28.02.2022

Nur jedes zweite KMU in Österreich plant Investition in Digitalisierung

Die EY-Studie “Digitaler Wandel im österreichischen Mittelstand” 2022 zeigt, dass trotz steigender Bedeutung von Digitalisierung nur die Hälfte der KMU und Mittelständler in die Transformation investieren wollen.
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Digitalisierung
Digitalisierung ist nicht das einzige Ziel für KMUs. | © rs-photo über Getty Images

Österreichs KMU und Mittelständler haben während der Corona-Pandemie erkannt, wie wichtig der Sprung in die Digitalisierung für ihre Unternehmen ist. “Dennoch gilt es, sich nicht auf dem implementierten Status quo auszuruhen, denn der Technologie-Bereich entwickelt sich stetig weiter”, sagt Gunther Reimoser, Country Managing Partner bei EY Österreich. Trotzdem planen nur die Hälfte der befragten Mittelständler eine Investition in Digitalisierung in den nächsten zwei Jahren. Das zeigt die EY-Studie, für die über 600 mittelständische Unternehmen mit 30 bis 2.000 Mitarbeiter:innen in Österreich befragt wurden. 

Die Hauptergebnisse der Studie: 49 Prozent der befragten Mittelständler möchten in den nächsten zwei Jahren keine zusätzliche Investition in digitale Technologien im eigenen Unternehmen durchführen. Dabei sei die Bedeutung der Digitalisierung für KMU und ihre Geschäftsmodelle von einem Zustimmungswert von 77 Prozent im Vorjahr auf 80 Prozent in 2022 gestiegen, so EY.  

Während 16 Prozent der Befragten in den nächsten zwei Jahren Cloud Computing im Betrieb einsetzten möchten, haben zwölf Prozent der KMUs vor, Data Analytics einzuführen. Zudem streben zehn Prozent der Befragten die Implementierung von Künstlicher Intelligenz in ihre Unternehmen an, so EY.

Fachkräftemangel als Digitalisierungsbremse

„Möchte man weiterhin mit der Digitalisierung Schritt halten, sind Investitionen unverzichtbar“, sagt Axel Preiss, Leiter der Unternehmensberatung bei EY Österreich.

81 Prozent der Befragten geben an, aktuell durch keine hindernden Faktoren von einer Investition in die Digitalisierung des eigenen Betriebes abgehalten zu werden. Fast neun Prozent der Mittelständler hat im Rahmen der Studie angegeben, die Digitalisierung im eigenen Betrieb vorantreiben zu wollen, jedoch seien die Investitionen in Zeiten des Fachkräftemangels nicht umsetzbar. 

„Über alle Branchen hinweg haben 83 Prozent Probleme damit, geeignete Fachkräfte zu finden. Das hat auch Auswirkungen auf geplante Digitalisierungsprojekte, die durch fehlendes Personal nur langsam oder gar nicht vorankommen“, sagt Preiss. Der größte Mangel an Fachkräften bestehe zurzeit in Oberösterreich mit 18 Prozent, gefolgt von Tirol und Vorarlberg mit je 17 Prozent. Die mit der Digitalisierung gebundenen hohen Kosten sowie ihre begrenzten finanziellen Ressourcen dafür seien ein weiterer Investitions-hindernder Faktor für sieben Prozent der Befragten.

Zufriedenheit mit digitaler Infrastruktur in Wien gesunken

Wie erwartet, ist Wien Digitalisierungs-Hotspot Österreichs. Waren letztes Jahr 72 Prozent der befragten KMUs mit den Rahmenbedingungen für die Digitalisierung, bezogen auf den eigenen Standort, zufrieden, sind es dieses Jahr nur mehr 63 Prozent. 

Besonders gut schneiden Salzburg (82 Prozent sind zufrieden) und Tirol (81 Prozent) im Gegensatz zu Kärnten (67 Prozent)  mit der Leistungsfähigkeit ihrer digitalen Infrastruktur ab. Knapp drei Viertel der mittelständischen Unternehmen sind mit dem Zugang zu hohen Bandbreiten und Handyempfang österreichweit zufrieden.

“Nur mit einer leistungsfähigen digitalen Infrastruktur kann es eine Chancengleichheit in allen Regionen geben”, sagt Preiss. Aus diesem Grund soll der Ausbau der digitalen Infrastruktur in den aktuell unterversorgten ländlichen Regionen Priorisiert werden. “Ein kontinuierlicher, flächendeckender Ausbau ist für den Wirtschaftsstandort Österreich eine Investition in die Zukunft”, erklärt Preiss weiter. 

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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