09.12.2025
NACHLESE | FOLGE 1

„Jedes KI-Projekt, das nicht business-getrieben ist, ist falsch“

Nachlese. In der ersten Folge der neuen Staffel von "No Hype KI" ging es darum, wie man KI im Spannungsfeld zwischen Business und Technik erfolgreich in Organisationen verankert.
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„No Hype KI“ wird unterstützt von ACP, EY, ITSV, KEBA Group, Lenovo, Microsoft, ONTEC AI und der Universität Graz.


In vielen Unternehmen beginnt künstliche Intelligenz bei Tools, Modellen und Piloten – und bleibt genau dort stecken. Gleichzeitig soll aus Experimenten auch echter Geschäftsnutzen entstehen. In der ersten Folge der zweiten Staffel von „No Hype KI“ ging es um genau dieses Spannungsfeld: Christoph Mayer (EY | Partner, AI & Data), Christian Casari (ONTEC AI | Head of AI Partnerships & Sales), Marcus Kautsch (ACP | Senior Consultant) und Ana Simic (Propeller – AI Consultancy | Founderin) diskutieren, warum KI ohne klare Business-Ziele, Führung und Governance fast zwangsläufig in der Sackgasse landet.

Gleich zu Beginn wurde dabei deutlich, wie weit Anspruch und Realität auseinanderliegen: Mayer betonte, dass KI „vorwiegend ein Business-Thema und weniger ein technisches Thema“ sei, Casari warnte: „Jedes Projekt, wenn es nicht businessgetrieben ist, ist falsch.“ Kautsch sprach vom „Friedhof der Proof-of-Concepts“, und Simic beschrieb, wie Angst, Unsicherheit und unterschiedliche digitale Reifegrade in den Teams viele Initiativen ausbremsen. Die Diskussion drehte sich damit weniger um die nächste Modellgeneration als um die Frage, wie Organisationen, Führungskräfte und Mitarbeitende mit der Geschwindigkeit und Tragweite dieser Technologie umgehen.

Business zuerst, Technik folgt

Mayer beantwortete die Leitfrage dabei deutlich. Aus seiner Sicht und aus Sicht von EY sei künstliche Intelligenz ein Business Thema, weil der Nutzen im Fachbereich entstehe und Technik nur dann wirke, wenn „das Business von Anfang an mit an Bord ist“. EY begleitet Unternehmen deshalb von der KI-Strategie über die Umsetzung bis zum Change Management und Fragen, die aus AI Act und Ethik entstehen.

Kautsch und Casari bestätigten diesen Zugang. ACP arbeitet als IT-Systemhaus seit Jahren mit KI und legt mit einer eigenen Gesellschaft besonderen Fokus darauf, „den Nutzen aus der KI-Technologie auch tatsächlich beim Unternehmen herauszukitzeln“. ONTEC AI setzt Lösungen mit generativen Modellen um, mit Schwerpunkt auf Sprachmodelle und Retrieval Anwendungen. Casari bezeichnete dabei jedes Projekt als falsch, „wenn es nicht businessgetrieben ist“, weil man „früher oder später über einen ROI spricht – besser früher“, sonst löse ein Team ein Problem, „das gar nicht da ist“.

Führung, Angst und Use Cases

Simic verwies auf die Rolle der Menschen und jene der Führung. „Mein Fokus ist definitiv auf dem Business und auf den Business Leader“, sagt sie. Sie hat in der Vergangenheit in großen Konzernen Digitalisierungs- und KI-Projekte verantwortet und begleitet heute Führungskräfte. Die Technologie sieht sie nicht als Engpass, denn gute Lösungen ließen sich inzwischen „relativ günstig“ einkaufen. Der eigentliche Kraftakt liegt für sie darin, „den Wert daraus zu generieren und Mitarbeitende engagiert und mit Freude auf dieser Reise mitzunehmen“.

In vielen Organisationen beobachtet Simic eine horizontale und eine vertikale Ebene. Horizontal führen Unternehmen etwa interne Chatbots ein und sagen zu ihren Teams, sie sollen damit experientieren und Use Cases finden. Vertikale Use Cases in Einkauf, Supply Chain, HR, Administration oder Vertrieb bewertet sie als entscheidend, weil sich dort Prozesse, Kosten und Nutzen konkret beziffern lassen und der klassische ROI greifbar wird. Aus Studien leitet sie ab, dass Unternehmen auf Konzernebene nicht mehr als drei große Use Cases gleichzeitig priorisieren sollten, weil „sieben Großprojekte parallel“ die Organisation überfordern.

Fundament, Reifegrade und ein historischer Moment

ACP-Experte Marcus Kautsch wiederum lenkte den Blick auf die Geschwindigkeit der Entwicklung. Wer früher im klassischen „Gartner Hype Cycle“ noch mehrere Jahre zwischen Hype und produktivem Einsatz sah, erlebe jetzt, dass Wellen enger zusammenrücken und Technologien rasch auftauchen und verschwinden. „Darauf warten, dass so etwas fertig ist, wie in einem klassischen IT-Projekt, wird nicht passieren“, sagte er und forderte Unternehmen auf, mit Unfertigem umzugehen und in Evolutionsstufen zu denken.

Dabei spielt für Kautsch die Einbettung eine zentrale Rolle. Wenn Use Cases nicht sauber verankert sind, landen sie für ihn „am Friedhof der Proof of Concepts“, weil Governance, Integration oder strategische Anbindung fehlen. Er verwies dazu auf eine Studie, laut der rund 95 Prozent der Unternehmen noch keinen echten Nutzen aus KI ziehen. Casari wiederum hob den Wert der technischen Basis hervor: Mit Verweis auf den Hausbau sagt er, dass ohne solides Fundament jedes Projekt einstürze. Gemeint waren: Daten, Plattformen und Basis-Skills, die in vielen Organisationen noch fehlen.

Wie groß die Spannweite an digitalen Kompetenzen ist, zeigte seine Anekdote aus einem Kundenprojekt. Dort empfand ein Mitarbeiter die Nutzung der Plattform als mühsam, weil er einen Link jedes Mal neu in den Browser kopieren musste. Casari berichtete trocken: „Der hat nicht gewusst, dass man bookmarken kann.“ Simic untermauerte den Eindruck mit Zahlen aus einer globalen Microsoft Studie, laut der in Österreich rund 29 Prozent der Menschen KI wöchentlich nutzen.

Kautsch nennt die Situation historisch, weil Automatisierung bisher vor allem Blue-Collar-Tätigkeiten verändert habe und nun zum ersten Mal in großem Stil Knowledge Worker betreffe, was einerseits Produktivitätsgewinne, andererseits veränderte Jobprofile und Unsicherheit erzeugt.

Governance soll keine Bremse sein

Auf der formalen Ebene stellt sich die Frage, wie sich KI in eine Organisation einbetten lässt. Mayer sagte dabei klar: „Es sind Governance-Strukturen notwendig“, und er riet davon ab, KI einfach frei laufen zu lassen, weil das Thema in die Unternehmensstrategie gehört und grundlegende Fragen nach Geschäftsmodell, Effizienz und Beziehung zu Kundinnen und Kunden klärt. Wer diese Fragen erst am Ende eines Projekts an die Rechtsabteilung delegiert, erlebt aus seiner Sicht häufig ein klares „geht nicht“ und bleibt mit einem technisch funktionierenden, aber blockierten Piloten zurück.

Kautsch plädierte für ein „Center of Excellence“, das Vertreterinnen und Vertreter aus Technik, Fachbereichen, Recht und Compliance vereint. Diese Einheiten sollen nicht bremsen, sondern Guardrails definieren, in denen Innovation möglich ist, und Regulierung sieht er wie Verkehrsregeln, die vor allem dafür sorgen, dass alle sicher ankommen. Casari erinnerte daran, dass viele rechtliche Fragen nicht völlig neu sind, weil Datenschutz und Datensouveränität Unternehmen seit der Einführung der Datenschutzgrundverordnung beschäftigen, und betont, dass Regulierung gerade bei einem so mächtigen Werkzeug wie KI Vertrauen schafft.

Simic beobachtet, dass manche Unternehmen Governance und Regulierung als Ausrede verwenden, um langsam zu bleiben, während andere die Bedeutung von KI klar benennen und den Governance-Prozess in wenigen Wochen aufsetzen.

KI-Agents

Ebenfalls thematisiert wurde in der Runde das Thema Agentic AI. Kautsch hielt dazu fest, dass es zwar sehr autonome Agenten in der Theorie gibt, in der Praxis aber vor allem definierte Rollen und klare Grenzen zählen, und er forderte Unternehmen auf festzulegen, bis wohin ein System selbständig handeln darf und ab welchem Punkt ein Mensch entscheidet, weil Verantwortlichkeit für ihn zentral bleibt. Simic beschrieb Agents als neue Form der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine, erinnert an das „Magiergefühl“, wenn Menschen Outputs beurteilen sollen, deren Entstehung sie nicht nachvollziehen können, und sieht zugleich eine Chance, Arbeit neu zu gestalten. Casari betrachtet Agents pragmatisch als Bausteine einer digitalen Belegschaft.

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Das Zyglox-Team in Graz, in der Mitte die Gründer Jakob Moder (links) und Erik Gerstl (rechts). © Zyglox

Rund die Hälfte der Lifecycle-Kosten eines Zuges entfällt auf die Wartung, und davon wiederum mehr als die Hälfte auf Räder, Achsen und Fahrwerk, sagt Jakob Moder. Wie stark diese Bauteile im Betrieb tatsächlich belastet werden, wird bisher aber kaum gemessen. Der Grund ist simpel: Es fehlt an präziser Messtechnik, die im Dauerbetrieb einsetzbar ist. Das Grazer Startup Zyglox will das ändern.

„Die Eisenbahn ist nicht ins 21. Jahrhundert gekommen“

Der Name ist ein Wortspiel: Zyglox, gesprochen „Zügloks“, steht für Messtechnik für Züge und Loks. Dahinter stehen Jakob Moder und Erik Gerstl, die zuvor gemeinsam in der Messtechnik gearbeitet haben. Moder wechselte später in den Eisenbahnbereich und erlebte die Lücke dort aus der Praxis. Was es brauche, sei eine Lösung, „die das einerseits zuverlässig erkennt und gleichzeitig gut applizierbar ist“. Sein Urteil: „Bei der Usability ist die Eisenbahn nicht ins 21. Jahrhundert gekommen.“ Ende 2023 gründeten die beiden Techniker Zyglox in Graz.

Die bisherige Methode mit Dehnmessstreifen sei „einfach zu teuer“, erklärt Moder. Der Zug müsse dafür ein bis zwei Wochen zerlegt und instrumentiert werden, deshalb passiere das nur bei der Zulassung. „Das dauert ein Jahr, diese Technik reinzubringen, die Zulassung durchzuführen, und dann wird es wieder rausgenommen.“ Im laufenden Betrieb bleiben nur Beschleunigungssensoren, wie sie auch in jedem Smartphone stecken. „Das ist von der Datenqualität her ganz was anderes. Unser Sensor ist wie 4K, der Beschleunigungssensor liefert ein verpixeltes Foto von den Zuständen.“

Ein Sensor für Zulassung und Dauerbetrieb

Die Lösung von Zyglox lässt sich ohne größere Änderungen am Bauteil anbringen. „Wir haben eine Plug-and-Play-Lösung, die kann man einfach aufstecken“, sagt Moder. Ein Techniker braucht dafür laut Zyglox 30 Minuten. Der Sensor messe Dehnungen an Achsen, Wellen oder Schienen und liefere „gleiche oder bessere Daten als die Lösungen bisher“. Das Ziel ist ein Universalwerkzeug: genau genug für die Zulassung, aber so ausgelegt, dass es danach auf dem Fahrzeug bleibt und die Kräfte im Rad-Schiene-Kontakt dauerhaft erfasst. „Da gibt es ein großes Anwendungsfeld, denn damit wird auch die Infrastruktur überwacht“, so Moder.

Jeden Tag werden auf der Schiene hunderttausende Kilometer zurückgelegt. Zyglox will jeden davon nutzbar machen, um zu lernen, zu verbessern und vorherzusagen. Mit herkömmlichen Methoden war das Erfassen dieser Daten bisher zu teuer, zu langsam und zu aufwendig. © Zyglox

Physik aus dem Trafo, Sensoren aus dem Weltraum

Technisch nutzt Zyglox hochsensitive Magnetfeldsensoren aus der Raumfahrt, das Startup ist Teil eines Downstream-Programms der ESA. Das Prinzip erklärt Moder am Transformator: Der brummt, weil das Magnetfeld des Wechselstroms den Stahl minimal dehnt. „Und wir machen das Umgekehrte: Wenn sich der Stahl dehnt, ändert sich sein Magnetfeld in der Umgebung.“ Ein aktives Messverfahren berücksichtigt dabei den linearen Zusammenhang zwischen Belastung und Sensorsignal. Die Technologie ist patentiert, entwickelt und montiert wird in Graz.

Betreiber als Kunden, Wartung als Hebel

Als primäre Kunden sieht Zyglox die Bahnbetreiber, bei denen die Wartungskosten anfallen. Dazu kommt die Sicherheit: „Es gibt viele Vorfälle, die vielleicht nicht zu einem Unfall führen, wo man aber trotzdem sicherer und zuverlässiger unterwegs wäre, wenn man gutes Condition Monitoring hat.“

Ein kleines Pilotprojekt ist bereits abgeschlossen. Für 2027 ist der Einbau des Systems in Fahrzeuge im regulären Streckenbetrieb geplant, zunächst als Prototyp für einige Wochen Messung. Danach folgt die Zulassung. Ende 2027 soll daraus ein fertiges Produkt werden, erst dann könne die Skalierung beginnen, sagt Moder. An Interesse mangelt es nicht: „Wir können gar nicht alle Pilotprojekte machen“, weil Sensorentwicklung samt Software personalintensiv sei. Ende September zeigt das Team den Prototyp auf der InnoTrans in Berlin, der größten Messe für Schienenfahrzeuge.

Mit aws Preseed und aws Seed vom Effekt zum Produkt

Finanziert hat sich Zyglox bisher aus eigenen Mitteln und über die Austria Wirtschaftsservice (aws). Mit aws Preseed, konkret im Programm „aws Preseed | Seedfinacing – Deep Tech“, hat das Startup die ersten eineinhalb Jahre an der Sensortechnologie getüftelt. „Es hat uns die Möglichkeit gegeben, eine Idee, die bereits validiert war, einfach zu erproben. Einfach Zeit zu haben, weil Hardware dauert ein bisschen, etwa Prototypen zu iterieren“, sagt Moder. Es sei vor allem darum gegangen, „sicherzustellen, dass das dann ein Produkt werden kann“. Seit Mitte 2025 ist Zyglox im Seed-Programm der aws, das voraussichtlich bis Anfang 2028 läuft. Das Team ist inzwischen auf rund sieben Personen gewachsen. Für die Skalierungsphase im kommenden Jahr will sich das Startup nach Investoren umsehen: „Wenn eine Bestellung eintritt oder größer wird, werden wir das mit den aktuellen Mitteln wahrscheinlich nicht mehr stemmen können.“

Standortvorteil Graz

Den Standort Graz sieht Moder als klaren Vorteil: Siemens fertigt hier Fahrwerke, dazu kommen Messdienstleister, Prüfstandbauer und Nextsense. Zyglox sitzt direkt am Campus der TU Graz, mit Zugang zu Prüfständen der Universität und Maschinen der voestalpine. „Die gesamte Infrastruktur ist einzigartig“, sagt Moder. „Im Silicon Valley könnten wir das Produkt wahrscheinlich nicht entwickeln, in Österreich geht es besser. Das ist eigentlich ein bisschen verrückt, aber wir haben hier die optimalen Bedingungen.“


Disclaimer: Dieser Artikel ist im Rahmen einer Medienkooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) entstanden.

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