Engpass Mensch?

Christian Schumacher hat gemeinsam mit Can Tihanyi von der WU und Andreas Schumacher, Chief Innovation Officer der VTU Group, den Report Austria’s AI Workforce verfasst. Grundlage sind 2,86 Millionen Beschäftigungsdatensätze aus den Jahren 2018 bis 2025. Das Ergebnis wirkt widersprüchlich. Beim Anteil hochspezialisierter Kräfte an der KI-Belegschaft liegt Österreich unter 38 europäischen Ländern auf Rang 3.

Gemessen an der Gesamtbeschäftigung reicht es dagegen nur für Platz 19, und rund 60 Prozent der KI-Fachleute arbeiten in Wien. 97 Prozent der untersuchten Unternehmen beschäftigen keine einzige KI-Fachkraft. Can Tihanyi formuliert die Konsequenz so: »Technologie-Adoption scheitert fast nie an der Technologie. Sondern an den Menschen, die fehlen, sie in die Unternehmen zu tragen.«

Dazu kommt die Abwanderung. 17,2 Prozent der Fachkräfte in sogenannten Build-Rollen, also jener, die KI-Systeme selbst entwickeln, verlassen Österreich im Lauf ihrer Karriere. In Feldern wie Generative AI oder Natural Language Processing sind es über 23 Prozent. Wer geht, geht meist früh: 44 Prozent dieser Abgänge passieren in den ersten zwölf Monaten. Auch von unten kommt wenig nach: Nur 6 Prozent der KI-Beschäftigten sind Berufseinsteiger, in anderen Berufsfeldern sind es 23 Prozent. Das Wachstum der Core-AI-Belegschaft hat sich von 12,5 Prozent im Jahr 2024 auf vorläufig 7,1 Prozent im Jahr 2025 abgeschwächt. Andreas Schumacher verweist auf den Einstieg: »Wer hochqualifizierte KI-Experten halten will, muss ihnen vom ersten Tag an attraktive Projekte, Entwicklungsperspektiven und fachliche Verantwortung bieten – genau im ersten Jahr entscheidet sich, ob jemand bleibt.«

Ein ähnliches Bild zeichnet McKinsey. Befragt wurden 135 Technologie- und Digitalverantwortliche, den Zugang zu den Mitgliedsbetrieben ermöglichte die Task Force KI der Industriellenvereinigung. Der durchschnittliche KI-Reifegrad, gemessen am AI-Quotienten auf einer Skala von 0 bis 100, stieg binnen eines Jahres von 30 auf 36. Die schwächste von sechs Dimensionen bleibt aber das Talent: Es erreicht auf einer Fünferskala nur 2,7 Punkte, 0,6 weniger als die Technologie. Rund 70 Prozent der Unternehmen sehen hier einen systematischen Engpass, große Betriebe sind bei Gewinnung und Einarbeitung deutlich weiter als kleine. Unternehmen mit Hauptsitz in Österreich kommen auf 35 Punkte, jene mit Sitz im Ausland auf 43. »Gleichzeitig entwickelt sich das Feld auseinander: Die Vorreiter bauen ihren Vorsprung aus, während rund 40 Prozent der Unternehmen noch am Anfang stehen«, sagt Martin Wrulich, Managing Partner des Wiener McKinsey-Büros, in der Presseaussendung zur Studie.

Dass die Menschen KI grundsätzlich meiden, lässt sich nicht behaupten. Für eine repräsentative Erhebung von Tieto Austria und TQS Research & Consulting wurden 1.000 Personen befragt, darunter 795 Berufstätige. Das Ergebnis zeigt eher das Gegenteil. Rund 40 Prozent nutzen KI-Assistenten im Job, aber nur 23 Prozent ausschließlich jene, die der Arbeitgeber genehmigt hat. 17 Prozent greifen ohne dessen Wissen auf KI zurück, bei den 16- bis 29-Jährigen sind es 24 Prozent. 42 Prozent verzichten ganz darauf. 24 Prozent der Berufstätigen nutzen keine KI-Assistenten, weil klare Richtlinien im Unternehmen fehlen, 18 Prozent, weil sie den Ergebnissen nicht trauen. »Der KI-Einsatz im Job schreitet schneller voran, als Arbeitgeber mithalten können«, sagt Robert Kaup, Geschäftsführer von Tieto Austria. Eine zweite Befragung unter 100 KI-Verantwortlichen in Mittel- und Großunternehmen zeigt die andere Seite. 62 Prozent setzen auf klare Richtlinien und genehmigte Werkzeuge, 19 Prozent akzeptieren bewusst ein Restrisiko und lassen Schatten-KI zu. Nur 46 Prozent prüfen mit technischen Mitteln, ob unerlaubte Tools im Einsatz sind.

Kaup nennt ein Risiko: »Schatten-KI ist ein Damoklesschwert für Unternehmen: Sie treibt die Produktivität, riskiert aber Datenschutzverletzungen, sobald Mitarbeitende vertrauliche Firmendaten in öffentliche KI-Plattformen eingeben.« Sein Gegenmittel klingt unspektakulär: »Beschäftigte brauchen klare Richtlinien, genehmigte KI-Tools und gezielten Kompetenzaufbau. Nur so wird KI zum Produktivitätsfaktor statt zum unkontrollierten Risiko.«

Mit einem glatten Ja lässt sich die Frage im Titel trotzdem nicht beantworten. Die McKinsey-Studie zeigt auch abseits des Personals Baustellen. Finanzierung und Governance halten mit den KI-Teams nicht Schritt, rund die Hälfte der Befragten nennt das eine »strukturelle Bremse«. Die Dimension Daten legte binnen eines Jahres nur von 2,7 auf 2,9 zu, und gerade hier liegen Unternehmen mit Hauptsitz in Österreich am deutlichsten hinter jenen mit Sitz im Ausland, 31 zu 44 Punkte. Den größten Rückstand orten die Autoren aber beim Finanziellen: »Die entscheidende Lücke zeigt sich beim messbaren Geschäftswert.« Jedem zweiten Betrieb fehlt schon in der Planung eine verlässliche Methode, das Potenzial eines Projekts zu beziffern, nach der Einführung ist die Erfolgsmessung für rund 70 Prozent eine zentrale Hürde. Einen statistisch belastbaren Zusammenhang zwischen KI-Reife und Umsatz, EBIT oder Produktivität findet die Studie nicht und verweist selbst auf die kleine Stichprobe.

Mit den Agenten kommt eine weitere Unbekannte dazu: Dieselbe Aufgabe verbraucht je nach Lösungsweg bis zum Dreißigfachen an Tokens. Mehr als zwei Drittel der Unternehmen konnten ihren monatlichen Verbrauch nicht angeben.