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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Münchens Startup-Ökosystem spielt in einer anderen Liga | (c) Anastasiya Dalenka via Unsplash
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Die gute Nachricht für das österreichische Startup-Ökosystem: Im ersten Halbjahr 2026 gab es beim Finanzierungsvolumen ein ordentliches Plus im Vergleich zum Vorjahr, wie brutkasten berichtete. 472 Millionen Euro wurden laut EY-Barometer in heimische Startups und Scaleups investiert – nur die ersten Halbjahre 2021 und 2022 waren stärker. Bei der Anzahl der erfassten Finanzierungsrunden wurde sogar ein neuer Rekord erreicht.

Die dritte Liga

Nun die schlechte Nachricht: Im internationalen Vergleich sind das Peanuts. Ohne Zweifel sollte man die Finanzierungsrunden als individuelle Erfolge einzelner Startups nicht kleinreden. Als gesamtes Ökosystem spielt Österreich international aber bestenfalls in der dritten Liga.

In der ersten Liga bleiben US-Ökosysteme weiterhin unter sich – mit dem Silicon Valley als ewigem Champion. In den Vereinigten Staaten landeten laut Daten des Portals Crunchbase zuletzt wieder mehr als 80 Prozent des globalen Risikokapitals. Finanzierungsrunden für die KI-Riesen im zwei- bis sogar dreistelligen Milliardenbereich sind hier die Spitze des Eisbergs eines Systems, gegen das alle anderen alt aussehen.

In der zweiten Liga wird es spannender: Dort findet sich nicht nur der gewiss ernsthafteste USA-Herausforderer China, sondern auch große europäische Länder wie das traditionell starke Vereinigte Königreich, Deutschland und Frankreich, kleinere wie die Schweiz sowie Schweden und starke internationale Ökosysteme wie Israel, Singapur und Kanada.

Und irgendwo, nicht in der Spitzengruppe, sondern im Mittelfeld der dritten Liga kommt dann auch Österreich.

Warum eigentlich?

Warum? Mit dieser Frage beschäftigt sich das heimische Startup-Ökosystem in Dauerschleife. Denn wir sind ja ein reiches Land – das Kapital wäre eigentlich da. Wir sind ja ein kluges Land – viele unserer Forschungseinrichtungen sind im internationalen Vergleich hervorragend. Wir sind ja ein effizientes Land – Österreich zählt zur globalen Spitzengruppe bei der Arbeitsproduktivität.

Also woran liegt’s? Vielleicht am Mindset? An der Kultur? Wenn es um den Vergleich zum Silicon Valley geht, wird man hier definitiv fündig. Ein völlig anderes Level an Risikobereitschaft sei hier nur als herausstechender Unterschied genannt. Auch beim Match mit dem ähnlich bevölkerungsreichen, aber extrem Startup-starken Schweden kommt man mit dem Argument durchaus weiter. Die skandinavische Mentalität ist anderes und die tief verankerte Kapitalmarktkultur macht einen entscheidenden Unterschied.

Déjà-vu

Und dann ist da Bayern südlich des sogenannten „Weißwurstäquators“ – das Land der Lederhosen, der Bierzelte, des Leberkäses und der hübschen alpinen Landschaften, dessen Bewohner:innen diesen (aus Sicht des Rests von Deutschland) lustigen Dialekt sprechen. Das kommt einem doch bekannt vor.

Gut, man kann Ähnlichkeit natürlich nicht nur an solchen stereotypischen Faktoren festmachen. Aber es lässt sich schwer bestreiten, dass man bei einem Vergleich zwischen Österreich und Bayern mit den Argumenten „andere Kultur“ und „anders Mindset“ nicht weit kommt. Zudem sind die rechtlichen Rahmenbedingungen in Deutschland und Österreich bekanntermaßen sehr ähnlich und auch gesamtwirtschaftlich spielen Deutschlands südöstliches Bundesland und die Alpenrepublik in einer Liga – wiewohl Bayern hier die Nase etwa beim BIP pro Kopf etwas vorne hat.

Und doch: Österreich kam im ersten Halbjahr auf die besagten 472 Millionen Euro Gesamt-Investmentvolumen mit zwei Finanzierungsrunden zu je 100 Millionen Euro als größte Einzelinvestments. Währenddessen: Allein in der bayerischen Hauptstadt München gab es dieses Jahr mit Quantum Systems und Helsing bereits zwei Investments über mehr als eine Milliarde Euro, mit Proxima Fusion (411 Millionen Euro) noch ein weiteres, das schon alleine am österreichischen Gesamthalbjahresvolumen kratzt. Hinzu kommt mit Isar Aerospace (270 Millionen Euro) sogar eine Mega-Runde für ein Startup mit österreichischem Co-Founder und CEO.

Man findet freilich auch hier Gründe, warum der Vergleich nicht zulässig ist, wenn man danach sucht. Etwa dass die beiden Milliardenrunden an DefenseTech-Startups gingen – eine Hype-Branche, die im neutralen Österreich weniger Tradition hat und schwerer zu beackern ist. Aber damit sind gerade einmal die beiden auffälligsten Ausreißer erklärt.

Sucht man weiter, findet man gewiss noch einige Gründe mehr, die sich nicht von heute auf morgen ändern lassen, etwa die traditionell herausragende Stärke von Bayerns Industrie.

Genauer Blick an die Isar

Aber man kommt auch zu einigen Gründen, die mit gezielten politischen Maßnahmen zu erklären sind. Und mit starken universitären Initiativen, allen voran UnternehmerTUM an der TU München. Und ja, hier steht die reichste Frau Deutschlands, Susanne Klatten, als Mäzenin dahinter. Aber: Das Geld wurde richtig gut genutzt. Geld gäbe es schließlich auch hierzulande prinzipiell genug.

Ein genauer Blick an die Isar ist also nicht nur für die heimische Politik lohnend. Mit Offenheit statt Ausreden. Dann könnte es doch auch mit dem Aufstieg aus der dritten in die zweite Liga der Startup-Ökosysteme klappen. Das muss das Ziel sein. Denn wenn Leute mit Lederhosen, Bierzelten, Leberkäse, hübschen alpinen Landschaften und lustigem Dialekt das können, dann können wir das eben.

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