15.12.2025
NACHLESE | FOLGE 2

KI in der Praxis: „Die meisten Probleme kann man tatsächlich ohne Agents lösen“

Nachlese. Die zweite Folge der neuen Staffel der brutkasten-Serie "No Hype KI" ging der Frage nach, was genau es für den erfolgreichen Einsatz von KI in Unternehmen braucht und wo Fallstricke liegen.
/artikel/no-hype-ki-staffel-2-folge-2
Christian Casari, Patrick Ratheiser, Andreas Thomasch und Sarah Eschenbacher
Christian Casari, Patrick Ratheiser, Andreas Thomasch und Sarah Eschenbacher | Foto: brutkasten
Banner für Staffel 2 von No Hype KI

„No Hype KI“ wird unterstützt von ACPEYITSVKEBA GroupLenovoMicrosoftONTEC AI und der Universität Graz.


In vielen Unternehmen sah der Einstieg in KI oft erstaunlich ähnlich aus: Ein Tool wurde lizenziert, ein POC wurde gebaut, eine Demo funktionierte – und danach begann das eigentliche Problem. Plötzlich standen Fragen im Raum, die vor dem ersten Prompt niemand gestellt hatte: Welche Daten durften überhaupt hinein? Wer trug die Verantwortung, wenn ein System falsch lag? Und was passierte, wenn „Agenten“ nicht nur Antworten formulierten, sondern Handlungen auslösten?

Um diese Fragen drehte sich die Diskussion in der zweiten Folge der brutkasten-Serie „No Hype KI“. Mit dabei waren Andreas Thomasch, CTO von Lenovo für Deutschland und Österreich, Christian Casari von ONTEC AI, Leftshift.One-Co-Founder Patrick Ratheiser und Agentic-AI-Expertin Sarah Eschenbacher.

„Will ich einen Proof of Concept machen, um meinen Vorstand zu beeindrucken?“

Gleich zu Beginn appellierte Andreas Thomasch an Unternehmen, den Blick zuerst nach innen zu richten. „Es ist wichtig, als Unternehmen erstmal ein bisschen Nabelschau zu machen und selber zu gucken, was kann ich denn selber und wie ready bin ich denn für das Thema“, sagte er. Dazu zählte er Skills, Datenstrukturen und die Umgebung, in der KI später laufen sollte.

Thomasch unterschied in der Diskussion zwischen zwei Arten von POCs: „Will ich erst einen Proof of Concept machen, um Skills aufzubauen oder will ich einen Proof of Concept machen, um meinen Vorstand zu beeindrucken?“ Beide Ziele führten in seiner Erfahrung zu völlig unterschiedlichen Projekten und zu sehr verschiedenen Erwartungen.

Patrick Ratheiser rückte den Fokus noch weiter weg von Tools. In vielen Unternehmen sah er den Reflex, sich „mal ein Tool“ zu holen und dann zu schauen, was man damit tun konnte. „Ich würde im ersten Schritt mit Hausverstand rangehen und schauen, was habe ich überhaupt für Anwendungsfälle, was habe ich für Use Cases?“, sagte er. Erst danach lohnt sich für ihn die Tool-Frage.

Technische und organisatorische Fundamente „verheiraten“

Für Sarah Eschenbacher beginnt alles mit der Problemdefinition. „Grundsätzlich brauche ich einfach ein spezifisches Problem, das ich angehen will und lösen will“, sagte sie. Dazu gehörte für sie eine klare Erfolgsmessung: „Ich muss wissen, wie ich den Erfolg dann messen kann, ob das Projekt funktioniert, ob es mir KPIs steigert.“ Ohne Datenlage, die eine Evaluation erlaubte, sah sie keinen sinnvollen Startpunkt.

ONTEC-AI-Experte Christian Casari wiederum denkt in zwei Achsen, wenn er über die Grundlagen sprach. „Man kann prinzipiell unterteilen in technische Fundamente und in organisatorische Fundamente“, sagte er. Auf der technischen Seite sah er Skills, Infrastruktur und Daten, auf der organisatorischen Seite Use Cases, KPIs und eine Organisation, die KI-Projekte tatsächlich trug. „Die beiden muss man verheiraten“, betonte er, sonst entstand in seinen Augen eine typische Schieflage: Man kauft ein Tool, aber niemand weiß, was er damit sinnvoll tun sollte.

„Die meisten Probleme kann man tatsächlich ohne Agents lösen“

Beim Thema Agents herrschte in vielen Management-Teams erkennbar Erwartungsdruck. Sarah Eschenbacher nahm diesem Hype in der Diskussion bewusst Tempo. „Auch wenn ich eine sehr hohe Begeisterung für Agents habe, glaube ich, dass man die meisten Probleme tatsächlich ohne Agents lösen kann, teilweise sogar ohne AI-basierte Automatisierungstechniken“, sagte sie.

Dabei stellt sich auch die Frage, wie sich Agents überhaupt definieren lassen. Eschenbacher lieferte eine nüchterne Definition: „Ganz unromantisch gesagt, ist ein Agent eigentlich Software, die man um ein LLM herumbaut.“ Das Modell erhält Tools, etwa API-Zugänge oder Datenbank-Schnittstellen, plant nächste Schritte, prüft Zwischenergebnisse und korrigiert sie.

Besonders sinnvoll sind Agents für die Expertin dort, wo Daten und Systeme historisch gewachsen und verstreut liegen. Mitarbeiter:innen investieren in einem solchen Szenario viel Zeit, um die richtigen Informationen zu finden. Ein spezialisierter Agent kann Systemlandschaften verbinden und etwa SQL-Abfragen übernehmen – auch wenn im Team dafür die Expertise fehlte.

„Grenzen und Risiken von Agents“

Christian Casari erinnerte daran, dass viele Menschen dieses Prinzip bereits nutzten: „Jeder verwendet ChatGPT. Wenn ich ChatGPT zu aktuellen Themen befrage, recherchiert es im Internet. Das ist eigentlich schon ein Agent“, sagte er. In einem Projekt entwickelte sein Team einen digitalen Assistenten für einen Autovermieter, der Daten aus mehreren Datenbanken kombinierte und so Anfragen beantwortete, die ein reines Dokumenten-System nicht abdecken konnte.

Je mehr Freiheit ein Agent erhält, desto größer schätzt Casari das Risiko ein. Hat ein System viele Optionen, viele Tools, viele Wege – dann hat es auch viele Fehlerquellen. Entwickler:innen müssen damit rechnen und Fallbacks planen. Er verglich die Situation mit einer neuen Mitarbeiterin, von der niemand erwartete, dass sie auf Anhieb alles richtig machte.

Patrick Ratheiser warnte zusätzlich vor falschen Versprechen auf Social Media: „TikTok-Agentic-Boys“, die in kurzen Clips ankündigen, ganze Unternehmen in wenigen Klicks automatisieren zu können. In der Realität sollte man aber zuerst prüfen, ob sich ein Problem nicht ohne KI lösen ließ – durch Prozessänderungen oder einfache Digitalisierung.

Ratheiser berichtete dabei von einem Geschäftsführer, der ein Kommunikationsproblem zwischen Sales und Produktmanagement mit einem Chatbot lösen wollte: „Das ist zwar wunderbar, macht aber wenig Sinn“, sagte Ratheiser. Potenzial für Agents sieht er dort, wo Prozesse klar beschrieben, Daten sauber angebunden und Verantwortlichkeiten geklärt waren – nicht als Ersatz für Kultur- oder Organisationsarbeit.

Prozesse, Daten und Haftung

Genau an dieser Stelle setzte Andreas Thomasch nach. Wenn ein Unternehmen Prozesse nicht beschreiben konnte, wenn unklar blieb, woher Daten kamen und wer wofür verantwortlich war, lieferte ein Agent aus seiner Sicht keinen brauchbaren Output. Vor allem dort, wo bestehende Abläufe automatisiert oder beschleunigt werden sollten, standen zuerst Prozess- und Datenarbeit an.

Parallel dazu sah Thomasch eine zweite Linie. Wenn ein Unternehmen ein neues Produkt oder eine neue Dienstleistung entwickelte und dafür Prozesse und Datenzugänge ohnehin neu aufzog, konnte es KI von Anfang an mitdenken und dabei intern die Voraussetzungen schaffen. Als typisches Feld nannte er HR-Prozesse, die oft gut dokumentiert waren und damit eine solide Basis für KI-Unterstützung boten.

Beim Thema Haftung blieb er nüchtern. Besonders in Bereichen wie HR sah er „human in the loop“ als Standard. Ein Agent konnte Schritte vorbereiten, Daten bündeln und Manager:innen durch Masken führen. Die finale Entscheidung traf aber ein Mensch, vor allem dort, wo es um kritische Entscheidungen ging.

Warum POCs immer noch scheiterten

Trotz besserer Modelle und Tools blieb Patrick Ratheiser eine Zahl in den vergangenen Jahren unverändert. „81 Prozent scheitern mittlerweile wieder mal nach dem POC“, sagte er und ergänzte, dass diese Aussage grob gesagt seit zehn Jahren gültig sei. Eine aktuelle Studie bestätige diesen Wert.

Die Muster ähnelten einander. Unternehmen wählten falsche oder zu komplexe Anwendungsfälle, die Erwartungshaltung schoss nach oben, und Datenqualität blieb Nebensache. „Wir nehmen alle Daten vom Unternehmen, am besten alle Dokumente, jagen die in der GPT rein und dann wird schon alles gut. Das wird nicht funktionieren“, sagte Ratheiser.

Christian Casari steuerte dazu sein Lieblingsbild bei: „Garbage in, garbage out. Ich kann ja das beste Auto haben. Wenn ich glatte Reifen habe und draußen ist glattes Eis, werde ich wahrscheinlich die PS nicht auf die Straße bringen“, sagte er. Ohne Daten, die zum Problem passten, blieb jedes Modell ein teures Experiment.

Mehrwert über mehrere Use Cases

Lenovo-CTO Andreas Thomasch verwies auf die Notwendigkeit einer Struktur. Einen ROI nur über einen einzelnen Use Case zu rechnen, hielt er für schwierig. „Der Aufwand für meinen ersten Use Case ist vermutlich genauso hoch für die nächsten neun folgenden“, sagte er. Deswegen empfahl er, einen Datenbereich als Ganzes „KI-ready“ zu machen und von Beginn an mehrere Use Cases mitzudenken. Wenn einer scheiterte, blieben andere übrig, die den Invest stützten.

Beim Start-Setup setzte Thomasch auf einen klaren Schritt. Er plädierte dafür, eine eigene Umgebung zu schaffen, in der sich KI-Workloads innerhalb der bestehenden Security- und Governance-Prozesse ausprobieren ließen. Eine kleine Sandbox, die IT und Fachbereiche gemeinsam nutzten, half seiner Erfahrung nach, bevor jemand den produktiven Rollout verlangte.

Cloud, On-Prem und Energie

Die Frage, wo KI-Anwendungen laufen sollen, muss laut Thomasch schon zu Beginn eines Projekts geklärt werden. Fachabteilung und IT sollten früh festlegen, ob relevante Daten in der Cloud liegen, on-premise oder in einer hybriden Struktur. Viele Unternehmen landen ohnehin in einem Mischmodell, weil ihre Datenlandschaft bereits verteilt war, wie Thomasch ausführt.

Christian Casari brachte eine Dimension ein, die in Strategierunden häufig zu kurz kam. „Die aktuellen politischen Entwicklungen sollten uns zumindest ein bisschen zum Nachdenken geben“, sagte er. Für ihn zählt vor allem, wie kritisch Daten waren. „Wenn ich meinen Datenschatz, also das, was meine Firma ausmacht, in Daten habe, und das liegt on-premise, ich werde den Teufel tun und das in die Cloud geben und dann noch mit einem Large-Language-Model bearbeiten.“ Weniger kritische Daten sah er dagegen als gute Kandidaten für skalierbare Cloud-Lösungen.

Hybride Szenarien mit lokalen Systemen, Private-Cloud-Ansätzen und Cloud-Komponenten passten für beide gut zu einem weiteren Engpass: Energie. Thomasch erinnerte daran, dass Rechenzentren ihr Energiebudget nicht beliebig erhöhen konnten. Die Frage, welche Modelle auf welcher Infrastruktur liefen, entwickelte sich damit zu einer wirtschaftlichen Notwendigkeit.

Große Modelle, kleine Modelle

Im Alltag beobachtet Patrick Ratheiser einen deutlichen Gegensatz zwischen technischen Möglichkeiten und realem Einsatz. Er berichtete von einem Projekt an der Universität Graz. „Für 30.000 Studenten brauche ich kein GPT-5.1-Modell. Da reicht das Mini vollkommen“, sagte er. Dort ging es um einfache Fragen zu Urlaubstagen oder Abläufen, nicht um literarische Experimente.

Das eigentliche Problem sieht er in der Erwartungshaltung. Viele Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter verglichen interne Systeme mit den großen, frei zugänglichen Modellen am Handy. „Das fühlt sich halt einfach nicht an wie ChatGPT“, höre er häufig. Mit solider Aufklärung über Funktionsweise und Trade-offs sieht er aber eine Chance, kleinere Modelle dort zu akzeptieren, wo sie ausreichten – und gleichzeitig Kosten und Energieverbrauch zu senken.

Christian Casari schärfte dieses Bild mit einer Analogie – einem LKW, der zehn Meter fährt, um eine Wurstsemmel zu holen. „Momentan erschlagen wir alles mit diesen großen LLMs“, sagte er. In vielen Fällen reichte aus seiner Sicht – um im Bild zu bleiben – „ein Rad oder vielleicht sogar zu Fuß“. Auch preislich sieht er starke Unterschiede. Zwischen einem großen Modell und der Mini-Variante lag nach seiner Einschätzung eher ein Hundertstel der Kosten als ein kleiner Aufschlag.

Agents-Expterin Sarah Eschenbacher warnte gleichzeitig vor falschen Hoffnungen: „Bessere Modelle machen Agents nicht unbedingt besser“, sagte sie. Für sie liegt das Potenzial eher in Kombinationen. Unternehmen konnten spezialisierte kleine Modelle als Tools nutzen, etwa für besonders kritische Daten, und größere Modelle dort einsetzen, wo sie den größten Mehrwert brachten. Energieeffizienz bleibt für sie ein Schlüsselbegriff.

Wenn Unternehmen loslegen

Insgesamt zeigte die Diskussion, dass es der Erfolg von KI-Projekten in vielerlei Hinsicht an den Organisationen selbst hängt. Christian Casari brachte das auf eine einfache Formel. Für ihn diente gesunder Menschenverstand als Kompass, nicht als Störfaktor. Teams sollten klären, wo sie standen, wohin sie wollten und was sie im Haus hatten – und erst danach über Tools und Modelle entscheiden.

Sarah Eschenbacher lenkte den Blick außerdem auf die Größe der Vorhaben. Sie rät Unternehmen, keine Monster-Use-Cases zu planen, sondern spezialisierte Agents für klar umrissene Aufgaben zu bauen. Kleine, fokussierte Projekte erzeugten in ihrer Sicht mehr Wirkung als ein „Alles-Könner“, der in der Praxis niemandem wirklich half.

Patrick Ratheiser plädierte in der Schlussrunde dafür, sich nicht von der Wunschliste der Chefetage treiben zu lassen, wenn dort sofort der komplexeste Use Case auftauchte. Er bevorzugte kleine, gut geschnittene Anwendungsfälle und verstand AI-Literacy als Pflichtprogramm. Unternehmen sollten ihre Leute fit machen, ihnen Tools geben und Experimente ermöglichen, damit eine lernende Organisation entstand.

Andreas Thomasch wiederum richtete seinen Appell an die IT-Seite. Sie sollte nicht warten, bis der Druck aus den Fachbereichen stieg, sondern sich vorbereiten, eine Umgebung für KI-Workloads aufbauen und eigenes Know-how sammeln. „Die Frage von der Fachabteilung wird kommen“, sagte er. Wer dann bereits eine Antwort hatte – technisch, organisatorisch und mit Blick auf die Daten –, holte KI aus der theoretischen Debatte in die tägliche Arbeit.

Deine ungelesenen Artikel:
vor 16 Stunden

Boris Nemšić:“Demokratie ist keine Ausrede dafür, dass alles so lange dauert“

„We are not fucked yet": Mit dieser Ansage sorgte Ex-Telekom-Austria-CEO Boris Nemšić beim Business Angel Summit in Kitzbühel für Aufsehen. Im brutkasten-Interview spricht er über den Standort Europa, überbordende Regulierung, das KI-Rennen und eine Idee, die er der Republik schon 2011 vorgeschlagen hat.
/artikel/boris-nemsic-interview
vor 16 Stunden

Boris Nemšić:“Demokratie ist keine Ausrede dafür, dass alles so lange dauert“

„We are not fucked yet": Mit dieser Ansage sorgte Ex-Telekom-Austria-CEO Boris Nemšić beim Business Angel Summit in Kitzbühel für Aufsehen. Im brutkasten-Interview spricht er über den Standort Europa, überbordende Regulierung, das KI-Rennen und eine Idee, die er der Republik schon 2011 vorgeschlagen hat.
/artikel/boris-nemsic-interview
Ex-Telekom-Austria-CEO Boris Nemšić beim Business Angel Summit in Kitzbühel | Foto: Martin Pacher | brutkasten

Boris Nemšić zählt zu den prägenden Figuren der österreichischen Telekom-Geschichte. 1957 in Sarajevo geboren, kam er 1984 nach Wien, promovierte an der TU Wien und stieg 1997 bei der mobilkom austria ein, die er später als CEO zu einer der führenden Mobilfunkgruppen Zentral- und Osteuropas ausbaute. Bis Anfang 2009 stand er an der Spitze der Telekom Austria Group, danach wagte er den Sprung nach Russland und führte bis 2010 den Telekom-Konzern VimpelCom.

Heute lebt Nemšić in Dubai und ist längst fixer Bestandteil des Startup- und Investoren-Ökosystems: Er ist Industry Advisor bei KKR im Technologie-Bereich, Gründungsmitglied der Austrian Angel Investors Association (aaia) und Aufsichtsrat in mehreren Hightech-Unternehmen, darunter die börsennotierte Frequentis AG. Als Beiratsvorsitzender begleitete er den kroatischen Kommunikationsanbieter Infobip auf dem Weg zum ersten Unicorn des Landes. In Österreich ist er unter anderem am Drohnen-Software-Startup Dimetor, am Fintech Seasonax und am Grazer Video-Tech-Unternehmen eyeson beteiligt.

Beim Business Angel Summit in Kitzbühel saß Nemšić am Panel „Quo vadis Europa und Austria“, das mit der provokanten Frage „Are we fucked?“ eröffnet wurde. Seine Antwort dort machte die Runde, im Gespräch mit brutkasten führt er aus, was er damit meint, warum er das Rennen um generative KI noch nicht verloren gibt und woran seine eigene Initiative gegen SMS-Spam gescheitert ist.


brutkasten: Du bist heuer beim Business Angel Summit und bist in mehrere österreichische Startups investiert. Wie würdest du deine Rolle als Investor selbst beschreiben?

Boris Nemšić: Business-Angel-Investor wäre zu breit als Beschreibung. Was ich für mich selbst gemacht habe, waren frühe Investments, schon in den Zehner-Jahren, in Startups, die in meinem Gebiet tätig sind: Technologie, Telekommunikation, ICT. Dort bilde ich mir ein, dass ich mich ein bisschen auskenne, was nicht immer stimmt. Aber das mache ich mit vollem Herzen. Es geht nicht um ein Finanzinvestment als solches, sondern darum, ob ein Produkt einen Nutzen für die Kunden bringen kann und die Technologie weiterbringt. Und vielleicht ergibt sich auch eine Wertsteigerung.

Gab es in deiner Investorenlaufbahn schon erfolgreiche Exits?

Ich habe bis jetzt größte Misserfolge dokumentiert. (lacht) Die Erfolge kommen noch. Obwohl, ich hatte auch einige, allerdings hauptsächlich in Verbindung mit meiner Tätigkeit für KKR, wo ich Industry Advisor bin und mitinvestieren darf. Das waren durch die Bank hervorragende Investments.

Hast du einen spezifischen Branchenfokus? In welcher Phase steigst du ein?

Natürlich schaue ich, dass ich in einer frühen Phase einsteige, weil da die Tickets so sind, dass ich sie persönlich stemmen und die Chancen ergreifen kann. Es ist hauptsächlich ICT, alles, was sich um die Telekom- oder IT-Industrie dreht. Ich hatte auch positive Exits im Education-Bereich, aber wieder IT-getrieben. Das Gebiet, das mich derzeit sehr interessiert, sind Drohnen. Allerdings Drohnen im Sinne der Kommunikation mit Drohnen, nicht die Drohne selbst. Ein fliegendes Objekt kann fast jeder bauen. Die Frage ist, wie man Drohnen beyond line of sight, also auf lange Distanzen, reguliert und verkehrstechnisch richtig steuert. Man braucht Command and Control. Dass Drohnen inzwischen eher eine Dual-Use- und Defense-Geschichte geworden sind, hat die Geschichte ergeben.

Bei welchem Unternehmen bist du da engagiert?

Bei Dimetor in Österreich, dort bin ich Mitinvestor. Zwei meiner guten Freunde kommen von der gleichen Schule, der TU Wien, junge Doktoranden damals, als ich noch auf der Uni tätig war. Das ist eigentlich ein Brainpool, der fantastisch ist. Wir haben Produkte, die sowohl zivil als auch für Defense möglich sind. Zum Beispiel können wir fliegende SIM-Karten entdecken. Und wenn diese fliegende SIM-Karte in einer Drohne ist, dann kann es unangenehm werden. Wir können das detektieren, und dann kann man entscheiden: Ist das eine freundliche oder eine feindliche? Und dann tut man was damit.

Du lebst aktuell in Dubai. Schaust du dir von dort aus weltweit Startups an oder hast du dennoch einen Österreich-Fokus?

Ich habe vor allem einen Europa-Fokus. Ich habe in Kroatien sehr viel gearbeitet und das erste Unicorn Kroatiens mitbetreut, als wir diese Bewertung bekommen haben. Dubai ist natürlich ein unglaublicher Umschlagplatz. Dort gibt es sehr interessante Firmen, die aus irgendeinem Grund dort ansässig geworden sind. Ich glaube kaum, dass Leute hinkommen und sagen: Ich mache jetzt in Dubai ein Startup, weil Dubai. Das ist nicht der Fall. Dubai hat den Vorteil, sehr nahe an Indien, Bangladesch und Pakistan zu sein, mit einem großen Ingenieurs- und Wissenspool.

Beim Panel „Quo vadis Europa und Austria“ wurdest du gefragt: „Are we fucked?“ Deine Antwort?

Ich habe es ein bisschen frech ausgedrückt: We are not fucked yet. Wir sind im Vorspiel. Das heißt, es kann alles rauskommen. Was ich gemeint habe: Wir nehmen diese Dinge noch nicht ernst. Das ist ein Kritikpunkt, den ich mich traue, sehr laut zu sagen. Was ist Europa? Es ist ein Friedensprojekt. Wir sind reich, wir sind frei, wir sind eigentlich die beste Gegend der Welt. Jeder will zu uns kommen. Und was jetzt passiert, ist: Wir schlafen fast ein und reagieren nicht auf die Entwicklungen, die rund um uns sind. Sind das Kriege? Leider. Sind das Entwicklungen wie AI? Sind das Businessentwicklungen? Am Ende brauchen wir Wachstum, wir brauchen eine funktionierende Wirtschaft. Was wir als Europa machen, ist hauptsächlich Fokussierung auf Regulierung und Verlangsamung von allem Möglichen. Mich wundert nur, dass sie noch nicht sagen: Ein Fußball darf nicht schneller als sechzig Kilometer pro Stunde fliegen, weil sonst ist es nicht fair. Ich sage das bewusst überspitzt. Es ist traurig, dass wir unsere hervorragenden Ressourcen, unser Wissen, unsere Leute, unser Entrepreneurship verwalten, statt sie freizulassen. Das ist keine Kritik an Österreich. Österreich hat manchmal vernünftige, manchmal supergute Ansätze. Wir können nur als ganzes Europa erfolgreich sein in diesem Rennen.

Kannst du das konkretisieren?

Ich sage es in einer Metapher: In Wien habe ich in der Wohnung meines Sohnes leider fünfzehn Megabit pro Sekunde Internetverbindung. Und er ist weltweit in Competition mit Südkoreanern, die ein Gigabit haben. Wer wird gewinnen? Oder: Wir haben sechzehn Jahre gebraucht, um den Hochspannungsring in Österreich zu schließen. Gott sei Dank ist es, dank dem Verbund und den anderen, zu keinem Blackout gekommen. Wir waren ein paar Mal sehr nahe dran. Warum haben wir das nicht schneller gemacht? Weil wir alles schützen außer den Menschen. Wir schützen jede Pflanze, Hochachtung. Jede Schnecke, Hochachtung. Nur der Mensch, habe ich den Eindruck, ist nicht so wichtig. Ich überspitze ganz bewusst. Da soll man sehr viel pragmatischer sein. Wenn wir schauen, wer heute erfolgreich ist: Es sind die pragmatischen Zugänge, ob in Dubai, in den Emiraten, in China oder in den USA. Ein Problem wird erkannt und die Lösung wird gesucht. Und nicht der Prozess zur Lösung.

Fairerweise muss man sagen: Das sind unterschiedliche politische Systeme. Europa ist eine Demokratie mit 27 Mitgliedstaaten.

Du hast recht. Nur das politische System soll den Menschen dienen und nicht die Menschen behindern. Das ist der große Unterschied. Wir können uns nicht damit rühmen, dass wir ein besseres System haben. Ja, wir haben es. Nur wenn das System uns behindert, dann soll man das System so anpassen, dass es für uns gut ist. Das ist so banal. Aber wir verlieren uns in Parteien, in Strukturen, in Diskussionen. Und im Endeffekt: Ich will Strom haben. Ich will Internet haben. Ich muss Gesundheit haben, Education haben. Es ist keine Ausrede, dass es so lange dauert, weil wir eine Demokratie sind. Das ist eine faule Ausrede, die ich persönlich nicht akzeptieren kann. Noch einmal: Ich lobe keine Diktaturen und Königreiche, bei Gott nicht. Aber wenn man sich anschaut, was in den Emiraten passiert: Es wird ein Ziel gesetzt, das der Wirtschaft, den Menschen, der Entwicklung dient. Und dann wird das durchgezogen.

Wo siehst du das Problem, wenn nicht in einer Fehlkommunikation zwischen Industrie und Politik?

Du bist ja sehr nett. Wenn man Dinge falsch macht, dann sagt man, es ist falsche Kommunikation. Das lasse ich nicht gelten. Die Politik hat alle Möglichkeiten, sich beraten zu lassen, und muss das gesamtheitlicher sehen. Die Politik ist nicht blöd. Sie hat leider oft Partikularinteressen. Und es ist eine nachvollziehbare, aber schwierige Situation, dass immer irgendwo Wahlen sind. Wenn das Interesse an einer Partikularwahl das große ganze Ziel überwiegt, dann haben wir ein Problem. Wenn wir nicht in der Lage sind, das zu lösen, dann werden Systeme, die dieses Problem nicht haben, die Oberhand gewinnen. Schau, was China ist: eine Planwirtschaft, ein Einparteiensystem, alles, was wir eigentlich nicht wollen. Aber die wesentlichen Dinge machen sie richtig. Die haben uns innerhalb von dreißig Jahren in unheimliche Abhängigkeiten gebracht. Unglaublich. Und ich bin sicher, dass das viele Menschen in Europa erkannt haben, nicht heute, sondern vor zwanzig Jahren. Warum reagieren wir nicht? Weil wir kurzfristige Ziele setzen. Das Ziel ist das nächste Quartal, das Ziel ist die nächste Wahl. Statt das große Ganze zu sehen. Wir haben die Wissenschaft, wir haben Hirn, wir haben Geld, wir haben Ressourcen, um breiter und größer zu denken. Nur irgendwo am Weg verlieren wir uns.

Hast du ein Beispiel, wo du selbst an dieser Regulierung gescheitert bist?

Ich habe mich die letzten zwei, drei Jahre mit SMS-Spam beschäftigt. Jeder von uns bekommt irgendwelche blöden SMS, wo oben eine Bank steht, Unicredit oder Bitpanda oder was auch immer, und drinnen steht irgendein Scam. Ich habe mir zur Aufgabe gemacht: Wie kann man das verhindern? Weißt du, woran ich gescheitert bin? Am deutschen Briefgeheimnis. Das deutsche Briefgeheimnis wird auf SMS angewendet. Wie rückständig und ignorant muss man sein, um das anzuwenden? Es geht darum: Darf ich in den Header der SMS hineinschauen? Wenn dort Unicredit steht und ich erkenne, das ist die falsche Nummer, dann ist es Scam, und dann filtere ich es aus. Es ist so einfach. Die Erklärung ist: Das ist ein Verfassungsgesetz in Deutschland, es geht nicht. Und die Bevölkerung hat Millionen an Schaden. Wen schützen wir jetzt? Die armen Menschen, die auf das reinfallen und Millionen verlieren? Oder wen schützen wir da? Wenn ich krank bin, soll historisch gesehen auch ein Arzt kommen und mir Blut rauslassen statt eine CT zu machen. Ich meine, das ist absurd. Man muss mit der Zeit gehen.

Die Bundesregierung hat einige Maßnahmen für das Innovationsökosystem gesetzt, Stichwort Dachfonds. Wie bewertest du das?

Ich bewerte es positiv, eindeutig positiv. Ich habe mich 2011 als Chef der ÖIAG beworben. Bin es nicht geworden, Gott sei Dank. Eine meiner Thesen damals in meinen Bewerbungsunterlagen war, dass die ÖIAG-Companies, heute ÖBAG, einen Teil ihrer Dividende in einen Forschungsförderungsfonds oder Startup-Fonds einzahlen sollen, damit wir einen Geldpool haben, mit dem wir dieses Ökosystem stärken.

Das war vor fünfzehn Jahren. Jetzt wird genau das diskutiert.

Eben. Wenn eine Idee kommt und man sie fünfzehn Jahre später diskutiert, darf ich ein paar Fragezeichen stellen. Es gibt einen Punkt: Die Zeit kannst du nicht kaufen. Die Zeit kann man fast nie mit Geld erschlagen. Und ich glaube, wir gehen sehr sorglos mit der Zeit um. In der Wirtschaft ist das noch schlimmer.

Gibt es Tipping Points, die schon erreicht sind? In generativer KI etwa haben wir das Rennen doch verloren.

Nein, glaube ich nicht. Da bin ich anderer Meinung als einige Teilnehmer im Panel. Ich bin sicher, dass man das in drei Jahren aufholen kann. Weil das ist pure Force: Du nimmst so viel Geld, baust so viele Data Center. Wir haben die Wissenschaft, wir haben die Leute, die das können. In drei Jahren, so wie DeepSeek das gemacht hat, können wir es schaffen. Das Rennen ist nicht verloren. Es ist nur die Entscheidung, ob man es macht oder nicht. Mir wäre am liebsten, dass wir überhaupt nicht auf die Idee kommen müssen. Nur die Situation ist so, dass irgendjemand in den USA, China oder wo immer sagen kann: Mir gefällt überhaupt nicht, dass Österreich LLMs oder KI hat, ich drehe es ab. Das darf nicht passieren. Das heißt, wir brauchen einen gewissen Grad an Autonomie. Das heißt nicht, dass wir alles nachbilden und doppelt haben müssen. Aber man muss einen gewissen Grad an Selbstständigkeit haben oder mindestens Hebel, um diese Selbstständigkeit erhalten zu können.

In Europa ist nur ASML ein wichtiger globaler Player. Und nachdem er der Einzige ist, ist man erpressbar. Gott sei Dank haben wir das. Aber da sind wir nicht unbedingt die großen Meister. Ich habe noch die Hoffnung, dass sich die KI in eine Richtung entwickelt, dass die Industrievertikalen, die KI anwenden, so stark werden, dass sie sich selbstständig entwickeln. Eine wird in Europa sein, eine in Amerika, eine in Österreich, egal wo. Das wird sich ausgleichen. Aber die Infrastruktur muss man haben. Und auch damit gehen wir nicht besonders proaktiv um. Es ist blöd, dass ein Glasfaseranschluss in Österreich und Deutschland Pi mal Daumen dreitausend Euro kostet und gleichzeitig in Spanien zweihundertsechzig Euro. Es gibt ein paar Gründe dafür, ein paar sind legitim. Aber die Mehrzahl der Gründe ist einfach erfunden. Da sieht man, wie inkonsistent wir agieren.

Du hast sehr viel erreicht in deiner Karriere. Welche Ziele hast du dir noch gesteckt?

Ich habe mir in meiner Karriere, Karriere unter Anführungszeichen, nie persönliche Ziele gesetzt. Ich habe Business-Ziele gesetzt: Wenn ich Vorstand einer Firma bin, will ich diese und jene Ziele erreichen. Aber keine persönlichen Ziele, weil man so offen und so breit sein muss, dass man entscheiden kann, ob man eine Chance wahrnimmt oder nicht. Ich bin nach Russland gegangen, obwohl ich überzeugt bin, dass ich den besten Job in Österreich hatte, zehn Jahre lang.

Beim Summit haben zwölf Startups gepitcht, die noch am Anfang stehen. Was gibst du jungen Unternehmer:innen mit auf den Weg?

Es war interessant, dass die zwölf aus sehr verschiedenen Ecken kommen, was gut ist. Ich persönlich glaube an Startups, die entweder etwas sehr tangibles machen oder ein Businessmodell haben, das global anwendbar ist. Das kann eine kleine Sache sein, aber global anwendbar. Ich hoffe, sie denken in die Richtung, dass sie nicht nur ein kleines Problem lokal lösen, sondern dass ihre Plattform oder ihr Produkt eine globale Anwendung haben kann. Da gibt es viele Chancen, und auch viele Dinge, die man gut überlegen muss.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

KI in der Praxis: „Die meisten Probleme kann man tatsächlich ohne Agents lösen“

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

KI in der Praxis: „Die meisten Probleme kann man tatsächlich ohne Agents lösen“

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

KI in der Praxis: „Die meisten Probleme kann man tatsächlich ohne Agents lösen“

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

KI in der Praxis: „Die meisten Probleme kann man tatsächlich ohne Agents lösen“

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

KI in der Praxis: „Die meisten Probleme kann man tatsächlich ohne Agents lösen“

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

KI in der Praxis: „Die meisten Probleme kann man tatsächlich ohne Agents lösen“

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

KI in der Praxis: „Die meisten Probleme kann man tatsächlich ohne Agents lösen“

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

KI in der Praxis: „Die meisten Probleme kann man tatsächlich ohne Agents lösen“

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

KI in der Praxis: „Die meisten Probleme kann man tatsächlich ohne Agents lösen“