Studie: Österreichs Firmen steigern KI-Reife, der wirtschaftliche Nutzen bleibt aber unklar
Nichts Messbares?
Studie: Österreichs Firmen steigern KI-Reife, der wirtschaftliche Nutzen bleibt aber unklar
Während vor allem Unternehmen aus den Branchen Technologie, Medien und Finanzen im Umgang mit KI geschulter werden, hinkt etwa der Maschinenbau hinterher
Österreichs Unternehmen haben bei Künstlicher Intelligenz (KI) aufgeholt, tun sich mit dem Nachweis des wirtschaftlichen Nutzens aber schwer. Wie aus der am Freitag veröffentlichten McKinsey-Studie "State of AI in Austria: Update 2026" hervorgeht, stieg der durchschnittliche KI-Reifegrad – das Maß für digitale Fähigkeiten auf einer Skala von 0 bis 100 – von 30 auf 36 Punkte. Sieben von zehn Betrieben fehlt jedoch eine konkrete Erfolgsmessung.
Für die Untersuchung befragte die Unternehmensberatung gemeinsam mit der "Task Force KI" der Industriellenvereinigung 135 Technologie- und Digitalverantwortliche aus 54 Firmen. Mit 36 Punkten erreicht Österreich die Stufe der sogenannten "Scaler" (30 bis unter 60 Punkte), in der wiederholbare Strukturen statt reiner Testphasen ("Experimenter", unter 10 Punkte) bestehen. Den stärksten Zuwachs verzeichnete die Dimension Strategie – die Einbindung von KI in Führung und Unternehmensziele – mit einem Plus von 11 Punkten. Über 90 Prozent seien sich über die strategischen Folgen einig, bei der konkreten Wirtschaftlichkeitsberechnung vorab gebe es aber Nachholbedarf. Internationale Vorreiter kämen auf rund 61 Punkte.
Token-Verbrauch und Kosten als Hürde
Trotz verbesserter Infrastruktur bleibt der Beleg des ökonomischen Werts ein Hauptproblem. Rund der Hälfte der Firmen fehle eine Methode zur vorherigen Nutzenberechnung, und 70 Prozent stünden nach der Einführung vor Hürden bei der Leistungsmessung. Zudem gaben 70 Prozent an, ihren monatlichen Token-Verbrauch – die Abrechnungseinheit für Text- und Datenmengen bei generativer KI – nicht zu kennen. Bei eigenständig agierenden KI-Systemen erfolgt die Abrechnung nutzungsbasiert, wodurch dieselbe Aufgabe je nach Lösungsweg bis zu 30-mal mehr Tokens verbrauchen kann.
"Die Frage ist nicht mehr, ob Unternehmen KI einsetzen, sondern welchen Wert sie damit schaffen. Wer den Nutzen nicht vorab quantifiziert und laufend misst, trifft Skalierungsentscheidungen auf Basis von Annahmen. Unternehmen brauchen daher wenige, klar priorisierte Anwendungsfälle mit definierten Kennzahlen, eine laufende Steuerung des Token-Verbrauchs und eindeutige Verantwortung im Geschäft", betonte Marlene Riedler, Partnerin bei McKinsey in Wien und Co-Autorin der Studie.
Gleichzeitig entwickelt sich die KI-Reife in Österreich zunehmend zweigeteilt. Während 60 Prozent der Betriebe mindestens das Niveau von "Scalern" erreichten, befänden sich 40 Prozent noch in frühen Testphasen. Der Abstand zwischen Vorreitern und Nachzüglern vergrößerte sich von 37 auf 41 Punkte. An der Spitze lägen Technologie und Medien (49 Punkte) sowie Finanzinstitute (45 Punkte), während der Maschinenbau mit 29 Punkten das Schlussfeld bilde.
Verkannte Talente
Als schwächster Bereich erweist sich die Dimension "Talent" – die Messgröße für Personalaufbau, Schulungen und die Zusammenarbeit von Mensch und KI – mit 2,7 von 5 möglichen Punkten. Mehr als zwei Drittel der Unternehmen sähen im Talentmanagement einen systematischen Engpass. Zudem wiesen ausländische Tochtergesellschaften mit 43 Punkten eine höhere Reife auf als heimische Firmen (35 Punkte), wobei sich der Abstand verringerte. Um den Rückstand zu internationalen Vorreitern zu schließen, empfehlen die Autoren, KI-Projekte konsequent an quantifizierbaren Erfolgen auszurichten und Anwendungen in den Dauerbetrieb zu überführen. (APA, red, 9.10.2026)
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