„Wir setzen auf klare Wahlfreiheit“

transform! sprach mit Martin Eisler, Managing Director von Proalpha in Österreich, über lokale Präsenz, Innovation und kontrollierte Transformation als Erfolgsfaktoren für den österreichischen Mittelstand. [...]

Studien zeigen, dass 89 Prozent der Unternehmen GenAI als entscheidenden Hebel für die künftige Rentabilität sehen. Wie schätzt Proalpha die aktuelle Marktdurchdringung von Industrial AI im österreichischen Fertigungs-Mittelstand ein?

Wir beobachten im österreichischen Fertigungs-Mittelstand ein paradoxes Bild: Zwar wächst die KI-Nutzung – laut Statistik Austria von 15 Prozent (2024) auf 24 Prozent (2025) im produzierenden Bereich –, doch Nutzung ist nicht gleich Wertschöpfung. Viele Unternehmen experimentieren mit KI-Tools, ohne diese systematisch in Kernprozesse zu integrieren. Der Schritt vom Experimentieren zur gezielten Optimierung von Bestandsplanung, Produktionsdurchlauf oder Lieferperformance fehlt. Solange KI in Strategiemeetings bleibt, statt in den Fachabteilungen bei Einkauf, Fertigung und Service anzukommen, verpufft das Potenzial. Der österreichische Mittelstand braucht keine weiteren Pilotprojekte, sondern schlüsselfertige Lösungen. 

Ein zentrales Problem ist das Scheitern von 95 Prozent der generativen KI-Pilotprojekte. Welche strategischen Maßnahmen ergreift Proalpha, um österreichische Kunden davon zu überzeugen, auf „Ready-to-use Industrial AI Apps“ statt auf Custom-Builds zu setzen?

Wir setzen auf einen fundamentalen Paradigmenwechsel. Weg vom „Ich-probiers-mal-aus-Modus“ hin zu systematischer Practice. Statt Custom-Builds für experimentelle Use Cases liefern wir über 30 vorkonfigurierte Apps für konkrete Geschäftsprobleme – von Bestandsoptimierung über Produktionsdurchlauf bis zur CO2-Fußabdruck-Berechnung und -Reduktion. Entscheidend sind dabei vier Faktoren: Erstens die technologische Passung – nahtlose Integration in bestehende Systeme ohne Medienbruch. Zweitens die Fachabteilungen als Treiber – wir holen AI aus der Chefetage dorthin, wo Produktionsdaten entstehen und Entscheidungen getroffen werden. Drittens Vertrauen durch Nachvollziehbarkeit – unsere Apps zeigen transparent, auf welchen Daten und Quellen die Empfehlungen basieren. Viertens klare Mehrwertversprechen – keine abstrakten Experimente, sondern messbare Ergebnisse wie bei emz Hanauer (Bestandsreduktion bei gleichbleibender Lieferfähigkeit) oder INOTEC (Optimierung der Liefertreue von 86 Prozent auf 96 Prozent). So wird AI vom gescheiterten Pilotprojekt zum operativen Business Enabler.

Laut Bitkom fehlen 42 Prozent der Industrieunternehmen das nötige Know-how, um AI sinnvoll zu integrieren. Wie unterstützt Proalpha Kunden, die in den Quellen geforderte „Operative Führung statt IT-Dominanz“ bei AI-Projekten strategisch sicherzustellen?

Die fehlende AI-Expertise der Unternehmen kompensieren wir durch einen ganzheitlichen Ansatz. Wir übernehmen die technische Komplexität – von der Bestandsaufnahme über Schnittstellenintegration bis zur intelligenten Datenverknüpfung – damit sich die Fachabteilungen auf ihre Kernkompetenz, also ihre Prozesse, konzentrieren können. Entscheidend ist dabei unser Top-down-Bottom-up-Prinzip. Die Unternehmensleitung gibt die strategische Richtung vor, aber die operative Umsetzung erfolgt in den Fachabteilungen bei Einkauf, Produktion und Service. Denn niemand kennt die Kernprozesse besser als die Menschen, die täglich damit arbeiten. Sie wissen, wo AI konkreten Mehrwert schaffen kann – ohne AI-Expertise haben zu müssen. Unsere Ready-to-use Apps liefern die Lösung direkt. 

Welche der Top-8-Einsatzszenarien für Industrial AI – etwa Bestandsoptimierung oder vorausschauende Wartung – sieht Proalpha als die wichtigsten Wachstumstreiber für die österreichische Industrie in den kommenden zwei Jahren?

Für die österreichische Industrie sehen wir folgende acht Einsatzszenarien als relevant: Datenqualität und -verständnis als Grundlage für jede AI-Anwendung, Bestandsoptimierung und Materialplanung zur Reduzierung der Kapitalbindung, Produktionsoptimierung durch Echtzeitanalysen von Maschinendaten, Lieferperformance zur Stärkung der Lieferkettenstabilität, dynamisches Supply Chain Monitoring für frühzeitige Risikoerkennung, vorausschauende Wartung zur Minimierung von Stillständen, CO₂-Fußabdruck-Analyse für regulatorische Compliance und Nachhaltigkeit sowie intelligenter Kundenservice für serviceintensive Geschäftsmodelle. Als besonders dringlich für die kommenden zwei Jahre erachten wir jedoch Bestandsoptimierung, CO₂-Fußabdruck-Analyse und Lieferperformance – sie adressieren die akutesten Herausforderungen: wirtschaftliche Resilienz angesichts steigender Kapitalkosten, verschärfte ESG-Anforderungen und geopolitische Unsicherheiten in den Lieferketten.

Proalpha setzt auf die evolutionäre Integration von KI und Technologien in bestehende Systeme. Inwiefern ist dieser inkrementelle Ansatz für den risikoscheuen österreichischen Mittelstand besser geeignet als ein disruptiver Systemwechsel?

Der inkrementelle Ansatz minimiert Risiken auf drei Ebenen; erstens technologisch – durch die nahtlose Integration in bestehende Systeme bleibt der laufende Betrieb ungestört. Mitarbeitende arbeiten in ihren gewohnten Systemen, es gibt keinen Medienbruch und keine disruptive Lernkurve. Zweitens organisatorisch – statt Big-Bang-Projekten setzen wir auf schrittweise Einführung pro Prozess oder Geschäftsbereich. Unternehmen starten gezielt dort, wo der unmittelbare Mehrwert am größten ist, sammeln Erfolge und skalieren dann systematisch. Das schafft Vertrauen bei Mitarbeitenden und Management. Drittens wirtschaftlich – Ready-to-use Apps mit vorkonfigurierten Datenverknüpfungen reduzieren Implementierungsrisiken und -kosten dramatisch gegenüber Custom-Builds. Konkrete Beispiele wie INOTEC (Liefertreue von 86 Prozent auf 96 Prozent) oder emz Hanauer (messbare Bestandsreduktion) zeigen, dass evolutionäre Integration schneller messbare Ergebnisse bei kalkulierbarem Risiko liefert. Für den österreichischen Mittelstand, der traditionell stark auf Stabilität, Verlässlichkeit und nachhaltige Investitionen bedacht ist, sind Risikominimierung, finanzielle Planbarkeit und Akzeptanz der Mitarbeitenden entscheidend – kein Experiment, sondern kontrollierte Transformation.

Wie positioniert Proalpha den Hybrid-Cloud-Ansatz strategisch in Österreich, um Cloud-Innovationen mit den Anforderungen an Datensouveränität zu verbinden?

Unser Hybrid-Cloud-Ansatz folgt dem Prinzip „sowohl als auch“ statt „entweder oder“ – und ist damit optimal auf die Bedürfnisse des österreichischen Mittelstands zugeschnitten. Die zentrale Logik: Je näher eine Anwendung an den Kernprozessen eines Unternehmens liegt, desto kritischer ist die vollständige Kontrolle über Daten und Zugriffe. Deshalb bleiben unternehmenskritische Prozesse wie Materialwirtschaft, Produktionsteuerung oder hochindividualisierte Fertigungsabläufe meist On-Premise – dort, wo sensibles Know-how und Wettbewerbsvorteile geschützt sind. Gleichzeitig nutzen standardisierte Prozesse wie E-Procurement, Vertrieb oder unsere Industrial AI Platform die Vorteile der Cloud: Skalierbarkeit, automatische Updates und Zugriff auf neueste Innovationen. Dieser selektive Ansatz berücksichtigt auch die wirtschaftliche Realität: So sehen etwa die Marktforscher von IDC laut der Cloud Pulse 4Q 2023-Umfrage einen klaren Trend, dass Unternehmen aus Kostengründen bestimmte Elemente ihrer Workloads zurück in ihre On-Premises-Umgebung holen, wie etwa ihre Produktionsdaten. Während die Cloud unbenommen eine wichtige Komponente moderner IT-Strategien bleibt, fahren Unternehmen de-facto einen hybriden Ansatz, bei dem sie versuchen, ihre Workloads für die passende Betriebsart – sprich in Public Cloud-, Private Cloud- und On-Premises-Umgebungen – optimal zu platzieren. Für den österreichischen Mittelstand bedeutet das: Datensouveränität und Compliance bei Kernprozessen, Innovation durch Cloud-Services – ohne Kompromisse bei Sicherheit oder Individualisierung.

Die Kontrolle sensibler Daten (wie CAD-Daten) ist für Fertigungsunternehmen kritisch. Wie begegnet Proalpha den Bedenken österreichischer Kunden bezüglich des Know-how-Schutzes und der physischen Datenhaltung in der Cloud?

Wir begegnen diesen berechtigten Bedenken mit klarer Wahlfreiheit. Sensible Daten wie CAD-Konstruktionsdaten, Fertigungsprozesse oder proprietäre Produktionsmethoden können vollständig On-Premise bleiben – dort, wo Unternehmen die vollständige Kontrolle über Zugriffsrechte, Sicherheitsmaßnahmen und physische Datenhaltung behalten. Unser Hybrid-Cloud-Ansatz ist genau für diese Anforderung konzipiert: Kernprozesse und unternehmenskritisches Wissen bleiben in der eigenen Infrastruktur, während standardisierte Prozesse und AI-Anwendungen von Cloud-Innovationen profitieren. Die Entscheidung, wo Daten physisch gespeichert werden, liegt beim Kunden – nicht beim Anbieter. Dies ist besonders für den österreichischen Mittelstand relevant, der oft durch hochspezialisierte Fertigungstechnologien und individualisierte Prozesse wettbewerbsentscheidende Alleinstellungsmerkmale besitzt. Zusätzlich erfüllen wir alle gesetzlichen Datenschutzvorgaben und ermöglichen es Unternehmen, auch bei schrittweiser Cloud-Integration ihre Compliance-Anforderungen zu wahren. Der entscheidende Vorteil: Unternehmen müssen nicht zwischen Innovation und Know-how-Schutz wählen – sie bekommen beides durch selektive Workload-Verteilung.

Welche Applikationsbereiche eignen sich laut Proalpha im österreichischen Markt am besten für eine selektive Auslagerung in die Cloud?

Wir empfehlen eine selektive Auslagerung, die sich an der Standardisierung und Nähe zu den Kernprozessen orientiert. Optimal Cloud-geeignet sind: Direkte und indirekte Beschaffungsprozesse – standardisierte Einkaufsprozesse, Lieferantenportale und Katalogmanagement profitieren von Cloud-Skalierbarkeit ohne sensibles Produktions-Know-how preiszugeben. Finanzmanagement, HCM, Vertrieb und CRM – Kunden- und Personalmanagement, Angebotserstellung und Auftragserfassung sind typischerweise standardisiert und Cloud-geeignet. Industrial AI Platform – unsere über 30 Ready-to-use AI-Apps laufen als Software-as-a-Service in der Cloud und liefern Innovationen wie Bestandsoptimierung oder CO₂-Analyse, während sie auf die On-Premise-Datenbasis zugreifen. Dokumentenmanagement und Archivierung – standardisierte Ablagesysteme für nicht-kritische Dokumente lassen sich problemlos in die Cloud verlagern, da sie keine sensiblen Produktions- oder Kundendaten enthalten. Auch Betriebs- und Infrastruktur Services zählen hierzu. 

Hingegen bleiben produktionsnahe Kernprozesse On-Premise: Materialwirtschaft mit spezifischen Dispositionslogiken, hochindividualisierte Produktionssteuerung, fertigungsnahe Logistik und alle Bereiche mit proprietärem Fertigungs-Know-how. Diese selektive Auslagerung ermöglicht Innovation durch Cloud-Services bei gleichzeitigem Schutz wettbewerbskritischer Prozesse und Daten.

Angesichts des Drucks durch CSRD-Berichterstattung und ESG-Anforderungen: Welche strategische Rolle spielt die Proalpha Industrial AI Platform bei der datengestützten Berechnung und Optimierung des CO₂-Fußabdrucks?

Die Proalpha Industrial AI Platform ermöglicht Unternehmen, sowohl den Corporate Carbon Footprint (CCF) als auch den Product Carbon Footprint (PCF) AI-basiert über den Zugriff auf Energieverbrauchsdaten in Echtzeit einzusehen, zu analysieren und effizient zu optimieren. Industrial AI hilft dabei, den gesamten Lebenszyklus eines Produkts zu überwachen und Optimierungspotenziale zu erkennen, die CO₂-Emissionen senken. Konkret lassen sich die größten Energieverbraucher und Anomalien im Maschinenpark und in der Prozesslandschaft ermitteln. Unternehmen erhalten bei ihren Produktionsprozessen volle Transparenz über den Energieverbrauch pro Arbeitsschritt und können diesen AI-basiert optimieren. Das unterstützt nicht nur bei der Einhaltung von Umweltvorschriften, sondern verbessert auch den Nachhaltigkeitssaldo und die Markenwahrnehmung – ein zunehmend wichtiger Wettbewerbsfaktor.

Welche konkreten Anwendungsfälle fördert Proalpha in Österreich, um Agentic AI in die Fertigung zu bringen?

Wir fokussieren uns auf vier konkrete Einsatzfelder, die bereits heute produktiv nutzbar sind: Erstens technischer Service und Support – wie unser Beispiel KUKA zeigt, wo ein AI-gestützter Assistent auf technische Dokumentationen zugreift, Anfragen analysiert, gezielte Rückfragen stellt und eigenständig Lösungen ermittelt. Das System agiert innerhalb definierter Rahmenbedingungen mit freigegebenem Wissen und liefert messbare Mehrwerte im operativen Einsatz. Zweitens Produktionsplanung und Instandhaltung – Agentic AI kann Lagerprozesse selbstständig steuern, Wartungen zustandsabhängig planen oder Produktionsfehler proaktiv vermeiden. Drittens Vertrieb und Angebotserstellung – die automatisierte Analyse von Kundenanforderungen und Erstellung technischer Angebote unter Berücksichtigung von Produktkonfigurationen und Verfügbarkeiten. Viertens Assistenzsysteme in Fertigung und Außendienst – digitale Agenten, die Servicetechnikern vor Ort Zugriff auf Expertenwissen ermöglichen und Lösungen in Echtzeit bereitstellen. Entscheidend ist dabei, dass wir nicht auf vollständige Autonomie, sondern auf kontrollierte Agentensysteme mit klaren Freigabeprozessen setzen – insbesondere bei sicherheits- oder geschäftskritischen Entscheidungen hat der Mensch das letzte Wort.

Wie stellt Proalpha sicher, dass der Einsatz von Agentic AI in der Fertigung die notwendige Transparenz und Kontrollierbarkeit über Entscheidungsprozesse gewährleistet, um das Vertrauen der Nutzer zu gewinnen?

Transparenz und Kontrollierbarkeit sind für uns zentrale Voraussetzungen beim Einsatz von Agentic AI. Wir setzen dabei auf mehrere Sicherheitsmechanismen, die sich an drei Prinzipien orientieren: Erstens hybride AI-Architektur statt Blackbox-Systeme – reine generative Modelle bergen Risiken in Bezug auf Nachvollziehbarkeit und Ergebnisqualität. Deshalb kombinieren wir generative Verfahren mit symbolischer AI durch die Einbindung von Ontologien, Entscheidungsbäumen oder semantischen Netzen. Diese hybriden Ansätze verbessern die Transparenz und Kontrolle von Agentensystemen grundlegend. Zweitens nachvollziehbare Entscheidungsprozesse – Vertrauen in Agentic AI entsteht dadurch, dass Systeme darlegen können, wie und auf welcher Grundlage sie zu einem Ergebnis kommen. Das erfolgt über Entscheidungsprotokolle, Quellennachweise oder visuelle Darstellungen der Argumentationskette. Voraussetzung dafür ist der Zugriff auf geprüfte, aktuelle und dokumentierte Wissensquellen. Drittens Sicherheitsmechanismen mit menschlicher Verantwortung – durch Guardrails, Protokollierung und Freigaben bleiben kritische Entscheidungen unter menschlicher Kontrolle. 

Welche Governance-Strategien empfiehlt Proalpha österreichischen Kunden über die reine Technologie hinaus, um eine robuste, KI-fähige Datenbasis zu schaffen?

Über die reine Technologie hinaus empfehlen wir einen ganzheitlichen Governance-Ansatz, der organisatorische, kulturelle und prozessuale Aspekte vereint. Die Grundlage bildet die Datenhoheit in den Fachabteilungen – nicht die IT-Abteilung, sondern Einkauf, Produktion und Service kennen ihre Prozesse am besten und müssen aktiv in die Datenstrukturierung eingebunden werden. Unser Top-down-Bottom-up-Prinzip sieht vor: Die Unternehmensleitung verankert Technologie und Innovation als strategisches Ziel, während die operative Umsetzung systematisch durch die Fachabteilungen erfolgt. Konkret bedeutet das eine Bestandsaufnahme als ersten Schritt – welche Prozesse sind digitalisiert, wo liegen Optimierungspotenziale und wie steht es um die Datenqualität? Diese Analyse dauert typischerweise vier bis sechs Wochen und bildet die Grundlage für alle weiteren Schritte. Entscheidend ist die Datenintegration unterschiedlicher Quellen wie MES, ERP und Service-Management-Systeme, um eine konsistente Datenbasis zu schaffen. Auch der notwendige kulturelle Wandel darf nicht unterschätzt werden – frühzeitige Schulungen, transparente Kommunikation und die Positionierung von AI als Job-Transformator statt Jobkiller sind essentiell. 

Unternehmen wie der Sondermaschinenbauer Schlüsselbauer suchen einen Partner, der langfristige Stabilität und lokale Präsenz bietet. Was sind die Kernpfeiler der Proalpha-Strategie, um diesen Anspruch an Verlässlichkeit im österreichischen Mittelstand zu erfüllen?

Für Unternehmen wie Schlüsselbauer, die langfristige Stabilität und lokale Präsenz suchen, ist unsere Verlässlichkeit mehr als ein Versprechen. Sie manifestiert sich in unserem evolutionären Ansatz, der bestehende Systeme schrittweise erweitert statt sie komplett zu ersetzen. Das bedeutet für Unternehmen keine risikoreichen Komplettumstellungen, sondern kontrollierte Transformation bei laufendem Betrieb. Lokale Präsenz heißt für uns auch lokale Kompetenz. Wir begleiten österreichische Kunden aus dem Fertigungs-, Handels- und Dienstleistungssegment nicht nur bei der Implementierung, sondern verstehen ihre spezifischen Herausforderungen – vom inhabergeführten Betrieb bis zu den regulatorischen Anforderungen im DACH-Raum. Unser Hybrid-Cloud-Ansatz trägt diesem Anspruch Rechnung, indem er Datensouveränität bei Kernprozessen mit Cloud-Innovation verbindet. Die langfristige Stabilität zeigt sich auch in unserer Produktstrategie. Mit über 30 Ready-to-use Apps für unser ERP und 100 weiteren in Entwicklung investieren wir kontinuierlich in die Plattform. Gleichzeitig bleiben wir rückwärtskompatibel und ermöglichen nahtlose Integration mit Drittsystemen. 

Welche organisatorischen Lehren zieht Proalpha aus der Erfahrung mit der Umstellung komplexer Prozessstrukturen für zukünftige Projekte im österreichischen Industrie-Umfeld?

Proalpha setzt bei der Implementierung großer Systeme auf ein klar definierte Einführungsmethodik namens „proMETHEUS Fast Track“ mit festen Phasen, dokumentierten Zielen, Meilensteinen und Rollenbeschreibungen.

Gerade in mittelständischen Fertigungsunternehmen lohnt sich frühzeitig die Etablierung einer – von Beginn an klar kommunizierten – Governance-Struktur. Ohne eindeutige Rollen, Verantwortlichkeiten und Transparenz steigen Risiken für Kosten- und Zeitüberschreitungen. Weiterhin ist es vorteilhaft, nicht bei null anzufangen, sondern auf bewährte Prozessbibliotheken zurückzugreifen und möglichst früh sichtbar ein „lebendes“ System zu zeigen (Prototyp). Damit steigt die Akzeptanz und das Risiko sinkt. Dabei helfen die „Proalpha best practice Prozesse“, die optimal auf die speziellen Anforderungen der jeweiligen Branchen zugeschnitten sind.