KI verändert nicht nur einzelne Prozesse, sie verändert, wie wir arbeiten, entscheiden und Organisationen gestalten.

Patrick Ratheiser, KI-Experte, Head of AI bei EY Austria, beschäftigt sich seit Jahren mit der Frage, wie Unternehmen Künstliche Intelligenz sinnvoll und wirksam einsetzen können.

Im Interview spricht er darüber, warum viele KI-Initiativen im Pilotstadium stecken bleiben, weshalb Datenqualität und Governance zur Grundlage erfolgreicher KI-Anwendungen werden und welche Kompetenzen Menschen künftig brauchen, wenn sie verstärkt mit KI-Agenten und digitalen Mitarbeitenden zusammenarbeiten.

Seine zentrale These: KI ist kein isoliertes Technologieprojekt, sondern eine Transformation von Arbeit, Rollen und Organisation.

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1. Viele Organisationen starten erste KI-Initiativen, schaffen den Sprung in den produktiven Einsatz aber nicht. Was sind aus deiner Sicht die häufigsten Gründe dafür?

Ein häufiger Grund ist, dass Organisationen einen regelrechten „Use-Case-Friedhof“ erzeugen: Sie sammeln und pilotieren einzelne KI-Anwendungen, ohne KI als ganzheitliche Transformation zu verstehen.

Dabei ist KI – ähnlich wie der Personal Computer oder das Internet – nicht einfach ein weiterer Technologietrend. Sie wird eine ganze Generation von Arbeitsweisen, Rollen und Organisationsmodellen verändern. Hätten wir beim PC oder beim Internet ausschließlich in einzelnen Anwendungsfällen gedacht, wäre deren transformative Wirkung vermutlich ebenfalls nicht in dieser Form entstanden.

Wer den Sprung vom Pilotprojekt in den produktiven Einsatz schaffen möchte, muss daher über einzelne Use Cases hinausdenken. KI muss mit Workforce Transformation, Enablement, AI Literacy und einer klaren Governance verbunden werden. Im Sinne von Schumpeters kreativer Zerstörung werden bestehende Arbeitsweisen nicht nur optimiert, sondern teilweise grundlegend neu gestaltet.

Die Zukunft liegt aus meiner Sicht im Zusammenspiel von Menschen und KI-Agenten beziehungsweise digitalen Mitarbeitenden in hybriden Teams. KI kann Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und analytische Kapazität einbringen. Kontext, Urteilskraft, Führung und Verantwortung müssen jedoch beim Menschen bleiben.

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2. Welche Rolle spielen Datenqualität und Data Governance für den erfolgreichen Einsatz von KI – insbesondere im HR-Kontext?

Datenqualität ist ein zentraler Baustein für den erfolgreichen Einsatz von KI – und das nicht nur im HR-Bereich. Wir dürfen nicht der Illusion erliegen, dass KI den „Datenmüll“, den Organisationen über Jahre produziert haben, automatisch in wertvolle Erkenntnisse verwandelt.

Wenn eine KI Analysen erstellt, Empfehlungen ausspricht oder Entscheidungen unterstützt, müssen die zugrunde liegenden Daten verlässlich, aktuell und für den jeweiligen Zweck geeignet sein. Aus schlechten oder verzerrten Daten entstehen nicht automatisch gute Entscheidungen, nur weil KI eingesetzt wird.

Gleichzeitig sollten Unternehmen daraus nicht immer ein riesiges, jahrelanges Datenprojekt machen. Wir müssen nicht zuerst sämtliche Daten des Unternehmens bereinigen und harmonisieren. Entscheidend ist ein pragmatischer, anwendungsfallbezogener Ansatz: Welche Daten benötigen wir für den konkreten Use Case? Woher stammen sie? Welche Qualität haben sie? Und wie müssen sie aufbereitet werden?

Gerade im HR-Kontext wird Data Governance noch wichtiger, wenn wir an KI-Agenten oder digitale Mitarbeitende denken. Organisationen benötigen klare Regelwerke: Auf welche Daten darf ein digitaler Mitarbeitender zugreifen? Welche Aufgaben darf er selbstständig ausführen? In welchem Rahmen darf er autonome Entscheidungen treffen? Wann ist eine menschliche Freigabe erforderlich? Wie werden Ergebnisse kontrolliert und dokumentiert? Und wer trägt am Ende die Verantwortung?

Data Governance ist deshalb nicht die Bremse der KI-Transformation, sondern ihre notwendige Betriebsordnung.

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3. Welche KI-Kompetenzen sollten Führungskräfte und HR-Verantwortliche heute aufbauen, um ihre Organisation zukunftssicher aufzustellen?

Diese Frage betrifft aus meiner Sicht nicht nur Führungskräfte und HR-Verantwortliche. Grundsätzlich müssen Organisationen fünf zentrale Kompetenzen in der gesamten Belegschaft aufbauen.

Erstens: Technologieverständnis und AI Literacy.

Der kompetente Umgang mit KI wird in vielen wissensintensiven Berufen zu einer Grundvoraussetzung werden – vergleichbar mit dem Umgang mit dem PC oder dem Internet. Dabei muss nicht jeder die Technologie im Detail entwickeln können. Mitarbeitende müssen aber verstehen, was KI leisten kann, wo ihre Grenzen liegen und wie sie verantwortungsvoll eingesetzt wird.

Zweitens: komplexe Problemlösungskompetenz und Kreativität.

Menschen werden zunehmend zu Orchestratoren von KI-Agenten beziehungsweise digitalen Mitarbeitenden. Diese können Aufgaben selbstständig erledigen und innerhalb klar definierter Rahmenbedingungen auch autonome Entscheidungen treffen. Die Ziele zu setzen, komplexe Probleme zu strukturieren, geeignete Lösungswege zu entwickeln und die Ergebnisse kritisch zu validieren, bleibt jedoch eine zentrale menschliche Aufgabe.

Drittens: Lernagilität.

Die technologische Entwicklung ist so rasant, dass klassische Weiterbildung allein nicht mehr ausreicht. Es geht nicht nur um lebenslanges Lernen, sondern um die Fähigkeit, das Lernen selbst zu lernen: neue Entwicklungen schnell zu verstehen, einzuordnen, zu erproben und für die eigene Arbeit nutzbar zu machen. Technologiesprünge vollziehen sich heute nicht mehr über eine gesamte Arbeitsgeneration, sondern teilweise innerhalb weniger Jahre oder sogar Monate.

Viertens: Kommunikationsfähigkeit, Empathie und Einfühlungsvermögen.

Gerade weil Technologie viele operative Tätigkeiten übernehmen kann, werden menschliche Fähigkeiten wichtiger. Wir müssen mit Kunden, Mitarbeitenden und Partnern sprechen, ihre tatsächlichen Probleme verstehen und Anforderungen in tragfähige Lösungen übersetzen. Die entscheidende Frage lautet nicht nur: Was wurde beauftragt? Sondern: Welches Problem soll wirklich gelöst werden?

Fünftens: Erfahrungswissen und Urteilskraft.

Ich bezeichne das als Arbeitsbiografie. Sie entsteht durch Projekte, Kundenkontakte, Entscheidungen und insbesondere durch Fehler, aus denen wir gelernt haben. Dieses kontextbezogene Wissen lässt sich nur begrenzt in Schulungen oder Datenbanken übertragen, weil jede Situation andere Rahmenbedingungen hat.

Das gilt künftig sowohl für Menschen als auch für digitale Mitarbeitende: Auch sie benötigen ein organisationsspezifisches Langzeitgedächtnis, damit Erfahrungen aus früheren Aufgaben erhalten bleiben und in neue Entscheidungen einfließen können.

Für Führungskräfte und HR bedeutet das, nicht nur einzelne KI-Schulungen anzubieten. Sie müssen Rollen, Lernangebote, Karrierewege und Arbeitsmodelle so gestalten, dass diese fünf Kompetenzen systematisch entwickelt werden.

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4. Wenn du fünf Jahre in die Zukunft blickst: Wie wird Künstliche Intelligenz die Art und Weise verändern, wie Unternehmen Entscheidungen treffen?

Ich bin mir nicht sicher, ob sich das Wesen der Entscheidungsfindung grundsätzlich verändern wird. Verändern wird sich aber sehr deutlich, wie Entscheidungen vorbereitet und begleitet werden.

Durch die Zusammenarbeit mit einer digitalen Workforce werden Entscheidungen voraussichtlich datengetriebener, fundierter und um zusätzliche Perspektiven erweitert. Gleichzeitig können sie dadurch komplexer werden, weil mehr Informationen, Szenarien und Wechselwirkungen berücksichtigt werden müssen.

Deshalb wird die Fähigkeit, Ergebnisse kritisch zu validieren und in den richtigen Kontext einzuordnen, noch wichtiger. Hier sind menschliche Erfahrung und Urteilskraft gefragt. Ob Entscheidungen durch KI automatisch richtiger oder besser werden, lässt sich nicht pauschal sagen. Auch Intuition und das sogenannte Bauchgefühl werden weiterhin eine Rolle spielen – insbesondere dann, wenn Daten unvollständig sind oder Situationen keine eindeutige Antwort zulassen.

Sicher ist jedoch: Der Entscheidungsprozess wird neue Beteiligte haben. KI-Agenten und digitale Mitarbeitende werden uns beraten, unterschiedliche Szenarien analysieren und Entscheidungsoptionen vorbereiten. Die Verantwortung für die Entscheidung sollte jedoch beim Menschen bleiben.

Es wird damit nicht einfach nur eine neue Technologie sein, sondern eine grundlegend neue Arbeitsweise.

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Wie diese Transformation konkret gelingen kann, diskutiert Patrick Ratheiser auch beim HR Data Strategy Day am 12. November 2026 bei IBM in Wien. Dort trifft seine KI-Expertise auf zentrale Fragen rund um People Analytics, Data Governance, Data Literacy und datenbasierte HR-Entscheidungen.

Auch beim Lehrlingsforum am 26. und 27. November 2026 ist Patrick Ratheiser als Speaker dabei. Auf unseren Formaten bringt er seine Perspektive zu IT und Unternehmensstrategie ein, bis hin zu HR und der Frage, wie wir künftig lernen und arbeiten. Denn am Ende geht es nicht nur darum, was KI kann. Entscheidend ist, wie Organisationen lernen, mit ihr zu arbeiten.

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