Komplexe Materialabhängigkeiten, steigende Variantenvielfalt und volatile Lieferketten stellen produzierende Unternehmen zunehmend vor Herausforderungen. Auch BECOM Electronics suchte nach einer Möglichkeit, die Produktionsplanung effizienter und stabiler zu gestalten, ohne die bestehende IBM Power- und IBM i-Systemlandschaft zu verändern.

Gemeinsam mit IT-PS entwickelte BECOM eine datenbasierte Optimierungslösung, die komplexe Abhängigkeiten in der Fertigung analysiert und die Produktionsplanung mit fundierten Handlungsempfehlungen unterstützt. Die Lösung berücksichtigt Beziehungen zwischen Baugruppen, Unterbaugruppen und Komponenten, gleicht Produktionslasten gezielt aus und schafft mehr Transparenz über die gesamte Fertigungsplanung.

Das Ergebnis sind stabilere Produktionsprozesse, eine gleichmäßigere Auslastung der Fertigungskapazitäten sowie eine nachhaltige Entlastung der Produktionsplanung. Die Lösung wurde nahtlos in die bestehende IBM Power- und IBM i-Umgebung integriert und wird seit ihrer Einführung kontinuierlich weiterentwickelt.

Über den Kunden BECOM Electronics

Die BECOM Electronics GmbH ist ein internationaler, familiengeführter Elektronikdienstleister mit Hauptsitz in Hochstraß, Österreich. Als E²MS-Partner (Electronics Engineering & Manufacturing Services) begleitet BECOM seine Kunden von der ersten Idee bis zum serienreifen Produkt und darüber hinaus. Forschung & Entwicklung, Validierung, Manufacturing & Supply Chain sowie Customer Services greifen dabei in einem durchgängigen Prozess ineinander.

Mit rund 500 MitarbeiterInnen an 8 Standorten in Europa, Asien und Nordamerika entwickelt und fertigt BECOM elektronische Baugruppen und Systeme für technologisch anspruchsvolle Branchen: Mobility, Healthcare, Automation, IoT/IIoT, Energy und Security. Die Kombination aus Entwicklungskompetenz, akkreditierten Prüflaboren, hochautomatisierter Fertigung und komplexem Supply-Chain-Management stellt hohe Anforderungen an Produktionsplanung, Materialverfügbarkeit und Prozessstabilität.

Mit rund 1.500 aktiven Baugruppen, weiteren 1.500 Unterbaugruppen und etwa 10.000 aktiven Komponenten entstehen entlang der gesamten Wertschöpfungskette zahlreiche Abhängigkeiten. Um diese Komplexität auch bei steigenden Anforderungen effizient zu beherrschen, entschied sich BECOM gemeinsam mit IT-PS für die Optimierung der Produktionsplanung auf Basis der bestehenden IBM Power- und IBM i-Infrastruktur.

Die Herausforderung

Mit zunehmender Komplexität der Produktionsumgebung stieß die bestehende Produktionsplanung bei BECOM an ihre Grenzen.

Die Vielzahl an Baugruppen, Komponenten und Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Produktionsstufen erschwerte eine vorausschauende Planung und machte eine effiziente Steuerung der Fertigungsaufträge zunehmen anspruchsvoll.

Die Produktionsplanung basierte auf wöchentlichen MRP-Läufen (Material Requirements Planning), die Fertigungsaufträge in Wochenblöcken erzeugten. Dadurch entstanden regelmäßig Lastspitzen in der Produktion, während Kapazitäten in anderen Zeiträumen nicht optimal genutzt wurden.

Für den in die Produktionsplanung eingebundenen Verkaufsinnendienst bedeutete das einen hohen manuellen Planungsaufwand. Änderungen im Produktionsplan mussten Woche für Woche analysiert, priorisiert und mit den verfügbaren Kapazitäten sowie der Materialverfügbarkeit abgeglichen werden. Anschließend wurden Fertigungsaufträge gezielt angepasst, um Produktionslasten auszugleichen und Liefertermine einzuhalten. Mit zunehmender Komplexität der Lieferketten und einem stetig wachsenden Produktportfolio stieß dieses Vorgehen jedoch zunehmend an seine Grenzen.

Die Folgen waren eine schwankende Kapazitätsauslastung, ein hoher Koordinationsaufwand zwischen den Produktionsbereichen sowie eine erschwerte Materialplanung. Gesucht wurde daher eine Lösung, die die Produktionsplanung datenbasiert unterstützt und gleichzeitig die bestehende IBM Power- und IBM i-Systemlandschaft optimal nutzt.

Die Lösung

Gemeinsam mit BECOM entwickelte IT-PS eine datenbasierte Lösung zur Optimierung der Produktionsplanung auf Basis der bestehenden IBM Power- und IBM i-Umgebung. Ziel war es, die vorhandenen Planungsprozesse gezielt zu unterstützen und den manuellen Aufwand durch fundierte Entscheidungshilfen zu reduzieren.

Die Lösung analysiert die Abhängigkeiten zwischen Baugruppen, Unterbaugruppen und Komponenten und unterstützt die Produktionsplanung dabei, Fertigungsaufträge gezielt zu priorisieren und Produktionslasten auszugleichen. Dadurch können Produktionsspitzen geglättet, Fertigungskapazitäten besser geplant sowie Materialverfügbarkeiten und Batchgrößen optimiert werden. Gleichzeitig lassen sich Sicherheitsbestände gezielter berücksichtigen und manuelle Planungsschritte reduzieren.

Die Lösung kombiniert KI-gestützte Analyse mit einem mathematischen Optimierungsverfahren, um komplexe Abhängigkeiten in der Produktionsplanung transparent zu machen und fundierte Entscheidungen zu unterstützen.

Im Kern basiert die Lösung auf einem Mixed-Integer-Optimierungsverfahren – einem mathematischen Verfahren zur Lösung komplexer Planungsaufgaben. Dabei werden verschiedene Zielgrößen und Randbedingungen gleichzeitig berücksichtigt, beispielsweise Kapazitäten, Sicherheitsbestände, Materialverfügbarkeiten und bestehende Produktionspläne. Auf dieser Basis berechnet der Algorithmus einen optimierten Produktionsplan und unterstützt die Produktionsplanung dabei, Kapazitäten, Materialverfügbarkeit und Fertigungsreihenfolgen bestmöglich aufeinander abzustimmen.

Der Optimierungsalgorithmus wurde als API bereitgestellt und containerisiert auf einer Linux-LPAR innerhalb der bestehenden IBM-Power-Umgebung implementiert. Die Lösung arbeitet nahtlos mit der IBM-i-Umgebung zusammen und ließ sich ohne grundlegende Änderungen in die bestehende Systemlandschaft integrieren.

Umsetzung & Projektverlauf

Die Implementierung erfolgte innerhalb der bestehenden IBM Power- und IBM i-Infrastruktur und wurde nahtlos in die vorhandenen Produktions- und Planungsprozesse integriert. Die Lösung ergänzt die bestehenden MRP-Prozesse um datenbasierte Entscheidungsunterstützung und ermöglicht eine gezieltere Optimierung der Fertigungsplanung, ohne die bestehende Systemlandschaft zu ersetzen.

Das Projekt startete im April 2022 und wird seitdem kontinuierlich weiterentwickelt. Den Grundstein bildeten mehrere gemeinsame Workshops, in denen BECOM und IT-PS die Ausgangssituation analysierten, das Business-Problem klar definierten und die Ziele für die spätere Lösung festlegten. Auf dieser Basis entstand im Rahmen eines agilen Projektvorgehens schrittweise der Optimierungsalgorithmus, der produktiv implementiert und als API bereitgestellt wurde.

Ein wesentlicher Erfolgsfaktor war die enge Zusammenarbeit zwischen den Fachbereichen von BECOM und den ExpertInnen von IT-PS. Das gemeinsame Verständnis der fachlichen Anforderungen bildete die Grundlage für die Entwicklung des mathematischen Optimierungsmodells. Durch die enge Verzahnung von Produktions-Know-how und technischer Expertise entstand eine Lösung, die iterativ weiterentwickelt und konsequent an den Anforderungen der Praxis ausgerichtet wurde.

Das Projekt zeigt zugleich, dass der Mehrwert datenbasierter Optimierung nicht mit einem Proof of Concept endet. Erst durch den produktiven Einsatz und die kontinuierliche Weiterentwicklung entsteht eine Lösung, die nachhaltigen Nutzen schafft und langfristig zur Optimierung der Produktionsplanung beiträgt.

Ergebnisse & Mehrwert

Mit der neuen Lösung konnte BECOM die Produktionsplanung gezielt stabilisieren und die wachsende Komplexität in der Fertigung besser beherrschen. Insbesondere lassen sich Produktionslasten gleichmäßiger verteilen, Kapazitäten verlässlicher planen und Materialflüsse besser aufeinander abstimmen. Die datenbasierte Entscheidungsunterstützung schafft mehr Transparenz über Abhängigkeiten innerhalb der Produktionsprozesse und ermöglicht eine vorausschauendere Planung.

Zu den wesentlichen Vorteilen zählen:

• stabilere Produktionsplanung und eine gleichmäßigere Auslastung der Fertigungskapazitäten
• verbesserte Materialkoordination
• geringerer manueller Planungsaufwand
• höhere Transparenz über Produktionszusammenhänge
• fundiertere Entscheidungen auf Basis datenbasierter Analysen

BECOM profitiert heute von einer datenbasierten Produktionsplanung, die komplexe Abhängigkeiten transparent macht und fundierte Entscheidungen unterstützt. Gleichzeitig konnte das Unternehmen das Potenzial seiner bestehenden IBM Power- und IBM i-Infrastruktur nutzen, um moderne Optimierungsverfahren ohne Systemwechsel in die Produktionsplanung zu integrieren.

„Unsere Kunden erwarten von uns Liefertreue, auch wenn Lieferketten und Produktportfolios immer komplexer werden. Mit der datenbasierten Produktionsplanung auf unserer bestehenden IBM Power-Infrastruktur haben wir die Grundlage geschaffen, diese Komplexität zu beherrschen, ohne unsere Systemlandschaft umzubauen.“

Mag. Johannes Bock
Geschäftsführer, BECOM Electronics GmbH

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IBM hat das Thema AI-Kosten am 11. September 2026 neu aufgegriffen: Im aktuellen Beitrag zum Enterprise AI Cost Management geht es um eine Frage, die mit dem zunehmenden produktiven Einsatz von AI an Bedeutung gewinnt: Unternehmen können einzelne Kosten für Cloud-Services, Modelle oder AI-Tools zwar erfassen – häufig fehlt jedoch die Gesamtsicht auf die tatsächlichen Kosten und den damit erzielten Business Value.

Wie groß die Herausforderung ist, zeigen auch die Ergebnisse der „2026 Tech Leader Study: Redefining the tech leader’s mandate – Building the IT foundation for agentic AI at scale“ des IBM Institute for Business Value vom Juni 2026. Laut Studie soll der Anteil von AI an den IT-Budgets von 14,5 Prozent im Jahr 2025 auf 24,9 Prozent bis 2027 steigen – ein Anstieg von 71 Prozent. Gleichzeitig fehlt 85 Prozent der befragten Technologieverantwortlichen die vollständige Echtzeit-Transparenz über ihre AI-Ausgaben.

AI-Kosten brauchen Kontext

Was kostet eine AI-Anwendung? Die Lizenz? Die API-Aufrufe? Die verbrauchten Tokens?
Das ist nur ein Teil der Rechnung.

IBM zählt im o.g. Think-Beitrag zur Total Cost of Ownership von AI unter anderem Tokenverbrauch, Modelltraining und Fine-Tuning, Cloud-Infrastruktur einschließlich GPU- und VM-Ressourcen, Container-Orchestrierung und Vektordatenbanken, Modelllizenzen und API-Gebühren sowie Datenpipelines und Engineering- und Data-Science-Personal.

Ein Fachbereich bezahlt beispielsweise ein AI-Tool, Infrastrukturkosten liegen bei der IT und Entwicklungsleistungen in einem Projektbudget. Alle Kosten sind irgendwo erfasst – aber nicht unbedingt als Gesamtkosten dieses AI-Use-Cases.

Das spiegelt sich auch in der 2026 Tech Leader Study wider: 84 Prozent der Befragten haben das finanzielle Management ihrer AI-Investitionen noch nicht vollständig operationalisiert.

Kostentransparenz ist damit als wichtige Aufgabe im AI-Management angekommen.

Und der Business Value?

Kostentransparenz ist aber nur die halbe Wahrheit. Wo es noch schwieriger wird: Lohnt sich die Investition auch?

IBM zitiert in ihrem Beitrag eine weitere Untersuchung des IBM Institute for Business Value und Oxford Economics: Bis Ende 2025 lieferten nur 37 Prozent der AI-Initiativen den von Führungskräften erwarteten Geschäftswert.

Das zeigt, wie schwierig es ist, Kosten und Nutzen auf Ebene konkreter Use Cases zusammenzubringen:
Was kostet beispielsweise ein AI-Assistent im Kundenservice inklusive Infrastruktur, Datenbereitstellung, Integration und Betrieb?
Und was bringt er?

• Kürzere Bearbeitungszeiten?
• Weniger manuellen Aufwand?
• Höhere Servicequalität?

Erst dann lässt sich sinnvoll entscheiden, ob ein Use Case weiter skaliert, optimiert oder neu bewertet werden sollte.

Die „2026 Tech Leader Study“ zeigt dazu ein interessantes Ergebnis: Organisationen mit ausgeprägter finanzieller Disziplin – laut IBM gekennzeichnet durch frühzeitige Transparenz, eine engere Abstimmung und eine bewusstere Kapitalallokation – setzen 2,4-mal so viele AI-Agenten ein wie ihre Vergleichsgruppe, ohne ein höheres AI-/IT-Budget aufzuweisen.

Fazit:

Mit steigenden AI-Investitionen reicht es nicht mehr, einzelne Kostenpositionen im Blick zu haben. Entscheidend ist die Gesamtsicht: Welche Kosten verursacht ein konkreter Use Case – und welcher Business Value steht diesen Kosten gegenüber? Erst diese Zuordnung schafft die Grundlage, AI-Investitionen miteinander zu vergleichen und gezielt zu steuern.

Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht mehr nur: Was kostet AI? Sondern: Was kostet dieser AI-Use-Case – und was bringt er uns? Wer diese beiden Seiten zusammenbringt, kann AI-Investitionen fundierter bewerten und entscheiden, welche Use Cases weiter skaliert werden sollen und welche unter „Experiment“ abgelegt werden können.

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Dabei beginnt Lagarde überraschend weit in der Vergangenheit: mit der Wiener Gründerzeit des 19. Jahrhunderts.

Von der Gründerzeit zum KI-Zeitalter

Wien erlebte damals einen enormen wirtschaftlichen und infrastrukturellen Wandel. Kapital floss in neue Technologien, Eisenbahnen und andere Großprojekte. Lagarde erinnert daran, dass europäische Ersparnisse auch den Ausbau der amerikanischen Eisenbahninfrastruktur mitfinanzierten.

Europäisches Kapital half also, die Infrastruktur für Amerikas nächste Wachstumsphase zu finanzieren. Die daraus entstandenen wirtschaftlichen Vorteile blieben jedoch vor allem dort.

Diese historische Parallele nutzt Lagarde für den Blick auf die Gegenwart: Heute fließt erneut viel europäisches Kapital in amerikanische Technologieunternehmen. Haushalte im Euroraum halten laut den von ihr genannten Zahlen rund 440 Milliarden Euro an Beteiligungen an US-Technologiekonzernen.

Gleichzeitig entsteht auch die technologische Infrastruktur des KI-Zeitalters zu einem erheblichen Teil außerhalb Europas.

Was zunächst nach europäischer Wirtschafts- und Technologiepolitik klingt, wirft auch für Unternehmen eine relevante Frage auf:

Welche Abhängigkeiten entstehen, wenn KI zu einem festen Bestandteil der eigenen IT und der Geschäftsprozesse wird?

Europa nutzt KI – die technologische Basis liegt jedoch oft anderswo

Lagardes Ausgangspunkt ist wirtschaftlicher Natur: Europa braucht Produktivitätswachstum – und KI bietet dafür aus ihrer Sicht eine große Chance.

Mehr als die Hälfte der Beschäftigten im Euroraum nutzt bereits KI am Arbeitsplatz. Bei einer schnellen Verbreitung könnte KI nach Schätzungen der EZB das Produktivitätsniveau innerhalb eines Jahrzehnts um bis zu vier Prozent erhöhen.

Gleichzeitig verweist Lagarde auf ein deutliches Ungleichgewicht bei der technologischen Basis: Rund drei Viertel der weltweiten KI-Rechenkapazität befinden sich laut den von ihr angeführten Daten in den USA, in Europa sind es lediglich rund fünf Prozent.

Das allein betrachtet sie allerdings nicht als Problem. Lagarde stellt ausdrücklich fest, dass grundsätzlich nichts dagegenspricht, neue Technologien zu importieren statt selbst zu produzieren – und dass Europa von den US-Investitionen in KI profitiert.

Bei KI sieht sie dennoch besondere Risiken: Daten, Zugang zur Technologie und die Fähigkeit, technologisch an der Spitze mitzuhalten.

Von Datensouveränität zu technologischer Souveränität

Die Frage nach Abhängigkeiten ist in der Unternehmens-IT nicht neu.

Bei Daten stellt sie sich beispielsweise schon lange: Wo werden sie gespeichert? Wer darf darauf zugreifen? Welchem Rechtsraum unterliegt ein Anbieter?

Dabei reicht selbst ein europäischer Speicherort nicht zwingend aus, um Datensouveränität sicherzustellen. Entscheidend sind unter anderem Anbieterstruktur, Rechtsraum und mögliche externe Zugriffsrechte.

Mehr dazu im Beitrag „Datensouveränität und die Realität externer Zugriffsrechte“.

Mit KI wird diese Diskussion größer. Denn Unternehmen benötigen dafür nicht nur Daten, sondern eine ganze technologische Kette: Rechenleistung, Storage, Cloud-Infrastruktur, Plattformen, Modelle, Schnittstellen und externe Services.

Datensouveränität fragt: Behalten wir Kontrolle über unsere Daten?

Technologische Souveränität fragt zusätzlich: Behalten wir ausreichend Kontrolle und Wahlfreiheit über die Technologien, mit denen wir diese Daten nutzen?

Je stärker KI in geschäftskritische Prozesse integriert wird, desto relevanter wird deshalb die Frage, welche Teile dieser technologischen Kette von bestimmten Anbietern oder Technologien abhängen – und wie leicht sie sich bei Bedarf ersetzen lassen.

Ein KI-Service für die Formulierung eines Marketingtextes hat schließlich ein anderes Risikoprofil als ein KI-System, das auf internes Unternehmenswissen zugreift, Produktionsdaten analysiert oder Entscheidungen in einem Kernprozess vorbereitet.

Digitale Souveränität bedeutet nicht technologische Autarkie

Digitale Souveränität bedeutet nicht, jede Technologie selbst zu entwickeln, jede Anwendung im eigenen Rechenzentrum zu betreiben oder ausschließlich europäische Anbieter einzusetzen.

Es geht vielmehr um Wahl- und Handlungsfähigkeit.

Unternehmen sollten wissen, von welchen Technologien kritische Geschäftsprozesse abhängen, wo relevante Daten verarbeitet werden und wie austauschbar zentrale Plattformen und Services tatsächlich sind. Ebenso wichtig ist die Frage, welche Folgen veränderte Zugangs-, Lizenz- oder Betriebsbedingungen hätten.

Damit wird auch ein möglicher Vendor Lock-in relevant. Eine Abhängigkeit muss nicht bewusst entstehen. Sie kann sich über Jahre entwickeln, wenn immer mehr Daten, Anwendungen und Prozesse auf einer Plattform aufbauen. Ein Wechsel ist dann theoretisch vielleicht weiterhin möglich, praktisch aber mit erheblichem technischem, organisatorischem oder wirtschaftlichem Aufwand verbunden.

Nicht jede Abhängigkeit ist deshalb automatisch problematisch. Entscheidend ist, sie zu kennen und bewusst beurteilen zu können.

Die Grundlage dafür sind die eigenen Daten

Technologische Wahlfreiheit allein reicht allerdings nicht aus. Unternehmen müssen ebenso wissen, welche Daten sie besitzen, welche Qualität diese haben, wer dafür verantwortlich ist und welche Informationen überhaupt durch KI verarbeitet werden dürfen.

Denn KI löst bestehende Probleme mit Datenqualität und Governance nicht. Sie kann sie sichtbarer machen und ihre Auswirkungen verstärken.

Welche Voraussetzungen Unternehmen dafür schaffen müssen, haben wir im Beitrag „Zwischen Anspruch und Umsetzung: Warum KI Unternehmen zwingt, ihre Hausaufgaben zu machen“ ausführlicher betrachtet.

5 Fragen zur technologischen Abhängigkeit

Für Unternehmen muss aus Lagardes Rede keine europäische Grundsatzdebatte werden. Sie kann vielmehr Anlass sein, die eigene IT-Landschaft anhand einiger konkreter Fragen zu betrachten:

1. Von welchen Technologien hängen unsere kritischen Geschäftsprozesse ab?
   Dazu gehören nicht nur Anwendungen, sondern auch Cloud-Plattformen, Storage, Schnittstellen, Identitätsdienste, KI-Modelle und externe Services.
2. Welche dieser Abhängigkeiten haben wir bewusst gewählt?
   Vendor Lock-in wird vor allem dann zum Problem, wenn eine Abhängigkeit erst sichtbar wird, sobald ein Wechsel notwendig ist.
3. Welche Daten verlassen bei KI-Anwendungen unsere kontrollierte Umgebung?
   Je sensibler die Daten und je kritischer der Anwendungsfall, desto wichtiger werden Architektur, Governance und Security.
4. Wie austauschbar sind zentrale Technologien und Services tatsächlich?
   Können Daten und Workloads migriert, Modelle oder Anbieter gewechselt und bestehende Schnittstellen weitergenutzt werden?
5. Wo brauchen wir tatsächlich eigene Kontrolle?
   Nicht jede Anwendung benötigt dasselbe Maß an Souveränität. Bei geschäftskritischen Daten, Kernprozessen oder regulatorisch sensiblen Workloads kann mehr Kontrolle jedoch strategisch sinnvoll sein.

Die entscheidende Frage ist nicht „Europa oder USA“

Die Diskussion über digitale Souveränität wird schnell auf die Herkunft eines Technologieanbieters reduziert. Für einzelne Unternehmen greift diese Frage jedoch zu kurz.

Für Unternehmen geht es vielmehr darum, wo und wie sie KI einsetzen wollen – und welche Abhängigkeiten sie dafür bewusst in Kauf nehmen.

Bei einem KI-Tool für allgemeine Aufgaben spielt die technologische Abhängigkeit möglicherweise eine geringere Rolle. Anders kann die Gewichtung aussehen, wenn ein KI-Service eng in Geschäftsprozesse eingebunden wird, auf sensibles Unternehmenswissen zugreift oder langfristig Teil der eigenen IT-Architektur wird.

Technologische Abhängigkeiten müssen dabei nicht grundsätzlich vermieden oder reduziert werden. Entscheidend ist, sie zu kennen, ihre möglichen Auswirkungen einschätzen zu können und auf dieser Grundlage bewusst zu entscheiden. Auch eine Abhängigkeit zu akzeptieren, kann eine sinnvolle Entscheidung sein – wenn sie auf einer realistischen Bewertung von Nutzen, Aufwand und Handlungsmöglichkeiten beruht.

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Die folgenden Berichte stammen von den Praktikanten selbst. die Aufgabe war: sucht euch das spannendste Thema aus dem Monat raus und schreibt einen kurzen Beitrag, was ihr gelernt habt. Authentische Einblicke in einen Sommer voller neuer Erfahrungen, spannender Technologien und persönlicher Entwicklung (Reihenfolge zufällig).

Felix: Erweiterung meiner Python Kenntnisse mit Jupyter

Während meines Praktikums habe ich mich mit der Programmiersprache Python beschäftigt. Python wird in vielen Bereichen eingesetzt, zum Beispiel für Datenanalyse, Automatisierung und die Entwicklung von Software.

Ich habe mit Jupyter Notebook gearbeitet. Dort konnte ich den Python-Code direkt schreiben und ausführen. Das war sehr praktisch, weil ich die Ergebnisse sofort sehen und meinen Code leicht anpassen konnte.

Neben den Grundlagen von Python habe ich auch mit Pandas gearbeitet. Dabei habe ich gelernt, wie man DataFrames verwendet, um Tabellen mit Daten zu speichern, zu bearbeiten und auszuwerten.

Insgesamt hat mir das Arbeiten mit Python und Jupyter Notebook gut gefallen. Besonders das Arbeiten mit Pandas und das Filtern von Daten fand ich spannend, weil ich gesehen habe, wie sich auch größere Datenmengen übersichtlich auswerten und bearbeiten lassen.

Nikola: Vertiefung meiner Linux-Kenntnisse mit RHEL 9

Während meines vierwöchigen Ferialpraktikums konnte ich meine bereits vorhandenen Kenntnisse im Bereich Red Hat Enterprise Linux 9 (RHEL 9) weiter vertiefen. Dabei arbeitete ich an verschiedenen Themen der Systemadministration und lernte neue Funktionen sowie bewährte Vorgehensweisen kennen.

Zu meinen Aufgaben gehörten unter anderem die Arbeit mit dem Linux-Dateisystem, der Festplattenpartitionierung und verschiedenen Shell-Befehlen. Außerdem richtete ich einen NFS-Server (Network File System) ein und stellte dessen Konfiguration erfolgreich fertig. Darüber hinaus arbeitete ich mit Programmen wie SFTP, wget, curl und aria2c für Dateiübertragungen und Downloads. Ich vertiefte mein Wissen über Hard- und Symbolic Links, iNodes, die Benutzer- und Rechteverwaltung sowie die Fehlersuche unter Linux. Ein weiterer Schwerpunkt war der sichere Umgang mit SELinux. Zum Abschluss beschäftigte ich mich mit Containern unter RHEL 9 und erweiterte mein Verständnis für deren Einsatz in modernen IT-Umgebungen.

Durch das Praktikum konnte ich mein vorhandenes Linux-Wissen gezielt ausbauen und praktische Erfahrungen in der Administration von RHEL 9 sammeln.

Emrullah:

Mein Cybersecurity-Sommer bei IT-PS

Während meines Praktikums bei IT Power Services (IT-PS) habe ich unglaublich viele verschiedene Dinge gemacht und in den unterschiedlichsten IT-Bereichen extrem viel gelernt. Dieser Post widmet sich aber exklusiv meinem absoluten Highlight der letzten Wochen: der Cybersecurity.

OSINT mit Shodan Ein spannendes Kernthema war Open Source Intelligence (OSINT). Durch 100 % passives Scannen mit der Suchmaschine Shodan lernte ich, kritische Sicherheitslücken aufzuspüren. Fehlt bei RDP-Verbindungen die Network Level Authentication (NLA), ist das System oft direkt für Brute-Force-Angriffe anfällig (erkennbar am Tag has_screenshot: true). Auch NTLM-Metadaten, die interne Domänen leaken, oder ungesicherte IP-Kameras, die Live-Bilder ohne Passwortabfrage (fehlender WWW-Authenticate Header) ins Netz streamen, gehörten zu meinen Analysen.

Attack Surface & OpenCVE Um die eigene Infrastruktur abzusichern, kartierte ich Perimeter-Assets wie Palo Alto GlobalProtect. Mit dem Tool OpenCVE richtete ich zielgenaue Alarme exklusiv für unseren Tech-Stack ein, um Rauschen zu minimieren. Ich evaluierte hochkritische Schwachstellen wie spezifische OpenSSH-CVEs (z. B. CVE-2026-60000) und präsentierte dem OpSec-Team direkte Lösungen, wie etwa Updates oder den Wechsel zu Alternativen wie Dropbear.

Hacking-Labs & Linux Hardening Die Perspektive der Angreifer trainierte ich aktiv in interaktiven Cyber-Übungen auf TryHackMe und Cylabs. Defensiv fokussierte ich mich auf die Härtung von Linux-Servern (RHEL 9). Durch strikte Rechteverwaltung, den Einsatz von Containern und die Konfiguration von SELinux lernte ich, Betriebssysteme effektiv gegen unbefugte Rechteausweitungen abzuschirmen.

Es war ein wahnsinnig lehrreicher Sommer rund um Aufklärung, Schwachstellen-Analyse und Systemhärtung!

Und toll fand ich auch, daß es eine große Menge an Snacks gab !

Gregor: Ein spannender Tag rund um Marketing

Heute drehte sich alles um das Thema Marketing. Wir lernten, wie Unternehmen ihre Produkte erfolgreich bewerben und welche Marketingtechniken eingesetzt werden, um Kunden zu erreichen und zu überzeugen.

Zu Beginn beschäftigten wir uns mit den Grundlagen des Marketings. Dabei wurde deutlich, dass gutes Marketing weit mehr ist als nur Werbung. Es geht darum, die richtige Zielgruppe anzusprechen, ihre Bedürfnisse zu verstehen und passende Lösungen anzubieten.

Anschließend lernten wir verschiedene Marketingtechniken kennen. Dazu gehörten sowohl Offline-Marketing, wie Flyer, Plakate oder Veranstaltungen, als auch Online-Marketing über soziale Medien wie Instagram oder TikTok. Außerdem sprachen wir darüber, wie Gewinnspiele, Sonderangebote und Kundenbindungsprogramme dabei helfen können, neue Kunden zu gewinnen und bestehende Kunden langfristig zu binden.

Im praktischen Teil entwickelten wir Marketingideen für unser Unternehmen. Wir planten Werbemaßnahmen für die Eröffnung, erstellten passende Werbetexte und überlegten, wie wir unsere Zielgruppe – Eltern und Kinder – am besten erreichen können.

Der heutige Marketingtag hat gezeigt, wie wichtig eine gute Planung und kreative Ideen für den Erfolg eines Unternehmens sind. Wir konnten unser Wissen erweitern und es direkt an einem eigenen Beispiel anwenden.

Erstellte Logos der Praktikanten zu ihren kreierten Unternehmen:

Leonhard: Einblick in die Softwareentwicklung

Während meines Praktikums erhielt ich einen Einblick in verschiedene moderne Software- und Entwicklungstools. Ich lernte den Umgang mit Podman Desktop, einer Anwendung zur Verwaltung von Containern, sowie die Grundlagen von Containern, die eine einfache und isolierte Ausführung von Programmen ermöglichen. Außerdem arbeitete ich mit Insomnia, einem Tool zum Testen und Analysieren von APIs. Ein weiterer Schwerpunkt war das Kennenlernen von Large Language Models (LLMs) und deren Einsatzmöglichkeiten in der Softwareentwicklung. Zusätzlich wurde mir die firmeneigene Software Trinity vorgestellt, mit der verschiedene interne Prozesse umgesetzt werden. Darüber hinaus sammelte ich erste Erfahrungen mit Git, einem Versionsverwaltungssystem, das zur gemeinsamen Entwicklung und Verwaltung von Quellcode verwendet wird. Durch diese Tätigkeiten konnte ich mein technisches Verständnis erweitern und einen guten Überblick über wichtige Werkzeuge der modernen Softwareentwicklung gewinnen.

Moritz: Vertrieb bei der IT-PS

Wie verkauft man sich? Wie überzeugt man einen Kunden von sich? Von dem Unternehmen das man vertritt? Von dem Produkt? Das alles wurde mir gezeigt. Bei Übungen habe ich gelernt, wie man Personen auf Events anspricht. Connections aufbaut. Potenzielle Kunden anspricht. Ich muss nur einen Punkt finden, der mich und die andere Person verbindet: Der Icebreaker. Dann bin ich im Gespräch. Oder wenn jemand am Handy ist, diese Person wahrscheinlich gerade nicht reden will. Diese Skills bringen viel im Leben, nicht nur in der B2B Welt.

Des Weiteren wurde mir erzählt, wie die IT-PS und IBM zusammenarbeiten. Wie die IT-PS IBM Maschinen verkauft. Wir haben auch gemeinsam Preise besprochen und berechnet, wie viel der Server, mit dem wir in der ersten Woche gearbeitet haben, gekostet hätte.

Wie eine Kommunikation aufgebaut ist, haben wir auch besprochen. Einen großen Teil macht der nonverbale Teil aus. Und wie viel bei der Kommunikation wo entsteht haben wir auch erfahren. 90% entstehen beim Empfänger. Damit haben nicht viele bei uns gerechnet!

Insgesamt war der Vertrieb für mich einer der spannendsten Tage, wenn nicht sogar die spannendsten Tage. Beim Vertrieb haben wir am meisten etwas gelernt, das wir auch in unserem täglichen Leben verwenden können.

Fazit

Unser Ferialpraktikum zeigt jedes Jahr aufs Neue, wie viel Potenzial in jungen Menschen steckt. Es freut uns, sie ein Stück auf ihrem Weg begleiten zu dürfen und ihnen die Möglichkeit zu geben, die vielfältige Welt der IT hautnah kennenzulernen. Wer weiß – vielleicht sehen wir den einen oder die andere ja in Zukunft wieder bei IT-Power Services.

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Anja Dlauhy stellt österreichischen Rekord auf und qualifiziert sich für die EM

Beim Sportunion Liese Prokop Memorial im Sportzentrum Niederösterreich in St. Pölten gelang Anja Dlauhy der bisher größte Erfolg ihrer Karriere. Unter perfekten Bedingungen und in einem hochklassigen internationalen Teilnehmerfeld verbesserte sie ihren erst wenige Wochen zuvor aufgestellten österreichischen Rekord über 400 Meter Hürden von 55,82 Sekunden auf herausragende 54,80 Sekunden.

Mit dieser Zeit unterbot sie das Qualifikationslimit für die Europameisterschaften in Birmingham (10.–16. August) deutlich und sicherte sich damit das direkte Ticket für das internationale Großereignis. Gleichzeitig bedeutet die Leistung aktuell die fünftbeste Zeit Europas und die fünfzehntbeste Zeit weltweit in dieser Saison.

Direkt nach dem Rennen zeigte sich die Ausnahmeathletin selbst überwältigt:

„Diese Zeit hätte ich niemals erwartet. Ich habe noch nicht ganz realisiert, was da heute passiert ist. Es fühlt sich unbeschreiblich an. Es waren perfekte Bedingungen, warm, windstill und ein starkes Feld – besser kann es nicht sein. Die erste Rennhälfte war etwa gleich wie bei meinem Rekord vor drei Wochen, hinten raus hat sich der Lauf heute aber viel besser angefühlt. Ich wollte an der Ungarin Sara Mato, der Vorjahressiegerin, dranbleiben und konnte bis ins Ziel mit Druck laufen. Das direkte EM-Limit und die 54er-Zeit sind natürlich der Wahnsinn.“

– Anja Dlauhy

Der enge Vergleich mit der ungarischen Vorjahressiegerin Sara Mato zeigt, wie hoch das sportliche Niveau des Rennens war. Anja konnte das starke Tempo mitgehen und ihre Leistung insbesondere auf der zweiten Rennhälfte nochmals steigern – ein entscheidender Faktor für den neuen österreichischen Rekord.

Mit ihrer aktuellen Form zählt Anja Dlauhy zu den stärksten 400-Meter-Hürdenläuferinnen Europas und darf mit viel Selbstvertrauen auf die kommenden internationalen Wettkämpfe blicken.

Jeremy Balazs überzeugt bei den Staatsmeisterschaften im Kunstturnen

Auch Jeremy Balazs durfte sich über ein äußerst erfolgreiches Wettkampfwochenende freuen. Von 4. bis 6. Juni fanden in Dornbirn die österreichischen Staatsmeisterschaften im Kunstturnen statt. Für die SPORTUNION Traiskirchen ging Jeremy an den Start – jenem Verein, bei dem er seine Turnkarriere begann und für den er seit dem vergangenen Jahr wieder bei Wettkämpfen antritt.

Den Auftakt bildete der Mehrkampf, bei dem die Athleten an den Geräten Boden, Pauschenpferd, Ringe, Sprung, Barren und Reck ihr Können unter Beweis stellen mussten. In einem stark besetzten Teilnehmerfeld zeigte Jeremy einen überzeugenden Wettkampf und erkämpfte sich den hervorragenden zweiten Platz.

Mit diesem Ergebnis qualifizierte er sich für fünf Gerätefinali. Diese fanden am Samstag statt, wo jeweils die besten Turner pro Gerät startberechtigt waren. Auch dort bestätigte Jeremy seine starke Form eindrucksvoll: An den Geräten Boden, Ringe und Barren gewann er jeweils die Goldmedaille, am Reck sicherte er sich zusätzlich Bronze. Mit insgesamt drei Goldmedaillen, einer Bronzemedaille und dem zweiten Platz im Mehrkampf blickt Jeremy auf äußerst erfolgreiche Staatsmeisterschaften zurück. Wir gratulieren ihm herzlich zu diesen herausragenden Leistungen.

Rückblick auf bisherige Erfolge

Die Leistungen der vergangenen Wochen sind beeindruckend – und zugleich Teil einer Entwicklung, die sich bereits seit mehreren Jahren abzeichnet. Hier ein Blick auf einige der wichtigsten sportlichen Erfolge von Anja Dlauhy und Jeremy Balazs.

Anja Dlauhy

• 2021: Teilnahme an der U20-Europameisterschaft in Tallinn (Platz 24 im Siebenkampf)
• 2022: Teilnahme an der U20-Weltmeisterschaft in Cali, Kolumbien (Platz 14 im Siebenkampf)
• 2023: Qualifikation für die U23-Europameisterschaft in Espoo, Finnland, über 400 m Hürden
• 2023: Erfolgreichste Athletin der NÖ Landesmeisterschaften mit 3 Gold- und 1 Silbermedaille
• 2023: Bronze im Hochsprung und Silber über 200 m bei den Österreichischen U23-Meisterschaften
• 2024: Erste Staatsmeisterin über 400 m Hürden in der Allgemeinen Klasse
• 2024: Vier Goldmedaillen bei den Österreichischen U23-Meisterschaften in Eisenstadt
• 2024: Staatsmeistertitel mit der 4×400-m-Staffel sowie Vizemeisterin mit der 4×100-m-Staffel (Vereinsrekord)
• 2025: Neue persönliche Bestleistung über 400 m in der Halle (55,89 s)
• 2025: Österreichische Hallenstaatsmeisterin mit der 4×200-m-Staffel
• 2025: Internationale Einsätze bei der Team-Europameisterschaft in Maribor, der U23-Europameisterschaft in Bergen und den World University Games
• 2026: Hallen-Staatsmeisterin über 400 m (54,29 s) sowie Gold mit der 4×200-m-Staffel
• 2026: Österreichischer Rekord über 400 m Hürden in Kapfenberg (55,82 s)
• 2026: Österreichischer Rekord mit der 4×400-m-Nationalstaffel in Villach
• 2026: Österreichischer Rekord über 400 m Hürden (54,80 s) und direkte Qualifikation für die Europameisterschaften in Birmingham

Jeremy Balazs

• 2022: Österreichischer Staatsmeister mit dem Team Tirol
• 2023: Sieg im Mehrkampf beim Salamunov Memorial
• 2023: Bronze am Reck beim European Youth Olympic Festival (EYOF) in Skopje
• 2024: Mehrere internationale Siege bei der Berlin Junior Trophy und dem Future Cup
• 2024: 4. Platz mit dem österreichischen Junioren-Team bei der Europameisterschaft in Rimini
• 2025: Österreichischer Staatsmeister im Mehrkampf
• 2025: Teilnahme an den Junioren-Weltmeisterschaften in Manila
• 2026: Silbermedaille im Mehrkampf bei den Österreichischen Staatsmeisterschaften
• 2026: Gold an Boden, Ringen und Barren sowie Bronze am Reck bei den Gerätefinals der Staatsmeisterschaften

Quellen: Recherche und Zusammenstellung durch Perplexity basierend auf öffentlichen Beiträgen.

IT-PS freut sich mit euch

Es macht wirklich Spaß mitanzusehen, wie sich Anja und Jeremy Jahr für Jahr weiterentwickeln und step-by-step immer neue Ziele erreichen. Wir sind stolz darauf, ein kleiner Teil dieses Weges zu sein, und freuen uns darauf, ihre nächsten sportlichen Höhepunkte mitzuerleben.

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Managemententscheidungen basieren zunehmend auf KI-gestützten Prognosen, Reports und Analysen. Wenn die Datengrundlage nicht stimmt, werden falsche Annahmen nicht korrigiert, sondern skaliert. KI beendet damit die Komfortzone. Unternehmen müssen aufräumen.

Gleichzeitig verschärft KI einen zentralen Konflikt: Wachstum versus Verantwortung.

Unternehmen müssen schneller werden, effizienter arbeiten und KI produktiv einsetzen. Auf der anderen Seite bringt mehr KI auch mehr Verantwortung mit sich – für Datenqualität, Transparenz, Nachhaltigkeit und das Vertrauen von Kunden, Lieferanten und Partnern.

KI hat einen ökologischen Preis – und ein enormes Potenzial

Die Dimension der Entwicklung ist beeindruckend, wie Jeannette Gorzala von ACT.AI.NOW in ihrer Keynote aufzeigte.

Laut Prognosen der International Energy Agency werden Rechenzentren weltweit im Jahr 2025 rund 485 Terawattstunden Strom verbrauchen. Bis 2030 soll sich dieser Wert auf rund 950 Terawattstunden nahezu verdoppeln.

Parallel dazu wächst auch die globale Datenmenge rasant. Laut IDC werden im Jahr 2025 weltweit rund 175 bis 181 Zettabyte an Daten erstellt, repliziert und konsumiert. Dabei handelt es sich nicht um eine KI-spezifische Kennzahl, sondern um die gesamte weltweit erzeugte Datenmenge. KI ist dabei ein wichtiger Treiber, aber nicht die alleinige Ursache dieses Wachstums.

Mit jedem neuen KI-Modell und jeder zusätzlichen Datenquelle wächst daher auch die Diskussion über Energieverbrauch, Ressourcenbedarf und Nachhaltigkeit.

Gleichzeitig liegt genau hier ein Paradoxon: KI verursacht zusätzlichen Energiebedarf, kann aber selbst zu einem wichtigen Hebel für mehr Effizienz werden. Durch intelligente Datennutzung und KI-gestützte Optimierung lassen sich Ressourcen gezielter einsetzen, Prozesse verbessern und Einsparungspotenziale sichtbar machen.

Die Frage lautet daher nicht, ob Unternehmen KI einsetzen sollen, sondern wie sie dies verantwortungsvoll tun können.

Daten: KI beendet die Komfortzone

Ein zentrales Thema des Abends war die Rolle der Daten.

Jeannette Gorzala brachte es mit einer einfachen Geschichte auf den Punkt: Ein Unternehmen verwahrte seine wichtigsten Daten auf einer Diskette im Safe. Die Daten waren vorhanden – nutzbar waren sie nicht mehr, weil ein funktionierendes Diskettenlaufwerk fehlte.

Genau diese Situation findet sich heute in vielen Organisationen wieder. Informationen liegen in Archiven, Insellösungen oder historisch gewachsenen Systemen. Solange niemand darauf zugreifen muss, bleibt das Problem oft unsichtbar.

Mit KI ändert sich das, weil KI-Systeme Muster verstärken:

• Gute Daten werden wertvoller.
• Schlechte Daten werden gefährlicher.
• Fehlende Daten werden sichtbar.

Während früher viele Datenprobleme verborgen blieben, legt KI offen, wo Informationen fehlen, Qualitätsprobleme bestehen oder Zusammenhänge nicht nachvollziehbar sind.

Eine Aussage zog sich dabei durch den gesamten Abend:

KI-Modelle sind austauschbar. Daten nicht.

Wer seine Daten nicht versteht, wird auch aus der besten KI keinen nachhaltigen Nutzen ziehen können.

Pilot Purgatory: Warum viele KI-Initiativen nicht über die Testphase hinauskommen

Obwohl KI längst in den Unternehmen angekommen ist, bleibt der wirtschaftliche Nutzen häufig hinter den Erwartungen zurück.

Viele Organisationen starten mit Pilotprojekten, Proof-of-Concepts oder einzelnen Anwendungsfällen. Der Sprung in den produktiven Betrieb gelingt jedoch deutlich seltener. Jeanette Gorzala berichtete in ihrer Keynote, dass 88% der Unternehmen KI einsetzen, allerdings nur 6% einen spürbaren Gewinn daraus.

Dieses Phänomen wird häufig als „Pilot Purgatory“ bezeichnet.

Der Grund dafür liegt selten in der Technologie selbst. Viel häufiger fehlen die organisatorischen Voraussetzungen: Daten sind nicht ausreichend verfügbar, Verantwortlichkeiten nicht geklärt oder Prozesse nicht definiert.

Die Diskussion machte deutlich: Der Weg aus dem Pilot Purgatory führt selten über ein weiteres KI-Tool. Er führt über Datenqualität, klare Zuständigkeiten und eine belastbare Governance.

Governance ist kein Bremsklotz, sondern die Grundlage für Geschwindigkeit

Ebenso intensiv wurde über Governance diskutiert.

Oft wird Governance als Gegensatz zu Innovation verstanden. Die Diskussion zeigte jedoch ein anderes Bild: Fehlende Verantwortlichkeiten, unklare Prozesse und mangelnde Messbarkeit bremsen Unternehmen deutlich stärker als klare Regeln.

Jeannette Gorzala formulierte dafür fünf konkrete Handlungsfelder:

• KI braucht eine eindeutige Verantwortung im Unternehmen.
• Für KI-Anwendungen braucht es ein Betriebsmodell.
• KI muss strategisch gedacht werden – nicht als kurzfristiges Experiment.
• Was nicht gemessen wird, kann nicht gesteuert werden.
• Vertrauen muss Teil der Infrastruktur werden.

Besonders die letzte Aussage blieb hängen.

Vertrauen entsteht nicht durch Kommunikation oder Marketing. Vertrauen entsteht durch nachvollziehbare Prozesse, transparente Entscheidungen und belastbare Daten.

Oder anders formuliert:

Governance ist nicht der Preis für Geschwindigkeit. Sie ist das Lenkrad, das Orientierung gibt und Innovation in die richtige Richtung steuert.

Gerade bei KI zeigt sich, dass fehlende Verantwortlichkeiten, unklare Prozesse und mangelnde Transparenz Unternehmen deutlich stärker bremsen als klare Regeln. Governance schafft den Rahmen, in dem Innovation sicher und nachhaltig skaliert werden kann.

Überregulierung oder notwendige Leitplanken?

Wo Governance intern beginnt, setzt Regulierung den äußeren Rahmen. Entsprechend intensiv wurde auch über EU-Regelungen wie den EU AI Act diskutiert.

Auf die Frage, ob Europa Gefahr läuft, Innovation durch Überregulierung auszubremsen, verwies Jeannette Gorzala darauf, dass der EU AI Act eigentlich nur acht klar definierte KI-Praktiken verbietet.

Dazu zählen:

• Manipulative KI-Systeme
• Die Ausnutzung von Schwächen besonders schutzbedürftiger Personen
• Social Scoring
• Predictive Policing
• Der Aufbau von Gesichtsdatenbanken durch massenhaftes Scraping
• Emotionserkennung am Arbeitsplatz
• Die biometrische Ableitung sensibler Merkmale
• Echtzeit-Gesichtserkennung im öffentlichen Raum

Gerade dieser Hinweis sorgte für eine interessante Perspektive. Die verbotenen Anwendungen wurden in der Diskussion weniger als Einschränkung verstanden, sondern vielmehr als notwendige gesellschaftliche Leitplanken für den Einsatz von KI.

Die Herausforderung scheint daher weniger in der Existenz von Leitplanken zu liegen als in der Orientierung innerhalb eines zunehmend komplexen regulatorischen Umfelds. Unternehmen wünschen sich nicht unbedingt weniger Regeln, sondern mehr Klarheit darüber, wie diese zusammenwirken und praktisch umgesetzt werden können.

Auch hier zeigte sich derselbe Konflikt wie zu Beginn des Abends: Wachstum und Verantwortung müssen gemeinsam gedacht werden – nicht als Gegensätze, sondern als zwei Voraussetzungen für nachhaltigen Erfolg.

Der Blick nach vorne: Was jetzt wichtig wird

Die Diskussion reichte von der Frage nach dem steigenden Energieverbrauch über den richtigen Umgang mit Regulierung bis hin zur Verantwortung von Unternehmen und Gesellschaft.

Eine interessante Frage kam dabei von einem spontanen Panelteilnehmer. Ausgangspunkt war die Frage eines Mitarbeiters, wie viel Energie eigentlich für eine Stunde Testen einer Software benötigt wird.

Eine konkrete Antwort darauf gibt es derzeit nicht. Genau an diesem Beispiel wurde deutlich, wie schwierig es oft noch ist, den tatsächlichen Ressourcenverbrauch digitaler Prozesse messbar zu machen.

Die Diskussion machte deutlich, dass Unternehmen künftig nicht nur ihren Ressourcenverbrauch verstehen müssen, sondern auch besser erfassen sollten, welchen positiven Beitrag ihre Technologien und Prozesse leisten, den Handabdruck.

Dazu passten auch die abschließenden Gedanken der Panelteilnehmer.

Christian Sitz betonte die Verantwortung der Unternehmen, die Entwicklung aktiv mitzugestalten. Die technologischen Möglichkeiten seien vorhanden – entscheidend sei, wie wir sie einsetzen.

Robert Graf plädierte dafür, genauer zu analysieren, welche Daten tatsächlich benötigt werden und wo unnötige Komplexität entsteht.

Anna Neureiter hob hervor, wie wichtig es ist, die eigene Bubble zu verlassen und kritisches Denken zu fördern. Gerade im KI-Zeitalter werde die Fähigkeit, Ergebnisse zu hinterfragen und Zusammenhänge einzuordnen, zu einer Schlüsselkompetenz.

Die wichtigste Erkenntnis des Abends fasst die zentrale Botschaft der Veranstaltung zusammen:

KI zwingt Unternehmen dazu, ihre Hausaufgaben zu machen. Wer seine Daten versteht, Verantwortung klar verankert und Governance nicht als Hindernis, sondern als Enabler begreift, schafft die Grundlage für nachhaltigen KI-Erfolg.

Denn die Zukunft wird nicht allein durch bessere KI entschieden. Sie wird von Unternehmen gestaltet, die Verantwortung, Datenqualität und kritisches Denken genauso ernst nehmen wie Innovation und Geschwindigkeit.

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