Macht künstliche Intelligenz Unternehmen nur effizienter? Oder ist die Technologie transformativ und verändert auch Geschäftsmodelle? Was die Antworten auf diese Fragen sind und ob es sich dabei möglicherweise um gar keine Gegensätze handelt, dem geht die vierte Folge von “No Hype KI” nach.
Zu Gast bei brutkasten-Chefredakteur Dominik Meisinger sind:
Ana Simic (Propeller | Gründerin)
Nikolaus Marek (IBM | Tech Sales Leader)
Saskya Lipp (CANCOM Austria | Portfolio & Product Manager Business Innovation) und
Mic Hirschbrich (Apollo.ai | Co-Founder),
In dieser Folge geht es unter anderem darum, warum Unternehmen klären müssen, in welchen Bereichen KI echte Mehrwerte liefert, anstatt primär Personal reduzieren zu wollen. Weiters wird diskutiert, warum kleinere, spezialisierte KI-Modelle oft sinnvoller sind als ein große Modelle. Außerdem wird behandelt, warum mit KI selbst branchenfremde Unternehmen in Märkte einsteigen und etablierte Player überholen können. Es geht es um die Frage, welche Rolle Mitarbeiter:innen und Führungskräfte beim Einsatz von KI spielen und es wird diskutiert, welche Branchen besonders schnell von KI-Lösungen profitieren können.
Effizienz vs. Transformation
• Zahlreiche Unternehmen setzen KI aktuell vor allem zur Automatisierung und Kostensenkung ein. Dabei steht die Prozessoptimierung im Vordergrund.
• Mic Hirschbrich (Apollo.ai) betont jedoch, dass sich wahre Mehrwerte erst entfalten, wenn KI-Projekte zielgerichtet eingesetzt werden und Unternehmen neue Geschäftsmodelle entwickeln.
• Ana Simic (Propeller) weist darauf hin, dass KI nicht nur Geschäftsmodelle selbst, sondern auch die Menschen dahinter verändert. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, beide Perspektiven zu verbinden.
Konkrete Anwendungsfälle
• Nikolaus Marek (IBM) schildert ein Patentmanagement-Projekt, bei dem ein KI-Modell mit 160 Millionen Patenten trainiert wurde. So kann eine Kanzlei nicht nur deutlich Zeit sparen, sondern auch weiterführende IP-Services anbieten.
• IBM setzt intern einen HR-Bot ein, der Mitarbeitende bei Standardanfragen unterstützt. Marek erklärt, dass die Personalabteilung dadurch Zeit für strategische und organisatorische Themen gewinnt.
• Saskya Lipp (CANCOM Austria) nennt Voice-Bot-as-a-Service und Agentic AI als Beispiele dafür, wie Unternehmen Serviceprozesse automatisieren können, ohne den Kontakt zum Kunden zu verlieren.
Daten und Modelle
• IBM verfolgt mit seiner WatsonX-Plattform einen Ansatz, bei dem verschiedene KI-Modelle (eigene, fremde und Open Source) integriert werden können. Nikolaus Marek betont, dass dies die Flexibilität bei der Modellwahl steigert.
• Bei der Entscheidung zwischen großen Sprachmodellen und kleineren, spezialisierten Varianten rät die Runde zu einem bedarfsgerechten Einsatz: Kleinere Modelle lassen sich oft ressourcenschonender trainieren und gezielt auf bestimmte Use Cases anpassen.
• Eine sauber aufbereitete Datenbasis und eine klare Data Governance sind laut den Diskutanten unverzichtbar, um die Qualität und Zuverlässigkeit der KI-Ausgaben zu gewährleisten.
Regulatorik und Governance
• Mic Hirschbrich berichtet von eigenen Erfahrungen im Medienbereich, wo europäische Vorgaben die Weiterentwicklung eines KI-Produkts erheblich erschwerten.
• Eine sinnvolle Regulierung sollte laut Hirschbrich zwar den Datenschutz und die Sicherheit wahren, Unternehmen aber nicht den Marktzugang verwehren.
• Alle Diskutanten sind sich einig, dass eine interne Governance-Struktur sowie Monitoring-Tools (etwa zur Erkennung von Modell-Drift oder Halluzinationen) ein Muss sind, um KI-Vorhaben langfristig abzusichern.
Menschen und Führung
• Ana Simic sieht im Management oft Vorbehalte, die Entwicklung und Implementierung von KI allein an die IT-Abteilung zu delegieren. Sie unterstreicht, dass Führungskräfte sich aktiv mit der Technologie vertraut machen sollten.
• Mitarbeiter:innen benötigen nicht nur Weiterbildung, sondern auch ein Verständnis dafür, wo KI sie entlasten kann. Simic betont, dass erfolgreiche KI-Anwendungen Mitarbeiter:innen in ihrer Arbeit bestärken statt sie zu ersetzen.
• Letztlich ist laut Saskya Lipp (CANCOM Austria) entscheidend, die Use Cases auf die Unternehmensziele abzustimmen. KI wird nachhaltigen Erfolg nur bringen, wenn Geschäftsführung, Fachteams und IT gemeinsam an einem Strang ziehen.