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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✨ AI Kontextualisierung

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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Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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