24.04.2024
F&E

Österreich: Forschungsquote steigt um 0,08 Prozent im Vergleich zum Vorjahr

Österreich steigert seine Forschungsquote und möchte den Weg in die Top 5 Nationen weltweit weiter intensivieren. EU-weit hat man erneut das Podest erreicht.
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Forschungsquote
(c) Stock.Adobe/WhoisDanny - Österreich bei der Forschung im europäischen Spitzenfeld.

Heute veröffentlichte die Statistik Austria ihre Schätzung zur Forschungsquote 2024. Sie liegt heuer bei voraussichtlich 3,34 Prozent, was eine Steigerung des Vorjahres darstellt (3,26 Prozent). Insgesamt werden die F&E-Ausgaben für 2024 auf 16,6 Milliarden Euro geschätzt, womit ein Rekordwert für Investitionen in Forschung und Entwicklung am österreichischen Standort verzeichnet werden kann (2023 waren es noch 15,6 Milliarden Euro). Österreich hält damit die dritthöchste Forschungsquote in der EU.

Forschungsquote: Österreich weltweit in Top 10

“Forschung und Entwicklung sind wegweisend für die Zukunft unseres Landes und insbesondere für die laufende und anstehende Transformation von besonderer Bedeutung”, sagt Arbeits- und Wirtschaftsminister Martin Kocher. “Die Globalschätzung zeigt, dass Österreich seinen Wachstumstrend bei den F&E Ausgaben fortsetzen kann. Auch dank der Zukunftsorientierung des Budgets 2024 von Finanzminister Magnus Brunner kommen wir damit dem Ziel, unsere Forschungsquote kontinuierlich zu verbessern sowie Platz 1 in Europa bei der Forschungsquote einzunehmen, einen bedeutenden Schritt näher.”

Für den europäischen Vergleich liegen Zahlen aus dem Jahr 2022 vor: Hier rangiert Österreich innerhalb der EU auf Platz 3 hinter Belgien und Schweden – und weltweit auf Platz 8.

Ziel 2030: Top 5

Das Klimaschutzministerium ist in Österreich der größte öffentliche Geldgeber für angewandte Forschung. Im Rahmen des Forschung, Technologie und Innovations-Paktes (FTI) 2024 bis 2026 stellt das Klimaschutzministerium 1,85 Milliarden Euro für Forschung, Technologie und Innovation zur Verfügung. Das entspricht gegenüber dem vorangegangenen FTI-Paket (2021-2023) einer Steigerung von fast sieben Prozent. Dazu kommen in den Jahren 2024 bis 2027 noch 505 Millionen Euro an Forschungsförderungen des Klima- und Energiefonds (KLIEN).

Damit liege Österreich auf Kurs, das Ziel zu erreichen, das man sich in der FTI-Strategie 2030 gesetzt hatte: Österreich will in der Forschungsquote weltweit unter die Top 5. 1993 lag sie noch bei 1,45 Prozent, seit 2014 erfüllt die Republik den europäischen Zielwert von drei Prozent.

Klimaschutzministerin Leonore Gewessler dazu: “Forschung sucht nach Antworten auf die drängendsten Fragen unserer Zeit. Und das kann sie nur, wenn sie dafür die entsprechenden Rahmenbedingungen und Mittel hat. Das Klimaschutzministerium ist in Österreich der größte öffentliche Geldgeber für angewandte Forschung. Wir finanzieren Forschung und Innovation für die gesamte grüne und digitale Transformation und die Steigerung der österreichischen Wettbewerbsfähigkeit.”

Zwei Drittel der heimischen F&E Investitionen von Unternehmen finanziert

Allgemein finanzieren sich die F&E-Ausgaben in Österreich aus verschieden Quellen: Zum einen stiegen die Forschungsausgaben der öffentlichen Hand um zehn Prozent im Vergleich zum Vorjahr auf 5,6 Milliarden Euro. Zum anderen werden zwei Drittel der heimischen F&E Investitionen von der unternehmerischen Seite gestemmt.

So stammen 2024 voraussichtlich rund 51 Prozent (8,4 Milliarden Euro) von heimischen Unternehmen inklusive der Ausschüttung der Forschungsprämie in der Höhe von rund einer Milliarde Euro. Weitere rund 16 Prozent (2,6 Milliarden Euro) entfallen auf das Ausland, allen voran auf Unternehmen, deren Tochterunternehmen in Österreich F&E betreiben. Die Finanzierung durch den heimischen Unternehmenssektor anteilig am BIP steigt somit von 1,40 Prozent auf 1,49 Prozent.

“Die Zahlen zeigen, dass unternehmerische Forschung weit mehr als die Hälfte aller Investitionen im Forschungsbereich ausmacht. Unternehmen tragen daher maßgeblich dazu bei, innovative Lösungen zu entwickeln, die nicht nur die Effizienz unserer Industrie steigern, sondern auch nachhaltige Antworten auf globale Herausforderungen bieten”, so Kocher weiter.

Anteil der Hochtechnologie steigt

Innerhalb des Unternehmenssektors dominieren weiterhin mittelhochtechnologische Branchen, zugleich steigt der Anteil der Hochtechnologie. Zuletzt wurden Unternehmen und ihre Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter vor allem bei der Transformation in eine nachhaltige und digitale Zukunft durch die Klima- und Transformationsoffensive des Bundes unterstützt.

Auch Henrietta Egerth-Stadlhuber, FFG-Geschäftsführerin, findet den Unternehmensanteil an diesen Ausgaben bemerkenswert und verweist auf die Förderungen durch die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft FFG, die dabei eine entscheidende Rolle spielen.

Sie sagt: “Die Hebelwirkung der FFG auf die Wirtschaftsausgaben für F&E ist deutlich erkennbar und trägt maßgeblich dazu bei, dass Unternehmen vermehrt in innovative Forschungsprojekte investieren. Ein Euro FFG-Basisprogrammförderung generiert im Schnitt der letzten drei Jahre acht Euro an zusätzlichen Erträgen bei den Unternehmen.

Umso wichtiger sei es jetzt, wie zuletzt gemeinsam mit der WKÖ und Unternehmensvertretern gefordert, die Mittel der Basisprogramme auf mindestens 330 Millionen Euro pro Jahr zu erhöhen, um trotz gestiegener Kosten weiterhin exzellente Forschung zu ermöglichen.

IV-Generalsekretär zur Forschungsquote: “Nicht auf Lorbeeren ausruhen”

IV-Generalsekretär Christoph Neumayer betont indes, wie wichtig es sei, dass sich Österreich nicht auf den bisherigen Lorbeeren ausruhe, sondern seine Anstrengungen in Forschung, Entwicklung und Innovation weiter vorantreibe.

“Die Gefahr den Anschluss zu verlieren, ist gerade in diesem dynamischen Bereich sehr hoch. Es gilt konsequent vorne dabei zu sein und neue Technologien und Entwicklungen rasch aufzugreifen. Hinzu kommt, dass der Technologiewettbewerb nicht an den Grenzen der EU Halt macht – im Gegenteil, gerade aus USA und Asien ist ein massiver Wettbewerbsdruck deutlich spürbar”, so der IV-Generalsekretär per Aussendung.

Neumayer unterstreicht das Ziel, F&E-Investitionen weiter auszubauen und Österreich als Technologienation und Innovation-Leader ganz vorne zu positionieren. Dazu müsse die Technologieoffensive massiv vorangetrieben und ausgebaut werden. Das bedeute auch, dass die Budgets der FTI-Pakte deutlich angehoben werden müssen, um dadurch Schlüsseltechnologien und industrielle Kernthemen zu stärken.

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Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
27.01.2025

Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
27.01.2025

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

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Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

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Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

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Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

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Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

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Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

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Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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