„No Hype KI“ wird unterstützt von ACP, EY, ITSV, KEBA Group, Lenovo, Microsoft, ONTEC AI und der Universität Graz.
Wo steht die österreichische Wirtschaft im internationalen KI-Vergleich 2026? Welche Rolle spielen saubere Datenstrukturen und die Unternehmenskultur bei der Implementierung von KI-Lösungen? Und wie verändern Agentic AI und regulatorische Rahmenbedingungen wie der AI Act unsere Arbeitswelt?
Im Staffelfinale von „No Hype KI“ zieht eine hochkarätige Gesprächsrunde Bilanz und wirft einen Blick auf die Zukunft von Künstlicher Intelligenz abseits des Hypes. Die Diskussion beleuchtet den Wandel von ersten Use-Cases hin zu einer unternehmensweiten KI-Kultur, die Bedeutung von „Physical AI“ in der Industrie und warum der Mensch im Mittelpunkt der technologischen Transformation bleibt.
Es diskutieren:
⚫ Hermann Erlach | General Manager Austria | Microsoft
⚫ Sulejman Ganibegovic | CEO KEBA Digital | KEBA
⚫ Patrick Ratheiser | Director & Head of AI | EY
⚫ Rainer Kalkbrener | CEO | ACP
Um diese Themen geht es im Videotalk:
1. Status Quo und echte Wertschöpfung abseits des Hypes
- Hermann Erlach berichtet, dass Österreich bei der KI-Nutzung global in den Top 20 liegt, es aber besonders im Mittelstand noch Aufholbedarf bei der unternehmensweiten Integration gibt.
- Patrick Ratheiser erklärt, dass nach den anfänglichen Hypes oft die „langweiligen“, aber effizienten Machine-Learning-Lösungen und Prozessautomatisierungen den echten Business Value bringen.
- Sulejman Ganibegovic teilt Erfahrungen aus der Industrie und zeigt, wie „Physical AI“ lokal direkt an der Hardware erfolgreich und sicher eingesetzt wird.
2. Datenqualität und IT-Architektur als Fundament
- Rainer Kalkbrener betont, dass KI schonungslos die Schwächen in bestehenden Datenstrukturen aufdeckt und Unternehmen bei Datenqualität und IT-Architektur zwingend ihre Hausaufgaben machen müssen.
- Ratheiser unterstreicht, dass das bloße Einspeisen von unstrukturierten Daten in KI-Modelle ohne vorheriges „Cleaning“ nicht die erhofften Ergebnisse liefert.
- Kalkbrener warnt zudem, dass durch die weitreichenden Suchfunktionen der KI plötzlich Themen wie Data-Governance massiv an Bedeutung gewinnen, da ungewollt sensible Daten auftauchen können.
3. Der AI Act zwischen Innovation und Regulation
- Ratheiser sieht den AI Act positiv, da er ein klares, risikobasiertes Regelwerk schafft, das für die Skalierung von Use-Cases und den Aufbau von unternehmensweiter AI-Governance notwendig ist.
- Kalkbrener gibt zu bedenken, dass Unternehmen sich zuerst auf den Innovationsprozess konzentrieren sollten, um durch zu frühe Regulierungsängste nicht an globaler Geschwindigkeit zu verlieren.
- Ganibegovic argumentiert aus Industriesicht, dass klare Gesetze als „Türöffner“ wirken, weil sie das nötige Vertrauen für KI-Einsätze in kritischen B2B-Infrastrukturen schaffen.
4. Kultureller Wandel und AI Literacy
- Erlach beschreibt den Wandel hin zu „Frontier Firms“, in denen jeder Mitarbeitende vom bloßen Ausführenden zum Manager von KI-Agenten wird und seinen Job aktiv optimiert.
- Kalkbrener sieht die größte Hürde oft nicht in der Technologie, sondern an der Schnittstelle zum Business, wo es eine klare Verantwortung auf Management-Ebene braucht.
- Ratheiser hebt hervor, dass das „Enablement“ der Belegschaft – also der Aufbau von KI-Kompetenzen und Literacy – entscheidend ist, damit Experimente erfolgreich in den Produktivbetrieb übergehen.
5. Agentic AI und neue Arbeitsweisen
- Erlach prognostiziert einen Hochlauf von Agentic AI, bei dem eine enge Koexistenz und neue Kooperationsmodelle zwischen Menschen und digitalen Agenten entstehen werden.
- Ganibegovic vergleicht KI-gestützte Teams mit „Avengers“: Wenn „AI-native“ Mitarbeitende die KI als selbstverständliches Tool nutzen, entwickeln sie enorme Schlagkraft und beschleunigen Projekte extrem.
- Erlach weist darauf hin, dass Mitarbeitende, die KI-Tools nicht nutzen, künftig in Produktivität und Qualität zurückfallen werden, was sogar etablierte Bewertungsprozesse und Mitarbeitergespräche verändert.
6. Vom Mut zum Ausprobieren und Skalieren
- Ganibegovic appelliert an Unternehmen, mutiger zu sein und Use-Cases aus der sicheren „Lab-Umgebung“ in die produktive Welt zu überführen, um tatsächlichen Impact zu generieren.
- Ratheiser merkt an, dass viele Initiativen im „Proof of Concept“-Status stecken bleiben, da in den Unternehmen oft noch keine übergeordnete KI-Strategie über das Experimentieren hinaus existiert.
- Ganibegovic ergänzt, dass man aufhören muss, von Maschinen absolute Fehlerfreiheit zu fordern, und auch einen großen Mehrwert anerkennen sollte, wenn ein Anwendungsfall zu 99,9 % funktioniert.
