No Hype KI: brutkasten startet neue Serie zu künstlicher Intelligenz
brutkasten startet gemeinsam mit CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und der Universität Graz eine neue multimediale Serie zu künstlicher Intelligenz. Die erste Videofolge wird am kommenden Donnerstag, den 12. Dezember, um 10 Uhr veröffentlicht.
Am 30. November 2022 veröffentlichte OpenAI den Chatbot ChatGPT. Was zunächst nach keiner besonders spektakulären Ankündigung klang, sollte sich tatsächlich als Ereignis historischen Ausmaßes herausstellen: ChatGPT erreichte innerhalb kürzester Zeit die Marke von 100 Mio. User:innen. Die Öffentlichkeit staunte, was mit künstlicher Intelligenz bereits möglich war. Ein neuer Hype rund um KI begann. Die Erwartungen waren teilweise enorm.
Mittlerweile sind zwei Jahre vergangen. brutkasten nimmt dies zum Anlass, um einen Reality Check durchzuführen. Dazu starten wir eine neue multimediale Serie. Der Titel ist dabei Programm: No Hype KI. Gemeinsam mit unseren Partnern wollen wir eine Bestandsaufnahme aus der österreichischen Wirtschaft zu liefern. Wir wollen dabei Success Storys vor den Vorhang holen, Erfolgsfaktoren und Herausforderungen beleuchten – und einen Ausblick in die Zukunft wagen.
Die Partner der Serie sind:
CANCOMAustria
IBM
ITSV
Microsoft
Nagarro
Red Hat
Universität Graz
Die zentralen Fragen, die wir in der Serie nachgehen: Wo stehen wir wirklich bei künstlicher Intelligenz? Welche Uses Cases sind abseits jeglichen Hypes in der Wirtschaft bereits erfolgreich im Einsatz? Welche Success Storys gibt es? Aber auch: Wo liegen die Herausforderungen für Unternehmen bei der KI-Adaption? Geht es aktuell eher um Effizienzsteigerungen oder sehen wir auch schon Auswirkungen auf Geschäftsmodelle?
Und ganz grundlegend: Welche Voraussetzungen braucht es, um KI erfolgreich einsetzen zu können? Darüber hinaus wollen wir aber auch den Blick in die Zukunft richten: Was kommt im KI-Bereich noch auf uns zu? Welche Potenziale sind noch nicht genutzt? Und was braucht es in Österreich und Europa, damit wir nicht zurückfallen?
Sechs Deep-Dive-Videotalks und ein Whitepaper
Diese, aber noch viele weitere Fragen behandeln wir in “No Hype KI”. Das Herzstück der Serie sind sechs Deep-Dive-Videotalks, in denen Expert:innen die unterschiedlichen Aspekte des Themas diskutieren. Die wichtigsten Erkenntnisse werden in einem Whitepaper zusammengefasst, das im nächsten Jahr präsentiert wird, und in einer umfassenden Themenpartnerschaft im nächsten brutkasten-Printmagazin aufbereitet.
Am Donnerstag, den 12. Dezember 2024 startet die Serie mit der ersten Folge. Veröffentlicht wird sie um 10 Uhr hier auf brutkasten.com, YouTube, LinkedIn und Facebook.
Die weiteren Folgen erscheinen im Wochentakt an den folgenden Donnerstagen (mit einer Pause zu Weihnachten und dem Jahreswechsel) zur selben Uhrzeit.
Diese Themen werden in “No Hype KI” behandelt:
Status Quo – wo stehen wir bei KI 2 Jahre nach ChatGPT? ChatGPT hat Ende 2022 einen Hype rund um künstliche Intelligenz ausgelöst. Aber welche Uses Cases sind zwei Jahre später in der Wirtschaft angekommen?
Auswirkung auf Geschäftsmodelle – was verändert KI business-seitig? Technische Innovation ist das eine, aber was verändert künstliche Intelligenz im Bereich der Geschäftsmodelle?
KI: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der Praxis Was braucht es in Unternehmen, damit der Einsatz von KI erfolgreich ist? Woran kann es in der Praxis scheitern?
KI in Bildung, Gesundheit und öffentlichen Sektor Was bedeutet KI für sensible Sektoren wie Gesundheit und Bildung? Und wie kann der öffentliche Sektor KI einsetzen?
Open Source und Infrastruktur – was braucht es für KI? Sind Open-Source-Modelle im KI-Bereich die Zukunft? Welche?
Die Zukunft von KI: Was in Österreich und Europa jetzt passieren muss Künstliche Intelligenz ist eines der ganz großen Zukunftsthemen. Wie können wir verhindern, dass Europa von den USA und China abgehängt wird? Welche Maßnahmen müssen gesetzt werden? Und was kommt in den nächsten Jahren bei KI generell noch auf uns zu?
Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner produziert.
“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.
“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.
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.
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.
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