28.10.2025
GASTKOMMENTAR

Unternehmen sind vom Mars, Beamte von der Venus

Felix Lamezan-Salins ist Gründer der Boutiqueagentur Stratvice – Strategic Advice, die sich auf Standortkommunikation und B2G-Sales-Beratung fokussiert. Nach Stationen in der Wirtschaft war er zwölf Jahre in Ministerkabinetten in Österreich tätig. Zuletzt als Kabinettchef von Finanzminister Magnus Brunner. In seinem Gastkommentar zur Beziehung zwischen Verwaltung und Wirtschaft plädiert er für einen Brückenschlag.
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Verwaltung und Startups, Verwaltung
Andy Wenzel/Canva - Felix Lamezan-Salins, Gründer Stratvice.

Wer mit Experten aus der Verwaltung und Führungskräften aus der Wirtschaft über Unternehmertum und Standort spricht, wähnt sich oftmals in zwei verschiedenen Ländern, vielleicht sogar auf zwei unterschiedlichen Planeten. „Die Verwaltung hat keine Ahnung von Wirtschaft, von denen hat nie jemand in einem Unternehmen gearbeitet“, ist ein häufiger Vorwurf.

Durchlässigkeit zwischen Verwaltung und Wirtschaft

Das mag für einen überwiegenden Teil der öffentlichen Administration durchaus stimmen. Allerdings: Wie viele Personen, die in einem Startup, der Großkanzlei, der Investmentbank oder einem Industriebetrieb arbeiten, verfügen über erwähnenswerte Berufserfahrung in einem Ministerium, einer Landes- oder Bezirksverwaltung? Wie viele Führungskräfte in ihrem Unternehmen haben in einem politischen Büro gearbeitet oder wären dazu bereit? Und nein, die Zeit beim Bundesheer oder Zivildienst zählt nicht.

Offensichtlich haben wir in Österreich ein Problem mit der Durchlässigkeit zwischen Verwaltung (inkl. Politik) und Wirtschaft. Viele Akteure wissen, wie das eigene System funktioniert – aber zu wenige verstehen, wie das andere tickt.

Das ist problematisch, weil es zu falschen Erwartungen und wachsendem Frust auf beiden Seiten führt. Wer die Mechanismen der Verwaltung nicht versteht, schmälert die Chance auf einem spannenden Markt zu reüssieren.

Staatlicher Sektor als krisensicherer Markt

Im Bundesfinanzgesetz wurden 2024 etwa 1,3 Milliarden Euro für Digitalisierungsmaßnahmen veranschlagt. Allein die Aufwendungen für den Fuhrpark des Bundes, also Leasing, Reparatur, E-Mobilität etc., betrugen laut parlamentarischen Anfragen im Jahr 2024 rund 18,6 Millionen Euro. Hinter diesen Zahlen stehen reale Aufträge an Unternehmen. Und diese beiden exemplarischen Beispiele zeigen, dass der staatliche Sektor – auch in Zeiten sinkender Budgets – ein interessanter und vor allem krisensicherer Markt ist.

Zahlreiche heimische und internationale Unternehmen, die in diesem Bereich seit Jahren erfolgreich tätig sind, zeigen, wie es geht. Bei bundes- oder europaweiten Ausschreibungen gibt es viele Faktoren, die über einen Auftrag entscheiden. In der Praxis setzen sich vor allem jene Unternehmen durch, die die Abläufe und Anforderungen der Verwaltung kennen und verstehen. Scheitert man bei einem staatlichen Vergabeverfahren an den Formalkriterien, fliegt man aus dem Prozess und hat in ein paar Jahren vielleicht eine neue Chance. Gibt man seine Unterlagen eine Minute zu spät ab, gilt es laut Bundesvergabegesetz als ‚unbehebbarer Mangel‘ und ist auszuschließen.

Pitch für ein Ministerium mit anderen Regeln

Was zunächst streng und formalistisch scheint, sichert Rechtssicherheit und Fairness für alle Marktteilnehmer und schützt die zuständigen Behörden vor dem Verdacht der Willkür. Ein Pitch für ein Ministerium folgt anderen Regeln als in der freien Wirtschaft – rechtlich und technisch. Begriffe wie „Rechnungshof“, „Parlamentarische Anfrage“, „Interne Revision“ oder auch „Direktvergabe“ und „Rahmenvertrag“ sind in der Verwaltung keine Worthülsen, sondern prägen das Denken und die Entscheidungsfindung.

Wer diesen Markt erfolgreich bearbeiten will, sollte sich damit beschäftigen und muss – wie in der Wirtschaft – seine Kunden verstehen. Andererseits sollte die Verwaltung den vorgegebenen Rahmen nicht als innovationsfeindliche Grenze missverstehen, um ein ‚Weiter wie bisher‘ rechtlich abzusichern. Man muss bestehende Regeln nicht brechen, um frischen Wind, neue Anbieter und kreative Lösungen im staatlichen Bereich zu implementieren. Mehr Verständnis für die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen und den täglichen Wettbewerb würde den Entscheidungsträgerinnen und -trägern in Ministerien und Landesverwaltungen guttun. Das heißt auch, den bürokratischen Aufwand einzuschätzen, der Betrieben und externen Dienstleistern zugemutet wird.

Internationale Austauschprogramme

In anderen Ländern gibt es mit Programmen wie „Code for America“, „GovTech Talent Exchange“ oder „UK Fast Stream Secondments“ freiwillige Initiativen, die zeitlich begrenzte Austauschprogramme für Fachkräfte aus Wirtschaft und Verwaltung oder gemeinsame Innovationsprojekte fördern. Auch in Frankreich und anderen Ländern gibt es Rotationsprogramme z.B. für Mitarbeiter staatsnaher Betriebe.

Man muss nicht in der Verwaltung gearbeitet haben, um sie zu verstehen und nicht jede Beamtin oder Beamte ist für die Arbeitswelt in einem Tech-Startup prädestiniert. Klar ist: Staat und Unternehmen gewinnen durch einen stärkeren Brückenschlag und mehr gegenseitiges Verständnis. Eine realistische Erwartungshaltung erhöht die Akzeptanz für die Leistungen der Verwaltung – und stärkt das Vertrauen in die öffentliche Hand. Denn am Ende des Tages sitzen wir nicht nur am selben Planeten – wir rudern auch im selben Boot. Und je besser wir den Takt verstehen, desto weiter kommen wir gemeinsam.

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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