Als Anthropic, das derzeit wertvollste KI-Labor der Welt, sein neuestes Modell, Fable, veröffentlichte, staunten viele Beobachter. Laut Unternehmensangaben setzte es sich in fast allen Benchmark-Tests an die Spitze. In der Allgemeinwertung von Arena AI, einer Website, auf der verschiedene KI-­Modelle verglichen werden können, ist Fable klar auf Platz eins. Tech-CEOs und -Gründer gaben sich in den Tagen nach dem Launch begeistert: Der Zahlungsdienstleister Stripe berichtete etwa, Fable habe eine Code-Migration an einem Tag erledigt, für die ein ganzes Team sonst mehr als zwei Monate gebraucht hätte. Wenig später machte sich jedoch Enttäuschung breit: Die US-Regierung hatte Anthropic verboten, Fable Menschen zur Verfügung zu stellen, die keine US-Staatsbürger sind, woraufhin das Unternehmen das Modell für alle Nutzer sperren musste.

Mittlerweile ist Fable wieder verfügbar. Doch die Episode macht deutlich, welche Auswirkungen es haben kann, wenn Unternehmen oder KI-Anwendungen auf einem bestimmten Modell aufbauen. Cloudflight hat genau für solche Fälle eine Architektur gebaut, mit der Unternehmen über das hauseigene „AI Gateway“ in kürzester Zeit auf ein unabhängiges – und europäisches – Modell umsteigen können. „Unsere Kunden würden den Wechsel nicht einmal spüren“, sagt Doris Lippert, Geschäftsführerin von Cloudflight Österreich.

Das Unternehmen mit Hauptsitz in München versteht sich als Partner für „agentische Transformation“: den Umbau von Geschäftsprozessen rund um KI-Agenten, die nicht nur Fragen beantworten, sondern innerhalb klar definierter Grenzen selbstständig handeln. Mehr als 800 ­Mitarbeiter an 17 Standorten in Österreich, Deutschland, der Schweiz, Polen und Rumänien begleiten Kunden vom Entwurf einer Strategie über das Erstellen von Datenplattformen und Software bis zum laufenden Betrieb. Zu Cloudflights Kunden zählen unter anderem der Handelskonzern Spar, der Wasser­aufbereiter BWT und der Aufzug­hersteller TK Elevator.

Die Wurzeln des Unternehmens liegen in Linz. Dort gründeten Christoph Steindl und Christian Federspiel 2005 die Softwareschmiede Catalysts, deren Coding Contest (heute Cloudflight Coding Contest; CCC) – laut eigenen Angaben Europas größter Programmierwettbewerb – früh Talente anzog. 2019 fusionierte Catalysts, damals rund 350 Mitarbeiter groß, unter dem Dach des Finanzinvestors Deutsche Beteiligungs AG mit dem deutschen Analystenhaus Crisp Research zu Cloudflight; Ende 2022 übernahm die Schweizer Partners Group das Unternehmen, laut Frankfurter Allgemeine Zeitung für knapp 400 Mio. €. Im Oktober 2025 folgte der Zusammenschluss mit dem Daten- und KI-Spezialisten Paiqo – und die konsequente Ausrichtung auf KI.

Für diesen Kurs steht auch die neue Führung. André Holhozinskyj ist seit Februar CEO der Cloudflight Group. Zuvor betreute er bei Accenture Transformationsprogramme für Konzerne und leitete später den europäischen Daten- und KI-Spezialisten Synvert. Lippert, seit April Geschäftsführerin in Österreich, wechselte von Microsoft Österreich, wo sie fünf Jahre in der Geschäftsführung war und weitere drei Jahre das Partner- und Technologie-Ökosystem verantwortete, in die Cloudflight-Gruppe. Sie bringt die Technologie-, Holhozinskyj die Business-Perspektive mit – jene Kombination, die Cloudflight seinen Kunden verordnet.

Das Problem, das Cloudflight lösen möchte, liegt weniger in der Technologie als in deren Einsatz. „Die Aufmerksamkeit ist enorm, doch die Reife in vielen Unternehmen ist es noch nicht“, sagt Holhozinskyj. Laut einer Cloudflight-Studie vom Februar glauben 86 % der deutschen Unternehmen an das Potenzial von KI-Agenten, doch lediglich 11 % setzen sie bereits in einer „fortgeschrittenen Phase“ ein. Die Nachfrage dafür ist groß: Die Zahl der Neukunden hat sich seit 2025 laut Unternehmensangaben verdoppelt. „Unternehmen wollen handeln, wissen aber oft nicht, wie sie von der Pilotphase in die Skalierung kommen“, so Holhozinskyj. „Sie wollen keine Experimente mehr – sie wollen Ergebnisse.“

Mit dieser Diagnose steht Cloudflight nicht allein. Laut der mittlerweile viel zitierten MIT-Studie „The GenAI ­Divide“ aus dem Jahr 2025 bleibt bei 95 % der Pilotprojekte mit generativer KI der messbare Effekt auf das Geschäftsergebnis aus; und das, obwohl geschätzt 30 bis 40 Mrd. US-$ in ­solche Projekte flossen. Die Ursache sahen die Autoren der Studie nicht in den Modellen, sondern in mangel­hafter Integration in die Arbeitsabläufe. Zum selben Befund kommt McKinsey in der Studie „The State of AI“ vom November 2025: 88 % der weltweit befragten Unternehmen nutzen KI regelmäßig in mindestens einer Funktion – doch fast zwei Drittel haben mit der Skalierung über das Gesamtunternehmen noch nicht einmal begonnen.

Viele Unternehmen bleiben in Pilotprojekten stecken, beobachtet Lippert. Oft fehle auch ein klarer Business Case – „Man macht KI, weil man KI machen will“, ergänzt sie. Und häufig fehle der Technologie die nötigen Unternehmensdaten, um effektiv zu sein. „Ein KI-Agent ohne Unternehmenskontext ist wie ein neuer Mitarbeiter ohne Einarbeitung“, so Lippert. Holhozinskyj ergänzt die Liste der Irrtümer: dass das leistungsfähigste Modell automatisch gewinne (Kontext sei wichtiger); dass KI-Projekte reine IT-Projekte seien, die man an eine Abteilung delegieren könne (Projekte müssten unternehmensweit eingesetzt werden); und dass nach einem gelungenen Piloten der schwierigste Teil geschafft sei. „Ein Proof of Concept ist noch kein Geschäftsmodell“, sagt er. Cloudflight macht sich deshalb wenig Gedanken über das Modell und fokussiert sich auf den jeweiligen Geschäftsfall. Projekte mit Spar und BWT haben Verbesserungen im zweistelligen Prozentbereich bei Lebensmittel­verschwendung beziehungsweise Lagerbeständen gebracht, so Holho­zinskyj; bei TK Elevator erschließt eine agentische Lösung das Service­wissen von mehr als 30.000 Technikern und liefert ihnen Antworten in der eigenen Sprache. „Assistenten antworten, Agenten handeln“, fasst Lippert zusammen, wie Cloudflight Kunden hilft, KI einzusetzen.

Intern spricht Cloudflight deshalb von „Digital Co-Workers“: digitalen Teammitgliedern, die Formulare vorausfüllen, Daten abgleichen oder Entscheidungen vorbereiten. Holhozinskyj vergleicht sie mit frischen Uni-Absolventen, die zwar ein breites Allgemeinwissen haben, aber die internen Abläufe noch lernen müssen. „Das ganze implizite Wissen – Prozesse, Entscheidungslogiken, ungeschriebene Regeln – ins Digitale zu übersetzen, damit die Agenten es lesen können, das ist die eigentliche Arbeit“, so der CEO.

Wie auch die Episode mit Anthropics Fable zeigt, hinkt Europa besonders den USA (aber auch China) im KI-Rennen hinterher. Der frühere EZB-Chef Mario Draghi attestierte der EU in seinem Bericht zur Wettbewerbsfähigkeit 2024 eine Innovationslücke gegenüber den USA und China. Laut Eurostat nutzte 2025 erst jedes fünfte EU-Unternehmen mit mehr als neun Beschäftigten KI-Technologien. In den USA, wo das Census Bureau die Nutzung laufend erhebt, lag der Anteil zuletzt ebenfalls bei rund einem Fünftel – gemessen allerdings über alle Firmengrößen hinweg. Die EU wirft nun Geld auf das Problem: Mit der Initiative Invest AI will die EU-Kommission 200 Mrd. € für das Feld mobilisieren.

Viele Beobachter verweisen auf den Vorsprung, den die Modelle von etwa Anthropic oder Open AI gegenüber europäischen KI-Start-ups wie Mistral haben. Holhozinskyj weist aber darauf hin, dass das Rennen um die größten Basismodelle nicht das einzige ist: Genauso wichtig sei es, diese Modelle in Geschäftsprozesse einzubauen und KI-Angebote in stark regulierte Branchen zu bringen; und da liege Europa keineswegs zurück: „Dort entsteht der größte wirtschaftliche Mehrwert.“ Der Kontinent verfüge über starke industrielle Ökosysteme, tiefes Prozesswissen und hochwertige Datenbestände. Datensouveränität und regulatorische Vertrauenswürdigkeit seien genauso wichtige Wirtschaftsfaktoren wie „Frontier“-Modelle. „Das ist unser Spielfeld, und da schlagen wir auch die Großen“, so Lippert. Eine Studie des Auftrags­forschers IW Consult für den Internetwirtschaftsverband Eco sieht deutsche Unternehmen bereits auf diesem Weg: Statt eigene Basis­modelle zu bauen, passen sie demnach verfügbare Modelle mit den eigenen Branchendaten an ihre Prozesse an. Holhozinskyj: „Der Wettlauf um das größte Modell ist nicht der Wettlauf, den Europa gewinnen muss.“

Für die kommenden fünf Jahre hat er eine klare Empfehlung an CEOs: „Aufhören, KI zu pilotieren, und anfangen, sie zu verantworten.“ Wer warte, bis alle Unsicherheiten verschwunden seien, verliere nur Zeit. Organisation, Daten und Menschen müssten verändert werden, statt „einfach nur“ ein Tool einzuführen. Investitionen in junge Entwickler sollten die technische Kompetenz ins eigene Haus bringen. In einem Satz: „KI-Transformation ist keine Technologiegeschichte, sondern eine Führungsaufgabe.“ •

Experimentiert ein Unternehmen nicht mit KI, ist es heute die Ausnahme. Die neue Technologie wird zunehmend zu einem festen Bestandteil von Strategien. Doch messbare, handfeste Produktivitätsgewinne bleiben größtenteils noch aus. Genau in diese Lücke geht Cloudflight: Der europäische Software- und Beratungsanbieter baut KI dort ein, wo sie Geld einbringt – in Prozessen, Daten und Organisationen. Das neue Führungsduo André Holhozinskyj und Doris Lippert spricht über digitale Kollegen und Europas unterschätzte Karten.

Fotos: Gianmaria Gava, Paula Winkler