30.12.2025
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

KI im Jahresrückblick 2025: AI for the people

Gastbeitrag. Clemens Wasner ist Mitgründer von AI Austria und CEO des Startups enliteAI. Für brutkasten blickt er auf die wichtigsten Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz im Jahr 2025 zurück.
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Clemens Wasner vor einem Symbolbild zu künstlicher Intelligenz
Clemens Wasner | Foto: Adobe Stock (Hintergrund), Enlite.ai

Mit dem Aufstieg von Vibe Coding wurde Software Entwicklung schlagartig für alle zugänglich, während Reasoning-Modelle das befürchtete Leistungs-Plateau in weite Ferne rücken. Google feiert ein triumphales Comeback und China dominiert den Open-Source-Markt – ein Rückblick auf ein Jahr, das den „Reset-Button“ unserer digitalen Welt gedrückt hat.

Vibe Coding – Wenn Software zu Content wird

Das Wort des Jahres 2025 lautet zweifelsohne Vibe Coding. Der Begriff, geprägt von OpenAI-Co-Founder Andrej Karpathy im Februar 2025, hat Softwareentwicklung fundamental demokratisiert. Dank neuer Agenten-Systeme und Tools wie Cursor, Lovable oder Windsurf ist die Barriere für die Erstellung von Anwendungen fast auf Null gesunken.

Wir haben 2025 gesehen, wie Nicht-Programmierer in teils weniger als 30 Minuten voll funktionsfähige 3D-Spiele, Apps oder SaaS-Tools erstellt haben, indem sie der KI lediglich ihre „Vibes“ – also ihre Visionen und Wünsche – beschrieben haben. 

Für Startups und SaaS-Anbieter generell bedeutet dies das Ende des klassischen „Moats“: Code ist zur Commodity geworden. Differenzierung entsteht heute primär durch den Zugang zu spezialisierten Daten, tiefes Domänenwissen und eine starkes go to market.

Kein Plateau in Sicht – Die Ära der Reasoning-Modelle

Lange wurde darüber spekuliert, ob AI-Entwicklung ein Leistungsplateau erreicht habe, da das „Internet leergefischt“ sei. 2025 hat gezeigt, dass der Abgesang auf Large Language Models noch (etwas?) verfrüht war. Durch den Durchbruch bei sog. Reasoning-Modellen wie OpenAIs o3 und Googles Gemini 3 Pro hat sich das Paradigma verschoben. Diese Modelle sagen nicht mehr nur das nächste statistisch wahrscheinliche Wort voraus, sondern sie nutzen „Inference Time Compute“, um über Probleme nachzudenken, sich selbst zu korrigieren und verschiedene Lösungswege abzuwägen. 

Der österr. Forscher Julian Schrittwieser (ex DeepMind) legte dazu ein vielbeachtetes Papier vor, das zeigt: Wir befinden uns weiterhin auf einer exponentiellen Kurve, insbesondere was die Zeitspanne betrifft, in der Agenten autonom Aufgaben lösen können.

Quelle: METR

Bild und Video: Die visuellen Giganten 2025

Visueller Content hat 2025 eine Qualität erreicht, die von der Realität kaum noch zu unterscheiden ist. Drei Namen stachen dabei besonders hervor:

  • Nano Banana: Googles Bildmodell (Gemini-basiert) setzte neue Maßstäbe in der Präzision von Bildbearbeitung und Text-zu-Bild-Generierung.
  • Veo3: Googles Video-Tool flutete die sozialen Medien mit täuschend echten Clips, die nun auch lippensynchronen Ton und physikalisches Verständnis bieten.
  • Sora 2: OpenAI antwortete mit einem Modell und App, das digitale Zwillinge von Personen in beliebige Szenarien versetzen kann

Diese mit Nanobanana erstellte Infografik zeigt schön, wie groß die Sprünge in 2025 waren:

„The Return of Google“: Der Gigant schlägt zurück

Nachdem Google zu Beginn der GenAI-Welle oft als zu langsam belächelt wurde, ist der Konzern unter Sundar Pichai und dank tatkräftiger Unterstützung von Co-Founder Sergey Brin wieder an die Spitze zurückgekehrt. Mit Gemini 3 Pro hält Google aktuell laut Benchmarks eines der weltweit leistungsfähigsten Modelle, das insbesondere in den Bereichen Mathematik und Coding glänzt.

Googles großer Vorteil ist die vertikale Integration: Durch die hauseigenen TPU-Chips (Tensor Processing Units), an denen man seit über zehn Jahren baut, kann Google Modelle effizienter und kostengünstiger trainieren als die Konkurrenz, die weiterhin auf teure Nvidia-GPUs angewiesen ist. Die Integration von Gemini in Chrome (mit über 3 Milliarden User:innen) hat Google zudem die Marktmacht zurückgegeben, die viele schon bei OpenAI sahen.

In Zahlen ausgedrückt bedeutet dies, dass Gemini von knapp 5 Prozent Marktanteil Ende 2024, auf fast 20 Prozent im Dezember 2025 gesprungen ist. OpenAI ist zwar nach wie vor der überlegene Marktführer – aber aktuell sieht es so aus, als ob sich mit Gemini ein starker zweiter Player etablieren kann.

Quelle: similarweb

Open Source im Aufwind

Was 2023 noch ein Nischenthema für Enthusiasten war, ist 2025 zum wirtschaftlichen Faktor geworden: Open Source (beziehungsweise Open Weights).

Während Meta mit Llama 4 Anfangs des Jahres mit Benchmark-Kontroversen kämpfte, die letztendlich mit auslösend für die Neuausrichtung des AI Teams bei Meta waren, haben chinesische Player wie DeepSeek, Alibaba (Qwen) und Tencent (Hunyuan) den Markt aufgerollt.

Modelle wie DeepSeek R1 haben gezeigt, dass man mit einem Bruchteil der Hardware-Kosten Modelle auf GPT-4-Niveau bauen kann. Das hat dazu geführt, dass US-Anbieter wie OpenAI unter Druck gerieten und plötzlich selbst Open-Source-Modelle (wie GPT-OSS) veröffentlichen mussten, um in der Entwickler-Community relevant zu bleiben.

Was auffällt ist, dass in Europa lokale Modelle stärker als Souvernitätsthema geframed werden, während sie in den USA im großen Stil benutzt werden, um Kosten zu reduzieren und den technischen Freiheitsgrad zu erhöhen. Interessanterweise gilt dies insbesondere für chinesische Open-Source-Modelle, die von US Konzernen im großen Stil verwendet werden. Diese Sichtweise vermisse ich in der europäischen Debatte, denn hierzulande wird daraus eine ideologische Debatte, in der europäische Anbieter oft auf die Ebene “besser im Laden ums Eck kaufen” degradiert werden.

Aus europäischer Sicht muss man leider auch festhalten, dass der Open-Source-Boom in 2025 ohne europäische Beteiligung passierte. Hatte Europa ursprünglich 30 Prozent Anteil an Open-Weight-Modellen, ist man im vergangenen Jahr auf 5 Prozent abgerutscht – Tendenz weiter sinkend.

Österreichs Privatsektor: Zwischen radikalem Umbau und historischen Erfolgen 

Abseits öffentlicher Debatten vollzog die heimische Startup-Szene 2025 eine harte, aber notwendige Selbstreinigung: Während etwa 30 Unternehmen vom Markt verschwanden, drängten rund 70 Neuzugänge nach. Dabei ging der Trend weg von massiver Fremdfinanzierung hin zu Bootstrapping und kleineren, effizienteren Runden. 

Ein radikales Signal setzte Anfang des Jahres Anyline, das seine Belegschaft um fast 40 Prozent reduzierte, um sich als AI-First -Unternehmen vollständig auf AI-gestützte Effizienz zu trimmen (brutkasten berichtete).

Dass in Österreich gleichzeitig Cutting-Edge-Technologie entsteht, beweisen Emmi AI, die mit einer historischen 15-Millionen-Euro-Seedrunde Simulationen revolutionieren, oder auch jeweils über 100 Mio. Euro schweren Exits von Finmatics an die norwegische Visma-Gruppe (brutkasten berichtete) sowie von Powerbot an die norwegische Volue (brutkasten berichtete).

Auch in der Nische punktete Österreich: Das Team von Oscar Stories zeigte mit dem Modell LORA, wie man durch gezieltes Fine-Tuning von Open-Source-Modellen wie Mistral kindgerechte und datenschutzkonforme Speziallösungen baut, die US-Modelle in ihrer Präzision schlagen (brutkasten berichtete).

Europa 2025: Mit Vollgas ins Schwellenland-Dasein

Während Silicon Valley und China im Jahr 2025 das Tempo im KI-Wettrüsten noch einmal verschärft haben, findet sich Europa in einer Identitätskrise wieder, die viele Beobachter als den Abstieg zur „digitalen Kolonie“ bezeichnen. 

Das Narrativ des „gescheiterten Kontinents“ – das ich auch in den vergangenen Jahren an dieser Stelle erwähnt hatte – dominiert längst in den USA und Asien das Bild. China stuft Europa in internen Strategiepapieren nicht mehr als Weltmacht (Great Power), sondern lediglich als Middle Power ein: Eine Region, die zwar nett anzusehende Nischenlösungen produziert, aber keine globalen Champions mehr hervorbringt. Die US-Regierung geht noch einen Schritt weiter und macht sich über Europa öffentlich lustig.

Leider muss man festhalten, dass die wirtschaftliche Kluft in 2025 so tief wie nie zuvor ist und mit steigender Geschwindigkeit größer wird. Um den Anschluss nicht völlig zu verlieren, setzt die EU auf staatlich gelenkte Großprojekte wie die „AI Gigafactories“, doch diese Ansätze ähneln eher sowjetischer Zentralplanung, denn einer freien Marktwirtschaft. Ohne einen funktionierenden, einheitlichen Kapitalmarkt bleiben diese Fabriken oft bloße „Vitamine“ statt der dringend benötigten „Schmerzmittel“ gegen das strukturelle Siechtum des Standorts.

An Lösungsansätzen und Ideen besteht kein Mangel. Das “Wie” rückt gefühlt in immer weitere Ferne, zumal alle Umfragen darauf hindeuten, dass die demokratische Schönwetterperiode sich dem Ende zuneigt, was EU-weite Lösungen unmöglich machen wird. 

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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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