13.01.2025
FOLGE 3 | NACHLESE

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis

Nachlese. Der Hype um künstliche Intelligenz ist längst im Rollen. Doch wie schaffen Unternehmen den Durchbruch in der Praxis? In der dritten Folge der neuen brutkasten-Serie “No Hype KI” schildern Expert:innen, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen und wie sich Herausforderungen souverän meistern lassen - von Datenlücken bis hin zur Einbindung der Belegschaft. Klar wird, dass die Technik nur ein Teil der Gleichung ist.
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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
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Der Blick in die Tech-Glaskugel | (c) Mitya Ivanov via Unsplash

Die Zeit um den Jahreswechsel ist bekanntlich auch jene der Trendprognosen der großen Beratungsunternehmen. Deloitte präsentierte nun seine “TMT Predictions”, mit denen man die Trends der Telekommunikations-, Technologie- und Medienbranche identifizieren will. So richtig vermögen die Tech-Trends 2025 aber nicht zu überraschen. In den vier von Deloitte Österreich aus dem Paper herausgegriffenen Vorhersagen dominiert der seit mittlerweile etwas mehr als zwei Jahren anhaltende Generative AI (GenAI)-Hype weiterhin. Nicht weniger als drei von vier Trends beziehen sich direkt auf die Technologie.

Auch in der deutlich umfangreicheren – international veröffentlichten – gesamten Studie geht es vorwiegend um Tech-Trends mit GenAI-Bezug. Dazu heißt es von Deloitte Österreich in einer Aussendung: “Auch wenn der erste mediale Hype vorbei ist, wird vor allem das Thema Generative Artificial Intelligence (GenAI) den Markt in den kommenden Monaten aufmischen. Die Branche muss sich auf einen Umbruch einstellen, der neben Chancen und Potenzialen auch einige Herausforderungen bringen wird.” Das sind die vier großen Trends laut Deloitte Österreich:

Trend 1: GenAI verdoppelt Energieverbrauch von Rechenzentren

Der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren könnte sich laut Deloitte-Analyse bis 2030 auf 1.065 Terrawattstunden (TWh) verdoppeln – das sind vier Prozent des gesamten weltweiten Energieverbrauchs. Der Anstieg ist vor allem auf das schnelle und große Wachstum von GenAI-Anwendungen und -Applikationen zurückzuführen.

“Der enorme Stromverbrauch durch GenAI und die damit verbundenen negativen Auswirkungen auf das Klima setzen viele Technologieunternehmen unter Druck. Umso wichtiger ist es in diesem Zusammenhang die Umstellung hin zu sauberer Energie voranzutreiben – mit den entsprechenden finanziellen Mitteln”, kommentiert Florian Brence, Partner bei Deloitte Österreich.

Trend 2: GenAI kurbelt Smartphone-Markt an

GenAI-gestützte Smartphones werden laut Deloitte-Prognose den Verkauf von Mobiltelefonen weiter vorantreiben. Das Beratungsunternehmen geht davon aus, dass GenAI-fähige Smartphones 2025 mehr als 30 Prozent der gesamt verkauften Smartphones ausmachen werden. “Vor allem Anwendungen wie Live-Übersetzungen oder automatische Texterzeugung könnten den nächsten großen Kaufimpuls auslösen”, schätzt man bei Deloitte.

“Die Smartphone-Hersteller sind auf den GenAI-Zug bereits aufgesprungen und erhoffen sich durch das Upgrade entsprechende Umsatzsteigerungen. Wie hoch diese 2025 ausfallen werden, hängt vor allem davon ab, wie schnell die Verbraucherinnen und Verbraucher die innovativen Funktionen annehmen werden”, meint dazu Florian Brence.

Trend 3: Immer mehr Unternehmen setzen auf KI-Agenten

Mit der zunehmenden Verwendung von GenAI im Unternehmenskontext steige auch der Einsatz von KI-Agenten, analysiert Deloitte. So prognostiziert das Beratungsunternehmen, dass 25 Prozent jener Unternehmen, die bereits auf GenAI setzen, kommendes Jahr auch mit solchen autonomen intelligenten Systemen, die bestimmte Aufgaben ohne menschliches Eingreifen ausführen, arbeiten werden.

“Die aktuellen KI-Agenten werden in den kommenden Monaten erhebliche Verbesserungen erfahren und so künftig noch größere Flexibilität und eine breitere Anwendungspalette bereitstellen. Für Unternehmen lohnt es sich also, die Einführung solcher Systeme vorzubereiten, denn es ist unbestritten, dass sie mit ihren vielen Anwendungsfällen nützliche Werkzeuge zur Steigerung der Produktivität und Effizienz darstellen”, so Florian Brence.

Trend 4: Konsolidierung in der Telekommunikation verändert globale Märkte

Die Konsolidierung im Bereich der drahtlosen Telekommunikation, insbesondere in Europa, werde sich ab 2025 fortsetzen und beschleunigen, erwartet man bei Deloitte. Dadurch entstehe ein tragfähigeres und nachhaltigeres drahtloses Ökosystem, insbesondere in kleineren Märkten.

“Unseren Berechnungen zufolge, wird die Gesamtzahl der Fusionen und Übernahmen mit etwa 400 konstant bleiben. Der Schwerpunkt wird sich aber vor allem auf die Konsolidierung auf Marktebene verlagern, wobei kleinere Telekommunikationsunternehmen von größeren Unternehmen ins Visier genommen werden. Die globalen Märkte werden sich künftig dadurch maßgeblich verändern”, prognostiziert Florian Brence.

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