14.09.2023

KI bei Österreichs Unternehmen aktuell meist noch im Wunsch-Stadium

Eine aktuelle Deloitte-Befragung zeigt: Österreichs Unternehmen finden Künstliche Intelligenz (KI) zwar wichtig, sind aber großteils noch nicht so weit.
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KI Künstliche Intelligenz AI Artificial Intelligence Schreibmaschine
Bei KI in ÖSterreichs Unternehmen gehen Wunsch und Wirklichkeit auseinander | (c) Markus Winkler via Unsplash

Es muss nicht Neujahr sein, damit bei Unternehmen gute Vorsätze formuliert werden. Man könnte fast soweit gehen zu sagen, dass diese immer Hochkonjunktur haben. Besonders förderlich ist dabei ein Hype. Und so führt auch der (bereits wieder stark gedämpfte) KI-Hype zur Formulierung von Vorhaben, deren konkrete Umsetzung noch ziemlich unklar ist. Eine aktuelle Deloitte-Befragung unter 168 heimischen Fürhrungskräften gießt das für Österreich nun in Zahlen.

Fast alle finden KI super-wichtig…

Nicht weniger als 93 Prozent der Befragten stehen dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Unternehmenskontext „sehr positiv“ (26 Prozent) oder „eher positiv“ (67 Prozent) gegenüber. Die restlichen sieben Prozent entfallen auf „eher negativ“ – „sehr negativ“ wurde kein einziges Mal genannt. Sogar 97 Prozent meinen, dass die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz in ihrem Unternehmen in den kommenden Jahren stark (55 Prozent) oder eher (42 Prozent) zunehmen wird.

…nur für zwei Prozent ist sie im Alltag de facto super-wichtig

Bei der Frage nach dem Status quo zeigt sich aber ein gegenteiliges Bild. Gerade einmal zwei Prozent der Befragten geben an, dass KI in ihrem Unternehmen eine „sehr große Rolle“ spielt. Weitere 17 Prozent sprechen von einer „eher großen Rolle“, 60 Prozent sehen eine „eher geringe Rolle“ (was auch immer das konkret bedeutet) und 21 Prozent antworten mit „überhaupt keine Rolle“.

67 Prozent wollen kommendes Jahr in Künstliche Intelligenz investieren…

Doch das soll sich tendenziell ändern. 23 Prozent der Befragten geben an, dass ihre Unternehmen im kommenden Jahr „definitiv“ Investitionen in KI tätigen wollen, weitere 43 Prozent haben das „eher“ vor, 19 Prozent „eher nicht“ und sieben Prozent wissen es nicht. Nur neun Prozent investieren nächstes ganz sicher nicht in Künstliche Intelligenz.

…doch nur 18 Prozent fühlen sich ausreichend vorbereitet

Geld soll also auf jeden Fall in die Hand genommen werden, viele scheinen aber noch nicht wirklich zu wissen, wie damit umzugehen ist. Denn nur 18 Prozent der Befragten fühlen sich ausreichend auf die KI-Entwicklungen der kommenden Jahre vorbereitet – 64 Prozent dagegen nicht. Nochmal 18 Prozent wissen nicht, ob sie vorbereitet sind.

71 Prozent haben zu wenig KI-Know-how…

Als größte Hürden bei der KI-Implementierung sehen die Befragten dabei fehlendes Know-how (71 Prozent), unklare rechtliche Rahmenbedingungen (52 Prozent), offene Fragen beim Datenschutz (47 Prozent) und Personalmangel (37 Prozent). Auch werden bestimmte potenzielle Risiken besonders häufig angegeben: 66 Prozent der Befragten befürchten demnach fehlende Empathie bei KI-basierten Entscheidungen. Weitere Ängste sind der mögliche Verlust von moralischen Maßstäben (62 Prozent), die Abnahme der zwischenmenschlichen Interaktion (60 Prozent) und eine potenzielle Betrugs- und Fehleranfälligkeit (57 Prozent).

…aber 91 Prozent erwarten durch Künstliche Intelligenz eine Effizienssteigerung

Demgegenüber stehen die größten Potenziale, die von den Befragten in der Nutzung von KI gesehen werden: Ganze 91 Prozent erwarten eine Effizienzsteigerung, 87 Prozent eine Reduktion repetitiver Aufgaben. 67 Prozent sehen Potenzial in der „Kreation neuer, innovativer Services“, je 59 Prozent bei der Kompensation von fehlendem Personal und der Fehlerreduktion. Dass KI neue Jobs schaffen wird, glauben dagegen nur 27 Prozent der Befragten – auf Arbeitnehmer:innen-Seite gehen die Erwartungen in diesem Bereich auch tendenziell in die gegenteilige Richtung.

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AnchorOps, The Process Doctors
© zVg - Shadan Ajdari (l.) und Nael Elagabani.

Viele Unternehmen beschäftigen sich derzeit mit KI, Automatisierung und neuen Cloud-Technologien. Für Nael Elagabani, der gemeinsam mit Shadan Ajdari The Process Doctors (TPD) gründete, liegt die eigentliche Herausforderung jedoch an einer anderen Stelle. Der ehemalige Neurowissenschaftler und spätere Microsoft-Cloud-Engineer ist überzeugt, dass viele Unternehmen zunächst ihre operativen Abläufe verstehen und strukturieren müssen, bevor neue Technologien ihr volles Potenzial entfalten können.

AnchorOps als eine Art „Brain“

Ihre Lösung AnchorOps ist ein Ansatz, der die Art und Weise verändern soll, wie Unternehmen ihre internen Abläufe organisieren und digitale Technologien einsetzen. Im Zentrum steht das Konzept eines sogenannten „Company Brain“ – eines operativen Unternehmenssystems, das Prozesse, Mitarbeiteraktivitäten und technische Systeme miteinander verbinden und so Transparenz, Steuerbarkeit und Skalierbarkeit erhöhen soll.

Elagabani und Ajdari verfolgen dabei eine Sichtweise, die bewusst nicht mit Technologie beginnt, sondern mit der Struktur des Unternehmens selbst. Erst wenn diese stabil und nachvollziehbar ist, sollen Automatisierung, Cloud-Systeme und KI-Technologien darauf aufbauen.

Microsoft und UNO

Elagabani selbst verbrachte rund 20 Jahre in der Forschung und beschäftigte sich dabei mit Gedächtnisprozessen – zunächst mit immunologischem Gedächtnis, später mit Lern- und Gedächtnisvorgängen im Gehirn. Nach seinem Wechsel in die Betriebsentwicklung und die Computational Sciences arbeitete er mit Startups, als Unternehmensberater und später bei Microsoft. Dort war er Teil eines Pilotprogramms, das Prozesse in der Kundenbetreuung rund um Cloud-Technologien neu aufsetzen sollte. „Der Betrieb ist das, was das Unternehmen stabilisiert“, sagt er. „Ich habe dort gesehen, dass selbst in großen Organisationen die größten Herausforderungen nicht nur technischer Natur sind, sondern vor allem in der Struktur von Prozessen und Entscheidungen liegen.“

Aus diesen Erfahrungen entstand zunächst die Idee zu The Process Doctors (TPD) und später zu AnchorOps. Nach seiner Rückkehr nach Wien arbeitete Elagabani unter anderem an mehreren Sovereign-Cloud-Projekten für Einrichtungen der Vereinten Nationen. Dort testete er einen Ansatz, bei dem Prozesse und operative Abläufe im Mittelpunkt stehen. Gemeinsam mit Mitgründer Ajdari entwickelte er daraus das aktuelle Konzept.

From Neuroscience to Business

Die theoretische Grundlage stammt dabei aus der Neurowissenschaft. Elagabani betrachtet Unternehmen als komplexe Systeme, die ähnlich funktionieren wie ein Nervensystem. Informationen, Prozesse und Entscheidungen müssten miteinander verbunden sein, damit ein Unternehmen effizient arbeiten könne. Werden Informationen nicht richtig weitergegeben, entstünden Reibungsverluste, die sich unter anderem in langsamen Entscheidungen, doppelter Arbeit, manuellen Übergaben oder voneinander getrennten Datensilos zeigen können. Ziel von AnchorOps sei es, solche Engpässe sichtbar zu machen und in einer operativen Cloud-Architektur abzubilden.

„Unternehmen verhalten sich neurobiologisch erschreckend ähnlich wie überforderte Gehirne. Wachstum verstärkt keine Ordnung, sondern Instabilität“, sagt Elagabani. Aus dieser Perspektive entstehen typische Probleme nicht primär durch fehlende Tools, sondern vor allem durch mangelnde operative Klarheit. „Wenn Informationen nicht richtig fließen, reagiert das System wie ein überlastetes Nervensystem.“

Cloud-Architektur

Ziel der beiden Founder ist es nicht, einzelne Tools zu ersetzen, sondern die operative Realität eines Unternehmens sichtbar und steuerbar zu machen. Dadurch entsteht eine Art „organisatorisches Nervensystem“, das Informationen strukturiert weitergibt und Entscheidungswege nachvollziehbar mache.

Ein zentraler Bestandteil ist dabei die sogenannte operative Cloud-Architektur. Sie bildet die Grundlage, auf der weitere Technologien wie Automatisierung oder KI-Agenten aufsetzen können „Wir gehen bewusst schrittweise vor“, erklärt Elagabani. „Viele Unternehmen versuchen direkt KI einzuführen, ohne dass ihre Prozesse stabil sind. Unser Ansatz ist: zuerst Struktur, dann Technologie.“

AnchorOps: Zielgruppe kleine und mittlere Unternehmen

Aktuell richtet sich AnchorOps gezielt an kleine und mittlere Unternehmen, um operative Strukturen sichtbar zu machen und schrittweise in eine digitale Architektur zu überführen.
„Wir suchen nicht Kunden, sondern Partner“, betont der Neurospezialist. „Wenn das Fundament steht, beginnt die eigentliche Arbeit. Dann entwickeln wir die operative Struktur gemeinsam weiter – Schritt für Schritt.“

Ajdari ergänzt: „Wir sind sehr daran interessiert, zuerst die Grundlagen sauber aufzubauen, bevor KI eingesetzt wird. KI ist für uns dabei ein zusätzlicher Layer, der erst aufgesetzt wird, wenn ein stabiles Fundament und klar definierte, smarte Prozesse vorhanden sind. Was bei Großkonzernen ein mindestens sechsstelliges Vorhaben ist, setzen wir für den Mittelstand kostengünstiger um. Unser Computationsmodell generiert auf Basis der AnchorOps-Daten verschiedene Zukunftsszenarien, probabilistisch statt deterministisch, und leitet daraus konkrete, umsetzbare Handlungsempfehlungen – sogenannte Prescriptions – ab. Diese Szenarien bleiben dabei nicht abstrakt, sondern werden visuell und als Skizzen so aufbereitet, dass sie intuitiv verständlich und direkt nutzbar sind.“

Computational-Modell

Parallel zur Entwicklung des „Company Brain“ arbeiten Elagabani und Ajdari an einem eigenen Computational-Modell. Dieses soll die operative Realität eines Unternehmens mathematisch abbilden und simulieren können. Ziel ist es hier, zusätzliche Ebenen der Analyse zu ermöglichen, die über klassische KI-Systeme hinausgehen. Das Modell soll künftig perspektivisch als Erweiterung in AnchorOps integriert werden und Unternehmen helfen, ihre operativen Strukturen noch besser zu verstehen.

The Process Doctors ist derzeit eigenfinanziert und befindet sich in Gesprächen mit potenziellen Pilotkunden sowie Investoren. Für die Gründer steht dabei vor allem die Skalierung der Methode im Mittelstand im Vordergrund. Langfristig wollen sie Unternehmen dabei unterstützen, ihre digitale Transformation auf einer stabilen operativen Grundlage aufzubauen – und damit den Zugang zu Technologien zu ermöglichen, die bislang vor allem Großkonzernen vorbehalten waren.

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