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2. Apr 2026

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Wirtschaft

Resilienz ist längst kein Modewort mehr

Journalist: Armin Fuhrer

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Foto: Chuttersnap/unsplash

Viele Unternehmen haben die Zeichen der Zeit erkannt und richten ihre Lieferketten und innere Logistik mithilfe von KI und Digitalisierung neu aus.

Österreichische Unternehmen haben in den letzten Jahren schmerzhaft gelernt, dass globale Just-in-Time-Lieferketten hochgradig anfällig sind. Im Jahr 2026 ist Resilienz daher kein Modewort mehr, sondern eine überlebenswichtige Geschäftsstrategie. Es haben sich drei zentralen Säulen herausgebildet, mit denen heimische Betriebe ihre Widerstandsfähigkeit stärken.

Bisher waren viele Unternehmen abhängig von nur einem einzigen oder wenigen Lieferanten. Das stellte sich besonders dann als kritisch heraus, wenn diese außerhalb Europas in angesiedelt waren. Denn durch politische Krisen wie den Ukraine- und neuerdings den Iran-Krieg, eine Pandemie oder unsichere Zustände in den jeweiligen Ländern können Lieferketten empfindlich gestört oder sogar ganz unterbrochen werden – mit schlimmen Konsequenzen für die heimischen Unternehmen.

Diese haben die Gefahr erkannt, sodass viele Unternehmen versuchen, die Abhängigkeit von einzelnen Lieferanten abzubauen. Ein Mittel ist die Regionalisierung, das sogenannte Nearshoring – also die Verlagerung der Produktion oder der Beschaffung zurück nach Europa oder direkt in den DACH-Raum (Deutschland, Österreich, Schweiz). Denn dadurch werden Transportwege verkürzt und politische Risiken minimiert.

Höhere Sicherheitsbestände bei kritischen Rohstoffen werden wieder als notwendige Investition und nicht mehr als totes Kapital gesehen.

Auch Multi-Sourcing kann Abhilfe schaffen. Statt auf den günstigsten Anbieter zu setzen, verteilen die Einkaufsabteilungen ihr Volumen auf mehrere Partner. Das kostet zwar Marge, sichert aber die Lieferfähigkeit im Krisenfall.

Eine zunehmende Rolle spielen auch technologische Souveränität und Transparenz. Resilienz entsteht durch Wissen. Wer nicht weiß, wo seine Ware steckt, kann im Krisenfall nicht reagieren. Hier bieten Digitalisierung und Künstliche Intelligenz neue Möglichkeiten, auf die immer mehr Unternehmen zurückgreifen. So kann durch den Einsatz von IoT-Sensoren und Blockchain-Tracking in Echtzeit nachverfolgt werden, wo sich kritische Produkte gerade befinden. Algorithmen analysieren Wetterdaten, geopolitische Nachrichten und Streikankündigungen, um proaktiv Warnungen auszugeben, bevor die Lieferkette reißt. Auch das Thema Cyberresilienz wird heute viel größer geschrieben. Da die Logistik zunehmend digitalisiert wird, investieren Firmen massiv in IT-Sicherheit, um gegen Angriffe von außen gewappnet zu sein.

Wer nicht weiß, wo seine Ware steckt, kann im Krisenfall nicht reagieren.

Nicht zuletzt muss Resilienz aber auch nach innen ausgebaut werden. Ein resilientes Unternehmen muss intern „atmen“ können. Eine wichtige Maßnahme ist in diesem Zusammenhang der Ausbau eines Pufferlagers statt der Vorhaltung lediglich eines Minimalbestandes. Die Lagerstrategie wandelt sich auf diese Weise von Just-in-Time zu Just-in-Case. Höhere Sicherheitsbestände bei kritischen Rohstoffen werden wieder als notwendige Investition und nicht mehr als totes Kapital gesehen.

Auch eine skalierbare Automatisierung gewinnt zunehmend an Bedeutung. Anstatt starrer Fördertechnik setzen Betriebe auf modulare Roboter-Flotten, die bei Auftragsspitzen gemietet werden können („Robotics-as-a-Service“) oder bei einem Standortwechsel einfach mitgenommen werden.

Fazit: Viele Unternehmen in Österreich haben die Zeichen der Zeit erkannt und machen ihre Lieferketten und ihre interne Logistik resilienter. Denn eine solche Investition kann im Krisenfall sehr viel Kosten sparen.

Kasten:

Digitalisierung und KI bilden wichtige Werkzeuge für die interne Logistik. So setzten Unternehmen und Logistikzentren beispielsweise statt auf starre Förderbänder zunehmend auf Schwarm-Intelligenz: Mobile Roboter (AMR) kommunizieren autonom miteinander und optimieren Wege in Echtzeit. Eine weitere Möglichkeit ist ein digitaler Zwilling, bei dem das gesamte Lager virtuell abgebildet wird.

2. Apr 2026

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Business

Kein Roboter zum Gelddrucken, aber ein starker Wächter: KI bei Banken

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.