02.06.2025
DATA LITERACY

6 neue Professuren: WU Wien baut Daten-Schwerpunkt deutlich aus

Ein neues Department, ein neuer Studienzweig, ein neues Kompetenzzentrum und 24 neue akademische Stellen - damit will die WU Wien den Schwerpunkt Datenanalyse und Entscheidungswissenschaften massiv stärken.
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Austrian Blockchain Center - WU Wien
Learning Center der WU Wien | (c) BOAnet

Der Spruch „Daten sind das neue Öl“ mag schon vor Jahren abgedroschen gewesen sein. Falsch wurde er dadurch dennoch nicht. Im Gegenteil: Die anhaltende rasante Entwicklung im Bereich Künstliche Intelligenz macht den richtigen Umgang mit Daten wichtiger denn je. Dieser und weiterer Entwicklungen will die Wirtschaftsuniversität Wien (WU Wien) nun mit einem umfassenden Ausbau des Schwerpunkts im Bereich Datenanalyse und Entscheidungswissenschaften Rechnung tragen.

„Wer heute erfolgreich wirtschaften will, muss Daten nicht nur erheben, sondern sie auch richtig analysieren und gezielt einsetzen können“, wird WU-Rektor Rupert Sausgruber in einer Aussendung zitiert. „Die WU gestaltet diese Entwicklungen aktiv mit: Der neue Schwerpunkt verbindet ökonomisches Denken mit moderner Datenanalyse und gesellschaftlicher Verantwortung und schafft damit die Basis für fundierte strategische Entscheidungen in einer zunehmend datengetriebenen Welt.“

Neues Department, neuer Studienzweig, neues Kompetenzzentrum und 24 neue Stellen

Konkret wurde dazu das „Department für Business Analytics and Decision Sciences“ neu geschaffen, ab dem Studienjahr 2026/27 gibt es im Bachelorstudium Wirtschafts- und Sozialwissenschaften einen gleich betitelten neuen Studienzweig. Zudem wurde ein „Kompetenzzentrum für Applied AI & Scientific Computing“ eingerichtet.

Am neuen Department für Business Analytics and Decision Sciences werden in den kommenden Monaten laut WU Wien 24 neue akademische Stellen ausgeschrieben, darunter sechs Professuren. Die personelle Verstärkung und Anbindung an verschiedene Studienprogramme trage auch „zur Verbesserung der Betreuungsrelationen an der WU bei“, heißt es von der Uni.

Forschung des neuen WU-Departments soll in vielen Bereichen Anwendung finden

Inhaltlich konzentriert sich das neue Department unter anderem auf analytische und datengesteuerte Lösungen für Herausforderungen wie Automatisierung, Lieferkettenoptimierung, Personal- und Kundenmanagement, globale Geschäftsstrategien, Betrugserkennung oder personalisierte KI-Empfehlungen. Die Forschung verspreche eine breite Anwendung, unter anderem in den Bereichen Klima, Energie, Mobilität, Krisenmanagement und Sicherheit sowie Kultur, Kreativität, Tourismus, Sport, Gesundheit „und für eine lebenswerte Gesellschaft“, ebenso wie für soziale Netzwerke und Marktplattformen.

Der neue Studienzweig „Business Analytics and Decision Sciences“ wiederum soll Studierende gezielt auf datenbasierte Analysen und die verantwortungsvolle Anwendung algorithmischer Systeme vorbereiten. Besonderer Fokus liege auf analytischem Denken und datenunterstützten Entscheidungsprozessen. Das neue Kompetenzzentrum für Applied AI & Scientific Computing schließlich soll WU-Forscher:innen, die an technischen und methodischen Entwicklungen der Künstlichen Intelligenz arbeiten, unter einem Dach vereinen und als zentrale Plattform sowie Koordinationsstelle dienen.

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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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