Leitbetriebe Austria Online-Fokus-Gespräch „Bereit für die KI?“

Nachbericht zur Veranstaltung vom 11. Juni 2025

Am 11. Juni 2025 wurden in einem digitalen Fokus-Gespräch von Leitbetriebe Austria unter dem Titel „Bereit für die KI?“ strategische Grundlagen und praxisorientierte Beispiele für den erfolgreichen Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) im Unternehmenskontext behandelt.
Gemeinsam mit Ascent Digital Services und Cosmo Consult wurde ein Blick in eine optimierte Datenzukunft geworfen und vielfältige Chancen aufgezeigt.

Monica Rintersbacher, Geschäftsführerin von Leitbetriebe Austria, betonte in Ihrer Begrüßung, dass KI als zukunftsbestimmende Kraft zu verstehen sei. Sie machte zudem die Relevanz des sinnvollen Einsatzes und des Generierens von Innovation bei der Anwendung von KI deutlich. „Bei diesem zentralen Thema ist natürlich die richtige Technik relevant. Es ist aber auch die Verantwortung von Führungskräften, die technologische Transformation strategisch wertschöpfend zu gestalten“, unterstrich Rintersbacher.

Vortrag Mohammed Brückner, Senior Enterprise Architect bei Ascent: „Strategie schlägt Technik – Warum Datenstrategie das Herzstück jeder KI ist“
Mohamed Brückner begann seinen Vortrag mit einem klaren Statement: „Automatisierung ist längst kein Nice-to-have mehr – sie ist ein strategischer Imperativ.“ Er legte dar, dass Unternehmen, die langfristig wettbewerbsfähig bleiben wollen, auf eine belastbare und strukturierte Datenbasis angewiesen sind. Denn ohne verlässliche, vertrauenswürdige Daten sei weder Automatisierung noch der erfolgreiche Einsatz von KI möglich.

Fundament einer erfolgreichen KI-Nutzung
Zunächst beleuchtete Brückner die Drei-Ebenen-Logik erfolgreicher Datenbewirtschaftung:

1. Datenstrategie: Sie gibt die langfristige Richtung vor – wie Unternehmen mit Daten arbeiten wollen, welche Ziele verfolgt werden und wie aus Daten Mehrwert generiert werden kann.
2. Data Governance: Aufbauend auf der Strategie legt sie Standards, Rollen, Verantwortlichkeiten und Compliance-Vorgaben fest. Nur durch klare Regeln wird sichergestellt, dass Daten korrekt, sicher und regelkonform verwendet werden.
3. Datenmanagement: Dies ist die operative Umsetzung – die Verarbeitung, Speicherung, Veredelung und Bereitstellung von Daten mithilfe geeigneter Tools und Prozesse.

Diese Ebenen wirken nicht unabhängig voneinander, sondern müssen integriert und aufeinander abgestimmt agieren. Nur so entstehe ein funktionierendes System, das für klare Strukturen, hohe Datenqualität und Effizienz sorgt.

KI als Helfer für Datenqualität
Brückner wies darauf hin, dass künstliche Intelligenz selbst ein Treiber für bessere Daten sei. Tools wie Microsoft Fabric und Purview ermöglichen nicht nur die Verarbeitung großer Datenmengen, sondern auch die automatische Kategorisierung, Validierung und Qualitätsprüfung. Gerade bei wachsenden und sich dynamisch verändernden Datenlandschaften könne KI helfen, Ordnung und Struktur zu bewahren.

Mensch im Zentrum
Er hob hervor, dass Technologie allein nicht ausreiche. Vielmehr müssten auch die Mitarbeitenden abgeholt und geschult werden – Rollen wie Data Stewards oder Datenmanager gewinnen an Bedeutung. Transparenz, Zusammenarbeit und Vertrauen seien Schlüssel für eine nachhaltige digitale Transformation.

Praxisbeispiel: Biopharmaunternehmen
Brückner illustrierte seine Ausführungen anhand eines konkreten Use Cases: Bei einem weltweit tätigen Biopharmaunternehmen implementierte ASCENT eine dezentrale Datenarchitektur (Data Mesh). Ziel war es, klinische Studiendaten strukturiert zu erfassen und auszuwerten. Gleichzeitig wurden durch ein umfassendes Data Governance Framework die Einhaltung regulatorischer Anforderungen sowie Datenschutz und -sicherheit gewährleistet.

Brückner schloss mit dem Appell, sich nicht auf technische Spielereien zu konzentrieren, sondern zunächst die organisatorischen und strategischen Hausaufgaben zu machen.

Vortrag Alfred Grünert, Global Artificial Intelligence Lead bei Cosmo Consult: „KI in der Praxis – Von Datenreinigung bis automatisierter Vertragsanalyse“
Alfred Grünert nahm die Zuhörer mit auf eine Reise durch reale Kundenprojekte, in denen Large Language Models (LLMs) erfolgreich zum Einsatz kamen. Er illustrierte, dass KI keine abstrakte Zukunftstechnologie ist, sondern bereits heute in konkreten Geschäftsprozessen echten Nutzen stiftet.

AI Pathfinder – Der Einstieg leicht gemacht
Grünert stellte den AI Pathfinder vor, ein interaktives Tool, mit dem Unternehmen auf Basis ihrer Website, Organisationsstruktur und Problemstellung konkrete KI-Use Cases generieren können. Das System analysiert selbstständig die Unternehmensinformationen, schlägt passende Anwendungsfälle vor und zeigt auf, welche Daten dafür erforderlich sind. Ein großer Mehrwert: Unternehmen können dadurch frühzeitig erkennen, ob die benötigten Daten überhaupt vorliegen – oft ein unterschätzter Faktor in KI-Projekten.

Automatisierte Übersetzungen mit Layout-Erhalt
Ein weiterer Anwendungsfall war die automatische Übersetzung komplexer Dokumente (z. B. technische Handbücher, Formulare). Anders als herkömmliche Übersetzungsdienste übernimmt das KI-System das Original-Layout des Dokuments, was besonders im internationalen Marketing und für Betriebsanleitungen von Bedeutung ist. Fachbegriffe können über mitgegebene Glossare gezielt berücksichtigt werden.

Intelligente Datenbereinigung
Grünert zeigte eindrucksvoll, wie chaotisch strukturierte Daten – beispielsweise aus alten Systemen – durch KI aufbereitet werden können. Das System erkennt automatisch Produktattribute, Marken, Kategorien oder Verpackungseinheiten und strukturiert diese neu – ganz ohne Programmierkenntnisse. Die Interaktion erfolgt in natürlicher Sprache.

KI-gestützte Dokumentenanalyse
Ein besonders beeindruckendes Beispiel war das automatisierte Auslesen von Produktdatenblättern im PDF-Format. Die KI extrahiert relevante Informationen (z. B. Dichte, chemische Formel, Sicherheitskennzeichnungen) und ordnet sie strukturiert zu. Der gesamte Prozess dauert nur wenige Sekunden und kann selbst bei tausenden Dokumenten skaliert werden.

Geschlossene LLM-Systeme für Unternehmen
Grünert thematisierte auch den Wunsch vieler Unternehmen nach kontrollierbaren, geschützten KI-Systemen. Statt frei zugänglicher Chatbots wie ChatGPT setzen Unternehmen auf eigene Portale mit vordefinierten Anwendungen, z. B. Vertragsanalyse von NDAs. So kann der Einsatz gezielt gesteuert und auf unternehmensrelevante Use Cases fokussiert werden.

Abschließend betonte Monica Rintersbacher, dass der Schlüssel zur erfolgreichen KI-Nutzung vorrangig in der Strategie und Organisation liegt: „Für einen effizienten Einsatz sind Datenqualität, Governance-Strukturen, Transparenz und menschliche Kontrolle unerlässlich.“

FACTBOX

• Künstliche Intelligenz entfaltet nur mit einer strategisch fundierten Datenstrategie ihr volles Potenzial
• Data Governance sichert Datenqualität, Compliance und Vertrauen
• KI sorgt durch intelligente Analyse für bessere Datenqualität
• Menschliche Rollen (z. B. Data Stewards) bleiben essenziell für Steuerung und Kontrolle
• Praxisbeispiele zeigen: KI kann bereits heute schnell, effizient und wirtschaftlich sinnvoll eingesetzt werden
• Unternehmen profitieren von maßgeschneiderten LLM-Systemen mit klar definierten Use Cases
• Transparenz, strategische Zieldefinition und Schulung der Mitarbeitenden sind unerlässlich