23.03.2026
NACHLESE | FOLGE 5

KI und Sicherheit im Unternehmen: „Schnellere Autos haben auch sehr gute Bremsen“

Nachlese. Hemmschuh oder Enabler? In der neuen Folge von "No Hype KI" wird diskutiert, wie sich die rasante technologische Entwicklung mit Sicherheit, Governance und dem EU AI Act vereinbaren lässt.
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v.l. Moritz Mitterer (ITSV), Gabriele Bolek-Fügl (PaiperOne & Women in AI Austria), Hernan Villamizar (EY) und Franziskos Kyriakopoulos (KEBA Group) | (c) brutkasten

„No Hype KI“ wird unterstützt von ACPEYITSVKEBA GroupLenovoMicrosoftONTEC AI und der Universität Graz.


Wenn es um die Implementierung von Künstlicher Intelligenz geht, steht das Thema Sicherheit für viele Unternehmen an erster Stelle – insbesondere dann, wenn mit sensiblen Informationen gearbeitet wird. Aber wie lässt sich KI-Sicherheit und die damit verbundene Governance umsetzen, ohne zum Hemmschuh zu werden? Und wie sehr ist Sicherheit eine technologische Frage, wie sehr hängt sie am Menschen? Diese und mehr Fragen wurden in der fünften Folge der aktuellen Staffel der brutkasten-Serie „No Hype KI“ behandelt.

Es diskutierten Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender ITSV, Hernan Villamizar, Senior Manager AI and Advanced Analytics bei EY, Franziskos Kyriakopoulos, Vice President Digital Business bei der KEBA Group, und Gabriele Bolek-Fügl, CEO von PaiperOne & Beirätin Women in AI Austria.

Sicherheit als Fundament, nicht als Hemmschuh

Bei der ITSV stehe Sicherheit ganz im Zentrum, betont Moritz Mitterer. Er hebt die besondere Brisanz bei der Verarbeitung von Gesundheitsdaten in der Sozialversicherung hervor. „Wir testen neue Anwendungen in einem sehr sicheren Umfeld on premise, bevor wir in den Rollout gehen“, sagt er über die zurückhaltende, aber strukturierte Herangehensweise seiner Organisation. Nicht nur die Technik berge Risiken, sondern auch die falsche Anwendung durch den Menschen.

Dass gesetzliche Regulierungen wie der EU AI Act in diesem Kontext oft als Innovationsbremse kritisiert werden, sieht Gabriele Bolek-Fügl als CEO des Governance-Spezialisten PaiperOne anders. Aus ihrer Sicht bietet die Regulierung vor allem Schutz für die Anwender:innen. „Mit dem AI Act wird auf der gesamten Lieferkette klargestellt, wer haftet, wenn ein Problem mit dem KI-System besteht“, argumentierte Bolek-Fügl. Sie habe nicht den Eindruck, dass dies Innovationen verhindere, sondern vielmehr dringend benötigte Rechtssicherheit schaffe.

Governance: Von Rennwagen und Pferden

Die Expert:innen sind sich einig, dass Governance-Strukturen neu gedacht werden müssen, um Unternehmen handlungsfähig zu halten. Hernan Villamizar von EY wählt dafür einen prägnanten Vergleich: „Die schnelleren Autos haben auch sehr gute Bremsen“. Eine gut durchdachte KI-Governance helfe Entwickler:innen und Nutzer:innen letztlich dabei, die Technologie in einem sicheren Rahmen schneller und verantwortungsvoller anzuwenden.

Dabei stoßen klassische Software-Regeln jedoch an ihre Grenzen, wie Bolek-Fügl zu bedenken gibt. Da KI-Systeme statistisch und nicht rein regelbasiert arbeiten, sieht sie einen Paradigmenwechsel in der Arbeitsweise im Unternehmen – und zieht einen weiteren Vergleich aus der Welt der Mobilität: „Wir sind es alle gewohnt, mit Autos zu fahren, und plötzlich kauft die Unternehmensführung lauter Pferde und keiner weiß mehr, wie er richtig um die Ecke biegen kann.“ Es gebe daher eine Notwendigkeit von tiefgreifenden, kontinuierlichen Schulungen für die Belegschaft.

Der Faktor Mensch und das Risiko der Schatten-KI

Trotz technologischer Sicherheitsvorkehrungen, wie etwa dem Einsatz von KI direkt auf isolierter Hardware („AI on Device“), wie es KEBA umsetzt, bleibt der Mensch die entscheidende Schnittstelle, meint auch Franziskos Kyriakopoulos. Er stellt klar, dass Hardware-Lösungen allein nicht ausreichen. Man müsse sich zwingend auch mit Richtlinien wie der DSGVO oder dem AI Act auseinandersetzen. „Das ist auch ein People’s Business, weil es schlussendlich Menschen sind, die sich damit beschäftigen“, betont der Experte. Bei KEBA setze man daher auf klare Datenrichtlinien und vertraue auf gut geschulte Mitarbeiter:innen.

Fehlt dieses Enablement im Unternehmen, steigt das Risiko für sogenannte „Schatten-KI“ rasant an. Villamizar verweist hierzu auf Studien, wonach rund 50 Prozent der Mitarbeiter:innen private KI-Accounts für berufliche Zwecke nutzen. Dies geschehe oft aus Stress oder Innovationsdrang. Eine zu restriktive Unternehmenspolitik sei hier kontraproduktiv, urteilt der EY-Experte: „Wenn ich denke, Governance und Security bedeutet, alles zu blockieren, verursache ich gerade solche Handlungen“.

Safespaces und eine neue Fehlerkultur

Um der Schatten-IT entgegenzuwirken und gleichzeitig den Umgang mit neuen Tools zu erlernen, plädieren alle Diskutant:innen für geschützte Experimentierräume („Safespaces“). Mitterer greift das Bild des Autos noch einmal auf und fordert, dass Unternehmen Budgets und Zeitfenster schaffen müssen, damit Mitarbeiter:innen ihren „KI-Führerschein“ machen können. In der ITSV werde dies bereits durch einen speziellen Innovationsausschuss gefördert.

Letztlich erfordere KI aber auch ein Umdenken bei den Erwartungshaltungen des Managements. Kyriakopoulos kritisierte die weit verbreitete Haltung, nach einem KI-Investment sofortige finanzielle Erfolge zu erwarten. Man müsse auch mit Fehlschlägen umgehen können, um langfristig von Prototypen zu serienreifen Produkten zu gelangen. „Es gibt eine Mentalität, dass man glaubt, man investiert in KI und es muss sofort der Return on Investment da sein. So funktioniert AI halt nicht“, resümierte der KEBA-Manager.

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Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT

Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.

Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.

„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.

Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.

Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose

Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.

Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.

Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.

Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT

Digitale Souveränität als Leitprinzip

Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.

Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.

Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.

Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind

Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.

Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.

Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT

Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option

Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.

Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.

Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.

„Welches Problem lösen wir?“

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.

Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“

Agentische KI und ein Hackathon

In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.

Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.

Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.

Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.

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