07.06.2023

Warum die SPÖ wirklich Excel lernen muss

Kommentar. Der Excel-Fail der SPÖ steht sinnbildlich für Defizite im Bereich Digitalisierung. Dabei könnte Österreich eine Sozialdemokratie gut brauchen, die die Zeichen der Zeit versteht.
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SPÖ Excel Andreas Babler
Andreas Babler und Hans Peter Doskozil (c) SPÖ/David Višnjić / brutkasten-Redakteur Dominik Perlaki (c) brutkasten
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Was haben wir alle gelacht. Die SPÖ machte sich mit der Vertauschung der Stimmen von Andreas Babler und Hans Peter Doskozil, die zur Kür des falschen Parteivorsitzenden führte, national und international zum Gespött. Zurückgeführt wurde der absurde Fehler in der eilig einberufenen Pressekonferenz am Montag auf einen „technischen Fehler eines Mitarbeiters in der Excel-Liste“. Seitdem kursieren im Netz zahlreiche Witze, von in die SPÖ-Parteizentrale bestellten Exemplaren von „Excel for Dummies“ über Abbildungen eines alten „weil der Mensch zählt“-Plakats bis zu Wortspielen zum „Excelbad der Gefühle“.

Mit 150 Jahre alten Konzepten auf die Digitalisierung reagieren

Das ist lustig. Doch wenn wir fertig gelacht haben, können wir uns ein tiefergehendes Problem ansehen. Der Excel-Fail steht sinnbildlich für das Verständnis eines Großteils der politischen Elite des Landes (nicht nur der SPÖ) von Digitalisierung. Da ist auf theoretischer Ebene wenig und auf praktischer Ebene fast gar nichts da. Die Folge: Die Zeichen der Zeit werden verkannt. Statt die Digitalisierung als Treiber des gesellschaftlichen Wandels zu akzeptieren, versucht man, mit mehr als 150 Jahre alten politischen Konzepten auf sie und die mit ihr verbundenen Herausforderungen zu reagieren.

Der neue SPÖ-Chef Andreas Babler passt gut in dieses Bild. Er gilt als „echter Sozialdemokrat“. Das bedeutet: Sein voller Einsatz gilt – so sein Ruf – den „einfachen Leuten“. Weniger schmeichelhaft könnte man auch von einer Affinität zum „Klassenkampf“ sprechen, wie es einige Beobachter:innen tun. Jedenfalls trägt Babler ein politisches Verständnis nach außen, das sich im Laufe der industriellen Revolutionen herausgebildet hat. In Österreich erlebte es seinen bisherigen Höhepunkt unter der Kanzlerschaft des SPÖ-Heiligen Bruno Kreisky. Seitdem ist nicht viel genuin sozialdemokratisches nachgekommen.

Ein erfolgreicher Kompromiss zwischen marktwirtschaftlichen und sozialdemokratischen Konzepten

Nun schreiben wir aber das Jahr 2023 und die Bruchlinien zwischen Arbeitnehmer:innen und Arbeitgeber:innen, zwischen Blue Collar und White Collar, zwischen Arm und Reich haben sich im Laufe der Zeit massiv verändert. Das liegt erstens daran, dass unser System (wie jene der meisten anderen westlichen Länder) längst ein erfolgreicher großer Kompromiss zwischen marktwirtschaftlichen und sozialdemokratischen Konzepten ist. Der freie Markt sorgt für den Wohlstand, und Arbeitsrecht und Sozialsystem dafür, dass dieser an viele Menschen verteilt wird. Weder rot noch schwarz hätten das alleine zusammengebracht.

Mit Gewerkschaften gegen die Automatisierung

Zweitens schreitet die Automatisierung, die mit der ersten industriellen Revolution begonnen hat, dank der Digitalisierung heute in atemberaubender Geschwindigkeit voran. Auch wenn der aktuelle KI-Hype vielleicht ein höheres Tempo verspricht, als letztlich auf den Boden gebracht werden kann: Es ist absehbar, dass nicht nur repetitive Tätigkeiten, sondern auch Jobs, die Lösungskompetenz und kreatives Denken erfordern, immer mehr automatisiert werden.

Der klassische sozialdemokratische Reflex ist, zusammen mit den Gewerkschaften dagegen anzugehen. Denn Arbeitskräfte durch Computer zu ersetzen, ist natürlich böse. Man muss freilich nicht sehr viel weiter denken, um festzustellen, dass dieser Reflex sehr kurzsichtig und wenig nachhaltig ist. Gegen die Digitalisierung kämpfen bringt nichts – es gilt im Gegenteil, sie konstruktiv zu nutzen.

Der große Kompromiss muss immer wieder neu verhandelt werden

Es braucht auch und gerade im Jahr 2023 politische Akteur:innen, die die „einfachen Leute“ im Blick haben. Es braucht gerade im Lichte einer extrem schnell voranschreitenden Automatisierung Politiker:innen, die darauf achten, dass das System mitkommt und weiterhin für einen Großteil der Gesellschaft funktioniert, und nicht nur für jene, die im Besitz des Kapitals sind. Denn, der oben beschriebene große Kompromiss zwischen Kapitalakkumulation und Wohlstandsverteilung muss immer wieder neu verhandelt werden, um unseren allgemeinen Lebensstandard aufrechtzuerhalten.

Ein „richtiger Sozialdemokrat“, dem es tatsächlich um die Menschen und nicht um sich selber geht, ist da durchaus gefragt. Sinnvolle Konzepte für die Gegenwart und Zukunft wird Andreas Babler aber nur liefern können, wenn er und die SPÖ sich ernsthaft darum bemühen, ein tiefes Verständnis für die Digitalisierung und ihre Implikationen zu entwickeln. Bereits an der Nutzung einer Excel-Tabelle zu scheitern, ist da ein schlechtes Vorzeichen.

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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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