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.
Global AI Clash: Vom Konzept zur Revolution: Wer gestaltet die Strukturen für den Erfolg?
Gastbeitrag: Am 20.03.2026 publizierte die US-Administration das "National AI Legislative Framework", das insgesamt einen 7-Punkte-Plan enthält. Mit der KI-Expertin Jeannette Gorzala sehen wir uns in einer Serie die wichtigsten Kernaspekte im Vergleich USA, Europa und Österreich an. Diesmal im Fokus: Die Strategie in Bezug auf innovationsfördernde Maßnahmen. Wie werden KI-Innovationen gezielt gefördert?
Global AI Clash: Vom Konzept zur Revolution: Wer gestaltet die Strukturen für den Erfolg?
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Der globale KI-Wettlauf hat nicht nur wirtschaftliche, sondern auch geopolitische Dimensionen erreicht. Sowohl die USA als auch Europa erkennen die Bedeutung strategischer Initiativen, um KI-Entwicklung aktiv zu fördern und zu gestalten. Trotz unterschiedlicher politischer und wirtschaftlicher Rahmenbedingungen verfolgen beide Regionen ähnliche Ziele, die auf strukturellen Innovationen beruhen. Insbesondere in den Bereichen Regulatory Sandboxes, Datenzugang und Behördenstrukturen existieren bemerkenswerte Parallelen.
Sandboxes: Flexibilität als Innovationstreiber
Sowohl die USA als auch Europa setzen auf Regulatory Sandboxes – flexible Räume, in denen Unternehmen Innovationen im Dialog mit Regulierungsbehörden entwickeln können, ohne sofort den vollen regulatorischen Anforderungen zu begegnen. Dies ermöglicht eine schnellere Markteinführung, während die Behörden wertvolle Erkenntnisse über Technologie sammeln.
In den USA sind Sandboxes bereits in zahlreichen Bundesstaaten etabliert (z.B. im Bereich FinTech, LegalTech). Das AI Legislative Framework aus März 2026 sieht nunmehr auch die Einrichtung von spezifischen KI-Sandboxes vor. Europa hingegen hat mit dem EU AI Act bereits in 2024 die Notwendigkeit von Sandboxes für den KI-Bereich formalisiert. Jeder EU-Mitgliedsstaat hat bis August 2026 mindestens eine horizontale KI-Sandbox zu etablieren, wobei ergänzend auch lokale, sektorspezifische und grenzüberschreitende Sandboxes möglich sind, um Innovationspotenziale zu bündeln. Ergänzend ermöglicht der EU AI Act auch das Testen von Hochrisiko-KI-Systemen unter Realbedingungen außerhalb von Sandboxes als innovationsfördernde Maßnahme.
Während die USA sehr markt- und wettbewerbsorientiert agieren, werden in der EU aktuell Ressourcen für die Umsetzung von Regulatory Sandboxes in Diskussionen zum Digitalen Omnibus gebunden. Durchführungsrechtsakte bleiben auf der Strecke, der Aufbau der Organisationsstruktur ist deutlich im Verzug. Debattiert wird sogar eine Verschiebung der Deadline für Sandboxes auf Dezember 2027.
Während die USA schneller agieren, könnte Europa trotz der Herausforderungen von der langfristigen Strukturierung profitieren. Für Unternehmen bedeutet dies, dass es unerlässlich ist, die regulatorischen Landschaften zu verstehen und in strategische Innovationspläne zu integrieren.
Daten: Zugang als Wettbewerbsvorteil
Zugang zu großen, qualitativ hochwertigen Datensätzen bleibt ein entscheidender Wettbewerbsvorteil im KI-Bereich. Die USA setzen im National AI Legislative Framework auf die Öffnung von staatlichen Datensätzen, um Unternehmen eine breitere Datenbasis für präzisere KI-Modelle zu bieten. Europa verfolgt einen ähnlichen Weg, allerdings mit stärkerer Berücksichtigung von Datenschutz und Sicherheit. Die Europäische Datenstrategie, unterstützt durch den Data Act und den Data Governance Act, fördert den freien Datenfluss innerhalb definierter regulatorischer Grenzen.
Der Data Act ermöglicht einen effizienteren Zugang zu und Austausch von Daten zwischen Unternehmen und öffentlichen Institutionen, indem er den rechtlichen Rahmen für die Nutzung öffentlicher und privater Datensätze schafft. Der Data Governance Act sorgt für eine verantwortungsvolle Nutzung dieser Daten, indem er die Einrichtung von sicheren Datenräumen fördert. Zusammen zielen diese Gesetze darauf ab, dass der freie Datenfluss vorangetrieben wird, ohne die Rechte der betroffenen Personen zu gefährden, was Unternehmen einen stabilen und sicheren Rahmen für die Nutzung von Daten zur Innovation und Wettbewerbsfähigkeit bietet.
Behördenstrukturen: Optimierung statt Expansion
Eine weitere bemerkenswerte Parallele ist die Nutzung bestehender Behördenstrukturen zur Überwachung von KI-Entwicklungen. In den USA soll die Aufsicht durch bereits etablierte Institutionen wie die Federal Trade Commission (FTC) und die Food and Drug Administration (FDA) erfolgen, die mit den jeweiligen Sektoren vertraut sind und schnell auf neue Entwicklungen reagieren können.
In Europa verfolgt der EU AI Act ebenfalls den Ansatz der Einbindung bestehender Aufsichtsbehörden und delegiert grundsätzlich die Marktüberwachungskompetenzen im KI-Bereich an bereits zuständige Sektorbehörden (z.B. Maschinen, Medizinprodukte, Spielzeug) und Datenschutzbehörden, um bürokratischen Overhead zu minimieren. Für jene Bereiche, für die es noch keine dezidierte Aufsichtsbehörde gibt (z.B. Personal, Bildung), muss eine Zuordnung der Aufsichtskompetenz erfolgen. Für KI-Modelle ist das neue EU AI Office in Brüssel zuständig, das zentralisiert die Aufsicht über KI-Modelle übernimmt. Auch hier liegt der Fokus auf der Optimierung bestehender Strukturen und der Vermeidung unnötiger bürokratischer Hürden.
Europa und die USA setzen in ihrer Struktur auf bewährte regulatorische Institutionen, um die Effizienz zu steigern und gleichzeitig Innovation zu fördern. Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie aktiv mit den bestehenden Institutionen zusammenarbeiten müssen, um sicherzustellen, dass ihre Innovationen in beiden Regionen reibungslos integriert werden. Das Verständnis der regulatorischen Struktur wird zum Vorteil in einem zunehmend komplexen Marktumfeld.
An dieser Stelle ist die frühzeitige Einrichtung der KI-Servicestelle in Österreich bei der RTR GmbH hervorzuheben, die Unternehmen als Ansprechpartnerin bei allgemeinen Fragen und Anlaufstelle dient. Die KI-Servicestelle hat in diesem komplexen Marktumfeld, in dem noch einige (Zuständigkeits-)Fragen ungeklärt sind, einen sehr positiven Mehrwert für den KI-Standort Österreich erreicht und wurde als Best Practice auch auf europäischer Ebene als Blueprint identifiziert und als Instrument übernommen. Eine vergleichbare Informations- und Anlaufstelle ist in den USA nicht eingerichtet.
Fazit: Der strategische Blick
In der Wahrnehmung vieler gilt der US-Markt als der Goldstandard – mehr Möglichkeiten, weniger Regulierung, schnellere Innovation. Doch die Realität ist differenzierter: Auch in Europa gibt es gleiche Mittel und potenzielle Chancen.
Der zentrale Unterschied liegt in der Innovationskultur und der Bereitschaft, Risiken einzugehen und zu experimentieren. In den USA ist Fehlerkultur (Fail-forward Culture) tief verankert, Unternehmen sind häufig bereit, Fehler als Lernprozesse zu betrachten und unternehmerisches Scheitern nicht zu stigmatisieren. Diese Einstellung, gepaart mit einer dynamischen Finanzierungslandschaft insbesondere durch Venture Capital, ermöglicht es Startups und etablierten Unternehmen, schneller zu skalieren und zu innovieren.
In Europa hingegen bieten stabile Rahmenbedingungen ein Umfeld, das Sicherheit und langfristige Planung fördert. Mit einem Netzwerk von AI Factories findet in Europa ein bedeutender Infrastrukturausbau statt. Gleichzeitig bleibt jedoch die Fehlerkultur oft zurückhaltend, was zu einer vorsichtigeren Herangehensweise an Innovationen führt. Risikobereitschaft ist hier häufig geringer. Der Kapitalmarkt in Europa ist zwar gut etabliert, aber im Vergleich zu den USA oft weniger agil und fokussiert sich stärker auf etablierte Unternehmen, wodurch Startups und risikobehaftete Innovationen nicht immer die nötige finanzielle Unterstützung erhalten, um schnell zu skalieren und zu experimentieren.
Die Frage ist daher nicht, ob die Möglichkeiten vorhanden sind, sondern wer in beiden Märkten die nötige Geschwindigkeit und Innovationskultur aufbaut, um im globalen Wettbewerb nachhaltig zu wachsen. Ebenso entscheidend ist die richtige Balance zwischen langfristigem Investitionsansatz und agiler Kapitalbeschaffung, um eine erfolgreiche und nachhaltige Expansion zu ermöglichen.
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