17.07.2024
DIGITAL SKILLS BAROMETER

KI-Fitness 2024: Selbstüberschätzung und skeptische Führungskräfte

“Die KI ist gekommen, um zu bleiben”, verlautete Patricia Neumann, CEO der Siemens AG Österreich, zu Beginn der Präsentation des Digital Skills Barometers. Die Erhebung konzentrierte sich dieses Jahr auf die KI-Fitness der Österreicher:innen. Neben Neumann präsentierten auch weitere Größen der heimischen IT- und Digitalisierungsbranche, wie Hermann Erlach, General Manager Microsoft Österreich, und Hans Greiner, Geschäftsführer Cisco Österreich.
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Gruppenfoto der DSB Präsentator:innen vor Banner
vlnr. Martin Heimhilcher, Hermann Erlach, Patricia Neumann, Christoph Becker, Hans Greiner; (c) C.Menschhorn

Das Digital Skills Barometer (DSB) soll eine gesamtheitliche Betrachtung über die Verbreitung von Wissen und Verständnis über die KI-Technologie in Österreich sein. Unter dem Titel KI-Fitness 2024 wurde dieses Jahr der Fokus auf Künstliche Intelligenz gelegt. Sinn und Zweck der Erhebung* ist es, eine datengestützte Grundlage zu schaffen, um bedarfsorientiert an Österreichs KI-Kompetenzen zu arbeiten. So soll der Wirtschaftsstandort auch im digitalen Zeitalter seine Potenziale auschöpfen und den Anschluss nicht verpassen.

Patricia Neumann, Vorstandsvorsitzende Siemens AG Österreich bei der Präsentation der Studienergebnisse (c) Menschhorn

Führungskräfte skeptisch gegenüber KI 

“Wir gehen davon aus, dass die Zukunft jenen Unternehmen gehören wird, die sich am schnellsten mit KI befassen und diese Anwendungen auch einplanen werden”, sagt Martin Heimhilcher von der Wirtschaftskammer Wien. Trotz des Potenzials von KI äußern befragte Führungskräfte Bedenken gegenüber der Technologie. So zeigt die Erhebung, dass 64 Prozent der Führungskräfte die missbräuchliche Verwendung von KI als unternehmerisches Risiko bewerten. Diese Risikoeinschätzung bezieht sich sowohl auf die bewusste als auch, durch mangelnde KI-Kompetenzen der Mitarbeitenden, unbewusste Fehlnutzung der Systeme. 

In der Befragung nannten Führungskräfte auch die wesentlichen Hemmnisse für den effektiven Einsatz von KI in ihren Unternehmen. Besonders herausgestellt wurden der Mangel an Fachwissen, der von 56 Prozent der Befragten als signifikantes Problem angesehen wird. Dieses Defizit erschwert es Unternehmen, KI-Technologien optimal zu nutzen. Zudem wurden unklare rechtliche Rahmenbedingungen, also juristische Unsicherheiten sowohl im Gebrauch unternehmensintern als auch in der Produktentwicklung als Hemmniss in der KI-Anwendung benannt. Bezüglich KI-Anwendungen gelte es laut der Befragung auch, die Akzeptanz bei Mitarbeiterinnen und im Management zu erhöhen.

Auch befürchten 57 Prozent, dass die Einführung von KI-Anwendungen zu einer technologischen Abhängigkeit in ihren Unternehmen führen könnte. Hans Greiner, Geschäftsführer von Cisco Österreich, verweist in diesem Zusammenhang auf die Verantwortung der eigenen Branche, diese Bedenken auszuräumen: “Das ist ein Arbeitsauftrag an uns, Wahlmöglichkeiten zur Verfügung zu stellen, damit KI nicht in eine Monopolwelt führt”, so der Geschäftsführer im Rahmen der DSB Präsentation. Es gilt also die Technologie diversifiziert anzubieten, um einen breiten und zuverlässigen Zugang sicherzustellen.

Die Selbstüberschätzung ist groß

Laut dem DSB überschätzen Österreicher:innen ihre eigenen KI-Fähigkeiten. So ordnen sich die Befragten durchschnittlich auf Kompetenzstufe 2 ein, was solides Basiswissen über KI und größtenteils selbstständiges Arbeiten mit KI-Anwendungen bedeuten würde. Diese Selbsteinschätzung steht jedoch im Kontrast zu den Ergebnissen des KI-Wissenstests. Gemäß diesem sind die meisten der Befragten tatsächlich auf Kompetenzstufe 1 einzustufen. Das entspricht elementarem Basiswissen. Im Durchschnitt überschätzen sich die Teilnehmenden um 18 Punkte. Männer neigen dazu, ihre Fähigkeiten stärker zu überschätzen als Frauen. 

Auszug aus dem Digital Skills Barometer (c) fit4internet

Selbstüberschätzung ist allerdings neben der Frage des Geschlechts auch eine Frage der Generationenzugehörigkeit. So überschätzen sich auch die Angehörigen der Generation Zoomer – das sind jene im Alter zwischen 16 und 29 Jahren – gehörig. Sie schätzen ihre Fähigkeiten auf über 58 Punkte ein, der Wissenstest zeigt allerdings, dass sie durchschnittlich auf 23 Punkte kommen. Dennoch sind die Zoomer mit ihrem Wissen jene Generation mit den höchsten KI-Skills.

Mehr KI-Nutzung als man denkt

Nur 35 Prozent der Befragten geben an, KI zu benutzen. Diese Angabe wäre allerdings mit Skepsis zu betrachten, merkt Hermann Erlach, General Manager von Microsoft Österreich, an. Denn mehr Menschen in Österreich dürften wohl KI verwenden, als ihnen bewusst ist, bedenkt man die Anzahl an Usern von Streaming-oder auch Kartendiensten. Denn bei diesen Anwendungen würden die KI-Komponenten von vielen Nutzer:innen nicht bewusst mitgedacht. 

Die Nutzungsangaben unterscheiden sich wenig überraschend zwischen den Generationen. Die größte User-Gruppe findet sich unter den Zoomern, 72 Prozent der Befragten aus dieser Generation geben an, KI zu verwenden. Gefolgt von den Millennials (30 bis 49 Jahre), von denen 40 Prozent angeben, mit KI zu arbeiten. Auch ein Geschlechterunterschied in der KI-Nutzung lässt sich ableiten. Demnach geben Frauen an, KI weniger häufig zu nutzen, als Männer. Das Verhältnis liegt hier bei 29 zu 40 Prozent.

*Informationen zur Erhebung

Befragung vom Marktforschungsinstitut CAWI per Online-Umfrage durchgeführt. 2.000 Teilnehmende im Alter von 16 bis 87 Jahren. Die repräsentative Datenerhebung wurde von 23. Mai bis zum 1. Juli durchgeführt. Mehr auf der Website.

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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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