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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Die aktuelle internationale Studie „State of AI 2026“ von McKinsey zeigt, dass immer mehr Unternehmen KI im beruflichen Alltag einsetzen. Dafür wurden 1.719 Personen in 97 Ländern befragt. Fast neun von zehn Teilnehmer:innen nutzen KI regelmäßig in mindestens einer Geschäftsfunktion. Auffällig ist der rasante Aufstieg der agentenbasierten KI (Agentic AI). Vor allem Großunternehmen mit einem Jahresumsatz von über einer Milliarde US-Dollar treiben diese Entwicklung voran. 40 Prozent dieser Konzerne skalieren KI-Agenten bereits, im Vorjahr waren es noch 27 Prozent. Bei kleineren Unternehmen blieb dieser Anteil hingegen mit 22 Prozent nahezu unverändert.

Besonders Software-Programmieragenten verändern die IT-Budgets und Beschaffungsstrategien nachhaltig. Fast ein Drittel der befragten Organisationen (32 Prozent) gibt an, sich gegen den Kauf von externen Softwareprodukten oder -funktionen entschieden zu haben. Der Grund: Sie können diese Funktionalitäten nun mithilfe von Programmieragenten intern selbst entwickeln. Technologie-, Gesundheits- und Beratungsunternehmen sind hierbei die Vorreiter.

Finanzieller Erfolg gering, aber Mitarbeiter:innen profitieren

Trotz der tieferen Durchdringung und der neuen Möglichkeiten bei der Softwareentwicklung spiegelt sich der KI-Boom noch nicht überall im unternehmensweiten finanziellen Erfolg wider. Der Anteil der Unternehmen, die einen positiven Beitrag der KI zum operativen Gewinn (EBIT) verzeichnen, liegt unverändert bei 37 Prozent.

Gleichzeitig profitieren die Mitarbeiter:innen auf individueller Ebene: 80 Prozent der Befragten berichten, dass KI ihre persönliche Produktivität verbessert hat, und 50 Prozent treffen dank der Technologie laut eigenen Angaben bessere Entscheidungen am Arbeitsplatz. Ein Problem beim Einsatz hochentwickelter KI-Modelle sind allerdings die Betriebskosten. Rund 20 Prozent der Organisationen geben an, dass ihre Nutzung dadurch eingeschränkt ist. Dennoch bleibt die Investitionsbereitschaft hoch: 60 Prozent der Befragten erwarten, dass ihr Unternehmen die Ausgaben für Künstliche Intelligenz im kommenden Jahr weiter steigern wird.

Jobabbau rückt in den Fokus

Die Erwartungen hinsichtlich der Auswirkungen auf die Belegschaft verändern sich ebenfalls. Aktuell gehen 39 Prozent der Befragten davon aus, dass der KI-Einsatz im kommenden Jahr zu einem Rückgang der Gesamtbeschäftigung in ihrer Organisation führen wird. Im Vorjahr lag dieser Wert noch bei 32 Prozent. Tatsächlich blieben die realen Auswirkungen bisher deutlich hinter den Prognosen zurück. Nur 14 Prozent berichten von einem tatsächlichen, durch KI bedingten Personalabbau in den letzten zwölf Monaten. Eine Mehrheit von 66 Prozent verzeichnete in diesem Zeitraum keine oder kaum Veränderungen bei der Mitarbeiter:innenzahl.

KI-High-Performer

Die Studie beleuchtet auch eine kleine Gruppe sogenannter „KI-High-Performer“, die etwa sechs Prozent der Befragten ausmachen. Diese Unternehmen verzeichnen signifikante finanzielle Erfolge und setzen die Technologie anders ein. Sie nutzen KI nicht nur zur Effizienzsteigerung, sondern gezielt für Wachstum und Innovation. Zudem gestalten sie ihre Arbeitsabläufe grundlegend um, anstatt KI lediglich in bestehende Prozesse zu integrieren. Diese strategische Herangehensweise könnte für andere Organisationen wegweisend sein, um den Sprung von individueller Produktivität zu echtem wirtschaftlichen Mehrwert zu schaffen.

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