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KI & Modern Work

# Round-Table: KI zwischen Hype und Nutzen in der Praxis

Beim KI-Round-Table kamen Entscheider unterschiedlichster Branchen zusammen – und Benny Gosper war mittendrin. Hier kommt seine persönliche Nachlese.

[Benny Gosper](https://blog.medialine.com/author/benny-gosper)

 Juli 4, 2025

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*Generative KI, ChatGPT & Co. haben das Thema Künstliche Intelligenz in die Mitte der Gesellschaft katapultiert – auch in die Unternehmenswelt. Aber was davon hat echte Substanz? Und wie kommen Unternehmen über die ersten Spielereien hinaus zu realem Business-Nutzen? Beim Round-Table kamen Entscheider unterschiedlichster Branchen zusammen – und Benny Gosper war mittendrin. Hier kommt seine persönliche Nachlese.* 

## **Zwischen Buzzword und Business Case: Was lässt sich wirklich mit KI-Use-Cases erschließen – und was (noch) nicht?**

Ich bin Benny – Business Development Manager bei Medialine, Vater, Tech-Enthusiast und ehrlich gesagt: Ich liebe diese intensiven, direkten Gespräche mit Leuten, die nicht in der Theorie steckenbleiben, sondern konkret etwas bewegen wollen. Beim Round-Table zur KI, den wir gemeinsam mit **DIGBIZ LEADER Media** gehostet haben, waren Vertretern aus Energie, Produktion, Handel, Beratung und Gesundheitswesen zugegen. Es war für mich mehr als eine Podiumsdiskussion – es war ein Realitätscheck. 

Die zentrale Frage lautete: **Welches Potenzial lässt sich JETZT mit KI Use Cases erschließen – für das reale operative Geschäft, nicht für die PowerPoint-Folie?** 

 

### **Ein Round-Table mit Substanz – und einer wichtigen Gemeinsamkeit**

**Mit dabei waren:** 

- Rupert Schindler (Energie Steiermark AG)
- Christian Neubauer (Barmherzige Brüder Österreich)
- Simon Leski (Mayr-Melnhof Holz)
- Eustachius Kreimer (K&Ö Service GmbH)
- Sarah Stryeck (EY, vormals RCPHE)
- Markus Löschnigg (Medialine AG Austria)
- Und ich selbst – Benny Gosper (Medialine Group)

Was uns verbunden hat: Wir alle haben Erfahrung mit KI-Projekten – und wissen deshalb auch, **wo sie richtig Arbeit machen**, nicht nur Magie versprechen. 

#### **„Zu groß gedacht“ – mein Blick auf typische Fehler in KI-Projekten**

Ich sehe oft, dass Unternehmen ihre ersten KI-Projekte **mit viel zu großen Visionen starten** – und dann frustriert abbrechen. Ein Klassiker: „Wir bauen jetzt ein Chatbot-System für unseren Kundenservice, das alles versteht und jeden Fall lösen kann.“ 

Meine Rückfrage ist dann immer: 

 👉 *Wie seid ihr strukturell aufgestellt?* 

 👉 *Gibt’s eine saubere Datengrundlage – oder liegt die Hälfte noch in Excel-Sheets oder gar in Köpfen?* 

 👉 *Habt ihr ein Team mit den Skills, um das System nicht nur zu bauen, sondern auch zu trainieren und weiterzuentwickeln?* 

KI bedeutet: Kontinuierlich lernen, Feedback einbauen, Daten in Bewegung halten. Das ist keine Einmal-Aktion. Wer dafür keine Systematik etabliert, verliert die Kontrolle über sein eigenes Projektziel. 

#### **Markus Löschnigg bringt’s auf den Punkt: KI ist (meist) Statistik – aber jetzt wird’s generativ**

Was mir besonders hängen geblieben ist, war ein Satz von Markus Löschnigg:

“Viele bezeichnen heute das als KI, was im Kern Statistik ist.”

![MLAT\_Markus\_Loeschnigg\_180x180px](https://blog.medialine.com/hubfs/2025/10_Newsletter/IT-News/07_Juli/MLAT_Markus_Loeschnigg_180x180px.png)

VORSTAND, MEDIALINE ÖSTERREICH Markus Löschnigg

 

Genau das. Vieles von dem, was als revolutionär verkauft wird, gab’s in ähnlicher Form schon vor zehn, fünfzehn Jahren – besonders im Online-Handel oder in der Produktion. Das ist mehr als ein cleverer Vergleich – es ist ein Reality-Check für die Branche. Markus hat sehr deutlich gemacht, dass viele sogenannte KI-Lösungen eigentlich klassische datengetriebene Algorithmen sind, wie wir sie seit Jahrzehnten in Business Intelligence und Forecasting nutzen. 

Der Unterschied ist: **Jetzt haben wir mehr Daten, mehr Rechenpower und neue Werkzeuge.** Die Grundprinzipien bleiben, aber der Hebel ist größer. **Der entscheidende Bruch mit der Vergangenheit liegt für ihn nicht in der Existenz von KI, sondern in der Skalierung und Systematisierung durch neue Datenmengen.** Wo früher einzelne Reports aus strukturierten ERP-Systemen ausreichten, liegen heute Milliarden von Datenpunkten aus CRM, IoT, Kundenfeedback, Webtracking – verteilt, unstrukturiert und wachsend. Kein Mensch kann das mehr „per Excel“ bewältigen. 

Was ich an Markus’ Sicht besonders schätze: Er sieht KI **nicht als Black Box**, sondern als Teil eines Kontinuums. Für ihn ist der entscheidende Unterschied der **generative Aspekt** – also die Fähigkeit, aus bestehenden Daten **neue Informationen zu erzeugen**, nicht nur Muster zu erkennen. 

Und er hat auch auf etwas sehr Wahres hingewiesen:

“Die Use Cases müssen aus den Fachabteilungen kommen – nicht aus der IT.”

![MLAT\_Markus\_Loeschnigg\_180x180px](https://blog.medialine.com/hubfs/2025/10_Newsletter/IT-News/07_Juli/MLAT_Markus_Loeschnigg_180x180px.png)

VORSTAND, MEDIALINE ÖSTERREICH Markus Löschnigg

 

Das kann ich aus meiner Praxis nur bestätigen. Wenn der Impuls nicht vom Business kommt, wird’s ein Technikprojekt ohne echten Mehrwert. 

#### **Der Realitätscheck aus den Branchen – und was ich daraus mitnehme**

Besonders ehrlich und reflektiert waren die Statements von Rupert Schindler (Energie Steiermark) und Christian Neubauer (Barmherzige Brüder). 

Rupert meinte: *„Beim Proof of Concept sieht alles gut aus. Im Kerngeschäft mit echten Daten stößt KI schnell an ihre Grenzen.“* 

Das erlebe ich oft genauso. Viele KI-Tools glänzen im Demo-Modus, aber wenn sie in produktive Systeme integriert werden sollen, beginnt die harte Arbeit – an Datenqualität, an Schnittstellen, an Change Management. 

Christian brachte einen anderen, extrem wichtigen Punkt: *„KI funktioniert nicht, wenn der Mensch nicht mitgeht. Es braucht echtes organisationales Buy-in.“* 

Wenn eine Ärzte-Hotline plötzlich von einem Chatbot beantwortet wird, **verliert man sofort das Vertrauen der Nutzer**– auch wenn der Bot technisch vielleicht gar nicht schlecht ist. Erfolg misst sich nicht nur an Genauigkeit, sondern auch an **Akzeptanz und Wirkung** im Alltag.

 

### **Was ich Unternehmen bei KI-Use-Cases empfehle**

Ich rate Unternehmen immer: Fangt nicht bei der Technologie an, sondern bei der Frage: Wen wollt ihr mit KI konkret entlasten – und wie? Zwei typische Nutzenhebel kristallisieren sich aus meiner Erfahrung klar heraus: 

1. **📈 Produktivitätsgewinn durch Entlastung,** z. B. automatische Protokollerstellung nach Meetings, intelligente Priorisierung im Service, Vorschlagslogik bei E-Mails oder Dokumentenprüfung.
2. 💰 **Zusätzliche Wertschöpfung durch neue Modelle,** z. B. Upselling durch smarte Produktempfehlungen, prädiktive Wartung in der Produktion, Forecasts in der Supply Chain.

Und: Startet klein. Ein Ziel wie „90 % Trainingsgenauigkeit“ bei einem Use Case ist **pragmatisch**, machbar und ein guter Startpunkt für Iterationen. Lasst euch nicht verrückt machen von 100 %-Visionen – die kommen vielleicht später, aber **nicht am Anfang**. 

#### **KI braucht Struktur – nicht nur gute Ideen**

Was ich besonders wichtig finde: **KI-Projekte sind keine Inseln. Sie brauchen eine tragfähige Architektur.** Das heißt: 

- Zentrale **Feedback-Schleifen** aufsetzen

- Ergebnisse **versionieren** und rückführbar machen

- **Compliance**-Checks frühzeitig integrieren

- **Datenhaltung** absichern (Backup, Recovery, Governance)

- Und nicht zuletzt: die Infrastruktur so bauen, dass Modelle **nachtrainiert** und skaliert werden können

Deshalb arbeiten wir bei Medialine mit Plattformansätzen, die Flexibilität und Governance kombinieren. Nur so lassen sich Systeme entwickeln, **die nicht nur funktionieren, sondern auch reifen**. 

### **Fazit: KI ist keine Abkürzung – aber ein lohnender Weg**

Was ich aus dem Round-Table mitgenommen habe? 

 KI ist weder Magie noch Enttäuschung – sondern ein Werkzeug. Und wie bei jedem Werkzeug hängt der Nutzen davon ab, **wer es einsetzt, mit welcher Idee und auf welcher Grundlage**. 

Ich bin fest davon überzeugt: 

 👉 **KI wird Teil der DNA moderner Unternehmen.** 

 Aber das passiert nicht automatisch. Es braucht Mut, Struktur, realistische Ziele und gute Partner. 

Für mich ist klar: Unternehmen, die jetzt die ersten belastbaren, echten Use Cases umsetzen – nicht nur als Showcase, sondern im Kerngeschäft – haben einen massiven Vorsprung. 

Und wenn ich als Vater (denn ja, bin ich auch!) eine Sache gelernt habe, dann: **Manchmal geht es nicht darum, alles sofort zu verstehen – sondern darum, dranzubleiben und kontinuierlich zu lernen.** 

So ist es auch mit KI. 

## KI-Workshop für Unternehmen

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