Inzwischen hat sich herumgesprochen: KI ist mehr als ein IT-Projekt. In fast jedem Unternehmen wird sie längst genutzt – ob geregelt oder nicht. Doch genau dort, wo Organisationen KI „einführen“ wollen, scheitern die meisten Vorhaben. Und zwar nicht erst beim Rollout, sondern viel früher: Am Anfang.
KI-Transformation scheitert nicht an der Technologie
Ein zentraler Gedanke der Folge: Wenn eine KI-Einführung scheitert, liegt es selten an der Technik. Es liegt daran, wie Unternehmen das Thema angehen.
Fritz Fahringer war jahrelang „Herr der Daten“ des Data Hub in der Standortagentur Tirol und begleitet heute mit seiner Beratungsfirma VALTYROL Unternehmen beim ersten – und oft schwierigsten – Schritt. Sein Befund ist so einfach wie unbequem:
👉 Ein Projekt hat einen klaren Anfang und ein klares Ende.
👉 Eine KI-Transformation nicht.
Wer KI wie ein IT-Projekt behandelt – Tool kaufen, Schulung buchen, Haken dran – hat am Ende „maximal ein Abo abgeschlossen“ und einzelne Mitarbeitende, die im Stillen herumprobieren.
Der eigentliche Hebel liegt woanders. Darüber spreche ich mit Fritz Fahringer · Gründer VALTYROL und Vorstand der Data Intelligence Offensive.
JETZT REINHÖREN in Folge 29 >>
1. KI ist ein Prozess, kein Projekt
KI verändert sich laufend – und damit müssen sich auch Prozesse und Menschen laufend mitverändern. Das ist kein einmaliges „Installieren und fertig“, sondern pures Change Management.
Wenn ich die Leute nicht mitnehme, dann habe ich maximal ein Abo abgeschlossen.
Deshalb beginnt KI nicht beim Werkzeug, sondern bei der Organisation: Wie tickt sie? Wie sieht sie sich selbst? Und wie ist sie in ihre Wertschöpfungskette eingebettet?
2. Der Einstieg beginnt mit „Was nervt uns?“
tatt mit einer Tool-Liste startet man am besten mit einer ehrlichen Bestandsaufnahme:
Was machen wir täglich?
Was kostet uns Zeit?
Was nervt – und hält uns unverhältnismäßig auf?
Das holt die Mitarbeitenden sofort ab, weil es genau die Reibungspunkte adressiert, die sie selbst spüren. Erst danach wird die Frage auf die nächste Ebene gehoben: Was nervt uns in Summe – und wer sind wir eigentlich als Organisation?
👉 Erst die Reibung verstehen 👉 dann erst über KI (oder einfache Automatisierung) nachdenken.
3. Shadow AI ist ein Kultur- und kein Verbotsthema
Der Druck auf Mitarbeitende steigt: schneller, besser, mehr. Wer seine Ziele erreichen will, greift irgendwann zu KI – notfalls privat am eigenen Handy. Und dann landen Firmendaten dort, wo sie nicht hingehören.
Shadow AI entsteht nicht aus böser Absicht – sondern aus Leistungsdruck und fehlender Orientierung.
Reine Verbote lösen das nicht. Wer den Zugang zu sehr beschränkt, verhindert sinnvolles Arbeiten. Die Antwort liegt im Mindset:
👉 Menschen befähigen statt bremsen
👉 sensibilisieren, üben, regelmäßig austauschen – intern und über das Unternehmen hinaus
4. Werte messbar machen: Value-based Engineering
Bevor man zum Techniker geht, lohnt sich die Vorarbeit. Werte wie Transparenz, Vertrauen oder Souveränität klingen schön – aber was bedeuten sie konkret für meinen Prozess, meine Mitarbeitenden, meine Kunden?
Beim Chatbot heißt das etwa: Auf welche Daten greift er zu? Welche Sprache spricht er? Wann übergibt er an einen echten Menschen? Der AI Act schreibt ohnehin vor, dass Nutzer wissen müssen, dass sie mit einer KI sprechen.
Was man nicht messen kann, bleibt nur ein netter Nordstern.
Über „Value-based Engineering“ werden diese Werte in konkrete Anforderungen, Grenzen und KPIs übersetzt – nachvollziehbar wie ein Journal, das auf ISO-Normen und den AI Acteinzahlt. Und wie beim Prompting gilt: Je besser die Vorarbeit, desto besser das Ergebnis.
5. KI ist ein Verstärker
Ein Bild, das hängen bleibt: KI verstärkt bestehende Abläufe – gnadenlos. Die guten genauso wie die fehlerhaften.
👉 Setzt man KI auf einen sauberen Prozess, wird er besser. 👉 Setzt man sie auf einen kaputten Prozess, multipliziert sich der Fehler.
Damit wird auch die Organisationskultur sichtbar. Im Marketing zum Beispiel wird KI oft unbedarft eingesetzt: Der Text klingt eloquent – aber ob er ein Ziel erreicht, die Firmenwerte spiegelt oder die Zielgruppe trifft, hat vorher niemand sichergestellt.
Technische Schulden mit Zinseszinseffekt
Wer sich früher zu wenig um seine Daten gekümmert hat, zahlt jetzt drauf. Ein Datenreifegrad-Check macht diese „technischen Schulden“ sichtbar – und zeigt, dass der Umgang mit Daten in der Vergangenheit viel darüber verrät, wie ein Unternehmen künftig mit KI umgehen wird.
Wenn man jetzt Stress bekommt, darf man trotzdem nicht hudeln.
Die Grundaufgaben kommen zuerst. Lieber kleine, saubere Schritte als ein überstürzter Großwurf, der bestehende Fehler nur schneller skaliert.
7. Der richtige Moment ist jetzt
Viele Unternehmen warten – auf das passende Tool, auf die anderen in der Branche, auf den „richtigen“ Moment. Fahringers Antwort darauf ist eindeutig:
Es gibt keine Alternative zum Anfangen. Nicht anfangen ist keine Option.
Gleichzeitig ist niemand zu spät dran: „Wir sind Internet 1998″ – am Anfang von etwas Großem. Wer jetzt klein, strukturiert und messbar startet, kann noch mitgehen. Und das wird zum Unterscheidungsmerkmal: Hat sich jemand schon mehr damit auseinandergesetzt als ich – oder nicht?
👉 Klein anfangen, mit unkritischen, häufigen Aufgaben
👉 iterativ ausweiten über mehrere Bereiche
👉 Führung muss vorleben, sonst wirkt alles unecht
Eine Kernbotschaft: Nicht sichtbar ist nicht buchbar. Wer will, dass seine Angebote von KI gefunden werden, muss Daten gezielt und strukturiert hinterlegen – sei es mit Schema.org, NAP-Auszeichnung oder klar gepflegten Öffnungszeiten.
Regelmäßige Pflege und Aktualität sind entscheidend, damit digitale Systeme relevante Informationen auslesen und weitergeben können. Das Prinzip ist universell: Unternehmen jeder Branche sollten jetzt prüfen, welche Informationen für KI zugänglich gemacht und wie sie kontinuierlich aktualisiert werden.
Wer Menschen mitnimmt, Werte messbar macht und klein, aber konsequent startet, führt KI nicht nur ein – sondern macht aus ihr echte Transformation.
„KI ist immer ein Verstärker – von guten Abläufen genauso wie von technischen Schulden und fehlerhaften Prozessen.“ Fritz Fahringer, Gründer VALTYROL
Takeaways für die Praxis
1) KI ist ein Prozess, kein Projekt 📌 Ein Projekt hat Anfang und Ende – eine Transformation nicht. Wer Menschen und Prozesse nicht mitnimmt, hat am Ende nur Einzelne, die im Stillen Tools ausprobieren.
2) Der Einstieg beginnt mit „Was nervt uns?“ 📌 Tägliche Zeitfresser und Reibungspunkte sind der ehrlichste Startpunkt – und holen die Mitarbeitenden sofort ab.
3) Nicht beim Tool anfangen, sondern bei Werten und Prozessen 📌 Erst Ziele, Grenzen und Werte klären, dann zur Technik. Wie beim Prompting gilt: Je besser die Vorarbeit, desto besser das Ergebnis.
4) Shadow AI ist real – und ein Kulturthema 📌 Unter Leistungsdruck nutzen Mitarbeitende KI eben privat weiter. Das lösen keine Verbote, sondern Befähigung, Sensibilisierung und ausgewogene Leitlinien.
5) KI ist ein Verstärker 📌 Sie verstärkt bestehende Abläufe gnadenlos – gute wie fehlerhafte. Wer KI auf einen kaputten Prozess setzt, multipliziert den Fehler.
6) Werte messbar machen: Value-based Engineering 📌 Werte wie Transparenz oder Vertrauen in konkrete Anforderungen und KPIs übersetzen. Was man nicht messen kann, bleibt ein netter Nordstern.
7) Technische Schulden sichtbar machen 📌 Ein Datenreifegrad-Check zeigt, wo Datenhaltung vernachlässigt wurde. Erst die Grundaufgaben, dann die KI – sonst skaliert man nur den Fehler.
8) Führung muss vorleben 📌 Transformation ist Führungsaufgabe. Wenn die Leitung KI nicht selbst nutzt, wirkt jede Initiative unecht.
9) Austausch schafft Vorsprung 📌 Der Blick über das eigene Unternehmen hinaus – in Netzwerken wie der Data Intelligence Offensive – macht sichtbar und bringt einen Schritt voraus.
10) Der richtige Moment ist jetzt 📌 Nicht anfangen ist keine Option. Lieber kleine, messbare Piloten und iteratives Vorgehen, als auf das „perfekte Tool“ zu warten – während andere längst losgegangen sind.
Datenstrategie-Experte Fritz Fahringer
MMag. Fritz Fahringer ist Gründer der VALTYROL, einer unabhängigen Datenstrategieberatung mit Sitz in Kufstein, und Vorstandsmitglied der Data Intelligence Offensive (DIO), des österreichischen Netzwerks für vertrauenswürdige Datennutzung.
Zuvor war er 7,5 Jahre in der Standortagentur Tirol für IT-Themen verantwortlich – unter anderem für digital.tirol, aus dem datahub.tirol hervorging (Europas erster regionaler Data Space). Er ist Certified VBE Ambassador (IEEE 24748-7000), Beirat im Gaia-X Hub Austria sowie Lehrbeauftragter an der FH Kufstein und am MCI.
Host in Folge 29 ist Petra Liebl, Expertin für digitales Marketing mit KI und langjährige Unternehmensberaterin mit Schwerpunkt Marketing.
Mit ihrem digitalen und Marketing-Background geht es für Petra darum, den Blick weg von Tools, hin zum zentralen Erfolgsfaktor für digitale Transformation zu lenken: Dem aktiven Gestalten von und für Menschen in Organisationen – und dabei den Blick für Chancen aber auch kritisches Denken und Handeln im Umgang mit KI-Tools zu schärfen.
Für ihr Spezialgebiet Marketing hat Petra ihr Expertenwissen in ein Marketing-System mit KI gegossen.
Mehrere Prompts sind als Workflow zB in Assistenten integriert. Diese Assistenten liefern ‚automatisch‘ – also ohne zusätzliches Prompting – fertige Ergebnisse für bestimmte Aufgaben.
Der 100% individualisierte KI-Marketing-Assistent FELIX ist seit April 2026 verfügbar. Wenn du seine Stärken kennen lernen möchtest, kannst du hier ein unverbindliches Speed-Dating mit Petra und FELIX buchen
Petra LIEBL – Content Bakery
Als erfahrene Onlineexpertin und zertifizierte Digitalberaterin verbindet Petra Strategie, digitales Marketing und KI zu wirkungsvollen Online-Lösungen für Unternehmer:innen.
„Wir wollen den Blick weg von Technik, hin zum zentralen Erfolgsfaktor für digitale Transformation lenken: Dem aktiven Gestalten von und für Menschen in Organisationen.“
Im Podcast Vom Hype zum Handeln“ tauchen wir in weiteren Folgen noch tiefer in einzelne Aspekte ein, lassen Experten zu Wort kommen und stellen praktische Beispiele aus der Unternehmenspraxis vor. Dabei werden sowohl erfolgreiche Implementierungen als auch Lernerfahrungen aus weniger erfolgreichen Versuchen geteilt, um Unternehmen den Weg in die KI-gestützte Zukunft zu erleichtern.
In „Vom Hype zum Handeln“ …
beleuchten wir verschiedene Anwendungsfelder
teilen wir eigene Erfahrungen und Insights
bieten wir Experteninterviews mit Praktikern
stellen wir konkrete Implementierungsbeispiele vor
besprechen wir KI-Entwicklungen
Deine Gastgeberin
Petra LIEBL – Marketing-Beratung und Digitalisierungsexpertin Content Bakery
KI im Tourismus ist ein Paradebeispiel für Innovationskraft – und zugleich ein Schaufenster für andere Branchen. Denn was Hotels und Tourismusbetriebe gerade erleben, zeigt beispielhaft, wie Technologie den Alltag und die Erwartungen verändert. Wie der Tourismus die Chancen der KI nutzt, und was andere Branchen daraus lernen können, beleuchten wir hier.
Neue Rollen und Kompetenzen rund um KI im Tourismus
KI als festen Bestandteil im Team etablieren
Die Zeit, in der Digitalisierung ein IT-Spezialthema war, ist vorbei – das zeigt der Tourismus besonders deutlich. Wo vor wenigen Jahren vielleicht ein Online-Marketing-Manager gesucht wurde, schreiben heute Hotels gezielt nach einem KI-Verantwortlichen aus, gleichrangig mit Koch oder Rezeptionist.
Die Kernidee: Um erfolgreich zu sein, sollte Künstliche Intelligenz im Tourismus wie in anderen Branchen als Querschnittsfunktion etabliert werden.
Ein KI-Verantwortlicher orchestriert die Vielzahl an Anwendungen, bringt Methodenkompetenz ins Haus und identifiziert fortlaufend Potenziale. Ob als „Prompt-Spezialist“, „KI-Dirigent“ oder schlicht „Kümmerer“ – die Aufgaben reichen vom Erstellen smarter Tagesabläufe über die Auswertung von Gästefeedback bis zur Pflege strukturierter Daten. Branchenübergreifend ist das ein Signal: Für KI-Kompetenz braucht es echte Menschen, die Neues erproben und laufend weiterentwickeln – nicht nur fertige Softwarelösungen.
JETZT REINHÖREN in Folge 28 >>
Erwartungen von Gästen – und Kunden – verändern sich
Digitale Services formen die Erwartungshaltung. Wer im Hotel mit persönlichem Chatbot oder digitalem Concierge kommuniziert, erwartet diesen Komfort bald auch in anderen Lebensbereichen: In der Arztpraxis, dem Restaurant oder beim Online-Einkauf.
KI im Tourismus zeigt, dass smarte Systeme Standardanfragen – von der Zimmerausstattung bis zu Stornierungsregeln – automatisiert beantworten können. Entscheidend ist, dass Informationen maschinenlesbar, laufend gepflegt und für KI-Systeme verständlich strukturiert sind. Für andere Branchen bedeutet das: Wer sichtbar und buchbar bleiben will, muss relevante Informationen so bereitstellen, dass digitale Assistenten sie finden und weiterverarbeiten können.
Effizienz und Servicequalität durch KI-gestützte Prozesse
Automatisierung und Entlastung in Hochfrequenzphasen
Gerade zu Stoßzeiten bündelt KI im Tourismus ihre Stärke: Standardanfragen am Telefon, typische Buchungsanliegen oder Zusatzwünsche übernimmt ein digitaler Assistent – und gibt komplexe Fälle an den Menschen weiter. Das entlastet Teams, reduziert Wartezeiten und hebt die Servicequalität.
Diese zweistufige Organisation – KI für Routinen, Mensch für das Besondere – lässt sich auf viele Branchen übertragen: Kanzleien, Praxen, Einzelhandel oder Gastronomie profitieren davon, wenn Mitarbeitende von repetitiven Aufgaben entlastet und für die Beratung freigespielt werden. Das Ergebnis: effizientere Abläufe und zufriedene Kunden.
Planung und Ressourcenmanagement mit KI
Eine weitere Stärke: KI im Tourismus macht Dienstpläne smarter und Ressourcenplanung effizient. Indem Muster in Belegungszahlen, Wetterdaten oder Gästeströmen erkannt werden, lassen sich Personal und Verfügbarkeiten vorausschauend steuern. Über- und Unterdeckung werden minimiert, saisonale Schwankungen besser abgefedert.
Andere Branchen können von diesen Predictive-Ansätzen profitieren – beispielsweise für Schichtpläne in der Pflege, Filialpersonaleinsatz im Handel oder Kapazitätsmanagement in der Produktion. Die Vorteile: Mehr Flexibilität, weniger Überstunden und weniger Leerlauf.
Nachhaltigkeit und Wirtschaftlichkeit mit KI-Intelligenz
Lebensmittelverschwendung und Energieverbrauch reduzieren
Ein Paradebeispiel, wie KI im Tourismus für Nachhaltigkeit steht, sind Systeme zur Messung und Steuerung von Food Waste: Mit Bilderkennung und Gewichtssensorik wird Buffet-Abfall analysiert und der Einkauf darauf abgestimmt. Ergebnis: drastisch weniger Müll und Einsparungen, die sich unmittelbar auszahlen.
Gleiches gilt für das Thema Energie. Viele Hotels im Alpenraum optimieren bereits ihre Wellness- und Schwimmbadbereiche mittels KI-gestützter Steuerung von Licht, Heizung oder Pooltemperatur. Chancen, die auch für Großküchen, Krankenhäuser oder öffentliche Gebäude relevant sind: Energieverbrauch senken, Kosten sparen und dem eigenen Nachhaltigkeitsanspruch gerecht werden.
Sichtbarkeit, Datenkompetenz und Unternehmenskultur
Daten richtig strukturieren – von Sichtbarkeit zur Buchbarkeit
Eine Kernbotschaft: Nicht sichtbar ist nicht buchbar. Wer will, dass seine Angebote von KI gefunden werden, muss Daten gezielt und strukturiert hinterlegen – sei es mit Schema.org, NAP-Auszeichnung oder klar gepflegten Öffnungszeiten.
Regelmäßige Pflege und Aktualität sind entscheidend, damit digitale Systeme relevante Informationen auslesen und weitergeben können. Das Prinzip ist universell: Unternehmen jeder Branche sollten jetzt prüfen, welche Informationen für KI zugänglich gemacht und wie sie kontinuierlich aktualisiert werden.
Von Technologie zur gelebten Transformation
Erfolg mit KI im Tourismus – und darüber hinaus – ist keine rein technische Frage, sondern eine der Unternehmenskultur. Offenheit, der Wille zum Experimentieren und kompetente Steuerung machen den Unterschied. Skepsis und Begeisterung stehen sich oft gegenüber, doch entscheidend bleibt: KI ist kein Einmalprojekt, sondern verlangt ständiges Lernen und Pflegen der Lösungen.
So zeigt der Tourismus: Wer KI als Chance für bessere Abläufe und besseren Service begreift und in den Köpfen der Mitarbeitenden verankert, wird langfristig profitieren.
Bereit für die Zukunft: Wie Branchen durch KI profitieren
KI im Tourismus beweist: Innovation gelingt, wenn Mensch und Technologie Hand in Hand arbeiten. Dabei geht es nicht um die nächste technische Spielerei, sondern um nachhaltige Transformation für mehr Sichtbarkeit, besseren Service und zukunftssichere Prozesse. Was die Hotellerie vormacht, ist längst auf andere Branchen übertragbar. Wer jetzt aktiv wird, erntet die Effizienzgewinne und bleibt im Zeitalter der KI relevant.
Unsere Marketing-Eigenentwicklung: Vom Prompt über den Workflow zum fertigen Ergebnis: 100% individuell mit KI
Mehrere Prompts sind als Workflow zB in Assistenten integriert. Diese Assistenten liefern ‚automatisch‘ – also ohne zusätzliches Prompting – fertige Ergebnisse für bestimmte Aufgaben.
Ein Beispiel dafür: Der Marketing-Assistent FELIX der Content Bakery. Du möchtest FELIX kennenlernenHier geht es zum Speed-Dating 🙂
Digitalisierungsexperte Reinhard Palaver
Als Mentor und Speaker begleitet Reinhard Palaver Unternehmen als eine Art „Dolmetscher„, um durch digitale Transformation erfolgreicher zu werden.
Als erfahrener Experte im Bereich Digitalisierung teilt er sein umfangreiches Wissen und seine Erfahrung, um Unternehmer und Führungskräfte im komplexen und sich ständig wandelnden Umfeld der digitalen Transformation zu unterstützen,.
Reinhard Palaver bietet Mentoring-Dienste und informative Vorträge (Keynotes, Workshops, Schulungen) an, die darauf abzielen, das Team weiterzubilden und zu inspirieren.
Reinhard Palaver ist Mitorganisator des KI-Forums der Industriellen-Vereinigung, einer Plattform für den praxisnahen Austausch „von der Praxis für die Praxis“, wo Unternehmen ihre KI-Projekte sowie Herausforderungen und Lösungen vorstellen.
Host in Folge 28 ist Petra Liebl, Expertin für digitales Marketing mit KI und langjährige Unternehmensberaterin mit Schwerpunkt Marketing.
Mit ihrem digitalen und Marketing-Background geht es für Petra darum, den Blick weg von Tools, hin zum zentralen Erfolgsfaktor für digitale Transformation zu lenken: Dem aktiven Gestalten von und für Menschen in Organisationen – und dabei den Blick für Chancen aber auch kritisches Denken und Handeln im Umgang mit KI-Tools zu schärfen.
Für ihr Spezialgebiet Marketing hat Petra ihr Expertenwissen in ein Marketing-System mit KI gegossen.
Der 100% individualisierte KI-Marketing-Assistent FELIX ist seit April 2026 verfügbar. Wenn du seine Stärken kennen lernen möchtest, kannst du hier ein unverbindliches Speed-Dating mit Petra und FELIX buchen
Petra LIEBL – Content Bakery
Als erfahrene Onlineexpertin und zertifizierte Digitalberaterin verbindet Petra Strategie, digitales Marketing und KI zu wirkungsvollen Online-Lösungen für Unternehmer:innen.
„Wir wollen den Blick weg von Technik, hin zum zentralen Erfolgsfaktor für digitale Transformation lenken: Dem aktiven Gestalten von und für Menschen in Organisationen.“
Im Podcast Vom Hype zum Handeln“ tauchen wir in weiteren Folgen noch tiefer in einzelne Aspekte ein, lassen Experten zu Wort kommen und stellen praktische Beispiele aus der Unternehmenspraxis vor. Dabei werden sowohl erfolgreiche Implementierungen als auch Lernerfahrungen aus weniger erfolgreichen Versuchen geteilt, um Unternehmen den Weg in die KI-gestützte Zukunft zu erleichtern.
In „Vom Hype zum Handeln“ …
beleuchten wir verschiedene Anwendungsfelder
teilen wir eigene Erfahrungen und Insights
bieten wir Experteninterviews mit Praktikern
stellen wir konkrete Implementierungsbeispiele vor
besprechen wir KI-Entwicklungen
Deine Gastgeberin
Petra LIEBL – Marketing-Beratung und Digitalisierungsexpertin Content Bakery
Mehr als ein Drittel aller österreichischen Unternehmen setzt bereits auf KI-Lösungen – und doch sind Unsicherheit und Verwirrung rund um den souveränen Einsatz von KI im Arbeitsalltag an der Tagesordnung. Gerade in kleineren Betrieben herrscht Zurückhaltung. Warum klare Workflows den Unterschied für KI im Unternehmen machen – und weshalb der beste Prompt ohne durchdachte Prozesse nur halb so viel wert ist: Darüber spricht Petra Liebl diesmal mit IT-Experten Thomas Baldermann.
Voraussetzung für souveränen KI-Einsatz
Ziele und Erwartungen klären
Jeder, der KI im Unternehmen einsetzen will, steht zuerst vor einer wesentlichen Frage: Was möchten wir konkret erreichen? Souveräner Umgang bedeutet nicht, auf jedes Trendtool aufzuspringen, sondern sich von den betrieblichen Zielen leiten zu lassen. Es braucht kein Informatikstudium – aber ein Bewusstsein, wofür der KI-Einsatz überhaupt gedacht ist. Die grundlegende Überlegung: Welche Aufgaben und Prozesse lassen sich effizienter gestalten, welche neuen Möglichkeiten tun sich auf? Erst im zweiten Schritt geht es an die Auswahl der passenden Tools und Schnittstellen.
Wer sich hier Klarheit verschafft, legt das Fundament für ein strategisches Vorgehen und schafft die Voraussetzung, dass KI-Lösungen auch tatsächlich einen Mehrwert im Betrieb liefern.
Von der Spielwiese zum Workflow
Viele Unternehmen starten mit einzelnen Experimenten, doch nach der ersten Begeisterung kommt schnell die Ernüchterung: Ein einzelner Prompt an ChatGPT oder Claude ersetzt noch lange keinen etablierten Arbeitsablauf. Die Qualität der Ergebnisse steigt erst dann, wenn jeder KI-Einsatz in durchdachte Workflows eingebettet ist – genau wie bei einem Praktikanten, der richtig gebrieft werden muss, um produktiv zu arbeiten.
Spezifische Workflows entstehen durch das Zusammenspiel mehrerer Tools, Automatisierungen und klaren Anweisungen. Statt nur einen Text abzufragen, entstehen im Marketing beispielsweise komplexe Routinen aus mehreren KI-Anwendungen, automatisierten Schnittstellen und individuellen Zielgruppeninformationen. So wird KI vom Spielzeug zum produktiven Alltagshelfer.
Unterschied: Automatisierung vs. KI
Automatisierte Workflows als Rückgrat
Automatisierung ist kein neues Thema, aber mit modernen No Code-Plattformen wie Zapier oder Make wird sie Unternehmen zugänglicher denn je. Viele Routineaufgaben – von der Synchronisierung von Terminen bis zum automatisierten Versand von Newslettern – lassen sich heute (oft auch ohne KI) durch einfache Workflows effizient gestalten.
Entscheidend ist, die Prozesse anhand der konkreten Geschäftsanforderungen zu entwickeln: Was passiert, wenn ein Kunde auf einen Link klickt? Wo liegen Daten, die für eine Automation relevant sind? KI kann Texte, Kundenkommunikation oder Analysen übernehmen, doch der organisatorische Ablauf muss klar durchdacht sein. Nur so entstehen Lösungen, die Mitarbeitende entlasten und wiederholbare Effizienzgewinne ermöglichen.
KI als Teil des Workflows – nicht die ganze Lösung
KI im Unternehmen entfaltet ihre volle Kraft erst, wenn sie in bestehende Abläufe integriert wird. Ein gutes Beispiel ist der Einsatz von KI für die Analyse alter Tickets im IT-Service: Hier schlägt das System auf Basis vergangener Vorfälle passende Lösungen vor – ein Workflow, der Wissen effizient verfügbar macht. Genauso kann Voice-to-Text-KI genutzt werden, um Außendienstberichte automatisch zu transkribieren, zuzuordnen und direkt weiterzuverarbeiten.
Dabei bleibt die KI stets Regieanweisungsempfänger. Die Steuerung – welche Aufgaben in welcher Reihenfolge erledigt werden, welche Informationen genutzt werden dürfen und wie Ergebnisse weiterverarbeitet werden – liegt weiter beim Menschen.
Guidelines: Rahmenbedingungen schaffen
KI-Guidelines und Single Source of Truth
Verantwortungsvoller KI-Einsatz verlangt nach Sicherheitsstandards. Ohne klare Guidelines, welche KI-Tools wie und wofür genutzt werden dürfen, öffnen sich im Unternehmen unnötige Risiken: Schatten-KI wächst im Verborgenen, und die Kontrolle über sensible Daten geht verloren.
Eine praxisnahe Guideline klärt zum Beispiel, welche Daten über KI-Modelle laufen, was niemals in ein KI-System gehört (wie etwa Passwörter oder unveröffentlichte Geschäftsdaten) und wer für Updates und Weiterentwicklungen verantwortlich ist. Ganz zentral: Die Single Source of Truth – also eine zentrale Datenquelle – macht es möglich, dass jeder (auch die KI) auf dieselben, validen Informationen zugreift. Das schafft Transparenz und Sicherheit im Umgang mit automatisierten Workflows und KI-Einsatz.
Chancen und Risiko „Agenten“
Seit Kurzem sind sogenannte Agenten-Systeme in aller Munde: KI-Modelle, die sich eigenständig Wege zum Ziel suchen und in gewissem Rahmen sogar Entscheidungen treffen. Doch hier ist Vorsicht gefragt: Ohne Kontrolle können Systeme Aktionen ausführen, die nicht gewollt oder sogar schädlich sind. Deshalb gilt: Experimentieren ja – aber komplexe oder agentische KI stets nur getrennt vom Produktivsystem und nie ohne fachkundige Begleitung einsetzen.
Für die meisten Unternehmen ist der nächste praktikable Schritt zunächst, fortschrittliche Nutzung von Standard-KI-Systemen wie ChatGPT, Claude oder Copilot zu etablieren – integriert in sichere, nachvollziehbare Workflows.
Workflow-Entwicklung – von der Zielgruppe zum individuellen Prozess
Briefing und Kontext als Erfolgsfaktor
Der typische Fehler: Man fordert die KI mit einem Prompt auf, einen beliebigen Text zu verfassen, ohne konkreten Bezug zum Unternehmen oder zur Zielgruppe. Wer jedoch Wert darauf legt, dass die KI Ergebnisse liefert, die Menschen begeistern und wirklich weiterbringen, fängt mit einem präzisen Briefing an.
Hier zeigt sich der Unterschied zwischen Einzelfragen und echten Business-Workflows: Die besten Resultate entstehen, wenn die KI mit allen relevanten Informationen gefüttert wird – angefangen beim Nutzenversprechen, den psychologischen Bedürfnissen der Zielgruppe, bis hin zum individuellen Stil des Unternehmens. Im Marketing etwa steigert ein durchdachter Workflow, der Zielgruppendaten, Inhalte und Beispiele integriert, die Qualität von Social Media Posts oder Newslettern enorm.
Beispiele für praxisnahe Workflows
Ob regelmäßiges Testen von Website-SEO, automatisierte Event-Synchronisation mit externen Plattformen oder die Erstellung individueller Kundenangebote: Überall, wo Prozesse wiederkehren, lohnt es sich, Workflows so zu gestalten, dass KI ihre Stärken – wie Analyse, Vorschläge, Text- und Bildkreation – gezielt einbringen kann.
Mit klarem Prozessdesign entsteht Effizienz, und Mitarbeitende gewinnen Spielraum für kreativiere, anspruchsvollere Aufgaben. Erprobte Routinen bewähren sich dabei sowohl im Marketing als auch im administrativen oder technischen Umfeld und sind heute für viele kleinere Unternehmen erreichbar.
Auch hier zeigt sich: Erfahrung spielt eine zentrale Rolle. Wer visuelle Kommunikation versteht, kann KI gezielter steuern.
Unsere Marketing-Eigenentwicklung: Vom Prompt über den Workflow zum fertigen Ergebnis: 100% individuell mit KI
Mehrere Prompts sind als Workflow zB in Assistenten integriert. Diese Assistenten liefern ‚automatisch‘ – also ohne zusätzliches Prompting – fertige Ergebnisse für bestimmte Aufgaben.
Ein Beispiel dafür: Der Marketing-Assistent FELIX der Content Bakery.
Du möchtest FELIX kennenlernenHier geht es zum Speed-Dating 🙂
Erfolgsrezepte für KI im Unternehmen
Schritt für Schritt zum produktiven KI-Einsatz
Das wichtigste Erfolgsprinzip für KI im Unternehmen lässt sich in einer einfachen Formel zusammenfassen: Nicht das einzelne Tool, sondern der durchdachte Workflow bringt den entscheidenden Nutzen. Ein gelungener Einstieg gelingt, wenn Betriebe systematisch ihre zeitintensiven, wiederkehrenden Prozesse identifizieren – und dann Schritt für Schritt mithilfe von Automatisierungs- und KI-Lösungen smarter gestalten.
Partnerschaften mit internen oder externen Fachleuten bringen zusätzliche Sicherheit. Und wer dabei stets die Wünsche, Probleme und Nutzenperspektiven der Zielgruppen im Blick behält, wird von Jahr zu Jahr souveräner im Einsatz digitaler Helfer.
So gelingt die digitale Transformation mit KI-Workflows
KI im Unternehmen ist kein Selbstzweck – und längst keine Frage von IT-Expertise allein. Der entscheidende Hebel für Effizienz, Qualität und Souveränität sind smarte, sichere Workflows. Wer seine Prozesse kennt, den Kontext der Zielgruppe versteht und für Transparenz sorgt, verwandelt KI vom Hype zur gewinnbringenden Praxis. So wird auch in kleineren Betrieben die digitale Transformation Schritt für Schritt zu einem echten Erfolgsfaktor.
Thomas Baldermann ist IT-Spezialist und Gründer von IT Hub Tirol
Seit vielen Jahren beschäftigt sich Thomas mit der praktischen Umsetzung moderner IT-Infrastrukturen, Automatisierung und digitaler Geschäftsprozesse – insbesondere für kleine und mittelständische Unternehmen. Dabei spielen vermehrt auch Automatisierungen und KI eine prägen de Rolle.
Thomas arbeitet an der Schnittstelle von Technologie, Betrieb und Umsetzung – und unterstützt Unternehmen dabei, ihre IT effizient, sicher und zukunftsfähig aufzustellen. Von der IT- und Daten-Analyse bis zur laufenden Betreuung.
👉 Zur Website von IT-Hub TirolÜBER DEN PODCASTHost in Folge 27 ist Petra. Expertin für digitales Marketing mit KI
Mit ihrem digitalen und Marketing-Background geht es für Petra darum, den Blick weg von Tools, hin zum zentralen Erfolgsfaktor für digitale Transformation zu lenken: Dem aktiven Gestalten von und für Menschen in Organisationen – und dabei den Blick für Chancen aber auch kritisches Denken und Handeln im Umgang mit KI-Tools zu schärfen.
Für ihr Spezialgebiet Marketing hat Petra 25 Jahre Marketing Know-How in ein Marketing-System mit KI gegossen. Der 100% individualisierte KI-Marketing-Assistent FELIX ist seit April 2026 verfügbar.
Petra LIEBL – Content Bakery
Als erfahrene Onlineexpertin und zertifizierte Digitalberaterin verbindet Petra Strategie, digitales Marketing und KI zu wirkungsvollen Online-Lösungen für Unternehmer:innen.
👉🏼 www.contentbakery.atinfo@contentbakery.at
Mehrere Prompts sind als Workflow zB in Assistenten integriert. Diese Assistenten liefern ‚automatisch‘ – also ohne zusätzliches Prompting – fertige Ergebnisse für bestimmte Aufgaben.
Petra LIEBL – Content Bakery
Als erfahrene Onlineexpertin und zertifizierte Digitalberaterin verbindet Petra Strategie, digitales Marketing und KI zu wirkungsvollen Online-Lösungen für Unternehmer:innen.
👉🏼 www.contentbakery.atinfo@contentbakery.at
Künstliche Intelligenz wird längst im Unternehmensalltag genutzt. KI im Unternehmen verspricht schnelle, pragmatische und manchmal auch sehr effektive Informationen.
Doch während viele Unternehmen seit 2024 über Strategien sprechen, zeigt die Realität ein anderes Bild: KI im Unternehmen wird breit genutzt – ob geregelt oder nicht.
Gerade in kleinen Unternehmen, bei EPUs, Beratern oder Coaches entsteht so ein Nebeneinander aus Tools, Anwendungen und spontanen Lösungen – ein Stückwerk, das zwar funktioniert, aber selten durchgängig gedacht ist.
Die entscheidende Frage ist daher 2026 nicht mehr: Sollen wir KI einsetzen?
Sondern: Haben wir sie überhaupt im Griff?
KI ist längst da – aber oft nicht gesteuert
Ein zentrales Thema der Folge: Während auf Management-Ebene noch Strategien entstehen, wird KI im Alltag längst genutzt.
Mitarbeitende schreiben Texte mit ChatGPT, recherchieren mit KI oder erstellen Inhalte – oft ohne klare Vorgaben, ohne Freigabe und ohne ein gemeinsames Verständnis darüber, was erlaubt ist.
Das führt zu einem neuen Spannungsfeld:
👉 Nicht mehr zwischen Hype und Umsetzung 👉 sondern zwischen Nutzung als Wildwuchs und Kontrolle
1. Problem: Fehlende Kompetenz
Was dabei schnell klar wird: Das Problem ist nicht die Technologie.
Sondern die Frage, ob Unternehmen überhaupt in der Lage sind, sie sinnvoll einzusetzen.
Denn dafür braucht es zwei Dinge:
Führung, die klare Leitplanken vorgibt
Mitarbeitende, die verstehen, was sie tun
Und genau hier stehen viele Unternehmen aktuell.
Zwischen:
Unsicherheit („Darf ich das überhaupt?“)
Pragmatismus („Ich mach’s einfach“)
und Intransparenz („Ich nutze es – aber sage es nicht“)
Unabhängig vom AI Act Unternehmen (der seit Feb. 2025 vorschreibt, Mitarbeitenden grundlegende KI-Kompetenzen zu vermitteln) zeigt sich: KOMPETENZ ist und bleibt der Schlüssel.
2.Ohne Datenverständnis – kein sinnvoller KI–Einsatz
Ein besonders wichtiger Punkt aus dem Gespräch, das Clemens Handl betont ist:
Wer KI einsetzen will, muss zuerst verstehen, welche Daten im Unternehmen überhaupt vorhanden sind.
Das klingt banal – ist es aber nicht.
Denn viele Unternehmen wissen nicht genau:
welche Daten sie nutzen
wofür sie verwendet werden
und welche davon kritisch sind
Genau hier zeigt sich:
👉 Datenschutz ist keine Schikane 👉 sondern oft die Grundlage für sinnvolle KI-Nutzung.
Und: Shadow AI entsteht nicht durch Böswilligkeit – sondern durch fehlende Schulung und fehlende Kommunikation.
3. Warum „EINFACH“ Erfolg verspricht
Wie beim Sport oder Lauf-Training ein einfaches Training bzw. ein kurzer Lauf vor den längeren kommt, um Technik zu erlernen und Kondition aufzubauen – so verhält es sich eben auch bei KI-Projekten.
Wenn Unternehmen versuchen, KI von oben herab zu planen – mit Strategien, Konzepten und großen Zielbildern, dann geht das oft schief bzw. bleibt das Projekt auf halber Strecke stecken.
Das Problem: Die Realität ist schneller. Und Komplexität ist der größte Hemmschuh für’s „Laufen“-Lernen.
Deshalb lautet eine zentrale Empfehlung:
👉 Nicht alles auf einmal lösen 👉 sondern klein anfangen
Zum Beispiel mit:
einfachen, häufigen Aufgaben
unkritischen Daten
klaren, überschaubaren Use Cases
So entsteht Schritt für Schritt Verständnis, Vertrauen – und echte Kompetenz.
4. Hilfreiche KI-Leitlinien
Ein Thema, das oft missverstanden wird: Die KI-Richtlinie.
Viele sehen darin ein Regelwerk, das Innovation einschränkt.
In der Praxis zeigt sich aber das Gegenteil:
👉 Ohne klare Leitplanken entsteht Unsicherheit 👉 und daraus entsteht Wildwuchs
Eine gute KI-Richtlinie schafft daher nicht Einschränkung, sondern Orientierung.
Wichtig dabei:
Nicht abstrakt formulieren („Gesetze einhalten“), sondern konkret:
Welche Anwendungen sind sinnvoll – und welche nicht?
Welche Tools sind erlaubt?
Welche Daten dürfen verwendet werden?
5. Leitlinien bedeuten Kontrolle
Die Herausforderung liegt nicht mehr darin, KI einzuführen – sondern darin, Daten und künstliche Intelligenz sinnvoll zu gestalten..
Das bedeutet:
👉 verstehen, welche Daten wofür benötigt werden 👉 Ziel setzen, das man durch KI Einsatz erreichen möchte und 👉 KI Richtlinien als Leitplanken nutzen
Und Kompetenzen vermitteln, damit mithilfe von Richtlinien die Frage:
Haben wir KI im Griff – oder passiert sie einfach? Klar mit: „Wir haben das geregelt und wissen, was wir tun!“ beantwortet werden kann.
6. Starten mit WKO Guidelines
Diese Leitlinien sind kein starres Regelwerk – sondern ein sehr guter Einstiegspunkt. Gerade für kleinere Unternehmen helfen sie dabei, erste Klarheit zu schaffen und den eigenen KI-Einsatz bewusster zu gestalten.
Eine gute erste Orientierung bieten auch die Leitlinien der Wirtschaftskammer Österreich (WKO).
Sie zeigen sehr praxisnah, wie Unternehmen den Einsatz von KI strukturieren können – ohne ihn unnötig zu verkomplizieren.
Der Fokus liegt dabei auf einfachen, umsetzbaren Fragen wie:
Welche Tools dürfen im Unternehmen verwendet werden?
Für welche Zwecke ist der Einsatz sinnvoll und erlaubt?
Welche Daten dürfen verarbeitet werden – und welche nicht?
Wie wird sichergestellt, dass keine automatisierten Entscheidungen ohne menschliche Kontrolle getroffen werden?
Besonders hilfreich: Die WKO empfiehlt konkrete Do’s und Don’ts statt abstrakter Regeln – genau das, was im Alltag Orientierung schafft.
👉 Zu den KI-Guidelines der WKO: https://www.wko.at/digitalisierung/ki-guidelines-fuer-kmu
Wer Mitarbeitende befähigt, Orientierung gibt und realistische Use Cases wählt, setzt KI nicht nur ein – sondern etabliert sie nachhaltig.
„Die entscheidende Frage ist nicht, ob ich KI einsetze – sondern: Welche Daten habe ich eigentlich und wofür nutze ich sie?“ Rechtsanwalt Mag. Clemens Handl, LLM
Takeaways für die Praxis
1) KI ist längst im Einsatz – aber oft ohne Kontrolle 📌 Das größte Problem ist nicht die Nutzung, sondern fehlender Überblick: Wer nutzt was – und wofür?
2) Nicht die Technologie ist die Hürde – sondern fehlende Kompetenz 📌 Unternehmen scheitern selten an KI selbst, sondern daran, dass Wissen, Verantwortung und Leitplanken fehlen.
3) Ohne Datenverständnis keine sinnvolle KI-Nutzung 📌 Wer nicht weiß, welche Daten im Unternehmen vorhanden sind und wie sie genutzt werden, kann KI nicht gezielt einsetzen.
4) „Einfach machen“ ersetzt keine Struktur – aber ist ein guter Start 📌 Statt Masterplan: Mit kleinen, unkritischen Use Cases beginnen und schrittweise lernen.
5) Automatisierung vor KI denken 📌 Viele Probleme lassen sich mit einfachen Workflows lösen – KI sollte nur dort eingesetzt werden, wo sie echten Mehrwert bringt.
6) KI-Richtlinien sind kein Verbot – sondern Enablement 📌 Klare, konkrete Do’s & Don’ts schaffen Sicherheit und ermöglichen überhaupt erst einen sinnvollen Einsatz.
7) Schatten-KI ist ein Symptom – kein Fehlverhalten 📌 Wenn offizielle Lösungen fehlen oder unpraktisch sind, weichen Mitarbeitende aus – gute Prozesse verhindern das.
8) Weniger Tools, mehr Klarheit 📌 Zentrale, gut konfigurierte Systeme sind effektiver als viele parallele Einzellösungen.
9) KI-Kompetenz ist keine Schulung – sondern ein Prozess 📌 Entscheidend ist kontinuierliches Lernen entlang konkreter Anwendungsfälle – nicht einmalige Trainings.
10) Die entscheidende Frage ist nicht „Dürfen wir das?“ 📌 Sondern: „Wie machen wir es richtig?“
Clemens Handl, Rechtsanwalt & Experte für IT-, Datenschutz- und KI-Recht
Mag. Clemens Handl, LLM. ist Rechtsanwalt und Partner bei CHG und beschäftigt sich seit vielen Jahren genau mit den Fragen, vor denen heute viele Unternehmen stehen: Wie lassen sich Digitalisierung und KI sinnvoll, praktikabel und rechtssicher umsetzen?
Er arbeitet an der Schnittstelle von Technologie, Daten und Unternehmenspraxis – und begleitet Unternehmen dabei, aus Unsicherheit und Datenfragen klare, funktionierende Lösungen zu machen.
Host in Folge 26 ist Petra. Expertin für digitales Marketing mit KI
Mit ihrem digitalen und Marketing-Background geht es für Petra darum, den Blick weg von Tools, hin zum zentralen Erfolgsfaktor für digitale Transformation zu lenken: Dem aktiven Gestalten von und für Menschen in Organisationen – und dabei den Blick für Chancen aber auch kritisches Denken und Handeln im Umgang mit KI-Tools zu schärfen.
Vom Prompt über den Workflow zum fertigen Ergebnis
Mehrere Prompts sind als Workflow zB in Assistenten integriert. Diese Assistenten liefern ‚automatisch‘ – also ohne zusätzliches Prompting – fertige Ergebnisse für bestimmte Aufgaben.
Ein Beispiel dafür: Der Marketing-Assistent FELIX der Content Bakery.
Petra LIEBL – Content Bakery Als erfahrene Onlineexpertin und zertifizierte Digitalberaterin verbindet Petra Strategie, digitales Marketing und KI zu wirkungsvollen Online-Lösungen für Unternehmer:innen. 👉🏼 www.contentbakery.atinfo@contentbakery.at
„Wir wollen den Blick weg von Technik, hin zum zentralen Erfolgsfaktor für digitale Transformation lenken: Dem aktiven Gestalten von und für Menschen in Organisationen.“
Im Podcast Vom Hype zum Handeln“ tauchen in einzelne Aspekte ein, lassen Experten zu Wort kommen und stellen praktische Beispiele aus der Unternehmenspraxis vor. Dabei werden sowohl erfolgreiche Implementierungen als auch Lernerfahrungen aus weniger erfolgreichen Versuchen geteilt, um Unternehmen den Weg in die KI-gestützte Zukunft zu erleichtern.
In „Vom Hype zum Handeln“ …
beleuchten wir verschiedene Anwendungsfelder
teilen wir eigene Erfahrungen und Insights
bieten wir Experteninterviews mit Praktikern
stellen wir konkrete Implementierungsbeispiele vor
besprechen wir KI-Entwicklungen
Unser Transformationspodcast „Vom Hype zum Handeln“
erscheint 2-wöchentlich und wird um
Audio-Bausteine aus dem „KI Kaffee“ und Beiträge zum Themenkreis Wandel und KI ergänzt.
Deine Gastgeber
Petra Liebl – Marketing-Beratung und Digitalisierungsexpertin
Daniel Knabl – Systemische Beratung und IT-Experte
Seit dem Durchbruch von Tools wie ChatGPT oder Bildgeneratoren entsteht oft der Eindruck, Inhalte ließen sich heute mit wenigen Prompts auf Knopfdruck erstellen. Dabei braucht es auch beim Content mit KI erstellen, Einiges an Know-How, wenn qualitätvolle Inhalte für dein Unternehmen arbeiten sollen.
In der Praxis zeigt sich jedoch ein differenzierteres Bild: KI kann viele Arbeitsschritte beschleunigen und erleichtern – doch guter Content entsteht weiterhin durch Erfahrung, Marktverständnis und strategische Planung.
Im Gespräch mit Manuel Diwosch besprechen wir deshalb, was sich durch KI bei der Contentproduktion verändert hat – und warum wirksame Inhalte weiterhin Marketing Know-How und auch Zeit brauchen, wenn sie zum Ziel führen sollen.
Inhalte mit KI erstellen – Erkenntisse und Tipps aus der Praxis
Wirksames Marketing ist mehr als „irgendwelche“ Inhalte
Seit dem Durchbruch von Tools wie ChatGPT entsteht häufig der Eindruck, dass Inhalte heute praktisch automatisch produziert werden können. Die Realität sieht anders aus, sofern der Anspruch ist, dass diese Inhalte auch wirksam sind.
Gerade im Marketing entscheidet nicht das Tool über die Qualität eines Inhalts, sondern das Wissen über Zielgruppen, Kundenfragen und funktionierende Kampagnen.
KI-Tools dienen dabei als Werkzeuge, die im Marketing-Prozess gezielt eingesetzt werden. Wobei dieser Prozess weiterhin von Experten gestaltet und geführt werden sollte.
Von der Idee zum fertigen Content – KI dient als Helfer bei Teilen der Umsetzung: Gut geführt von Experten.
1.Expertise bleibt der entscheidende Qualitätsfaktor
KI kann Texte formulieren, Bilder generieren oder Videos erstellen. Was ihr jedoch fehlt, ist das jeweilige Kontextwissen aus der Praxis.
KI weiß nicht, welche Kampagnen in deinem/Ihrem Unternehmen in der Vergangenheit funktioniert haben, welche Argumente in Verkaufsgesprächen tatsächlich überzeugen oder welche Fragen Kund:innen vor einer Kaufentscheidung immer wieder stellen. Außer – man gibt diese Informationen auf geeignete Weise hinein.
Übersicht Inhalte aus Folge 25
Wichtig: Genau dieses Wissen ist entscheidend, um wirksame, zielgerichtete Inhalte zu erstellen.
MARKETING beginnt deshalb nicht mit einem Prompt, sondern mit der selben echten Recherche und Fragen, die auch bisher wesentlich für den Erfolg waren: zB Welche Fragen stellen Kund:innen immer wieder, bevor sie kaufen?
Diese Informationen stammen aus Gesprächen mit Kund:innen oder aus Erfahrungen im Vertrieb – also aus sogenannten Primärdaten. Nur wenn solche Erkenntnisse in Idee und Kampagne mit einbezogen werden, können Inhalte entstehen, die die Kunden des Unternehmens ansprechen.
2. Gute KI-Inputs & Outputs brauchen Erfahrung
Der Wunsch an KI-tools bzw. ein KI-Mythos lautet: Ein kurzer Prompt genügt und das perfekte Ergebnis erscheint auf wundersame Weise. In der Realität ist der Prozess zu richtig guten Inhalten deutlich arbeits- und wissensintensiver. Es braucht weit mehr Schritte und Erfahrung.
Gerade bei der Bildgenerierung zeigt sich schnell, dass mehrere Versuche notwendig sind, bis ein Bild wirklich passt. Dieser Prozess wird kann als Prompt Engineering bezeichnet werden bzw. richtet sich entlang eines Experten-Workflows aus, um gute Ergebnisse zu erreichen. Beim Workflow wird ein Custom GPT oder Assistent programmiert, der mehrere Schritte automatisiert durchführt.
Für das Prompt Engineering wird ein Prompt schrittweise angepasst und präzisiert. Beim Bilder generieren sind zB diese Faktoren entscheidend:
das Motiv
die Szene oder Umgebung
Perspektive und Bildausschnitt
Licht und Stimmung
emotionale Wirkung
technische Details wie Format oder Auflösung
Statt eines einzelnen Prompts entsteht das Ergebnis für noch Ungeübte durch mehrere Anpassungen und Experimente.
Auch hier zeigt sich: Erfahrung spielt eine zentrale Rolle. Wer visuelle Kommunikation versteht, kann KI gezielter steuern.
Mehrere Prompts sind als Workflow zB in Assistenten integriert. Diese Assistenten liefern ‚automatisch‘ – also ohne zusätzliches Prompting – fertige Ergebnisse für bestimmte Aufgaben.
Ein Beispiel dafür: Der Marketing-Assistent FELIX der Content Bakery.
KI ist kein einheitliches System. Unterschiedliche Tools reagieren unterschiedlich auf Eingaben – und müssen entsprechend unterschiedlich geführt werden.
Gerade bei der Bildgenerierung zeigt sich das deutlich. Manche Systeme benötigen sehr präzise Angaben zu Perspektive, Stil oder Bildkomposition. Andere interpretieren Prompts freier und reagieren stärker auf natürlich formulierte Beschreibungen.
In der Praxis bedeutet das: Wer mit KI arbeitet, lernt mit der Zeit nicht nur zu prompten – sondern auch zu verstehen, wie ein bestimmtes Modell interpretiert und reagiert.
Zielführender ist die Frage: „Welchen Ablauf wiederhole ich ständig?“
Ab dem Moment, in dem man etwas tut, ohne nachzudenken – macht man es zu oft. Und genau das ist ein Hinweis auf Automatisierungspotenzial.
So können etwa verschiedene Bildgeneratoren unterschiedlich auf dieselbe Aufgabenstellung reagieren. Während ein Tool detaillierte technische Angaben erwartet, liefert ein anderes bereits mit einer kurzen Beschreibung brauchbare Ergebnisse.
Mit zunehmender Erfahrung entwickelt man deshalb ein Gefühl dafür,
welches Tool für welchen Zweck geeignet ist
welche Angaben ein Modell wirklich „versteht“
und welche Details das Ergebnis sichtbar verbessern
Diese Erfahrung entsteht weniger durch Theorie als durch Anwendung und Experimentieren.
4. Von Text zu Bild zu Video – der typische KI-Workflow
Im Gespräch wird auch deutlich, dass Inhalte mit KI meist nicht in einem einzigen Schritt entstehen, sondern entlang eines klaren Workflows.
In der Folge sprechen wir über ein Werbevideo für Manuels Agentur, in dem er als Superheld durch Innsbruck fliegt – von der Bergiselschanze bis zum Goldenen Dachl.
Diese Überlegungen und Umsetzungsschritte sind notwendig, um ein professionelles Video zu generieren:
Idee und Konzept entwickeln Welche Botschaft soll vermittelt werden? Welche Szenen werden benötigt?
Storyboard erstellen Für jede Szene wird überlegt, welche Bilder oder Perspektiven notwendig sind.
Bilder generieren Die Bilder entstehen oft erst nach mehreren Versuchen, bis Perspektive, Licht und Darstellung passen.
Videos aus Bildern erstellen Aus den generierten Bildern werden kurze Videosequenzen erzeugt.
Videoschnitt und Nachbearbeitung Szenen werden geschnitten, Ton ergänzt und das Video finalisiert.
KI unterstützt dabei viele einzelne Schritte – ersetzt aber nicht den kreativen Prozess.
5. Der Zeitaufwand hinter KI-Content
Ein verbreiteter Mythos rund um KI lautet: Inhalte lassen sich in wenigen Minuten erstellen. Die Realität sieht differenzierter aus. Am Beispiel des Werbevideos: Dauer ca. 45 Sekunden – hat insgesamt etwa 21 (+) Stunden Produktionszeit benötigt.
Darin enthalten waren unter anderem:
Ideenfindung
Skripterstellung
Bildgenerierung mit vielen Iterationen
Erstellung der Videosequenzen
Schnitt und Tonbearbeitung
KI kann viele Arbeitsschritte beschleunigen. Gleichzeitig entstehen durch neue kreative Möglichkeiten auch zusätzliche Arbeitsschritte.
6. KI erweitert kreative Möglichkeiten
Die Realität liegt daher meist zwischen zwei Extremen: Nicht mehr acht Stunden für eine Aufgabe – aber auch nicht fünf Minuten. Es ist Know-hows notwendig, aber KI eröffnet auch neue Möglichkeiten für Contentproduktion.
Früher hätte ein Werbevideo mit mehreren Drehorten, Spezialeffekten oder Drohnenaufnahmen erhebliche Kosten und organisatorischen Aufwand bedeutet. Mit KI lassen sich viele dieser Ideen heute deutlich einfacher umsetzen.
Was früher nur mit großen Produktionsbudgets möglich gewesen wäre, läßt sich einfacher umsetzen und senkt die Einstiegshürde für kreative Inhalte. KI kann diesen Prozess unterstützen – aber es braucht dennoch viel Wissen und Zeit.
Gleichzeitig bleibt ein zentraler Punkt bestehen: Erfolgreicher Content entsteht weiterhin durch gute Ideen, strategisches Denken und ein Verständnis für Zielgruppen.
Fazit: KI ist ein Werkzeug – ersetzt aber kein Marketing Know-how
KI verändert die Contentproduktion deutlich. Texte, Bilder und Videos lassen sich heute schneller erstellen als noch vor wenigen Jahren.
Doch die eigentliche Qualität entsteht weiterhin dort, wo sie schon immer entstanden ist: in der Kombination aus Erfahrung, Marktverständnis und strategischer Planung.
Oder anders gesagt: Nicht der Prompt entscheidet über den Erfolg – sondern das Wissen und die Führung dahinter.
In Folge 25 spricht Petra LIebl, Expertin für digitales Marketing mit KI mit Manuel Diwosch, Online-Marketing-Experte und Agentur-Inhaber.
Manuel Diwosch ist Online-Marketing-Experte mit rund zwei Jahrzehnten Erfahrung. Mit seiner Agentur Klickbeben hat er ca. bereits 400 Kundinnen und Kunden betreut – von EPUs über mittelständische Betriebe bis hin zu Konzernen.
Seit mehr als zehn Jahren unterrichtet er an Universitäten und Fachhochschulen und hält am WIFI Kurse zu KI im Marketing.
Als erfahrene Onlineexpertin und zertifizierte Digitalberaterin verbindet Petra Strategie, digitales Marketing und KI zu wirkungsvollen Online-Lösungen für Unternehmer:innen. Petra unterrichtet seit ca. 12 Jahren regelmäßig am WIFI zu Social Media und KI, am MCI zu Storytelling und ist als zertifizierte Beraterin für KMU.Digital und systemisches Marketing tätig.
Für ihr Spezialgebiet Marketing hat Petra ihr Expertenwissen in ein Marketing-System mit KI gegossen. Der 100% individualisierte KI-Marketing-Assistent FELIX ist seit April 2026 verfügbar. Wenn du seine Stärken kennen lernen möchtest, kannst du hier ein unverbindliches Speed-Dating mit Petra und FELIX buchen
„Wir wollen den Blick weg von Technik, hin zum zentralen Erfolgsfaktor für digitale Transformation lenken: Dem aktiven Gestalten von und für Menschen in Organisationen.“
ÜBER DEN PODCAST
Im Podcast Vom Hype zum Handeln“ tauchen wir tiefer in einzelne Aspekte ein, lassen Experten zu Wort kommen und stellen praktische Beispiele aus der Unternehmenspraxis vor. Dabei werden sowohl erfolgreiche Implementierungen als auch Lernerfahrungen aus weniger erfolgreichen Versuchen geteilt, um Unternehmen den Weg in die KI-gestützte Zukunft zu erleichtern.
In „Vom Hype zum Handeln“ …
beleuchten wir verschiedene Anwendungsfelder
teilen wir eigene Erfahrungen und Insights
bieten wir Experteninterviews mit Praktikern
stellen wir konkrete Implementierungsbeispiele vor
besprechen wir KI-Entwicklungen
Unser Transformationspodcast „Vom Hype zum Handeln“
erscheint 2-wöchentlich und wird um
Audio-Bausteine aus dem „KI Kaffee“ und Beiträge zum Themenkreis Wandel und KI ergänzt.
Deine Gastgeber
Petra Liebl – Marketing-Beratung und Digitalisierungsexpertin
Daniel Knabl – Systemische Beratung und IT-Experte
In dieser Folge geht es darum, wie Unternehmen einfach und schnell wiederkehrende Aufgaben automatisieren können. Automatisierung mit KI – ganz ohne IT-Abteilung, komplexe Tools oder Programmierung.
Im Gespräch mit Rafael Pauley, Teamleiter für Digitalisierung und E-Commerce bei der Wirtschaftskammer Tirol, geht es nicht um große KI-Strategien – sondern um konkrete, umsetzbare Praxislösungen.
Automatisierung mithilfe von KI
Hände frei fürs Tagesgeschäft
Im Gespräch mit Rafael Pauley, Teamlead für Digitalisierung und KI im E-Commerce sprechen wir darüber, wie Unternehmen – egal wie klein – mit einfachsten Mitteln wiederkehrende Aufgaben automatisieren können.
Der Fokus liegt heute auf wiederkehrenden Anfragen, Prozesse strukturieren, automatisieren und dadurch Zeit gewinnen – um sich auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren können.
Auf diese Weise dient KI nicht als Ersatz für menschliche Arbeitskraft per se – sondern soll zeitkritische, sich wiederholende Aufgaben abnehmen.
1. Automatisieren statt reagieren
Viele Unternehmen fragen sich, wie sie KI nutzen können. Doch der praktische Ansatz ist lohnender:
Nicht KI-Tools nutzen wollen – sondern KI als Lösung für ein konkretes Problem denken.
Ein typisches Beispiel: Ein Restaurant erhält täglich die gleichen Fragen – per E-Mail, WhatsApp oder Instagram:
Was steht heute am Mittagsmenü?
Kann ich mit Karte zahlen?
Bis wann ist geöffnet?
Gibt es Parkplätze?
Diese Fragen sollen beantwortet werden wichtig – wiederholen sich aber ständig und kommen während der Zeit, in der der/die Unternehmer:in alles für das Mittagsgeschäft vorbereitet bzw. während es schon läuft. Genau darin liegt Potenzial für Automatisierung.
Wichtig: Wenn ein Prozess klar definiert ist – Startpunkt (Anfrage kommt rein) und Endpunkt (Antwort wird verschickt) – kann er automatisiert werden.
2. Mit Drag and Drop (No-Code) statt IT-Projekt
Viele denken bei Automatisierung an komplexe IT-Systeme. In Wahrheit reichen heute sogenannte „No-Code“-Tools wie Make oder Zapier.
Beispiel für einen Prozessablauf:
Eine Anfrage kommt rein (z. B. Gmail, WhatsApp, Instagram).
Der Text wird ausgelesen.
Eine KI prüft, ob die Frage in einen definierten Themenbereich fällt.
Wenn ja → automatische Antwort.
Wenn nein → Weiterleitung an einen Bearbeiter.
Das lässt sich einfach umsetzen, sobald man das Prozess-Prinzip verinnerlicht und die einfachen No-Code Dienste „Make“ oder „Zapier“ – am besten mithilfe eines Video-Tutorials – angesehen hat.
Wichtig: Dafür braucht es keine IT-Kenntnisse – und schon gar keine Programmierung (No-Code).
Damit verschiebt sich der Fokus: Man trennt Aufgaben in strukturierbar und komplex. Wichtig bei dieser einfachsten Art der Automatisierung: Man automatisiert nur das, was klar strukturiert ist.
Komplexe Anfragen erledigt weiter eine Arbeitskraft.
Beispiel-Workflows erstellbar in Make bzw. Zapier
3. Ablauf-Prozesse überlegen statt Tools suchen
Häufig gefragt wird: „Welches Tool brauche ich?“
Zielführender ist die Frage: „Welchen Ablauf wiederhole ich ständig?“
Ab dem Moment, in dem man etwas tut, ohne nachzudenken – macht man es zu oft. Und genau das ist ein Hinweis auf Automatisierungspotenzial.
Beispiel: Vermietung von Lagerflächen.
Anfragen kommen rein.
Interessenten werden manuell in Excel erfasst.
Wird eine Fläche frei, werden alte Anfragen durchsucht.
Es werden manuell E-Mails verschickt.
So lässt sich das strukturieren:
Mail-Anfrage landet automatisch in einer Liste.
Nach definierten Zeiträumen erfolgt eine automatische Mail-Nachfrage, ob weiter Interesse besteht.
Wird eine Fläche frei, werden passende Interessenten automatisch informiert.
Hier zeigt sich, worum es geht: Das spart nicht nur Zeit – es verbessert auch den Service..
4. Automatisierung als Serviceverbesserung
Automatisierung ist nicht nur ein Effizienzthema, sondern kann v.a. auch die Kundenerfahrung verbessern.
Denn: Gerade bei Social-Media-Anfragen oder WhatsApp-Nachrichten erwarten Menschen schnelle Reaktionen
Eine sofortige Antwort auf eine Standardfrage bedeutet:
weniger Wartezeit
höherer Servicegrad
professioneller Eindruck
Rechtliche Komponente beachten: Antworten innerhalb der Plattform-Regeln (z. B. 24-Stunden-Regel bei Meta) sind zulässig – unkontrolliertes Massenversenden nicht.
5. Wärmstens empfohlen: Einfach beginnen
Im Gesprächs empfehlen wir, besnders zum Start pragmatisch vorzugehen:
Wiederkehrende Aufgabe identifizieren
Ablauf mit Stift und Papier skizzieren
Klar definieren: Welche Antworten sind standardisierbar?
Mit einem einfachen Use Case beginnen
Testen – erst dann live schalten
Erst wenn dieser erste Prozess funktioniert, geht man den nächsten an – oder auch einen Schritt weiter.
KI ist dient hier nicht als Ersatz für menschliche Arbeitskraft – sondern minimiert Unterbrechungen. Sie übernimmt Routinen, damit Unternehmer sich auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren können.
6. Angebot der WK Tirol
Im Unternehmen können sich bei Veranstaltungen und Workshops informieren bzw. direkt an die WK, Digitalisierung und E-Commerce wenden.
Neben Events, Workshops und Webinaren (DIGI.talks, KI-Afterwork, KI-Impulstag) gibt es kostenlose Erstgespräche für Mitglieder, um konkrete Prozesse zu analysieren und Umsetzungsmöglichkeiten zu besprechen.
Als erfahrene Onlineexpertin und zertifizierte Digitalberaterin verbindet Petra Strategie, digitales Marketing und KI zu wirkungsvollen Online-Lösungen für Unternehmer:innen. Petra unterrichtet seit ca. 12 Jahren regelmäßig am WIFI zu Social Media und KI, am MCI zu Storytelling und ist als zertifizierte Beraterin für KMU.Digital und systemisches Marketing tätig.
Für ihr Spezialgebiet Marketing hat Petra ihr Expertenwissen in ein Marketing-System mit KI gegossen. Der 100% individualisierte KI-Marketing-Assistent FELIX ist seit April 2026 verfügbar. Wenn du seine Stärken kennen lernen möchtest, kannst du hier ein unverbindliches Speed-Dating mit Petra und FELIX buchen
„Wir wollen den Blick weg von Technik, hin zum zentralen Erfolgsfaktor für digitale Transformation lenken: Dem aktiven Gestalten von und für Menschen in Organisationen.“
ÜBER DEN PODCAST
Im Podcast Vom Hype zum Handeln“ tauchen wir tiefer in einzelne Aspekte ein, lassen Experten zu Wort kommen und stellen praktische Beispiele aus der Unternehmenspraxis vor. Dabei werden sowohl erfolgreiche Implementierungen als auch Lernerfahrungen aus weniger erfolgreichen Versuchen geteilt, um Unternehmen den Weg in die KI-gestützte Zukunft zu erleichtern.
In „Vom Hype zum Handeln“ …
beleuchten wir verschiedene Anwendungsfelder
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besprechen wir KI-Entwicklungen
Unser Transformationspodcast „Vom Hype zum Handeln“
erscheint 2-wöchentlich und wird um
Audio-Bausteine aus dem „KI Kaffee“ und Beiträge zum Themenkreis Wandel und KI ergänzt.
Deine Gastgeber
Petra Liebl – Marketing-Beratung und Digitalisierungsexpertin
Daniel Knabl – Systemische Beratung und IT-Experte
In dieser Folge sprechen wir darüber, wie der Abschied von KI-Allerweltstexten gelingt – und dass Marketing auch mit KI zur klaren Positionierung beitragen muss. Warum reine Textgenerierung für KI-Marketing nicht reicht, weshalb 2026 Konsolidierung statt Tool-Experimenten braucht und wie Strategie, Zielgruppenverständnis und integrierte Prozesse den Unterschied machen.
Meine Gesprächspartnerin ist Ute Mariacher, Führungs- und Organisationsentwicklerin aus Innsbruck. Sie verbindet langjährige Führungserfahrung mit unternehmerischer Praxis und kennt sowohl die Strukturen größerer Organisationen als auch die Realität von Solo-Selbständigen.
Folge 23 Marketing mit KI
Vom Experiment zur Positionierung
Ute Mariacher erklärt, warum viele KI-Texte zwar korrekt formuliert sind, aber dennoch austauschbar wirken. Weshalb Positionierung vor Tool-Auswahl stehen muss – und wie (m)ein spezialisierter KI-Marketing Assistent FELIX Marketingprozesse professionalisiert – und dabei 100% individuelle und persönliche Texte liefert.
Erste Erkenntnis: Eloquenz ersetzt weder Persönlichkeit noch Positionierung.
1. 2024/2025 zeigten Text-Explosion
2024 und 2025 waren die Jahre, in denen sich generative KI im Marketing rasant verbreitete. Mit wenigen Eingaben entstanden in Sekunden Blogartikel, LinkedIn-Posts, Newsletter und teilweise sogar (nicht so gute) Webseiten. Die Conclusio: Was früher Zeit, Struktur und redaktionelles Know-how erforderte, lässt sich plötzlich automatisieren.
Sichtbar wurde dabei jedoch nicht nur Effizienz, sondern auch ein neues Problem: Texte wurden schneller produziert als strategisch durchdacht.
Im beobachteten Berater- und Coaching-Bereich zeigte sich besonders deutlich: Viele Inhalte waren sprachlich korrekt, sauber strukturiert und gut lesbar – aber sie klingen zunehmend ähnlich. Formulierungen wiederholen sich, Argumentationsmuster ähneln sich stark. Differenzierung und Persönlichkeit? Mangelware.
FAZIT: Was technologisch beeindruckte, führte kommunikativ zur Nivellierung.
Oder anders formuliert: Die Quantität stieg wie in den meisten Branchen. Aber Masse ist im Beratungsumfeld meist nicht die Lösung.
2. Textkompetenz ist nicht das Kernproblem
Im Gespräch wird eine zentrale Annahme hinterfragt: Liegt das Problem vieler Selbstständiger tatsächlich in mangelnder Textkompetenz? Oder liegt es tiefer – in fehlender strategischer Einbettung?
Ute Mariacher bringt hier eine klare Perspektive ein. Sie beobachtet nicht in erster Linie schlechte Texte. Im Gegenteil: Viele KI-generierte Inhalte sind korrekt formuliert, gut strukturiert und formal einwandfrei. Das eigentliche Defizit liegt woanders.
Es fehlt die erkennbare Individualität. Es fehlt die spürbare Arbeitsweise. Es fehlt die klare Haltung.
Damit verschiebt sich der Fokus. Die Frage lautet nicht mehr: „Kann KI gute Texte schreiben?“ Sondern: „Unterstützt dieser Text meine Spezialisierung und meine Positionierung am Markt?“
Genau hier wird es strategisch.
3. Vom General-Purpose-Tool zum integrierten Assistenten
Die Unterschiede liegen nicht in der Nutzung von Tool A oder B selbst liegt, sondern in seiner Einbettung. Ein allgemeines Gen-AI-Tool kann vieles: Rezepte vorschlagen, Ausflüge planen, Texte formulieren. Es reagiert auf Prompts.
Was ihm jedoch fehlt – wenn es nicht immer mühsam gepromptet wird – ist Kontext über Custom Instructions hinaus.
Mit FELIX wurde bewusst ein anderer Ansatz gewählt. Nicht ein weiteres Texttool, sondern ein integrierbarer Baustein in den Marketing-Alltag. Vor der ersten Nutzung wurden Unternehmensinformationen hinterlegt, individuelle Sprachmuster eingespeist und Zielgruppen definiert.
Beispiel: Unterschiedliche Zielgruppen – etwa Female Leadership oder Personalverantwortliche – erhalten unterschiedliche Ansprache, weil sie unterschiedliche Sorgen und Wirklichkeiten haben.
Die Reaktion auf den ersten Text von FELIX: „Das ist unglaublich!“ Nicht nur wegen der Struktur – sondern wegen einer Formulierung, die der eigenen pointierten Sprache erstaunlich nahekam.
Hier zeigt sich, worum es geht: Persönlichkeit reproduzierbar machen, ohne sie zu verwässern.
4. Zeitinvestment oder Systementscheidung?
Natürlich, so wird im Gespräch offen eingeräumt, wäre vieles auch mit aufwändigem Prompting erreichbar. Mit ausreichend Zeit, Geduld und Trial-and-Error ließen sich ähnliche Ergebnisse erzielen. ABER…
Doch Frau Mariacher formuliert eine realistische Gegenfrage: Hat eine selbstständige Beraterin diese Zeit dauerhaft?
Damit rückt ein weiterer Aspekt in den Vordergrund: Integration.
Ein Assistent muss sich in die Lebenswirklichkeit einfügen, nicht zusätzliche Komplexität erzeugen. Er soll Marketingwissen mitdenken, Struktur liefern und im Hintergrund Prozesse abbilden – etwa direkt im WordPress-Umfeld.
Es geht nicht um noch ein Tool. Es geht um Entlastung bei gleichbleibender Qualität. In ihrer Kombination eine strategische Chance für jedes Unternehmen.
5. 2026: Konsolidierung statt Dauer-Experiment
Im letzten Teil des Gesprächs richtet sich der Blick nach vorne. 2024 und 2025 waren von Experimentierfreude geprägt. Neue Tools, neue Agenten, neue Funktionen. Doch mit der steigenden Anzahl an Möglichkeiten wächst auch die Unsicherheit.
Mehr Tools bedeuten mehr Entscheidungen. Mehr Abos bedeuten höhere Kosten. Mehr Funktionen bedeuten nicht automatisch mehr Wirkung.
Ute formuliert es nüchtern: Die Zeit des Experimentierens könnte sich ihrem Ende nähern. 2026 braucht Konsolidierung. Nicht weitere Spielereien, sondern klare Systeme.
Dabei wird auch ein Missverständnis adressiert, das 2025 kursierte: KI ersetze Suchmaschinenoptimierung. Die Realität ist komplexer. Technische Aspekte wie strukturierte Daten und Schemas bleiben relevant. Textgenerierung allein reicht nicht.
Professionalisierung bedeutet daher nicht „mehr KI“, sondern „besser eingebundene KI“.
Wenn Positionierung am Markt entscheidend bleibt, dann braucht es Unterstützung genau an dieser Stelle – nicht in Form von Allerweltstexten, sondern als strategischer Verstärker.
In Folge 23 spricht Petra, Expertin für digitales Marketing mit KI mit Mag. Ute Mariacher MSc
Mag. Ute Mariacher MSc
Ute Mariacher ist Führungs- und Organisationsentwicklerin aus Innsbruck. Sie verbindet langjährige Führungserfahrung mit unternehmerischer Praxis und war vor ihrer Selbstständigkeit viele Jahre in leitenden Funktionen tätig – unter anderem im Bankenrechenzentrum, bei der Standortagentur Tirol sowie als Geschäftsführerin im Personalbereich mit umfassender Budget-, Strategie- und Führungsverantwortung.
Heute begleitet sie Unternehmerinnen, Führungskräfte und Organisationen in Veränderungsprozessen, mit besonderem Fokus auf Leadership, Positionierung und wirksame Kommunikation. Ihre Arbeit verbindet strategisches Denken mit operativer Umsetzbarkeit – und genau diese Perspektive prägt auch ihren Blick auf den Einsatz von KI im Marketingalltag.
Als erfahrene Onlineexpertin und zertifizierte Digitalberaterin verbindet Petra Strategie, digitales Marketing und KI zu wirkungsvollen Online-Lösungen für Unternehmer:innen. Digitaler Transformation denkt Petra 100% Menschen-zentriert und stellt die Machbarkeit für Unternehmer in den Vordergrund.
Mit ihrem digitalen und Marketing-Background geht es für Petra darum, den Blick weg von Tools, hin zum zentralen Erfolgsfaktor für digitale Transformation zu lenken: Dem aktiven Gestalten von und für Menschen in Organisationen – und dabei den Blick für Chancen aber auch kritisches Denken und Handeln im Umgang mit KI-Tools zu schärfen. Neben dem Menschen stellt Petra immer die Machbarkeit für Unternehmer in den Vordergrund.
„Wir wollen den Blick weg von Technik, hin zum zentralen Erfolgsfaktor für digitale Transformation lenken: Dem aktiven Gestalten von und für Menschen in Organisationen.“
ÜBER DEN PODCAST
Im Podcast Vom Hype zum Handeln“ tauchen wir tiefer in einzelne Aspekte ein, lassen Experten zu Wort kommen und stellen praktische Beispiele aus der Unternehmenspraxis vor. Dabei werden sowohl erfolgreiche Implementierungen als auch Lernerfahrungen aus weniger erfolgreichen Versuchen geteilt, um Unternehmen den Weg in die KI-gestützte Zukunft zu erleichtern.
In „Vom Hype zum Handeln“ …
beleuchten wir verschiedene Anwendungsfelder
teilen wir eigene Erfahrungen und Insights
bieten wir Experteninterviews mit Praktikern
stellen wir konkrete Implementierungsbeispiele vor
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Audio-Bausteine aus dem „KI Kaffee“ und Beiträge zum Themenkreis Wandel und KI ergänzt.
Deine Gastgeber
Petra Liebl – Marketing-Beratung und Digitalisierungsexpertin
Daniel Knabl – Systemische Beratung und IT-Experte
KI-Lösungen aus der Cloud sind faszinierend – keine Frage. Doch sie bringen auch viele Fragen, Unsicherheiten und Kontrollverluste mit sich. Wer seine Daten schützen will und dennoch die Vorteile von Künstlicher Intelligenz nutzen möchte, für den kann lokale KI die überraschend bessere Wahl sein.
Warum Vertrauen und Kontrolle bei KI entscheidend sind
Cloud-KI oder Risiko? Die berechtigten Bedenken vieler Unternehmen
Ob Mittelstand oder Ein-Personen-Unternehmen: Fragen rund um Datensicherheit, Urheberrecht und Abhängigkeit von großen US-Anbietern sind allgegenwärtig. KI aus der Cloud mag bequem sein, doch oft weiß man nicht, was mit den eingegebenen Daten geschieht. Geschäftsgeheimnisse, interne Dokumente oder Kundendaten gelangen womöglich in Systeme, auf die man keinen Einfluss mehr hat – und das verursacht verständlicherweise Unbehagen.
Zunehmend gestellte Fragen meiner Kund:innen lauten deshalb: „Was passiert mit meinen Daten?“ oder „Könnte man das auch intern lösen?“ Die gute Nachricht: Ja, das geht – mit lokaler KI. Denn wer KI direkt auf eigenen Servern oder innerhalb gesicherter Systeme betreibt, minimiert Risiken, wahrt die Datenhoheit und gewinnt gleichzeitig an Handlungsspielraum.
Mehr Transparenz durch lokale KI
Lokale KI bedeutet: Alle Datenprozesse bleiben innerhalb Ihres Unternehmens oder Ihrer Infrastruktur. Sie behalten die Kontrolle darüber, welche Informationen verarbeitet, gespeichert oder gelöscht werden. Damit lässt sich auch der EU AI Act einfacher umsetzen: Das geforderte Maß an Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Mitarbeiterschulung lässt sich auf lokaler Ebene besser verankern – ohne parallele Bedenken rund um Drittanbieter oder internationale Rechtsräume.
Ein weiterer Pluspunkt: Für konkrete Prozesse lassen sich sogar Open-Source-KI-Modelle einsetzen, die sich individuell anpassen lassen – eine attraktive Alternative, besonders für kleine Unternehmen. Es braucht dafür kein Riesenbudget, sondern schlicht Klarheit über das „Warum“ und „Wo genau“ der KI-Nutzung.
Effizienzgewinne durch lokale KI? Absolut möglich
Wie kleine Lösungen den Arbeitsalltag spürbar verbessern
Lokale KI klingt zunächst nach komplexer IT-Infrastruktur, ist aber längst nicht nur etwas für Tech-Konzerne. Tatsächlich lassen sich viele Anwendungen nah am tatsächlichen Unternehmensalltag gestalten: von automatisierten Abläufen in der Dokumentenverarbeitung bis hin zu internen Chatbots für Wissenstransfer oder Entscheidungsunterstützung.
Gerade bei Standardprozessen ist lokale KI ein echter Effizienzhebel. So lassen sich wiederkehrende Aufgaben automatisieren, ohne dabei sensible Daten aus der Hand zu geben. Unternehmen, die heute schon damit arbeiten, berichten von Zeitgewinnen, mehr Konzentration auf Kernaufgaben und besserem Verständnis im eigenen Team – weil klar ist, wie die Lösung funktioniert.
Wenn interne Kompetenz auf smarte Technologie trifft
Das Beste an lokalen KI-Lösungen: Sie lassen sich mit dem Team gemeinsam entwickeln und gestalten. Die fachliche Expertise bleibt im Unternehmen, die KI passt sich an interne Bedürfnisse an – nicht umgekehrt. Genau hier liegt der Unterschied zur Cloud: Statt sich einem Tool anzupassen, wird die Technik gezielt in bestehende Prozesse integriert.
Dieser Ansatz fördert nicht nur die Akzeptanz im Team, sondern auch das Lernen im Umgang mit KI. Und wie die aktuelle Podcastfolge auf dertransformationspodcast.at zeigt: Viele Initiativen kleiner Unternehmen zeigen bereits heute, wie effektiv lokale KI in der Praxis funktioniert – wenn man sich traut, den ersten Schritt zu machen.
Was bedeutet das für Ihr Unternehmen?
Lokale KI ist mehr als ein Trend – sie ist ein mächtiger Hebel für Datensouveränität, Effizienz und Vertrauen. Gerade für kleinere Unternehmen ist sie oft die pragmatischere, flexiblere und sicherere Lösung als komplexe Cloud-Systeme. Mein Tipp: Weniger Hype, mehr Klarheit – prüfen Sie kritisch, wo KI für Sie wirklich Sinn macht. Denn oft ist „klein & smart“ die echte Zukunft.
In dieser Folge sprechen wir über den KI-Aufwind, den Europa 2026 für sich nutzen kann. Die Voraussetzungen von Open Source-KI, mehr Datensouveränität durch lokale On-Premise-Lösungen und neue EU-Standards sowie verlängerte Fristen im Rahmen des AI-Acts tragen dabei zum Aufwind bei.
Mein Gesprächspartner ist Dr. Lukas Staffler, Rechtsanwalt aus Innsbruck, Jurist und Experte für Digitalisierung und KI-Compliance, berät Unternehmen u.a. zu AI Compliance und lehrt an europäischen Universitäten. Dr. Staffler erklärt, wie die die Bremse des AI-Acts lösen will und wie durch Open Source und klare Leitplanken ein Rahmen für verantwortungsvolle Innovation entsteht, der Unternehmen echten Rückenwind geben kann.
KI-Aufwind 2026
Wir sprechen darüber wie Open Source-KI Freiraum und Chancen für Europa bietet und wie Datensicherheit durch lokale Lösungen in Kombination zum Gamechanger in Sachen Datensicherheit werden kann.
Gleichzeitig verschiebt die EU teilweise Fristen des EU AI-Acts, der 2025 und 2026 stufenweise in Kraft tritt.
Außerdem schafft die EU von der Wirtschaft eingeforderte Standard-Vorgaben und verlängert die Übergangsfrist für deren Umsetzung.
1. 2025: Das Jahr der Umbrüche
2025 war ein Jahr, in dem sich das Kräfteverhältnis in der KI-Welt im Januar mit einem Knalleffekt verschob.
Mit dem Open-Source-Durchbruch durch Modelle wie DeepSeek wurde – wenige Tage nach Trumps Inauguration inmitten der US-Tech Milliardäre – sichtbar:
USA hat kein Monopol auf generative KI Modelle
China spielt mit DeepSeek in der ersten Liga mit
Gleichzeitig wurde klar:
Chatbots bzw. Large Language Models (LLMs) können auch ressourcenschonend entwickelt und betrieben werden und sind nicht zwingend auf die jeweils schnellsten Hochleistungs-Chips angewiesen.
Was öffentlich kaum wahrgenommen wurde, markiert für Unternehmer bzw. KI-Betreiber den eigentlichen Wendepunkt:
Open-Source-Lösungen ermöglichen nun einenbreiten und unabhängigen Einsatz von KI-Anwendungen für alle.
Künstliche Intelligenz muss nicht ausschließlich zentral in großen Cloud-Infrastrukturen in den USA oder China betrieben werden. Sie kann auch lokal, eigenständig und sicher genutzt werden – mit voller Kontrolle über Unternehmensdaten.
2. EU bessert nach: Der AI-Act als Leitplanke
Mitten in dieser Dynamik zieht Europa nach – nicht mit einem neuen Supermodell, sondern mit klaren rechtlichen Leitplanken für den Umgang mit KI.
Der EU-AI-Act markiert dabei keinen Neuanfang, sondern eine Antwort auf die technologische Zeitenwende von 2025.
Er soll Sicherheit schaffen, ohne Innovation zu bremsen – ein Regelwerk, das Orientierung gibt, statt zu verunsichern.
Ziel ist es, dass europäische Unternehmen KI nachvollziehbar, fair und sicher einsetzen können – und dabei ihre Datenhoheit behalten.
3. Standards & neue Fristen für Planungssicherheit
Besonders wichtig: Hochrisiko-Anwendungen werden erst verpflichtend, wenn die technischen Standards offiziell festgelegt sind. Das verschafft Unternehmen Zeit und Planbarkeit, um Systeme anzupassen, Know-how aufzubauen und Risiken realistisch zu bewerten.
Die EU setzt dabei auf ein Prinzip, das auch jeder Unternehmer berücksichtigt: Qualitätsmanagement. Qualität, Verlässlichkeit und Transparenz sind die Grundlage, um Vertrauen aufzubauen – bei Kunden ebenso wie bei Technologie.
Denn wer seine Systeme lokal betreibt und kontrolliert, erfüllt die Anforderungen an Transparenz, Sicherheit und Verantwortung aus eigener Stärke heraus.
4. Open Source & On-Premise: Potenzial zum Gamechanger
Zwei Entwicklungen, die Europas Chancen neu definieren: Open Source-KI und On-Premise-Lösungen. Modelle wie Mistral oder DeepSeek lassen sich heute direkt auf der eigenen Infrastruktur betreiben – unabhängig von globalen Cloud-Diensten.
Das Riesen-Potenzial und Gamechanger für Unternehmen: Sie behalten ihre Datenhoheit und können Innovation schneller, sicherer und eigenständiger umsetzen.
Denn wer seine Systeme lokal betreibt und kontrolliert, erfüllt zugleich die Anforderungen an Transparenz, Sicherheit und Verantwortung aus eigener Stärke hera
Open Source und On-Premise sind damit nicht nur Technologien – sondern in ihrer Kombination eine strategische Chance für jedes Unternehmen – und uU. auch für Europas digitale Souveränität.
So wird durch Open Source und On-PremiseDatensouveränität – und damit ein Grundgedanke des AI-Act – wesentlich greifbarer und einfacher umsetzbar.
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Rechtsanwalt Dr. Lukas Staffler
Dr. Lukas Staffler, LLM ist ein auf Digitalisierungsrecht und Strafrecht spezialisierter Anwalt aus Innsbruck und ISO-zertifizierter Compliance Officer. Er ist Mitglied verschiedener Expertennetzwerke wie der Rechtsanwaltskammer Tirol und der Robotics & AI Law Society sowie Lehrbeauftragter an Universitäten wie der Universität Zürich und dem MCI für Bereiche wie Cybersicherheitsrecht und KI-Transformationsrecht. Er entwickelt praxisorientierte Lösungen für komplexe rechtliche Herausforderungen im Digitalisierungsbereich.
Petra – deine Hosts sind Experten für digitales Marketing, Organisationsentwicklung / IT
In Folge 21 spricht Petra. Expertin für digitales Marketing mit KI mit Rechtsanwalt Dr. Lukas Staffler
Mit ihrem digitalen und Marketing-Background geht es für Petra darum, den Blick weg von Tools, hin zum zentralen Erfolgsfaktor für digitale Transformation zu lenken: Dem aktiven Gestalten von und für Menschen in Organisationen – und dabei den Blick für Chancen aber auch kritisches Denken und Handeln im Umgang mit KI-Tools zu schärfen. Neben dem Menschen stellt Petra immer die Machbarkeit für Unternehmer in den Vordergrund.
Petra LIEBL – Content Bakery Als erfahrene Onlineexpertin und zertifizierte Digitalberaterin verbindet Petra Strategie, digitales Marketing und KI zu wirkungsvollen Online-Lösungen für Unternehmer:innen. Digitaler Transformation denkt Petra 100% Menschen-zentriert und stellt die Machbarkeit für Unternehmer in den Vordergrund.
„Wir wollen den Blick weg von Technik, hin zum zentralen Erfolgsfaktor für digitale Transformation lenken: Dem aktiven Gestalten von und für Menschen in Organisationen.“
Im Podcast Vom Hype zum Handeln“ tauchen wir in weiteren Folgen noch tiefer in einzelne Aspekte ein, lassen Experten zu Wort kommen und stellen praktische Beispiele aus der Unternehmenspraxis vor. Dabei werden sowohl erfolgreiche Implementierungen als auch Lernerfahrungen aus weniger erfolgreichen Versuchen geteilt, um Unternehmen den Weg in die KI-gestützte Zukunft zu erleichtern.
In „Vom Hype zum Handeln“ …
beleuchten wir verschiedene Anwendungsfelder
teilen wir eigene Erfahrungen und Insights
bieten wir Experteninterviews mit Praktikern
stellen wir konkrete Implementierungsbeispiele vor
besprechen wir KI-Entwicklungen
Unser Transformationspodcast „Vom Hype zum Handeln“
erscheint 2-wöchentlich und wird um
Audio-Bausteine aus dem „KI Kaffee“ und Beiträge zum Themenkreis Wandel und KI ergänzt.
Deine Gastgeber
Petra Liebl – Marketing-Beratung und Digitalisierungsexpertin
Daniel Knabl – Systemische Beratung und IT-Experte
Generative KI-Systeme wie ChatGPT, Gemini, Claude oder Copilot sind längst im Arbeitsalltag angekommen. Inhalte erstellen, Texte zusammenfassen, Ideen entwickeln – vieles läuft heute über KI. Doch im Unternehmenskontext taucht schnell eine zentrale Frage auf: Wo laufen diese Systeme eigentlich – und was passiert mit den Daten? Was wäre, wenn…
KI nicht „irgendwo da draußen“, sondern direkt im Unternehmen laufen würde?
In dieser Episode von „Vom Hype zum Handeln“ spreche ich mit Raphael Lepuschitz, Unternehmer, Informatiker und Technikethiker, über genau diese Entwicklung. Gemeinsam gehen wir der Frage nach:
Muss KI wirklich groß sein – oder vor allem smart?
Lokal, kontrollierbar + direkt im Unternehmen
Denn die meisten bekannten KI-Tools arbeiten in der Cloud, oft außerhalb Europas. Kundendaten, internes Wissen oder vertrauliche Dokumente verlassen damit das eigene Unternehmen. Für viele Betriebe ist genau das der Punkt, an dem Unsicherheit entsteht – rechtlich, wirtschaftlich und strategisch.
Wir beantworten die Frage: Was wäre, wenn KI nicht „irgendwo da draußen“, sondern direkt im Unternehmen läuft? Lokal, kontrollierbar, mit überschaubarem Aufwand – auch für kleine und mittlere Betriebe.
Tiny LLMs
Raphael beschäftigt sich seit Jahren mit KI und zeigt, warum sogenannte Tiny-LLMs (kleine, lokal laufende Sprachmodelle) für viele Unternehmen eine echte Alternative zu Cloud-Lösungen wie ChatGPT, Gemini oder Claude darstellen.
Während große Modelle enorme Rechenleistung benötigen und meist außerhalb Europas betrieben werden, laufen Tiny-LLMs dort, wo die Daten entstehen: im eigenen Unternehmen.
🧩 Lokale KI bedeutet vielfach „Datenhoheit„, da
🔹keine sensiblen Kundendaten in externen Clouds
🔹bessere Kontrolle im Sinne von DSGVO & AI Act
🔹Schutz von internem Know-how und Geschäftslogik
Technologisch möglich wurde das durch Fortschritte in der Modellkomprimierung, Open Source und effizientere Hardware. Heute reicht oft schon ein Mac Mini oder ein leistungsfähiger PC, um leistungsfähige KI-Anwendungen lokal zu betreiben – wirtschaftlich oft günstiger als mehrere laufende KI-Abos.
Wir besprechen auch Use Cases:
Von Text- und Bildgenerierung über Wissensmanagement bis hin zu agentischen KI-Systemen, die interne Prozesse automatisieren – etwa E-Mail-Antworten, Dokumentation oder Workflows. Besonders sinnvoll ist das überall dort, wo sensible Daten im Spiel sind oder KI dauerhaft im Hintergrund arbeiten soll.
Raphael macht aber auch klar: Tiny-LLMs haben Grenzen: „Die neuesten Modelle erscheinen zuerst in großen Cloud-Systemen, lokale Varianten folgen zeitverzögert.“ Da dies für viele Unternehmen ein absolut akzeptabler Trade-off ist – zugunsten von Sicherheit, Anpassbarkeit und Kostenkontrolle – fällt das häufig nicht ins Gewicht.
Ausblick
Zum Abschluss wirft Raphael einen Blick nach vorne: Lokale KI wird in den kommenden Jahren zum Standard – nicht nur in Unternehmen, sondern auch auf Smartphones, Geräten und sogar in Robotik-Systemen. Gleichzeitig mahnt Raphael zu Verantwortung, Regulierung und dem Prinzip Human-in-the-Loop, damit KI ein Werkzeug bleibt – und nicht außer Kontrolle gerät.
Fazit
Lokale KI zeigt, dass technologische Innovation nicht zwangsläufig größer, teurer oder komplexer werden muss. Für viele Unternehmen liegt der wahre Fortschritt in smarten, kontrollierbaren und anpassbaren Lösungen, die sich nahtlos in bestehende Strukturen integrieren lassen.
Wer KI heute strategisch einsetzen möchte, sollte nicht nur fragen welches Tool, sondern auch wo und unter wessen Kontrolle diese Technologie arbeitet.
Technikethiker Raphael Lepuschitz
Raphael Lepuschitz ist Unternehmer, Informatiker und Technikethiker. Als studierter Philosoph und Informatiker, beschäftigt er sich seit über einem Jahrzehnt mit KI-Systemen und deren gesellschaftlichen Auswirkung. Raphael ist Gründer der Agentur Lepuschitz Media sowie des KI-Consulting-Unternehmens RoboLabs.
Er hält Vorträge und Workshops zu KI, Open Source und lokaler KI-Infrastruktur und engagiert sich für einen verantwortungsvollen, praxisnahen Einsatz von künstlicher Intelligenz in Unternehmen. Zudem ist er Mitinitiator des KI-Cafés der Wirtschaftskammer Tirol, das Unternehmer:innen einen niederschwelligen Zugang zu KI-Themen ermöglicht.
Host in Folge 20 ist Petra. Expertin für digitales Marketing mit KI
Mit ihrem digitalen und Marketing-Background geht es für Petra darum, den Blick weg von Tools, hin zum zentralen Erfolgsfaktor für digitale Transformation zu lenken: Dem aktiven Gestalten von und für Menschen in Organisationen – und dabei den Blick für Chancen aber auch kritisches Denken und Handeln im Umgang mit KI-Tools zu schärfen.
Petra LIEBL – Content Bakery Als erfahrene Onlineexpertin und zertifizierte Digitalberaterin verbindet Petra Strategie, digitales Marketing und KI zu wirkungsvollen Online-Lösungen für Unternehmer:innen.
„Wir wollen den Blick weg von Technik, hin zum zentralen Erfolgsfaktor für digitale Transformation lenken: Dem aktiven Gestalten von und für Menschen in Organisationen.“
Im Podcast Vom Hype zum Handeln“ tauchen in einzelne Aspekte ein, lassen Experten zu Wort kommen und stellen praktische Beispiele aus der Unternehmenspraxis vor. Dabei werden sowohl erfolgreiche Implementierungen als auch Lernerfahrungen aus weniger erfolgreichen Versuchen geteilt, um Unternehmen den Weg in die KI-gestützte Zukunft zu erleichtern.
In „Vom Hype zum Handeln“ …
beleuchten wir verschiedene Anwendungsfelder
teilen wir eigene Erfahrungen und Insights
bieten wir Experteninterviews mit Praktikern
stellen wir konkrete Implementierungsbeispiele vor
besprechen wir KI-Entwicklungen
Unser Transformationspodcast „Vom Hype zum Handeln“
erscheint 2-wöchentlich und wird um
Audio-Bausteine aus dem „KI Kaffee“ und Beiträge zum Themenkreis Wandel und KI ergänzt.
Deine Gastgeberin
Petra Liebl – Marketing-Beratung und Digitalisierungsexpertin
Daniel Knabl – Systemische Beratung und IT-Experte
