28.4.2026 – 6. Workshop Future Skills & KI

Künstliche Intelligenz zwischen Testbarkeit, Anwendung und industrieller Wertschöpfung

Am 28. April fand die sechste Ausgabe des Webinars zu KI Use Cases & Future Skills statt, das im Rahmen des  Interreg AT-SK Projektes „Twin City Future Innovation Manufacturing Hub“ von der Plattform Industrie 4.0 unter dem Schwerpunkt Arbeit 5.0 organisiert wird.

Vortragende waren:

• Mateo Primorac, Founder & CEO, scopri.ai
• Sebastian Kreuter, Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Intelligente Instandhaltung und Produktentwicklung, Fraunhofer Austria Research GmbH
• Bernhard Nessler, Research Manager Intelligent Systems and Certification for AI, Software Competence Center Hagenberg (SCCH)

Die Vorträge beleuchteten Künstliche Intelligenz aus drei Perspektiven: wissenschaftliche Grundlagen und Testbarkeit, innovative KI-Systeme in der Industrie sowie konkrete Anwendungen in der Produktion.

Mateo Primorac von scopri.ai zeigte, wie KI in der Industrie über klassische Large Language Models hinaus weiterentwickelt werden kann. Während LLMs bei allgemeinen Aufgaben überzeugen, stoßen sie bei hochspezialisierten Fragestellungen und industriellen Anwendungen oft an Grenzen. Kognitive KI verbindet Modellintelligenz mit Nutzerinteraktion und spezifischem Kontextwissen. Dadurch lernt sie aus der Anwendung und liefert präzisere Ergebnisse für komplexe industrielle Szenarien. Anhand praxisnaher Beispiele zeigte er, wie KI große Mengen an Patent- und wissenschaftlichen Daten in kürzester Zeit analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse für Technologie- und Marktanalysen ableiten kann. Dadurch lassen sich Entwicklungsprozesse deutlich beschleunigen und strategische Entscheidungen fundierter treffen. Als Ausblick wurde ein Knowledge-Graph-basiertes KI-System für CAD-Modelle vorgestellt, das Produktdesigns bereits in frühen Entwicklungsphasen auf Patentfähigkeit und technische Risiken überprüft. Zukünftig sollen zusätzlich Designrichtlinien und Normen integriert werden, um eine vollständig datengetriebene Produktentwicklung zu ermöglichen.

Sebastian Kreuter von Fraunhofer Austria präsentierte Anwendungsfälle von KI in der industriellen Produktion. Unternehmen stehen heute vor Herausforderungen wie zunehmender Produktkomplexität, Individualisierung und einer Vielzahl regulatorischer Anforderungen. KI-Systeme helfen dabei, diese Komplexität zu bewältigen, indem sie Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen und strukturieren. Ein Beispiel ist die automatisierte Analyse von Lastenheften, bei der Kundenanforderungen aus Dokumenten extrahiert und mit internen Standards abgeglichen werden. So können potenzielle Fehler oder Lücken frühzeitig erkannt werden. Weitere Anwendungen reichen von der Analyse technischer Zeichnungen über CAD-Daten bis hin zur Unterstützung bei Normprüfungen und Dokumentationsprozessen.

Bernhard Nessler, SCCH, beleuchtete die grundlegende Frage, wie KI-Systeme zuverlässig getestet werden können und was in diesem Zusammenhang unter „Repräsentativität“ zu verstehen ist. Er zeigte auf, dass moderne KI-Modelle nicht regelbasiert funktionieren, sondern auf statistischem Lernen beruhen. Daraus ergibt sich, dass KI nicht über Korrektheit, sondern über statistische Performance innerhalb einer klar definierten Anwendungsdomäne bewertet werden muss. Eine zentrale Herausforderung bleibt dabei die präzise Definition der Testdomäne, da nur so belastbare und reproduzierbare Aussagen über die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen möglich sind.

Die Vorträge machten deutlich, dass KI nicht nur eine technologische Entwicklung ist, sondern ein systemischer Wandel in Forschung, Entwicklung und Produktion bedeutet.

28.5.2026 – 7. Workshop Future Skills & KI

Am 28. Mai lud die Plattform Industrie 4.0 zur siebten Ausgabe des Webinars zu KI Use Cases & Future Skills ein, das im Rahmen des  Interreg AT-SK Projektes „Twin City Future Innovation Manufacturing Hub“ unter dem Schwerpunkt Arbeit 5.0 organisiert wird.

Rania Wazir (leiwand.ai) und Thomas Doms (TÜV AUSTRIA) gaben als Vortragende zentrale Einblicke in die Frage, wie Künstliche Intelligenz sicher, nachvollziehbar und vertrauenswürdig gestaltet werden kann.

KI-Standards als Grundlage für den AI Act

In ihrem Vortrag erläuterte Rania Wazir, Co-Founder und CTO bei leiwand.ai, die zentrale Rolle der Standardisierung bei der Umsetzung des europäischen AI Act. Ziel der Verordnung ist es, ein hohes Schutzniveau für Gesundheit, Sicherheit, Grundrechte und Demokratie sicherzustellen. Standards sollen Unternehmen dabei unterstützen, diese Anforderungen in der Praxis umzusetzen.

Im Fokus stehen die sogenannten „Essential Requirements“ des AI Act, darunter Risikomanagement, Datenqualität, Transparenz, menschliche Aufsicht, Robustheit, Genauigkeit und Cybersecurity. Für diese Bereiche werden derzeit auf europäischer Ebene harmonisierte Standards entwickelt. Es wurde deutlich, dass die Standardisierung ein komplexer und zeitaufwändiger Prozess ist. Obwohl die Europäische Kommission die Entwicklung der Standards bereits 2023 beauftragt hatte, befinden sich viele Dokumente noch in der Abstimmung oder öffentlichen Konsultation.

Die ersten Standards werden voraussichtlich ab 2027 vollständig verfügbar sein. Besonders wichtig ist die Übersetzung der rechtlichen Anforderungen des AI Act in technische Qualitätsmerkmale. Am Beispiel der „Accuracy“ wurde gezeigt, dass die reine Genauigkeit eines KI-Modells oft nicht ausreicht. Entscheidend ist vielmehr, ob ein System seine vorgesehene Aufgabe zuverlässig erfüllt und dabei unterschiedliche Nutzergruppen fair behandelt. Standards helfen dabei, geeignete Metriken auszuwählen, Testergebnisse nachvollziehbar zu machen und die Vergleichbarkeit von KI-Systemen sicherzustellen. Sie schaffen damit eine wichtige Grundlage für die Entwicklung, Bewertung und Zertifizierung vertrauenswürdiger KI.

KI bei TÜV AUSTRIA

Thomas Doms, Head of Research Development & Innovation bei TÜV AUSTRIA, zeigte in seinem Vortrag, wie die Unternehmensgruppe Künstliche Intelligenz nicht nur prüft und bewertet, sondern auch selbst erfolgreich einsetzt. Mit der Tochtergesellschaft Trustify unterstützt TÜV AUSTRIA gemeinsam mit der SCCH (Software Comepetnce Center Hagenberg) Unternehmen dabei, KI-Systeme sicher, regelkonform und vertrauenswürdig zu gestalten. Dazu gehören Audits, Compliance-Prüfungen sowie die Bewertung von Datenschutz-, Sicherheits- und Qualitätsanforderungen.

Auch innerhalb der Unternehmensgruppe spielt KI eine wichtige Rolle. Neben Standardlösungen entwickelt TÜV AUSTRIA eigene Anwendungen, die Prozesse effizienter machen und Mitarbeitende unterstützen. Zu den aktuellen Anwendungsbeispielen zählen ein KI-gestützter Sachverständigenassistent zur Erstellung von Prüfberichten, KI-Unterstützung im Cyber Security Operations Center sowie der neue Website-Assistent „Adam“, der Kunden bei der Suche nach Informationen und Dienstleistungen unterstützt. Grundlage für die Entwicklung und Bewertung der KI-Systeme ist ein eigener KI-Prüfkatalog mit rund 400 Prüfkriterien. Im Fokus stehen dabei Datenqualität, funktionale Korrektheit, Cybersecurity, Transparenz und menschliche Aufsicht. Ein zentrales Prinzip bleibt dabei stets erhalten: Bei sicherheitsrelevanten Entscheidungen bleibt der Mensch in der Verantwortung. KI unterstützt Expertinnen und Experten, ersetzt sie aber nicht.

Der Vortrag betonte, dass vertrauenswürdige KI nicht nur leistungsfähige Technologie, sondern vor allem klare Prozesse, Qualitätsstandards und verantwortungsvollen Einsatz erfordert.