Teil des Projektes Creative AI
Stell dir vor, ein Raum voller Menschen ist sich einig: Agentic AI ist eine der wichtigsten Technologien der nächsten drei Jahre. Und dann stellt jemand die unbequeme Frage: Wenn das stimmt, warum verbringst du dann nicht den Großteil deiner Zeit damit?
Genau diese Logik hat Stefan Erschwendner (frontira) vergangene Woche bei „KI. Und jetzt?“, einer Kooperation von Strategie Austria und Creative Region, in der Tabakfabrik Linz ins Publikum gestellt. Neben ihm waren an diesem Vormittag noch vier weitere Expert*innen zu Gast, die aus ihrer eigenen Praxis sprachen, mit unterschiedlichen Perspektiven, aber ähnlich konkreten Learnings.
Fünf Speaker*innen aus Telekommunikation, Industrie und Agentur erzählen, was diese Logik für ihre Organisationen bedeutet. Und ihre Antworten zeigen: Die Technologie ist selten das Problem.
A1: Wenn KI im Team ankommt statt nur in der Zentrale
Bei A1 ist KI innerhalb eines Jahres vom Experiment in den laufenden Betrieb gewandert, erzählte Stefanie Winkler-Schloffer, Director Marketing Communications / A1 Telekom Austria. Der Schlüssel dafür war für sie eine eigene KI-Rolle direkt im Team, dazu niedrigschwellige Formate wie eine wöchentliche „AI Happy Hour“ und interne „AI Snacks“.
„Ich brauche in meinem Bereich, in meinem Team, jemanden, der angreifbar ist für die Leute, wo sie jederzeit hingehen können mit jeglichen Herausforderungen.“
Konkret geworden ist das etwa in einem Flyer-Generator, den ihr Team in nur zwei Tagen inhouse gebaut hat. Er passt regionale Werbemittel automatisch an Bild, Tarif und Rechtstext an, statt nur den Ortsnamen zu tauschen. Für die Zusammenarbeit mit der Agentur heißt das nicht weniger Arbeit, sondern eine andere: weg von der repetitiven Adaption, hin zu Strategie und Markenentwicklung.
„Wir fokussieren uns darauf, die Marke weiterzuentwickeln. Und eben nicht den 357. Flyer für die Region X mit dem Tarif Y umzusetzen.“
Dabei bleibt die Entscheidung immer beim Menschen. Auch wenn eine interne KI-Anwendung Konzepte gegen Zielgruppen testet, ist das für Winkler-Schloffer nur ein Input von mehreren:
„Ich will mich in meiner Expertise nicht ausschalten.“
KEBA: Industry-grade AI heißt Vertrauen skalieren
Bei KEBA Digital ist die Ausgangslage eine andere: Wie bringt man KI in Bereiche, in denen Daten das Haus nicht verlassen dürfen? CEO Sulejman Ganibegović hat dafür den Begriff „Industry-grade AI“ geprägt. Sein Kerngedanke: Die eigentliche Herausforderung liegt nicht in der Technologie, sondern darin, in echten Umgebungen und im großen Maßstab messbaren Wert zu schaffen.
Für ihn braucht Industry-grade AI drei Dinge gleichzeitig: Menschen, die durch KI gestärkt statt überfordert werden, Prozesse, die effizienter, intelligenter und skalierbar werden, und Produkte, in denen KI von Grund auf mitgedacht wird. Ob Gesundheitswesen, öffentliche Verwaltung, Banken oder Fertigung, das Potenzial ist überall enorm.
„Dieses Potenzial zu heben, braucht mehr als leistungsstarke KI-Modelle. Es braucht Lösungen, denen man vertrauen kann, die sich in bestehende Abläufe integrieren lassen und sich über die ganze Organisation skalieren lassen.“
Und dann der Satz, der bei allen Praxisbeispielen mitschwingt: Die Organisationen, die heute wirklich etwas bewirken, sind nicht die mit den meisten KI-Initiativen. Es sind die, die Technologie, Prozesse, Geschäftsziele und Menschen erfolgreich miteinander verbinden.
Plan.Net: Die Content-Flut, die alles verändert
Julian Leutgöb (Plan.Net, Serviceplan Gruppe) hat den Druck klar benannt, unter dem viele Marketingorganisationen heute stehen:
„Die Erwartung an Relevanz treibt die Menge an Content. Zielgruppen, Momente entlang des Funnels, Märkte, Formate und Kanäle multiplizieren den Bedarf an Inhalten – klassische Produktionsworkflows kommen längst an ihr Limit.“
Seine Antwort darauf ist ein durchgängiges Betriebssystem über die gesamte Wertschöpfungskette, von Plan über Create bis Deliver:
„Dabei geht es nicht primär um KI als Tool, sondern um das ganzheitliche Zusammenspiel aus Tech, Prozessen und Organisation.“
Mit Serviceplan MAKELINE hat sein Team genau das gebaut, mit spürbaren Effekten: höherer Automatisierungsgrad, kürzere Produktionszeiten, geringere Kosten pro Asset und gleichzeitig höhere Conversion Rates.
Schönbrunn Group: Der Blick auf Arbeit und Arbeitsmarkt
Fred Mahringer (Schönbrunn Group) hat den Fokus weg von einzelnen Tools und hin zu Menschen und Arbeitsmarkt gelenkt. Seine zentrale Warnung: die Entwicklung nicht nur als Stellenabbau zu diskutieren. KI verändert zunächst Aufgaben, nicht automatisch ganze Jobs, wobei sich Personalbedarf und Rollenbilder etwa im Kundenservice durchaus deutlich verschieben können.
Anhand einer Grafik zur unterschiedlichen KI-Reife verschiedener Branchen machte er klar: Manche Bereiche sind heute schon stark von KI durchdrungen, andere kaum, und selbst dort, wo das Potenzial längst da wäre, wird es oft noch nicht genutzt. „Und was es auch heißt: Wir stehen am Anfang. Das ist eigentlich die Kernaussage von dem.“, so Mahringer.
Diese Entwicklung trifft in Österreich auf einen gegenläufigen Trend: Es gibt genug Arbeit, aber
„Wenn man Richtung 2030 schaut, dann sind sich alle einig, dass es einen massiven Arbeitskräftemangel geben wird.“
Die eigentliche Frage ist für Mahringer daher nicht nur, wie viele Jobs verschwinden, sondern wie sich vorhandene Arbeit anders organisieren lässt und wie man weniger attraktive Tätigkeiten aufwertet. Als sehr praktisches Hindernis nannte er restriktive IT-Strukturen: Wenn Mitarbeitende neue Tools nur auf privaten Geräten ausprobieren dürfen, weil der Firmenlaptop das nicht erlaubt, entsteht persönliches Lernen, aber kein Nutzen fürs Unternehmen.
Frontira: Vom Beschleunigen zum Neudenken
Den Blick aufs große Ganze lieferte Stefan Erschwendner von Frontira. Sein Ausgangspunkt: Bisher hat Standardsoftware vorgegeben, wie Organisationen arbeiten. Man hat eingekauft, was der Markt anbietet, und die eigenen Abläufe daran angepasst, mit Excel-Listen und Copy-Paste als Notlösung für alles, was nicht passte. Mit KI-Agenten, die selbst programmieren können, dreht sich dieses Verhältnis um:
„Du musst dich nicht mehr an die Software anpassen, sondern die Software passt sich an deine Organisation an.“
Genau hier unterscheidet Erschwendner zwei Arten, KI einzusetzen. Die eine macht das Bestehende nur schneller: Man behält seine alten Prozesse und lässt KI die immer gleichen Aufgaben abarbeiten, etwa Mails zusammenfassen. Die andere nutzt die neue Möglichkeit, um Arbeitsweisen von Grund auf neu zu bauen. Nur die zweite bringt aus seiner Sicht wirklich etwas.
Das Problem ist, dass die meisten Organisationen bei der ersten Variante hängen bleiben, während sich die Technologie selbst exponentiell weiterentwickelt. Diese Lücke zwischen dem, was heute schon möglich wäre, und dem, was Organisationen davon tatsächlich nutzen, nennt Erschwendner die Application Capacity Gap. Sie wird nach seiner Beobachtung von Woche zu Woche größer, nicht kleiner.
Um diese Lücke zu schließen, reicht es für ihn nicht, Bestehendes effizienter zu machen. Es braucht, mit Schumpeter gesprochen, eine radikale Beschleunigung der kreativen Zerstörung, sprich den Mut, eingespielte Abläufe komplett neu zu denken statt sie nur zu optimieren. Die größte Bremse dabei sieht er nicht in der Technik, sondern in der fehlenden Vorstellungskraft:
„Die Leute können sich gar nicht vorstellen, was jetzt schon alles möglich ist.“
Der rote Faden
Vier Beobachtungen ziehen sich durch alle Beiträge:
Es läuft schon. A1, Plan.Net und KEBA zeigen konkrete, produktive Anwendungen. Das ist keine Zukunftsmusik mehr.
Aber Tools allein reichen nicht. Ob im Team verankerte KI-Rollen, Industry-grade AI oder die Frage nach Arbeit und Rollenbildern: Am Ende geht es um Prozesse, Vertrauen und Kultur.
Der nächste Schritt heißt neu denken. Wer nur beschleunigt, verpasst die eigentliche Chance. Es geht darum, Wertschöpfung neu zu entwerfen.
Und dahin kommt man nur durchs Machen. Ausprobieren, bauen, aufpassen, und dabei auch mal etwas verwerfen, das nicht funktioniert.
KI. Und jetzt?
Julian Leutgöb hat es in seinem Rückblick auf den Punkt gebracht: Es geht vor allem darum, keine Zeit mehr zu verlieren. „For you, for your company, for Europe.“
Womit wir wieder bei der Ausgangsfrage wären. Wenn ein ganzer Raum sich einig ist, dass Agentic AI zu den wichtigsten Technologien der nächsten drei Jahre zählt, dann kann die Antwort nicht sein, sie nebenbei mitzumachen. Genau das war die Idee hinter „KI. Und jetzt? Wie Unternehmen KI einsetzen und wohin die Reise geht”: keine abstrakten Zukunftsszenarien, sondern echte Einblicke von Menschen, die längst mittendrin sind.
Danke an Stefanie Winkler-Schloffer (A1), Julian Leutgöb (Plan.Net), Sulejman Ganibegović (KEBA Digital), Stefan Erschwendner (frontira) und Fred Mahringer (Schönbrunn Group) für ihre Offenheit, an Stefan Schindele (Strategie Austria) für die Moderation und an alle Teilnehmer*innen für die spannende Diskussion.
Bleibt nur noch, sich selbst ehrlich zu antworten.
