KI-Potenziale für Österreichs KMU: Trends, Chancen und Strategien für 2025

1. Einleitung: KI als strategische Notwendigkeit für österreichische KMU

Kontextsetzung: Künstliche Intelligenz (KI) ist mehr als nur ein technologischer Trend; sie entwickelt sich zu einer transformativen Kraft, die Geschäftsmodelle und Arbeitsweisen grundlegend verändert.[1] Diese Entwicklung betrifft längst nicht mehr nur Großunternehmen, sondern rückt zunehmend in den Fokus kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU). Die rasante Evolution, insbesondere im Bereich der Generativen KI (GenAI), die Werkzeuge wie ChatGPT und Gemini umfasst, dominiert die Diskussionen und wird immer greifbarer.[2] Für KMU stellt sich nicht mehr die Frage ob, sondern wie sie KI sinnvoll für sich nutzen können.
Die österreichische Chance: Für Österreich birgt die Adaption von KI ein enormes wirtschaftliches Potenzial. Studien deuten auf eine mögliche Steigerung der Wertschöpfung um bis zu 18 Prozent hin, was einem zusätzlichen Leistungsvolumen von 2,24 Milliarden Arbeitsstunden pro Jahr entspricht – vergleichbar mit der gesamten Wirtschaftsleistung von Wien und der Steiermark zusammen.[4] Andere Prognosen gehen davon aus, dass die betriebliche KI-Nutzung das österreichische Bruttoinlandsprodukt (BIP) in den nächsten zehn Jahren um 40 Milliarden Euro erhöhen könnte.[5] Diese Zahlen verdeutlichen, dass die KI-Adaption entscheidend für die Aufrechterhaltung der Wettbewerbsfähigkeit ist. Dies gilt umso mehr vor dem Hintergrund aktueller Herausforderungen: Österreich ist im Digital Economy and Society Index (DESI) 2023 zurückgefallen [4], und der demografische Wandel stellt das Land vor erhebliche Aufgaben, etwa durch einen steigenden Arbeitskräftebedarf bei gleichzeitig sinkender Jahresarbeitszeit pro Kopf.[4] Vor diesem Hintergrund wird KI zu einem wichtigen Hebel, um Produktivitätssteigerungen zu erzielen und demografische Belastungen abzufedern. Da KMU das Rückgrat der österreichischen Wirtschaft bilden – sie beschäftigten 2022 über 2,4 Millionen Menschen und erwirtschafteten 58 Prozent der Umsätze der marktorientierten Wirtschaft [10] – ist ihre Fähigkeit zur KI-Nutzung von nationaler Bedeutung. Die Verbindung zwischen dem immensen wirtschaftlichen Potenzial der KI und den drängenden nationalen Herausforderungen wie Demografie und Wettbewerbsfähigkeit unterstreicht, dass KI für österreichische KMU nicht nur eine Chance, sondern eine strategische Notwendigkeit darstellt, um Produktivität zu sichern und zukunftsfähig zu bleiben.
Zielsetzung des Podcasts: Dieser Bericht dient als Grundlage für einen Podcast, der sich an Führungskräfte österreichischer KMU richtet. Ziel ist es, praxisrelevantes Wissen zu vermitteln, um die KI-Landschaft erfolgreich zu navigieren. Der Fokus liegt auf konkreten Anwendungsfällen, den führenden Plattformen OpenAI und Google Gemini sowie den verfügbaren Unterstützungsangeboten und rechtlichen Rahmenbedingungen in Österreich.

2. Entschlüsselung des KI-Hypes: Schlüsseltrends für österreichische KMU (Ausblick 2025)

Die KI-Landschaft entwickelt sich rasant weiter. Für KMU ist es entscheidend, die wichtigsten Trends zu verstehen, um Potenziale zu erkennen und strategische Entscheidungen zu treffen.
Die Welle der Generativen KI (GenAI): GenAI-Systeme wie ChatGPT von OpenAI oder Gemini von Google, die Texte, Bilder oder Code erzeugen können, stehen im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit.[2] Ihre Zugänglichkeit verbessert sich stetig, sie werden sogar direkt in Smartphones integriert, was neue Kaufanreize schafft (z.B. für Live-Übersetzungen oder Texterstellung).[3] Für viele österreichische Unternehmen stellen Anwendungen wie Textgenerierung, Übersetzungen und Chatbots den Einstiegspunkt in die KI-Nutzung dar. Eine EY-Studie zeigt, dass Large Language Models (LLMs) wie OpenAI von 26 Prozent und Chatbots von 25 Prozent der KI-nutzenden Unternehmen in Österreich eingesetzt werden.[11]
KI-KM Symbiose & KI-bereite Inhalte: Ein entscheidender, oft übersehener Trend ist die enge Verbindung zwischen KI und Wissensmanagement (Knowledge Management, KM).[2] KI-Systeme liefern nur dann verlässliche Ergebnisse, wenn sie auf gut strukturierten, korrekt verschlagworteten und gepflegten Daten und Inhalten (“AI-Ready Content”) aufbauen. Die Qualität und Zuverlässigkeit von KI-Anwendungen hängt maßgeblich von der Qualität der zugrundeliegenden Informationen ab.[2] Viele Unternehmen kämpfen jedoch mit unstrukturierten Daten und “Dark Content” in veralteten Systemen.[2] Daher wird die Etablierung von Prozessen zur Sicherstellung von “KI-bereiten Inhalten” und guter Daten-Governance zu einer Priorität für 2025.[2] Dies ist eine wesentliche Voraussetzung, um die Zuverlässigkeits- und Genauigkeitsprobleme zu adressieren, die viele Organisationen bei der KI-Implementierung feststellen.[2] Für KMU bedeutet das: Bevor das volle Potenzial fortgeschrittener KI-Anwendungen ausgeschöpft werden kann, muss oft erst das “digitale Fundament” – die Ordnung und Qualität der eigenen Daten und Inhalte – geschaffen werden. Mangelnde Datenqualität wird als eines der größten Hindernisse für die KI-Implementierung genannt.[12]
Aufstieg der KI-Agenten: Ein weiterer wichtiger Trend ist der zunehmende Einsatz von KI-Agenten – autonomen intelligenten Systemen, die spezifische Aufgaben ohne direktes menschliches Eingreifen erledigen können.[3] Deloitte prognostiziert, dass 25 Prozent der Unternehmen, die bereits GenAI nutzen, im Jahr 2025 auch solche autonomen Agenten einsetzen werden.[3] Diese Agenten versprechen erhebliche Produktivitäts- und Effizienzsteigerungen, indem sie Routineaufgaben übernehmen oder komplexe Prozesse steuern.[3] Ihre Leistungsfähigkeit ist jedoch direkt von der Qualität der verfügbaren Daten und Informationen abhängig, was die Bedeutung von “KI-bereiten Inhalten” unterstreicht. Ohne eine verlässliche Wissensbasis können autonome Agenten keine korrekten Entscheidungen treffen oder Aufgaben zuverlässig ausführen.
Automatisierung & Effizienz: Über spezialisierte Agenten hinaus bleibt die Automatisierung von Routineaufgaben ein Kernversprechen der KI für KMU. Zeitaufwendige, repetitive Tätigkeiten in Verwaltung, Buchhaltung, Produktion oder Kundenservice können durch KI übernommen werden.[13] Dies führt zu erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen, reduziert Fehlerquoten und ermöglicht es Mitarbeitenden, sich auf komplexere, wertschöpfendere Aufgaben zu konzentrieren.[13] Ein aufkommender Trend ist hier auch die KI-gestützte Erfassung von implizitem Wissen (Tacit Knowledge Capture), bei der KI hilft, das Know-how von Experten zu dokumentieren und verfügbar zu machen.[2]
Verbesserte Kundenerfahrung: KI ermöglicht eine Revolution im Kundenservice. Chatbots und virtuelle Assistenten können Kundenanfragen rund um die Uhr beantworten, Wartezeiten verkürzen und das Serviceteam entlasten.[13] Durch die Analyse von Kundendaten können zudem personalisierte Angebote und Interaktionen gestaltet werden, was die Kundenbindung und potenziell den Umsatz steigert.[13] KI kann sogar die Stimmung (Sentiment) in der Kundenkommunikation analysieren, um den Support einfühlsamer zu gestalten.[15]
KI für intelligentere Entscheidungen: KMU generieren oft große Datenmengen, deren Potenzial ungenutzt bleibt. KI-Algorithmen können diese Daten analysieren, Muster erkennen, die menschlicher Analyse entgehen würden, und so fundierte Geschäftsentscheidungen ermöglichen – von Absatzprognosen über Budgetplanung bis hin zu Personalbedarfen.[13] Ein prominentes Beispiel ist die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance), bei der KI Maschinendaten analysiert, um potenzielle Ausfälle vorherzusagen und ungeplante, kostspielige Stillstände zu vermeiden.[13]
Branchenspezifische Spotlights:

• Logistik: In der Logistikbranche sind spezifische KI-Trends sichtbar. Computer Vision, also die KI-gestützte Bilderkennung, wird zur Optimierung der Bestandsüberwachung, zur automatischen Identifizierung von Paketen und Barcodes sowie zur Berechnung optimaler Verpackungsgrößen eingesetzt, was Kosten spart und die Nachhaltigkeit verbessert.[17] Audio AI analysiert Geräusche, um Maschinendefekte frühzeitig zu erkennen oder sogar die Ermüdung von Fahrern anhand ihrer Stimme festzustellen, was Sicherheit und Produktivität erhöht.[17] In Österreich gibt es bereits Beispiele wie das WMS-Assistenzsystem GaliLEA, das Lagerverwaltungsprozesse effizienter gestaltet.[18] KI spielt auch eine zentrale Rolle bei der Gestaltung resilienterer Lieferketten.[18]
• Dienstleistungen & Beratung: KI verändert die Arbeitsweise im Kreativ- und Dienstleistungssektor grundlegend und eröffnet neue Innovationspotenziale.[19]
• Fertigung & Industrie: Hier liegen Potenziale in der vorausschauenden Wartung [16], der automatisierten Qualitätskontrolle mittels Bilderkennung [16] und generell in der Produktivitätssteigerung, insbesondere in Bereichen mit hohem administrativem Anteil.[4]

Nachhaltigkeit & Energie: Ein zweischneidiges Schwert: Einerseits steigt der Energieverbrauch von Rechenzentren durch den intensiven Einsatz von GenAI erheblich an, was Umweltbedenken und potenzielle Kostensteigerungen mit sich bringt.[3] Andererseits bietet KI selbst erhebliche Potenziale für mehr Nachhaltigkeit. Sie kann beispielsweise zur Optimierung des Energieverbrauchs in Unternehmen eingesetzt werden, indem Verbrauchsdaten analysiert und Lastspitzen gesteuert werden.[14] Initiativen wie “AI for Green” [20] und Förderprogramme wie KMU.DIGITAL & GREEN [23] oder AI-Adoption: Green [25] zielen darauf ab, KI für Umwelt- und Klimaschutzziele zu nutzen. Für KMU ergibt sich daraus die Herausforderung, den Energiebedarf der KI zu managen, aber auch die Chance, KI zur Erreichung eigener Nachhaltigkeitsziele einzusetzen und dafür möglicherweise Förderungen zu erhalten. Diese duale Betrachtung – der ökologische Fußabdruck von KI und das Potenzial für KI zur Verbesserung der Umweltbilanz – wird für strategische Entscheidungen immer wichtiger.

3. Deep Dive: OpenAI vs. Google Gemini für KMU-Anwendungen

Zwei der prominentesten Anbieter von Generativer KI, die für österreichische KMU besonders relevant sind, sind OpenAI und Google mit seiner Gemini-Plattform. Beide verfügen über eine massive Nutzerbasis [27] und bieten eine Reihe von Werkzeugen und Diensten an.
OpenAI Ökosystem (ChatGPT, GPT-Modelle, DALL-E, APIs):

• Fähigkeiten: OpenAI ist vor allem durch ChatGPT bekannt geworden und gilt als stark in der Erzeugung kohärenter, kreativer Texte und im Führen natürlicher Dialoge.[29] Die neueren Modelle wie GPT-4o bieten verbesserte Fähigkeiten in Logik, Codierung und unterstützen multimodale Eingaben (Text, Bild, Audio).[31] DALL-E ermöglicht die Generierung von Bildern aus Textbeschreibungen.[14] Ein wesentlicher Vorteil ist die Möglichkeit, über den GPT Store eigene, angepasste Chatbots (Custom GPTs) für spezifische Aufgaben zu erstellen.[31] Die Modelle sind auch über APIs zugänglich, was die Integration in eigene Anwendungen ermöglicht [34], oft über den Azure OpenAI Service von Microsoft.[15]
• Anwendungsfälle (Beispiele): Typische Einsatzbereiche für KMU sind die Erstellung von Marketinginhalten (Blogposts, Social Media, Produktbeschreibungen zur SEO-Verbesserung) [14], die Entwicklung von Kundenservice-Chatbots [15], die Unterstützung bei der internen Wissensfindung [15], das Zusammenfassen langer Texte [15], die Unterstützung bei Programmieraufgaben und das Erstellen von Skripten für Präsentationen oder Videos.[36] Auch wenn fortschrittliche Videogenerierung wie mit Sora noch nicht breit verfügbar ist [37], können die Textfähigkeiten hierfür genutzt werden.
• Preisgestaltung: OpenAI bietet ein kostenloses Basismodell von ChatGPT. Für erweiterte Funktionen und neuere Modelle gibt es ChatGPT Plus (ca. $20/Monat), ChatGPT Team (ca. $25-$30/Nutzer/Monat bei jährlicher Zahlung) und individuelle Enterprise-Lösungen.[29] Die API-Nutzung wird tokenbasiert abgerechnet, d.h. nach der Menge der verarbeiteten Textdaten (Input und Output).[34]

Google Gemini Ökosystem (Gemini, Gemini Advanced, Integration):

• Fähigkeiten: Google Gemini (ehemals Bard [38]) wurde von Grund auf als multimodales Modell entwickelt, das Text, Bilder, Audio, Video und Code nahtlos verarbeiten kann.[32] Es zeichnet sich oft durch hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit [32] und potenziell sehr große Kontextfenster aus (einige Versionen können bis zu 1 Million Tokens verarbeiten, was die Analyse sehr langer Dokumente ermöglicht).[31] Stärken liegen auch in logischem Denken und komplexer Analyse.[29] Ein Hauptvorteil ist die tiefe Integration in das Google-Ökosystem, einschließlich Google Workspace (Docs, Sheets, Gmail etc.) und Android-Smartphones.[28] Funktionen wie Gemini Live ermöglichen natürliche Sprachgespräche in vielen Sprachen, inklusive Deutsch.[41]
• Anwendungsfälle (Beispiele): Gemini eignet sich gut für Rechercheaufgaben und das Synthetisieren von Informationen aus verschiedenen Quellen.[27] Die Integration in Workspace ermöglicht das Entwerfen von E-Mails, das Erstellen von Dokumenten oder die Analyse von Daten in Tabellen. Weitere Anwendungsfälle umfassen Übersetzungen, Unterstützung bei Programmieraufgaben [40], Bildgenerierung [42], sprachgesteuerte Interaktionen über Gemini Live [41] und sogar Unterstützung bei Datenbankaufgaben wie Codekonvertierung oder Leistungsoptimierung über Gemini in Google Cloud.[43]
• Preisgestaltung: Auch Gemini bietet eine kostenlose Version. Gemini Advanced ist als kostenpflichtiges Abonnement verfügbar (ca. $19.99 oder $20/Monat), oft als Teil des Google One AI Premium Pakets und manchmal mit einer kostenlosen Testphase.[31] Die API-Preise für Gemini-Modelle gelten als sehr wettbewerbsfähig und sind für vergleichbare Aufgaben potenziell günstiger als bei OpenAI, was besonders bei hohem Nutzungsvolumen relevant sein kann.[34]

Direkter Vergleich: Eine praktische Gegenüberstellung für KMU:
Die Wahl zwischen OpenAI und Google Gemini hängt stark von den spezifischen Anforderungen und der bestehenden Infrastruktur eines KMU ab.

• Leistung & Fähigkeiten: Beide Plattformen bieten beeindruckende Leistungen, die sich ständig weiterentwickeln.[44] ChatGPT wird oft für seine Kreativität und die Fähigkeit zur Erstellung flüssiger, menschenähnlicher Texte gelobt.[29] Gemini punktet häufig bei logischem Denken, der Verarbeitung großer Datenmengen (längere Kontexte) und Geschwindigkeit.[31] Nutzermeinungen sind jedoch gemischt, und die wahrgenommene Leistung kann je nach Aufgabe variieren.[31] Es empfiehlt sich, beide Systeme für die eigenen Anwendungsfälle zu testen.[31]
• Benutzerfreundlichkeit & Integration: Für KMU, die bereits stark auf Google Workspace setzen, bietet Gemini durch seine nahtlose Integration einen erheblichen Vorteil.[31] Die Bedienung ist oft direkt in den bekannten Anwendungen möglich. OpenAI (insbesondere über ChatGPT) ist ebenfalls sehr benutzerfreundlich, seine Stärke liegt aber eher in der Flexibilität der API und der Möglichkeit, über den GPT Store spezifische Lösungen zu erstellen oder zu nutzen.[33]
• Kosten: Die monatlichen Kosten für die Premium-Versionen (ChatGPT Plus vs. Gemini Advanced) sind nahezu identisch.[31] Bei der API-Nutzung könnte Gemini Kostenvorteile bieten, insbesondere bei Modellen wie Gemini 1.5 Pro, die deutlich günstiger als vergleichbare GPT-4-Modelle angeboten werden.[34] OpenAI bietet jedoch eine stärker abgestufte Preisstruktur mit verschiedenen Modellen und Tiers.[34] Die kostenlosen Versionen beider Anbieter eignen sich gut für erste Experimente.
• Datenschutz & Compliance: Bei der Nutzung kostenloser, öffentlicher Versionen ist Vorsicht geboten, da eingegebene Daten potenziell zum Training der Modelle verwendet werden könnten.[37] Bezahlte Enterprise-Versionen (wie Azure OpenAI Service [35] oder Gemini innerhalb von Google Workspace [28]) bieten in der Regel bessere Datenkontrolle, Vertraulichkeit und Compliance-Zusagen, was für den geschäftlichen Einsatz unerlässlich ist.
• Strategische Überlegungen: Die Entscheidung für eine Plattform ist nicht nur eine Frage der Funktionalität, sondern hat strategische Implikationen. Eine starke Bindung an Gemini vertieft die Integration in das Google-Ökosystem, was bequem sein kann, aber auch die Abhängigkeit erhöht.[31] OpenAI, insbesondere über seine API oder den Azure Service, bietet potenziell mehr Flexibilität für plattformunabhängige Integrationen.[34] KMU sollten daher ihre langfristige IT-Strategie, ihre Präferenzen bezüglich Datenhoheit und ihre bestehende Softwarelandschaft in die Entscheidung einbeziehen.

Tabelle 1: OpenAI vs. Google Gemini – Schneller Vergleich für KMU

Empfehlung: Es gibt keine pauschal “beste” Plattform. KMU sollten basierend auf ihren spezifischen Bedürfnissen, ihrer IT-Infrastruktur (insbesondere der Nutzung von Google Workspace), ihrem Budget und ihren Prioritäten (z.B. Kreativität vs. Datenanalyse) evaluieren. Das Testen beider Plattformen, beginnend mit den kostenlosen Versionen, ist der beste Weg, um die Eignung für die eigenen Anwendungsfälle zu prüfen.[31]

4. Potenzial freisetzen: Praktische KI-Anwendungsfälle für österreichische KMU

Um die abstrakten Möglichkeiten von KI greifbar zu machen, ist es hilfreich, konkrete Anwendungsfälle in verschiedenen Unternehmensbereichen zu betrachten. Viele dieser Anwendungen können mit Werkzeugen wie ChatGPT oder Gemini umgesetzt werden.
Marketing & Vertriebstransformation:

• Inhalts-Erstellung: KI kann effizient Blogbeiträge, Social-Media-Posts, Werbetexte, E-Mail-Kampagnen und detaillierte Produktbeschreibungen generieren.[14] Dies spart nicht nur Zeit, sondern kann auch die Suchmaschinenoptimierung (SEO) und Konversionsraten verbessern, wie Kundenzitate belegen.[15] Beispiele für Tools sind ChatGPT, Gemini, aber auch spezialisierte Anbieter wie Jasper oder Neuroflash.[14]
• Marktforschung & Analyse: KI-Tools können Markttrends identifizieren, Kundenfeedback auswerten (z.B. aus Bewertungen oder Social Media) und Zielgruppen analysieren.[14]
• Lead-Generierung & Qualifizierung: KI-gesteuerte Chatbots auf der Unternehmenswebsite können Besucher proaktiv ansprechen, erste Fragen beantworten und qualifizierte Leads generieren, auch außerhalb der Geschäftszeiten.[13] Ein Beispiel ist der Chatbot von Trown Partners.[13]
• Personalisierung: Durch die Analyse von Kundendaten kann KI helfen, Marketingbotschaften, Angebote und Website-Inhalte individuell zuzuschneiden, was die Relevanz und Effektivität erhöht.[13]
• Automatisierte Werbung: Plattformen wie Google Performance Max oder spezialisierte Tools wie Shopstory.AI nutzen KI, um Werbeanzeigen automatisch auf verschiedenen Kanälen zu platzieren und zu optimieren, basierend auf den Unternehmenszielen und hochgeladenen Assets (Bilder, Videos).[36]

Revolutionierung des Kundenservice:

• 24/7-Support: KI-Chatbots (basierend auf ChatGPT, Gemini oder spezialisierten Plattformen wie Drift [14]) können rund um die Uhr Standardanfragen beantworten und häufig gestellte Fragen (FAQs) abdecken, was die Servicequalität verbessert und menschliche Mitarbeiter entlastet.[13]
• Interner Support: Chatbots können auch intern eingesetzt werden, um Mitarbeitern schnelle Antworten auf administrative oder prozessbezogene Fragen zu geben und so die Anzahl interner Support-Tickets zu reduzieren.[15]
• Sentiment-Analyse: KI kann die emotionale Tonalität in Kunden-E-Mails oder Chat-Nachrichten erkennen, sodass Support-Mitarbeiter besser auf die Stimmung des Kunden eingehen können.[15]
• Anrufzusammenfassung & Analyse: KI-Tools können Telefongespräche oder Video-Calls im Support aufzeichnen, automatisch zusammenfassen und wichtige Informationen extrahieren (z.B. Hauptanliegen, Kundenzufriedenheit, Ergebnis des Gesprächs).[15]

Optimierung von Betrieb & Produktion:

• Prozessautomatisierung: KI kann eine Vielzahl von repetitiven administrativen Aufgaben automatisieren, von der Dateneingabe über die Terminplanung bis hin zur E-Mail-Verwaltung.[13] Tools wie Microsoft Copilot oder Dienste wie IFTTT können hier unterstützen.[14]
• Vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance): Durch die Analyse von Sensordaten von Maschinen kann KI potenzielle Ausfälle vorhersagen, bevor sie auftreten. Dies ermöglicht eine geplante Wartung, vermeidet teure Produktionsstillstände und verlängert die Lebensdauer von Anlagen.[13]
• Qualitätskontrolle: In der Fertigung kann KI-gestützte Bilderkennung eingesetzt werden, um fehlerhafte Produkte oder Teile automatisch zu identifizieren und auszusortieren, was die Effizienz der Qualitätssicherung steigert.[16]
• Logistik & Lieferkette: KI optimiert Routenplanungen, verwaltet Lagerbestände (z.B. mit Systemen wie GaliLEA [18]), verfolgt Sendungen mittels Computer Vision [17] und unterstützt bei der Bedarfsprognose, um Lieferketten resilienter zu machen.[14]
• Wissensmanagement: KI kann helfen, internes Wissen besser zu organisieren, zu durchsuchen und zugänglich zu machen, z.B. durch intelligente Suchfunktionen oder die Unterstützung bei der Erfassung von Expertenwissen.[2]

Stärkung von Personalwesen & Administration:

• Rekrutierung: KI kann Lebensläufe vorsortieren, Interviewtermine koordinieren und erste standardisierte Kommunikation mit Bewerbern übernehmen. Hierbei ist jedoch Vorsicht geboten, um Diskriminierung durch algorithmische Voreingenommenheit zu vermeiden. Studien deuten auf einen potenziellen Return on Invest im HR-Bereich hin.[46]
• Onboarding & Training: KI kann neue Mitarbeiter mit Informationen versorgen oder bei der Erstellung von Schulungsunterlagen helfen.
• Interne Kommunikation: KI kann Entwürfe für interne Mitteilungen erstellen oder lange Meeting-Protokolle zusammenfassen.
• Compliance-Unterstützung: KI-Assistenten können Mitarbeitern helfen, relevante interne Richtlinien oder externe Vorschriften schneller zu finden und zu verstehen.[15]

Unterstützung in Finanzen & Compliance:

• Belegverarbeitung: Mittels Optical Character Recognition (OCR) und KI können Rechnungen und Belege automatisch erfasst und verarbeitet werden.[16]
• Finanzanalyse & Prognose: KI kann bei der Analyse von Finanzdaten, der Budgetplanung und der Erstellung von Finanzprognosen unterstützen.[13]
• Betrugserkennung: KI-Algorithmen können ungewöhnliche Muster in Transaktionsdaten erkennen und auf potenzielle Betrugsfälle hinweisen.
• Compliance-Prüfungen: KI kann unterstützen, die Einhaltung von Finanzvorschriften zu überprüfen. Spezialisierte Tools wie PatentButler.ai nutzen KI auch für das Management von geistigem Eigentum (IP).[33]

Viele dieser Anwendungsfälle sind nicht auf eine einzelne Abteilung beschränkt. Beispielsweise erfordert eine effektive Kundenpersonalisierung Daten aus Marketing, Vertrieb und Service. Vorausschauende Wartung basiert auf Betriebsdaten, beeinflusst aber die Finanzplanung. Erfolgreiches KI-gestütztes Wissensmanagement ist naturgemäß abteilungsübergreifend. Dies bedeutet, dass KMU bei der KI-Implementierung über Abteilungsgrenzen hinweg denken und die notwendigen Datenflüsse und Prozessänderungen im gesamten Unternehmen berücksichtigen müssen, um den maximalen Nutzen zu erzielen. Dies erfordert eine strategische Sichtweise und Koordination.
Tabelle 2: KI-Anwendungsideen für österreichische KMU-Funktionen

5. Die Reise meistern: Herausforderungen bei der KI-Einführung in KMU

Trotz des enormen Potenzials zögern viele österreichische KMU noch bei der Einführung von KI. Studien zeigen eine deutliche Adoptionslücke: Während etwa die Hälfte der Großunternehmen KI nutzt, sind es bei kleinen Betrieben nur rund 18 bis 26 Prozent.[11] Viele KMU (bis zu 62 Prozent laut einer Studie) haben sogar keine konkreten Pläne für einen KI-Einsatz.[11] Oftmals sehen sie aufgrund voller Auftragsbücher keinen unmittelbaren Handlungsbedarf oder sind unsicher, wie sie starten sollen.[47] Diese Haltung könnte sich jedoch als kurzsichtig erweisen, da KI-gestützte Wettbewerber schnell Effizienz- und Innovationsvorteile erzielen könnten. Die wahrgenommene fehlende Notwendigkeit heute könnte eine Wettbewerbsschwäche von morgen verschleiern.
Die Hürden für die KI-Adoption in KMU sind vielfältig und oft miteinander verknüpft:

• Kompetenz- und Wissenslücke (“Menschliche Hürde”): Dies wird als eines der größten Hindernisse genannt.[12] Es fehlt oft an internem Know-how, um sinnvolle Anwendungsfälle zu identifizieren, geeignete Technologien auszuwählen, KI-Systeme zu implementieren und zu managen. Dies betrifft nicht nur IT-Spezialisten, sondern erfordert ein grundlegendes KI-Verständnis in der gesamten Belegschaft.[14] Die Notwendigkeit, “KI-Kompetenz” aufzubauen, wird durch den AI Act sogar rechtlich relevant.[14] Ohne die richtigen Fähigkeiten ist es schwierig, die weiteren Herausforderungen wie Datenqualität oder Integration zu meistern.
• Finanzielle Bedenken (“Finanzielle Hürde”): Die Kosten für Software, Hardware, Implementierung und externe Expertise können für KMU eine erhebliche Hürde darstellen.[12] Zudem ist es oft schwierig, den Return on Investment (ROI) im Voraus zu berechnen, insbesondere bei kleineren oder grundlegenden Projekten.[18] Finanzielle Engpässe schränken wiederum die Möglichkeiten ein, in dringend benötigte Kompetenzentwicklung oder die Verbesserung der Dateninfrastruktur zu investieren.
• Datenbereitschaft und -qualität (“Hürde der Datenqualität”): KI-Systeme benötigen qualitativ hochwertige, strukturierte und zugängliche Daten, um effektiv zu funktionieren.[2] Viele KMU verfügen jedoch nicht über die notwendige Dateninfrastruktur oder etablierte Daten-Governance-Prozesse.[12] Die Verbesserung der Datenqualität erfordert wiederum technisches Know-how und potenziell finanzielle Investitionen.
• Integrationskomplexität: Die Einbindung neuer KI-Tools in bestehende IT-Systeme und etablierte Geschäftsprozesse kann technisch anspruchsvoll und aufwendig sein.[14] Dies erfordert spezifische technische Fähigkeiten und erhöht die Implementierungskosten.
• Change Management & Unternehmenskultur: Die Einführung von KI erfordert oft eine Anpassung von Arbeitsweisen und Denkweisen im Unternehmen. Skepsis oder Ängste bei Mitarbeitenden müssen adressiert werden.[12] Eine offene Kultur, die Experimente und datengetriebene Entscheidungen fördert, ist wichtig für den Erfolg.[49] Entscheidend ist auch die volle Unterstützung durch die Geschäftsführung.[16]
• Rechtliche und ethische Unsicherheit: Die Sorge vor komplexen Vorschriften wie dem EU AI Act und der DSGVO, gepaart mit ethischen Bedenken (z.B. bezüglich Fairness oder Transparenz) und Haftungsfragen, führt bei vielen KMU zu Unsicherheit.[12]
• Identifikation konkreter Anwendungsfälle: Manchen Unternehmen fällt es schwer, über den allgemeinen Hype hinauszublicken und spezifische, wertschöpfende Anwendungsfälle für ihr eigenes Geschäft zu identifizieren.[12] Dies erfordert eine strukturierte Analyse des Status Quo und der Unternehmensziele [14], wofür wiederum oft das Know-how fehlt.

Diese Herausforderungen sind eng miteinander verwoben. Ein Mangel an Kompetenzen erschwert die Identifikation von Anwendungsfällen und das Management der Datenqualität. Finanzielle Hürden begrenzen Investitionen in Schulungen oder Infrastruktur. Die Komplexität der Integration erfordert wiederum spezielle Fähigkeiten und finanzielle Mittel. Ein erfolgreicher KI-Einstieg für KMU erfordert daher einen ganzheitlichen Ansatz, der Strategie, Kompetenzaufbau, Technologie, Daten und Finanzen gleichzeitig adressiert.

6. Verantwortungsvolle KI: Ethik, AI Act und DSGVO navigieren

Der Einsatz von KI bringt nicht nur technische und wirtschaftliche, sondern auch erhebliche rechtliche und ethische Verantwortung mit sich. Für KMU ist es entscheidend, sich in diesem komplexen Umfeld zurechtzufinden.
Die regulatorische Landschaft:

• EU AI Act: Dieses Gesetz, das seit August 2024 schrittweise in Kraft tritt, ist die weltweit erste umfassende Regulierung für KI.[14] Es verfolgt einen risikobasierten Ansatz und teilt KI-Systeme in Kategorien ein: inakzeptables Risiko (verboten, z.B. Social Scoring), hohes Risiko (strenge Auflagen, z.B. in kritischen Infrastrukturen oder im Personalwesen), begrenztes Risiko (Transparenzpflichten, z.B. Chatbots) und minimales Risiko (keine spezifischen Auflagen).[19] Für KMU ergeben sich daraus wichtige Pflichten:

• Sie müssen die Risikokategorie der von ihnen eingesetzten oder entwickelten KI-Systeme bewerten.[19]
• Transparenzpflichten müssen erfüllt werden, z.B. die Kennzeichnung von KI-generierten Inhalten (Deepfakes) oder die Offenlegung, wenn Nutzer mit einem Chatbot interagieren.[14]
• Bis Februar 2025 müssen betroffene Mitarbeiter nachweislich über die eingesetzten KI-Systeme geschult sein (“KI-Kompetenz”).[14]
• Für Hochrisiko-Systeme können umfangreiche Konformitätsbewertungen und Folgenabschätzungen hinsichtlich der Grundrechte erforderlich sein.[50]
• Die meisten Verpflichtungen, wie z.B. die Transparenzpflichten für generative KI, gelten ab August 2026.[50]

• DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung): Die DSGVO bleibt uneingeschränkt gültig, sobald KI-Systeme personenbezogene Daten verarbeiten.[14] Grundprinzipien wie Datenminimierung, Zweckbindung, Rechtmäßigkeit der Verarbeitung und die Rechte der betroffenen Personen (Auskunft, Löschung etc.) müssen beachtet werden. Besondere Vorsicht ist geboten bei der Eingabe personenbezogener oder sensibler Unternehmensdaten in öffentlich zugängliche KI-Tools (wie die kostenlosen Versionen von ChatGPT oder Gemini), da deren Betreiber die Daten möglicherweise für eigene Zwecke weiterverwenden.[14] Gegebenenfalls sind Datenschutz-Folgenabschätzungen (DSFAs) durchzuführen.
• Weitere relevante Gesetze: Auch das Urheberrecht (KI kann kein Urheber sein, aber Trainingsdaten können geschützt sein), Persönlichkeitsrechte, Markenrechte [14] sowie branchenspezifische Vorschriften sind beim KI-Einsatz zu berücksichtigen.

Ethische Überlegungen für KMU:

• Verzerrungen (Bias) und Fairness: KI-Modelle lernen aus Daten. Wenn diese Daten historische Ungleichheiten oder Vorurteile widerspiegeln, kann die KI diese reproduzieren oder sogar verstärken, was zu diskriminierenden Ergebnissen führt (z.B. bei Bewerberauswahl).[14] KMU müssen auf repräsentative Daten achten und Modelle auf Fairness prüfen.[14]
• Transparenz und Erklärbarkeit: Viele KI-Modelle funktionieren wie eine “Black Box”, d.h. es ist schwer nachzuvollziehen, wie sie zu einer bestimmten Entscheidung kommen. Wo immer möglich, sollten erklärbare KI-Methoden (Explainable AI, XAI) angestrebt werden. Unternehmen sollten transparent kommunizieren, wo und wie sie KI einsetzen.[14]
• Menschliche Aufsicht und Kontrolle (“Human on the Loop”): Insbesondere bei Entscheidungen mit erheblichen Auswirkungen auf Menschen sollte immer eine menschliche Kontrollinstanz vorhanden sein, die die Empfehlungen der KI überprüfen und gegebenenfalls korrigieren kann.[49] KI sollte menschliche Fähigkeiten erweitern, nicht ersetzen, wo Urteilsvermögen und Kontextverständnis gefragt sind.[14]
• Rechenschaftspflicht und Haftung: Es muss klar definiert sein, wer für die Ergebnisse und potenziellen Schäden durch ein KI-System verantwortlich ist.[14] Grundsätzlich haftet das Unternehmen, das die KI einsetzt, für Fehler im Umgang damit.[14] Klare interne Richtlinien und Kontrollen sind zur Risikominimierung unerlässlich.
• Vertrauenswürdigkeit: Um Akzeptanz bei Mitarbeitern, Kunden und Partnern zu schaffen, müssen KMU einen vertrauenswürdigen Umgang mit KI pflegen. Dies beinhaltet ethische Grundsätze, Transparenz, Sicherheit und offene Kommunikation.[14] Initiativen wie die Zertifizierung zum “Value-based Engineering Ambassador for Ethical IS & AI” können dabei helfen, Kompetenz und Engagement zu demonstrieren.[55]

Obwohl Vorschriften wie der AI Act und die DSGVO zunächst als Belastung erscheinen mögen, bieten sie KMU auch eine Chance. In einer Zeit, in der KI oft mit Skepsis betrachtet wird [12], können Unternehmen, die nachweislich verantwortungsvoll und gesetzeskonform handeln, Vertrauen aufbauen.[20] Dieses Vertrauen kann zu einem wichtigen Differenzierungsmerkmal und Wettbewerbsvorteil werden, insbesondere in sensiblen Märkten.[56] Compliance wird so von einer reinen Kostenposition zu einer Investition in die Reputation und Kundenbindung. Gleichzeitig stellt die Komplexität dieser Regelungen, insbesondere für KMU ohne eigene Rechtsabteilungen, eine erhebliche Herausforderung dar.[12] Dies unterstreicht den Bedarf an praxisnahen Leitfäden, wie sie die WKO anbietet [14], sowie an vereinfachten Werkzeugen und spezialisierten Beratungsdiensten, um Rechtsunsicherheit zu reduzieren und die verantwortungsvolle KI-Adaption zu erleichtern.
Praktische Schritte für KMU:

• Interne KI-Richtlinien entwickeln: Klare Regeln für Mitarbeiter definieren (Was ist erlaubt, was nicht? Umgang mit Daten?). Die WKO stellt Muster-Guidelines zur Verfügung.[5]
• Mitarbeiter schulen: Obligatorische Schulungen zu KI-Grundlagen, verantwortungsvoller Nutzung, Datenschutz (DSGVO) und den Kernpunkten des AI Act durchführen.[14]
• Drittanbieter-Tools prüfen: Externe KI-Lösungen sorgfältig auf Compliance (AI Act, DSGVO) und Datensicherheitspraktiken prüfen. Bei sensiblen Daten auf Enterprise-Lösungen setzen.[35]
• Risikobasiert starten: Mit Anwendungen beginnen, die ein geringes Risiko gemäß AI Act aufweisen, und schrittweise Erfahrungen sammeln.[19]
• Expertenrat einholen: Bei komplexen oder potenziell risikoreichen Implementierungen externe rechtliche oder ethische Beratung suchen.[49]

7. Ihre KI-Roadmap: Ressourcen & Empfehlungen für österreichische KMU

Der Einstieg in die KI muss kein Sprung ins kalte Wasser sein. Mit einer strukturierten Herangehensweise und der Nutzung verfügbarer Ressourcen können auch KMU erfolgreich KI-Potenziale erschließen.
Eine pragmatische KI-Strategie entwickeln:

• Ziele definieren: Klären, was mit KI erreicht werden soll. Welche konkreten Probleme sollen gelöst oder Prozesse verbessert werden?.[14]
• Status Quo erheben: Den digitalen Reifegrad des Unternehmens, die Datenqualität und die vorhandenen internen Kompetenzen realistisch einschätzen.[49]
• Anwendungsfälle identifizieren: Mögliche Einsatzbereiche sammeln und nach potenziellem Nutzen und Umsetzbarkeit priorisieren. Eine Mischung aus schnellen Erfolgen (“Quick Wins”) und längerfristigen Zielen ist oft sinnvoll.[16]
• Werkzeuge auswählen: Passende KI-Plattformen (z.B. OpenAI, Gemini) oder spezifische Tools basierend auf der Strategie, den Zielen und den verfügbaren Ressourcen auswählen.[14]
• Richtlinien festlegen: Verbindliche interne Regeln für den Umgang mit KI und Daten definieren.[5]

Das österreichische Unterstützungsökosystem nutzen:
Österreich bietet eine beachtliche Bandbreite an Unterstützungsangeboten für KMU im Bereich Digitalisierung und KI. Die Vielfalt kann jedoch auch unübersichtlich sein. Eine strukturierte Navigation ist daher wichtig.

• WKO Ressourcen: Die Wirtschaftskammer Österreich ist eine zentrale Anlaufstelle:

• KI-Guidelines für KMU: Ein praxisnaher Leitfaden (kostenlos zum Download).[5]
• Webinare & Workshops: Praxisorientierte Veranstaltungen zu KI-Themen.[52]
• KI-Handbuch: Spezifische Informationen für Branchen wie Gewerbe und Handwerk.[52]
• Informationsportal: Zentrale Webseite wko.at/ki.[5]
• Unterstützung für EPU: Spezifische Angebote für Ein-Personen-Unternehmen.[64]

• Förderprogramme: Finanzielle Unterstützung ist oft entscheidend:

• KMU.DIGITAL: Bietet geförderte Beratung (Status-, Potenzialanalysen, Strategieberatung) und Umsetzungsförderung. Besonderer Fokus auch auf Nachhaltigkeit mit KMU.DIGITAL & GREEN.[23] Wichtig: Budgetmittel sind oft limitiert und Anträge müssen frühzeitig gestellt werden; eine Beratung ist meist Voraussetzung für die Umsetzungsförderung.[23]
• AWS (Austria Wirtschaftsservice): Bietet spezifische KI-Förderungen im Rahmen der AI Mission Austria:

• AI-Start: Für erste KI-Projekte (bis zu 15.000 € Zuschuss für externe Beratung).[22]
• AI-Adaption: Für innovative KI-Vorhaben, auch mit Green-Fokus (bis zu 150.000 € oder mehr Zuschuss für Personal-, Sach-, Drittkosten).[22]
• AI-Wissen: Für Know-how-Aufbau in AI-Datenstrategie, Innovationsschutz (bis zu 30.000 € Zuschuss für Beratung, Qualifizierung).[22]
• Generelle aws Digitalisierungsförderung.[47]

• FFG (Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft): Fördert anwendungsorientierte KI-Forschung, Kooperationsprojekte, Dissertationen und Initiativen wie “AI for Green”.[21]
• Regionale Förderungen: Bundesländer haben oft eigene Programme (z.B. Digital Plus in Oberösterreich mit bis zu 8.000 € Zuschuss [68], Innovationsförderung in Wien [36]).
• Europäische Programme: Horizon Europe und Digital Europe Programme für größere, oft kooperative Projekte.[21]

• Netzwerke & Plattformen:

• AI Innovation Factory Wien: Initiative von Microsoft, EY und Partnern zur Vernetzung und Förderung von KI-Projekten.[11]
• KI-Marktplatz (aws): Verbindet KMU mit geprüften KI-Dienstleistern und -Lösungsanbietern.[14]
• RTR KI-Servicestelle: Anlaufstelle für Fragen zur KI-Regulierung (AI Act).[9]

• Schulung & Weiterbildung:

• WIFI: Bietet Kurse wie den “KI-Führerschein” an.[50]
• Hochschulen & Fachhochschulen: Spezialisierte Lehrgänge und Zertifikate (z.B. WU Wien/Austrian Standards für ethische KI [55], Allensbach Hochschule [57], Incite Akademie [19]).
• Private Anbieter: Vielfältige Kurse zu spezifischen Tools (z.B. OpenAI [58]) oder Themen.

Die Fülle an Angeboten kann für KMU eine Herausforderung darstellen. Eine klare Strategie und gegebenenfalls die Inanspruchnahme geförderter Erstberatungen (z.B. über KMU.DIGITAL [23]) sind entscheidend, um die passenden Ressourcen effektiv zu nutzen.
Tabelle 3: Wichtige KI-Unterstützungsressourcen für österreichische KMU

Intelligent starten: Pilotprojekte und Priorisierung: Statt sofort umfassende KI-Systeme implementieren zu wollen, empfiehlt es sich für KMU, mit kleinen, überschaubaren Pilotprojekten zu beginnen.[16] Dies ermöglicht das Testen der Technologie im eigenen Kontext, das Sammeln erster Erfahrungen und das Aufbauen von Vertrauen im Unternehmen bei begrenztem Risiko und überschaubaren Kosten. Die Auswahl sollte auf klare Anwendungsfälle mit messbarem Nutzen fallen (“Quick Wins”), um schnell Erfolge vorweisen zu können.[16] Die kostenlosen Versionen von Tools wie ChatGPT oder Gemini eignen sich gut für diese erste Explorationsphase.[31] Solche Pilotprojekte sind nicht nur technische Tests, sondern dienen auch strategischen Zielen: Sie helfen, interne Skepsis abzubauen, den praktischen Nutzen von KI zu demonstrieren (und damit der Haltung “wir brauchen das jetzt nicht” entgegenzuwirken [49]) und erste “KI-Kompetenzen” [14] im Team in einem geschützten Rahmen aufzubauen.
In Menschen investieren: Schulung und KI-Kompetenz: Der Erfolg der KI-Einführung hängt entscheidend von den Mitarbeitern ab. Kontinuierliche Schulungen und Weiterbildungen sind unerlässlich, um das notwendige Verständnis und die Fähigkeiten im Umgang mit KI-Werkzeugen aufzubauen.[14] Es kann hilfreich sein, interne “KI-Champions” zu fördern, die als Ansprechpartner und Multiplikatoren im Unternehmen agieren. Diese Investition in Humankapital ist nicht nur für die effektive Nutzung von KI wichtig, sondern wird durch den AI Act mit der geforderten “KI-Kompetenz” auch zu einer rechtlichen Notwendigkeit.[14]

8. Fazit: Die KI-Zukunft für das Wachstum von KMU gestalten

Die Analyse der aktuellen KI-Landschaft zeigt deutlich: Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant von einem Nischenthema zu einem fundamentalen Werkzeug für Unternehmen jeder Größe. Für österreichische KMU eröffnen sich durch KI erhebliche Chancen zur Effizienzsteigerung, Innovation und Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit in einem sich wandelnden wirtschaftlichen Umfeld.
Die wichtigsten Trends – von der allgegenwärtigen Generativen KI über die Notwendigkeit KI-bereiter Daten bis hin zum Aufstieg autonomer KI-Agenten – deuten auf eine Zukunft hin, in der KI tief in die Geschäftsprozesse integriert sein wird. Plattformen wie OpenAI und Google Gemini bieten leistungsstarke, zunehmend zugängliche Werkzeuge, die in nahezu allen Unternehmensbereichen, von Marketing und Vertrieb über Produktion und Logistik bis hin zu Verwaltung und Kundenservice, Mehrwert schaffen können.
Gleichzeitig dürfen die Herausforderungen nicht unterschätzt werden. Der Mangel an Fachwissen, finanzielle Hürden, die Notwendigkeit guter Datenqualität und die Komplexität der Integration erfordern eine strategische Herangehensweise. Ebenso zentral ist die Auseinandersetzung mit den rechtlichen Rahmenbedingungen, insbesondere dem EU AI Act und der DSGVO, sowie die Berücksichtigung ethischer Prinzipien, um Vertrauen zu schaffen und Risiken zu minimieren.
Die gute Nachricht für österreichische KMU ist, dass sie diese Reise nicht allein antreten müssen. Ein breites Unterstützungsökosystem aus Leitfäden, Beratungsangeboten, Förderprogrammen und Netzwerken steht zur Verfügung, um den Einstieg zu erleichtern und die Implementierung zu begleiten.
Die zentrale Botschaft lautet: Zögern ist keine Option mehr. KMU-Führungskräfte sind gefordert, sich proaktiv mit den Möglichkeiten der KI auseinanderzusetzen und erste Schritte zu unternehmen.[11] Der Einstieg muss nicht mit großen Investitionen verbunden sein; Pilotprojekte und die Nutzung verfügbarer Ressourcen ermöglichen ein schrittweises Vorgehen. Es ist davon auszugehen, dass KI in Zukunft so selbstverständlich sein wird wie heute das Internet.[46] Wer jetzt beginnt, sich mit KI zu beschäftigen, legt den Grundstein für zukünftigen Erfolg.
Letztlich sollte KI nicht als Bedrohung, sondern als mächtiges Werkzeug betrachtet werden. Strategisch und verantwortungsvoll eingesetzt, kann Künstliche Intelligenz österreichischen KMU helfen, effizienter zu arbeiten, innovativer zu sein und nachhaltig zu wachsen – und damit ihre entscheidende Rolle für die heimische Wirtschaft auch in Zukunft zu sichern.

Referenzen

1. Empfehlung für die Schaffung von Rahmenbedingungen zur optimalen Entwicklung und Nutzung von Technologien der Künstlichen Intelligenz – FORWIT, Zugriff am April 29, 2025, https://forwit.at/dokument/empfehlung-fuer-die-schaffung-von-rahmenbedingungen-zur-optimalen-entwicklung-und-nutzung-von-technologien-der-kuenstlichen-intelligenz/
2. Top Knowledge Management Trends – 2025, Zugriff am April 29, 2025, https://enterprise-knowledge.com/top-knowledge-management-trends-2025/
3. TMT Predictions 2025 | Deloitte Österreich, Zugriff am April 29, 2025, https://www.deloitte.com/at/de/Industries/tmt/research/tmt-predictions.html
4. Österreichs Wachstumspotenzial: 18 Prozent mehr Wertschöpfung durch Künstliche Intelligenz – Microsoft News, Zugriff am April 29, 2025, https://news.microsoft.com/de-at/osterreichs-wachstumspotenzial-18-prozent-mehr-wertschopfung-durch-kunstliche-intelligenz/
5. WKÖ veröffentlicht neue „KI-Guidelines” für KMU – VersicherungsJournal Österreich, Zugriff am April 29, 2025, http://www.versicherungsjournal.at/buero-und-organisation/wkoe-veroeffentlicht-neue-ki-guidelines-fuer-kmu-24439.php
6. Wirtschaftskammer veröffentlicht zweite Auflage des KI-Leitfadens für KMU – WKO, Zugriff am April 29, 2025, https://www.wko.at/oe/news/wirtschaftskammer-veroeffentlicht-zweite-auflage-ki-leitfaden
7. Zweite Auflage KI Leitfaden – risControl, Zugriff am April 29, 2025, https://riscontrol.at/2025/04/10/news/zweite-auflage-ki-leitfaden/
8. Wirtschaftskammer veröffentlicht zweite Auflage des KI-Leitfadens für KMU – Börse Express, Zugriff am April 29, 2025, https://www.boerse-express.com/news/articles/wirtschaftskammer-veroeffentlicht-zweite-auflage-des-ki-leitfadens-fuer-kmu-763465
9. Konzeptdesign: KI-Observatorium für den österreichischen Arbeitsmarkt, Zugriff am April 29, 2025, https://www.bmaw.gv.at/dam/jcr:11cd91f2-aaeb-4371-90bc-5f16fbd8fe32/KI%20Observatorium_Bericht_final.cleaned.pdf
10. KMU als Rückgrat der österreichischen Wirtschaft (PK0198/04.03.2024), Zugriff am April 29, 2025, https://www.parlament.gv.at/aktuelles/pk/jahr_2024/pk0198
11. EY Studie Digitaler Wandel in österreichischen Unternehmen 2025, Zugriff am April 29, 2025, https://www.ey.com/de_at/newsroom/2025/03/ey-studie-digitaler-wandel-in-oesterreichischen-unternehmen-2025
12. Welche Herausforderungen warten auf die österreichische Industrie? – industrial-ai.at, Zugriff am April 29, 2025, https://industrial-ai.at/artikel/probleme-der-kuenstlichen-intelligenz-welche-herausforderungen-warten-auf-die-oesterreichische-industrie/
13. KI im Mittelstand: Wie der DACH-Raum von künstlicher Intelligenz profitiert, Zugriff am April 29, 2025, https://www.danielschlager.ai/blog/ki-im-mittelstand-wie-der-dach-raum-von-kunstlicher-intelligenz-profitiert
14. www.wko.at, Zugriff am April 29, 2025, https://www.wko.at/oe/digitalisierung/kmu-ki-guidelines.pdf
15. Drei Anwendungsfälle aus der Praxis mit OpenAI: Enterprise ChatGPT in Aktion im Bereich Wissensmanagement, Compliance und Marketing – Pexon Consulting GmbH, Zugriff am April 29, 2025, https://pexon-consulting.de/openai-enterprise-chatgpt-wissensmanagement-compliance-marketing/
16. Künstliche Intelligenz in KMU sinnvoll oder Hype? – BDO, Zugriff am April 29, 2025, https://www.bdo.at/de-at/blog/2021/kunstliche-intelligenz-in-kmu
17. Logistik-Trends für die Transformation Ihres KMU im Jahr 2025 – DHL, Zugriff am April 29, 2025, https://www.dhl.com/discover/de-at/logistics-advice/logistics-insights/logistics-trends-to-transform-your-sme
18. KI in der Logistik: Diese Trends werden 2025 wichtig – Dispo.cc, Zugriff am April 29, 2025, https://dispo.cc/intralogistik/ki-in-der-logistik-diese-trends-werden-2025-wichtig/
19. Künstliche Intelligenz – WKO, Zugriff am April 29, 2025, https://www.wko.at/oe/information-consulting/kuenstliche-intelligenz
20. Potenziale vertrauenswürdiger KI in Österreich – KMU Forschung Austria, Zugriff am April 29, 2025, https://www.kmuforschung.ac.at/studies/potenziale-vertrauenswuerdiger-ki-in-oesterreich/
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23. KMU.DIGITAL, Zugriff am April 29, 2025, https://www.kmudigital.at/
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26. KI-Förderung in Österreich | Programme für 2025 im Überblick – KI Company, Zugriff am April 29, 2025, https://www.ki-company.ai/blog-beitraege/ki-foerderung-in-oesterreich-foerderprogramme-im-jahr-2025
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28. Google Gemini erreicht 350 Millionen monatliche Nutzer – It-daily.net, Zugriff am April 29, 2025, https://www.it-daily.net/shortnews/google-gemini-nutzerzahlen
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55. Austrian Standards setzt neue Maßstäbe in KI und Ethik, Zugriff am April 29, 2025, https://www.usp.gv.at/aktuelles/newsliste/austrian-standards-setzt-neue-ma-staebe-in-ki-und-ethik.html
56. Das KI-Gesetz kommt: Das bedeutet der AI Act für Unternehmen – disruptive, Zugriff am April 29, 2025, https://disruptive-muenchen.de/blog/was-bedeutet-der-ai-act-fuer-unternehmen/
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62. WKÖ veröffentlicht neue „KI-Guidelines“ für KMU – VersicherungsJournal Österreich, Zugriff am April 29, 2025, https://www.versicherungsjournal.at/buero-und-organisation/wk-ver-ffentlicht-neue-a-ki-guidelinesa-f-r-kmu-24439.php?&mobile=off
63. KI-Guidelines für KMU – WKO, Zugriff am April 29, 2025, https://www.wko.at/digitalisierung/ki-guidelines-fuer-kmu
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67. Preload Blog | KI Revolution in Europa & Österreichs Chancen – AILands, Zugriff am April 29, 2025, https://www.ailands.ai/blog/ki-revolution-in-europa-osterreichs-chancen
68. KI Förderung in Oberösterreich – Digital Plus 2025 für KMU – KI Company, Zugriff am April 29, 2025, https://www.ki-company.ai/kuenstliche-intelligenz/foerderungen/digital-plus-2025-ooe