Von Plattformen zu Prognosen: Wie ÖBB und Spar KI-Einsatz im großen Maßstab neu denken
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Beim ServiceNow AI Summit in Wien diskutierten führende IT-Entscheider über die nächste Phase der digitalen Transformation. Im Customer Panel zeigten ÖBB-CIO Martin Seiser und Spar-IT-Leiter Hannes Leobacher, warum Effizienz, Governance und Plattformstrategien zur Voraussetzung für skalierbare KI werden – und welche konkreten Anwendungsfälle bereits heute messbaren Mehrwert liefern.
Die Ära der Pilotprojekte ist vorbei – darin waren sich die Teilnehmer des Customer Panels beim ServiceNow AI Summit in Wien einig. Was früher als experimentelle Phase galt, ist heute operative Realität: Künstliche Intelligenz und digitale Plattformen müssen skalieren, wirtschaftlich wirken und organisatorisch verankert sein. Moderiert von Vesna Glatz, Österreich-Leiterin von ServiceNow, diskutierten Martin Seiser, CIO der ÖBB, und Hannes Leobacher, Head of IT bei Spar Österreich, über die strukturellen Treiber der Transformation, den Wandel von IT-Organisationen und die konkrete Umsetzung von KI in kritischen Infrastrukturen und im Handel.
Schon zu Beginn wurde klar: Die Herausforderungen sind branchenübergreifend ähnlich – doch die Antworten darauf unterscheiden sich je nach Geschäftsmodell und regulatorischem Umfeld.
Wettbewerb, Fachkräftemangel und Regulierung als Transformationstreiber
Für Martin Seiser ist die Ausgangslage eindeutig:
„Es gibt mehrere Kräfte, die uns antreiben. Erstens der Wettbewerb – wir haben heute viel mehr Konkurrenz als früher."
Daraus resultiere ein massiver Druck auf Effizienz und Kostenoptimierung, aber auch auf Innovation und Time-to-Market. Gleichzeitig müsse die Customer Experience verbessert werden, um relevant zu bleiben.
Doch die Herausforderungen liegen für den ÖBB-CIO nicht nur auf der Business-Seite. „Wir verlieren viele IT-Mitarbeiter durch Pensionierungen – mehr als 100 in den nächsten Jahren. Das ist ein enormer Wissensverlust.“ Parallel dazu steigt die Komplexität der IT-Landschaft weiter: Tausende Anwendungen müssen betrieben werden. Hinzu kommen regulatorische Anforderungen wie der EU AI Act, die „strengere Governance, klarere Prozesse und eindeutige Verantwortlichkeiten“ erfordern.
Auch im Handel sieht die Situation ähnlich aus, wenn auch mit branchenspezifischen Nuancen.
Hannes Leobacher beschreibt einen massiven Anstieg an Anforderungen:
„Die Anforderungen an die IT steigen Jahr für Jahr. Wir leben in einem enormen Volumen und können nicht alle Requests bedienen.“
Gleichzeitig wachse der regulatorische Druck: Deforestation-Regulation, Lieferkettengesetz – das sind Projekte, die viel Kapazität brauchen, aber keinen direkten Mehrwert liefern. Ein dritter wesentlicher Faktor ist aus Leobachers Sicht der Wandel der Kostenstruktur: „Wir sehen eine deutliche Verschiebung von Capex zu Opex. Betriebskosten steigen – und wir müssen lernen, diese effizient zu managen.“
Plattformstrategie als Antwort auf explodierende Komplexität
Die Antwort auf diese Herausforderungen liegt für beide Unternehmen in einer konsequenten Plattformstrategie.
Martin Seiser beschreibt die Ausgangssituation drastisch:
„Wir haben rund 3.000 Anwendungen – und wachsen jedes Jahr um etwa zehn Prozent.“
Würde dieser Trend anhalten, wären bis 2030 hunderte zusätzliche IT-Mitarbeiter nötig – ein unrealistisches Szenario. Die Lösung: „Wir haben die Anzahl der Anwendungen genutzt, um Plattformen zu bauen – mit spezialisierten Partnern. Eine Handvoll Plattformen zu betreiben ist viel einfacher als tausende Anwendungen.“
Diese Argumentation überzeugte auch das Management: „Das war ein zentraler Business Case – und deshalb hat der Vorstand gesagt: Ja, macht das.“
Bei Spar verfolgt man einen ähnlichen Ansatz, allerdings mit besonderem Fokus auf internationale Skalierung.
„Im Frontend sind unsere Länder sehr unterschiedlich – das ist wichtig für den Kundenerfolg",
sagt Hannes Leobacher. „Aber im Backend setzen wir konsequent auf Standardisierung.“ Die Einführung einer gemeinsamen Service-Management-Plattform bringt hier konkrete Vorteile: „Wir können international arbeiten, KPIs einheitlich messen und Incidents zwischen Ländern übergeben.“
Ein entscheidender Effekt zeigt sich auch in der Entscheidungsfindung: „Wir haben alle Zahlen standardisiert verfügbar – direkt zur Hand", konstatiert der IT-Leiter von Spar.
KI im Alltag: Vom Store bis zur kritischen Infrastruktur
Während Plattformen die Grundlage bilden, entscheidet sich der tatsächliche Mehrwert von KI im operativen Einsatz.
Für Spar ist die wichtigste Voraussetzung für Akzeptanz: Einfachheit.
„Entscheidend ist die Einfachheit – unsere Mitarbeiter haben keine Zeit zu lernen",
so Leobacher. Ein Beispiel sind KI-gestützte Assistenzsysteme im Filialbetrieb: „Mitarbeiter können Fragen in ein kleines Fenster eingeben und bekommen eine passende Antwort – ähnlich wie bei Google.“
Noch konkreter wird für ihn der Nutzen in der Warensteuerung. Im Bäckereibereich etwa hilft KI bei der Produktionsplanung: „Das System zeigt genau, wie viele Produkte zu welchem Zeitpunkt hergestellt werden sollen – basierend auf historischen Daten und Standort." Das Ergebnis: bessere Verfügbarkeit für Kunden, weniger Abschreibungen und effizientere Abläufe
„Es ist ein großer Mehrwert für die Mitarbeiter, für die Kunden und für das Unternehmen“, resümiert Hannes Leobacher. Auch in der Lieferkette spielt KI eine zentrale Rolle: „Der Produzent weiß, wie viele Tomaten geerntet werden sollen – basierend auf Prognosen entlang der gesamten Kette.“
Bei der ÖBB hingegen steht Sicherheit im Mittelpunkt – wie Martin Seiser betont: „Wir haben mit einer AI Policy begonnen – also klarer Governance.“ Zudem wurde ein „manueller AI Tower“ etabliert, um alle KI-Initiativen zu koordinieren. Besonders wichtig: Datenqualität. „AI funktioniert nicht ohne Daten – deshalb haben wir eine Datenstrategie mit klaren Verantwortlichkeiten eingeführt.“
Die Umsetzung erfolgt bewusst schrittweise – auch, weil ein unkontrolliertes Wachstum von KI-Anwendungen vermieden werden soll.
„Wir starten mit kleinen POCs, priorisieren nach Nutzen und skalieren dann langsam, und wir wollen nicht, dass AI überall wie Pilze aus dem Boden schießt.“,
erklärt Seiser.
Vom reaktiven Betrieb zur prädiktiven Organisation
Ein Blick in die Zukunft zeigt, wie tiefgreifend der Wandel sein wird.
Hannes Leobacher erwartet vor allem die Automatisierung von Routinetätigkeiten:
„Routineaufgaben werden komplett von AI übernommen – Menschen werden sie nicht mehr machen.“
Gleichzeitig ermöglicht KI eine neue Form der Steuerung: „Wir können lokale Komplexität zentral managen – etwa unterschiedliche Sortimente in tausenden Filialen.“
Martin Seiser sieht vor allem Veränderungen in den IT-Prozessen: „Intake wird sich ändern – in Form von natürlicher Sprache statt Tickets. Die Execution wird automatisiert. Und Kommunikation, Reports und Dokumentation entstehen durch AI.“ Der größte Wandel liegt für ihn jedoch im Betriebsmodell:
„Wir bewegen uns von einem reaktiven zu einem prädiktiven Modus – AI erkennt Probleme, bevor sie auftreten.“
Transformation als kontinuierlicher Lernprozess
Am Ende des Panels wurde deutlich: Transformation ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess.
Hannes Leobacher formuliert es pragmatisch: „Man braucht eine Vision, die richtige Strategie – und dann muss man den Elefanten in kleine Stücke schneiden.“
Und Martin Seiser bringt es auf eine knappe Formel: „Vereinfachen entlang des Kundennutzens – Komplexität reduzieren, Prozesse und Technologien ausrichten und Teams befähigen.“
Fazit
Das Customer Panel von ServiceNow in Wien zeigt eindrucksvoll, dass die nächste Phase der digitalen Transformation weniger von Technologie als von Struktur geprägt ist. Plattformen, Governance und klare Priorisierung werden zur Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von KI.
Während Spar bereits konkrete Use Cases im operativen Alltag skaliert, setzt die ÖBB auf kontrollierte Einführung in einem hochsensiblen Umfeld. Gemeinsam ist beiden Ansätzen jedoch ein zentrales Prinzip: KI entfaltet ihren Wert erst dann, wenn sie einfach nutzbar, klar gesteuert und konsequent auf Business Outcomes ausgerichtet ist
it&d business Redaktion
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