04.03.2024

GenAI potentieller Motor für Wirtschaftswachstum, aber Österreich nur “Nachzügler”

Generative KI (GenAI) könnte das Wirtschaftswachstum in Österreich pro Jahr um 0,3 Prozent bis zu 0,7 Prozent steigern. Das entspräche bis 2030 einem zusätzlichen potentiellen BIP von bis zu 25 Mrd. Euro.
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GenAI, BIP, Wirtschaftswachstum Österreich.
(c) Strategy& - Philipp Wackerbeck, Partner bei Strategy& und globaler Leiter Financial Services (l.) und Matthias Schlemmer, Partner und Leiter des Bereichs Daten und KI bei Strategy& Europa.

Der Einsatz generativer KI (GenAI) könnte Österreich zu einem Wirtschaftswachstum von jährlich 0,3 bis 0,7 Prozent verhelfen und so bis 2030 zu einem zusätzlichen potenziellen BIP von bis zu 25 Mrd. Euro führen. Das geht es aus der Studie “Embracing the GenAI Opportunity” von Strategy&, der globalen Strategieberatung von PwC, hervor, die das Wertschöpfungspotenzial von generativer KI in 20 Industrien weltweit analysiert hat.

GenAI: Investitionen nötig

“GenAI bietet gerade in der aktuell eher zurückhaltenden Stimmung in der österreichischen und europäischen Wirtschaft eine riesige Chance: Durch potentielle Produktivitätssteigerungen könnten Herausforderungen wie der Fachkräftemangel in einzelnen Bereichen gelöst werden. Wenn hiesige Firmen fokussiert in die Nutzung der Technologie investieren, kommt Österreich wieder ins Handeln und könnte sowohl die Wirtschaft als auch die Innovationskraft mithilfe von GenAI ankurbeln“, erklärt Philipp Wackerbeck, Partner bei Strategy& und globaler Leiter Financial Services.

Für ganz Europa beziffert die Analyse das mögliche BIP-Plus durch generative KI bis 2030 auf 470 bis 960 Mrd. Euro. Um das volle Potenzial von Gen AI ausschöpfen zu können, seien innovationsfreundliche Standortfaktoren, die Bereitstellung erforderlicher finanzieller Ressourcen sowie entsprechende Regulierungen notwendig. Wie stark einzelne Volkswirtschaften tatsächlich von generativer KI profitieren, hänge wesentlich von den Rahmenbedingungen im jeweiligen Land, der Geschwindigkeit der Technologieadaption sowie dem Branchenmix ab.

High Impact Industries

Die Auswirkungen generativer KI unterscheiden sich zwischen einzelnen Branchen enorm. Zu den potentiell größten Gewinnern zählen alle Bereiche, in denen große Mengen Daten erhoben, analysiert und verarbeitet werden. Zu solchen “High Impact Industries” gehören laut Studie etwa die Technologie- und Softwarebranche, Telekommunikations- und Medienunternehmen, die Pharmaindustrie oder der Finanzsektor.

Bis zum Jahr 2030 könnte GenAI in diesen Sektoren Produktivitätsgewinne von acht bis 15 Prozent ermöglichen. Deutlich geringer fallen die möglichen Effizienzschübe in Bereichen wie dem Einzelhandel, der Immobilienwirtschaft, dem Tourismus oder dem Gesundheitswesen aus. Diesen Sektoren könnte GenAI einen Aufschwung etwa beim Verkauf oder durch starke Personalisierung in der Kundenansprache verschaffen und die Produktivität um vier bis sechs Prozent heben.

Am wenigsten profitieren voraussichtlich Sektoren wie die Landwirtschaft, der Bau oder die Chemie von generativer KI. Für diese stark von körperlicher Arbeit, industrieller Fertigung sowie hohem Materialeinsatz und Energiebedarf geprägten “Low Potentials” prognostiziert die Studie nur indirekte Effizienzgewinne von zweieinhalb bis fünf Prozent. Der Blick auf den österreichischen Branchenmix zeigt dabei, dass genau dieser “Low Potential”-Sektor mit 43 Prozent etwas weniger als die Hälfte zum österreichischen BIP beiträgt, während die “High Impact Industries” mit 15 Prozent Wertschöpfungsanteil lediglich ein knappes Sechstel ausmachen.

GenAI im Finanzsektor mit großem Potential

“Je nach Branche setzt generative KI an ganz unterschiedlichen Hebeln an. Zum Beispiel bietet der Finanzsektor ein großes Potential für den Einsatz generativer KI. Im Wealth-Management liegt der Fokus etwa auf der exzellenten Kundenbetreuung. GenAI-Assistenten können Kundenberater:innen hier helfen, ihre Beratungsgespräche effizienter vorzubereiten und ermöglichen ein verbessertes Kundenerlebnis durch individualisierte Beratung und maßgeschneiderte Investmentvorschläge. Wir sehen immer mehr Projekte zu generativer KI mit Effizienzsteigerungspotentialen von bis zu 20 Prozent“, sagt Wackerbeck.

Global betrachtet hat Österreich noch Aufholbedarf bei generativer KI und zählt zu den “GenAI-Nachzüglern” – und somit zu jenen Ländern mit hohen strukturellen Barrieren, die eine effektive Nutzung des GenAI-Potentials, unter anderem durch eine starke Konzentration auf arbeitsintensive Sektoren wie die Landwirtschaft und Branchen mit niedrigem Technologieniveau, verhindern.

Österreich Schlusslicht

In dieser Gruppe ist Österreich vor Portugal und Griechenland sogar Schlusslicht – weiters zählen auch Länder wie Norwegen, Polen, Spanien, Italien, China, Japan und Kanada zu den Nachzüglern. Hingegen sind Deutschland, Frankreich und die Niederlande besser aufgestellt und gelten als “Potentielle GenAI-Begünstigte” – sprich, als jene Länder, die das Produktivitätspotential von GenAI zwar erkennen, aber nur dann davon profitieren können, wenn sie Standortfaktoren wie die digitale Infrastruktur verbessern.

Das vielversprechendste BIP-Wachstumspotential durch GenAI weisen Länder der Kategorie “Unmittelbare GenAI-Begünstigte” auf, deren derzeitige Industriestruktur gut geeignet ist, um GenAI-bedingte Produktivitätssteigerungen zu realisieren. Dazu zählen die Spitzenreiter Schweiz, Belgien, Schweden, Großbritannien und die USA.

Um den Rückstand bei GenAI aufzuholen, muss Österreich, laut Studie, vor allem auf Unternehmen mit großem GenAI-Potential setzen, etwa aus der Tech-, Software-, Medien oder Pharmabranche, und hier ein Wachstum anstreben. Zugleich müssen die entsprechenden Firmen generative KI so tiefgreifend wie möglich in ihre Unternehmensbereiche und Wertschöpfungsketten integrieren. Außerdem brauche es attraktive Standortfaktoren, ausreichende Finanzmittel sowie innovationsfreundliche Regulierungen, um das volle geschätzte Potential von 0,7 Prozent Wirtschaftswachstum pro Jahr durch GenAI hierzulande erreichen zu können.

Nachzügler-Branchen brauchen GenAI-Strategie

“Um eine effektive GenAI-Transformation in Österreich voranzutreiben, müssen Unternehmen dazu ermutigt werden, Geschäftsmodelle mit einer innovativen, aufgeschlossenen Denkweise neu zu gestalten. Vor allem Unternehmen der Nachzügler-Branchen müssen eine GenAI-Strategie entwickeln und Tools verstärkt nutzen, um den Rückstand zu den ‘High Potential’-Branchen aufzuholen“, sagt Matthias Schlemmer, Partner und Leiter des Bereichs Daten und KI bei Strategy& Europa. “Damit dies gelingt, kommt es auf Unternehmen, Bürger und Politik gleichermaßen an. Generative KI ist eine sehr mächtige, aber dennoch nicht die einzige Technologie mit dem Potential, das künftige Wirtschaftswachstum voranzutreiben. Eine auf mehrere Technologien ausgerichtete Investitionsstrategie von Unternehmen und Politik ist daher erfolgsentscheidend.”

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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
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