Marcus Bitterlich (Pilatus Aircraft): Vertrauen ist gut – Daten sind besser
Unser heutiger Interview-Gast: Marcus Bitterlich – Head of Data & Analytics bei Pilatus Aircraft. Mit uns unterhält er sich über die Wichtigkeit von Datenanalyse im Unternehmen, welche Rolle AI dabei spielt und vieles mehr.
Welche Rolle spielen Daten in Ihrer Unternehmensstrategie – und wie zeigt sich das konkret im Alltag?
Unsere Kund:innen stellen extrem hohe Ansprüche an das Thema Datensicherheit – entsprechend spielt Cybersecurity in Bezug auf Daten eine zentrale Rolle.
Darüber hinaus werden datenbasierte Produkte zunehmend zum entscheidenden Differenzierungsmerkmal unseres Angebots. Unser Engineering-Team treibt diese Entwicklung gezielt und mit großem Engagement voran.
Was sind aus Ihrer Sicht die zentralen Elemente einer wirklich datengetriebenen Architektur?
Wesentlich sind drei Dinge: Transparenz, also das Angebot qualitätsgesicherter Datenprodukte; Effektivität, durch Prozesse, die auf Effizienz und Liefergeschwindigkeit einzahlen; und eine Organisation, die kommunikativ effizient, cross-funktional und auf Zusammenarbeit ausgerichtet ist.
Welche Rolle spielt die Cloud in Ihrer Datenstrategie – und wie treffen Sie die Entscheidung zwischen On-Prem, Private, Public und Hybrid?
Wir verfolgen eine Cloud-First-Strategie. Ziel ist es, die IT-Organisation von infrastrukturbezogenen Routineaufgaben zu entlasten, die keinen direkten Mehrwert schaffen – Aufgaben also, die externe Partner in hoher Qualität und Zuverlässigkeit übernehmen können. So gewinnen wir Freiraum für Themen, die wirklich differenzierend sind.
Für diese Erkenntnis braucht es keine Daten: Das Confare CIOSUMMIT Wien am 25.–26. März 2026 in der METAStadt wir ein Traum für alle, die mit Top-IT-Entscheider:innen netzwerken wollen.
Welche Ansätze verfolgen Sie im Bereich Agentic AI – und welche Potenziale sehen Sie für Unternehmen?
Wir erproben Agentic AI sowohl im Kontext operativer Effizienzinitiativen als auch produktseitig im Rahmen von Innovationsprojekten. Das Potenzial ist deutlich erkennbar – auch wenn es aktuell schwer ist, es quantitativ genau zu beziffern. Entscheidend ist für uns, früh Erfahrungen zu sammeln und daraus zu lernen.
KI-Modelle sind nur so gut wie ihre Datenbasis – welche Hürden sehen Sie in Bezug auf Datenqualität und Datensilos?
Ohne eine durchgängige Datenarchitektur und integrierte Prozesslandschaft ist die Sicherstellung von Datenqualität eine echte Sisyphusarbeit. Immer wieder entstehen technische Schulden, während manueller Aufwand und Medienbrüche den Fortschritt an vielen Stellen bremsen. Hier ist langfristiges Denken gefragt.
Wie wichtig ist die betriebswirtschaftliche Komponente (Kosten-Nutzen/ROI) bei der Umsetzung von KI-Cases?
Da der Nutzen – wie schon erwähnt – schwer exakt vorhersehbar ist, nähern wir uns dem ROI in der Regel über Experimente und Proofs of Concept an. So können wir Chancen greifbar machen und auf belastbare Ergebnisse aufbauen.
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Wie wichtig ist die betriebswirtschaftliche Komponente (Kosten-Nutzen/ROI) bei der Umsetzung von KI-Cases?
Da der Nutzen – wie schon erwähnt – schwer exakt vorhersehbar ist, nähern wir uns dem ROI in der Regel über Experimente und Proofs of Concept an. So können wir Chancen greifbar machen und auf belastbare Ergebnisse aufbauen.
Wo liegen die größten Hürden beim Rollout einer Agentic-AI-Lösung – Technologie, Menschen oder Prozesse? Und wo stehen Sie aktuell mit Ihren Projekten?
Wir befinden uns derzeit in der Phase der Erprobung und Validierung. Die größten Hürden sind weniger technologischer Natur, sondern liegen in Ressourcenengpässen, Prozess- und Medienbrüchen sowie im fehlenden Verständnis des Lösungsraums. Genau hier setzen wir aktuell an.