Professionelles Reiseequipment ist kein Luxus, sondern ein Tool zur Stressreduktion. Und Steilvorlage für einen souveränen ersten Eindruck.

 ``` Andreas J. Wagner, Geschäftsführer von SAP Österreich ``` Moderne Wertschöpfungsnetzwerke bestehen aus eng verknüpften Prozessen in Planung, Beschaffung, Produktion und Logistik. Um diese komplexen Systeme besser steuern zu können, setzen Unternehmen zunehmend auf Plattformen, die Anwendungen, Daten und Prozesse über Organisationsgrenzen hinweg miteinander verbinden. So entstehen gemeinsame Datenräume, in denen Informationen aus unterschiedlichen Bereichen zusammengeführt und analysiert werden können. Zunehmend werden dafür standardisierte Datenprodukte aufgebaut, die Informationen strukturiert bereitstellen und für Analysen nutzbar machen. „Erst, wenn Daten aus verschiedenen Teilen der Wertschöpfung miteinander verknüpft sind, entsteht ein belastbares Gesamtbild“, sagt Andreas J. Wagner, Geschäftsführer von SAP Österreich. Datenmodelle und analytische Systeme helfen dabei, Zusammenhänge sichtbar zu machen und mögliche Handlungsoptionen abzuleiten. „Die Herausforderung liegt heute weniger im Sammeln von Daten als darin, aus ihnen fundierte Entscheidungen zu entwickeln“, so Wagner. >Erst, wenn Daten aus verschiedenen Teilen der Wertschöpfung miteinander verknüpft sind, entsteht ein belastbares Gesamtbild.

 ``` Michael Rauhofer, Managing Director European Logistics bei DACHSER Austria ``` In der Logistik zahlt sich Nachhaltigkeit für die Unternehmen immer dann aus, wenn sie Kosten stabilisiert, Risiken reduziert und die Effizienz erhöht. Wer Emissionen senkt, reduziert oft auch Energie und Mautkosten und macht seine Lieferketten robuster. Entscheidend ist, Nachhaltigkeit als Business Case zu denken: etwa durch intermodale Konzepte und kombinierte Verkehre, die wirtschaftlich sind und gleichzeitig CO₂ sparen. Nachhaltigkeit ist also kein Klotz am Bein, sondern im Gegenteil: Sie wird zunehmend zu einem Wettbewerbsfaktor. >Nachhaltigkeit ist also kein Klotz am Bein, sondern im Gegenteil: Sie wird zunehmend zu einem Wettbewerbsfaktor. Für Unternehmen sind auf dem Weg zu mehr Nachhaltigkeit drei Schritte entscheidend. Erstens Transparenz bei den Daten – etwa über Sendungen, Laufzeiten oder Emissionen. Zweitens eine klare Dekarbonisierungs Roadmap. Das umfasst Flotte, Modal Shift, aber auch die Einbindung von Partnern. Und drittens der verantwortungsvolle Einsatz von Digitalisierung und KI. Das heißt: saubere Daten, klar definierte Anwendungsfälle, geschulte Mitarbeitende und von Anfang an mitgedachte Compliance.

Künstliche Intelligenz kann im Bankwesen schon ziemlich viel – aber eigenständig Geld drucken oder wundersam vermehren, das kann sie (noch) nicht. Banken setzen KI heute flächendeckend in mehreren Bereichen ein, allen voran in der Betrugsprävention, wo Fraud Detection mittlerweile Branchenstandard ist. KI-gestützte Systeme analysieren Transaktionen von Kundinnen und Kunden in Echtzeit, erkennen und stoppen auffällige Transaktionen und Zahlungsanweisungen in der Regel sofort, und reagieren innerhalb von Sekunden auf neue Angriffsszenarien. Gerade, weil sich Betrugsmaschen ständig weiterentwickeln, ist die Adaptionsgeschwindigkeit in diesem Bereich besonders hoch. Solche Systeme werden in Zukunft weiter optimiert werden, wodurch Banken Routineaufgaben mehr und mehr automatisieren können. Das eröffnet neue Möglichkeiten für personalisierte Kundenberatung, schnellere Analysen – etwa bei Kreditentscheidungen – und insgesamt bessere Kundenerlebnisse. Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen. Ziel ist es, Informationen effizienter zu nutzen und Entscheidungsprozesse zu beschleunigen. Im Vergleich zur Betrugsprävention befindet sich dieser Bereich jedoch noch in einer stärkeren Wachstumsphase, auch wenn die Entwicklung hier aktuell sehr dynamisch verläuft. >Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Es gibt unzählige Anbieter von bankenspezifischer KI. Viele davon decken nur bestimmte Anwendungsfelder ab, weshalb Banken häufig mehrere KI-Systeme parallel einsetzen. Auch, wenn Banken langjährige Erfahrung im Umgang mit sensiblen Daten haben, kann die Auswahl passender KI-Tools herausfordernd sein, denn die Lösungen müssen regelkonform sein, Change Compliance- und Datenschutzrichtlinien beachten, außerdem sollten die Daten innerhalb Europas bleiben und nicht unkontrolliert in andere Rechtsräume fließen. Erhöht KI im Bankwesen nun die Sicherheit – oder eher das Risiko für Betrug und Verlust? Grundsätzlich beides. Denn einerseits verbessert KI die Fähigkeit, Betrug frühzeitig zu erkennen und zu verhindern, andererseits entstehen neue Gefahren, insbesondere durch autonome KI-Agenten. Je mehr Entscheidungsfreiheit diese Systeme erhalten, desto größer ist das Risiko, dass sie Sicherheitsvorgaben umgehen oder manipuliert werden. Deshalb gewinnt das Prinzip „Human in the Loop“ beziehungsweise „Human in the Lead“ an Bedeutung: Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Auch im Finanzmarkt insgesamt sind automatisierte Prozesse kein neues Phänomen. Mechanismen wie algorithmischer Handel oder Stop-Loss-Orders können bereits heute Kettenreaktionen auslösen. KI könnte solche Effekte künftig verstärken, stellt aber nicht die ursprüngliche Ursache dar. Wohin wird sich KI im Bankwesen entwickeln? Eigenständig Geld drucken wird sie hoffentlich niemals – doch sie wird als umfassendes System im Hintergrund immer besser in den Bankenalltag integriert werden. Der Mensch wird im Bankwesen jedoch in zentralen Bereichen immer die Oberhand behalten, besonders bei der letzten Kontrolle und beim direkten Kundenkontakt – denn hier können aufmerksame Bankangestellte besser als jede KI als Sicherheitsschranke wirken, die ihre betagten Kundinnen davor schützen, auffällige Transaktionen hoher Summen vorzunehmen. >Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen.

Die Spielregeln der Wirtschaft verändern sich rasant und mit ihnen die Frage, was Unternehmen heute wirklich erfolgreich macht: Neue Software wird eingeführt, Abläufe werden neu zugeschnitten, Entscheidungen stärker datenbasiert getroffen. Prioritäten verschieben sich spürbar im Tagesgeschäft, neue Produkt- und Serviceverständnisse entstehen und vertraute Routinen lösen sich auf. Hinzu kommen wachsende regulatorische Anforderungen: mehr Nachweise, klarere Regeln im Umgang mit Daten, Systemen und Verträgen. Was bislang informell funktionierte, muss nun sauber dokumentiert sein. Selbst scheinbar alltägliche Schritte im digitalen Raum können plötzlich Compliance-relevant sein. >Selbst scheinbar alltägliche Schritte im digitalen Raum können plötzlich Compliance-relevant sein. In dieser Verdichtung von Veränderungen wird deutlich, wie stark der Arbeitsalltag unter Druck steht. Nicht durch einen großen Umbruch, sondern vielmehr durch die vielen kleinen, kontinuierlichen Veränderungen, die parallel passieren. Und ja – ein großer Teil davon liegt auf den Schultern der Mitarbeitenden. Umso wichtiger ist es, dass klar wird, warum sich Dinge verändern und welche Rolle jede und jeder Einzelne dabei spielt. Erst dann entsteht aus vielen Maßnahmen ein stimmiges Gesamtbild. Wofür war noch gleich die nächste E-Learning-Schulung gut? Warum ist auch das nächste Compliance-Training wirklich wichtig? Die ehrliche Antwort: Weil Lernen heute einfach dazugehört. Nicht als Selbstzweck, sondern damit Orientierung entsteht, Sicherheit wächst und sich Arbeit eben nicht wie ein undurchdringlicher Regel-Dschungel anfühlt. Wenn Klarheit, Verantwortung und Wissen nicht bei Wenigen hängen bleiben, sondern von allen getragen werden, entsteht daraus etwas Positives: ein gemeinsames Verständnis und die Fähigkeit, Veränderungen nicht nur zu bewältigen, sondern aktiv mitzugestalten. >Wenn Klarheit, Verantwortung und Wissen nicht bei Wenigen hängen bleiben, sondern von allen getragen werden, entsteht daraus etwas Positives.

Manuela Lindlbauer hat das Buch „KI im Personalwesen“ geschrieben. Sie sieht HR als lange unterschätzten Bereich in Unternehmen – der jetzt durch KI ins Zentrum rückt und ganz neue Chancen eröffnet. Worauf Unternehmen im Umgang mit KI genau achten sollten und was eine Reinigungskraft damit zu tun hat, erklärt sie hier.

Patrick Ratheiser, Director & Head of AI bei Ernst & Young Management Consulting, begleitet zahlreiche KI-Projekte in Unternehmen. Seine Erfahrung zeigt, warum viele Initiativen nicht über Experimente hinauskommen, welche Denkfehler Fortschritt verhindern und weshalb KI vor allem bestehende Strukturen herausfordert. Zwischen Pilotprojekten und produktivem Einsatz klafft oft eine größere Lücke als erwartet. Technologische Reife allein entscheidet dabei selten über Erfolg oder Scheitern.

Ein Interview mit KI-Expertin Kenza Ait Si Abbou darüber, wie real die Angst vor Jobverlust ist, was Unternehmen tun müssen und welches Mindset hilft.

Es herrscht Aufbruchstimmung in der österreichischen Tech-Szene, doch es ist eine andere als noch vor wenigen Jahren. Wir befinden uns mitten in einem technologischen „Reset“. Die Ära, in der Künstliche Intelligenz (KI) ein exklusives Werkzeug für Spezialisten war, ist vorbei. In den letzten zwölf Monaten hat die Demokratisierung der Softwareentwicklung durch Konzepte wie „Vibecoding“ dazu geführt, dass Ideen schneller als je zuvor in funktionale Anwendungen gegossen werden können. Für den Standort Österreich bedeutet das: Die Karten werden neu gemischt.