Diesen Satz können wohl einige von uns nicht mehr hören. Müssen, sollen, wollen wir? Wo macht es Sinn, auf den KI-Hype aufzuspringen und wo ist die künstliche Intelligenz vielleicht doch nicht gescheiter als wir?
Das KI-Thema dürfte mittlerweile in den meisten Strategie-Meetings angekommen sein. Grundsätzlich ist der Gedanke nicht falsch. Wer künstliche Intelligenz heute komplett ignoriert, riskiert abgehängt zu werden. Aber zwischen „Wir müssen KI nutzen“ und „Wir wissen, warum wir KI nutzen“ liegt ein entscheidender Unterschied.
KI boomt, aber wofür?
Dass künstliche Intelligenz längst im Unternehmensalltag angekommen ist, zeigen aktuelle Zahlen (01/2026) deutlich. Laut einer Umfrage des MARKET Marktforschungsinstituts für die Wirtschaftskammer Österreich nutzen oder testen bereits 53 % der österreichischen Unternehmen KI. 2024 waren es noch 34 % – ein Plus von 19 Prozentpunkten.
Außerdem wird die Stimmung optimistischer: 57 % der befragten Unternehmen stehen KI positiv gegenüber, 64 % erwarten, dass ihre Bedeutung in den kommenden Jahren weiter steigen wird.
Zudem scheint KI durchaus Ergebnisse zu liefern: 62 % der befragten Unternehmen berichten von Erfolgen durch ihren Einsatz. Als wichtigste Potenziale werden Kosteneinsparungen (46 %), vereinfachte Abläufe (42 %) und höhere Produktivität (36 %) genannt.
Die Richtung scheint klar: mehr KI.
Oder?
An diesem Punkt lohnt sich die Frage, was Unternehmen derzeit eigentlich stärker antreibt: ein konkretes Problem, das sich mit KI besser lösen lässt oder die Sorge bald „zu spät dran“ zu sein?
Viktoria Zischka, Senior Specialist Retail Media bei BILLA und Präsidentin der Österreichischen Marketing-Gesellschaft, beobachtet derzeit eher Zweiteres. Aus ihren Gesprächen mit Unternehmer:innen und Auftraggeber:innen habe sie den Eindruck, „dass die Angst mehr überwiegt als die konkreten Anwendungsfälle.“
Dabei fehle es weniger an theoretischen Möglichkeiten als an der Übersetzung in die Praxis: „Die Möglichkeiten von KI-unterstützten Systemen sind endlos, aber es fehlt an der Umsetzung und den Ideen,“ so Zischka.
Hinweis: Darum geht es auch beim Panel „Between Expectations and Real Impact“ am 7. Oktober bei der Future of Marketing – The AI Edition, wo u.a. Viktoria Zischka mitdiskutiert.
Filip Miermans, Head of Marketing, Communications & Customer Care bei KEBA Industrial Automation GmbH ist Moderator des Panels bei der eben genannten Marketing-Konferenz. Er schätzt die Situation etwas anders ein: „Ich glaube zwei Dinge stehen im Vordergrund: Business Need und Neugier.“
Gleichzeitig beobachtet auch er Unsicherheit in den Unternehmen, v.a. darüber, was erlaubt ist, welche Tools getestet werden sollen und wie Entscheidungen darüber getroffen werden. Einen Grund dafür sieht er auch im hohen Erwartungsdruck: „Budgets sind knapp, der Druck im Bereich Marketing ist groß - Mitarbeiter:innen wollen aber keine Fehler machen.“
Tipp: Als positives Beispiel für produktiv eingesetzte KI-Projekte nennt Zischka die KI-Landkarte des VÖSI (Verband Österreichischer Software Innovationen). Sie macht konkrete Use Cases sichtbar und vernetzt Interessierte mit Ansprechpersonen. Aus dem diffusen „Wir sollten etwas mit KI machen“ kann so zumindest die konkretere Frage werden: Was funktioniert bereits und was davon löst auch für uns ein echtes Problem?
Marketing ist ganz vorne dabei. Aber wobei eigentlich?
Laut MARKET-Umfrage wird KI am häufigsten in Backoffice und Administration (41 %) eingesetzt. Direkt dahinter folgen bereits Marketing und Kundenbindung mit 40 %. Im Kundenservice sind es 27 %, im Rechnungswesen 25 %.
Für Marketing-Verantwortliche klingt das zunächst nach Aufbruchsstimmung. Texte erstellen. Kampagnen optimieren. Daten analysieren. Prozesse automatisieren. Ideen entwickeln. Die Liste dessen, was KI kann, wird beinahe täglich länger.
Die wichtigere Frage lautet allerdings: Was davon sollten wir wirklich tun?
Zischka sieht den sinnvollsten Einsatz zunächst dort, wo Technologie tatsächlich Arbeit abnimmt: „Repetitive Aufgaben, die auch keinen intellektuellen Mehrwert bieten, sind ideal, um KI-Anwendungen einzusetzen.“ Aber Vorsicht - selbst eine erfolgreiche Automatisierung kann unerwartete Nebenwirkungen haben. Zischka verweist auf ein Beispiel aus einem Callcenter: Eine KI übernahm dort alle „einfachen Aufgaben“, während für die Mitarbeiter:innen fast nur noch die „schwierige Fälle“ übrigblieben. Was auf dem Papier nach Effizienzsteigerung aussah, hatte Folgen für die Belegschaft: Erfolgserlebnisse im Daily Business wurden seltener, die Zufriedenheit sank und die Fluktuation stieg.
Human in the Loop
Ein wichtiger Punkt sei laut Zischka zudem die „Erfahrung und Wissensvermittlung“ im Umgang mit ChatGPT & Co. Neben Freiräumen zum Testen brauche es klare Regeln: „Guardrails müssen hier aber unbedingt unternehmensseitig eingeführt werden.“ Gleichzeitig müsse der „Human in the Loop“ und damit die menschliche Letztentscheidung garantiert bleiben.
Gerade für das Marketing ergänzt Filip Miermans noch einen anderen Aspekt: KI könne etwa bei Kampagnenoptimierung, Content-Variationen und Content Recycling viel leisten. Beim Texten sieht er allerdings bereits eine problematische Entwicklung: „hier bleibt guter Input und Recherche wichtig - ich sehe viele Beiträge, die sehr 'dünn' sind, Tendenz steigend“.
Bei KI-generierten Bildern warnt er vor einem Einsatz ohne klare Guidelines, weil Ergebnisse im schlimmsten Fall sogar der Marke schaden könnten. Er selbst ist seiner Spiegelreflexkamera treu geblieben, denn diese Fotos sind „nicht auf Basis von Wahrscheinlichkeit erstellt, sondern aus Erfahrung“ und von der Wirkung nicht vergleichbar.
Vielleicht ist das Problem gar nicht die KI
Während Technologie im Schweinsgalopp voraus eilt, müssen Organisationen erst lernen, mit dieser Geschwindigkeit umzugehen. Die MARKET-Befragung zeigt ebenfalls „Bremsfaktoren“: 39 % nennen rechtliche Unsicherheiten als Hürde für die Einführung von KI, 37 % Fragen rund um die Vertraulichkeit von Unternehmensdaten. Dazu kommen Vorbehalte bei Mitarbeitenden (27 %) und fehlende Kompetenzen (26 %).
Wer Prozesse automatisiert, verändert Arbeit. Wer Entscheidungen an Systeme delegiert, verändert Verantwortung. Wer Mitarbeiter:innen auffordert, KI einzusetzen, muss ihnen auch vermitteln, wann sie deren Output hinterfragen sollen.
Was ist also gefährlicher: zu langsam zu sein oder schneller zu implementieren, als die eigene Organisation folgen kann?
Für Zischka ist die Antwort ziemlich eindeutig: „Definitiv Führungskräfte, die etwas einführen um des Einführens willen.“ KI könne enorm viel ermöglichen, vorausgesetzt, ihr Einsatz folge einem Ziel und nicht bloß dem Druck, möglichst schnell etwas vorweisen zu können.
Kritisch sieht sie jedoch einen rein kurzfristigen Effizienzblick: „Ein rein monetärer Gewinn durch KI auf Kosten menschlicher Arbeitskräfte wird uns nur kurzfristig Gewinnsteigerungen darstellen lassen.“
Die entscheidenden Fragen liegen für sie deshalb weiter in der Zukunft: Wo soll das Unternehmen in zehn Jahren stehen? Wie müssen Produkte und Dienstleistungen gestaltet sein, um dann noch relevant zu sein? Und welchen Beitrag kann KI dazu tatsächlich leisten?
Ihr Fazit: „Ich sehe KI als Ermöglicher und Katalysator, aber bitte immer mit einer Strategie. Dann lieber langsamer ans Ziel als gar nicht.“
Time to Competence
Miermans schätzt beide Tendenzen (zu schnell, zu langsam) als gefährlich ein. Für ihn geht es darum, Mitarbeiter:innen Raum zum Testen und Erleben der Technologie zu geben und gleichzeitig einen klaren Rahmen für ihren tatsächlichen Einsatz zu definieren.
Dabei bringt er einen Begriff ins Spiel, der die Diskussion um das richtige KI-Tempo vielleicht besser trifft als „schnell“ oder „langsam“: „Eine Kollegin von mir hat es vor Kurzem sehr schön mit 'Time to Competence' beschrieben.“
Müssen wir KI nun also nutzen?
Vielleicht ist das die falsche Frage. Die interessanteren Fragen lauten: Welches Problem wollen wir lösen? Was wird dadurch tatsächlich besser? Und was sollten wir ganz bewusst weiterhin Menschen überlassen? KI kann schneller sein, aber Geschwindigkeit ist noch keine Richtung.
Genau diese Diskrepanz zwischen Erwartung und tatsächlicher Wirkung steht auch beim Panel „Between Expectations and Real Impact“ bei der Future of Marketing – The AI Edition am 7. Oktober im Mittelpunkt. Christoph Glöckel, Digital Marketing Lead bei NÖM, Jennifer Isabella Schimanko, Geschäftsführerin von PAIR Finance, Viktoria Zischka, Senior Specialist Retail Media bei BILLA und Andreas Stemmer, Head of Marketing & Communications bei der ACP Gruppe diskutieren zum Thema. Moderiert wird der Austausch von Filip Miermans, Head of Marketing, Communications & Customer Care bei KEBA Industrial Automation.
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