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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aws
Neue Studie zum Daten- und KI-Arbeitsmarkt in Österreich. (c) AdobeStock

Ein bemerkenswertes Paradoxon prägt den aktuellen Daten- und KI-Arbeitsmarkt: Obwohl Künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt gerade erst neu ordnet, sucht dieser dafür fast ausschließlich nach langjähriger Berufserfahrung, der Nachwuchs wird weitgehend außen vor gelassen. Das belegt die aktuelle Studie „Daten & KI im Arbeitsmarkt 2026 – Österreich“ von Nejo und data:unplugged.

Für den Report wurden knapp 25.000 im Mai 2026 ausgeschriebene Jobs auf Basis der DAISY-Ontologie (Data & AI Skills Ontology) analysiert. Die Zahlen zeigen auch: Österreich treibt den Wandel mit einem KI-Stellenanteil von 4,5 Prozent zwar etwas schneller voran als Deutschland (4,0 Prozent) – verdeutlicht aber in besonders extremer Form, wie schwer der Karrierestart für Berufseinsteiger derzeit ist.

„Müssen die nächste Generation importieren“

Die KI-Branche bleibt paradox. Zwar reichen oft praxisnahe Ausbildungen wie eine HTL, HAK oder eine Lehre formal völlig aus, um die Anforderungen der Unternehmen zu erfüllen – doch die Türen bleiben für Einsteiger trotzdem meist verschlossen. Aufgaben, die früher von Berufseinsteigern übernommen wurden, erledigt die KI heute selbst. Die Zahlen sprechen für sich: Nur 72 von 1113 Daten- und KI-Stellen richten sich an Berufseinsteiger, ein Anteil von 7,7 Prozent. Das Verhältnis von Junior zu Senior-Stellen liegt damit bei eins zu sechs.

Maximilian Fischer, Head of Business Development bei data:unplugged, warnt vor dieser Entwicklung: „Die österreichische Wirtschaft sucht erfahrene KI-Fachkräfte in großem Stil – baut die eigene Nachwuchspipeline aber kaum auf. Wenn wir die Junior-Quote nicht erhöhen, verschieben wir den heutigen Fachkräftemangel in drei bis fünf Jahren auf die nächste Kohorte – und müssen die nächste Generation importieren, statt sie im Land auszubilden“.

(c) Daisy Report 2026.

Der versteckte KI-Arbeitsmarkt

Nur rund 10 Prozent (110 von 1113) der untersuchten Daten- und KI-Stellen tragen einen expliziten Titel wie beispielsweise AI Engineer. Die übrigen Stellen verbleiben klassisch: Controller:in, Berater:in oder Software Engineer. Inhaltlich werden aber Kompetenzen gefordert, die vor wenigen Jahren spezialisierten Daten- und KI-Rollen vorbehalten waren.

„Wer ausschließlich nach ‚Data Scientist’ oder ‚AI Engineer’ filtert, übersieht 90 Prozent des KI-Arbeitsmarktes“, sagt Aloisious Caraet, Principal Data Scientist bei Nejo und Hauptautor der Studie. „Die KI-Karriere beginnt heute selten mit einem Titelwechsel – sie entsteht durch die Anreicherung des bestehenden Berufsbildes.“

Mehr als die Hälfte der Stellen in Wien

Die offenen Daten- und KI-Stellen stammen zumeist nicht von reinen Tech-Unternehmen. Insgesamt verteilen sich die Inserate auf 495 Unternehmen. Hinter der IT-Branche (354 Stellen) suchen vor allem der Finanzsektor (88) und die Unternehmensberatung (83) nach KI-Personal. Geografisch konzentriert sich der Markt mit 63 Prozent aller Ausschreibungen deutlich auf Wien. Graz verzeichnet hingegen die technisch anspruchsvollsten Profile: Hier werden im Schnitt 5,4 spezifische Daten- und KI-Skills pro Position gefordert.

Werkzeuge sind zweitrangig: Der Fokus liegt auf KI-Verständnis

Bei den Programmiersprachen dominiert Python und wird in fast jeder dritten Stelle gefordert – knapp doppelt so häufig wie Java. Bei den Cloud-Plattformen führt Microsoft Azure vor AWS. Auch bei generativer KI liegt Microsoft mit GitHub Copilot als meistgenanntem Werkzeug vorn. Der größte fachliche Schwerpunkt des Marktes liegt mit 39,7 Prozent auf dem Data Engineering, was den aktuellen Fokus auf den Aufbau von Dateninfrastruktur zeigt.

Dennoch ist das konzeptionelle Verständnis oft wichtiger als die Beherrschung einzelner Programme: Fast die Hälfte aller geforderten Kompetenzen entfällt auf allgemeine Wissensgebiete und Methoden, wobei „Künstliche Intelligenz“ zu den fünf meistgenannten Begriffen zählt.

Das unterstreicht auch Simona Hübl, Geschäftsführerin von Nejo: „Unternehmen suchen aktuell vor allem konzeptionelle Fähigkeiten, und erst zweitrangig nach spezifischen Tool-Kenntnissen. Gefragt ist, wer Daten- und KI-Konzepte im Grundsatz versteht und tool-unabhängig sicher anwenden kann.

(c) Daisy Report 2026.

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