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 beiden Geschäftsführer von mathion.ai Christoph Blizenetz und Alexander Buchinger | © mathion.ai

„Nächste Stunde ist Mathestunde“, ist vermutlich einer der gefürchtesten Sätze vieler Schüler:innen. Die Aufgaben sind oft schwierig und zermürbend. Da bietet es sich im Zeitalter von KI an, einen kurzen Prompt zu schreiben und Sekunden später wird die Lösung geliefert. Der Lerneffekt hält sich dabei bei vielen Schüler:innen in Grenzen. Hier setzt mathion.ai an.

Die KI von Founder Christoph Blizenetz liefert nicht fertige Lösungen, sondern chattet mit den User:innen und bringt sie so zum Ergebnis. Nach einem Pilotprojekt feierte die KI ihren Launch im vergangenen August. Sie ist in der Schweiz, Deutschland und Österreich erhältlich.

Harvard: „KI-gestütztes Tutoring übertrifft aktives Lernen im Unterricht“

Unterstützung erhalten KI-Tutoren wie jene von Blizenetz von der US-amerikanischen Harvard Universität. Im Juni 2025 veröffentlichte sie eine Studie, laut der KI-gestütztes Tutoring aktives Lernen im Unterricht übertreffe. Studierende, die mit einem KI-Tutor arbeiteten, lernten „deutlich mehr in kürzerer Zeit“ als in einer Präsenzveranstaltung. Außerdem würden sich Schüler:innen stärker eingebunden und motivierter fühlen. Harvard betont die Wirksamkeit „einer breit zugänglichen KI-gestützten Pädagogik zur signifikanten Verbesserung der Lernergebnisse“ und erklärt, dass die Ergebnisse überzeugend für die breite Anwendung einer KI-gestützten Pädagogik sprechen.

ChatGPT bringt dir Fertigkeiten bei, „die einfach nicht stimmen“

Für Blizenetz kann nicht einfach eine beliebige KI zum Lernen verwendet werden. Als ehemaliger Nachhilfelehrer kennt er die Probleme, die auftreten können. „Eine Schülerin hat mittels ChatGPT, das war damals noch etwas Neueres, gelernt und sich dabei Fertigkeiten und Begrifflichkeiten angeeignet, die einfach nicht stimmen“, sagt der 21-Jährige und ergänzt: „Nicht, weil das Opus der Mathematik aus der KI bzw. der LLM falsch ist. Es ist einfach nicht so lehrplanbezogen, wie es nun einmal das Schulbuch aber auch eine Lehrkraft ist.“

Daher begann Blizenetz mit der Entwicklung von mathion.ai, das sich aktuell auf die fünfte bis zur achten Schulstufe fokussiere. Es sei aber ein Ausbau bis hin zu Matura geplant.

Das Programm baut auf einem sogenannten „sokratischen“ System auf. Es stellt User:innen immer wieder Fragen, bis jene die Lösung selbst erarbeitet haben. Mathion.ai möchte dadurch zum Nachdenken anregen.

Dabei kann mit der KI geschrieben als auch gesprochen werden. „Wir haben gemerkt, dass junge Menschen einfach lesefaul sind. Sie können oft einfach nicht mehr wirklich sachlich lesen und Informationen über Texte sauber aufnehmen“, erklärt der mathion.ai-Gründer. Der Text wird dabei nicht einfach vorgelesen, sondern erklärt, „wie es ein Mensch tun würde“.

Mathion.ai liefere nicht einfach nur Ergebnisse, es erarbeite die Lösungen mit den Schüler:innen gemeinsam. | © mathion.ai

Standardisierter Lehrplan

Mathion.ai arbeite dabei nicht nur mit willkürlichen Inhalten, sondern mit einem standardisierten Lehrplan durch seinen Verlagspartner Lemberger, dessen Schulbuch „Genial! Mathematik“ von der fünften bis zur achten Schulstufe in mathion.ai eingefügt wurde. User:innen können Aufgaben aus diesen Büchern auswählen.

Lehrer:innen haben auf der anderen Seite die Möglichkeit über ein Verwaltungsportal ihren Schützlingen Inhalte zuzuweisen. „Da haben wir tausende Übungsaufgaben, die auch kapitelweise in Blöcke gezielt nach Themenbereichen zugewiesen werden können, zu den Schüler:innen und zu den Gruppen“, sagt Blizenetz. Zusätzlich können Lehrkräfte im Verwaltungsportal die Lernstände ihrer Schüler:innen einsehen und auch Inhalte erstellen: „Wir haben da einen eigenen Editor, wo, wie in einer PowerPoint, Textelemente, Dateien, interaktive Aufgaben gebaut und erstellt werden können.“ Der virtuelle Coach Tom führt anschließend durch den Kurs. Zusätzlich können von Lehrer:innen Aufgaben erstellt und zugewiesen werden.

Pädagog:innen durch KI zu ersetzen „ist auch gar nicht unser Ziel“

Wenn die KI bereits eigene Kurse halten kann, drängt sich naturgemäß die Frage auf, ob Lehrkräfte nicht ersetzbar sind. „Weder Lehrpersonen noch Pädagogen wird man durch KI in irgendeiner Art und Weise wirklich ersetzen können, das ist auch gar nicht unser Ziel“, stellt der TU-Student fest. Auch herkömmliche Nachhilfe sieht Blizenetz als sinnvoll an. Für ihn ist mathion.ai eine „Ergänzung“.

Es gebe auch die Möglichkeit für Nachhilifeinstitute, Inhalte einspielen zu können. „Als Schüler bzw. Schülerin habe ich den Unterricht mit der Lehrperson in der Klasse und im Nachhinein kann ich dann die Inhalte, gezielt mit den Aufgaben und dem Input der Lehrperson, weiter üben“, sagt Blizenetz.

Von B2C zu B2B

Mathion.ai kommt ursprünglich aus dem sogenannten Nachmittagsmarkt, in dem Eltern für ihre Kinder ein Abo abschließen. Allerdings möchte sich das Unternehmen nun im B2B-Bereich etablieren.

„Es ist einfach sehr schwierig, vor allem als österreichisches Unternehmen, in diesem B2C-SaaS-Bereich (Anm.: Software-as-a-Service-Bereich) wirklich standhaft zu werden“, erklärt Blizenetz. In Zukunft will sich mathion.ai auf Bildungsinstitute bzw. Bildungseinrichtungen fokussieren. Daher möchte der Gründer sein Unternehmen als zertifizierter Anbieter des Bildungsministeriums auf dem Markt etablieren. Das sei aber ein langer Weg. Mathion.ai befinde sich aktuell am Anfang des Genehmigungsverfahrens, ab September 2027 wolle man die Zertifizierung haben.

100 % eigenfinanziert

Das Unternehmen, offiziell bereits im Juli 2025 gegründet, kommt bisher ohne Investoren-Kapital aus und ist von Anfang an gebootstrappt. Blizenetz hat mathion.ai in Zusammenarbeit mit Weitsprung Solutions aufgebaut, das einen KI-gestützten Lerncoach anbietet. Bisher hat das Unternehmen noch keine Förderungen erhalten, allerdings laufe ein Förderantrag bei Netidee und ein FFG-Antrag für ein Forschungsprojekt werde aktuell erstellt.

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