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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Lovable-CEO Anton Osika (r.) im Gespräch mit Times Senior Editorin Ayesha Javed. © brutkasten

Kaum ein Tool steht so sehr für den KI-Bauboom wie Lovable. Erst im August 2026 hat das schwedische Startup, wie brutkasten berichtete, eine Series-C-Runde über 400 Millionen US-Dollar abgeschlossen, angeführt von Menlo Ventures und mit dem EQT-gemanagten Scaleup Europe Fund als Co-Lead, bei einer Bewertung von 13,3 Milliarden US-Dollar.

Für Gründer und CEO Anton Osika ist das mehr als eine Finanzierungsrunde: Es sei ein Indikator dafür, dass KI-gestützte No-Code- und Low-Code-Plattformen die Nische verlassen hätten und im Mainstream angekommen seien.

Weg vom Entwickler-Monopol

Auf der Dreamforce in San Francisco erläutert Osika die zentrale These hinter Lovable: „Menschen mit Fachwissen über das jeweilige Problem sollten diejenigen sein, die Software bauen“, so Osika. Wer ein Problem am besten kenne, solle auch die Lösung bauen, egal ob in Marketing, HR, Finance oder Operations. Nicht die formale Qualifikation zähle, sondern die Nähe zum Problem.

Dass Lovable längst kein reines Anfänger-Werkzeug sei, belegt Osika mit einer internen Zahl: 55 Prozent der Lovable-Nutzer:innen brächten mehr als elf Jahre Berufserfahrung in ihrem Fachgebiet mit. Entscheidend sei laut dem Co-Founder nicht das klassische Programmieren, sondern die Fähigkeit, komplexe, unstrukturierte Probleme systematisch in funktionierende Systeme zu zerlegen.

Vom Nebenprojekt zur Unternehmenslösung

Besonders aufschlussreich sind die Praxisbeispiele, die Osika im Gespräch anführt. Bei einer Healthcare-Staffing-Firma habe ein Fachbereichsleiter eine komplette neue Produktlinie für die Zertifizierung von Pflegekräften aufgebaut, samt Verwaltung und Terminplanung, und anschließend mehr als zehn weitere interne Anwendungen vernetzt. In den nordischen McDonald’s-Filialen laufe mittlerweile ein auf Lovable gebautes Interface, über das rund 300 Standorte operative Anfragen abwickeln würden.

Solche Geschichten seien laut Osika keine Ausnahme: Bei knapp zwei Dritteln der Fortune-500-Unternehmen, darunter Adidas und Nvidia, würden Mitarbeitende die Plattform nutzen. Häufig beginne es als kleines Team-Projekt und wachse zur unternehmensweiten Lösung heran.

Entwicklung unter Aufsicht

Damit das nicht in unkontrollierter Schatten-IT ende, setzt Lovable laut Unternehmensangaben auf Admin- und Audit-Funktionen, mit denen IT-Verantwortliche nachvollziehen können sollen, welche Anwendungen entstehen, wo sensible Daten verarbeitet werden und wo Sicherheitslücken drohen. Genau das mache aus der anfänglichen Skepsis von IT-Abteilungen häufig Zustimmung, so Osika: „Es wird vom letzten Nein zu dem, was man ausrollen wollte, zum ersten Ja. So verhindern wir Schatten-IT und die Zersplitterung in unzählige Tools, die niemand mehr überblickt“, erklärt Osika.

Überflüssig würden Engineers durch die Lovable-Nutzung anderer trotzdem nicht, meint Osika: Ihre Rolle verschiebe sich von Routineaufgaben hin zu Architektur, Systemanbindung und der Betreuung unternehmenskritischen Codes.

Warum heißt Lovable eigentlich Lovable?

Zum Schluss des Gesprächs räumt Osika mit einem gängigen Klischee über den europäischen Tech-Standort auf: „Viele halten Europa für langsam, aber wenn man in die Tech-Hubs Europas geht, brodelt es dort wie nie zuvor“, sagt Osika. Dass der Produktfokus so stark auf dem Nutzererlebnis liege, führt Osika auch auf den Standort Stockholm zurück, wo der Großteil des Engineering-Teams sitzt. Man habe in den nordischen Ländern genaue Vorstellungen davon, wie ein Produkt funktionieren solle – oder eben nicht. Diese „I-Tüpfelchen-Reiterei“ mache Lovable erst zu dem was es heute ist.

Warum das Unternehmen ausgerechnet „Lovable“ heißt, erklärt er mit einer letzten Zeile, die zugleich als Leitmotiv des Gesprächs steht: „Software sollte nicht einfach nur funktionieren. Sie soll die Emotionen der Menschen wecken“, so Osika.

Vom Vibe zum Volumengeschäft

Was also vor nicht allzu langer Zeit noch als spielerisches „Vibe-Coding“ belächelt wurde, ist laut Osika längst zu einer Infrastruktur geworden, auf der Enterprisekund:innen die nächsten Prozesssysteme entwickeln. Der Markt für KI-gestütztes Bauen sei, so der Lovable-Gründer, endgültig über das reine Ausprobieren hinausgewachsen – und weit über das Vibecoding hinaus.

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