Die besten KI-Tools nützen wenig, wenn sie in der unternehmerischen Praxis nicht oder nicht richtig eingesetzt werden. Im Arbeitsalltag der Unternehmen wird KI erst von einem Drittel der Belegschaft angewendet, rechnet das Beratungsunternehmen Deloitte vor. Die beiden Experten Bernhard Göbl und Sascha Jung skizzieren, woran das liegt, wie strategische Transformation vorbereitet wird und welche Rolle KI-Agenten spielen werden.
Interview mit Bernhard Göbl und Sascha Jung
Rolle: Bernhard Göbl ist Partner bei Deloitte Consulting Österreich (Engineering, AI & Data). Sascha Jung ist Rechtsanwalt und Partner bei Deloitte Legal Österreich (Data Protection, Cybersecurity, IP/IT).
Thema: Wie Unternehmen KI von einzelnen Tools zu einer strategischen, rechtssicheren Transformation weiterentwickeln.
Relevanz: Nur ein Drittel der Belegschaft nutzt KI trotz vorhandenem Zugang aktiv im Arbeitsalltag. Das Interview zeigt, welche Rolle Governance, Kosten und KI-Agenten für den nächsten Entwicklungsschritt spielen.
KI KOMPASS: KI ist derzeit das zentrale Thema für Unternehmen aller Branchen. Doch der tatsächliche Einsatz von KI-Tools ist noch nicht so weit fortgeschritten wie man meinen könnte. Weshalb?
Bernhard Göbl: Eine aktuelle Deloitte-Studie zeigt, dass mittlerweile etwa 60 Prozent der Mitarbeitenden Zugang zu KI haben, aber nur rund 60 Prozent von diesen Mitarbeitenden mit KI-Zugriff nutzen sie tatsächlich im Arbeitsalltag. Das heißt: Operativ im Einsatz ist KI aktuell bei ungefähr einem Drittel der Belegschaft. Ein Hauptgrund ist aus meiner Sicht das fehlende Toolwissen. Viele wissen nicht genau, was diese Werkzeuge können, was sie nicht können und wie man sie im Kontext der eigenen Prozesse sinnvoll einsetzt. Dazu kommt Vorsicht: Man will weder rechtlich auf Glatteis geraten noch Inhalte erzeugen, deren Qualität nicht belegbar ist. Da bleibt man lieber zurückhaltend, denn falls fehlerhafte Inhalte produziert werden, kann das später teuer werden.
KI KOMPASS: Bremsen sich die Mitarbeitenden dabei selbst, oder ist es vor allem das Management, das die Nutzung begrenzt?
KI ist ein großartiges, aber potenziell gefährliches Werkzeug.
Göbl: Ich sehe das im Kontext der Unternehmensgröße. Bei KMU ist meine Erfahrung, dass dort viel auf Eigeninitiative basiert. Viele tragen mehrere Hüte, Zuständigkeiten sind weniger formalisiert. Ich habe nicht den Eindruck, dass das Dürfen dort der limitierende Faktor ist. In großen Unternehmen ist es anders. Da war auch bei uns selbst klar: KI ist ein großartiges, aber potenziell gefährliches Werkzeug. Es hat gedauert, bis es Tools gab, die wir im beruflichen Kontext überhaupt einsetzen durften. Man nähert sich schrittweise an, entwickelt Vorgaben und schafft erst dann ein Werkzeug, das jede Mitarbeiterin und jeder Mitarbeiter nutzen darf, mit der Sicherheit, dass kein unvertretbares Risiko für das Unternehmen oder seine Kundinnen und Kunden entsteht.
Sascha Jung: Gerade Kleinunternehmen verwenden unserer Erfahrung nach KI-Tools eher noch im Sinne einer klassischen Google-Alternative. Das heißt, es ist eine bessere Suchmaschine und liefert nicht nur Antworten auf Fragen, die hoffentlich richtig sind, sondern vor allem auch fertige Texte. Oder es werden Bilder fürs Marketing generiert. Das ist alles legitim, aber eigentlich fahren sie damit einen Ferrari mit 30 km/h. Großunternehmen denken bereits stärker in Prozessen, in Transformationen und agentischer KI. KI nur als Text- oder Bildgenerator zu sehen, greift zu kurz und schöpft das Potenzial nicht aus.
KI KOMPASS: Viele Unternehmen spüren den Druck, bei KI nichts zu verpassen, und haben gleichzeitig die Angst, Fehler zu machen. Wie finden Unternehmen die richtige Balance?
Jung: Beide Überlegungen sind berechtigt. Es gibt die Sorge, etwas zu verpassen und die Angst, bei falscher Umsetzung echten Schaden anzurichten, gerade in großen, grenzüberschreitenden Unternehmen mit starken Marken. Da darf eine einzelne Einheit das Markenversprechen nicht gefährden. Die Kunst besteht darin, zuerst zu verstehen, was KI kann und wo Risiken liegen. Mit dieser Doppelperspektive setzt man sich dann, wie wir es nicht nur bei uns im Haus sondern auch bei zahlreichen von uns beratenen Unternehmen erleben, zusammen und schafft ein Regelwerk: klare Ziele, klare Vorgaben. Nur so wird KI-Nutzung wirtschaftlich, rechtlich und organisatorisch skalierbar, und zwar über Länder und Bereiche hinweg. Es braucht vernünftige Vorgaben, damit es in jeglicher Hinsicht skalierbar ist, nicht nur wirtschaftlich, sondern auch rechtlich. Bei der Umsetzung in einem Land, soll es mit Adaptionen auch in einem anderen Land möglich sein.
Göbl: Es hängt von der kulturellen DNA des Unternehmens ab, nicht nur bei KI, sondern generell bei neuen Technologien. Sieht sich ein Unternehmen als Innovator, als Frontrunner oder als Fast Follower bei neuen Technologien? Oder ist es sehr konservativ und will neue Technologien nicht voreilig einsetzen, solange mögliche Nachteile nicht klar sind? Hier ist fehlende Governance eine wesentliche Hürde, also dass zuerst an vielen Ecken und Enden des Unternehmens mit unterschiedlichen Tools gearbeitet wird. Anschließend kann man nicht mehr sagen, mit welchem Tool genau was erarbeitet wurde.
KI KOMPASS: Und hier kommt Governance ins Spiel?
Göbl: Spätestens, wenn KI ein Teil kritischer Geschäftsprozesse wird, braucht es Governance, also nachvollziehbare Standards, Dokumentation und klare Regeln. Somit kann man auch Jahre später nachvollziehen, auf welcher Basis diese Entscheidung oder dieser Inhalt entstanden ist. Denken wir nur an den öffentlichen Bereich: Wenn KI zur Unterstützung der Beauskunftung von Bürgerinnen- und Bürgeranfragen eingesetzt wird und jemand eine bestimmte Auskunft bekommt und der nächste eine andere, dann muss man erklären können, weshalb es diese Unterschiede gibt.
KI KOMPASS: Aber Governance wirkt dann zunächst als Bremse, oder?
Jung: Im ersten Moment bremst Governance das unkoordinierte Loslaufen. Das stimmt. Aber sie ist die Voraussetzung dafür, dass Unternehmen Tempo aufnehmen können, ohne im Chaos zu enden. Ich verwende gerne ein Bild: Wenn hundert Leute von A nach B laufen sollen, können alle sofort losrennen. Einige finden den schnellsten Weg, viele verlaufen sich. Die Alternative: Sie setzen sich zuerst hin, planen den Weg und klären, welche Verkehrsmittel es gibt. Man investiert also Zeit, kommt danach aber schneller, koordinierter und vor allem vollständig ans Ziel. Übertragen auf KI heißt das: Governance kostet am Anfang Stunden und Diskussionen, erspart aber mittelfristig sehr viel Irrwege und Fehlinvestitionen.
Nicht jeder Use Case ist im Unternehmenskontext auch ein Business Case!
Göbl: Ich würde in diesem Zusammenhang gerne die sogenannte Proof-of-Concept-Falle erwähnen. Beratungsunternehmen, und da nehme ich uns nicht aus, unterstützen gerne mit Proof-of-Concept-Projekten. Man zeigt damit, dass die Technologie grundsätzlich funktioniert, aber das genügt nicht. Ein Proof-of-Concept sagt noch nichts darüber aus, ob die Datenqualität dauerhaft reicht, ob die Technologie sich in die bestehenden Systeme integrieren lässt, ob Prozesse robust funktionieren und ob sich das Ganze wirtschaftlich trägt. KI-Qualität hängt untrennbar von Datenqualität ab. Im nächsten Schritt sollte daher immer folgende Frage beantwortet werden: Was kostet es, diese Lösung in den Alltag zu bringen, und zahlt sich das tatsächlich aus? Nicht jeder Use Case ist im Unternehmenskontext auch ein Business Case!
Jung: Wichtig ist ja auch die Verankerung in der Wertschöpfung: Wo werden in meinem Unternehmen wirklich Werte geschaffen, wo kann ich KI wertschöpfend einsetzen und wo ist es einfach ein weiteres Tool? Man darf auch die Kosten nicht vergessen. Wir sprechen vor allem über KI-Tools, die kostenfrei im Netz für jedermann verfügbar sind. Aber wenn man KI in einem Business-Kontext einsetzt, handelt es sich zumeist um kostenpflichtige Services. Der Kauf von Tokens ist in der Kosten-Nutzen-Betrachtung nicht zu vernachlässigen.
KI KOMPASS: Wird der Kostenfaktor generell noch vernachlässigt?
Göbl: Absolut. Ich kenne Fälle, in denen Unternehmen Millionenbeträge im Monat für Tokens ausgegeben haben, ohne das im Vorfeld zu ahnen, bis die erste Rechnung kam. Ein großer öffentlicher Kunde von mir hat das so gelöst: Er legt ein monatliches KI-Budget fest und teilt es auf die Organisationseinheiten auf. Jede Organisationseinheit ist selbst dafür verantwortlich, KI so einzusetzen, dass man mit diesem Budget durch das ganze Monat kommt. Die Lernkurve setzt automatisch ein, wenn das eigene KI-Budget vor dem Monatsende erschöpft ist. Jede Einheit überlegt sich im nächsten Monat genauer, wo KI wirklich Mehrwert bringt und wo klassische Methoden reichen.
KI ist ja keine Software, sondern KI verändert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten.
KI KOMPASS: Womit wir wieder beim vorher erwähnten Finden des richtigen Wegs sind: Wenn man keinen Plan hat, rennen alle in unterschiedliche Richtungen und das wird teuer.
Jung: KI ist ja keine Software, sondern KI verändert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten. Deshalb wird die Frage auch nicht sein, ob ein Unternehmen mit KI arbeitet oder nicht, sondern ob KI vollwertig eingesetzt wird, und zwar so, dass sie das volle Potenzial ausschöpfen kann. Also die Antwort auf die Frage: Wer beherrscht KI wirklich?
Göbl: Alles, was man beispielsweise mit regelbasierter Automatisierung machen kann, ist derzeit effizienter und in einer höheren Ergebnisqualität umsetzbar als mit KI. Denn KI kann halluzinieren, hat aber den Vorteil, dass sie natürliche Sprache versteht und Ergebnisse ebenso in natürlicher Sprache ausgibt. Doch die Tools, die ich kenne, haben keinen Anspruch auf Vollständigkeit in ihren Ergebnissen. Daher müssen wir differenzieren: Wofür funktioniert regelbasierte Automatisierung weiterhin gut? Und wie lange wird das noch notwendig sein?
KI KOMPASS: Wo sehen wir heute schon robuste, alltagstaugliche KI-Anwendungen im Einsatz in österreichischen Unternehmen?
Göbl: Es gibt einige sehr dankbare Anwendungsfälle, die sich fast überall einsetzen lassen. Übersetzungsarbeit ist da ein Klassiker: schnell, präzise genug und enorm zeitsparend. Ebenso Zusammenfassungen: Wenn man eine umfangreiche Studie in ein Modell lädt und sich die wichtigsten Aussagen extrahieren lässt, kommen die Ergebnisse erfahrungsgemäß sehr nah an das heran, was ein Mensch als Zusammenfassung erarbeiten würde. Spannend ist auch das Thema Anonymisierung: KI kann Muster erkennen, die auf Personen oder Organisationen schließen lassen, und diese Informationen entfernen, ohne den Sinn zu zerstören.
Jung: Besonders gut funktioniert KI in geschlossenen Quellsystemen, etwa in der Datenanalyse, der Softwareentwicklung oder auch im Tax- & Legal-Bereich mit klar definierten und qualitativ hochwertigen Datenbanken. Wenn ich den Input beherrsche, kann ich Wahrscheinlichkeiten und Qualität des Outputs deutlich besser kontrollieren. Lasse ich KI hingegen frei im Internet recherchieren, stoße ich viel schneller auf widersprüchliche Kommentare, Fehlinformationen und unklare Autoritäten.
KI KOMPASS: Wie weit ist die Wirtschaft insgesamt auf dem Weg, KI wirklich in die Wertschöpfungskette zu integrieren?
Göbl: Das ist sehr unterschiedlich. Viele starten mit Effizienzfantasien: Wie senke ich Kosten, wie erreiche ich dieselben Ergebnisse mit weniger Aufwand? Aber gerade im öffentlichen Bereich, und das betrifft letztlich die gesamte Wirtschaft, verschiebt sich die Motivation. Dort steht folgende Frage oft im Vordergrund: Wie halte ich meinen Betrieb aufrecht, wenn in den nächsten Jahren ein Drittel meiner Belegschaft in Pension geht und ich nicht genügend Nachwuchs finde? Man geht davon aus, dass teils nur jede zweite Stelle nachbesetzt werden kann, während die Erwartungen an die Servicequalität steigen. KI und Transformation dienen dann nicht der Kostensenkung, sondern der Sicherung von Qualität und Leistungsfähigkeit trotz Personalmangel. Bei KMU erleben wir häufig, dass sie noch nach Orientierung suchen. Use Cases gibt es viele, aber nicht jeder Use Case ist ein tragfähiger Business Case. Genau diese Unterscheidung, „nice to have“ versus wirtschaftlich relevant, ist dort oft der Kern der Anfrage.
KI KOMPASS: Und können KMU von den Erfahrungen großer Unternehmen profitieren, etwa bei der Toolauswahl?
Jung: Mit Sicherheit. Der Markt wird einige Tools hervorbringen, die sich aus gutem Grund durchsetzen, weil sie objektiv besser sind. Andere werden sich aus eher marktgetriebenen Gründen etablieren, wie man das aus der Technikgeschichte bereits kennt. Denken wir nur an das Beispiel der Videosysteme VHS versus Video 2000: VHS, obwohl technisch schlechter, hat sich vor allem wegen der größeren Filmauswahl in Videotheken durchgesetzt. Am Ende gilt: Wer die Kunden und Kundinnen hat, hat die Daten, und wer viele und gute Daten hat, kann Services aufbauen oder verbessern, auch wenn der Algorithmus nicht unbedingt der Beste ist. KMU können hier pragmatisch beobachten, welche Werkzeuge sich bei den Großen bewährt haben, wo es stabile Governance gibt und wo Integrationen gelungen sind, das spart eigene Irrwege.
KI KOMPASS: Wenn wir über die Zukunft sprechen: KI ist längst mehr als Textmodelle auf dem Bildschirm. Wohin geht die Entwicklung?
Göbl: Wenn wir von KI sprechen, entstehen sehr unterschiedliche Bilder. Momentan denken viele vor allem an Large Language Models. Aber daneben entwickeln sich agentische KIs und Physical AI rasant weiter. Bei Physical AI geht es um die Kombination von Robotik und KI, etwa im Pflegebereich oder in der industriellen Montage, wo bisher von Menschen erledigte Aufgaben von Maschinen übernommen werden sollen. Diese Projekte sind teuer, brauchen lange Anläufe und verlangen einen klaren Business Case. Bei einfachen Aufgaben wie Übersetzungen ist die Rechnung trivial, bei Physical AI nicht.
Jung: Agentische KIs, also KI-Systeme, die funktionale Rollen übernehmen und sich in ihren Eigenschaften unterscheiden, sind ein besonders spannendes Feld. KI-Systeme entwickeln sich von reaktiven Werkzeugen zu eigenständig planenden Agenten, die Entscheidungen vorbereiten oder unmittelbar treffen. Für Unternehmen bedeutet das neue Haftungsfragen, komplexe Infrastruktur-Entscheidungen und die Notwendigkeit, die gesamte Belegschaft im Umgang mit KI zu befähigen. Besonders kleine und mittlere Unternehmen können die dafür nötige technische Basis oft nicht selbst aufbauen und sind auf rechtssichere, fertige Lösungen und dazugehörige Beratung angewiesen.
KI KOMPASS: Das klingt vielversprechend, aber auch herausfordernd, gerade für KMU.
Göbl: Wir sind gerade bei der logischen nächsten Evolutionsstufe von KI angekommen. Bis jetzt verwenden wir KI im Wesentlichen reaktiv: Sie reagiert auf das, was wir eingeben, und diese Eingaben sind meist sehr singulär. Jetzt entsteht etwas anderes: KI-Agenten, die innerhalb eines definierten Aufgabenbereichs selbstständig planen und entscheiden. Die überlegen, welche Produktfeatures sinnvoll sind, welche Optionen getestet werden sollen, und mit Hilfe der ihnen zur Verfügung stehenden Daten evaluieren und am Ende Entscheidungen treffen. Agentische KI ist aus meiner Sicht das, was die eigentliche Transformation erst ermöglichen wird.
Wir wollen das Steuer nicht völlig aus der Hand geben.
KI KOMPASS: Wenn KI-Agenten Entscheidungen treffen, wird das aber gerade aus rechtlicher Sicht heikel, oder?
Jung: Das ist tatsächlich ein spannendes juristisches Thema. Ich bin sehr dafür, dass solche Agenten zunächst in klar definierten Sandboxes laufen, damit es nicht völlig eskaliert, wenn etwas schiefgeht. Die große Frage bei den nächsten Evolutionsstufen wird sein: Ob und in welchem Ausmaß lassen oder benötigen wir menschliche Kontrolle, rechtlich und faktisch? Wir brauchen einen regulatorischen Rahmen, der genau festlegt, wo die Maschine agieren darf und wo der Mensch das Steuer behalten muss. Wir haben dafür bereits Regulative: die KI-Verordnung der EU und die Datenschutzgrundverordnung. Stark vereinfacht sagen beide: Am Ende muss im Regelfall eine menschliche Entscheidungsfindung stattfinden. Wir wollen das Steuer nicht völlig aus der Hand geben. In der Praxis passiert das aber oft nicht. Nehmen wir Human Resources: Tausend Bewerbungen kommen rein, 800 werden durch KI automatisch ausgesiebt, mit 200 befasst man sich letztlich. Das ist faktisch eine rechtsverbindliche, negative Entscheidung, weil 800 Personen gar nicht mehr zum Zug kommen. Hier ziehen DSGVO und KI-Verordnung eine klare Grenze.
KI KOMPASS: Human Resources ist überhaupt ein sensibler Bereich.
Göbl: Genau, und zwar aus mehreren Gründen: Erstens sind viele der Daten, mit denen wir arbeiten, hochsensibel. Zweitens ist HR die erste Eintrittspforte ins Unternehmen. Das ist der erste Berührungspunkt mit den Best Talents, um die sich jedes Unternehmen bemüht. Wenn dort die Interaktion schlecht läuft, weil die KI unpassend vorsortiert oder intransparent agiert, beschädigt das nicht nur die rechtliche Position, sondern auch die Arbeitgebermarke. Das muss funktionieren, technisch, rechtlich und menschlich.
KI KOMPASS: Wenn wir über KI sprechen, kommt meist der Vergleich mit den USA und China. Wie beurteilen Sie den europäischen Weg?
Jung: In den USA oder China dominiert das Prinzip: Technik und Innovation passieren lassen und danach, vielleicht, regulieren. In Europa haben wir einen anderen Weg gewählt. Wir regulieren von Anfang an, aber nicht primär die Nutzbarkeit, sondern das Risiko. Das gesamte europäische Rahmenwerk zielt darauf ab, Vertrauen zu schaffen: gute Datenqualität, möglichst wenig Halluzinationen, belastbare und nachvollziehbare Ergebnisse und bestimmte ausgeschlossene Bereiche. Die KI-Verordnung arbeitet mit Risikogruppen, verbietet etwa Social Scoring und verzahnt sich mit anderen Regularien wie der DSGVO.
Göbl: Dazu kommt der ganze Cybersecurity-Bereich: Jede KI-Anwendung ist eine neue potenzielle Angriffsfläche. Das beginnt bei technischen Schwachstellen im Tool selbst und geht weiter über verseuchte Daten, mit denen KI gefüttert wird und die gezielt zu falschen Ergebnissen führen können. KI, DSGVO und NIS 2 hängen eng zusammen: personenbezogene Daten, korrekte Verarbeitung, die Absicherung der Systeme und die Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse. Unternehmen müssen diese drei Ebenen zusammendenken, sonst nutzen sie KI auf einer sehr wackeligen Basis.
KI KOMPASS: Stichwort Datenschutz: Konzerne können sich eine eigene Infrastruktur leisten, aber bei KMU sieht das anders aus. Was können kleinere Firmen tun?
Göbl: Die letzte Stufe, also eigene Serverräume mit entsprechender GPU-Ausstattung und lokal laufender KI, ist für KMU in aller Regel nicht leistbar. Die Basisausstattung für KI direkt vor Ort ist im größeren Stil schlicht zu teuer. Natürlich kann man kleinere, lokal laufende KI-Tools auf Notebooks oder Handys einsetzen, aber das bleibt funktional begrenzt. Große Unternehmen oder die öffentliche Hand können KI mit eigenen Ressourcen betreiben und dabei die strengen Vorgaben der DSGVO leichter nachweisen. Für KMU ist das oft keine realistische Option.
KI KOMPASS: Also brauchen KMU fertige, rechtssichere Lösungen?
Jung: Genau. Es wird so sein, dass KI-Anbieter Use Cases definieren, die für KMU breit einsetzbar sind. Idealerweise entstehen rein europäische Lösungen, bei denen der gesamte Datenfluss in Europa bleibt und rechtlich durchdekliniert ist, das heißt nicht, dass etwa US-amerikanische Lösungen unzulässig wären, aber das Stichwort European Sovereignity ist ja auf europäischer Ebene bereits ausgegeben. Wenn ich als KMU dann einen Slot bei einem solchen Anbieter kaufe, habe ich eine Souveränität, die rechtlich der kompletten Eigenlösung sehr nahekommt. Die Frage ist nur: Bis wann sind diese Angebote verfügbar, und wer ist wirklich zuerst mit einem guten Tool am Markt?
KI KOMPASS: Besteht aber die Gefahr, dass KMU einfach mal starten und das Rechtliche dann erst nachträglich bedenken?
Jung: Absolut. Das erleben wir nicht nur bei KI, sondern haben es bereits bei der DSGVO und jetzt bei NIS 2 gesehen. Je kleiner das Unternehmen, desto größer ist oft die Versuchung, pragmatisch zu starten und die Regularien später irgendwie zu erfüllen. Das kann kurzfristig attraktiv wirken, ist mittel- und langfristig aber riskant, rechtlich, finanziell und reputationsbezogen.
Göbl: Ein weiterer Faktor: Souveränität und Resilienz werden häufig vermischt. Für KMU scheint oft weniger die Unabhängigkeit von amerikanischen oder chinesischen Anbietern entscheidend, sondern die Frage: Kann ich morgen weiterarbeiten, wenn ein Dienst ausfällt? Für Staaten und öffentliche Organisationen ist echte Souveränität ein zentrales Thema: eigene Services, eigene Infrastruktur, möglichst wenig Abhängigkeit. Für KMU ist die Perspektive pragmatischer: Sie brauchen die Sicherheit, dass sie bei unvorhergesehenen Vorfällen ihren Geschäftsbetrieb aufrechterhalten können. Wenn ein amerikanischer KI-Dienst morgen ausfällt und ein chinesischer einspringt, löst das für das einzelne KMU kurzfristig das Problem. Aber wir dürfen nicht übersehen: All diese Services hängen an globalen Lieferketten, bis hinunter zu seltenen Erden für Chips. Wer das bis zur Hardware durchdenkt, merkt schnell, dass vollständige Unabhängigkeit weder für einzelne Unternehmen noch für Europa realistisch ist. Unternehmen müssen sich daher fragen, wie sie ihre Resilienz stärken, sodass sie auch in Ausnahmesituationen weiterarbeiten können. Das ist keine abstrakte Debatte, sondern hat direkten Einfluss auf KMU, die diese Services nutzen, um ihr Business überhaupt betreiben zu können. Wenn ich einem KMU heute Microsoft Office abdrehe, hat es ein echtes Problem, und Ähnliches wird in wenigen Jahren für zentrale KI-Tools gelten.
KI KOMPASS: Nochmals zurück zum HR-Bereich: Viele denken bei KI zunächst an Spezialisten. Aber wo finde ich die?
Jung: Ich würde nicht die Frage stellen, wo man Spezialistinnen und Spezialisten findet, sondern: Wie befähige ich meine bestehenden Mitarbeitenden? Die große Herausforderung, und auch gesetzliche Verpflichtung, besteht darin, dass alle Mitarbeitenden KI-Tools richtig nutzen. Auch die kleinsten Betriebe müssen ihre Leute befähigen.
KI KOMPASS: Aber wie viele der Mitarbeitenden müssen wirklich KI-fit sein?
Göbl: Alle. Unternehmen müssen dafür sorgen, dass jede Mitarbeiterin und jeder Mitarbeiter KI produktiv und kritisch einsetzen kann. Und je nach Unternehmensgröße und Ausrichtung brauche ich zusätzlich spezifische Fachabteilungen, insbesondere in der IT, die Entscheidungen treffen: Welche Tools verwenden wir, aus welchen Gründen, welche schließen wir bewusst aus? Diese Entscheidungen müssen nachvollziehbar sein, wie jede andere Managemententscheidung auch.
Zu den Personen
Bernhard Göbl ist Partner bei Deloitte Consulting Österreich und Portfolio-Lead des Bereichs Engineering, AI & Data.
Rechtsanwalt Sascha Jung ist Partner bei Deloitte Legal Österreich und Leiter der Fachbereiche Data Protection, Cybersecurity sowie IP/IT, Media, Unfair Competition.
