20.05.2026
KI-SERIE

Global AI Clash: Die Zukunft der Arbeit. Wer bildet die KI-Generation von morgen?

Gastbeitrag: Am 20.03.2026 publizierte die US-Administration das "National AI Legislative Framework", das insgesamt einen 7-Punkte-Plan enthält. Mit der KI-Expertin Jeannette Gorzala sehen wir uns in einer Serie die wichtigsten Kernaspekte im Vergleich USA, Europa und Österreich an. Diesmal mit Fokus auf die Bildungs- und KI-Kompetenzstrategie. Wie werden die Skills der Zukunft gebaut?
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Steinberger, Peter Steinberger, OpenClaw, OpenAI
© zVg - Jeannette Gorzala.

Das digitale Zeitalter ist nicht mehr Zukunft, sondern Gegenwart. Doch während Technologien unsere Arbeitswelt revolutionieren, bleiben grundlegende Fragen offen: Wie bereiten wir Arbeitskräfte auf diese Transformation vor? Wie gewährleisten wir, dass niemand auf der Strecke bleibt? Und wie schaffen wir dies in der Geschwindigkeit, die es erfordert? In den USA, Europa und Österreich verfolgen drei unterschiedliche Regionen ambitionierte Wege, um den Zugang zu Bildung und KI-Kompetenzen zu ermöglichen. Doch der Schlüssel zum Erfolg liegt nicht nur in der Technologie, sondern in der Fähigkeit, diese in die Breite der Gesellschaft zu tragen.

USA: Innovation als treibende Kraft

Die USA sind unbestreitbar ein Hot Spot für Technologieentwicklung und Innovation. Mit ihrem Ansatz, KI-Kompetenz in den Arbeitsmarkt zu integrieren, setzen sie auf Schnelligkeit, Agilität und unternehmerische Dynamik. Das US-System reagiert auf die Herausforderungen der KI-Ära mit einem klaren Fokus auf AI-Readiness, einer frühzeitigen Integration von KI-Wissen in die schulische Bildung, ergänzt durch gezielte Reskilling-Maßnahmen im Erwachsenenalter.

Programme wie „Make America AI-Ready“ nutzen SMS-basierte Kurse, um KI-Wissen in einer Woche auch in abgelegene Gebiete zu bringen und Menschen ohne Internetzugang zu erreichen. Diese Innovation im Bildungsbereich macht deutlich: Der Zugang zu KI-Bildung muss barrierefrei sein, um die gesamte Bevölkerung mitnehmen zu können.

Doch dieser schnelle, marktgetriebene Ansatz hat auch seine Risiken. Während Startups und Technologieunternehmen von der Initiative profitieren, besteht das Risiko, dass sozial und geografisch benachteiligte Gruppen zurückbleiben. Auch wenn die USA die schiere Innovationskraft besitzen, ist ihre Strategie auf schnelle Marktgewinne ausgerichtet.

Europa: Regulatorische Tiefe und soziale Inklusion

Europa verfolgt einen anderen, integrativeren Ansatz. Hier geht es nicht nur darum, Spitzentalente zu fördern, sondern allen Bürgerinnen und Bürgern den Zugang zu grundlegenden KI-Kompetenzen zu ermöglichen. Die Digitalstrategie 2030 und die European Education Area setzen auf die Schaffung eines inklusiven Rahmens.

Der europäische Fokus liegt auf breiter Bildung und sozialen Aspekten. Programme wie der Digital Education Action Plan zielen darauf ab, allen Altersgruppen und sozioökonomischen Schichten die notwendigen digitalen Kompetenzen zu vermitteln. Dabei stehen nicht nur technische Fähigkeiten im Vordergrund, sondern auch ethische Überlegungen, die für die Gestaltung einer verantwortungsvollen KI-Ära entscheidend sind.

Die EU verfolgt einen harmonisierten Ansatz, um Ungleichheiten zu verringern und eine gleiche Teilhabe an den digitalen Möglichkeiten zu gewährleisten. So wird das Digital Competence Framework ständig weiterentwickelt, um KI-Kompetenzen für alle zugänglich zu machen. Dieser europäische Ansatz bietet eine solide Grundlage für eine nachhaltige digitale Zukunft. Doch die Herausforderung bleibt: Wird Europa in der Lage sein, mit der Geschwindigkeit von Technologiemärkten wie den USA mitzuhalten, ohne dabei den sozialen Zusammenhalt zu gefährden?

Österreich: Tradition trifft Innovation

Österreichs Ansatz zur digitalen Bildung ist eine Mischung aus den beiden vorangegangenen Modellen: Einerseits orientiert sich Österreich an den europäischen Vorgaben, andererseits setzt es auf die Stärke des dualen Bildungssystems, das bereits in der Berufsausbildung gut etabliert ist. Mit Initiativen wie der Digitalen Kompetenzoffensive 2030 und dem Bundeswettbewerb KI (Initiative für Schüler:innen KI-Projekte zu entwickeln) ist Österreich gut betreffend KI-Kompetenz positioniert. Hervorzuheben sind auch Pläne für eine Bildungsreform, die beabsichtigt, KI stärker im Schulbereich zu integrieren und ab 2027/28 eine stärkere Gewichtung auf Informatik und digitales Denken zu legen.

Das duale System, das Praxis und Theorie vereint, könnte sich als Vorteil erweisen, um die Kluft zwischen Theorie und Anwendung in der KI-Ausbildung zu überbrücken. Durch die enge Zusammenarbeit von Schulen, Unternehmen und lokalen Bildungseinrichtungen wird eine praxisorientierte Ausbildung gefördert, die den Anforderungen des Arbeitsmarktes Rechnung trägt. Doch hier steht auch Österreich vor der Herausforderung, die nötige Infrastruktur und Weiterbildung für Lehrkräfte sicherzustellen, um eine flächendeckende Umsetzung des digitalen Bildungsplans zu gewährleisten.

Die Zukunft: Ein globaler Wettlauf um Talente

Die Ansätze der USA, Europas und Österreichs sind nicht nur geographisch unterschiedlich – sie spiegeln die zugrunde liegenden Werte und Prioritäten wider. Doch eines haben sie gemeinsam: Alle drei Regionen erkennen die zentrale Bedeutung von Bildung und KI-Kompetenz, um die Arbeitswelt der Zukunft zu gestalten.

Der Vergleich offenbart keine Sieger, sondern komplementäre Stärken in einem globalen Talentewettbewerb. In den USA wird vor allem auf Schnelligkeit und Innovationskraft gesetzt. Hier wird Technologie als Wettbewerbsvorteil angesehen, der durch schnelle Anpassung des Arbeitsmarkts und praxisorientierte Bildungslösungen unterstützt wird. Europa hingegen verfolgt einen systematischeren und inklusiveren Ansatz. Die Herausforderung wird darin bestehen, den Spagat zwischen schnellen technologischen Entwicklungen und sozialer Gerechtigkeit zu meistern.

Es ist klar: Reine Technologieentwicklung reicht nicht aus. Um die Vorteile von KI wirklich ausschöpfen zu können, müssen wir nicht nur in Technologie investieren, sondern auch in den Menschen, der sie anwendet. Der wahre Wert von KI liegt nicht in ihren Outputs, sondern in der Fähigkeit der Menschen, sie zu verstehen, zu gestalten und erfolgreich mit Verantwortung einzusetzen. Führungskräfte, die heute in Bildungspartnerschaften, Reskilling-Programme und hybride Talentmodelle investieren, werden nicht nur als Reaktionskräfte auf Disruption agieren, sondern als aktive Gestalter der KI-getriebenen Wertschöpfung der Zukunft.

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05.08.2026

„Der Transfer ist das Schwierigste“: Ex-BMW Tech-Scouting-Leiter Frank Möbius über Technologie-Früherkennung

Technologie-Trends zu erkennen ist heute einfach, sie ins Kerngeschäft zu übersetzen bleibt die eigentliche Hürde. Frank Möbius hat BMWs Tech-Früherkennung sechs Jahre verantwortet und erklärt im brutkasten-Gespräch, woran der Transfer scheitert und wie er gelingt.
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Frank Möbius (links) | (c) BMW Group

Knapp 30 Jahre war Frank Möbius bei BMW. Zuletzt leitete er in der Konzernforschung den Bereich Technologiemanagement und -prognose und koordinierte das weltweite Netzwerk der BMW Technology Offices vom Silicon Valley bis Tokio. Seit 2023 gibt er seine Erfahrung als Senior Innovation Advisor bei der UnternehmerTUM GmbH in München, Europas größtem Gründerzentrum, weiter. Im Interview erklärt er, wie systematische Technologie-Früherkennung funktioniert, warum die meisten Unternehmen am Transfer der daraus gewonnenen Erkenntnisse scheitern und wie KI die Tech-Trenderkennung vereinfacht hat.


brutkasten: Sie waren fast 30 Jahre bei BMW. Wie sind Sie dort zum Thema Innovation gekommen?

Frank Möbius: Ich habe an der Uni Stuttgart Maschinenbau, Fachrichtung Fahrzeugtechnik studiert und nach dem Diplom Anfang 1990 meinen ersten Job bei der Lufthansa Technik in Frankfurt gefunden. Dort durfte ich die damals neuartigen stangenlosen Flugzeugschlepper mitentwickeln und 1992 den neuen Flughafen München damit ausrüsten – meine erste Berührung mit Innovationen und ihrer Einführung im Massengeschäft. Ich verließ die Lufthansa nach ein paar Jahren, um an der Uni Kaiserslautern über Robotik zu promovieren. Nach der Promotion kam ich 1996 zu BMW, meiner Wunschfirma in meiner Wunschstadt. Dort konnte ich viele unterschiedliche Funktionen übernehmen: erst arbeitete ich vier Jahre im Versuchsfahrzeugbau, dann vier Jahre im Personalwesen, ein lehrreicher “Side Step” für einen Ingenieur!

(c) BMW Group

Mitte 2004 durfte ich eine Abteilung für Vorentwicklung und Innovationsmanagement im Bereich Antriebsproduktion übernehmen. Daraus entstand meine Rolle im damals neuen elektrifizierten Antrieb für BMW – von der strategischen Inhouse-Entscheidung und fachlichen Befähigung der Firma bis zur Großserie: über zehn Jahre lang war ich für die Industrialisierung und später Entwicklung von Hochvoltbatterien verantwortlich, vom ersten A-Muster mit einem sehr kleinen Team bis zu 100 Mitarbeitenden. 2017 bin ich schließlich in die Forschung gewechselt und habe dort das Team “Technologiemanagement und -prognose” übernommen, das später in die Einheit “Open Innovation” integriert wurde.

Was macht so eine Open-Innovation-Einheit in einem Konzern konkret?

Mit Open Innovation Methoden erkennt und verwertet man frühzeitig innovative Signale und Trends, die außerhalb der eigenen Unternehmensgrenzen stattfinden. Wir schauen bewusst in Branchen jenseits des Automobilbaus: Consumer Electronics, Luft- und Raumfahrt, Medizin, Computing, Biomaterialien, etc. Immer mit der Frage im Hinterkopf: Was können wir davon für das eigene Kerngeschäft nutzen? Konkret: Technologische Trends aus der Cross-Industrie frühzeitig erkennen, verstehen, bewerten, ein Proof-of-Concept-Projekt durchführen, z. B. mit einem Startup, einer Uni, einem Fraunhofer-Institut, etc. und diese Ergebnisse dann in die Firma für die eigenen Produkte, Services und Prozesse transferieren.

(c) BMW Group

BMW hat dafür eine eigene Abteilung aufgebaut. Wie hängen die einzelnen Bausteine zusammen?

2015 wurde die Technologie-Früherkennung mit dem Technologie-Trendradar ins Leben gerufen, fast gleichzeitig wurde die BMW Startup Garage gegründet. Das Radar ist zunächst ein Visualisierungs- und Kommunikationstool: wir platzieren die erkannten Technologien nach Kategorien und Reifegraden, um frühzeitig aufzeigen zu können, was sich technologisch weltweit tut. Aber diese Erkenntnisse stehen erstmal nur auf dem Papier. Entscheidend ist nach Bewertung und Priorisierung die Verwertung dieser Erkenntnisse, der sogenannte Transfer. Dieser erfolgt dann oft mit Startups.

Hier kommt die BMW Startup Garage zum Einsatz. Sie betreibt Venture Clienting, d. h. sie investiert nicht, sondern scoutet im Netzwerk der internationalen BMW Tech Offices die besten Startups und koordiniert Innovationsprojekte mit den betroffenen BMW-Fachbereichen, die meist das Budget dafür stellen. Diese Startups müssen schon reifer sein, also ein stabiles Team, eine robuste Finanzierung, ein fertiges Produkt – ggf in anderen Branchen – und am besten schon erste Kunden haben. Das Ziel dabei ist immer, dass das Startup ein regulärer Lieferant für BMW werden kann, wir nennen das  “startup as a supplier”. Erst wenn die Lösung des Startups wirklich bei BMW zum Einsatz kommt – in Produkt, Service oder Prozess -, entsteht Impact!

Daneben gibt es das Team BMW iVentures als klassischer Risikokapital-Investor, der ebenfalls über das BMW Tech Office Netzwerk auch in ganz frühphasige Startups investiert. Außerdem gehört dazu ein BMW-interner Incubator und eine Crowd Innovation Plattform.

Wie läuft systematische Tech-Trenderkennung bzw. Tech-Scouting im Alltag ab?

Es gibt vier Prozessschritte: Scouten und Strukturieren, Diskutieren und Bewerten, Visualisieren und Vorbereiten und dann der Transfer in die passenden BMW-Fachbereiche und die dortige Umsetzung. Den ersten Schritt haben früher Mitarbeitende und Werkstudierende gemacht, heute erledigen das maßgeschneiderte KI-Agenten. Für den zweiten Schritt braucht man die Experten: Fachleute von intern und extern. Ggf wird zu einem bestimmten Tech-Trend eine Studie erstellt. Für den dritten Schritt sitzt man in Workshops zusammen und erarbeitet einen Vorschlag für das nächste Trendradar und mögliche Scouting- oder Prototypen-Projekte. Von einer Liste mit über hundert Themen bleiben dann vielleicht vierzig übrig, die auf das Trendradar kommen und fünf, die dann tiefergelegt werden.

(c) BMW Group

Und dann kommt der Teil, an dem viele scheitern.

So ist es! Die ganzen modernen Technologien und Trends kann man heute recht einfach im Netz recherchieren, Generative AI hilft dabei. Das Entscheidende aber ist am Ende: Was leitet das Unternehmen daraus ab? Nur neues Wissen, eine Produktverbesserung oder gleich ein neues Geschäftsmodell? Einfacher gesagt: was mache ich damit morgen besser als heute? Das ist das Schwierige, der Transferprozess. Dieser hat inhaltliche, strukturelle, finanzielle aber auch menschliche Aspekte. Der Transfer einer neuen, erstmal riskanten Technologie aus einer anderen Branche in die eigene Firma ist oft schwierig. Auch bei BMW hat es ein paar Jahre gedauert, bis erste Erfolge kamen und das Vorgehen akzeptiert war.

Was ist das Rezept, damit es funktioniert?

Man holt die Personen, die später die Erkenntnisse umsetzen sollen, frühzeitig in den Prozess mit hinein. Sie dürfen die Startups mit bewerten, sie erfahren sofort, wenn eine neue Technologie für ihren Fachbereich tiefergelegt werden soll, diese wird dann gemeinsam bewertet. Dafür gibt es in der BMW Startup Garage für jedes Ressort einen konkreten Schnittstellenpartner. Dann geht man gemeinsam in den betroffenen Fachbereich, organisiert die Ressourcen und plant das Projekt, damit das Startup den Prototypen bauen kann. Wichtig: für das Startup-Projekt wird oft das Geld des späteren Fachbereichs verwendet. Das erzeugt zusätzliches Commitment! Und das Zweite ist die Hierarchie: Wenn Du einen Bereichsleiter oder Geschäftsführer hast, der voll hinter Open Innovation steht und auch mal in oberen Etagen politisch unterstützt, dann funktioniert es deutlich besser, auch in Krisenzeiten mit Budgetknappheit.

(c) BMW Group

Was raten Sie einem Unternehmen, das ohne viel Budget mit Technologiemanagement starten will?

Man muss nicht gleich zehn Leute einstellen. Oft genügt erstmal eine Person mit den nötigen Ressourcen und Befugnissen, dazu evtl. einen Studierenden und ein paar Teilkapazitäten in den relevanten Fachbereichen als Unterstützung. Ggf hilft am Anfang auch eine externe Trendagentur oder ein passender Toolanbieter. KI-Kenntnisse sind wichtig, um einen KI-Agenten nutzen oder einen eigenen aufbauen zu können. Ein gutes, internationales Netzwerk in alle relevanten Industrien ist ebenso wichtig, denn inzwischen betreiben die meisten großen Firmen Technologie-Früherkennung im Rahmen von Corporate Foresight, man kann von ihnen lernen und Best Practices übernehmen. Ich habe aus meinen über 6 Jahren in dieser Rolle eine Liste mit den zehn wichtigsten Lessons Learned zusammengeschrieben. Da steht alles drin, was man braucht, man muss es halt nur noch machen.

Was machen Sie heute bei UnternehmerTUM?

UnternehmerTUM hat drei Zielgruppen: Talente, Startups und Unternehmen – vom großen  Corporate und Mittelstand bis zum Familienunternehmen. Meine Hauptarbeit liegt in der Innovationsberatung, wo ich meine BMW-Erfahrung einbringen kann. Daneben bin ich Startup-Mentor, halte Vorlesungen, unterstütze die Internationalisierung der UnternehmerTUM und betreue Delegationen. Und ich baue gerade einen KI-gestützten Technologie-Trendradar-Prozess für die UnternehmerTUM, die TUM Venture Labs und ihre Partner und Kunden auf. Der ist nochmal deutlich umfangreicher als ein Radar für die Automobilindustrie. Wir haben dafür einen KI-Agenten gebaut, der weltweit schwache Tech-Signale erkennt, also Technologien, die noch kein messbarer Trend sind. Diesen KI-Agenten trainiere ich täglich. Gerade für Mittelständler und Familienunternehmen ist das sehr hilfreich, weil sie in der Regel nicht das Netzwerk und die Möglichkeiten großer Firmen haben.

(c) BMW Group

Gibt es ein Beispiel aus Ihrer BMW-Zeit, das zeigt, was Open Innovation bewirken kann?

Aus der Tech-Trenderkennung und der Startup-Arbeit wurden in den letzten Jahren schon viele Projekte zu Quantum Computing, Fahrzeug-Satelliten-Kommunikation, Gesundheitsdaten-Monitoring im Fahrzeug, Panorama-Displays, In-Car-Gaming u.v.m. erfolgreich transferiert. Einiges davon ist schon im Auto zu erleben, manches wird noch kommen. Mein Lieblingsbeispiel ist das farbwechselnde Auto: keine klassische Trenderkennung, aber ein erfolgreicher Cross-Industry-Transfer und vielleicht sogar ein Trendsetter! Eine Mitarbeiterin von mir hatte vor vielen Jahren die mutige Idee, die Display-Funktionen eines E-Readers aufs Auto zu übertragen. Sie hat sich die E-Ink-Panels besorgt, einen Prototypen entwickelt und damit nach vielen Experimenten mit einigen Helfern den BMW iX Flow aufgebaut – übrigens anfangs im MakerSpace der UnternehmerTUM. Mit diesem Auto war sie mit BMW 2022 in der Schwarz-Weiß-Version und ein Jahr später mit dem BMW i VISION Dee in der Farbversion mit großem Erfolg auf der CES in Las Vegas: The Color-Changing Car! Das ist für mich der perfekte Cross-Industry-Transfer: Ich übertrage eine erfolgreiche Technologie aus einer Industrie in eine völlig andere und habe einen Nutzen daraus. Ob das in irgendeiner Form mal in Serie kommt? Wer weiß …

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