KI – vom Hype zum Mehrwert

Die Bau- und Immobilienwirtschaft steht traditionell vor der Herausforderung, komplexe Projekte mit zahlreichen Beteiligten zu steuern. In diesem Umfeld bietet insbesondere generative KI neue Lösungsansätze. Ob es um die automatisierte Auslesung von Rechnungen und Bestellungen geht oder um die Verknüpfung von Plandaten mit regulatorischen Vorschriften – der technologische Fortschritt verspricht massive Effizienzgewinne. Dennoch zeigt eine aktuelle Untersuchung im Auftrag der Technologieunternehmen Tieto, SAP und Microsoft, dass der Weg zur breiten Anwendung in Österreich noch weit ist. Erst vier Prozent der heimischen Unternehmen haben KI vollständig in ihre Kernprozesse integriert und zu einer Säule ihrer Wertschöpfung gemacht. Dabei befürchtet die große Mehrheit, nämlich 61 Prozent der Befragten von größeren Unternehmen, »verpasste Chancen für Effizienzsteigerung, Innovation und Reduktion von Betriebskosten«, wenn sie beim Einsatz von KI nicht mithalten.

20 Prozent sind möglich
Eine Studie der IMC Hochschule für Angewandte Wissenschaften Krems unter mehr als 1.000 Beschäftigten in Österreich belegt bereits, dass generative KI erhebliche Zeitgewinne ermöglicht. Rund 20 Prozent der Befragten erzielen am Arbeitsplatz bereits Einsparungen von vier bis acht Stunden pro Woche. Das entspricht bei einer 40-Stunden-Woche einer Produktivitätssteigerung von bis zu 20 Prozent. Besonders erfreulich für Arbeitgeber: Die gewonnene Zeit fließt überwiegend zurück in die Betriebe. Über 60 Prozent der Befragten nutzen die freien Kapazitäten, um mehr Aufgaben zu erledigen, Reaktionszeiten zu verkürzen oder sich höherwertigen, kreativen Tätigkeiten zu widmen. Dennoch bleiben laut der Studie rund 70 Prozent der identifizierten Produktivitätspotenziale bislang ungenutzt. Dies liegt vor allem daran, dass sich ein Großteil der Belegschaft noch am Anfang der Lernkurve befindet, da über 70 Prozent der Teilnehmenden erst über eine Anwendungserfahrung von knapp einem Jahr verfügen.

Damit KI-Projekte nicht im Sand verlaufen, ist die Wahl der richtigen Anwendungsfälle entscheidend. Alexander Liebl, Director Business Consulting bei ACP, warnt, Projekte rein technologisch getrieben zu starten. Vielmehr müssten zwei Richtungen – die Business-Ebene und die Technologie – gesamtheitlich betrachtet werden. Es gilt zu klären, wie Prozesse angepasst werden müssen und wie man mit Budgets und einer soliden Kosten-Nutzen-Betrachtung umgeht. »Was wir tatsächlich sehen, sind überzogene Erwartungshaltungen und ein falscher Fokus. Man startet mit der Annahme, dass eine bestimmte Technologie schon die richtige Lösung sein wird, ohne sich ausreichend mit den richtigen Zielen, mit den Prozessen und mit den Daten auseinanderzusetzen«, spricht Liebl von einer nicht zu unterschätzenden »Basisarbeit«, die im Vorfeld notwendig ist. (Das ganze Interview mit Alexander Liebl: https://www.report.at/tech/ki/jeder-muss-sich-fragen-wie-sich-die-eigene-taetigkeit-veraendert )

Auch rechtliche Aspekte und Sicherheitsbedenken bremsen die Entwicklung. Datenschutz und Datensicherheit zählen zu den größten Hemmnissen für österreichische Führungskräfte. Robert Kaup, Geschäftsführer von Tieto, unterstreicht die Bedeutung technischer Voraussetzungen: »Saubere Daten, integrierte Datenplattformen, eine klare Cloud-Strategie sowie Security und Compliance by Design sind ein Muss für eine erfolgreiche KI-Integration, da viele fortgeschrittene KI-Fähigkeiten nur in Cloud-Umgebungen verfügbar sind.«

Dass eine solche Integration gelingen kann, zeigt das Beispiel des Industrieunternehmens Greiner, das durch die Verknüpfung von Microsoft- und SAP-Technologien rund 50 Prozent seiner 240.000 jährlichen Bestellungen automatisiert abwickelt. Da KI potenziell jede einzelne Person im Unternehmen betrifft und Arbeitsweisen verändert, ist die Akzeptanz der Mitarbeitenden entscheidend. Es geht um eine Vertrauensfrage und die Neudefinition von Rollen. Auch SAP-Geschäftsführer Andreas Wagner sieht »extrem hohe« Erwartungshaltungen, gleichzeitig wird in den nächsten Jahren die demografische Entwicklung einen enormen Druck auch auf die administrativen Bereiche der Unternehmen erzeugen. »Wir sehen klar eine Veränderung von Rollen in der Arbeitswelt – weg vom reinen Abarbeiten hin zum Entscheiden. KI übernimmt Routineaufgaben, bereitet Daten auf und macht Vorschläge. Der Mensch trifft dann die Entscheidung«, so Wagner.

Umsetzung in der Praxis
Um die Transformation in der Bau- und Immobilienwirtschaft erfolgreich zu gestalten, ist es unerlässlich, zunächst die technologischen Hausaufgaben zu erledigen. Ohne eine solide Datenbasis und eine klare Cloud-Strategie stoßen KI-Anwendungen schnell an ihre Grenzen. Unternehmen sollten dabei den Fokus konsequent auf den messbaren Mehrwert legen, anstatt sich in rein technologischen Spielereien zu verlieren. Ein besonderes Augenmerk gilt der Einbindung der Mitarbeitenden. Da KI tief in die täglichen Aufgaben eingreift, müssen Unternehmen aktiv in die Ausbildung investieren und den Wandel begleiten, um KI als neuen Akteur in der Zusammenarbeit zu etablieren. Experten raten dazu, Projekte hemdsärmelig anzupacken und dabei stets die Einschränkungen der Technologie im Blick zu behalten. Angesichts der beginnenden Revolution der KI-Agenten, die künftig ganze Prozessketten autonom ausführen können, wird der Druck zur Anpassung weiter steigen.

»Jeder Mitarbeitende muss sich fragen, wie sich aufgrund von KI die eigene Tätigkeit verändert. Das ist ein filigraner Change, der weit in Organisationen hineinreicht. Gleichzeitig braucht es Verständnis und Rückhalt auf Geschäftsleitungs- und Vorstands­ebene, damit Budgets auch für den Change-Prozess freigegeben werden – leider ist es immer noch ein Posten, der gerne gestrichen wird«, beobachtet Alexander Liebl. Für den Experten sind gute Anwendungsbeispiele das »Mapping« von Anforderungen auf Produktportfolios, die Verknüpfung von Plandaten mit regulatorischen Vorgaben oder Qualitätsmanagement in Bauplänen. Kann die Planqualität um wenige Prozentpunkte erhöht werden, könne das massive Auswirkungen auf Kosten und Projekterfolg haben. Genau dort entsteht echter »Business Value«.

Nutzung von KI: Männer und Frauen

Eine aktuelle Studie der IMC Krems unter 1.015 Befragten zeigt Geschlechterunterschiede und eine dynamische Entwicklung bei der Nutzung generativer KI – also textbasierter Werkzeuge wie ChatGPT oder Microsoft Copilot – in österreichischen Unternehmen.

Zeitvorsprung: Männer starteten früher mit generativer KI (»GenAI«) und stellen die Mehrheit in der Gruppe, die diese Tools bereits seit über einem Jahr nutzt.

Aufholeffekt: Frauen holen rasant auf. In der Gruppe der neueren Nutzer*innen (zwei bis sechs Monate Erfahrung) ist ihr Anteil deutlich gewachsen. Sie steigen oft bewusster ein und fokussieren sich direkt auf produktive Anwendungsfälle.

Schwerpunkte: Frauen nutzen GenAI besonders stark für kommunikative Aufgaben. Zu den Top-Anwendungen zählen das Beantworten von E-Mails (54,1 Prozent), die Verbesserung von Texten (53,8 Prozent) und die Erstellung von Marketingtexten (53,7 Prozent).

Empfehlung: Unternehmen sollten den Einstieg aktiv unterstützen, Schulungen an konkreten Use Cases ausrichten und den Erfahrungsvorsprung männlicher Kollegen für Mentoring nutzen.

Frage an den Experten: In welchen Bereichen sehen Sie aktuell das größte Potenzial für den Einsatz von KI?
 

Daniel Fallmann ist Gründer und Geschäftsführer von Mindbreeze.

»Besonders großes Potenzial sehen wir in operativen und wissensintensiven Bereichen. Entscheidend ist, dass der Anwendungsfall nah an der täglichen Arbeit der Mitarbeitenden liegt und ein konkretes Problem löst. In den Gesprächen mit unseren Kunden kristallisierte sich schnell heraus, dass als Startpunkt ein konkreter Anwendungsfall ideal ist, mit einer klaren ROI-Berechnung. Ein Beispiel aus der Praxis ist eine internationale Strategieberatung, die nach einer effizienten Möglichkeit suchte, Wissen über verschiedene Systeme hinweg für ihre globalen Teams zugänglich zu machen, ohne laufend die Anwendungen zu wechseln. Mit unserem Werkzeug ›Insight Workplace‹ stehen sowohl vordefinierte Abfragen wie Expertensuche, Projektsuche als auch die heute typischen Funktionen wie Chatten, Zusammenfassungen oder 360-Grad-Sichten den internationalen Teams zur Verfügung. Je nach Fragestellung und Anforderung wählt unsere Lösung die beste Darstellung für das Ergebnis – das können Tabellen, Listen, Diagramme oder Texte sein. Durch den klar definierten Use Case war eine Umsetzung vom Piloten bis zum Go-live innerhalb von acht Wochen möglich.«

Drei Wellen der KI

90 Prozent der Unternehmen investieren in KI, doch zwei Drittel der Projekte stagnieren. Der Grund liegt nicht allein in unzureichender Technologie. Zwar kann veraltete Infrastruktur die Skalierung bremsen, wie eine Studie des IT-Dienstleisters Kyndryl zeigt, doch das eigentliche Hindernis ist das Versäumnis, Prozesse, Betriebsmodelle und Governance-Strukturen parallel zur Einführung von KI grundlegend mitzudenken und zu verändern. Experten zufolge befinden sich viele Unternehmen aktuell am Beginn einer dritten Phase beim Thema KI.

1. Predictive KI
Die erste Welle konzentrierte sich größtenteils auf Vorhersagemodelle und unterstützte Unternehmen dabei, datenbasierte Prognosen zu erstellen, um möglichst fundierte Entscheidungen zu treffen.

2. Generative KI
Die zweite Welle brachte leistungsfähige Content-Erstellung und dialogbasierte Schnittstellen direkt zu den Nutzer*innen. GenAI machte KI sichtbar, zugänglich und beeindruckend. Generative KI erzeugt neue Inhalte, indem sie Muster in Daten erkennt. Sie versteht jedoch weder Geschäftsprozesse noch deren Zielsetzungen.

3. Agentic AI
Agentic AI geht über die Generierung von Erkenntnissen hinaus und übernimmt konkrete Handlungen. Diese Systeme können eigenständig analysieren, planen und mehrstufige Aufgaben ausführen, indem sie mit Software, Programmierschnittstellen und digitalen Tools interagieren.