„KI ist kein Wundermittel, das schlechte Daten automatisch in perfekte Prognosen verwandelt. Ihr Wert liegt darin, Daten zugänglich zu machen, Zusammenhänge sichtbar zu machen und Entscheidungen zu beschleunigen – vorausgesetzt, Qualität, Governance und Ziele stimmen“.
Unsere Experten:
- Nikolaus Marek, Technical Sales Leader bei IBM Österreich
- Larissa Stanescu, Leiterin des KI- und Data-Science-Competence-Centers der Wien IT
- Alfred Grünert, Global AI Lead bei Cosmo Consult
- Hille Vogel, VP Sales bei Nemo
- Michael Kommenda, Senior Consultant AI bei TietoEVRY Austria
- Alexander Penef, CEO und Gründer von Bytesource
IBM verbindet klassische BI (Cognos) mit KI (Watson) und legt Wert auf vertrauenswürdige, transparente Systeme.
Wien IT nutzt Daten als strategische Ressource, um die Klimaziele der Stadtwerke zu erreichen.
Cosmo Consult begleitet Unternehmen von der Prozessdigitalisierung bis zu KI-Strategien und eigenen AI-Produkten.
Nemo entwickelt Cloud-Lösungen für datengetriebene Prozessoptimierung im Mittelstand.
TietoEVRY setzt auf End-to-End-Lösungen von Datenplattformen bis Governance.
Bytesource fokussiert auf Cloud, agile Softwareentwicklung und generative KI.
Diskussion:
- KI demokratisiert BI: Statt Dashboards suchen zu müssen, lassen sich Daten per Sprache abfragen. Viele Unternehmen sammeln zwar Daten, kämpfen aber mit Qualität, Fragmentierung und Governance. „Garbage in, garbage out“ bleibt zentral. Erwartungen an „magische“ KI-Lösungen führen oft zu Enttäuschungen – entscheidend ist sauberes Datenmanagement, klare Ziele und passende Use Cases. Vertrauen entsteht durch Transparenz, Monitoring und Human-in-the-Loop. Kritische Entscheidungen brauchen menschliche Kontrolle. Compliance (EU AI Act) ist anfangs Hürde, schafft aber Sicherheit, Investitionsschutz und Vertrauen bei Kunden. Wirtschaftlichkeit misst sich an Effizienzsteigerungen, schnellerer Entscheidungsfindung, Mitarbeiterzufriedenheit und konkreten Use Cases.
Fazit: KI im BI-Bereich ist weniger Wundermaschine als Katalysator: Sie beschleunigt Analysen, macht Daten zugänglicher und verändert die Zusammenarbeit zwischen Business und IT. Erfolg hängt von Datenqualität, Governance und der Bereitschaft ab, Arbeitsweisen zu verändern.
