24.01.2025
STUDIE

Nur 15 Prozent der österreichischen Unternehmen setzen KI substanziell ein

In den letzten Jahren hatten österreichische Unternehmen mit zahlreichen wirtschaftlichen Herausforderungen zu kämpfen: Die Corona-Pandemie, der Ukrainekrieg, Rekordinflation und eine Wirtschaftsrezession setzten ihnen stark zu. Auch der Start ins neue Jahr fiel schwach aus, denn Österreichs Wirtschaft bleibt weiter im Abschwung.
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Bei vollständiger Nutzung aller KI-Potenziale wäre eine Erhöhung der Wertschöpfung um 18 Prozent möglich. © Unsplash

Inmitten des schwierigen Umfelds erweist sich die Digitalisierung als treibende Kraft des Wandels. Sie fördert die Innovationsfähigkeit von Unternehmen, steigert die Produktivität und kurbelt das Wirtschaftswachstum an. Das bestätigt auch die aktuelle Studie „Digitale Dividende“, die von Accenture in Zusammenarbeit mit der Industriellen Vereinigung (IV) und Economica erstellt wurde. Ihre Ergebnisse widerlegen die Annahme, dass die Digitalisierung in Österreich seit Corona stagniert. Im Gegenteil: Der Digitalisierungsgrad in österreichischen Unternehmen nehme kontinuierlich zu.

Digitalisierung führt zu mehr Wachstum und höhere Resilienz

In den vergangenen vier Jahren ist der Digitalisierungsreifegrad österreichischer Unternehmen deutlich angestiegen – über 40 Prozent weisen inzwischen einen mittleren bis hohen Digitalisierungsgrad auf. „Die digitale Dividende ist klar erkennbar: Unternehmen mit einem mittleren bis hohen Digitalisierungsgrad erzielen ein jährliches Wachstum, das um 2,2 Prozentpunkte höher liegt als das von Unternehmen mit niedrigem Digitalisierungsgrad“, erklärt Michael Zettel, Country Managing Director von Accenture Österreich. Einfach ausgedrückt bedeutet das: Ein höherer Digitalisierungsgrad führt zu einem stärkeren Umsatzwachstum. Zudem würden hochdigitalisierte Unternehmen auch „eine höhere Resilienz in einer Rezessionsphase“ aufweisen.

Der Fokus der digitalen Transformation liegt derzeit verstärkt auf Kernprozessen, insbesondere in der Produktionsplanung. In unterstützenden Prozessen hingegen wird die Digitalisierung weniger angetrieben – besonders schwach sei sie in der Geschäftsführung. „Dort sehen wir eben definitiv den größten Aufholbedarf. Man könnte sagen, hier ist noch relativ wenig passiert“, so Zettel.

Nur 8 Prozent der Unternehmen nutzen Generative KI-Modelle

Ein zentraler Faktor für die KI-Nutzung in Unternehmen ist die Akzeptanz. Laut der Studie stößt KI besonders auf Management-Ebene auf große Zustimmung: 64,5 Prozent der Führungskräfte stehen KI positiv gegenüber. Bei den Mitarbeitenden liegt die Akzeptanz mit 48,4 Prozent im mittleren Bereich. „Das ist eine klar positive Entwicklung“, sagt Michaela Zalesak, Researcher beim Economica Institut. „Das lässt darauf schließen, dass die bisherigen Erfahrungen mit KI durchwegs positiv waren“.

Trotzdem seien österreichische Unternehmen im Einsatz von KI weiterhin zurückhaltend. Laut Studie nutzen zwar rund 75 Prozent Datentechnologien, doch nur 15 Prozent setzen KI in substanzieller Form ein. Generative KI-Anwendungen werden sogar lediglich von acht Prozent der Unternehmen verwendet, so Christian Helmenstein, IV-Chefökonom. „Wir haben eine große Lücke zwischen der prinzipiellen Verfügbarkeit von Daten auf Unternehmensebene sowie der Hardware und Software einerseits und dem Einsatz von KI andererseits“.

Dabei bieten sich zahlreiche Einsatzmöglichkeiten für KI innerhalb eines Unternehmens. „Die Anwendungsbereiche für Künstliche Intelligenz sind unternehmensweit und sind außerordentlich vielfältig“, sagt Philipp Krabb, Research Lead bei Accenture Österreich. Bisher werde KI vor allem für Recherchen und Analysen genutzt, wobei „das große Entwicklungspotenzial für Künstliche Intelligenz in der Spracherkennung und im Marketing“ liege.

Durch KI können im Jahr 2,24 Milliarden Arbeitsstunden eingespart werden

Die vollständige Nutzung von Künstlicher Intelligenz eröffnet Unternehmen ein enormes Potenzial. „Mit einer entsprechenden KI-Nutzung könnte das Wohlstandsniveau Österreichs auf Sicht einer Dekade um 18 Prozent erhöht werden“, betont Helmenstein. Doch das ist noch nicht alles: Zudem könnten im Vergleich zu 2021 „2,24 Milliarden Arbeitsstunden eingespart werden. In Wertschöpfung übersetzt heißt das eine 18-prozentige Steigerung, die 70,9 Milliarden Euro entspricht“. Dieses zusätzliche Leistungsvolumen entspricht der Gesamtleistung in den Bundesländern Wien und Steiermark zusammen, wie brutkasten berichtete. Besonders in den Bereichen Beschaffung, Produktion und Administration ließe sich durch den konsequenten Einsatz von KI eine Zeitersparnis von 35 bis 40 Prozent erzielen.

Dieser Aspekt ist von wichtiger Bedeutung, da laut Helmenstein 98 Prozent des langfristigen Wohlstandes von Nationen auf Fortschritte bei der Arbeitsproduktivität zurückzuführen seien. „Das ist genau die Möglichkeit, wie wir uns eigentlich aus dieser Krise heraus investieren könnten“, sagt Helmenstein. Dafür müsse man aber die „bürokratischen Hürden abbauen und weiter an der Akzeptanz von Digitaltechnologien und KI arbeiten. Vor allem aber auch an den Fähigkeiten der Beschäftigten und der Bevölkerung arbeiten, sodass sie mit digitalen Technologien und KI-Tools tatsächlich umgehen kann“.

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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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