„Die Nutzung von KI wird sich letztendlich auf alle Branchen ausbreiten, in denen Wissens- und Informationsmanagement von zentraler Bedeutung ist. In manchen Bereichen wird dies schneller gehen als in anderen, aber klar ist: Jeder Betrieb, der mit Wissen arbeitet, sollte sich mit KI-Technologie beschäftigen“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Der IT-Dienstleister beschäftigt sich intensiv mit der Frage, wie sich die seit einigen Jahren breit verfügbare Technologie auf Basis generativer KI auf den Alltag in Wirtschaft und Unternehmenswelt niederschlagen wird. Mit Blick auf das kommende Jahr, in dem sich der Trend der Durchdringung fortsetzen könnte, weist der IT-Manager auf drei entscheidende Grundlagen hin, die Unternehmen berücksichtigen sollten.
Mit starken Projekten führen
„Ein zentraler Stellenwert erfolgreicher KI-Transformation ist die Verankerung und Akzeptanz im eigenen Unternehmen[2] – Führungskräfte, Eigentümer:innen, und vor allem auch Mitarbeiter:innen müssen Sinn und Potenzial der Änderungen verstehen“, gibt Michael Maier zu bedenken. Das Eis brechen könne ein Projekt, bei dem das technische sowie organisatorische Risiko überschaubar, der erwartete Nutzen jedoch hoch sei.
Wie erfolgreich das Potenzial solcher Projekte sein kann, zeigt die Zusammenarbeit von iteratec mit Raiffeisen Immobilien. Dort wurde im Sommer 2025 der KI-Assistent Ri.Kigestartet, ein in Microsoft Teams integriertes System, das auf interne Exposés, rechtliche Dokumente und Marktinformationen zugreift und die Makler:innen von Raiffeisen „live“ im Tagesgeschäft unterstützt. „Die Lösung adressierte bei uns eine alltägliche Herausforderung: Viele der benötigten Informationen sind vorhanden, aber verstreut – in Exposés, internen Datenbanken oder rechtlichen Dokumenten“, erklärt Michael Mack, Geschäftsführer Raiffeisen Immobilien NÖ/Wien/Burgenland. Michael Maier dazu: „Der Erfolg eines Pilotprojekts hängt weniger von der Größe als von seiner Relevanz im Arbeitsalltag ab. Wenn Mitarbeitende erleben, dass KI ihnen sofort hilft, entsteht die notwendige Offenheit für die größeren Schritte, die danach kommen.“
Abhängigkeiten aktiv managen, Datenhoheit absichern
Ein weiterer zentraler Themenblock betrifft die Frage, wie Unternehmen ihre Datenhoheit wahren und gleichzeitig den praktischen Nutzen moderner KI-Systeme ausschöpfen können. Die Herausforderungen sind vielschichtig: Daten, die in Cloud-Infrastrukturen außerhalb der EU liegen, neue Abhängigkeiten von proprietären Modellen und Ökosystemen, sowie der Einsatz öffentlicher großer Sprachmodelle ohne einheitliche Regeln oder Transparenz. Die zentrale Aufgabe lautet daher: Cloud-, Modell- und Tool-Abhängigkeiten bewusst managen, Datenhoheit vertraglich wie technisch absichern und Mitarbeitende befähigen, souverän und regelkonform mit KI zu arbeiten.
Wie Organisationen diese Balance herstellen, wird nach Ansicht von iteratec zur zentralen Frage werden – abhängig von Branchenrisiken, unternehmensinterner Kritikalität der Daten und der vorhandenen IT-Landschaft. „Wir sehen, dass es 2026 keine Standardlösung geben wird“, sagt Michael Maier. „Entscheidend ist, dass Unternehmen eine Strategie finden, die zu ihrer eigenen Risikolage passt – von lokalen Modellen bis hin zu europäischen Cloud-Angeboten oder hybriden Strukturen. Es geht darum, KI nachhaltig integrieren zu können.“ Damit wird digitale Souveränität im kommenden Jahr weniger zu einer ideologischen Debatte, sondern zu einem zentralen organisatorischen Wettbewerbsfaktor.
Vertikale Integration anstreben
Eine wichtige Maßnahme für die praktische Nutzung von KI ist auch die vertikale Integration der gesamten IT- und Datenlandschaft. „Generative KI kann ihr Potenzial nur dann entfalten, wenn sie nicht in isolierten Funktionen arbeitet, sondern entlang vernetzter Prozesse im Kern der Wertschöpfung, also von der ersten Kundenanfrage über Auftragsmanagement, Planung, Kommissionierung und Auslieferung bis hin zu Rechnungsstellung und After-Sales-Service“, gibt Maier zu bedenken. Nach Vision von iteratec entsteht wirtschaftliche Wertschöpfung künftig in agentischen Value-Streams, in denen spezialisierte und autonom arbeitende KI-Agenten, überwacht vom Menschen, gemeinsam Prozesse steuern. Dafür brauche es eine IT-Architektur, die KI tief in die Systemlandschaft integriert, getragen von Wissensdatenbanken und KI-optimiertem Datenmanagement. Erst eine solche Gesamtarchitektur ermögliche eine unternehmensweite KI-gestützte Automatisierung, die die Arbeit nachhaltig verändern wird.