Vor rund sechs Jahren gab Google bekannt, selbstfahrende Autos entwickeln zu wollen. Damit sollen Unfälle vermieden und Fahren sicherer werden. Der neue Unfallbericht lässt Zweifel aufkommen.
Ob Internetunternehmen oder die Autoindustrie, alle wollen sie autonom fahrende Autos entwickeln. So bezeichnet man ein Fahrzeug, das ohne menschliches Zutun selbstständig von A nach B fahren kann. Dabei hat das „Roboterauto“ die volle Kontrolle über das Auto. Es fährt, steuert und parkt sogar selbst ein. Der Fahrer wird überflüssig und kann seine Aufmerksamkeit anderen Dingen zuwenden.
Unfälle von selbstfahrenden Autos
Die IT-Industrie wirbt damit, dass Roboterautos viel sicherer seien und Unfälle im Straßenverkehr vermieden werden könnten. Der Mensch mache viele Fehler, ganz im Gegensatz zur Maschine. Schon in naher Zukunft sollen die selbstfahrenden Autos von der Straße nicht mehr wegzudenken sein. Und das nicht nur in Kalifornien und Texas, wo Google seine Autos bereits regelmäßig aussendet. Auch in Europa sind Roboterautos kein Fremdwort. Daimler möchte etwa bereits dieses Jahr auf Deutschlands Straßen mit Testfahrten starten. Fahrer werden zwar trotzdem (noch) in der Kabine sein, deren Hände aber nicht mehr am Lenkrad. Damit möchte man zu einer unfallfreien Zukunft beitragen.
(c) google: Im Jahr 2012 hatten Googles Autos bereits 300,000 Meilen „autonom“ zurück gelegt.
Der aktuelle Testbericht von Google für die Straßenverkehrsbehörde in Kalifornien malt ein anderes Bild. Die Ergebnisse zeigen, dass bei 424.331 zurückgelegten Meilen in 15 Monaten Fahrer manuell ganze 272 Mal eingreifen mussten. „Unsere Testfahrer sind trainiert und vorbereitet auf solche Situationen. Die durchschnittliche Reaktionszeit bei allen Vorkommnissen war 0,84 Sekunden“, liest man im Report. Weitere 69 Mal musste außerdem bei Simulationsfahrten eingegriffen werden.
Unfall-Simulation
Google hat zum Testen einen gigantischen Simulator ins Leben gerufen. Die Fahrer können damit Situationen im Straßenverkehr noch einmal durchmachen. Damit sollen Fragen geklärt werden, wie bspw:
Was wäre passiert, wenn der Fahrer nicht eingegriffen hätte?
War ein manuelles Einlenken tatsächlich notwendig?
Was wäre unter leicht veränderten Umständen passiert?
Mit Hilfe des Simulationsprogramms können die Ingenieure bei Google herausfinden, ob das Eingreifen unumgänglich war und ob der Vorfall für die Weiterentwicklung des Roboterautos relevant ist. Die Autos von Google sind mit 40 km/h übrigens nicht allzu schnell unterwegs.
WienIT: 500 Nutzer:innen für die konzernweite KI-Plattform
Vor eineinhalb Jahren nahm das bei der WienIT angesiedelte Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe seine Arbeit auf. Eine Zeit, die vor allem von Aufbauarbeit geprägt war. Im Zentrum steht heute weniger ein einzelner Vorzeige-Use-Case als eine Infrastruktur: eine zentrale KI-Plattform für den gesamten Konzern. Warum dabei bewusst auf Eigenentwicklung gesetzt wird und Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind.
WienIT: 500 Nutzer:innen für die konzernweite KI-Plattform
Vor eineinhalb Jahren nahm das bei der WienIT angesiedelte Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe seine Arbeit auf. Eine Zeit, die vor allem von Aufbauarbeit geprägt war. Im Zentrum steht heute weniger ein einzelner Vorzeige-Use-Case als eine Infrastruktur: eine zentrale KI-Plattform für den gesamten Konzern. Warum dabei bewusst auf Eigenentwicklung gesetzt wird und Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind.
Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT
Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.
Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.
„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.
Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.
Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose
Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.
Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.
Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.
Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT
Digitale Souveränität als Leitprinzip
Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.
Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.
Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.
Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind
Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.
Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.
Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT
Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option
Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.
Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.
Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.
„Welches Problem lösen wir?“
Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.
Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“
Agentische KI und ein Hackathon
In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.
Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.
Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.
Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.
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