10.12.2024
INTERVIEW

Henrietta Egerth: “Mehr Risikobereitschaft, um radikale Innovationen zu fördern”

Was brauchen Österreich und die EU, um wirtschaftlich wieder vorwärts zu kommen und welche Rolle spielen dabei Forschung und Spin-offs? FFG-Geschäftsführerin Henrietta Egerth im Interview.
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FFG-Geschäftsführerin Henrietta Egerth | (c) FFG/EINZENBERGER
FFG-Geschäftsführerin Henrietta Egerth | (c) FFG/EINZENBERGER

Die neue EU-Kommission steht. In Österreich laufen indessen Regierungsverhandlungen mit ungewissem Ausgang. Und das, während der das Land weiterhin nicht aus der Rezession kommt und auch die Prognosen düster bleiben. Begleitet wird dieses Szenario – wie sollte es anders sein – von dramatischen Appellen und der Forderung nach umfassenden Änderungen in der Wirtschaftspolitik.

Wie steht es wirklich um Österreich und die EU? Was sind nun die drängendsten Maßnahmen? brutkasten geht diesen Fragen gemeinsam mit führenden Köpfen der heimischen Innovationsszene nach.

Mit FFG-Geschäftsführerin Henrietta Egerth besprachen wir im Interview unter anderem, wie die Forschungs- und Spin-off-Politik auf nationaler und EU-Ebene dazu beitragen kann, die Situation zu verbessern und was dafür konkret umgesetzt werden muss.


brutkasten: Negativ-Nachrichten und drastische Appelle dominieren aktuell die Wirtschaftsberichterstattung. Ist die Situation wirklich so dramatisch?

Henrietta Egerth: Es stimmt, dass wir uns in herausfordernden Zeiten befinden, die viele Unternehmen unter Druck setzen. Gleichzeitig dürfen wir nicht vergessen, dass Österreichs Forschungslandschaft international sehr gut dasteht. Die aktuellen Herausforderungen sollten uns als Ansporn dienen, gezielt in Innovation und Zukunftstechnologien zu investieren. Gerade in Krisenzeiten zeigt sich, wie wichtig langfristige Strategien und stabile Rahmenbedingungen sind, um wirtschaftliche Resilienz zu stärken.

Nicht nur der vielzitierte Draghi-Report besagt: Europa muss aktiv Maßnahmen setzen, um technologisch nicht komplett den Anschluss an die USA und China zu verlieren. Was braucht es am dringendsten?

Wir müssen vor allem die Geschwindigkeit erhöhen: von der Grundlagenforschung bis zur Marktreife. Ein zentrales Element ist die stärkere Verzahnung von Forschung und Wirtschaft, damit Innovationen auch wirtschaftlich genutzt werden. Wir brauchen zudem mehr Risikobereitschaft, um radikale Innovationen zu fördern und klare Prioritäten bei Schlüsseltechnologien wie Quantenforschung und Künstlicher Intelligenz.

Was muss im Bereich Forschung und Entwicklung konkret auf EU-Ebene rasch passieren?

Europa benötigt ein deutlich höheres Budget für Forschungs- und Innovationsprogramme wie Horizon Europe. Wir sprechen hier von einer Verdopplung des FP10-Gesamtbudgets (Anm. der Redaktion: 10. EU-Rahmenprogramm für Forschung und Innovation) auf über 200 Milliarden Euro. Der Bedarf ist da: Es gibt viele exzellente Projekte, die aufgrund knapper Mittel nicht gefördert werden können. Gleichzeitig müssen wir dafür sorgen, dass die Ergebnisse der europäischen Forschung auch hier in Wertschöpfung umgemünzt werden – das gelingt nur durch mehr Fokus auf Transfermaßnahmen und eine stärkere Industriebeteiligung.

Und was sind die dringendsten Maßnahmen, die von der kommenden österreichischen Bundesregierung umgesetzt werden sollten?

Österreich braucht eine mutige Standortpolitik, die Forschung und Innovation ins Zentrum stellt. Dazu gehört die Erhöhung der Forschungsquote auf vier Prozent des Bruttoinlandsprodukts (BIP) – das bedeutet eine Erhöhung der Fördermittel von derzeit 5,2 Milliarden Euro auf 6,8 Milliarden, die Reduktion von bürokratischen Hürden und eine gezielte Förderung von Schlüsseltechnologien. Gleichzeitig müssen wir mehr Fachkräfte gewinnen, auch aus dem Ausland – hier wäre ein Fast-Track-Verfahren bei der Vergabe der Rot-Weiß-Rot-Karte für Spitzenforschende ein entscheidender Hebel.

Universitäre Spin-offs gelten in dem Zusammenhang als besonders entscheidend. Was braucht es, um sie noch besser zu fördern?

Spin-offs spielen eine Schlüsselrolle beim Transfer von Wissen in die Wirtschaft. Um die jungen Forschenden besser zu fördern, brauchen wir einerseits finanzielle Unterstützung in den frühen Phasen, andererseits auch mehr Beratungsangebote, die Gründende durch die komplexen Prozesse begleiten. Unser nationales Programm, das universitäre Ausgründungen gezielt fördert und dabei auch die Hochschulen einbindet, ist hier ein wichtiger Baustein am Weg zum Erfolg.

Auf der “Spin-off Austria”-Konferenz wurden zuletzt auch die Interessenskonflikte zwischen Ausgründungen und Unis bzw. FHs beim Thema Anteile und Bewertung diskutiert. Was ist Ihre Position dazu und wie könnte man das lösen?

Es ist verständlich, dass Hochschulen ihren Beitrag zur Entstehung eines Spin-offs honoriert sehen wollen. Gleichzeitig darf dies nicht dazu führen, dass Spin-offs durch zu hohe Anforderungen belastet werden. Eine Lösung könnte in standardisierten Rahmenbedingungen liegen, die für beide Seiten fair sind – etwa durch klare Leitlinien zur Bewertung und Anteilsstruktur, die von der Politik unterstützt werden.

Die FFG leistet in Österreich einen erheblichen Anteil zur Finanzierung von Spin-offs – vor allem in der Frühphase. Wie könnte man noch weiteres Kapital hebeln?

Ein Schlüssel wäre, private Investoren stärker einzubinden, beispielsweise durch Co-Investment-Modelle. Auch steuerliche Anreize für Risikokapital könnten dazu beitragen, die Finanzierungslücke in der Frühphase zu schließen. Zusätzlich sollten Förderprogramme mit EU-Initiativen wie dem European Innovation Council besser vernetzt werden, um zusätzliche Mittel zu mobilisieren.

Zum Abschluss: Abhängig von den Entscheidungen, die in nächster Zeit getroffen werden: Was ist das Worst- und was das Best-Case-Szenario für Europa?

Im Worst-Case-Szenario bleibt Europa in den bestehenden Strukturen verhaftet, was dazu führen könnte, dass wir technologisch und wirtschaftlich den Anschluss verlieren. Im Best-Case-Szenario nutzt Europa die aktuellen Herausforderungen als Chance, mutige Reformen umzusetzen, stärker in Forschung und Innovation zu investieren und eine Vorreiterrolle in den Schlüsselbereichen einzunehmen.

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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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