10.04.2026
STIMMEN AUS DER SZENE

Wofür nutzt du im Arbeitsalltag KI und wofür bewusst nicht?

Wie prägt künstliche Intelligenz den Arbeitsalltag von Innovator:innen? Wir haben bei Personen des österreichischen Innovations-Ecosystems nachgefragt, wofür sie KI nutzen – und wo sie bewusst darauf verzichten.
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Stimmen aus der Szene zur KI-Nutzung.

Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von März 2026 “Kraftakt” erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.


Katharina Schneider | Investorin und CEO von Permedio

© Permedio

Ich nutze KI täglich fürs Brainstorming, für Strukturierungen und bessere Formulierungen. Auch bei Permedio arbeiten wir mit KI – so können wir immer schneller und besser auf Kundenwünsche und Anforderungen eingehen.

In der Mitarbeiterführung und bei Gesprächen mit Partnern, Lieferanten und dem Team verlasse ich mich bewusst auf den persönlichen Austausch und Emotionen. Gerade heute ist für mich der persönliche Kontakt wichtiger denn je; und KI hilft mir, mir dafür mehr Zeit freizuschaufeln.

Lukas Steiner | Co-Founder und CEO von Talentir

© brutkasten

Wo es geht, nutze ich KI. Die Anwendungsbereiche steigen tagtäglich, und es ist krass, wie viel Zeit und Geld man so im Aufbau eines Unternehmens sparen kann. Zur Erstellung von Content benutze ich sie bewusst nicht – tatsächlich habe ich eine gewisse Aversion und kognitive Dissonanz entwickelt, wenn ich auf „AI-Slop“ stoße – besonders auf LinkedIn bekomme ich da Gänsehaut.

Franziska Walde | Co-Founder und Managing Director von refinq

© Niko Havranek

Unser Tech-Team co-codet schon länger mit KI. Darüber hinaus nutzen wir sie täglich für Research, Call Summaries und Editing. Den echten Impact sehen wir aber im Go-to-Market: Content, Outreach, Key Accounts identifizieren. Wir automatisieren gerade Workflows, um mit weniger Aufwand präziser zu skalieren. Der Prozess ist wie das Erlernen einer neuen Sprache – Satzbau, Logik, Agents verketten.

Wofür nicht? Um Qualität zu garantieren – das kann nur, wer den Kontext wirklich kennt.

Russell Perry | Co-Founder von Perivallon Technologies

© brutkasten

Seit Beginn meiner Karriere beschäftige ich mich mit KI. Heute setze ich sie täglich ein: für strukturierte Recherche, als Sparringspartner für neue Produktideen und zur schnellen Erstellung von Prototypen. Was früher Wochen gedauert hat, ist heute in wenigen Stunden möglich. Ich kann mich sehr schnell in neue Fachgebiete einarbeiten; es macht einfach viel Spaß. Aber eine Frage bleibt: Wann löst KI das PowerPoint-Folienmaster-Dilemma?

Sarah Eschenbacher | AI Research Engineer bei Fraunhofer Austria

© brutkasten

KI ist für mich ein ständiger Begleiter geworden – nicht nur beim Coding, wo ich inzwischen eher in natürlicher Sprache denke und als aktiver Reviewer agiere, während Konzeption und Architektur meist bei mir bleiben, sondern auch bei Recherchen, Texten oder als Sparringspartner bei strategischen Überlegungen.

Eine echte Grenze ziehe ich eigentlich nur bei sensiblen Daten; es sei denn, ich kann auf eine lokale Lösung zurückgreifen.

Walter Kreisel | Gründer von neoom

© Nadine Studeny

Die Frage wirkt fast wie aus 2024! Spaß beiseite: Ich nutze KI heute in allen Bereichen, um auf Basis massiver Datenmengen schnellere, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Überall dort, wo Prozesse klar definiert sind, delegiere ich Aufgaben konsequent an automatisierte Agenten.

Wofür ich KI nicht nutze? Für echte menschliche Empathie und den Aufbau tiefer, vertrauensvoller Beziehungen – das bleibt Kern meiner Arbeit, die ich auch liebe!


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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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