04.02.2026
STUDIE

KI: Unternehmen nicht bereit Geschäftsmodell anzupassen

Keine andere Technologie stellt die Welt derzeit so auf den Kopf, wie Künstliche Intelligenz. Unternehmen erwarten sich durch den Einsatz vor allem Effizienzsteigerungen und Umsatzwachstum. Nur wenige sind aber auch bereit, ihre Geschäftsmodelle entsprechend anzupassen, wie eine Deloitte-Studie zeigt.
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KI, Deloitte
© Deloitte/feelimage - Bernhard Göbl und Christa Janhsen von Deloitte.

Mit dem aktuellen „The State of AI in the Enterprise“-Report gibt Deloitte erstmals einen Einblick in die vielfältigen Anwendungsbereiche von Artificial Intelligence (AI) im Unternehmensumfeld. Die Studie, für die über 3.000 Führungskräfte weltweit befragt wurden – darunter auch 50 aus Österreich – zeigt: KI ist in der Wirtschaft längst angekommen. Aber: Beim Übergang von der Pilotphase hin zum täglichen, wertschöpfenden Einsatz sei es noch ein Weg.

Vier von zehn nutzen KI im Arbeitsalltag nicht

„Laut unserer Umfrage hat sich der Zugang zu AI für Mitarbeitende in Unternehmen innerhalb eines Jahres um 50 Prozent erhöht. Das ist ein rasanter Anstieg und im Sinne des Fortschritts grundsätzlich erfreulich“, erklärt Bernhard Göbl, Partner im Bereich Technology & Transformation bei Deloitte Österreich. „Die schlechte Nachricht dabei: Vier von zehn Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern setzen die Technologie im Arbeitsalltag noch gar nicht ein. Viel Innovationspotenzial bleibt hier also noch ungenützt.“

Während AI in Unternehmen bereits jetzt zu weitreichenden Effizienz- und Produktivitätssteigerungen führe, ließen die Vorteile der Technologie in anderen Bereichen hingegen auf sich warten. So gilt etwa das Umsatzwachstum durch den Einsatz von AI derzeit noch als Ziel für die Zukunft.

Neue Aufgaben

„74 Prozent der Unternehmen hoffen darauf, ihren Umsatz durch den Einsatz von AI in Zukunft zu steigern, 20 Prozent konnten dies bereits erreichen“, weiß Göbl. „Wir dürfen aber nicht vergessen, dass es beim Erfolg von AI nicht nur um Effizienzsteigerung und Umsatzwachstum geht, sondern vor allem auch um strategische Differenzierung und einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil.“

Der erfolgreiche Einsatz von AI stellt Unternehmen zudem vor die Aufgabe, ihre Arbeitsweisen und Prozesse anzupassen. Dabei wählen sie unterschiedliche Zugänge. Während rund ein Drittel (34 Prozent) AI zum Anlass nimmt, um Geschäftsmodelle grundlegend zu verändern, gestaltet ein weiteres Drittel (30 Prozent) zwar wichtige Prozesse im Hinblick auf die Technologie neu, hält aber am bestehenden Geschäftsmodell fest, so eine Erkenntnis der Studie. Weitere 37 Prozent nutzen AI vor allem oberflächlich und nehmen nur geringe oder gar keine Änderungen an bestehenden Abläufen vor.

„Der Einsatz von AI kann für Unternehmen auf unterschiedlichen Ebenen hilfreich sein. Wenn Unternehmen AI aber nicht tiefgreifend in ihr Geschäftsmodell integrieren, laufen sie Gefahr, von Wettbewerbern überholt zu werden. Traditionelle, lineare Skalierungsmodelle müssen überwunden werden. Agilität ist der Schlüssel zum Erfolg“, sagt Göbl.

KI fordert Anpassung der Unternehmensstruktur

Neben der strategischen Einbindung von AI in das Geschäftsmodell sei vor allem die Anpassung der Unternehmensstruktur an die neue Technologie – die sogenannte Governance – der entscheidende Erfolgsfaktor. Besonders wichtig dabei: Datenschutz und -sicherheit bereiten einem Großteil der Unternehmen (73 Prozent) Kopfzerbrechen. Und auch hinsichtlich geistigen Eigentums und Regulatorik (50 Prozent) gebe es noch viele offene Fragen.

„Die Governance ist das Fundament von Innovation und Voraussetzung für eine erfolgreiche Skalierung von AI. Unternehmen sollten diesbezüglich eine strategische Herangehensweise wählen und diese bereits jetzt implementieren, um für die Zukunft vorbereitet zu sein“, sagt Christa Janhsen, Partnerin bei Deloitte Österreich. „Es geht vor allem darum, AI sicher und im regulatorischen Rahmen anzuwenden und damit das Vertrauen der Mitarbeitenden, Kundinnen und Kunden sowie sonstigen Stakeholder in den sicheren Umgang mit AI zu stärken.“

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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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