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.

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GoStudent
© brutkasten - Felix Ohswald, Gründer GoStudent.

Im November 2024 habe ich hier geschrieben, dass wir bei KI in der Bildung an einem Wendepunkt stehen. Die entscheidende Frage war damals, ob wir KI nutzen, um Lernen zu verbessern, oder nur, um es zu beschleunigen. Zwei Jahre später haben wir die Antwort, zumindest für die Schule: Die Kinder beschleunigen. Verbessert wird wenig.

Ich sage es direkt: Die Debatte über KI an Schulen läuft in die falsche Richtung. Wir reden über Tablets, Apps und Prompt-Kurse. Dabei fehlt vielen Jugendlichen die Voraussetzung, um mit KI überhaupt etwas Sinnvolles anzufangen.

Was die Zahlen zeigen

Für den GoStudent Bericht zur Zukunft der Bildung 2026 haben wir in sechs europäischen Ländern 3.001 Eltern, ihre Kinder zwischen 8 und 16 Jahren und 300 Lehrkräfte befragt, in Österreich 500 Familien.

  • 65 Prozent der österreichischen Schülerinnen und Schüler, die KI für die Schule nutzen, haben nach eigenen Angaben schon KI-Inhalte als eigene Arbeit abgegeben.
  • 43 Prozent wurden noch nie im Umgang mit KI unterrichtet. Nur 15 Prozent hatten eine strukturierte Stunde dazu.
  • Nur 24 Prozent der Eltern meinen, die Regierung tue genug für klare KI-Regeln an Schulen. Das ist der niedrigste Wert aller sechs Länder.
  • Nur 36 Prozent sehen ihr Kind gut auf das Leben nach der Schule vorbereitet. Auch das ist der niedrigste Wert.

Die Kinder nutzen KI also längst. Die Schule bringt ihnen nicht bei, wie man es richtig macht. Und sie sichert immer seltener das, was man dafür braucht.

Wer nicht lesen kann, kann keine KI prüfen

Eine KI schreibt in Sekunden einen Aufsatz, löst eine Textaufgabe, fasst ein Buch zusammen. Ob das Ergebnis stimmt, erkennt nur, wer selbst genau lesen kann, ein Ergebnis im Kopf überschlagen kann und einen eigenen Gedanken zu Papier bringt. Der größte Teil von KI-Kompetenz ist schlicht Grundkompetenz.

Genau dort verlieren wir gerade. Bei PISA 2025 liegt Österreich in Lesen und Mathematik auf dem niedrigsten Stand seit Beginn der Erhebung. Die Hälfte der von uns befragten Lehrkräfte sagt, das Leseverständnis ihrer Schülerinnen und Schüler sei in den letzten fünf Jahren schlechter geworden, 42 Prozent sehen einen Rückgang in Mathematik.

Ein Jugendlicher, der einen Text nicht versteht, wird durch KI nicht klüger. Er wird nur schneller darin, Dinge abzugeben, die er nicht versteht. Deshalb ist mein erster Punkt nicht technisch: Lesen, Schreiben und Rechnen zuerst. Jeden Tag, auch in der Oberstufe.

Handys gehören nicht in die Schule

Ich bin persönlich dafür, dass private Smartphones an allen Schulen tabu sind, nicht nur bis zur achten Schulstufe, sondern bis zur Matura. Frankreich hat sein Verbot im September auf die Oberstufe ausgeweitet. Österreich sollte nachziehen.

Die Gründe stehen in unseren Daten. Fast zwei Drittel der befragten Lehrkräfte sagen, ihre Schülerinnen und Schüler können sich schlechter konzentrieren als vor fünf Jahren. Mehr als die Hälfte der österreichischen Eltern ist ohnehin für ein vollständiges Handyverbot.

Das ist kein Widerspruch zu mehr KI im Unterricht. KI gehört in die Schule, gezielt, angeleitet und auf Schulgeräten. Der private Feed mit TikTok und Messenger gehört nicht in die Klasse. Wer beides gleichsetzt, verwechselt ein Werkzeug mit einer Ablenkung.

Warum das eine Standortfrage ist

Jedes Unternehmen, mit dem ich spreche, baut Prozesse gerade um KI herum neu: Angebote, Kundenservice, Buchhaltung, Software. Gesucht werden nicht Menschen, die KI bedienen können. Bedienen kann jeder. Gesucht werden Menschen, die eine KI-Antwort prüfen, verbessern und dafür geradestehen. Das ist dieselbe Fähigkeit wie vor hundert Jahren: lesen, verstehen, rechnen, urteilen.

Die Politik antwortet darauf mit einem neuen Fach: „Informatik und KI“ in der AHS-Oberstufe ab 2027/28. Ich halte das für die falsche Antwort. Ich hatte in meiner Schulzeit selbst Informatik als Fach. Es war ein Witz, und an diesem Muster ändert ein neuer Name wenig. KI-Kompetenz entsteht nicht in einer Stunde pro Woche mit eigenem Lehrplan. Sie entsteht in jeder Deutschstunde, in der ein Text wirklich verstanden wird, und in jeder Mathestunde, in der ein Kind ein Ergebnis selbst überschlagen kann. Wer gut lesen, schreiben und rechnen kann, lernt den Umgang mit KI in wenigen Wochen. Wer es nicht kann, lernt ihn auch in einem eigenen Fach nicht.

Was Schulen morgen tun können, ohne Verordnung

1. Grundlagen täglich trainieren. Zwanzig Minuten Lesen pro Tag, Kopfrechnen, Texte mit der Hand schreiben. Unspektakulär, aber die Basis für alles andere.

2. Bei der Hausübung den Weg bewerten. KI ist erlaubt, aber mit drei Beilagen: der Prompt, die ursprüngliche KI-Antwort und drei Sätze dazu, was das Kind geändert hat und warum. Dazu fünf Minuten mündliche Nachfrage in der nächsten Stunde.

3. Mehr mündlich prüfen. 44 Prozent der befragten Lehrkräfte halten Präsentationen und Prüfungsgespräche inzwischen für die wirksamste Form der Leistungsbewertung. Einen Aufsatz schreibt ChatGPT in Sekunden. Spontane Rückfragen beantwortet er nicht für das Kind.

4. KI als Fehlersuche unterrichten. Die Klasse lässt die KI eine Mathematikaufgabe lösen und sucht den Fehler. Die KI fasst einen Zeitungsartikel zusammen, die Schüler prüfen jede Aussage gegen das Original. So trainiert KI genau die Grundkompetenzen, die sie sonst ersetzt.

5. Die Lehre mitdenken. 42 Prozent der österreichischen Eltern mit klarer Präferenz wünschen sich zuerst eine Lehre für ihr Kind, nur 34 Prozent ein Studium. Dann gehört KI auch in die Berufsschule: der Elektriker-Lehrling, der ein Angebot mit KI vorbereitet und jede Position selbst nachrechnet.

Was wir selbst gelernt haben

Bei GoStudent setzen wir KI im Unterricht ein, für Zusammenfassungen und Übungsfragen nach jeder Stunde. Unsere Erfahrung: KI macht gute Lehrpersonen wirksamer, ersetzt sie aber nicht. Nur 1 Prozent der befragten Lehrkräfte glaubt, dass KI sie ersetzen könnte. Ich glaube das auch nicht.

Handy raus, Grundlagen rein, KI mit Anleitung. Dafür braucht es kein neues Fach und kein zusätzliches Budget, nur Entscheidungen der Direktionen und den Mut der Politik.

Methodik: Der GoStudent Bericht zur Zukunft der Bildung 2026 basiert auf einer Erhebung von Censuswide unter 3.001 Eltern und ihren Kindern (8 bis 16 Jahre) sowie 300 Lehrkräften in Österreich, Deutschland, Frankreich, Italien, Spanien und dem Vereinigten Königreich (Juni/Juli 2026). Der vollständige Bericht: gostudent.org/de-at/education-report/2026

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