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. 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
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
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
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.
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Deine Gastgeberin
Petra Liebl – Marketing-Beratung und Digitalisierungsexpertin
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Viele Betriebe scheitern daran, KI sinnvoll in laufende Prozesse zu integrieren. Was tun, wenn Pilotprojekte stecken bleiben oder Mitarbeitende private Tools ohne Richtlinien nutzen?
In dieser Episode spreche ich mit Marco Esposito, Trainer für KI und digitale Transformation, darüber, wie Unternehmen KI heute tatsächlich einsetzen – und wo es in der Praxis noch hakt. Denn trotz breiter Verfügbarkeit von Tools und wachsender Erfahrung zeigt sich: Zu viele Projekte scheitern, dabei ließe sich das vielfach mit bekannten Change Management Techniken vermeiden.
Stolpersteine adé: Vorbereitung ist alles
Wir gehen auf typische Stolpersteine ein, beleuchten funktionierende Beispiele und zeigen, welche Schritte Unternehmen brauchen, um KI realistisch und praxisnah zu etablieren.
1. KI scheitert selten an der Technologie – öfter an der Umsetzung
Die oft zitierte MIT-Studie, die von 95 % gescheiterten KI-Projekten spricht, ist zwar methodisch umstritten, zeigt aber eine Realität, die Marco aus seiner Praxis bestätigt: Viele Unternehmen starten Projekte, ohne Strategie, ohne klare Ziele und ohne Einbettung in bestehende Prozesse.
Parallel dazu verweist die aktuelle Wharton-Studie auf einen klaren Zusammenhang zwischen dauerhafter Implementierung und organisatorischer Vorbereitung.
Der Erfolg liegt also weniger im Tool, sondern in der Art und Weise, wie es eingeführt wird.
2. Shadow AI: Still aber besonders risikoreich
Eines der zentralen Probleme in Unternehmen ist Shadow AI – also der private Einsatz von KI-Tools ohne Abstimmung mit der Organisation.
Marco spricht konkrete Probleme an, wie sie in Unternehmen auftreten:
Kalender werden mit KI-Tools verknüpft – inklusive vertraulicher Meetingdaten.
Führungskräfte laden Kunden-E-Mails samt Signatur in Gratisversionen hoch.
Mitarbeitende nutzen Tools, die das Unternehmen gar nicht kennt oder autorisiert hat.
Nicht, weil sie Regeln brechen wollen, sondern weil sie keine Orientierung haben und schnell zu einem Ergebnis kommen möchten.
Das führt zu Risiken in Bezug auf Datenschutz, Datensicherheit, Markenkommunikation und Haftung. Shadow AI entsteht nicht durch Böswilligkeit – sondern durch fehlende Schulung und fehlende Kommunikation.
3. Schulungen als Hebel für erfolgreiche KI-Einführung
Seit Februar verpflichtet der AI Act Unternehmen, Mitarbeitenden grundlegende KI-Kompetenzen zu vermitteln. Aber auch unabhängig davon zeigt sich: Schulung ist der Punkt, an dem die meisten Projekte stehen oder fallen.
Marco beobachtet regelmäßig, wie Ängste vor KI verschwinden, sobald Menschen verstehen:
Was KI kann – und was sie nicht kann
Welche Daten sie eingeben dürfen
Wie Tools strukturiert genutzt werden
Welche Risiken vermeidbar sind
Wo KI Prozesse tatsächlich erleichtert
Besonders interessant ist Marcos Beobachtung: Gerade Mitarbeitende, die sich zu Beginn als „sehr analog“ bezeichnen, entwickeln später oft die besten Ideen für KI-Anwendungen – sobald sie Sicherheit und Wissen haben.
Incentives für Zeitersparnis oder erfolgreiche Anwendungsfälle
Schulung ist kein Kostenfaktor – sie ist die Grundlage für sichere und effektive Nutzung.
4. Praxisnahe KI-Lösungen statt „Shiny Tools“
Viele Unternehmen fokussieren stark auf spektakuläre KI-Anwendungen – Bildgeneratoren, Videotools, Bots. Doch Marco beobachtet: Die größten Effekte liegen im Backoffice und in alltäglichen Routinen.
Ein Praxisbeispiel aus einem Workshop:
Ein Unternehmen nutzt einen Custom GPT, der Kundenanfragen im Stil des Unternehmens beantwortet, basierend auf Website-Inhalten und einer Wissensdatenbank. Ergebnis: Bis zu 80 % der Antwortarbeit werden automatisiert vorbereitet – Mitarbeitende prüfen nur noch.
Es braucht also nicht immer große Projekte. Oft reicht ein kleiner, klarer Use Case, um sofort Nutzen zu erzeugen.
5. Build vs. Buy: Nichts muss – alles kann
Lange galt der Reflex: „Wir bauen unseren eigenen Chatbot.“ Die Folgen:
hohe Kosten
wenig Nutzung
Projekte, die im Labor bleiben
Heute lässt sich klar sagen:
Buy, wenn Tools reif sind und Standards abdecken.
Build, wenn interne Daten, Abläufe oder Wettbewerbsvorteile eine grüßere Rolle spielen.
Mit neuen Schnittstellen, Automationen und Agenten werden individualisierte Lösungen zudem immer einfacher – vor allem für kleine Teams, die schneller agieren können.
Die Kunst liegt im richtigen Mix, nicht in einer Ideologie.
6. Kultur, Kommunikation & Geduld
KI-Einführung ist kein IT-Projekt – sie ist ein Kultur- und Organisationsentwicklungsprojekt. Daher brauchen Unternehmen:
Offenheit
Austauschformate
Fehlertoleranz
Transparenz
Mut, klein zu starten
Viele Prozesse im Bereich generative KI entstehen gerade erst. Unternehmen, die diese Lernkurve akzeptieren, kommen schneller in die Umsetzung als jene, die Perfektion erwarten.
7. Was 2026 oben auf der Agenda bleibt: Agentic AI
Marco gibt einen Ausblick auf die nächste Entwicklungsstufe: Agentic AI – Systeme, die nicht nur antworten, sondern eigenständig Aufgaben ausführen, Entscheidungen vorschlagen und Workflows managen.
Diese Entwicklung hat das Potenzial zu verändern, wie Arbeit organisiert wird.
Wer Mitarbeitende befähigt, Orientierung gibt und realistische Use Cases wählt, setzt KI nicht nur ein – sondern etabliert sie nachhaltig.
„KI wird dort wirksam, wo Unternehmen Strategie, Schulung und Kultur zusammenbringen.“ Marco Esposito
Takeaways für die Praxis
1) KI scheitert an der Umsetzung – nicht an der Technik
📌 Viele Projekte bleiben im Pilotmodus, weil Strategie, Zuständigkeiten und Kommunikation fehlen.
2) Shadow AI erkennen & vermeiden
📌 Private KI-Nutzung ohne Vorgaben führt zu DSGVO-Risiken – meist aus Unwissenheit, nicht aus Absicht.
3) Schulungen sind der zentrale Hebel
📌 KI-Kompetenz (AI Act) nimmt Ängste, schafft Verständnis und bringt interne Ideen hervor – etwa durch KI-Cafés, Champions oder Promptsammlungen.
4) Praktische Use Cases statt „Shiny Tools“
📌 Der größte Nutzen entsteht im Backoffice, z. B. durch einen Custom GPT, der bis zu 80 % der Kundenkommunikation vorbereitet.
5) Build vs. Buy bewusst entscheiden
📌 Standardtools nutzen, wo möglich – individuell bauen, wo echter Mehrwert entsteht; moderne Agenten & APIs erleichtern beides.
6) Kultur & Kommunikation als Erfolgsfaktoren
📌 KI-Einführung ist Organisationsentwicklung und braucht Offenheit, Austausch und Fehlertoleranz.
7) Agentic AI als nächster Schritt
📌 Eigenständig handelnde Systeme werden Abläufe und Rollen veränderniert getroffen.
Host in Folge 19 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. 👉🏼 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
In dieser Folge sprechen wir darüber, ob wir heute – durch Datenauswertung mit Analtytics und KI – klügere Entscheidungen treffen oder nur schnellere. Dr. Claudia Brauer bildet als Professorinfür Digital Marketing und Analytics am MCI Innsbruck Fachkräfte aus, die Datenanalyse zur Entscheidungsfindung richtig interpretieren lernen. Denn: Ohne dieses Wissen kann KI bestehende Ungleichheiten sogar verschärfen – deshalb gilt es genau Hinzusehen.
Von Bauchgefühl zu Big Data: Wovon gute Entscheidungen abhängig sind.
Vom Bauchgefühl zu Analytics & KI: Sind schnellere Entscheidungen auch besser?
Mehr Daten = bessere KI Entscheidungen?
Daten haben unsere digitale Welt durchdrungen. Noch mehr: Die digitale Welt besteht aus Daten. Aber egal wie viele Daten wir zur Verfügung haben, es geht immer darum, was ein Mensch für seine Entscheidungsfindung daraus ableitet.
Von Excel zum Echtzeit-Agenten
Vor 25 Jahren trafen Unternehmen ihre Entscheidungen häufig noch auf Basis von Exceltabellen, Marktforschungsberichten und Bauchgefühl. Heute schlagen KI-Systeme in Millisekunden optimierte Strategien vor – doch:
Treffen Unternehmen dadurch wirklich bessere Entscheidungen oder einfach nur schnellere?
Über diese Frage disktuieren wir s und Dr. Claudia Brauer zeigt auf, warum KI die Kluft zwischen datenaffinen und uninformierten Unternehmen vergrößern kann. Und: Wie man vorgehen kann, um sich zu wappnen und zu lernen.
Eine unbequeme Botschaft kann uns Claudia Brauer uns nicht ersparen:
Die digitale Transformation ermöglicht nie dagewesene Analysegeschwindigkeiten – doch Schnelligkeit allein macht keine bessere Entscheidung. Analytics & KI können die Effizienz steigern, aber nur auf Basis von soliden Daten, kritischem Denken und klaren Zielen.
Zwischen Anspruch und Wirklichkeit: Was Unternehmen ausbremst
Zeit und Fachkräftemangel Obwohl KI-basierte Analytics-Systeme enorme Einblicke ermöglichen, fehlt es in vielen Unternehmen an Zeit und qualifiziertem Personal, um die Tools richtig zu nutzen
Historie und Gegenwart Vor 2000 basierte Entscheidungsfindung auf Kundenbefragungen und CRM-Daten. Eine Datenanalyse konnte damals neun Stunden dauern – heute läuft sie in Sekunden.
KI als Brandbeschleuniger KI bringt nur dann Mehrwert, wenn die Analytics-Grundlagen sitzen. Wer keine solide Datenerhebung und Kennzahlenkenntnis hat, überfordert sich mit KI..
KI verstärkt das Gefälle zwischen Experten und Uninformierten Effizienz ist verlockend. Aufmerksamkeit und bewusste Kontrolle verhindern, dass KI unbemerkt zum Selbstläufer wird.
Entlasten, nicht entmenschlichen. KI/Robotik soll Routine übernehmen (Wäsche, Logistik, Administration), damit Menschen Zeit für Menschen haben – im Hotel wie in der Pflege.
Zentrale Aspekte aus dem Gespräch
Warum KI-gestützte Entscheidungen nicht automatisch besser sind Obwohl Unternehmen heute über mächtige Werkzeuge verfügen, hat sich die Qualität der Entscheidungen nicht immer verbessert. Nämlich dann, wenn die Basis noch nicht steht – Gründe können sein:
Mangelnde Datengrundlagen
Analytics & KI können nur so gut sein wie die Datenbasis. Wer die Grundlagen der Datenerhebung und -interpretation nicht versteht, läuft – wie mit jedem Tool – auch mit Analytics & KI Gefahr falsche Entscheidungen. zu treffen
Ressourcenmangel
Viele Unternehmen verfügen weder über ausreichend Zeit noch über qualifiziertes Personal, um KI und Analytics effektiv zu nutzen.
Das Potenzial bleibt so ungenutzt.
Fehlende Beurteilungskompetenz
KI-Tools liefern plausible Ergebnisse – aber nicht immer 100 % richtige.
Nur wer Analytics-Kompetenz hat, kann KI-Ergebnisse kritisch hinterfragen.
Ohne dieses Wissen droht die „schnelle Fahrt in die falsche Richtung“.
IntrinsischerKonflikt zwischen Daten und Bauchgefühl
Daten können Dinge zeigen, die nicht zur eigenen Überzeugung passen.
Schön bei zu beobachten visuellen Tests (z. B. Designs von Facebook Ads): Das eigene Gefühl ist längst nicht immer richtig.
Datenbasierte Entscheidungen erfordern Mut, der eigenen Intuition zu widersprechen.
„Die Daten zeigen manchmal Dinge, die man vielleicht nicht wahrhaben will.“ Claudia Brauer
Der „Datenfriedhof“
Datenmengen sind nicht gleich Wissen.
Fehlt ein zielgerichtetes Reporting, entsteht ein „Datenfriedhof“, auf den niemand mehr schaut.
Nur klar strukturierte, adressatengerechte Reports machen Daten zu nutzbarer Informationsressource.
Takeaways für die Praxis
📌 Datenstruktur & Analytics vor KI: : Bevor Unternehmen KI einsetzen, sollten sie ihre Analytics-Kompetenz aufbauen. Ohne solide Grundlagen keine belastbaren Ergebnisse.
📌 Akzeptanz datengetriebener Ergebnisse: Entscheidungen sollten nicht durch das eigene Bauchgefühl, sondern durch belastbare Daten gestützt werden.
📌 Einstieg für KMU: Kleine Unternehmen können mit leicht zugänglichen Tools starten:
Google Analytics 4 (GA4)
Meta Business Suite & Instagram/Facebook Insights
oder intuitive Tools wie zB Fanpage Karma für Social Media Analytics wählen
📌 Gezieltes Reporting: Gut aufbereitete Reports liefern die richtigen Zahlen (in der richtigen Dosis) an die richtigen Personen – klar, visuell und verständlich. Und regelmäßig.
📌 KI-Kompetenz entwickeln: Wer KI-Ergebnisse richtig interpretieren will, muss Analytics-Wissen aufbauen bzw. sich beraten lassen. Denn KI ersetzt kein Expertenwissen bzw. Grundlagenverständnis – im Gegenteil: Eine korrekte Interpretation verlangt es.
📌 Governance & Datensicherheit: Wenn Unternehmen eigene KI-Modelle oder Automationen nutzen, muss klar sein, welche Daten verarbeitet werden dürfen. Mitarbeitersensibilisierung ist entscheidend – bzw. die Schulung auch im Rahmen des AI-Act sinnvollerweise vorgeschrieben.
📌 Automatisierung als Entlastung, niemals als Ersatz:
Viele Entscheidungen – z. B. im digitalen Marketing – werden bereits automatisiert getroffen. ABER: Der Mensch bleibt in der Verantwortung für die entscheidende letzte Instanz.
.
Fazit
Die digitale Transformation ermöglicht nie dagewesene Analysegeschwindigkeiten – doch Schnelligkeit allein macht keine bessere Entscheidung. KI kann Enscheidungsqualität steigern, aber nur auf Basis von soliden Daten, kritischem Denken und klaren Zielen.
Analytics–Expertin Dr. Claudia Brauer
Dr. Claudia Brauer, Professorin für Digital Marketing und Analytics an der MCI Management Center Innsbruck, verfügt über über 20 Jahre Erfahrung in Webanalytics, Social Media Analytics und Big Data und hat die gesamte Entwicklung von den ersten Website-Trackings bis zu modernen, KI-basierten Echtzeit-Analysen miterlebt.
Host in Folge 18 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 Gastgeber
Petra Liebl – Marketing-Beratung und Digitalisierungsexpertin
Daniel Knabl – Systemische Beratung und IT-Experte
In dieser Folge sprechen wir darüber, wo KI im Recruiting und in der Hotellerie wirklich hilft – und wo der Mensch unersetzlich bleibt. Martina Schmidhuber (People-&-Culture-Leiterin für ~1.200 Mitarbeitende in zehn Hotels) teilt klare Prinzipien, praktische Einsatzfelder und ethische Leitplanken.
KI im People & Culture-Bereich sinnvoll einsetzen
KI im P&C-Bereich sinnvoll einsetzen
Worum’s geht
KI ist allgegenwärtig – auch im HR. Doch statt blindem Automatisieren braucht es Haltung: KI als kluge Helferin, nicht als Chefin. Martina zeigt, wie Teams dank KI mehr Zeit für das Menschliche gewinnen können: bessere Stellenausschreibungen, fairere Prozesse, entlastete Services – ohne den Kontakt zum Gast (und Bewerber) zu verlieren.
Die 5 wichtigsten Takeaways
An welchen Stellen der Einsatz von KI im Unternhmen Sinn machen kann, war eine der ersten Fragen in unserem Gespräch. Außerdem haben wir uns darüber unterhalten, wie objektiv und Bias-frei die KI denn heute wirklich ist und sein kann. Bei allem Streben nach Effizienz und Gewinn-Optimierung, was beides für Bertiebe relevente Aspekte darstellen, gibt es vor allem in der Hotellerie den Faktor Mensch. Und dazu gehört das Thema Wohlbefinden gleichermaßen wie das Thema Beziehung.
„KI ist Partnerin – aber einen halben Kopf kleiner.“ Sie inspiriert (z. B. bei Stellenausschreibungen) und strukturiert (Prescreening), die Letztverantwortung bleibt beim Menschen.
Bias ist menschlich – und auch maschinell möglich. KI kann helfen, blinde Flecken zu verkleinern (z. B. Foto weglassen, Kriterien schärfen), ersetzt aber nicht unsere Bias-Sensibilität.
Service bleibt Beziehung. Roboter dürfen Teller tragen – Begrüßen, Zuhören, Dasein bleibt menschlich. Gerade in Hotellerie & Gesundheitsangeboten zählt die Beziehung.
Achtung „slippery slope“. Effizienz ist verlockend. Aufmerksamkeit und bewusste Kontrolle verhindern, dass KI unbemerkt zum Selbstläufer wird.
Entlasten, nicht entmenschlichen. KI/Robotik soll Routine übernehmen (Wäsche, Logistik, Administration), damit Menschen Zeit für Menschen haben – im Hotel wie in der Pflege.
Zentrale Aspekte aus dem Gespräch
Der Mangel an Fachkräften kann dazu verleiten, die KI als „Allheilmittel“ zu betrachten. Die Leistungsfähigkeit und Geschwindigkeit dieser Technologie können verführerisch sein. Aber wo zieht man eine Grenze, ab wo soll und muss der Mensch das Zepter in die Hand nehmen? Aus ethischer Sicht gibt es hier eine Grauzone und auch die klügsten Köpfe können noch keine abschließende Antwort geben.
Was aber sehr deutlich wird, ist die Frage: wie wichtig ist uns der einzelne Mensch im Unternehmen und wie bzw. womit unterstützen wir Menschen und gleichzeitig Unternehmensziele auf die bestmögliche Weise? Kann hier KI „die Lösung“ sein, oder wenigstens ein Helfer, ein erster guter Schritt?
Um das Unterfangen erfolgreich zu gestalten, ist es wichtig, einige Bereiche besonders gut zu beleuchten:
Recruiting mit KI – ja, aber richtig:
Ideen-Starthilfe für Jobprofile & Ausschreibungen, v. a. bei seltenen Rollen (z. B. Sommelier).
Interviewleitfäden von KI anregen lassen – und sie mit Kontextschärfe anpassen.
Prescreening zur Orientierung ok, Endauswahl bleibt menschlich: Persönlichkeit, Haltung, Teamfit siehst du erst im Gespräch.
Bias bewusst adressieren:
KI kann formale Fairness unterstützen (strukturiert, konsistent).
📌 Behalte den „Human Touch“ im Funnel: Persönliche Touchpoints bewusst einplanen – gerade nach automatisierten Schritten.
📌 Messe, was zählt: Candidate Experience, Time-to-Human, Teamfit & Retention statt nur Effizienzmetriken.
📌 Schule Bias-Awareness: Regelmäßige Trainings, Peer-Reviews, „Stop-and-Check“-Momente in jedem Prozess.
Fazit
KI darf entlasten, damit mehr Zeit für das Menschliche bleibt. Je mehr Augenmerk auf Technik und Effizienz gelegt wird, umso mehr bedürfen die beteiligten Menschen einer echten, menschlichen Beziehung.
„Mitdenken ist weiterhin erlaubt – auch trotz KI.“
P&C-Expertin Martina Schmidhuber
Martina Schmidhuber ist People & Culture Expertin und leitet den P&C-Bereich einer Hotel-Kette mit rund 1200 Mitarbeiter:innen. Als Ethikerin ist ihr vor allem der Faktor Mensch ein zentrales Anliegen. Sie lehrt und spricht über die Herausforderungen der KI aus ethischer Sicht für Unternehmen und deren Mitarbeiter:innen.
Host in Folge 16 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 Gastgeber
Petra Liebl – Marketing-Beratung und Digitalisierungsexpertin
Daniel Knabl – Systemische Beratung und IT-Experte
Generative KI-Systeme wie ChatGPT, Gemini, Copilot, Midjourney oder HeyGen sind längst millionenfach im Einsatz. Während die Nutzung im privaten Bereich meist der persönlichen Entscheidung überlassen bleibt, beginnen im Unternehmenskontext die Unsicherheiten.
KI im Unternehmen: Spielregeln, Kompetenzaufbau und klare Grenzen
Was ist mit KI erlaubt – und was verboten?
Zwar setzen DSGVO, Telekommunikationsgesetz und der EU AI Act verbindliche Leitplanken, doch die Technologie ist neu und die Regelungen hinken teilweise hinterher. Diese Podcastfolge richtet den Blick auf einen zentralen Erfolgsfaktor für die digitale Transformation: Menschen in Organisationen aktiv zu befähigen, KI verantwortungsvoll einzusetzen.
1. Klare Spielregeln: Die Hausordnung für KI
Ein grosses Thema des Sommers waren die Datenlecks, insbesondere bei ChatGPT. Tausende private KonverUm den Anforderungen des EU AI Acts gerecht zu werden, brauchen Unternehmen eine klare Hausordnung oder Nutzungsrichtlinie für KI.
Denn Entscheidungen über Tools und Daten dürfen nicht „nach Bauchgefühl“ getroffen werden. Häufig reagieren Unternehmen mit Verboten – dabei ist es wichtiger, Kompetenzen aufzubauen. Die Angst vor KI entsteht oft aus Unwissenheit. Schulung statt Verbot ist der effektivere Weg.
🧩 Themen:
🔹 Warum Unternehmen keine Angst, sondern klare Regeln und Schulungen brauchen 🔹 Wie eine „Hausordnung für KI“ Sicherheit und Transparenz schafft Gestattete Tools – Festlegen, welche KI-Anwendungen genutzt werden dürfen. 🔹 Was das Ampelsystem für KI-Nutzung bedeutet (erlaubt, sensibel, verboten) Datenmanagement – Regeln, welche Inhalte hochgeladen werden dürfen (keine Patente, kein eigener Code, 🔹 Wann nach dem EU AI Act Kennzeichnungspflichten greifen 🔹 Warum „Human in the Loop“ mehr als ein Schlagwort ist
Ein zentraler Gedanke der Folge: „Schulen statt verbieten“ – fehlendes Wissen ist das größte Risiko.
Eine Orientierung können vier Kernpunkte bieten:
keine vertraulichen Dokumente).
Human in the Loop – Sicherstellen, dass menschliche Überprüfung Teil jedes Prozesses bleibt.
Kompetenzaufbau – Mitarbeitende schulen. Seit Februar 2025 ist diese Schulung durch den EU AI Act verpflichtend.
2. Praktische Orientierung: Das Ampelsystem
Zur täglichen Orientierung hat sich das Ampelsystem bewährt – ein einfaches Modell, um KI-Aktivitäten einzuordnen:
Farbe
Status
Beschreibung
🟢 Grün – erlaubt
Nutzung ohne Einschränkungen
Texte umformulieren, E-Mails aus Stichpunkten erstellen, Rechtschreibkorrekturen, interne Brainstormings, Übersetzungen oder Code-Vorschläge ohne sensible Daten
🟡 Gelb – erlaubt mit Einschränkungen
Nutzung nur mit Vorsicht
Zusammenfassungen interner Dokumente ohne vertrauliche Daten, Entwürfe für Kundenkommunikation, Wettbewerbsrecherche (unter Beachtung der Regeln)
🔴 Rot – verboten
Nutzung untersagt
Verarbeitung personenbezogener Daten, Uploads vertraulicher Informationen, Patente, Geheimnisse oder Daten zur Produktentwicklung
Wichtig: Bei gelben Anwendungen muss allen klar sein, dass Cloud-Modelle auf externen Servern laufen – „der Rechner eines anderen“.
3. Transparenz, Kultur und Eigenverantwortung
Marco Esposito“: „Die Nutzung von KI ist kein Verbotsthema, sondern ein Schulungsthema.“
🧭 Eigenverantwortung
Viele Fehler entstehen durch unbedachte Handlungen – etwa, wenn Nutzende Konversationen versehentlich öffentlich teilen.
Digitale Kompetenz ist daher entscheidend: Man muss wissen, dass „kostenlose“ Tools oft mit den eigenen Daten bezahlt werden.
🤖 Schatten-KI und „Secret Cyborgs“
Fehlt eine offene Kultur, nutzen Mitarbeitende KI-Tools heimlich, was zu verschiedenen Problemen führen kann.
Diese sogenannten „Secret Cyborgs“ arbeiten u.U. sehr produktiv, teilen ihr Wissen aber nicht – aus Angst, ihren Job zu gefährden oder zusätzliche Aufgaben zu bekommen.
Offene Kooperation, gemeinsame Prompt-Bibliotheken oder regelmäßige Meetings zum Thema KI-Nutzung können dieses Silo-Denken auflösen.
🪞 Transparenzpflicht
Laut EU AI Act müssen KI-generierte Inhalte gekennzeichnet werden. Es heißt aber auch Die Transparenzpflicht gelte nur dann, wenn das Output nicht von einem Mensch überprüft wurde. Was genau überprüfen, ansehen etc. bedeutet, ist noch nicht dezidiert geklärt. Die Definition von „menschlicher Revision“ bleibt derzeit ungenau.
Achtung – Graubereich: Bitte rechtliche Auskunft einholen – wir können als Nicht-Juristen natürlich keinerlei verbindliche Aussage treffen!
Bei Bildern, die reale Situationen darstellen (zB ein Immobilienprojekt in geschönter Umgebung) bis zu Deepfakes), gilt hingegen eine eindeutige Kennzeichnungspflicht.
⚖️ Urheberrecht
KI-generierte Texte und Bilder dürfen genutzt werden, urheberrechlich bewegt man sich aber auch hier in einer Grauzone. KIErgebnisse sind an sich nicht urheberrechtlich geschützt, aber sind auch nicht copyright-fähig; dh. dasselbe Ergebnis (ob Bild, Text oder Logo) kann auch jeder andere verwenden.
4. Fünf Schritte für den sicheren KI-Einsatz
Zum Abschluss des Podcasts wurden die wichtigsten Handlungsempfehlungen zusammengefasst:
Zum Abschluss gibt’s eine kompakte Checkliste für den KI-Praxischeck im Unternehmen:
Interne Regeln festlegen – Hausordnung oder Spielregeln erarbeiten und dokumentieren.
Mitarbeitende schulen – Kompetenzerwerb fördern
Tools und Daten definieren – klären, welche Anwendungen erlaubt und welche Daten tabu sind.
Vor jeder Nutzung prüfen – reflektieren, ob die Aktivität den Regeln entspricht.
Output überprüfen & Transparenz sichern – „Human in the Loop“ gewährleisten und Kennzeichnungspflichten beachten.
Fazit
Der sichere Umgang mit KI im Unternehmen beginnt nicht mit Technologie – sondern mit Verantwortung, Wissen und klaren Regeln. Fehlende Schulung ist das größte Risiko.
„Die Nutzung von KI ist kein Verbotsthema, sondern ein Schulungsthema.“
Gen AI-Trainer Marco Esposito
Marco Esposito ist Trainer für generative KI aus Vorarlberg und setzt sich dafür ein, dass Menschen das notwendige Know-how für den Umgang mit KI aufbauen. In über 100 Workshops teilte er bereits seine praktischen Erfahrungen mit Unternehmen und Einzelpersonen. Mit seinem kürzlich abgeschlossenen Master in Wirtschaftsinformatik verbindet er akademisches Wissen mit praxisnaher Anwendung.
Host in Folge 16 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“
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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
In Folge 15 von „Vom Hype zum Handeln“ spreche ich mit Stefan Lassnig, früherer Medien-Manager undheute erfolgreicher Unternehmer und Podcast-Produzent, über seinen Blick auf KI-Anwendungen in der Praxis.
Im Podcast diskutieren wir, warum trotz hoher Akzeptanz die breite Umsetzung von KI noch lückenhaft ist, welche Rolle der Mensch als „Human in the Loop“ spielt und warum Praxisbeispiele der Schlüssel zum Erfolg sind.
Neben der Kluft zwischen KI-Ambitionen und der tatsächlichen Umsetzung in Unternehmen – machen wir auch einen Realitätscheck zu jenen Thesen, die wir Anfang des Jahres in diesem Podcast aufgestellt haben.
These 1: Die entscheidende Frage bei KI-Nutzung ist nicht mehr das Ob, sondern das Wie und Wann.
Keine Frage:
Generative KI ist bei Unternehmen und in der Gessellschaft angekommen. Doch die Umsetzung hinkt hinterher.
Aktuelle Studien (zB der KPMG) zeigen: Über 90 Prozent der deutschen Unternehmen sehen KI als geschäftskritisch an und stocken sogar ihre Budgets auf. Diese Entwicklung bestätigt unsere frühere These: KI ist in der Unternehmenslandschaft angekommen. Doch trotz dieser Erkenntnis klafft eine Lücke zwischen Strategie und Umsetzung.
“ Während fast 70 % der Unternehmen angeben, eine KI-Strategie zu haben, nutzt nur etwa die Hälfte generative KI in der Breite.'“
Diese übertriebene Höflichkeit führt zu einem grundlegenden Problem: KI-Tools geben uns immer das Gefühl, richtig zu liegen, auch wenn unsere Eingaben schlecht oder unvollständig sind. Das Resultat? Mittelmäßige Outputs, die wie „irgendein Prospekttext“ klingen.
Stefan Lassnig beobachtet in der Praxis drei Gruppen von Unternehmer
1. Die Hardcore-Verweigerer: Eine immer kleiner werdende Gruppe, die KI als „Teufelszeug“ abtut oder keine Zeit dafür findet.
2. Die Orientierungslosen: Die größte Gruppe. Sie wissen, dass KI ein wichtiges Thema ist, haben aber keine konkrete Idee für die Umsetzung. Oft probieren sie ein Tool aus, sind vom Ergebnis enttäuscht und wenden sich wieder ab.
3. Die strategischen Anwender: Eine noch kleine Gruppe, die gezielt prüft, welche Tools und Prozesse für sie geeignet sind und damit bereits echte Effizienzgewinne erzielen.
Petra betont: „Es menschelt sehr. Gerade kleine Unternehmen haben hier noch viel Aufholpotenzial.“Die langsame, aber stetige Erkenntnis setzt sich durch: Es braucht klare Strategien und die Einbettung von KI in bestehende Prozesse, um erfolgreich zu sein.
Der Game Changer: Warum der Dialog mit KI alles verändert
Frühere KI-Anwendungen waren „unsichtbar“: Empfehlungsalgorithmen bei Amazon oder Netflix liefen unbemerkt im Hintergrund. Der große Wendepunkt der aktuellen KI-Revolution ist die Verfügbarkeit für jeden – gepaart mit dem dialogische Charakter von Tools wie ChatGPT. Anstatt komplizierte Befehle oder Code eingeben zu müssen, können Nutzer in normaler Sprache kommunizieren – fast wie in einem Gespräch mit einem Menschen.
Diese intuitive Interaktion senkt die Hemmschwelle erheblich und verändert fundamental, wie wir mit Technologie umgehen. Diese Entwicklung revolutioniert ganze Bereiche, wie zum Beispiel die Google-Suche, die sich von der Ein-Wort-Suche zur dialogischen, gesprochenen Anfrage entwickelt hat. Dies hat wiederum maßgebliche Auswirkungen darauf, wie vor allem kleine Unternehmen im Netz gefunden werden können.
„Ich kenne Leute, die tippen nichts ein, sondern die reden halt ein ins Mikrofon und geben [Min. 13:00] so ihre Fragen und Antworten und Ergänzungen der KI weiter. Das heißt, das ist dann schon fast wie ein Gespräch.“ Stefan Lassnig
Das ist alles sehr beeindruckend, die Ausgaben der KI-Tools sind absolut eloquent. Genau darin liegt das Problem: Wir tendieren dazu, den Ausgaben von KI-Tools zu glauben bzw. zu vertrauen.
Die Grenzen der KI: Plausibilität, Halluzinationen und die Rolle des Menschen
Trotz aller Fortschritte bleiben Herausforderungen bestehen: Das zentralste Problem betrifft die Glaubwürdigkeit der KI-Ergebnisse. Die Modelle sind darauf trainiert, freundlich und gefällig zu sein, was dazu führen kann, dass sie bei Wissenslücken „halluzinieren“ und Fakten erfinden, nur um eine überzeugende Antwort zu liefern.
Stefan Lassnig beschreibt es so: „Die KI will dir gefallen“.
Das macht die menschliche Überprüfung unerlässlich.
Zukünftig wird die Hauptaufgabe von Menschen darin bestehen, KI-generierte Inhalte auf Plausibilität und korrekte Einordnung zu prüfen. Dies erfordert Erfahrung und kritisches Denken – Fähigkeiten, die gerade jüngere Generationen, die mit KI aufwachsen, möglicherweise neu erlernen müssen, da ihnen die „analogen“ Vergleichserfahrungen fehlen.
Praktische Anwendungsbeispiele für KI-Lösungen
• Vollautomatisierte Podcast-Produktion: Das Projekt „Radio Gustav“ liest Polizeimeldungen automatisiert ein, vertont sie und veröffentlicht sie als Podcast-Folge ohne menschliches Eingreifen.
• Effizienz für Content Creator: Der Journalist Christian Nusser nutzt ein Tool, das seinen wöchentlichen Newsletter „Kopfnüsse“ mit seiner geklonten Stimme in nur fünf Minuten als Podcast online stellt. Das spart den Weg ins Studio und die Nachbearbeitung.
• Überwindung von Sprachbarrieren: Mit geklonten Stimmen und Video-Avataren können beispielsweise Bürgermeister ihre Botschaften in verschiedenen Sprachen wie Türkisch oder Serbokroatisch vermitteln, um alle Zielgruppen zu erreichen.
Vom Hype zum Handeln: Strategie ist der Schlüssel
Ein schneller Prompt allein macht einen Prozess nicht effizienter.
Wie schon in den Anfängen der Digitalisierung gilt: Wer einen schlechten Prozess mit KI automatisiert, erhält am Ende einen schlechten automatisierten Prozess.
Unternehmen müssen daher zuerst ihre eigenen Abläufe analysieren und verstehen, bevor sie KI sinnvoll einsetzen können. Die KI sollte dabei wie ein neuer Mitarbeiter betrachtet werden, der in einen gut durchdachten Prozess integriert wird.
Dabei ist es entscheidend, KI als zweckgebundenes Werkzeug zu sehen – wie einen Hammer oder eine Stichsäge.
Es gibt nicht die eine KI, sondern viele spezialisierte Anwendungen. Die Kunst besteht darin, das richtige Tool für den richtigen Zweck zu finden und zu kombinieren
Fazit: KI richtig einsetzen
Die wichtigsten Erkenntnisse für den erfolgreichen KI-Einsatz:
• Strategisch vorgehen: Prozesse analysieren, Ziele definieren und erst dann passende KI-Lösungen auswählen.
• Den Menschen in den Mittelpunkt stellen („Human in the Loop“): Menschliche Expertise zur Steuerung, Qualitätssicherung und Einordnung der Ergebnisse ist unerlässlich.
• Umgang lernen: Die Kompetenz im Umgang mit KI muss in Unternehmen aktiv gefördert werden, denn ohne dieses Wissen können Potenziale kaum gehoben werden.
• Kritisch bleiben: KI-Ergebnisse müssen immer hinterfragt werden, da die Modelle zu gefälligen, aber falschen Antworten neigen.
• Konkrete Anwendungsfälle (Use Cases) schaffen: Praxisbeispiele sind der Schlüssel, damit der Funke überspringt und Unternehmen das Potenzial von KI für sich entdecken.
Die Zukunft gehört nicht den blinden Befürwortern oder den strikten Verweigerern, sondern jenen, die einen differenzierten Blick bewahren und KI gezielt und kritisch als das einsetzen, was sie ist: Ein mächtiges Werkzeug in den richtigen Händen.
Podcast-Folge #15 Vom Hype zum Handeln „Praxischeck KI: Unsere Thesen auf dem Prüfstand“
Interviewmit Unternehmer und Medienmanager Dr. Stefan Lassnig
Im Gespräch mit Stefan Lassnig – Unternehmer, Medienmanager und Gründer von Missing Link Media – der über langjährige Digitalexpertise in der Medienbranche verfügt. Er war unter anderem Vorstand der Regionalmedien Austria AG und für die Entstehung der Digitalplattform meinbezirk.at mitverantwortlich. Mit seinem Unternehmen Missing Link Media ruft er seit 2018 erfolgreiche Podcast-Formate ins Leben.
Host in Folge 15 ist Petra, 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.
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 ca. 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
