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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(c) SecurITe

Manchmal beginnt eine Gründungsgeschichte mit einem Satz, der wie eine Drohung klingt. „Alles, was wir in der Cybersecurity haben, kannst du wegschmeißen. Es wird in ganz kurzer Zeit nicht mehr funktionieren.“ Das soll Manuel Nedbal im Herbst 2024 zu Herbert Stöger gesagt haben – als das Schlagwort „agentic AI“ noch kaum jemand kannte. Rund anderthalb Jahre später, sagen beide, sei genau das eingetreten. Und aus der Ansage ist ein Unternehmen geworden, das nun eine bemerkenswerte Finanzierungsrunde vermeldet.

SecurITe hat eine Seed-Runde im niedrigen zweistelligen Millionenbereich (Euro) abgeschlossen – für eine Frühphasenfinanzierung im österreichischen Kontext eine außergewöhnliche Größenordnung. Sie reicht laut Unternehmen, um die Produktentwicklung über rund 24 Monate durchzufinanzieren. Strukturiert wurde die Runde bewusst über einen europäischen Finanzpartner aus dem Family-Office-Umfeld, der vorerst nicht genannt werden möchte. Auch die bestehenden Gesellschafter zogen mit.

Herbert Stöger, Managing Director x-tention | (c) Thomsen Photography

Hinter SecurITe stehen zwei Akteure, die sich ergänzen: Nedbal, der zwölf Jahre im Silicon Valley Cybersecurity gebaut hat, und Stöger, Gründer und Eigentümer der österreichischen Health-IT-Gruppe x-tention. Das Startup ist aus dieser Partnerschaft entstanden – x-tention brachte den Zugang zum Gesundheitsmarkt und das Problemverständnis ein, Nedbal die Technologie. Eine klassische Ausgründung sei es nicht; x-tention zählt heute zu den bestehenden Gesellschaftern.

Eine Begegnung im Bezirk Amstetten

Die Geschichte dahinter ist die zweier Welten, die im Mostviertel zusammenfanden. Nedbals Stationen im Valley: McAfee (später von Intel übernommen), dann das eigene Startup ShieldX, das nach fünf Jahren an Fortinet verkauft wurde, wo er als VP of Engineering arbeitete. Zuletzt verantwortete er bei Google die Architektur der Cloud-Firewall. Im Zuge der Pandemie kehrte er nach Österreich zurück – ein Muster, das man damals bei einigen heimischen Tech-Talenten beobachten konnte. Dort wurde er über einen gemeinsamen Freund Stöger vorgestellt.

Manuel Nedbal – CEO SecurITe (links) und Bernhard Aigenbauer – COO SecurITe | (c) SecurITe

Dieser hatte x-tention 2001 mit sechs Mitarbeitern gegründet; heute zählt die Gruppe rund 850 Beschäftigte in Österreich, der Schweiz, Deutschland und England sowie ein Office im Silicon Valley. Tief im Bereich Gesundheits-IT verankert, deckt x-tention Datenmanagement, ELGA, Konnektivität und Managed Services ab und betreut nach eigenen Angaben mehr als 1.000 Kunden im Gesundheitswesen. Marktbedingungen, großes Problem, Marktzugang und Technologie seien „auf einmal zusammengekommen“ – Nedbal nennt es eine „Textbuchvorlage für ein Startup“. Heute verteilt sich das rund 50-köpfige Team auf Österreich, Silicon Valley und Bangalore.

Krankenhäuser als verwundbarster Punkt

Warum ausgerechnet Healthcare? Der Sektor sei von der Cybersecurity-Industrie „vergessen“ worden, argumentiert Nedbal – weil dort andere Regeln gelten. Klassische Schutzmechanismen ließen sich auf medizinischen Geräten und in klinischen Netzen nicht so einsetzen wie in der Enterprise-IT. Hinzu komme, dass während der Pandemie eine Hemmschwelle gefallen sei: Krankenhäuser würden heute ohne Schonung attackiert – rund um die Uhr.

Hier setzt das Resilienz-Argument der Gründer an: Krankenhäuser seien ein Paradebeispiel für kritische Infrastruktur, deren Absicherung längst keine rein technische Frage mehr sei, sondern eine der europäischen Souveränität. Die Sorge: Erkenntnisse über neue, KI-getriebene Angriffsmuster zirkulierten oft nur in einem begrenzten Kreis großer US-Anbieter – Krankenhaussoftware-Hersteller und europäische Institutionen seien dabei selten am Tisch. Eine eigenständige europäische Antwort, die nicht aus den USA, Israel oder China komme, sieht das Team daher als Chance. Konsequenterweise habe man auch die Finanzierung „aus Europa und für für das globale Wachstum“ gestemmt – die IP bleibe aber in Europa.

Die nächste Bedrohungsstufe sieht SecurITe in autonomen Agenten: Setzen Kliniken selbst KI-Agenten ein, könnten diese sich fehlverhalten; ein Angriff durch autonome Agenten sei zudem um ein Vielfaches gefährlicher als von einem menschlichen Akteur. Genau hier setzt das Produkt agentis360 an: Statt auf eine zentrale Instanz setzt es auf eigene Sensoren und kleine KI-Modelle, die direkt in der Infrastruktur sitzen und das Verhalten von Systemen und Agenten laufend auf Auffälligkeiten profilieren. Mit dem frischen Kapital will das Unternehmen die Produktentwicklung vorantreiben und parallel internationalen Vertrieb sowie Partnerschaften aufbauen – mit Europa als Ausgangspunkt und dem globalen Rollout für kritische Infrastruktur als nächstes Ziel.

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