14.08.2026
KI-STARTUP

Ablatic AI: Linzer JKU-Spinoff mit eigenem KI-Sprachmodell und großen Plänen

Mit mehr als 100 Unternehmen wird das Large Language Model Talos des Linzer Spinoffs Ablatic AI bereits in der Beta-Phase getestet. Ab Ende August will man dank EU-Konformität den B2B-Markt erobern.
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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

KI-Startups gibt es bekanntlich wie Sand am Meer. Siebt man jedoch jene aus, die sich über ein eigenes Large Language Model (LLM) trauen (und auch die Kompetenz dazu mitbringen) werden es plötzlich sehr wenige. Innerhalb Österreichs ist hier bislang das Linzer Startup NXAI rund um KI-Pionier Sepp Hochreiter zu nennen. Mit dessen Spinout Emmi AI, das zwar kein LLM, aber ein Foundational Model im Bereich Physical AI entwickelt hat, und dieses Jahr an Mistral aus Frankreich verkauft wurde, sollte ein zweites Linzer Unternehmen nicht ausgelassen werden. Und nun kommt ein drittes dazu.

Klarer Fokus auf Europa und digitale Souveränität

Auch Ablatic AI, ein Spinoff des LIT Open Innovation Center der Johannes Kepler Universität Linz, baut mit Talos ein eigenes LLM – und zwar mit klarem B2B-Fokus. Dass das Unternehmen rund um Florian Zimmermann und Julian Mauerkirchner dieses sehr rechenintensive Unterfangen stemmen kann, wird unter anderem über eine Kooperation mit AI Factory Austria AI:AT, wo man im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt.

Doch wie wollen sich die Linzer gegen die übermächtige internationale Konkurrenz durchsetzen? Einmal mehr lautet die Antwort auf die Frage: digitale Souveränität. Talos sei bereits in seiner Architektur DSGVO- und AI-Act-konform; man decke den gesamten „Life Cycle“ des Produkts inklusive Hosting innerhalb Europas ab und falle so nicht unter den US-Cloud-Act. „Nicht das erste europäische KI-Modell. Das beste. Talos ist das fähigste, transparenteste und rechtssicherste Modell, das Europa jemals hervorgebracht hat, und wir haben es in Linz gebaut“, schreiben die Gründer durchaus selbstbewusst auf ihrer Website.

Kein Risikokapital

Der Plan ist dabei klar: den europäischen B2B-Markt erobern. Kernzielgruppe sind Unternehmen in regulierten Branchen wie Banken und Versicherungen sowie Softwareunternehmen. Schon in der aktuell noch laufenden Beta-Phase arbeitet Ablatic AI nach eigenen Angaben mit mehr als 100 Firmen zusammen. Schon Ende August soll der Marktstart erfolgen – dabei befindet sich das Unternehmen laut Impressum aktuell noch in Gründung.

Ob die großen Pläne aufgehen, bleibt freilich abzuwarten. Einen Teilaspekt könnte das Gründer-Duo früher oder später überdenken müssen. Man finanziere sich durch die EU, nicht durch Risikokapital, geben die beiden auf ihrer Website stolz an: „Wir bauen für Kunden, nicht für Investoren.“ Um mit den US-Riesen mit ihren bis zu elfstelligen Kapitalrunden konkurrieren zu können, könnte natürlich doch mehr externes Kapital notwendig werden.

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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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