Alles andere als trivial

Welche Fragestellungen tun sich in Ihrem beruflichen Umfeld derzeit auf?

Reinhard Stockinger: Wir merken in der Arbeit mit Kunden, wie groß der Bedarf an Orientierung und Austausch ist. Viele stehen vor ähnlichen Fragen: Welche Trainings brauchen Mitarbeitende? Wie können wir neue Technologien sinnvoll einsetzen? Der Technology Impact Summit bietet Impulse aus der Forschung, aus Unternehmen und Einblicke in Themen wie dezentrale KI. Dazu kommt die Regulierung, die uns alle betrifft. Für uns ist es wichtig, eigene Ansätze zu reflektieren und Entwicklungen frühzeitig zu verstehen, daher unterstützen wir den Summit.

In welchen KI-Bereichen ist BearingPoint derzeit besonders aktiv?

Stockinger: Wir arbeiten in mehreren Feldern parallel. Einerseits entwickeln wir individuelle Softwarelösungen, die über APIs miteinander verknüpft werden müssen. Besonders intensiv beschäftigen wir uns aktuell mit Agent-basierten Systemen: Lösungen, die Anfragen bündeln, priorisieren und zentral verarbeiten. Gleichzeitig beobachten wir kritisch, welche Entwicklungen tragfähig sind. Manche Ansätze überzeugen langfristig, andere verlieren an Wirkung. Darum ist es entscheidend, unsere Teams kontinuierlich zu trainieren und kreativer im Umgang mit KI zu machen.

Welche Inputs fanden Sie beim TIS25 besonders spannend?

Das waren vor allem die Beispiele aus der Praxis. Außerdem wurde klar, wie stark sich Organisationen durch KI verändern werden – nicht nur technologisch, sondern kulturell. Es geht um neue Arbeitsweisen, neue Formen der Vorbereitung und Recherche. Consulting wird sich weiterentwickeln, wir müssen lernen, diese Geschwindigkeit mitzugehen, ohne unkritisch zu werden.

Viele Unternehmen bleiben bei Proof-of-Concepts stecken. Woran liegt das?

Oft fehlt Mut, einen Schritt weiterzugehen und eingefahrene Muster zu verlassen. Man wartet auf „die richtige Situation“, in dieser Unsicherheit bleibt man stehen. Transformationsprozesse sind langwierig. Ich begleite gerade wieder den Weg vom klassischen zum agilen und jetzt zum KI-getriebenen Projekt. Das dauert, am Anfang funktioniert vieles nicht. Da braucht es Durchhaltevermögen.

Wie viel Offenheit gibt es in österreichischen, aber auch europäischen Unternehmen?

Es gibt viel Experimentierfreude, aber auch Unsicherheit. Europäische Unternehmen überlegen stark, wie sie ihre Datensouveränität bewahren können. Die Frage, ob man im Ernstfall zwischen Anbietern wechseln kann, ist nicht trivial. Initiativen gibt es viele, aber die Basisinfrastruktur fehlt teilweise. Das bremst.

Welches Know-how brauchen Teams und Führungskräfte künftig?

Wir sehen zwei Herausforderungen: Erfahrene Mitarbeitende kennen die Prozesse, aber oft nicht die neuen Tools. Jüngere kennen die Tools, aber nicht die Tiefe. Beide Seiten müssen sich annähern. Wichtig wird eine solide technische Grundinfrastruktur und etwas, das ich „AI-Reviews“ nenne – vergleichbar mit Code-Reviews. KI-Ergebnisse müssen geprüft werden, der Kontext muss über längere Zeit haltbar bleiben. Denn KI generiert schnell, aber das Verifizieren bleibt aufwendig.

Gibt es Grenzen, die Unternehmen sich selbst setzen sollten?

Ja. Trotz aller Euphorie braucht es einen kritischen Blick auf Datenqualität, Transparenz und Verantwortung. Selbstbewusstsein im Umgang mit KI heißt auch zu wissen, was man bewusst nicht tun sollte.

In welche Richtung geht die Entwicklung grundsätzlich?

Ich glaube, wir werden uns stärker mit optimierten Modellen beschäftigen, vielleicht auch mit Themen wie Liquid AI. Gleichzeitig könnten Kosten und Abhängigkeiten zu Diskussionen führen. Die Geschwindigkeit wird jedenfalls weiter steigen.