17.03.2026
STUDIE

Wettbewerbsfaktor KI: Studie zeigt raschen Return on Investment für heimische Unternehmen

Eine aktuelle Studie von Accenture, der Industriellenvereinigung und Economica analysiert den Status quo der Digitalisierung in Österreich. Die Daten zeigen messbare Effekte auf Umsatz und Produktivität durch die digitale Transformation und den Einsatz Künstlicher Intelligenz.
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v.l. Philipp Krabb, Research Lead Accenture Österreich, Michael Zettel, Country Managing Director Accenture Österreich, und Christian Helmenstein, Chefökonom IV sowie Leiter Economica | Foto: Christian Mikes

Die digitale Transformation der österreichischen Wirtschaft schreitet kontinuierlich voran. Zu diesem Ergebnis kommt die nunmehr fünfte Erhebung der Studie „Digitale Dividende 2025/26“, die den Fortschritt und die wirtschaftlichen Auswirkungen von Digitalisierungsmaßnahmen analysiert.

Die Entwicklung der Digitalisierungsstufen

Laut den Studiendaten hat sich der Anteil der sogenannten „digitalen Champions“ – also jener Unternehmen, die sich auf der höchsten Digitalisierungsstufe befinden – in den vergangenen fünf Jahren spürbar erhöht. Lag dieser Anteil im Jahr 2021 noch bei zwei bis drei Prozent, sind es in der aktuellen Erhebung mehr als fünf Prozent. Gleichzeitig verringerte sich die Gruppe der digitalen Nachzügler, die Informationstechnologie primär für die reine Informationsbereitstellung und Kommunikation verwenden, von 73 Prozent auf 65 Prozent.

„Die digitale Transformation der österreichischen Wirtschaft schreitet voran. Wir haben deutlich mehr digitale Champions, der Anteil ist auf über fünf Prozent gestiegen. Die wesentliche Botschaft ist: Wer bereits einen Vorsprung hat, behält diesen und kann ihn sogar einfacher ausbauen. Für Nachzügler wird es hingegen richtig schwierig aufzuholen“, so Michael Zettel, Country Managing Director von Accenture Österreich.

Die „Digitale Dividende“ in Zahlen

Die Studie quantifiziert zudem die wirtschaftlichen Effekte eines hohen Digitalisierungsgrades. Über die untersuchten Zeiträume verzeichneten die digitalen Vorreiter ein durchschnittliches Umsatzwachstum, das um 6,2 Prozentpunkte über jenem der Digitalisierungsnachzügler lag. Ein ähnliches Bild zeigt sich beim Produktivitätswachstum mit einer Differenz von 6,1 Prozentpunkten sowie beim Beschäftigungswachstum mit einem Plus von 1,2 Prozentpunkten zugunsten der Champions. Diese Vorreiterrolle nehmen vorwiegend Großunternehmen ein.

Künstliche Intelligenz im europäischen Vergleich

Ein zentraler Schwerpunkt der aktuellen Erhebung liegt auf der Implementierung von Künstlicher Intelligenz (KI). Österreich positioniert sich hierbei im europäischen Vergleich im oberen Mittelfeld. Während der EU-Durchschnitt bei der KI-Nutzung in Unternehmen 20 Prozent beträgt, liegt Österreich bei 30 Prozent. Führend in Europa sind Dänemark mit 42 Prozent und Finnland mit 38 Prozent.

Die technischen Voraussetzungen für eine Skalierung sind in Österreich weitgehend gegeben: 89 Prozent der befragten Unternehmen können Daten in ihren IT-Systemen bereitstellen und 86 Prozent verfügen über die notwendigen Schnittstellen. Generative KI (GenAI) ist in der Wirtschaft bereits angekommen: Etwa 57 Prozent der Unternehmen nutzen diese Technologie bereits oder planen den Einsatz für die nähere Zukunft. Am häufigsten nutzen Unternehmen GenAI zu Zwecken der Übersetzung (75 Prozent). Weitere 59 Prozent lassen sich Texte zusammenfassen, während 53 Prozent die Technologie für die Generierung von Texten verwenden.

Effizienz und Qualität durch GenAI

Die Auswirkungen von GenAI werden in der Erhebung detailliert aufgeschlüsselt. Der Einsatz der Technologie entspricht laut den Berechnungen einem arbeitsvermehrenden technischen Fortschritt, der das Potenzial hat, die eigene Arbeitskraft um 32,4 Prozent zu erhöhen. In der Praxis führt dies bereits heute zu einer durchschnittlichen Zeitersparnis von 1,25 Stunden pro Arbeitstag. Neben der Quantität wird auch die Qualität der Arbeitsergebnisse beeinflusst: 58 Prozent der Anwender:innen geben an, dass sich die inhaltliche Qualität von Texten und Inhalten verbessert hat.

Rentabilität der Investitionen

Abschließend beleuchtet die Studie die finanzielle Rentabilität der Technologie. Obwohl es sich um ein vergleichsweise junges Anwendungsfeld handelt, berichten bereits 39 Prozent der Unternehmen, die in GenAI investiert haben, von deutlich positiven Investitionsrückflüssen. Bei 10 Prozent der Unternehmen liegt dieser Wert sogar bei über 10 bis 25 Prozent. „Wir sehen, dass es einen relativ kurzfristigen Return on Investment gibt. Die Investition in Künstliche Intelligenz zahlt sich aus. Das sind insgesamt sehr gute Nachrichten für die heimische Wirtschaft“, so Zettel.

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ParityQC, Quantum, Harvest Now
© zVg - Valentin Stauber, ParityQC.

Die Zeichen der Zeit deuten auf Künstliche Intelligenz – und das schon länger. Unternehmer wissen oder bekommen es vermittelt, dass der Einsatz von KI nicht mehr ein „Nice to have“ ist, sondern zunehmend essenziell für die Zukunft der eigenen Firma, wenn nicht gar ganzer Branchen. Es zeichnet sich ein breiter Konsens ab, der bereits in vielen Entscheidungsstrukturen angekommen ist. Eine andere Technologie hingegen bleibt im Schatten und ist gleichzeitig ebenso schwer greifbar wie die eigene Silhouette im Sonnenlicht: die Quantentechnologie.

Quantum-Thema auf Roadmap

Valentin Stauber ist Quantum Algorithm Developer bei ParityQC, einem Spinoff der Universität Innsbruck. Er beobachtet verschiedene Bestrebungen, die bestehende Informationslücke rund um Quantentechnologie zu schließen.

„Programme für die Business-Schiene, die nicht so tief in den technischen Details drinsteckt, finde ich extrem wichtig“, sagt er. „Manche haben das Quantum-Thema aktuell auf der Roadmap stehen, weil ‚wir müssen ja‘. Es gibt auch inzwischen relativ gutes Material auf YouTube, wobei es da natürlich immer ein bisschen schwierig ist zu unterscheiden, was der ‚real deal‘ ist und was Hype ist.“

Angesprochen auf mögliche Anknüpfungspunkte für Innovationsentscheider – etwa Security, Geschwindigkeit oder Prozessoptimierung – verweist Stauber auf zwei zentrale Dimensionen, die Unternehmen im Blick behalten sollten. „Das eine ist, sicherheitstechnisch auf die Entwicklungen im Kontext von Quantencomputing zu reagieren“, so der Developer. „Wenn Quantencomputer künftig in der Lage sind, heute verbreitete kryptografische Verfahren zu brechen, muss man sich entsprechend absichern.“

Vorsicht vor: „Harvest Now, Decrypt Later“

Eine exakte zeitliche Prognose ist derzeit nicht möglich. Dennoch wird in der Fachwelt davon ausgegangen, dass relevante Quantencomputer, die klassische Public-Key-Verfahren angreifen könnten, langfristig einen sicherheitsrelevanten Einfluss haben werden. Stauber verweist in diesem Zusammenhang auf ein bereits heute relevantes Risiko: den sogenannten „Harvest Now, Decrypt Later“-Ansatz.

Dabei werden verschlüsselte Daten bereits heute abgefangen und gespeichert, mit dem Ziel, sie zu einem späteren Zeitpunkt zu entschlüsseln, sobald entsprechende Rechenkapazitäten verfügbar sind. Besonders kritisch ist das bei Informationen, die über lange Zeiträume hinweg sensibel bleiben.

Dazu zählen etwa permanente Staatsgeheimnisse wie sicherheitsrelevante Regierungs- oder Verteidigungsinformationen, biometrische Daten und Gesundheitsakten im Kontext von Behörden oder Gesundheitseinrichtungen sowie langlebige Unternehmensgeheimnisse und geistiges Eigentum.

Auch die kryptografische Vertrauensinfrastruktur des Internets ist betroffen: Sollten private Schlüssel von Certification Authorities kompromittiert werden, könnte dies die darauf aufbauenden Vertrauensketten gefährden und die Absicherung gegen Angriffe wie Man-in-the-Middle-Attacken erheblich beeinträchtigen.

„Biometrische Merkmale bleiben in der Regel ein Leben lang konstant“, sagt Stauber. „Bei kryptographischen Basiszertifikaten – also Zertifikaten von Certification Authorities – ist das anders: Werden etwa die privaten Schlüssel einer CA kompromittiert, ist die gesamte darauf aufbauende Vertrauenskette zerstört. Damit gibt es keine verlässliche Absicherung mehr gegen Man-in-the-Middle-Angriffe.“

Technisch betrifft das vor allem asymmetrische Kryptografie wie RSA (Anm.: asymmetrisches kryptographisches Verfahren, das sowohl zum Verschlüsseln als auch zum digitalen Signieren verwendet wird) oder Verfahren auf Basis elliptischer Kurven bzw. des diskreten Logarithmus. Jene werden heute unter anderem genutzt, um sicher symmetrische Sitzungsschlüssel auszutauschen, die anschließend für die eigentliche Kommunikation verwendet werden – etwa im Rahmen von Diffie-Hellman-Key-Exchange, wo zwei Parteien über einen unsicheren öffentlichen Kommunikationskanal (wie das Internet) sicher einen gemeinsamen geheimen Schlüssel erzeugen, ohne dass Abhörende diesen Schlüssel entdecken können.

Symmetrische Verfahren wie AES (fortschrittlicher Verschlüsselungsstandard) gelten hingegen als vergleichsweise robust gegenüber bekannten Quantenangriffsmodellen. Zwar reduziert sich ihre effektive Sicherheit im Quantenmodell durch bekannte Algorithmen wie Grover, ein vollständiges Brechen gilt jedoch nicht als gegeben.

Quantum-Technologie als Absicherung: QKD und Post-Quantum-Kryptografie

Zur Vorbereitung auf diese Entwicklungen haben sich zwei zentrale technische Ansätze herausgebildet, wie Stauber erklärt.

1. Quantum Key Distribution (QKD):
Bei der Quantum Key Distribution wird der klassische asymmetrische Schlüsselaustausch durch ein quantenphysikalisch basiertes Verfahren ergänzt bzw. in bestimmten Kommunikationsstrecken ersetzt. QKD dient dazu, symmetrische Schlüssel mithilfe quantenphysikalischer Eigenschaften sicher zu übertragen. Die praktische Anwendung ist dabei infrastrukturell anspruchsvoll und typischerweise auf spezielle Netzwerke und Pilotprojekte beschränkt.

2. Post-Quantum-Kryptografie (PQC):
Der zweite Ansatz besteht darin, klassische asymmetrische Verfahren durch neue kryptografische Algorithmen zu ersetzen, für die derzeit keine bekannten effizienten Quantenangriffe existieren. Während RSA und vergleichbare Verfahren künftig durch Quantenalgorithmen wie Shor (ein Algorithmus aus dem mathematischen Teilgebiet der Restklassenringe) theoretisch angreifbar wären, basiert PQC auf mathematischen Problemen, für die bislang keine entsprechenden effizienten Lösungsverfahren bekannt sind. Für diese Verfahren existieren bereits erste internationale Standards, unter anderem im Rahmen der Arbeiten des NIST, die schrittweise in bestehende Systeme integriert werden.

Die Einführung von Post-Quantum-Kryptografie erfordert jedoch Anpassungen in der IT-Infrastruktur. Netzwerkkomponenten wie Router, Firewalls oder VPN-Gateways müssen entsprechende Verfahren unterstützen, sagt Stauber. „Aber von denen gibt es noch nicht viele. Und die sind auch teuer.“

„Schau-ma-mal-dann-sehn-ma-scho“

Neben der Sicherheitsdimension sieht der Experte auch eine zweite große Perspektive der Quantentechnologie: ihren möglichen Einsatz zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme.

„Bei ParityQC beschäftigen wir uns vor allem mit Optimierungsaufgaben. Hier ist es derzeit noch schwierig, verlässliche Aussagen darüber zu treffen, wie groß die Vorteile von Quantencomputern in der Praxis tatsächlich sein werden“, erklärt er. „Für bestimmte Anwendungen gibt es jedoch wissenschaftliche Hinweise auf potenzielle Vorteile – etwa bei der Primfaktorzerlegung, wo Quantenalgorithmen theoretisch deutlich effizienter sind als klassische Verfahren.“

Im Bereich der Optimierung ist die Lage weniger eindeutig. Viele Ergebnisse basieren derzeit auf Simulationen und frühen experimentellen Ansätzen, weshalb sich mögliche Vorteile noch nicht zuverlässig quantifizieren lassen. Dennoch gelte dieser Bereich als eines der potenziell vielversprechenden Anwendungsfelder der Technologie.

„Das ist so eine typische ‚Schau-ma-mal-dann-sehn-ma-scho‘-Attitüde“, sagt Stauber. „Interessanterweise geht es dabei nicht nur um Time-to-Solution. In manchen Fällen können Quantenverfahren auch wirtschaftliche Vorteile bringen, etwa durch geringere Kosten in spezifischen Szenarien.“ Erste Unternehmen beginnen daher, sich mit Quantum-Optimierungsansätzen auseinanderzusetzen, insbesondere dort, wo klassische Methoden an Effizienzgrenzen stoßen.

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