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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Dynatrace Engineering Headquarters in Linz © Dynatrace

Dynatrace wurde 2005 in Linz von Bernd Greifeneder, Sok-Kheng Taing und Hubert Gerstmayr gegründet und betreibt dort bis heute sein globales Engineering Headquarter. Nach dem ersten Exit an Compuware 2011 verlegte das Unternehmen seinen offiziellen Sitz in die USA, ging 2019 an die New Yorker Börse (NYSE: DT) und zählt mittlerweile zu den Weltmarktführern im Bereich KI-basierter Observability. Rund 28 Prozent der weltweit knapp 5.600 Mitarbeiter:innen arbeiten nach wie vor in Österreich, an Standorten in Linz, Wien, Graz, Klagenfurt, Hagenberg und Innsbruck.

Nun erweitert der Konzern sein Portfolio per Zukauf: Wie Dynatrace heute bekanntgab, hat man eine definitive Vereinbarung zur Übernahme des AI-Observability-Spezialisten Arize unterzeichnet.

915 Millionen Dollar Bewertung

Dynatrace bewertet Arize mit insgesamt 915 Millionen Dollar. Der Großteil davon, rund 815 Millionen, wird in bar bezahlt, den Rest erhalten Arize-Mitarbeiter:innen in Form von Ersatz-Aktienprogrammen, sobald sie zu Dynatrace wechseln, heißt es in der Aussendung. Finanzieren will Dynatrace den Kauf aus eigenen Mitteln oder über die bestehende Kreditlinie, frisches Fremdkapital ist dafür nicht nötig.

Laut Unternehmensangaben soll der Deal noch im laufenden oder im frühen dritten Quartal des Geschäftsjahres abgeschlossen werden, vorausgesetzt die zuständigen Behörden stimmen zu.

Finanziell dürfte sich der Zukauf zunächst gemischt auswirken: Er soll das Wachstum der wiederkehrenden Umsätze (ARR) um rund 200 Basispunkte, also 2 Prozentpunkte, beschleunigen, gleichzeitig aber die Non-GAAP-Operating-Marge im Geschäftsjahr 2027 um etwa 175 Basispunkte (1,75 Prozentpunkte) drücken. Kurz gesagt: Arize soll das Umsatzwachstum ankurbeln, geht kurzfristig aber auf Kosten der Profitabilität, ein bei Übernahmen wachstumsstarker, aber margenschwächerer Startups übliches Muster.

Was Arize baut und wie es zu Dynatrace passt

Arize, ansässig in San Francisco, hat sich auf die Bewertung der Ergebnisse von KI-Modellen und -Agents spezialisiert: Die Plattform erkennt etwa Halluzinationen, misst die Qualität von KI-Ausgaben und überwacht laufend, ob Sprachmodelle und Agents wie vorgesehen funktionieren. Arize Co-Founder Jason Lopatecki erklärt: „Wir haben Arize gegründet, weil KI-Teams eine Möglichkeit brauchten zu wissen, ob ihre Agenten tatsächlich richtig arbeiten und nicht nur laufen.“

Für Dynatrace schließt die Übernahme eine Lücke: Bislang überwachen viele Unternehmen die Qualität ihrer KI-Anwendungen, etwa ob ein Chatbot korrekt antwortet, getrennt von der klassischen IT-Infrastruktur wie Serverlast oder Anwendungsleistung. Fällt dann ein Kund:innen-Prozess aus, lässt sich oft nur schwer feststellen, ob die Ursache im KI-Modell, im Prompt oder in der darunterliegenden Infrastruktur liegt. Mit Arize will Dynatrace beide Ebenen – KI-Bewertung und klassische Observability – in einem durchgängigen System zusammenführen.

Arize-Gründer:innen wechseln zu Dynatrace

Die beiden Arize-Gründer:innen Jason Lopatecki und Aparna Dhinakaran wechseln mit Abschluss der Transaktion zu Dynatrace, heißt es in der Aussendung. Lopatecki bleibt Leiter des Arize-Teams und berichtet künftig direkt an Dynatrace-CEO Rick McConnell.

„Die Übernahme von Arize stärkt unsere Führungsposition im Bereich AI-Observability, beschleunigt unsere Roadmap und erweitert unsere Reichweite in der Entwickler:innen-Community“, wird McConnell in der Aussendung zitiert.

Der Markt für AI-Observability soll laut Dynatrace bis 2030 auf über 10 Milliarden Dollar wachsen. Im Mai hatte das Unternehmen die 2-Milliarden-Dollar-ARR-Marke geknackt.

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