz verwendet. In Österreich liegt diese Zahl laut der Studie mit 52 Prozent nur knapp über die Hälfte der befragten Arbeitnehmer:innen.

Die Verwendung von GenAI unterscheidet sich gemäß Altersstufen. So werden KI-Tools vermehrt von der jüngeren Generationen verwendet. Gemäß der PwC-Auswertung haben 67 Prozent der GenZ im letzten Jahr KI im Job verwendet haben. Lediglich 6 Prozent davon geben aber an, sie täglich zu benutzen.

Diese Resultate ähneln jenen der erst kürzlich veröffentlichten Studie zur KI-Fitness der Österreicher:innen, brutkasten berichtete. Auch in dieser Auswertung wurde deutlich, dass hierzulande die KI-Skepsis eine große Rolle spielt. Demnach seien sowohl Führungskräfte als auch Arbeitnehmer:innen skeptisch gegenüber der Technologie, was wiederum ein Hindernis für die Anwendung von GenAI am Arbeitsplatz darstellt.

Skeptisch, aber optimistisch

Österreicher:innen sind aber dennoch gewillt, sich auf die transformativen Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz in der Arbeitswelt einzulassen. Laut der PwC-Studie wären 78 Prozent der befragten heimischen Arbeitnehmer:innen bereit, sich an neue Arbeitsweisen anzupassen. Außerdem wären 65 Prozent der Befragten davon überzeugt, dass KI sie dabei unterstützen könnte, neue Fähigkeiten zu erlernen.

Einen Unterschied in der Erwartungshaltung zu KI am Arbeitsplatz erkennt die PwC-Auswertung auch anhand des Nutzungsverhaltens. Demgemäß würden Mitarbeiter:innen die GenAI bereits verwenden, besonders optimistisch auf die Technologie blicken. 95 Prozent der Befragten, die sie täglich verwenden, gaben an, sich eine Qualitätssteigerung ihrer Arbeit zu erwarten. So optimistisch blicken allerdings nur 36 Prozent jener Befragten auf die Zukunft, die KI nicht verwenden.

Die optimistische Einstellung bewertet PwC positiv und sieht darin eine Möglichkeit das GenAI-Potential auszunützen. Über dieses GenAI-Potential gibt es unterschiedliche Prognosen. Es wird erwartet, dass sich Wirtschaftsleistung durch die Anwendung von GenAI in Unternehmen steigert. Hier variieren die Prognosen zum Steigerungspotenzial zwischen acht und achtzehn Prozent.

To Dos für Führungskräfte

Die Arbeitsplatztransformation geht auch mit einer Verantwortung für Führungskräfte einher. Wie schon im Digital Skills Barometer veranschaulicht, sind allerdings genau Führungskräfte besonders skeptisch gegenüber der Technologie. Das wiederum führe wiederum dazu, dass die Anwendung von KI in Unternehmen nicht ausreichend begleitet und vorangetrieben würde.

Darin sieht jedoch Rudolf Krickl, CEO von PwC Österreich eine zentrale Aufgabe für Führungskräfte. Er schlussfolgert aus den Studienergebnissen: „Vielen Arbeitnehmer:innen fehlt noch das notwendige Verständnis von KI. Jetzt sind entschlossene Führungskräfte gefragt, die die Chancen der KI optimal nutzen und die Belegschaft erfolgreich durch diesen Wandel begleiten.“, so der CEO.

Um das Wertschöpfungspotenzials von KI in Österreich auch nutzen zu können, müssten Mitarbeiter:innen in ihren KI-Fähigkeiten unterstützt werden. Führungskräften kommt hier die Aufgabe zu, bei Mitarbeiter:innen Verständnis zu schaffen und es ihnen zu ermöglichen, ihr Wissen über GenAI zu steigern. „Heimische Unternehmen sollten diese Entwicklungen nutzen, indem sie in die Neugierde ihrer Mitarbeitenden investieren“, rät Rudolf Krickl.


Über die Studie:

Im April 2024 befragte PwC 56.600 Personen, die erwerbstätig sind oder auf dem Arbeitsmarkt aktiv sind. Die Befragung wurde so konzipiert, dass sie eine Reihe von Branchen, demografischen Merkmalen und Arbeitsmustern widerspiegelt. Die Stichprobe wurde auf 50 Länder, unter anderem in Österreich, aufgeteilt. In Österreich sind 1.000 Arbeitnehmer:innen befragt worden.

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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