„Die rote oder die blaue Pille“: Patrick Ratheiser über KI, die im Unternehmen ankommt

Eröffnet wurde der Nachmittag von Carina Zehetmaier (Paiper.One, KI-Beirat der Bundesregierung) mit einer Ansage, die den Ton setzte: KI sei keine IT-Frage, sondern eine strategische Infrastruktur-Entscheidung. Einer der Vorträge, die diese Ansage mit Leben füllten, kam von Patrick Ratheiser – und er begann nicht mit Technik, sondern mit zwei Fragen.

Zwei Fragen stellt Patrick Ratheiser dem Publikum, bevor er überhaupt zum Thema kommt. Erstens: Wie viele finden Künstliche Intelligenz noch ein wenig unheimlich? Ein paar Hände gehen hoch. „Es wird weniger, aber noch immer bleibt etwas im Bauch.“ Zweitens: Wie viele würden gerne wissen, wie man KI nachhaltig im Unternehmen einsetzt? Jetzt gehen fast alle Hände hoch. „Gott sei Dank – deshalb sind wir ja hier.“

Ratheiser, seit Anfang 2026 Head of AI bei EY Österreich und davor sieben Jahre lang Gründer und Geschäftsführer des Grazer KI-Unternehmens Leftshift One, hatte bei der KI Con 2026 von Digital Findet Stadt zwölf Minuten Zeit für einen Vortrag, der sonst 45 dauert. Sein Titel: „Fünf Gewohnheiten, die alles im Unternehmen verändern“. Die zentrale These ist unbequem und für einen, der heute bei einer der großen Beratungen das KI-Geschäft verantwortet, bemerkenswert nüchtern: Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie. Sie scheitern an Use Cases, an Daten und an Menschen.

Die Zahlen geben ihm recht. Laut dem EY KI Readiness Check 2026 setzen 69 Prozent der befragten österreichischen Unternehmen KI zumindest in Pilotprojekten ein – aber nur acht Prozent haben sie unternehmensweit skaliert. Zwischen dem Ausprobieren und dem produktiven Einsatz klafft eine Lücke, und Ratheisers Vortrag handelt im Kern davon, wie man sie schließt.

Vom Grazer Speedboot zur Big-Four-Beratung

Ratheiser ist kein Berater, der über KI redet, ohne sie gebaut zu haben. 2017 gründete er in Graz Leftshift One, das zunächst mit der generischen KI-Plattform G.A.I.A. antrat und nach dem ChatGPT-Schock 2023 auf eine datensichere, europäische Unternehmenslösung umschwenkte. Investoren wie ARM-Mitgründer Hermann Hauser, eQventure und öffentliche Stellen brachten in Summe einen niedrigen einstelligen Millionenbetrag ein; Referenzkunden waren unter anderem McDonald’s Österreich und Fresenius Kabi. Nach eigenen Angaben hat Ratheiser über 170 KI-Projekte begleitet – im Vortrag spricht er von „ungefähr 180, die meisten erfolgreich abgeschlossen“.

Im September 2025 übergab er die Geschäftsführung von Leftshift One an seinen langjährigen Vertriebschef und wechselte zum Jahreswechsel zu EY. Dort ist er Director und verantwortet die strategische Weiterentwicklung des KI-Angebots. Es ist ein Wechsel, der die Branche ganz gut beschreibt: Der Gründer, der zehn Jahre an der „Enterprise-Entwicklung“ gearbeitet hat, sitzt heute dort, wo das große Geld in KI-Transformation fließt. Wer ihm zuhört, hört beides heraus – den Praktiker, der weiß, wie teuer eine schlecht geplante Lösung wird, und den Berater, der ein Angebot zu verkaufen hat.

Warum die meisten KI-Projekte scheitern

Eine Folie bringt Ratheiser nach eigenem Bekunden seit zehn Jahren – „und eigentlich ist es ziemlich traurig“. Rund 81 Prozent der KI-Projekte scheitern, sagt er. Die Quote schwankt je nach Studie erheblich: Die RAND Corporation kommt auf „mehr als 80 Prozent“, eine vielzitierte MIT-Untersuchung aus dem Jahr 2025 sogar auf 95 Prozent der Pilotprojekte ohne messbaren Geschäftseffekt. Je nachdem, wie man „Scheitern“ definiert, verschiebt sich die Zahl – die Größenordnung bleibt. Die Gründe, die Ratheiser nennt, klingen wenig nach Zukunftstechnologie und sehr nach Hausverstand:

Die falschen Anwendungsfälle. „KI ist eine wunderbare Technologie, kann aber nicht alles lösen.“ Man kaufe Copilot für 20 Dollar oder irgendeine Softwarelösung, ohne sich zu fragen, ob man sie überhaupt braucht. Die Datenqualität. „Datenqualität ist King“, den ganzen SharePoint in die KI zu kippen und zu glauben, sie könne das jetzt, funktioniere nicht. Die Komplexität, weil Unternehmen unter Druck der Geschäftsführung „natürlich mit dem komplexesten Use Case starten, damit man ganz sicher sein kann, dass es nicht funktioniert“. Und das fehlende Know-how: Im Vortrag nennt Ratheiser die Zahl, dass sich 60 Prozent der MitarbeiterInnen nicht ausreichend geschult fühlen.

69 Prozent testen, 8 Prozent skalieren: der EY KI Readiness Check 2026

An dieser Stelle ein Hinweis in eigener Sache: Die Prozentzahlen, die Ratheiser frei vorträgt, decken sich nicht eins zu eins mit dem öffentlich verfügbaren EY KI Readiness Check 2026. Dieser, im Mai veröffentlicht, befragte über 100 österreichische Führungskräfte und kam zu einem ähnlichen Befund mit anderen Zahlen: 69 Prozent setzen KI zumindest in Pilotprojekten ein, aber nur acht Prozent haben unternehmensweit skaliert, und nur jedes fünfte Unternehmen sieht einen nachweisbaren Geschäftserfolg. Die Stoßrichtung bleibt dieselbe – viele probieren, wenige kommen über den Pilotstatus hinaus.

Das H.A.B.I.Ts-Framework: KI nachhaltig einführen

Was also tun, statt den Kopf in den Sand zu stecken? Ratheiser bietet ein Akronym an: H.A.B.I.Ts. Es steht für Healthy, Analyze, Build, Inspire und Teamwork – fünf Gewohnheiten, die ein Unternehmen etablieren muss, damit KI nicht im Pilotstadium stecken bleibt. Ihm gefällt das Bild der Gewohnheit, weil eine Gewohnheit nichts ist, was man einmal macht. „Es dauert circa 90 Tage, bis wir Menschen eine Gewohnheit wirklich etabliert haben.“

Healthy. Ein Unternehmen sei dann „gesund“, wenn es repetitive Prozesse ohne echten Mehrwert an die KI abgibt – und die wertschöpfenden, kreativen, zu validierenden Aufgaben beim Menschen lässt. Es gehe um die Symbiose zwischen Mensch und Maschine, nicht um den Ersatz. Analyze. Ohne saubere Daten bleibe die intelligenteste KI blind. 80 Prozent eines KI-Projekts seien Datenaufbereitung – „das ist sehr langweilig“, aber unverzichtbar. Build. KI brauche ein klares Ziel und einen messbaren ROI, und zwar nicht nur über Kostenersparnis: Qualität, bessere Services, mehr Output, bessere Entscheidungen. Mindestens zwei dieser Parameter sollten zutreffen, „sonst lassen Sie das bitte“. Inspire. Am wichtigsten bleibe der Mensch. Man solle die KI-affinen Vorreiter im eigenen Haus suchen, die andere anstecken, und Schulungen mit den passenden Werkzeugen verbinden. Teamwork. 80 Prozent eines Projekts seien Change, Normen und Datenaufbereitung – nur 20 Prozent KI. Zwei Leute von der Uni in den Keller zu sperren, führe zu nichts.

Vom Chatbot zum digitalen Mitarbeiter

Wie das in der Praxis aussieht, illustriert Ratheiser am eigenen Haus. Der Sprung, den er beschreibt, ist der von der assistierenden zur agentischen KI: Ein Chatbot beantwortet Fragen innerhalb eines vorgegebenen Rahmens, ein KI-Agent verfolgt eigenständig ein Ziel, plant mehrere Schritte, nutzt Werkzeuge und handelt – ein „digitaler Mitarbeiter“ innerhalb definierter Leitplanken. Bei EY arbeite man bereits mit solchen digitalen MitarbeiterInnen – Agenten, die PowerPoints bauen, Angebote schreiben, Projektmanagement aufsetzen. „Unser Master-Agent nennt sich Susi, so wie unsere Chefin. Das war relativ praktisch.“ Der Witz sitzt, der Punkt dahinter ist ernst: Repetitive Arbeit wandert zur Maschine, die wertschöpfenden Prozesse bleiben beim Menschen. Das, sagt Ratheiser, werde in den nächsten 18 Monaten auf die Unternehmen zukommen.

Was EY anbietet – und wer hier spricht

Dass Ratheiser nun für EY auf der Bühne steht, ist kein Zufall. Die Beratung hat ihr KI-Geschäft in den vergangenen Jahren massiv ausgebaut – und es lohnt sich, das mit der nötigen Distanz zu betrachten, denn EY ist hier nicht neutraler Beobachter, sondern Anbieter mit handfestem Eigeninteresse.

Global bündelt das Unternehmen sein Angebot unter der Marke EY.ai, in die nach eigenen Angaben 1,4 Milliarden US-Dollar geflossen sind. Dazu gehören ein internes Sprachmodell namens EYQ und die im März 2025 vorgestellte EY.ai Agentic Platform, die gemeinsam mit NVIDIA entwickelt wurde. Im Mai 2026 kündigte EY zudem eine vertiefte Allianz mit Microsoft an, in die beide Seiten laut Aussendung über fünf Jahre mehr als eine Milliarde Dollar investieren wollen. EY tritt dabei als „Client Zero“ auf – das Unternehmen rollt die Werkzeuge zuerst bei den eigenen über 400.000 Beschäftigten aus, bevor es sie Kunden empfiehlt. Für das Geschäftsjahr 2025 berichtet EY ein KI-bezogenes Umsatzplus von 30 Prozent; in Österreich, wo die Beratung über 1.500 Menschen beschäftigt, sollen die KI-Projekte um mehr als die Hälfte zugelegt haben.

Das Leistungsspektrum, das daraus erwächst, liest sich wie Ratheisers Vortrag in Angebotsform: KI-Strategie und Use-Case-Identifikation, Governance und Responsible AI inklusive EU-AI-Act-Compliance, der Aufbau von Daten und Plattformen, Schulung und „AI Literacy“ sowie die Implementierung von Agenten und „digitalen MitarbeiterInnen“. EY beschreibt die eigene strategische Linie als Wandel „weg vom reinen Governance-Advisor, hin zum Trusted AI Partner“ – eine Formulierung, die man als das lesen sollte, was sie ist: die Selbstpositionierung eines Hauses, das künftig nicht nur prüfen, sondern bauen will.

Bemerkenswert ist, dass Ratheisers nüchterne Botschaft und das Verkaufsinteresse seines Arbeitgebers gut zusammenpassen. Wenn 80 Prozent eines KI-Projekts aus Daten, Normen und Change-Management bestehen und nur 20 Prozent aus der eigentlichen KI, dann ist der größte Teil der Wertschöpfung – Beratung. Genau dort verdient EY.

Was das für die Bau- und Immobilienwirtschaft heißt

Dass dieser Vortrag bei der KI Con 2026 fiel, ist kein Zufall: Digital Findet Stadt adressiert mit der Veranstaltung gezielt die Bau- und Immobilienwirtschaft, eine Branche, die mit KI zwischen Euphorie und Zögern pendelt. International setzen einer Bluebeam-Umfrage zufolge bereits rund drei Viertel der Planungs- und Bauunternehmen KI in mindestens einer Projektphase ein, am häufigsten in Entwurf und Planung. Der Befund aus Ratheisers Vortrag trifft die Branche dabei besonders: Daten über den gesamten Gebäudelebenszyklus liegen oft verstreut, in unterschiedlichen Systemen und Formaten vor – und genau diese Datenqualität ist die Voraussetzung, an der viele Vorhaben scheitern, ob im BIM-Modell, im Facility Management oder in der Projektentwicklung. Wer in der Immobilienwirtschaft mit KI beginnen will, fängt selten beim Algorithmus an, sondern bei den eigenen Daten.

„Ab in den Kaninchenbau“

Am Ende greift Ratheiser zum Bild, das ohnehin in der Luft lag. Die rote oder die blaue Pille. Die blaue: Es bleibt alles, wie es ist. Die rote: „Ab in den Kaninchenbau.“ Wer KI nachhaltig nutze, werde schneller, effizienter, spare Kosten und gewinne Wettbewerbsvorteile. Wer es nicht tue, eben nicht.

Sein Schlussappell ist unaufgeregt und gerade deshalb wirksam: Man solle den Hausverstand benutzen, sich überlegen, was man mit KI macht und was nicht, klein anfangen und Kollaboration Stück für Stück aufbauen. Vor allem aber solle man eine Entscheidung treffen. „Und das sollten Sie nicht morgen machen, sondern jetzt.“

Ob die Entscheidung am Ende zu EY führt oder zu einem der vielen heimischen Anbieter – Ratheiser verweist selbst auf die starke österreichische Szene, gerade erst hat der französische KI-Konzern Mistral das Linzer Startup Emmi AI übernommen –, ist eine andere Frage. Sie zu stellen, bleibt dem Unternehmen überlassen. Ratheiser hat sie nur unbequem gemacht.