17.01.2025
STARTUP-STUDIE

Neue Studie: Welche Abteilungen am stärksten von KI profitieren

Wo steht KI im Unternehmen - und was bringen Weiterbildungen? Das Wiener Startup mytalents.ai hat eine Studie durchgeführt.
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AI Landscape 2024, Wasner, Hochreiter
(c) Stock.Adobe/GamePixel - Die AI Landscape 2024 ist da.

Das Wiener Startup mytalents.ai rund um Co-Gründer Florian Hasibar präsentierte am Donnerstag eine Studie zu den Auswirkungen von KI-Weiterbildung auf die Produktivität in Unternehmen. Also genau jenem Bereich, der dem Geschäftskern des Startups entspricht.

Das Unternehmen führte eine Studie unter 1.300 Mitarbeitenden aus 60 Firmen aus 15 Branchen durch, die alle die Plattform des Startups nutzen. Basierend auf den erhobenen Daten zeigt mytalents.ai drei Trends auf, wie es um die KI-Nutzung in Unternehmen steht. Aufgezeigt werden dabei nicht nur Trends, sondern auch Herausforderungen und Chancen – unter anderem im Hinblick auf den EU AI Act und die aktive Nutzung in Unternehmen.

KI ist wichtig, aber „nicht ausreichend genutzt“

Der Tenor des Report des KI-Schulungs-Startups: KI wird nicht ausreichend genutzt, sollte es aber. Die Integration von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen kann mytalents.ai zu folge zu Produktivitätsgewinnen führen – sofern das Potenzial von KI auch tatsächlich ausgenutzt wird. Immerhin ließen sich 6,3 Arbeitsstunden pro Woche im Durchschnitt einsparen, sofern „die richtigen KI-Tools“ im Unternehmen „durch erlernten Umgang“ eingesetzt würden.

Wenig überraschend befürwortet der Report „maßgeschneiderte KI-Kurse für Departments“. Hierbei sollen KI-Tools gezielt für die notwendigen Aktivitäten und Arbeitsbereiche im Unternehmen eingesetzt werden. Das Ergebnis sei ein „solides Fundament durch Basiskurse“, um generative KI schließlich „zielsicher“ einsetzen zu können. Mytalents.ai rechnet dadurch mit einer Zeitersparnis von durchschnittlich 31 Prozent.

Verkauf, HR, Verwaltung und Einkauf

Gerade die Abteilungen, die am meisten von KI-Weiterbildung profitieren würden, erhalten oft keinen Zugang zu solchen Angeboten. Stattdessen konzentriert sich das Angebot häufig auf IT- und Softwareentwicklungs-Teams, die ohnehin bereits technikaffin sind.

Im Durchschnitt profitieren die Bereiche Vertrieb (113 Prozent mehr Zeitersparnis als der Durchschnitt), Verwaltung (37 Prozent), HR (29 Prozent), Einkauf (15 Prozent) und Finanzen (3 Prozent) am meisten von den Kursen von des Startups, heißt es.

Vor allem Prozesse der Lead-Generierung, der personalisierten Ansprache, der Automation sowie der Kommunikation und Bedarfsprognostik könnten durch oder mithilfe von KI ausgeführt werden. Die Folge sei wiederholt eine Zeit- und Kostenersparnis sowie ein verbessertes Wohlbefinden der Arbeitnehmenden. Das Wiener KI-Startup soll dahingehend auch „Abteilungskurse“ anbieten, die die Arbeitseffizienz und Produktivität von einzelnen Departments spezifisch erhöhen.

Unsicherheiten schränken ein

Unsicherheiten bestehen allerdings über die richtige Implementierung und ein Mangel an maßgeschneiderten Weiterbildungsangeboten. „Jeder bekommt einen KI-Kurs und damit ist es getan“, diese Einstellung greift zu kurz, so das Credo des KI-Startups rund um die beiden Co-Founder Florian Hasibar und Fabian Hemmerich.

Mit dem EU AI Act, der 2025 in Kraft tritt, werden Unternehmen verpflichtet sein, ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz sicherzustellen. Laut der Studie sind jedoch viele Organisationen weit davon entfernt, diese Standards zu erfüllen. Datenschutz, Urheberrecht und Haftungsfragen sind Themen, die besonders in Basiskursen behandelt werden und essenziell sind, um rechtskonform zu bleiben, so das Startup.

Management teils eine Hürde

Ein weiterer Stolperstein bei der Implementierung von KI in Unternehmen sei das Management, so die Studie des Startups. Durchschnittlich bringen Führungskräfte einen Mehraufwand von elf Prozent zur Weiterbildung von KI. Ohne Vorbilder im C-Level-Bereich gerät die Implementierung von KI in Unternehmen ins Stocken, so der Report.

Aufruf zum Handeln

Die Studie zeigt, dass Unternehmen, die heute in KI-Weiterbildung investieren, nicht nur ihre Produktivität steigern, sondern auch zukünftige rechtliche Risiken minimieren können. Gerade im Hinblick auf den kommenden EU AI Act könnte es für Unternehmen immer dringlicher werden zu handeln, heißt es vonseiten des Startups.

Obwohl sich spezifische KI-Weiterbildungen als langfristig erfolgreich erweisen, galt bisher das größte Interesse, so das Startup mytalents.ai, den Basiskursen. Dennoch sollte das Upskilling im KI-Bereich nicht unterschätzt werden, heißt es. Das Startup verweist in diesem Kontext auf den „verdeckten Einsatz“ von KI am Arbeitsplatz – der sogenannten Schatten-IT – anhand der Studie „2024 Work Trend Index on the state of AI“ von Microsoft.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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