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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Q.ANT-Gründer und CEO Michael Förtsch beim World Venture Forum in Kitzbühel | (c) Martin Pacher / brutkasten

Photonic Computing gilt als eine der großen Wetten auf die nächste Generation der Recheninfrastruktur: Statt mit Strom wird mit Licht gerechnet – was drastisch weniger Energie verbraucht und in Zeiten explodierender KI-Rechenlast zum entscheidenden Faktor werden könnte.

Mit Q.ANT hat sich ein Stuttgarter Deep-Tech-Startup an die Spitze dieses Feldes gesetzt: Nach eigenen Angaben ist es weltweit das einzige Unternehmen, das photonische Prozessoren bereits in Rechenzentren ausliefert. Für Gründer und CEO Michael Förtsch ist die Technologie mehr als ein Effizienzversprechen. Sie ist für ihn eine der wenigen realistischen Chancen, mit denen Europa im nächsten KI-Zyklus doch noch eigene Champions hervorbringen kann. Getroffen haben wir Förtsch beim World Venture Forum in Kitzbühel.


brutkasten: Michael, für alle, die sich mit Photonic Computing noch nie beschäftigt haben – wo steht Q.ANT aktuell?

Michael Förtsch: Wir sind im Moment die einzige Firma weltweit, die Prozessoren basierend auf dieser Technologie liefern kann. Könnten wir heute die Stückzahlen eines Nvidia stemmen? Nein. Aber wir sind in kleineren Stückzahlen genau in den Rechenzentren verbaut, wo Nvidia in größeren Mengen installiert ist. Auf der Skala der Technology Readiness Levels würde ich uns zwischen sieben und acht eingruppieren – unsere Serversysteme kann man inzwischen per Cloud-Service buchen. Das funktioniert nicht nur im Labor unter zwangsbeatmeten Konditionen, sondern im regulären Rechenbetrieb als Co-Processing-Unit im Rechenzentrum. Was uns noch fehlt, um zu den ganz Großen aufzuschließen, ist die Produktionsfähigkeit. Das werden wir nicht alleine hinkriegen, sondern mit Partnern aus der Halbleiterindustrie.

Mit den ganz Großen meinst du Nvidia – oder auch Lightmatter aus den USA?

Lightmatter ist kein Competitor. Wenn man Photonik und Computing zusammenbringt, gibt es zwei Strömungen. Die erste ist das Interconnect-Thema: Da geht es nur darum, Licht zu nutzen, um Datenpakete schneller an den klassischen Prozessor heranzubringen – die sogenannten Co-Packaged Optics. Dort ist Lightmatter unterwegs, genauso Ayar Labs oder Intel. Der zweite Bereich ist der Prozessor-Markt: Da wird mit Licht statt Strom tatsächlich gerechnet. Wir waren 2024 weltweit die Ersten, denen es gelungen ist, einen Prozessor aufzubauen, der wirklich rechnen konnte – und diese Führungsposition haben wir bis heute gehalten. Wir führen das Feld im photonischen Computingbereich an, nicht im Datentransport.

Ihr challengt also Nvidia?

Nuanciert betrachtet: Ich sehe nicht, dass wir die Grafikkarte ergänzen. Stell dir den Computer als Fuhrpark vor. Die Host-CPU ist der VW Passat – das universellste Teil im Stack, kann alles, aber nichts besonders schnell. Die GPU ist der Viertelmeilen-Dragster: Sie kann genau eine Rechenoperation brutal gut, die Vektor-Matrix-Multiplikation, mehr nicht. Wir sind das Formel-1-Auto. Wir beherrschen deutlich mehr Befehle als die GPU – auch hochkomplexe mathematische Zusammenhänge in einem Takt. Mit uns solltest du nicht zum Bäcker fahren, aber am Nürburgring sind wir die Schnellsten. Und der Quantencomputer ist das Boot: Der fährt gar nicht auf der Straße.

Ihr steht bereits in Rechenzentren. Was heißt das konkret für die Effizienz?

Das schönste Beispiel ist das Hochleistungsrechenzentrum in München. Dort stehen unsere Server direkt neben denen von Nvidia. Vor deren Grafikkarten-Rechenschrank herrschen sechzig Grad Innentemperatur – so viel Hitze entsteht da drin. Bei uns stehst du davor und es ist kühl. Da laufen keine Wasserleitungen zum Kühlen rein, du siehst einfach nur Server, die rechnen. Man erlebt die Effizienz physisch. Und wir haben in den letzten drei Jahren gezeigt, dass wir von Prozessorgeneration zu Prozessorgeneration hundertmal schneller geworden sind – das entspricht zehn Jahren Digitalindustrie pro Jahr. Nächstes Jahr werden wir in bestimmten Anwendungen den State of the Art der Digitalindustrie überholt haben.

Welche Anwendungen sind das?

Erstens Bilderkennung: Wie viele Bilder identifizierst du korrekt pro Sekunde – und wie viel Strom hat es gekostet? Ob Robotics oder Autonomous Driving, überall werden Bilddaten verarbeitet. Zweitens Next-Level-LLMs. Der weltweite Strombedarf von LLMs wird bald so groß sein wie der von Japan; skaliert man das weiter, wären wir 2035 beim weltweiten Energiebedarf. Das wird nicht funktionieren. Es braucht die Revolution in der Revolution – Ende des Jahres zeigen wir, wie wir uns das vorstellen. Und drittens Physical AI: Wenn du einen Roboter mit KI versorgen willst, willst du ihm keinen seitenlangen Text geben, sondern das Problem auf Signalebene beschreiben – so wie wir Menschen. Da werden wir als einer der heißesten Kandidaten für den effizienten Einstieg gehandelt.

Das Rennen um generative KI hat Europa gegen die USA verloren. Ist Physical AI das Feld, wo Europa noch mitspielen kann?

Alle haben Sorge, wir hätten im KI-Zeitalter alles verloren. Aber jede neue KI-Welle bietet Europa die Chance auf eigene Champions. Nur weil OpenAI und Anthropic heute gut sind, heißt das nicht, dass sie die nächste Welle automatisch gewonnen haben. Wir haben jüngst gemeinsam mit NXAI, dem österreichischen Startup von Sepp Hochreiter, ein erstes TiRex-Modell auf unserer photonischen Hardware gezeigt. Wir haben Hochreiter und Björn Ommer, die mit Time Series Prediction und Diffusion Models Weltstandards gesetzt haben. Wir haben Mistral, Aleph Alpha, Black Forest Labs, wir haben Q.ANT – Europa hat eigentlich alles in der Hand, um vom Prozessor bis zum KI-Modell alles zu machen. Man muss nur sagen: Wir investieren jetzt eher in der Kategorie zehn Milliarden in dieses Ökosystem, um wirklich einen großen Schuss zu landen. Während die Amerikaner Milliardenbeträge in ihre AI Factories gesteckt haben, hieß es bei uns: Fünfhundert Millionen sind schon ein Haufen Geld. Wenn deine Kapitalisierung um Faktoren unterschiedlich ist, hast du keine Chance in dem Rennen.

Fehlt das Kapital in Europa?

Das Kapital ist da – der Mut muss kommen. Venture Capital ist kein High-Risk-Gambling, sondern hochstrategisches Investment in die innovative Zukunft dieser Region. Was Europa nicht verstanden hat, ist die Geschwindigkeit. Bei einem großen US-VC liegen zwischen Erstgespräch und Datenraumzugang zwei Wochen. Wir haben in den USA ungelogen null Pitchdeck gebraucht: Fünfzeiler per E-Mail, dann sitzt dir jemand gegenüber, der brutaler Experte ist, selbst schon zwei Firmen im Halbleiterbereich groß gemacht hat und dich im Erstgespräch technologisch grillt. In drei, vier Wochen redet man über ein Termsheet. In Europa ist man dagegen oft sehr Governance-getragen: Der Erste hat keine Entscheidungsbefugnis, dann entscheidet ein Board, das gar nicht weiß, worum es geht.

Trotzdem habt ihr fast ausschließlich europäische Investoren – untypisch für Deep Tech.

Genau das ist ein Signal für ein Wiedererwachen Europas. Wir haben international gesucht und international Zuspruch bekommen. IMEC, Xpand, Cherry Ventures, UVC und Venionaire waren wirklich schnell und gut und so haben wir die Series A in Europa zusammenbekommen – mit der nötigen Geschwindigkeit und dem technologischen Zutrauen. Europa hat äquivalente Optionen geboten wie die USA, also blieb ich in Europa. Aber eben nicht im Selbstaufgabemodus, sondern nur, weil Europa die besten Konditionen geboten hat.

Wie sieht die weitere Roadmap aus – kauft euch irgendwann Nvidia?

Ich habe die Firma gegründet, um sie an die Börse zu führen und einen neuen Weltmarktführer in der Prozessortechnologie zu bauen. Einen Verkauf schließe ich nicht kategorisch aus – als Gründer muss man in Varianten denken. Aber das Ziel ist: ein, zwei Finanzierungsrunden, dann ein IPO zum richtigen Zeitpunkt. Mein Wunsch ist, dass diese Firma ihr Headquarter in Europa hat und in Europa gelistet ist. Aber immer mit wirtschaftlichem Rational: Warum soll ich Geld aus patriotischen Gründen liegen lassen? Aktuell ist die Valuation bei einem europäischen IPO gerade im Deep-Tech-Bereich nicht so gut wie in den USA. Gleichzeitig erlebe ich, dass Europa aufwacht – es fängt an, seine eigene Technologiegeschichte wieder schreiben zu wollen. Bis zum Ende der Dekade soll Photonic Computing jedenfalls ein ganz normaler, integraler Bestandteil des Compute Stacks sein – wie die Grafikkarte heute.

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