Das zweite Mal fand vergangene Woche der Technology Impact Summit in Graz statt - diesmal unter dem Motto „KI im Einsatz: Kompetenzen – Anwendungen – Wirkung". brutkasten war als Medienpartner mit dabei und mit der Serie "No Hype KI" präsent.
Unmittelbar nach dem Gipfel zur digitalen Souveränität Europas in Berlin auf Einladung, bei dem die österreichische Deklaration ratifiziert wurde, brachte der zweite Technology Impact Summit als gemeinsame Initiative von Universität Graz, Technische Universität Graz, Joanneum Research und FH Joanneum führende Köpfe aus Wissenschaft, Technologie, Wirtschaft und Politik am 19. und 20. November in Graz zusammen.
Unter dem Titel „KI im Einsatz: Kompetenzen – Anwendungen – Wirkung“ widmeten sie sich aktuellen Anwendungsmöglichkeiten und künftigen Strategien, um Europa zum unabhängigen Player im globalen Wettbewerb zu machen. Die Diskussion in der Grazer Seifenfabrik bewegte sich zwischen Kritik an der Überregulierung und Chancen, die im Zusammenspiel aus Wissenschaft und Forschung, Wirtschaft und Politik entstehen.
„Künstliche Intelligenz entfaltet ihren größten Wert dort, wo sie den Menschen stärkt: indem sie Komplexität reduziert, Entscheidungen fundiert unterstützt und Raum für echte Innovationskraft schafft. Die Beiträge am Technology Impact Summit machen bewusst, dass Künstliche Intelligenz längst keine Zukunftsvision mehr ist, sondern bereits heute entscheidende Impulse für Wirtschaft, Verwaltung und Gesellschaft liefert“, kommentiert Markus Fallenböck, Vizerektor der Universität Graz und Mitinitiator des Technology Impact Summit.
brutkasten war Medienpartner beim Technology Impact Summit und präsentierte im Ausstellungsbereich die Serie „No Hype KI„, deren zweite Staffel im Dezember 2025 startet. Partner von „No Hype KI“ sind in der zweiten Staffel neben der Universität Graz auch Microsoft, Lenovo, EY, ACP, Ontec, ITSV und KEBA.
Zu Beginn der Veranstaltung sprach Digitalisierungs-Staatssekretär Alexander Pröll über digitale Souveränität. Er hob die Bedeutung der österreichischen Deklaration hervor, die von allen EU-Mitgliedsstaaten ratifiziert wurde: „Europa ist aufgewacht und dabei seine Unabhängigkeit zurückzuerlangen“, sagte der Staatssekretär auf der Bühne der Seifenfabrik. „Der kluge Weg führt in eine kooperative Multi-Strategie aus eigener Entwicklungsstärke und verlässlichen Partnerschaften. Österreich ist der Treiber, um ein gemeinsames Verständnis für digitale Souveränität unter den Mitgliedsstaaten zu entwickeln.“
Die per Video zugeschaltete EU-Kommissarin Henna Virkkunen unterstrich die Rolle von Investitionen und Rechtssicherheit, um Europas Wirtschaft in eine führende Position zu bringen.
Liquid-AI-Gründer Ramin Hasani als Keynote-Speaker
Ein Highlight war auch die Keynote von Ramin Hasani. Der österreichische Gründer des mit über zwei Milliarden US-Dollar bewerteten Startups Liquid AI war im Mai auf dem Cover des brutkasten-Printmagazins. In seiner Keynote sprach er über den neuen Zugang zu KI, den sein Unternehmen verfolgt, und lieferte eine Einordnung zwischen Komplexität, Risiken, Kosten und Chancen. „Die effiziente Nutzung bestehender Ressourcen und Architekturen ist fundamental, um den Energiebedarf substanziell zu reduzieren und die wirtschaftliche Wettbewerbsfähigkeit in Einklang mit Klima- und Umweltschutz zu bringen“, fasste Hasani zusammen.
Anschließend diskutierte ein Panel mit Karl-Theodor zu Guttenberg (Spitzberg Partners), Rektor Horst Bischof (Technische Universität Graz), Taiwan-Expertin Josie-Marie Perkuhn (Universität Trier) und Harald Leitenmüller (Microsoft) zur elementaren Frage der digitalen und technologischen Souveränität Europas. Die zentrale Erkenntnis der Diskussion: Strategische Autonomie schaffe nicht nur Unabhängigkeit, sondern schütze Werte und Wertschöpfung. Souveränität werde künftig zu einer Schutzmauer des demokratischen Systems.
Von der Theorie in die Praxis mit sieben Use Cases aus dem DACH-Raum
Use Case 1: ACP
ACP zeigte, wie KI und menschliche Expertise gemeinsam den Inside-Sales im technischen Großhandel verändern. Ausgangspunkt war eine alltägliche Herausforderung: unstrukturierte, telefonische und oft zeitkritische Kundenanfragen sowie verstreute Daten und ein wachsender Skill-Gap im Nachwuchs.
„Wir haben versucht, KI und HI – Human Intelligence – in die Zusammenarbeit zu bringen“, sagte Alexander Liebl, Director Business Consulting bei ACP. Das neue System kombiniert AI-Voice-Agenten für Routineanfragen und Call-Routing mit einem HI-Voice-Agenten, der KI-gestützt agiert. In mehreren Entwicklungsstufen – vom Foundation Sprint bis zur skalierbaren Produktreife – entstand eine Lösung, die kontinuierlich selbst dazulernt.
„KI ist der neue Akteur in der intelligenten Zusammenarbeit. Nur wer Daten und Prozesse intelligent miteinander verbindet, schafft ein Arbeitsumfeld mit wirkungsvoller Collaboration von Human Intelligence und Artificial Intelligence“, fasst Liebl zusammen.
Use Case 2: Cancom
Cancom präsentierte eine KI-Lösung, die das betriebliche Dokumentenmanagement nachhaltig verändern soll. Kund:innen litten bisher unter Doppelanlagen, fehlenden Zuordnungen und einer enormen Varianz an Rechnungsformaten – ein Problem, das klassische Regelwerke überforderte. „Das große Problem unserer Kunden: Es ist zu Doppelanlagen und fehlenden Zuordnungen gekommen“, erklärte Jürgen Altenriederer, Technical Consultant bei Cancom.
KI-basierte Extraktion, semantisches Verständnis durch Large Language Models und eine klar fokussierte User Experience sorgten schließlich für eine Automatisierung von 84 Prozent, drastisch verkürzte Durchlaufzeiten und deutlich verbesserte Datenqualität. „KI ersetzt keine Menschen – sie braucht Menschen, die Veränderung gestalten“, betonte Altenriederer. Der Mehrwert zeige sich im ROI: Effizienz, Nachvollziehbarkeit und Compliance aus einer Hand.
Use Case 3: FH Joanneum
Die FH Joanneum zeigte, wie KI den Bereich Cybersecurity stärkt, ohne menschliche Expertise zu ersetzen. Im Projekt „KI & Industrial Penetration Testing“ unterstützt die Technologie dabei, Schwachstellen in industriellen Systemen zu identifizieren, indem sie Standardaufgaben sowie monotone „boring tasks“ übernimmt. Gleichzeitig bleiben sensible Daten und der Mangel an Testsystemen eine Herausforderung:
„Es gibt kaum Testsysteme, daher muss man vorsichtig sein“, betonte FH-Professor Klaus Gebeshuber. Sein Fazit blieb klar: „KI & Industrial Penetration Testing hat massiv Potenzial, auf menschliche Mitarbeit ist jedoch nicht zu verzichten.“
Use Case 4: Östererreichische Post Business Solutions
Östererreichische Post Business Solutions adressierte ein Problem, das Unternehmen Millionen kostet: die manuelle Verarbeitung von Dokumenten. Ein deutscher Industriebetrieb bearbeitet jährlich rund 500.000 Dokumente – bei sechs Euro pro Dokument ergibt das Kosten von etwa drei Millionen Euro.
Mit DAiTA – Document AI Transformation and Automation – werden Inhalte automatisiert erkannt, extrahiert und verarbeitet; von einfachen Regeln bis hin zu LLM-gestützten semantischen Analysen. „Wir eliminieren das Geschäftsrisiko falscher Eingangsdaten“, erklärte Bereichsleiter und Geschäftsführer George Wallner.
Skalierbare Verarbeitung – egal ob eine oder 20.000 Seiten pro Stunde – sowie qualitätssichernde Maßnahmen („Human in the loop“) sichern höchste Präzision. Die Use Cases reichten bis zur HR-Abteilung, wo die KI-Bewerbungsunterlagen auf Vollständigkeit prüft. „Kaskadierende Logiken schaffen Effizienz und Wirtschaftlichkeit“, so Wallner.
Case Case 5: Raiffeisen-Landesbank Steiermark
Die Raiffeisen-Landesbank Steiermark stellte ein simulationsbasiertes Prognosemodell vor, das strategische Entscheidungen datenbasiert unterstützt. Das Ziel: besser verstehen, wie sich Kundenanzahl, Produktausstattung und Nachfrage in Zukunft entwickeln – im Kontext gesellschaftlicher Trends und unter Berücksichtigung der eigenen Maßnahmen.
„KI wird oft überschätzt – Technik allein löst keine Grundsatzprobleme“, betonte Florian Brugger, Abteilungsleiter im Bereich Softwareentwicklung, Data Science, Automatisierung, Business Intelligence und künstliche Intelligenz. Daher setzte das Team auf die sorgfältige Integration relevanter Datenquellen, Machine-Learning-Modelle für Prognosen und Simulationen sowie ergänzende Use Cases zu Distanzverhalten, Produktinteressen oder Marketingmaßnahmen. Das Modell bildet die Grundlage für Standortentscheidungen, zielgerichteten Vertrieb und strategische Planung.
Case 6: VTU und Leftshift One
VTU und Leftshift One zeigten eine Lösung, die internes Expert:innenwissen in großen Industrieunternehmen nutzbar macht. Die Herausforderung: Wissen existiert zwar, ist aber schwer zugänglich. Die KI dient als intelligenter Assistent, der Dokumente durchsucht, Informationen extrahiert und Antworten in natürlicher Sprache liefert.
„KI ist kein Trend, KI ersetzt unser Denken nicht, sie macht Wissen nutzbar“, erklärte Patrick Ratheiser, Gründer von Leftshift One. Karin Kaltseis, Director Quality Management in der VTU Group, betonte, wie entscheidend menschliches Training für das Finetuning war: „Zwischen dem ersten Output und da, wo wir jetzt sind – da liegen Welten.“ Grundlage sei vor allem eine saubere Dokumentation, die Qualität, Sicherheit und Compliance gewährleistet.
Use Case 7: Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt
Das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt präsentierte KI-Anwendungen in einem der anspruchsvollsten Felder überhaupt: der Raumfahrt. Dort sind Sicherheit und Fehlertoleranz zentral. Die KI lernt mittels Reinforcement Learning auf Basis digitaler Zwillinge, um autonome Steuerungen für Raketentriebwerke zu entwickeln.
„KI in sicherheitskritischen Anwendungen: große Herausforderungen, großes Potenzial“, erklärte Kai Dresia, Forscher am Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt.
Zwei Integrationslevel wurden getestet: Zunächst erzeugt KI eine Steuersequenz mit 15.000 Kommandos, die von Menschen überwacht wird; später arbeitet KI als „in-the-loop“-Agent, der aktiv auf Störungen reagieren kann. Der Ansatz zeigt, wie autonome Systeme langfristig Missionen sicherer und effizienter machen können.
In der abschließenden Keynote sprach Elisabeth L’Orange (Deloitte) vom „Janus-Moment“ in der Geschichte der Menschheit – aufgrund der enormen Geschwindigkeit der technologischen Entwicklung. Der exponentiellen Entwicklung der Technologie könne die menschliche Kognition kaum mehr folgen. Die große Gefahr in der wachsenden Kompetenz der Künstlichen Intelligenz sieht die Tech-Podcasterin im Abbau menschlicher Fähigkeiten, wenn sich der Mensch zu sehr auf die Maschine verlässt.
Ein Fahrzeug ist noch kein Geschäftsmodell: Warum beim autonomen Fahren nicht die Technologie über Europas Chance entscheidet, sondern der Betrieb dahinter, erklärt vionmo-Gründer Michael Jayasekara im Gastkommentar.
Ein Fahrzeug ist noch kein Geschäftsmodell: Warum beim autonomen Fahren nicht die Technologie über Europas Chance entscheidet, sondern der Betrieb dahinter, erklärt vionmo-Gründer Michael Jayasekara im Gastkommentar.
Mit vierundzwanzig habe ich einen großen Teil meines Ersparten in ein Wiener Mobility-Startup gesteckt. Verrückt, ich weiß, aber ich habe verdammt viel gelernt, als ich am Tisch mit namhaften Business Angels aus Österreich und VCs wie Elevator Ventures, Uniqa Ventures und dem aws Gründerfonds sitzen durfte. Die Firma hieß goUrban, eine Plattform für Car- und Micro-Mobility-Sharing und für die Digitalisierung von Firmenflotten. Im September 2024 wurde goUrban von Wunder Mobility übernommen.
Geblieben ist mir aus dieser Zeit vor allem eine Lektion. Sie kommt in der aktuellen Debatte über autonomes Fahren fast nie vor: Ein Fahrzeug ist noch kein Geschäftsmodell.
Beim Sharing entscheidet nämlich nicht die App. Fahrzeuge wollen geladen, gereinigt, gewartet und umverteilt werden. Sie müssen dort stehen, wo in zwanzig Minuten jemand sucht. Stehen sie falsch, kosten sie Geld. Sind sie defekt, ist die Kund:in weg. Bleibt die Auslastung aus, hilft die beste Technologie nichts.
Beim autonomen Fahren ist und wird das nicht anders sein. Die Person am Steuer kann verschwinden. Der Betrieb bleibt ja trotzdem.
Die USA und China machen es logisch, aber anders
Die USA und China skalieren autonome Mobilität dort, wo Dichte, große Flotten und zahlungsbereite Kund:innen zusammenkommen. Das Robotaxi ist als individuelles Produkt gedacht und fährt zuerst in den Gebieten, in denen sich der Betrieb rechnet. Das ist logisch und funktioniert dort auch.
Bei uns sind die Voraussetzungen andere. Wir haben ein dichtes öffentliches Netz, starke Verkehrsverbünde und die politische Erwartung, dass Mobilität auch dort funktioniert, wo sie sich betriebswirtschaftlich nicht ausgeht.
Ein europäisches Waymo zu bauen, löst diese Frage nicht. Der Bahnhof im Seitental, der Weiler am Dienstagabend, der Tourismusort im November: Da fehlt kein weiteres einzelnes Fahrzeug. Da fehlt das System, das dieses Fahrzeug in den öffentlichen Verkehr einhängt.
Die spannendste europäische Position liegt für mich deshalb nicht im Technologie-Layer. Sie liegt bei denen, die Flotten betreiben, Nachfrage bündeln, Fahrten disponieren, Fahrzeuge laden und warten, Schnittstellen zu den Verbünden bauen und Gemeinden, Betriebe und Behörden an einen Tisch bekommen. Also bei der unglamourösen Arbeit.
Ohne Nachfrage keine Skalierung
Autonome Fahrzeuge rechnen sich erst, wenn sie regelmäßig fahren. Und genau hier wird der Tourismus unterschätzt.
Eine Destination bündelt Nachfrage räumlich und zeitlich. Samstagvormittag kommen die Gäste an denselben zwei, drei Bahnhöfen an. Sie fahren zu einer überschaubaren Zahl an Unterkünften, Bergbahnen, Veranstaltungsorten und Ausflugszielen. Diese Wege sind planbarer als die einer beliebigen Stadtbevölkerung. Wir sehen das in unseren Daten immer wieder.
Ein einzelnes Hotel wird trotzdem nie eine autonome Flotte aufbauen. Eine Region kann es. Sie kann die Nachfrage aus Beherbergung, Freizeitwirtschaft, Bevölkerung und öffentlichem Verkehr zusammenlegen. Aus einzelnen Fahrten wird ein Bediengebiet, aus dem Pilotprojekt ein Angebot, das bleibt. Und die Einheimischen fahren mit. Das ist der Punkt, an dem Konnektivität das Leben am Land wieder attraktiver macht.
Nur: Irgendwer muss diese Struktur aufsetzen. Wer übernimmt die Buchung? Wer garantiert den Anschluss, wenn der Zug 18 Minuten Verspätung hat? Wer zahlt die schwachen Zeiten? Wem gehören die Daten? Wer haftet, wenn eine Fahrt ausfällt? Und wer entscheidet, ob das Fahrzeug zum gut ausgelasteten Bahnhof fährt oder zum Betrieb am Ende des Tals?
Das klingt weniger nach Zukunft als Sensorik und Fahrzeugmodelle. Wirtschaftlich entscheidet es mehr.
Menschen steigen nicht wegen der Technik um
Das beste Angebot scheitert, wenn es niemand nutzt. Und die Rolle des Klimabewusstseins wird dabei gehörig überschätzt.
Der Gast lässt das Auto nicht stehen, um ein guter Mensch zu sein. Er lässt es stehen, wenn die Alternative bequemer ist und er sich darauf verlassen kann. Wenn sie günstiger ist, umso besser.
Der Urlaub ist dafür ein guter Moment. Menschen sind aus ihren Routinen raus, probieren Sachen aus, organisieren ihre Wege ohnehin neu. Ob das zuhause nachwirkt, ist noch nicht ausreichend belegt, da würde ich mich nicht zu weit hinauslehnen. Für eine Destination reicht der Urlaub trotzdem: Hier lässt sich zeigen, dass es ohne eigenes Auto geht, ohne dass sich jemand einschränken muss.
Die Technologie macht es möglich. Genutzt wird sie erst, wenn sie im Alltag der Gäste die bequemere Variante ist.
Wer das System organisiert, dem gehört der Markt
Europa pilotiert viel und skaliert wenig. Das liegt nicht nur an Regulierung und technischer Vorsicht. Meistens fehlt jemand, der aus Fahrzeug, öffentlichem Verkehr, touristischer Nachfrage und regionaler Verantwortung ein Produkt macht.
Waymo wird uns das nicht bauen. Und auch kein europäischer Fahrzeughersteller wird entscheiden, wie der Gast vom Bahnhof in ein österreichisches Seitental kommt.
Die unternehmerische Chance liegt zwischen den Zuständigkeiten. Sie gehört denen, die Betreiber, Verkehrsverbünde, Destinationen, Gemeinden und Betriebe koordinieren und daraus ein Angebot machen, das an einem Dienstag im November genauso funktioniert wie am Anreisesamstag im Winter.
Wer damit anfangen will, braucht dafür übrigens kein autonomes Fahrzeug. Es reicht, in einer Region die Fragen von oben zu beantworten: Buchung, Anschluss, Finanzierung der schwachen Zeiten, Daten, Haftung. Wer das geklärt hat, ist bereit, wenn die Fahrzeuge kommen. Die anderen pilotieren dann noch.
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