17.09.2026
WACHSTUM

SCCH will mit neuer Beteiligungsgesellschaft rund 30 Startups aufbauen

Das Software Competence Center Hagenberg (SCCH) verwertet seine Forschung künftig auch über eigene Unternehmensbeteiligungen. Die im Juli gegründete SCCH Innovations GmbH soll bis 2030 und darüber hinaus rund 30 Unternehmen aufbauen, wie CEO Markus Manz gegenüber brutkasten erklärt. Die erste Beteiligung ist bereits fix: das MLOps-Startup LUML eines SCCH-Mitarbeiters.
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Vlnr: Mag. Markus Manz (CEO SCCH Innovations GmbH) und die Gründer*innen von LUML, Nikita Gonchar, Oleh Kostromin und Iryna Kondrashchenko | (c) SCCH

Das Software Competence Center Hagenberg forscht als COMET-Zentrum seit Jahren für Industriepartner wie Siemens, Bosch oder Fronius. Mit der SCCH Innovations GmbH will das oberösterreichische Forschungszentrum seine Ergebnisse zusätzlich auch selbst in Unternehmen überführen, statt sie ausschließlich an Auftraggeber weiterzugeben. „Es war mir immer ein besonderes Anliegen, dass die Ergebnisse unserer Forschung nicht mit dem Abschluss eines Forschungsprojekts enden, sondern ihren Weg in die wirtschaftliche Anwendung finden“, sagt Markus Manz, CEO der SCCH Innovations GmbH.

Rund 30 Unternehmen als Ziel

Im Gespräch mit brutkasten formuliert Manz ein ambitioniertes Zielbild: Rund 30 Beteiligungen sollen bis 2030 und darüber hinaus realisiert bzw. aufgebaut  werden. Die Vision beschreibt er als Unendlichsymbol (∞), welches das Forschungs- und das Gründerökosystem iterativ verbindet. Tiefe Technologien aus der angewandten Forschung sollen in Unternehmensgründungen überführt werden, die Rückflüsse daraus wiederum die Forschung speisen. Es gehe dabei nicht darum, eine App zu entwickeln, betont Manz, sondern darum, tiefe Technologien aus der eigenen Forschung mit Industriepartnern und Universitäten in Unternehmensgründungen zu bringen. Ein vergleichbares Modell, bei dem ein angewandtes Forschungszentrum eine eigene Beteiligungsgesellschaft betreibt, kenne er aus seiner Recherche nicht.

Die Gesellschaft soll zu Beginn mit rund 500.000 Euro kapitalisiert werden. Große Einzelinvestments sind damit nicht geplant: Die Ticketgröße für Erstinvestments liegt laut Manz bei maximal 100.000 Euro. Das Startkapital soll Gründer:innen helfen, die erste Phase zu überbrücken, Förderungen einzureichen und das Produkt weiterzuentwickeln. Noch heuer sind drei weitere Beteiligungen geplant, zwei davon im Deep-Tech-Bereich und eine im Dienstleistungsbereich, um schneller rekapitalisieren zu können.

Die Wege in den Markt

Die SCCH Innovations GmbH verfolgt mehrere Beteiligungsmodelle. Bei klassischen Spinoffs aus Forschungsprojekten setzt das Forschungszentrum bewusst auf externe, erfahrene Gründer:innen statt auf die eigenen Forscher:innen. Diese erhalten die Mehrheit der Anteile, während sich das SCCH einen bis zu einem vereinbarten Unternehmenswert nicht verwässerbaren Minderheitsanteil sichert. Dazu kommen Joint Ventures mit Unternehmenspartnern, etwa die gemeinsam mit TÜV AUSTRIA gegründete TRUSTIFAI, der österreichische Prüf- und Zertifizierungshub für KI-Systeme, sowie strategische Beteiligungen ohne Kapitalfluss.

Das vierte Modell heißt Research for Equity: Das SCCH bringt Forschungs- und Entwicklungsleistungen in ein Startup ein und erhält dafür, ganz oder teilweise anstelle einer klassischen Vergütung, Unternehmensanteile. „Mit diesen unterschiedlichen Modellen schafft die SCCH Innovations GmbH neue Möglichkeiten für den Transfer von Forschungsergebnissen in die Wirtschaft“, so Manz.

Erste Beteiligungen

Wie das in der Praxis aussieht, zeigt die erste Beteiligung der neuen Gesellschaft. Oleh Kostromin, Data Scientist am SCCH, hat gemeinsam mit Iryna Kondrashchenko und Nikita Gonchar die LUML FlexCo gegründet. Die entwickelte Plattform soll Data Scientists helfen, Machine-Learning-Modelle schneller in die Praxis zu bringen, und ist von Anfang an darauf ausgelegt, dass Menschen und KI-Agenten gemeinsam an ML-Projekten arbeiten. „LUML läuft auf der Infrastruktur des jeweiligen Unternehmens. Die Daten und Modelle verlassen die Unternehmensumgebung nicht“, sagt Kostromin.

An LUML hält die SCCH Innovations GmbH auf brutkasten-Nachfrage fünf Prozent, als reine strategische Beteiligung ohne Kapitalfluss. Laut Manz bringt das SCCH dafür vor allem Zugang zu seinem Industrienetzwerk, eine gemeinsame Vermarktungskampagne und Mitarbeiterstunden ein und setzt die Plattform in eigenen Forschungsprojekten ein. Zusätzliches Kapital habe das Startup nicht benötigt, weil das Produkt bereits fertig entwickelt war. Der bewusst niedrige Anteil soll LUML für spätere Investoren attraktiv halten. Das Wachstum soll vorerst gebootstrapped erfolgen, je nach Entwicklung sind laut SCCH aber auch eigene Finanzierungsrunden denkbar.

Das SCCH gehört als Mitglied des UAR Innovation Network zu den Beteiligungsgesellschaften der Upper Austrian Research GmbH und beschäftigt derzeit rund 130 Mitarbeiter:innen. Bereits im Jänner hatte sich das Forschungszentrum am KI-Spin-off Responsible Annotation Services beteiligt (brutkasten berichtete) und hält weitere Beteiligungen, die zukünftig auf die SCCH Innovations GmbH übertragen werden sollen.

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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