25.08.2026
STUDIE

WU-Report: Wenige, aber hervorragende KI-Fachkräfte in Österreich

In der technologischen Spezialisierung der KI-Fachkräfte zählt Österreich zu den Spitzenreitern in Europa. Allerdings schaffen es diese Expert:innen nicht in die breite Wirtschaft. Viele wandern bereits nach einem Jahr ab.
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Österreich hat Probleme, seine KI-Expert:innen zu halten. | Symbolbild (c) Envato

Ein kürzlich erschienener Report der WU Wien dürfte gemischte Gefühle in Österreichs KI-Branche auslösen. Hierzulande habe man exzellente KI-Fachkräfte, aber zu wenige und obendrein Probleme, diese zu halten. Die Studie basiert auf der Analyse von 2,86 Millionen Beschäftigungsdatensätzen, also Job- bzw. Positionseinträgen, 1,23 Millionen individuellen Biografien und mehr als 123.000 Unternehmen in Österreich. 

Führend in technologischer Spezialisierung

Österreich belegt im europäischen Vergleich unter 38 Ländern Rang drei bei der technologischen Spezialisierung seiner KI-Fachkräfte. Eine Auszeichnung für die Alpenrepublik, schließlich zähle man in diesem Bereich zu den führenden Standorten in Europa. Trotzdem kommen diese Experten seltener in die breite Wirtschaft als in anderen vergleichbaren Ländern. 97 % der heimischen Unternehmen stellen keine KI-Spezialist:innen an.

„Wer ‚KI-Strategie‘ sagt und nicht ‚Menschen‘ meint, hat den Kern verfehlt: Adoption ist ein Personal-, kein IT-Thema“, sagt Can Tihanyi vom Institut für International Business der WU Wien: „Technologie-Adaption scheitert fast nie an der Technologie. Sondern an den Menschen, die fehlen, um sie in die Unternehmen zu tragen.“

Österreich verliert KI-Experten

Die wenigen Spezialist:innen, die es in Österreich gibt, wandern zudem im Laufe ihrer Karriere ab. Rund 17 % der Fachkräfte in Build-Rollen verlassen das Land. In Bereichen wie Generative AI oder Natural Language Processing ist es rund ein Viertel. Zudem stellen die Autoren der Studie fest, dass 44 % aller Abwander:innen bereits nach dem ersten Jahr Österreich den Rücken kehren.

„Wer hochqualifizierte KI-Expert:innen halten will, muss ihnen vom ersten Tag an attraktive Projekte, Entwicklungsperspektiven und fachliche Verantwortung bieten – genau im ersten Jahr entscheidet sich, ob jemand bleibt“, erklärt Andreas Schumacher, Chief Innovation Officer und Vorstandsmitglied der VTU Group. Der Nachwuchs bleibt hingegen aus, denn sechs Prozent der KI-Beschäftigten in Österreich sind Einstiegskräfte. „Österreich verliert nicht die Breite seiner KI-Fachkräfte, sondern seinen Platz im technologischen Spitzenfeld“, ergänzt Schumacher.

Mehr Ausbildungsplätze, Beratung und bessere Infrastruktur

Die Conclusio der Autoren ist klar: Es brauche mehr Ausbildungskapazitäten für KI-Fachkräfte an Universitäten. Unternehmen sollten zudem durch AI-Readiness-Programme unterstützt werden, KI im eigenen Betrieb einzusetzen. Ein Zugang zu geteilter Infrastruktur und Beratung könnte hierbei Abhilfe schaffen. Österreich benötige außerdem Maßnahmen, um KI-Spezialist:innen langfristig zu halten. Dabei brauche nicht jedes Unternehmen eigene KI-Teams, durch Transferzentren könne diese Lücke geschlossen werden.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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