20.01.2025
FOLGE 4 | NACHLESE

KI-Geschäftsmodelle: „Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist“

Nachlese. Macht Künstliche Intelligenz Unternehmen nur effizienter – oder verändert sie sogar ganze Geschäftsmodelle? In der vierten Folge von „No Hype KI“ diskutieren Ana Simic (Propeller), Nikolaus Marek (IBM), Saskya Lipp (CANCOM Austria) und Mic Hirschbrich (Apollo.ai) über Chancen, Herausforderungen und die Rolle des Menschen in einer KI-getriebenen Zukunft.
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„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.

Macht künstliche Intelligenz Unternehmen nur effizienter? Oder ist die Technologie transformativ und verändert auch Geschäftsmodelle? Welche Rolle spielen menschliche Faktoren? Was Antworten auf diese Fragen sind und ob es sich dabei möglicherweise um gar keine Gegensätze handelt, dem geht die vierte Folge von “No Hype KI” nach. Zu Gast waren Ana Simic (Propeller | Gründerin), Nikolaus Marek (IBM | Tech Sales Leader), Saskya Lipp (CANCOM Austria | Portfolio & Product Manager Business Innovation) und Mic Hirschbrich (Apollo.ai | Co-Founder).

Effizienz und Disruption

In der österreichischen Wirtschaft wird KI bis dato oft als Mittel zur Effizienzsteigerung eingesetzt. Doch wie groß ist das Potenzial darüber hinaus, um ganze Geschäftsmodelle zu transformieren? „Das glaube ich jedenfalls“, sagt Mic Hirschbrich, Co-Founder von Apollo.ai. „Ich glaube, dass sich jetzt in den kommenden Jahren die Spreu vom Weizen trennen wird.“ Es reiche nicht, beliebig generative Modelle einzusetzen: „Wer glaubt, er kann das ohne Vorarbeit und Sicherheitsmaßnahmen großflächig ausrollen, wird ein böses Erwachen erleben.“

Saskya Lipp, Portfolio & Product Manager Business Innovation bei CANCOM Austria, beobachtet bereits Veränderungen: „Ich finde, man sieht es jetzt schon recht stark, dass sich bestehende Geschäftsmodelle durch Effizienzsteigerungen transformiert haben.“ Als Beispiel führt sie die Automatisierung in der Produktion oder die Personalisierung im Customer-Bereich an. Sie geht davon aus, dass neue Geschäftsmodelle entstehen – insbesondere durch Agentic AI. Als Beispiel führt sie Voice-Bot-as-a-Service-Anwendungen an.

Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die nicht nur auf Eingaben reagieren, sondern auch eigenständig Aktionen ausführen und Entscheidungen treffen können. Während klassische Chatbots meist bloß antworten und Informationen bereitstellen, agiert eine Agentic AI eher wie ein digitaler Assistent, der Proaktivität zeigt und Aufgaben eigenverantwortlich übernimmt.

Mehr als nur Chatbots

Für viele Unternehmen bleibt die Frage, ob sie KI bloß als Support-System nutzen oder ihre Prozesse tatsächlich umfassend umkrempeln. Tech Sales Leader Nikolaus Marek von IBM sagt dazu: „Sehr viele Unternehmen beginnen erst einmal mit KI-Projekten zur reinen Effizienzsteigerung, um überhaupt in die Lernphase einzusteigen. Das heißt, sie setzen sich mit der Technologie auseinander, machen erste Schritte, aber sie verwenden sie noch nicht wirklich disruptiv.“

Dennoch können auch Maßnahmen zur Effizienzsteigerung führen. Gerade im Patentmanagement habe IBM ein Projekt mit ABP Patent Network umgesetzt, bei dem KI nicht nur Zeit und Ressourcen spart, sondern ein ganz neues Angebot ermöglicht: „Da haben wir ein Modell mit 160 Millionen verfügbaren Patenten trainiert, um Patentanwälten ein Tool zu geben, um Patente schneller anzumelden“ Das würde gleichzeitig disruptiv, sowie effizienzsteigerend sein.

Ana Simic, Gründerin von Propeller, plädiert dafür: „Die KI verändert nicht nur Geschäftsmodelle, sie verändert uns Menschen. KI werde langfristig mehr sein als nur ein weiterer Automatisierungshebel zur Effizienzsteigerung. Simic verweist auf den neuen World Job Report des World Economic Forum, wonach 60 Prozent aller Geschäftsmodelle KI-bedingt verändern werden und sich der globale KI-Markt in den nächsten acht Jahren von derzeit 300 Milliarden Dollar auf drei Billionen Dollar verzehnfachen werde.

Mic Hirschbrich hebt in Bezug auf Effizienz und Disruption hervor, dass KI in der Unternehmensführung nicht zwangsläufig „alles auf den Kopf stellen“ muss. „Wenn ich KI zur Entscheidungsunterstützung in Unternehmen einsetze, möchte ich eine verlässliche Basis schaffen, die Führungskräften bei ihrer Haftung und bei ihrer Entscheidungsqualität hilft.“ Hier würde man keine radikale Disruption brauchen, sondern vielmehr eine sichere und nachvollziehbare KI. Zudem müsse man bei Use-Cases bewusst zwischen Assistenz und Substitution unterscheiden.

Agentic AI, Akzeptanz und die Zukunft der Interaktion

Wo KI heute bereits oft ansetzt, sind Chat- und Voicebots. Doch wie hoch ist die Akzeptanz? „Ich glaube, die Kundinnen und Kunden werden sich daran gewöhnen“, sagt Marek. „Wir hatten am Anfang regelbasierte Chatbots, die rasch an ihre Grenzen gestoßen sind. Jetzt erkennen Transformer-Modelle natürliche Sprache deutlich besser, was die Akzeptanz steigert.“ Entscheidend sei, wie Unternehmen damit umgehen: „Show me, tell me and do it for me. Das heißt, mir die richtige Information zu liefern, mir meinen nächsten Schritt zu erklären und im Idealfall auch gleich in den Systemen dafür zu sorgen, dass er ausgeführt wird.“

Für Saskya Lipp liegt der nächste Schritt schon in Reichweite: „Agentic AI heißt, dass sich Prozesse automatisieren.“ Unter anderem führt sie autonome Produkte ins Spiel, wie eine Heizung, die selbst entscheidet, ob sie sich höher oder niedriger einstellt. Im Bereich von Agentic AI wird man künftig auch vermehrt neue Ertragsmodelle sehen.

Von großen und kleinen Modellen: Was tun mit Daten?

Die Entwicklung der Basistechnologien stellt Unternehmen vor die Wahl, große vortrainierte Modelle zu nutzen oder eigene KI-Modelle zu bauen. Bei IBM verfolgt man den Ansatz, verschiedene Modelle auf einer Plattform bereitzustellen. Dazu gehöre auch, die nötige Governance zu bedenken, damit Verantwortliche bei gesetzlichen Vorgaben und Haftungsfragen sicher seien. „Gerade in regulierten Branchen wie dem Finanzwesen ist das essenziell. Wer sein Geschäftsmodell auf KI stützt, muss sichergehen, dass Datenbasis und Governance passen.“ Auch CANCOM Austria berät dazu, ergänzt Lipp. „Bei KMU sehen wir, dass es effizienter ist, auf vorhandene Modelle aufzusetzen und dann ein Fine-Tuning zu machen.“

Regulatorik als Stolperstein – oder als Chance?

Regulierung kann Innovation hemmen, wie Hirschbrich aus eigener Erfahrung weiß. „Wir haben damals versucht, ein Produkt im Medienbereich aufzubauen, sind aber an europäischen Datenschutzvorgaben gescheitert, während in den USA ganz andere Freiheiten herrschen. Da sehe ich die Gefahr, dass internationale Player den Markt überschwemmen und europäische Anbieter gar nicht zum Zug kommen.“

Allerdings, so Nikolaus Marek von IBM, sei Governance und Compliance im Geschäftsbereich unabdingbar. Er betonte, dass man Regulatorik entweder als Hürde betrachten oder KI nutzen könne, um diese Hürde zu überwinden. Governance-Tools ermöglichten es dabei, nachvollziehbar zu machen, welche Daten auf welche Weise verwendet worden seien. Dies sei unverzichtbar, wenn ein Geschäftsmodell auf KI aufgebaut werde. IBM verfolgt im Bereich Governance einen ganzheitlichen Ansatz, der die gesamte KI-Wertschöpfungskette abdeckt – von der Datenaufbereitung über das Training bis zum laufenden Monitoring der Modelle. Dabei setzt IBM auf watsonx.governance, um die fortlaufend zu prüfen, ob ein Modell Abweichungen, Halluzinationen oder Biases aufweist.

Simic will sich weder vom Thema Regulierung noch von anderen Fragen bremsen lassen: „In Europa ist jetzt schon vieles möglich. Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was schon möglich ist“. Es gilt jetzt für Unternehmen herauszufinden, welche Use-Case möglich sind. Wichtig sei dabei jedoch die menschliche Komponente nicht zu unterschätzen.

Wohin führt die Reise in den nächsten zwölf Monaten?

Am Ende des Talks richteten die Expert:innen ihren Blick auf die Entwicklungen der nächsten zwölf Monate, um zu diskutieren, welche konkreten Auswirkungen die rasant fortschreitende KI auf künftige Geschäftsmodelle haben könnte.

„Die Entwicklung ist rasant“, sagt Hirschbrich. „Ich glaube, dass wir uns weiter entfernen von einzelnen Modellen, die alles machen, und mehr zu einem Mix an KI-Tools kommen.“ Zudem werden die Grenzkosten für Sprachmodelle weiter sinken. Lipp rechnet damit, dass Agentic AI schon bald stärker Fuß fassen wird.

Marek erwartet eine Kombination aus Mut und Vorbereitung und gibt Unternehmen mit auf den Weg: „Bringt eure Daten in Ordnung“. Und auch Ana Simic meint: „Softwareentwicklung und Marketing waren die ersten Bereiche, in denen KI schon große Fortschritte gemacht hat.“ In einer nächsten Phase erwartet die Expertin Fortschritte im Gesundheitsbereich bei R&D-Aktivitäten. Auch für die heimische Industrie sieht sie große 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?“

Folge 3: „Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis“


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

No Hype KI



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Wer Innovationsmanagement hört, denkt an Methoden, an Design Thinking, Scouting, Stage Gates. Hans Sailer nennt etwas anderes zuerst: Empathie. Ohne Draht in die Fachabteilungen und in den Vorstand komme man nicht weit, weil dort das Wissen liege. Sailer hat mit Innox ein Netzwerk aufgebaut, in dem sich Innovationsmanager:innen aus Österreich, Deutschland und der Schweiz austauschen, und dabei beobachtet, wie sich ihre Rolle laufend verändert hat: von Ideenmanagement über Open Innovation bis zum Corporate Venturing.


brutkasten: Was war der ausschlaggebende Grund, Innox zu gründen? Gab es eine Vision oder hat sich das organisch entwickelt?

Hans Sailer: Es hat keine Vision gegeben. Am Anfang war einfach ein Treffen von fünf Firmen, die sich austauschen wollten. Dabei waren A1, Magna, Siemens, Erste Bank und der ÖAMTC. Wir sind von einer Firma zur anderen gefahren und haben uns zum Beispiel angehört: Wie macht Siemens Innovation, welche weltweiten Ideen-Wettbewerbe gab es, was waren die Learnings? Mich hat das persönlich immer interessiert, ich hatte damals kein Geschäftsinteresse. Aus diesen fünf Firmen hat dann jeder gesagt: „Du, ich kenne da noch einen, kann die oder der mitgehen?“ So ist das über die Jahre gewachsen. Ich habe das fast zehn Jahre ohne Geschäftshintergrund gemacht, das war privates Vergnügen. Wir haben sogar eine Reise nach Hamburg gemacht und das Airbus Innovation Lab besucht.

Wann kam der Schritt in die Selbstständigkeit?

Irgendwann hat Casinos Austria gesagt: „Warum machst du dich nicht selbstständig?“ Da habe ich mir gedacht: Jetzt bin ich fünfzig. Wenn ich es jetzt nicht mache, dann mache ich es nie. Also habe ich gekündigt und mich selbstständig gemacht. Und dann ist es richtig losgegangen, weil ich gesehen habe, was passiert, wenn du deine ganze Energie konzentriert in eine Sache legst. Gleichzeitig kam die Pandemie. Ich habe geschaut: Was kann ich einem Innovationsmanager jetzt liefern, was er gut brauchen kann? Wir haben digitale Austausch-Treffen organisiert, bei denen Firmen erzählt haben, welche Plattformen sie verwenden. Und ich habe gesehen: Online erreichst du viel mehr Leute. Da ist es auch in Deutschland losgegangen. Die deutschen Firmen tauschen sich genauso gerne aus wie die Österreicher und die Schweizer.

Was braucht ein guter Innovationsmanager, eine gute Innovationsmanagerin?

Das Wichtigste ist Empathie. Weil er oder sie Zugänge ins ganze Unternehmen braucht, ob zum Vorstand oder in eine Fachabteilung. Wenn man diesen Draht nicht aufbauen kann, wird es ganz schwierig, denn das Know-how liegt in den Fachabteilungen. Eine große Unterscheidung, die man machen muss: Bin ich Innovator:in oder bin ich Innovation Facilitator:in? Das war am Anfang oft stark verschwommen. Die Rolle der Innovationsmanager:innen hat sich seither laufend geändert und ändert sich gerade wieder extrem stark.

Inwiefern?

Als ich angefangen habe, gab es die ganzen Venturing-Bestrebungen noch gar nicht. Venturing ist in großen Firmen in der M&A-Abteilung passiert. Damals ging es in Corporates eher um Ideenmanagement-Plattformen und das Nutzen der internen Intelligenz, bald kam Open Innovation mit allen externen Stakeholdern, dann ist Design Thinking aufgekommen und ein verbessertes Trend- und Foresight-Management. Ab etwa 2015 kam das Venturing dazu, und plötzlich musstest du wissen: Wie kooperiere ich mit einem Startup? Wie bewerte ich ein Startup? Dieses Know-how hat ein Innovationsmanager vorher nie gebraucht. Das war auch für Corporates keine leichte Aufgabe, da ist viel Geld für diese Learnings ausgegeben worden.

Hans und Karin Sailer von Innox im Gespräch mit brutkasten-Chefredakteur Martin Pacher. (c) brutkasten / Haris Dervisevic

In dem Zusammenhang fällt oft der Begriff „Innovationstheater“.

Da muss man vorsichtig sein. Natürlich kann man Sichtbarkeit überbetonen, dann ist es Theater. Aber wenn ich nicht sichtbar mache, was meine Innovationsabteilung leistet, werde ich nicht wahrgenommen, und dann arbeiten die Abteilungen auch nicht gerne mit mir. Das ist ein feiner Grat. Wir haben oft erlebt, dass die Sichtbarkeit über externe Medien größer war als intern: Ohne Artikel in einer Zeitung bist du in der eigenen Firma gar nicht aufgefallen. Bei denen, die nie etwas auf die Straße gebracht haben, bin ich beim Vorwurf des Innovationstheaters dabei. Aber das wollte auch nie jemand bewusst.

Wie ordnest du Corporate Venturing in Österreich im Vergleich zu Deutschland ein?

Die Deutschen sind ein bisschen mutiger, haben vielleicht auch mehr Geld und nehmen Dinge als Erste in die Hand. Projekte, die wir bei der Innovationsagentur Hyve in Deutschland gemacht haben, haben wir zwei Jahre später in Österreich umgesetzt. Das Venturing ist dort schneller losgegangen, aber auch bei uns wurde es in einigen Corporates ordentlich aufgezogen. Dass Venturing auch ein Hype war, ist unbestritten, und wie bei jedem Hype gibt es Gewinner und Verlierer. Aber man kann aus heutiger Sicht nicht sagen: Das bringt nichts, das muss zurückgefahren werden. Man muss fragen: Wie gut ist es gemacht worden? Wenn du etwas komplett Neues herausbringst, brauchst du mindestens sieben Jahre, bis du damit etwas verdienst. Diesen langen Atem haben wenige Firmen. Jede Firma muss für sich draufkommen, ob das Vehikel zu ihr passt. Nur weil es bei einer anderen funktioniert hat oder nicht, heißt das nichts für die eigene.

Welchen Stellenwert hat Innovation in der aktuellen Wirtschaftskrise?

Dass Innovation näher ans Kerngeschäft geführt wird, ist sichtbar. In Krisen wird üblicherweise viel zusammengefahren, das hat man in der Pandemie ganz stark gesehen. Aber es kommt der Punkt, an dem alle Firmen sagen: „Ohne Innovation werden wir das nicht schaffen.“ Dann werden Innovationsabteilungen wieder größer aufgestellt, und diese Schwankungen tun mir oft weh. Ganz schlimm ist es, wenn eine Abteilung komplett aufgelöst wird. Dann verlierst du oft die Personen, die die kurzen Wege in die Firma hatten. Bis sich das jemand Neuer wieder erarbeitet hat, vergehen zwei Jahre. Das wird oft übersehen, wenn man zusammenspart. Vorteile durch Innovation erhalte ich dann nicht schnell auf Knopfdruck.

Und welche Rolle spielt KI?

So ein gutes Hilfsmittel hatten wir noch nie. Ich glaube, dass das Innovationsmanagement dadurch gerade wieder eine spannende Rolle bekommt. Die IT ist der technologische Enabler, aber nicht die Abteilung, die für die Transformation sorgt. Innovationsmanager:innen werden in Zukunft Orchestratoren von mehreren KI-Agenten sein: ein Agent für Foresight, einer für Patentprüfungen, einer für Potenzialanalysen. Wofür du früher zwei Wochen oder einen Monat gearbeitet hast, das bekommst du plötzlich in ein paar Minuten. Dann wird die Entscheidungsgeschwindigkeit zum KPI: Wie schnell kann ich mich auf ein Thema festlegen? Innovationsmanager:innen brauchen künftig eine Ahnung von Vibe Coding und davon, wie man KI-Agenten bestmöglich verwendet. Aber genauso muss man wissen, wie die eigene Firma tickt. Nur weil eine neue Technologie kommt, ist sie nicht sofort erfolgreich. Es geht immer mit dem Tempo, in dem du die Transformation machst. KI alleine wird dabei aber auch nicht die eierlegende Wollmilchsau sein. Entscheidend wird das Thema Ownership: Wer schnallt sich Ideen um und läuft die notwendigen Extrameilen, und wie realisiert man sie dann gemeinsam? Da wird es weiter Menschen brauchen, die ihre Firmen gut kennen, Know-how und ein Feingefühl für People-Management haben.

Ihr habt Ende August wieder euer Summercamp veranstaltet, diesmal bei der Austria Wirtschaftsservice (aws) und der FFG. Was ist die Idee hinter dem Format, und was waren heuer die wichtigsten Erkenntnisse?

Das Summercamp dient dem Zweck, sich mit möglichst vielen Innovationsmanager:innen aus anderen Unternehmen und anderen Branchen zu vernetzen, auf die man sonst nicht zugehen würde. Genau dieser Cross-Industry-Austausch ist wichtig, um neue Impulse zu bekommen und Partner für gemeinsame Projekte zu finden. Wir machen das mit interaktiven Übungen zu aktuellen Innovationsthemen, das ist ein bisschen wie zwei Tage intensives Speed-Dating mit ganz viel positiver Energie. Heuer waren wieder knapp 100 Personen dabei, die ihr Wissen teilen und offen über ihre Erfahrungen sprechen. In den Sessions ging es an den Beispielen AVL Creators Co-Lab und Wiener Stadtwerke um erfolgreiche Cross-Industry-Kooperationen, mit dem Lufthansa Innovation Hub um AI Augmented Leadership und mit Miele um Intrapreneurship versus Venture Building. aws und FFG stellten gemeinsam mit Infineon, Bionic Surface und XBC erfolgreiche Förderprojekte vor.

Unsere wichtigste Erkenntnis: Die Zusammenarbeit in Ökosystemen bringt Unternehmen viele Vorteile, dafür braucht es aber das Commitment aller Beteiligten, vor allem des oberen Managements, sowie eine gute Orchestrierung und moderierte Begleitung. Wir haben außerdem gesehen, dass Förderorganisationen Firmen mit ganz unterschiedlichen Services unterstützen, nicht nur mit Finanzierungen. Und KI bringt sehr unterschiedliche Erwartungshaltungen ins Unternehmen: Was sich das Management vorstellt und was in den Abteilungen tatsächlich möglich ist, liegt in der Praxis oft weit auseinander. Eine wesentliche Aufgabe der Innovationsabteilungen ist es, voranzugehen, gesichertes Wissen aufzubauen, mit der schnellen Entwicklung Schritt zu halten und eine vorteilhafte KI-Nutzung breit in der Firma zu etablieren.

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