KI-Investitionen im Nebel – was die Studie aus Österreich zeigt

Quelle: Die Presse, 6. Mai 2026 („Unternehmen stecken im ‚KI-Nebel‘“).

Worum es geht

Künstliche Intelligenz ist in österreichischen Unternehmen angekommen. Viele Firmen testen Tools, starten Pilotprojekte, kaufen Software oder bauen interne KI-Initiativen auf. Auf den ersten Blick klingt das nach Fortschritt.

Die spannende Frage ist aber nicht: „Nutzt ihr schon KI?“

Die wichtigere Frage ist: „Wofür genau nutzt ihr KI – und woran merkt ihr, dass es sich auszahlt?“

Genau hier liegt laut der Studie das Problem. Viele Unternehmen investieren bereits Geld, Zeit und Aufmerksamkeit in KI. Aber sie können oft nicht klar sagen, welchen konkreten Nutzen sie erwarten, wie sie den Erfolg messen oder wie aus einzelnen Tests ein echter Geschäftsvorteil werden soll.

Kurz gesagt: Es wird viel ausprobiert, aber zu wenig gesteuert.

Die einfache Diagnose: Viel Bewegung, wenig Richtung

Der Begriff „KI-Nebel“ passt gut. Man sieht, dass sich etwas bewegt. Man spürt, dass KI wichtig ist. Man möchte nicht zurückbleiben. Aber der Weg ist oft unscharf.

Typische Muster sind:

• Ein Team testet ChatGPT oder Copilot.
• Eine Abteilung automatisiert einzelne Texte oder Auswertungen.
• Die IT prüft Sicherheits- oder Analysewerkzeuge.
• Das Management erwartet Produktivitätsgewinne.
• Niemand kann nach sechs Monaten genau sagen, ob sich das Projekt wirklich gelohnt hat.

Das ist kein reines Technikproblem. Es ist vor allem ein Führungs- und Strategieproblem.

KI funktioniert nicht wie ein neues Druckergerät, das man kauft, anschließt und dann läuft es. KI verändert Arbeitsabläufe, Rollen, Entscheidungen und manchmal auch Geschäftsmodelle. Deshalb reicht es nicht, einzelne Tools einzuführen. Unternehmen müssen vorher klären, welches Problem sie eigentlich lösen wollen.

„Wir probieren KI“ ist kein Plan

Viele KI-Projekte starten mit einem verständlichen Impuls: Man möchte Erfahrungen sammeln. Das ist grundsätzlich richtig. Kein Unternehmen sollte jahrelang Strategiepapiere schreiben, ohne praktisch zu testen.

Aber es gibt einen Unterschied zwischen Experimentieren und Herumprobieren.

Ein gutes Experiment hat eine klare Frage:

• Können wir Kundenanfragen schneller beantworten?
• Können wir Angebote schneller erstellen?
• Können wir Fehler in der Produktion früher erkennen?
• Können wir interne Berichte mit weniger Aufwand erzeugen?
• Können wir Mitarbeiter von Routinearbeit entlasten?

Herumprobieren dagegen klingt so:

• „Wir schauen einmal, was mit KI geht.“
• „Die Abteilung soll ein paar Use Cases sammeln.“
• „Wir machen einen Pilot, weil alle gerade Piloten machen.“
• „Irgendwie wird das schon Produktivität bringen.“

Das Problem: Ohne klares Ziel kann man auch keinen Erfolg messen. Dann bleibt am Ende nur ein Bauchgefühl.

Wo KI heute eingesetzt wird

Die Studie zeigt: KI ist nicht mehr nur ein Thema für IT-Abteilungen. Sie taucht bereits in vielen Unternehmensbereichen auf.

Besonders häufig wird KI in der IT-Sicherheit und im Bereich Marketing / Prognosen genannt. Danach folgen Produktion, Finanzen, HR und Logistik.

Das ist plausibel. In all diesen Bereichen gibt es viele Daten, viele wiederkehrende Aufgaben und viele Entscheidungen, die durch bessere Analyse unterstützt werden können.

Ein paar einfache Beispiele:

• IT-Security: KI erkennt auffällige Login-Versuche oder ungewöhnlichen Datenverkehr.
• Marketing: KI hilft bei Zielgruppen, Kampagnentexten oder Nachfrageprognosen.
• Produktion: KI kann Maschinenwerte überwachen und mögliche Ausfälle früher erkennen.
• Finanzen: KI unterstützt bei Auswertungen, Forecasts oder Belegprüfung.
• HR: KI kann Stellenanzeigen verbessern oder Bewerbungsprozesse vorsortieren.
• Logistik: KI hilft bei Routen, Lagerbeständen oder Lieferprognosen.
• Kundenservice: KI beantwortet Standardfragen oder unterstützt Mitarbeiter mit Antwortvorschlägen.

Wichtig ist: Nicht jeder dieser Fälle ist automatisch sinnvoll. Ein KI-Projekt ist nur dann gut, wenn es ein echtes Problem besser löst als die bisherige Arbeitsweise.

Wie weit die Unternehmen wirklich sind

Die Studie unterscheidet verschiedene Reifegrade. Manche Unternehmen nutzen KI bereits in mehreren Bereichen. Andere testen nur einzelne Prozesse. Wieder andere sind noch in der Planung oder haben gar keine Projekte.

Die Zahlen zeigen ein gemischtes Bild:

• 32 % nutzen KI bereits in mehreren Bereichen.
• 23 % setzen KI in einzelnen Prozessen ein.
• 15 % befinden sich in der Pilotphase.
• 8 % planen oder evaluieren noch.
• 19 % haben derzeit keine KI-Projekte.

Das bedeutet: Mehr als die Hälfte der Unternehmen hat KI bereits irgendwo im Einsatz. Aber „im Einsatz“ heißt noch nicht automatisch „gut integriert“.

Ein Unternehmen kann zehn KI-Tools verwenden und trotzdem keine echte KI-Strategie haben. Umgekehrt kann ein Unternehmen mit nur zwei gut ausgewählten Anwendungsfällen deutlich weiter sein, wenn diese messbar Kosten senken, Qualität verbessern oder Zeit sparen.

Was Unternehmen mit KI erreichen wollen

Die Ziele sind auf den ersten Blick wenig überraschend.

Ziel	Anteil
Produktivität steigern	51 %
Kosten senken	24 %
Qualität verbessern	15 %
Bessere Entscheidungen	10 %

Mehr als die Hälfte nennt Produktivität als Hauptziel. Das heißt: Mit der gleichen Mannschaft soll mehr geschafft werden – oder dieselbe Arbeit soll schneller erledigt werden.

Das ist nachvollziehbar. Viele Unternehmen stehen unter Kostendruck, Fachkräfte sind knapp, und administrative Arbeit frisst viel Zeit. KI verspricht hier Entlastung.

Aber „Produktivität steigern“ ist noch zu ungenau. Ein gutes KI-Ziel muss konkreter sein.

Schlecht formuliert:

Wir wollen mit KI produktiver werden.

Besser formuliert:

Unser Vertrieb soll Angebote um 30 % schneller erstellen können.

Oder:

Der Kundenservice soll einfache Anfragen innerhalb von zwei Minuten beantworten können.

Oder:

Die Buchhaltung soll 50 % weniger Zeit für manuelle Belegprüfung brauchen.

Erst dann kann man prüfen, ob KI wirklich hilft.

Wie viel Geld investiert wird

Die Budgets unterscheiden sich stark. Manche Unternehmen geben weniger als 50.000 Euro pro Jahr aus, andere mehr als eine Million.

Die wichtigste Erkenntnis ist nicht die genaue Höhe des Budgets. Die wichtigste Erkenntnis ist: Geld allein löst das Problem nicht.

Ein kleines Budget mit klarem Ziel kann sehr wirksam sein. Ein großes Budget ohne Prioritäten kann verpuffen.

Gerade bei KI passiert das schnell. Tools sind schnell gekauft. Lizenzen sind schnell verteilt. Ein Pilot ist schnell angekündigt. Aber der eigentliche Aufwand beginnt danach:

• Prozesse müssen angepasst werden.
• Daten müssen sauber sein.
• Mitarbeiter müssen geschult werden.
• Verantwortlichkeiten müssen geklärt werden.
• Ergebnisse müssen gemessen werden.
• Erfolgreiche Piloten müssen in den Alltag überführt werden.

Viele Unternehmen unterschätzen genau diesen zweiten Teil.

Warum viele Pilotprojekte versanden

Ein Pilotprojekt ist ein Test. Das ist gut. Aber ein Pilot ist kein Erfolg, nur weil er stattgefunden hat.

Viele KI-Piloten scheitern nicht spektakulär. Sie verschwinden einfach. Nach ein paar Monaten nutzt niemand das Tool richtig, die Ergebnisse werden nicht ausgewertet, Verantwortliche wechseln, und das Projekt bleibt als Präsentationsfolie übrig.

Typische Gründe:

1. Kein klares Ziel: Niemand weiß, was genau besser werden sollte.
2. Keine Ausgangsmessung: Vor dem Pilot wurde nicht gemessen, wie lange oder teuer der alte Prozess war.
3. Keine Verantwortung: Es ist unklar, wer den Erfolg besitzt.
4. Keine Integration: Das Tool passt nicht in die tägliche Arbeit.
5. Zu wenig Vertrauen: Mitarbeiter verstehen die Ergebnisse nicht oder trauen ihnen nicht.
6. Kein Rollout-Plan: Selbst wenn der Pilot funktioniert, weiß niemand, wie er skaliert wird.

Deshalb ist der Satz „Wir machen einmal einen Pilot“ gefährlich, wenn er nicht von Anfang an mit einer zweiten Frage verbunden ist:

Was passiert, wenn der Pilot funktioniert?

Die Expertenaussagen in einfache Sprache übersetzt

Die zitierten Experten sagen im Kern drei Dinge.

Andreas Arbesser: KI ist kein Selbstzweck

KI ist nicht automatisch sinnvoll, nur weil KI draufsteht. Ein Unternehmen sollte nicht fragen: „Wo können wir KI einsetzen?“ Sondern: „Welche wichtigen Probleme haben wir – und kann KI eines davon besser lösen?“

Das ist ein großer Unterschied.

Dietmar Dahmen: Piloten ohne Follow-up verlaufen im Sand

Ein Testprojekt bringt nur dann etwas, wenn danach entschieden wird:

• stoppen,
• verbessern,
• ausrollen.

Ohne diese Entscheidung bleibt der Pilot ein Experiment ohne Wirkung.

Maria Zesch: Eigene KI-Units können helfen

Größere Unternehmen brauchen oft zentrale Teams, die KI-Initiativen bündeln. Nicht, um alles zu kontrollieren, sondern um Standards zu schaffen:

• Welche Tools sind erlaubt?
• Welche Daten dürfen genutzt werden?
• Wie messen wir Nutzen?
• Welche Use Cases haben Priorität?
• Wie vermeiden wir doppelte Arbeit?

So eine zentrale KI-Einheit kann verhindern, dass jede Abteilung isoliert herumprobiert.

Was Unternehmen jetzt konkret tun sollten

1. Mit Geschäftsproblemen starten, nicht mit Tools

Der falsche Einstieg ist: „Wir brauchen ein KI-Tool.“

Der richtige Einstieg ist: „Wo verlieren wir heute Zeit, Geld oder Qualität?“

Gute Startpunkte sind Prozesse, die häufig vorkommen, klar beschreibbar sind und messbaren Aufwand verursachen. Zum Beispiel:

• wiederkehrende Kundenfragen,
• manuelle Dokumentenprüfung,
• interne Berichte,
• Angebots- oder Vertragserstellung,
• Qualitätskontrolle,
• Forecasting,
• Wissenssuche im Unternehmen.

Erst wenn das Problem klar ist, sollte man über das passende KI-Werkzeug sprechen.

2. Vorher messen, sonst gibt es keinen Erfolg

Wenn ein Unternehmen nicht weiß, wie lange ein Prozess heute dauert, kann es später nicht beweisen, dass KI ihn verbessert hat.

Vor jedem Pilot sollten einfache Ausgangswerte erhoben werden:

• Wie lange dauert der Prozess heute?
• Wie viele Menschen sind beteiligt?
• Wie hoch sind die Kosten?
• Wie viele Fehler passieren?
• Wie zufrieden sind Kunden oder Mitarbeiter?

Danach kann man vergleichen. Ohne Vorher-Nachher-Vergleich bleibt nur Meinung.

3. Kleine, echte Use Cases wählen

Ein guter KI-Start muss nicht riesig sein. Im Gegenteil: Kleine, konkrete Anwendungsfälle sind oft besser.

Beispiel:

Nicht:

Wir automatisieren den gesamten Kundenservice.

Sondern:

Wir automatisieren Antworten auf die 20 häufigsten Standardfragen und messen, ob die Bearbeitungszeit sinkt.

Nicht:

Wir machen KI in HR.

Sondern:

Wir lassen Stellenanzeigen prüfen, ob sie verständlich, vollständig und zielgruppengerecht sind.

Kleine Use Cases sind leichter zu testen, leichter zu messen und leichter zu verbessern.

4. Verantwortliche benennen

Jedes KI-Projekt braucht jemanden, der fachlich dafür verantwortlich ist. Nicht nur eine IT-Person, sondern jemanden aus dem Bereich, in dem der Nutzen entstehen soll.

Wenn KI den Vertrieb verbessern soll, muss der Vertrieb Verantwortung übernehmen. Wenn KI die Buchhaltung entlasten soll, muss die Buchhaltung mitgestalten. Sonst entsteht ein Tool, das technisch funktioniert, aber im Alltag nicht genutzt wird.

5. Mitarbeiter früh einbinden

KI verändert Arbeit. Deshalb entstehen schnell Unsicherheit und Widerstand.

Mitarbeiter fragen sich:

• Wird meine Arbeit ersetzt?
• Darf ich dem Ergebnis trauen?
• Wer haftet, wenn etwas falsch ist?
• Muss ich jetzt noch mehr kontrollieren?
• Werde ich überhaupt geschult?

Diese Fragen sind berechtigt. Gute KI-Einführung erklärt nicht nur das Tool, sondern auch die Spielregeln:

• Wo darf KI helfen?
• Wo muss ein Mensch entscheiden?
• Was darf nicht eingegeben werden?
• Wie werden Fehler gemeldet?
• Wie wird Qualität geprüft?

Ohne Vertrauen bleibt KI ein Fremdkörper.

6. Datenqualität nicht ignorieren

Viele KI-Projekte scheitern nicht am Modell, sondern an schlechten Daten.

Wenn Kundendaten unvollständig sind, Dokumente chaotisch abgelegt werden oder interne Wissensdatenbanken veraltet sind, wird auch eine gute KI nur mittelmäßige Ergebnisse liefern.

Ein einfaches Bild: KI ist wie ein sehr schneller Mitarbeiter. Wenn man ihm unklare, falsche oder veraltete Unterlagen gibt, arbeitet er schnell – aber nicht unbedingt richtig.

Deshalb gehört Datenqualität zur KI-Strategie. Nicht als technisches Nebenthema, sondern als Grundlage.

7. Von Anfang an entscheiden: stoppen, verbessern oder ausrollen

Ein Pilot sollte nicht einfach „enden“. Er sollte mit einer Entscheidung abgeschlossen werden.

Nach einigen Wochen oder Monaten muss klar sein:

• Stoppen: Der Nutzen ist zu gering oder das Risiko zu hoch.
• Verbessern: Der Ansatz ist gut, braucht aber Anpassungen.
• Ausrollen: Der Nutzen ist belegt, der Prozess kann breiter eingesetzt werden.

Diese Entscheidung sollte nicht politisch sein, sondern auf Messwerten beruhen.

Ein einfaches Modell für bessere KI-Projekte

Für nicht-technische Entscheider hilft ein einfaches Raster. Vor jedem KI-Projekt sollten fünf Fragen beantwortet werden:

Frage	Warum sie wichtig ist
Welches Problem lösen wir?	Verhindert Spielerei ohne Nutzen
Woran messen wir Erfolg?	Macht Wirkung überprüfbar
Wer ist verantwortlich?	Verhindert Projekte ohne Eigentümer
Welche Daten nutzen wir?	Bestimmt Qualität und Risiko
Was passiert nach dem Pilot?	Sorgt dafür, dass gute Tests nicht versanden

Wenn diese fünf Fragen nicht beantwortet sind, ist das Projekt noch nicht startklar.

Was „KI-Strategie“ praktisch bedeutet

Eine KI-Strategie muss kein 80-seitiges Dokument sein. Für viele Unternehmen reicht am Anfang eine klare, pragmatische Arbeitsweise.

Eine gute KI-Strategie sagt:

1. Welche Ziele haben Priorität? Zum Beispiel Produktivität, Qualität, Kundenservice oder Kosten.
2. Welche Use Cases werden zuerst getestet? Nicht alles gleichzeitig.
3. Welche Regeln gelten? Datenschutz, Sicherheit, Freigaben, menschliche Kontrolle.
4. Wie wird Erfolg gemessen? Zeit, Kosten, Fehlerquote, Qualität, Zufriedenheit.
5. Wie wird skaliert? Was passiert, wenn ein Pilot funktioniert?

Das klingt simpel. Aber genau diese Klarheit fehlt in vielen Unternehmen.

Die wichtigste Botschaft für Führungskräfte

KI ist kein IT-Projekt, das man an eine Abteilung delegieren kann.

Natürlich braucht es technische Kompetenz. Aber die entscheidenden Fragen sind geschäftlich:

• Welche Arbeit ist wertvoll?
• Welche Arbeit ist repetitiv?
• Wo entstehen Fehler?
• Wo verlieren Kunden Zeit?
• Wo verlieren Mitarbeiter Energie?
• Welche Entscheidungen könnten besser vorbereitet werden?

Führungskräfte müssen diese Fragen beantworten. Die IT kann helfen, passende Werkzeuge sicher und stabil umzusetzen. Aber die Richtung muss aus dem Geschäft kommen.

Fazit

Österreichische Unternehmen investieren bereits spürbar in KI. Das ist gut. Stillstand wäre riskant.

Aber die Studie zeigt auch: Viele Firmen stehen noch im Nebel. Sie probieren aus, kaufen Tools und starten Piloten – ohne immer klar zu wissen, was am Ende besser sein soll.

Der nächste Schritt ist deshalb nicht „mehr KI um jeden Preis“. Der nächste Schritt ist bessere Steuerung.

Gute KI-Projekte beginnen mit einem echten Problem, haben ein messbares Ziel, klare Verantwortung und einen Plan für den Alltag nach dem Pilot.

Oder noch kürzer:

Nicht: Wir brauchen KI.
Sondern: Wir haben ein Problem – und prüfen, ob KI die beste Lösung ist.

Pro-Tipp: Strategy first, dann Model. Und für Nicht-Techniker: Erst Nutzen klären, dann Tool auswählen.