Von Harald Grabner, CEO 123C Digital Consulting | 8. April 2026
Zwischen Hype und Realität
Beim 9. Deutsch-Österreichischen Technologieforum am 11. und 12. März 2026 in Wien trafen sich führende Köpfe aus Industrie, Politik und Forschung, um über die Zukunft der Wettbewerbsfähigkeit zu diskutieren. Unter dem Leitmotiv „Zukunft gestalten – Wachstum durch Technologie, Wissen und Wandel" wurde deutlich: Die Diskussion über Künstliche Intelligenz hat eine neue Qualität erreicht.
Es geht nicht mehr um das „Ob", sondern um das „Wie". Nicht um Potenziale, sondern um Umsetzung. Nicht um Technologie als Selbstzweck, sondern um Menschen, Prozesse und strategische Entscheidungen. Die Veranstaltung bot einen seltenen Einblick in die Gedankenwelt jener Unternehmen, die digitale Transformation nicht als IT-Projekt, sondern als Führungsaufgabe verstehen.
Fünf zentrale Erkenntnisse kristallisierten sich heraus – und sie haben direkte Implikationen für jedes Unternehmen, das im digitalen Zeitalter wettbewerbsfähig bleiben will.
1. Von KI-Copiloten zu strategischen Fähigkeiten: Die neue Rolle der Künstlichen Intelligenz
Dr. Nikolai Ardey, Executive Director bei Volkswagen Group Innovation, machte deutlich: Die Zeit der KI als „Copilot" oder „Assistent" geht zu Ende. Stattdessen wird Künstliche Intelligenz zunehmend tief in Produkte, Prozesse und Entscheidungsstrukturen eingebettet.
Die Verschiebung vom Tool zur Capability
Was bedeutet das konkret? KI entwickelt sich von einem Werkzeug, das einzelne Aufgaben unterstützt, zu einer grundlegenden organisatorischen Fähigkeit, die ganze Produkt- und Innovationszyklen prägt. Bei Volkswagen bedeutet das beispielsweise, dass KI nicht nur in der Entwicklung einzelner Features zum Einsatz kommt, sondern die gesamte Produktarchitektur, Entscheidungsprozesse und sogar Lieferkettenoptimierung durchdringt.
Energieeffizienz als strategischer Hebel
Ein oft übersehener Aspekt, den Ardey betonte: Bei KI geht es um Energieeffizienz – nicht primär um immer neue Energiequellen. Während die öffentliche Diskussion sich auf den Energie-Hunger von Rechenzentren konzentriert, liegt der eigentliche Hebel in der Optimierung bestehender Systeme und Prozesse.
Die strategische Implikation: Unternehmen sollten nicht nur fragen „Welche KI-Tools können wir einsetzen?“, sondern „Wie können wir durch KI unsere gesamte Wertschöpfungskette effizienter gestalten?”
Lieferketten: Der blinde Fleck vieler KI-Strategien
Ein weiterer kritischer Punkt, den Ardey ansprach: Lieferketten müssen mitgedacht werden. Viele Unternehmen implementieren KI-Lösungen, ohne zu berücksichtigen, wie diese in komplexe Supply-Chain-Strukturen eingebunden werden. Das Ergebnis: Insellösungen, die ihr Potenzial nicht entfalten können.
Praktische Handlungsempfehlung: Bevor Sie in KI-Technologie investieren, analysieren Sie Ihre gesamte Wertschöpfungskette. Wo gibt es Abhängigkeiten? Welche Daten fließen wohin? Welche Partner müssen eingebunden werden?
2. Wissen als strategischer Rohstoff: Warum Informationsarchitektur vor KI kommt
Ing. Christoph Knogler, MBA, CEO der KEBA Group, formulierte eine These, die fundamental ist: Das Wissen der Mitarbeiter ist wichtiger als jedes KI-Know-how. Denn ohne fundiertes Wissen kann Künstliche Intelligenz nicht arbeiten.
Der Irrtum vom KI-Ersatz
Viele Unternehmen gehen davon aus, dass KI fehlendes Wissen kompensieren oder ersetzen kann. Das Gegenteil ist der Fall: KI verstärkt vorhandenes Wissen – oder offenbart dessen Fehlen. Ein KI-System, das auf schlechten Daten oder unstrukturierten Informationen trainiert wird, liefert schlechte Ergebnisse. Ein KI-System ohne klare Prozessdokumentation kann keine Prozessoptimierung leisten.
Informationsarchitektur als Grundlage
Die Formel lautet: Keine AI ohne IA (Informationsarchitektur). Bevor Unternehmen in Generative AI oder andere KI-Technologien investieren, müssen sie folgende Grundlagen schaffen:
- Datenqualität und Data Governance: Welche Daten haben wir? Wo liegen sie? Wer ist verantwortlich? Wie aktuell und akkurat sind sie?
- Prozessdokumentation: Sind unsere Geschäftsprozesse dokumentiert und standardisiert?
- Wissensmanagement: Wie erfassen, strukturieren und teilen wir Erfahrungswissen?
- Technische Infrastruktur: Haben wir die Systeme und Schnittstellen, um Daten sinnvoll zu nutzen?
Der Reifegrad entscheidet
Hier zeigt sich der Wert einer systematischen Reifegradanalyse. Unternehmen, die ohne Bestandsaufnahme in KI-Projekte einsteigen, riskieren teure Fehlinvestitionen. Eine strukturierte Bewertung der digitalen Reife – etwa durch das 123C Reifegrad Modell – deckt Lücken auf, bevor Budgets verbrannt werden.
Praktische Handlungsempfehlung: Führen Sie vor jedem größeren KI-Projekt eine Bestandsaufnahme Ihrer Informationsarchitektur durch. Investieren Sie zuerst in Data Governance, dann in KI-Technologie.
3. Menschen vor Algorithmen: Die 85-35-35-Formel von ZEISS
DI Peter Amend, Global Head of Zeiss Digital Partners, präsentierte eine bemerkenswerte Transformation: ZEISS verschiebt seinen Fokus radikal von Technologie zu Menschen und Prozessen.
Die aktuelle Realität
Bei ZEISS – wie in vielen Unternehmen – sieht der Status quo so aus:
- 85% Fokus auf Technologie und Algorithmen
- 5% auf Prozesse
- 10% auf Menschen
Das Zielbild
Die neue Ausrichtung dreht diese Verteilung komplett um:
- 30% Technologie und Algorithmen
- 35% Prozesse
- 35% Menschen
Was bedeutet das konkret?
Diese Verschiebung ist mehr als eine Umverteilung von Budgets. Sie bedeutet:
Für Menschen:
- Investition in Weiterbildung und digitale Kompetenz
- Change Management und kulturelle Transformation
- Einbindung von Mitarbeitenden in KI-Projekte von Anfang an
- Schaffung neuer Rollen (z.B. AI Trainer, Data Stewards)
Für Prozesse:
- Standardisierung und Dokumentation bestehender Abläufe
- Redesign von Prozessen mit KI-Integration im Fokus
- Klare Verantwortlichkeiten und Governance-Strukturen
- Messung und kontinuierliche Optimierung
Der High-Performer-Ansatz
Amend betonte: Um als Organisation zum High-Performer in Sachen KI zu werden, muss der Fokus auf Prozessen und Menschen liegen – parallel zur Entwicklung wertschöpfender Anwendungsfälle. Technologie ist verfügbar; der Unterschied zwischen Erfolg und Scheitern liegt in der organisatorischen Einbettung.
Praktische Handlungsempfehlung: Analysieren Sie Ihre aktuellen Investitionen. Wie viel fließt in Technologie, wie viel in Menschen und Prozesse? Erfolgreiche Unternehmen setzen auf Balance – nicht auf reine Tech-Fokussierung.
4. Silos durchbrechen: Die kritische Abstimmung zwischen IT und Business
Ein Thema zog sich durch mehrere Paneldiskussionen: Die fehlende Abstimmung zwischen IT und operativen Bereichen ist eines der größten Hindernisse erfolgreicher Digitalisierung.
Das Problem der Parallelwelten
In vielen Unternehmen existieren zwei getrennte Welten:
- Die IT-Abteilung entwickelt Lösungen, implementiert Systeme und treibt Technologie-Roadmaps voran
- Die Fachbereiche (Vertrieb, Marketing, Produktion, Logistik) arbeiten mit diesen Systemen – oder umgehen sie, weil sie nicht passen
Das Ergebnis: KI-Projekte werden zu Insellösungen ohne strategische Wirkung. Sie lösen lokale Probleme, aber schaffen keine unternehmensweite Transformation.
Data Governance als Brücke
Die Lösung liegt in klaren Governance-Strukturen:
- Gemeinsame Zieldefinition: IT und Business müssen gemeinsam definieren, was erreicht werden soll
- Cross-funktionale Teams: KI-Projekte brauchen gemischte Teams aus IT, Fachbereich und oft auch externen Experten
- Klare Rollen: Wer entscheidet über Daten? Wer ist für Qualität verantwortlich? Wer priorisiert Use Cases?
- Regelmäßige Abstimmung: Nicht nur am Projektstart, sondern kontinuierlich
Data Governance vor GenAI
Ein Statement, das mehrfach fiel: Data Governance muss vor Generative AI kommen. Ohne klare Datenverantwortlichkeiten, Qualitätsstandards und Zugriffsrechte wird jedes GenAI-Projekt zum Risiko – rechtlich, operativ und strategisch.
Praktische Handlungsempfehlung: Etablieren Sie cross-funktionale Gremien für Digitalisierungsinitiativen. IT und Business müssen gemeinsam planen, entscheiden und umsetzen – nicht nacheinander.
5. Diversität als Innovationstreiber – und die unbewussten Muster in Technologie
Henriette Spyra, Leiterin der Sektion III „Innovation und Technologie" im österreichischen Bundesministerium, betonte die zentrale Bedeutung von Diversität in der digitalen Transformation.
Diversität ist kein Pflichtprogramm
Spyras These: Diversität ist kein Compliance-Thema, sondern ein Innovationsfaktor. Unterschiedliche Perspektiven führen zu:
- Robusteren Lösungen (weil mehr Blickwinkel berücksichtigt werden)
- Besserer Nutzerakzeptanz (weil Produkte für vielfältige Zielgruppen entwickelt werden)
- Höherer Kreativität (weil homogene Teams zu Groupthink neigen)
Die Frage nach den weiblichen KI-Assistenten
In den Diskussionen kam eine bemerkenswerte Frage auf: Warum sind KI-Assistenten fast immer weiblich? Alexa, Siri, Cortana – die Standardstimme ist weiblich, die Rolle unterstützend und dienstleistend.
Technologie ist nie neutral. Sie spiegelt die Werte, Annahmen und blinden Flecken ihrer Schöpfer. Diverse Teams produzieren daher nicht nur „gerechtere" Technologie – sie produzieren bessere Technologie, weil sie mehr Perspektiven berücksichtigen.
Praktische Handlungsempfehlung: Überprüfen Sie die Zusammensetzung Ihrer Digitalteams. Wie divers sind sie? Welche Perspektiven fehlen? Wie können Sie bewusst gegensteuern?
Europäische Souveränität: Global denken, europäisch handeln
Ein weiterer Schwerpunkt des Forums war die Frage nach technologischer Souveränität. Vertreter von Siltronic betonten: Europa muss Resilienz durch Unabhängigkeit von globalen Supply Chains aufbauen – insbesondere bei zukunftsweisenden Halbleitertechnologien.
Das Dilemma Europas
Europa steht zwischen:
- Amerikanischen Plattformmodellen (dominiert von Big Tech)
- Chinesischer Industriestrategie (staatlich gesteuert und massiv gefördert)
- Der eigenen Unabhängigkeit (noch im Aufbau begriffen)
Ohne eigene Infrastruktur – von Halbleitern über Cloud-Dienste bis hin zu KI-Modellen – bleibt Europa abhängig und verwundbar.
Kooperation als Wettbewerbsvorteil
Die Lösung liegt nicht in Abschottung, sondern in strategischer Kooperation:
- Innerhalb Europas: Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Politik müssen enger zusammenarbeiten
- Mit internationalen Partnern: Selektive Allianzen, die europäische Interessen wahren
- Regional verankert: Wertschöpfung lokal halten, wo strategisch sinnvoll
Besonders für den Mittelstand bedeutet das: Global denken, europäisch handeln. Internationale Wettbewerbsfähigkeit bei gleichzeitiger regionaler Verankerung.
Praktische Implikationen: Was bedeutet das für Ihr Unternehmen?
Die Erkenntnisse vom Technologieforum sind keine theoretischen Gedankenspiele – sie haben direkte Konsequenzen für Unternehmen jeder Größe.
Für CEOs und Geschäftsführung:
- Digitalisierung zur Chefsache machen – es ist eine Führungsaufgabe, kein IT-Projekt
- Investitionen neu verteilen – von 85% Technologie zu 35% Menschen, 35% Prozesse
- Organisatorische Reife aufbauen – vor technologischen Sprüngen
- Cross-funktionale Zusammenarbeit fördern – IT und Business müssen verschmelzen
Für CTOs und IT-Verantwortliche:
- Data Governance etablieren – bevor GenAI kommt
- Informationsarchitektur aufbauen – als Grundlage für jede KI-Initiative
- Mit dem Business sprechen – nicht für das Business entscheiden
- Energieeffizienz mitdenken – bei jeder Technologieentscheidung
Für HR und Organisationsentwicklung:
- Weiterbildung priorisieren – digitale Kompetenz ist kein Nice-to-have
- Diverse Teams aufbauen – bewusst und systematisch
- Neue Rollen definieren – von AI Trainern bis Data Stewards
- Kulturwandel begleiten – Change Management ist entscheidend
Fazit: Die richtigen Fragen stellen
Das Technologieforum 2026 hat eines überdeutlich gemacht:
Die Zukunft gehört nicht jenen, die auf den nächsten Hype setzen – sondern jenen, die die richtigen Fragen stellen.
Diese Fragen lauten nicht:
- „Welche KI-Tools gibt es?"
- „Was macht die Konkurrenz?"
- „Wie schnell können wir implementieren?"
Sondern:
- Wie binden wir Menschen ein?
- Wie schaffen wir die nötige Datengrundlage?
- Wie optimieren wir Prozesse, bevor wir automatisieren?
- Wie sichern wir unsere strategische Unabhängigkeit?
- Wie messen wir unseren digitalen Reifegrad objektiv?
Technologie ist mächtig – aber sie ist nicht neutral. Sie verstärkt, was bereits da ist: Wissen oder Unwissen, Struktur oder Chaos, Strategie oder Aktionismus. Unternehmen, die das verstehen, haben einen entscheidenden Vorsprung.
Wie steht Ihr Unternehmen da? Machen Sie den ersten Schritt.
Bei 123 Consultig begleiten wir Unternehmen aus dem deutschsprachigen Mittelstand und Konzerne bei genau diesen Fragen. Unsere Digital First Agenda bewertet Ihren digitalen Status quo entlang von 13 Dimensionen – von digitaler Strategie über Prozesse und Datenmanagement bis hin zu KI-Readiness und Unternehmenskultur.
Weiterführende Ressourcen:
