Österreichs Industrie steigert KI-Reifegrad: IV-Task Force KI unterstützt bei der Hebung von KI-Potenzialen

Österreichische Industrieunternehmen konnten ihren KI-Reifegrad innerhalb eines Jahres deutlich steigern. Zugleich wuchs jedoch der Abstand zwischen KI-Vorreitern und -Nachzüglern. Zu diesem Ergebnis kommt eine unabhängige Studie der Unternehmensberatung McKinsey, die auf einer Befragung von Mitgliedsunternehmen der IV-Task Force KI basiert.

Hier setzt die IV-Task Force Künstliche Intelligenz an, in der sich mittlerweile rund 140 Unternehmen engagieren. Ziel ist, die KI-Adoption in der österreichischen Industrie zu beschleunigen. Die Task Force fördert den Erfahrungsaustausch zwischen den Industriebetrieben und adressiert verschiedenste Themenfelder – von KI in der Produktion und im Engineering über KI in Geschäftsprozessen, Datenstrategien und Talente bis zu digitaler Souveränität und Regulierung.

„Österreichische Unternehmen konnten ihren KI-Reifegrad erfolgreich steigern, das ist ein starkes Signal. Wir müssen erfolgreiche Anwendungen rasch verbreiten und die Dynamik in Produktivitätsgewinne, neue Geschäftsmodelle und zusätzliche Wertschöpfung übersetzen. Genau dafür haben wir im Vorjahr eine branchenübergreifende IV-Task Force KI eingerichtet und werden weiterhin durch Peer-Learning und Wissenstransfer alles daransetzen, um den KI-Reifegrad in der Industrie in Österreich weiter zu erhöhen“, betont IV-Präsident Georg Knill.

KI in Führungsetagen angekommen – Talente und Regelbetrieb bleiben Herausforderungen

Verbesserungen zeigen sich in allen sechs von McKinsey untersuchten Dimensionen, besonders bei der Unternehmensstrategie sowie der KI-Einführung und Skalierung. Mehr als 90 Prozent der Unternehmen sind sich über die strategischen Implikationen von KI für ihr Geschäftsmodell einig, zugleich ist der Anteil der Unternehmen mit einem klaren Skalierungsansatz deutlich gestiegen. Vielen Unternehmen fällt es jedoch weiterhin schwer, KI-Anwendungen in den verlässlichen Regelbetrieb zu überführen und ihren Beitrag zu Umsatz, Kosten oder Risikomanagement anhand klarer Kennzahlen zu messen. Entwicklungsbedarf besteht zudem beim Talentmanagement, bei Daten- und Betriebsstandards sowie bei klaren Verantwortlichkeiten, Finanzierung und Governance.

„Dass KI zunehmend strategisch und auf der Ebene des Topmanagements verankert ist, ist ein wichtiger Fortschritt. Jetzt müssen aus technologischer Reife nachhaltiger Unternehmenserfolg und skalierbare Lösungen im Regelbetrieb werden. Dafür braucht es klare Business Cases, Verantwortlichkeiten und ausreichende Budgets“, erklärt Thomas Arnoldner, Deputy CEO der A1 Group und Co-Vorsitzender der IV-Task Force KI.

„Die technologische Basis ist vorhanden. Industrielles Domänenwissen ist dabei eine besondere Stärke der österreichischen Betriebe. KI kann verbunden mit Domänenwissen die Produktivität steigern, Innovation beschleunigen und neue Geschäftsmodelle ermöglichen. Besonders wichtig bleibt das Thema Ausbildung bzw. Re- und Upskilling. Talente sind in vielen Unternehmen nach wie vor der zentrale Engpass. Um den positiven Trend in der KI-Nutzung fortzuschreiben, sind wir als Unternehmen gefordert die notwendigen Kompetenzen konsequent aufzubauen“, unterstreicht Christoph Knogler, CEO der KEBA Group und Co-Vorsitzender der IV-Task Force KI.

Rahmenbedingungen für KI-Adoption forcieren

„Damit wir unser volles Potenzial ausschöpfen können, müssen wir die Voraussetzungen für eine breite industrielle Anwendung schaffen. Es braucht daher die richtigen Rahmenbedingungen am Standort“, betont IV-Präsident Knill. Erforderlich sind eine Stärkung der angewandten Forschung und des Technologietransfers, insbesondere in Schlüsseltechnologien wie der KI, bis zur Skalierung im Unternehmen sowie die Forcierung von KI- und Datenkompetenzen. Ganz wichtig ist zudem KI-Kompetenzen in allen Bildungs- und Ausbildungsformen zu vermitteln, vom Kindergarten bis zur Universität. Auch gilt es, den Risikokapitalmarkt für KI- und Deep-Tech-Unternehmen auszubauen. „Aber auch die Regulatorik spielt eine wichtige Rolle und es braucht innovationsfreundliche Rahmenbedingungen, praxistaugliche KI-Reallabore und eine Umsetzung des EU AI Acts, die Rechtssicherheit schafft, ohne Innovation durch zusätzliche Bürokratie auszubremsen“, so Knill abschließend.