03.10.2016

Startup-Basics: Pitchen für Anfänger

Gründer haben meistens wenig Zeit, um Investoren oder ein Publikum von der eigenen Business-Idee zu überzeugen. Ein Pitch soll in wenigen Sätzen die Idee beschreiben – und dabei begeistern.
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(c) fotolia.com: kasto

Es gibt unterschiedliche Arten von Pitches. Beim sogenannten Elevator Pitch handelt es sich um die kürzeste Präsentationsart. Hier geht es darum, innerhalb extrem kurzer Zeit, ca. 30–60 Sekunden, einen zusammenfassenden und informativen Überblick seiner Idee zu präsentieren. Junge Unternehmer hatten früher oft nur in kurzen Aufzugsfahrten die Möglichkeit, Geschäftsleute von ihren Ideen zu
überzeugen – daher stammt auch die Bezeichnung („Aufzugspräsentation“). Das Zeitproblem von damals ist heute dasselbe: Oft hat man nur wenige Sekunden, das Interesse eines potenziellen Partners oder Investors zu wecken. Beim Elevator Pitch werden daher auch keine zusätzlichen Unterlagen oder Präsentationen (Keynote, Power Point etc.) verwendet.

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Präsentation: Fokus aufs Konzept an sich

Bei einem herkömmlichen Pitch, der zeitlich nicht so stark begrenzt ist wie der Elevator Pitch, dienen meist Präsentationen als zusätzliches Hilfsmittel. Im Internet findet man etwa ein frühes Pitch-Deck der Online-Plattform Airbnb. Das Startup ist inzwischen einen zweistelligen Millionenbetrag wert und wird von Millionen Menschen für die kurzzeitige Vermietung und Buchung von Wohnungen genutzt. Wenn man einen Blick auf das erste Pitch-Deck von Airbnb wirft, ist eines offensichtlich: Die Idee ist klar formuliert, der Aufbau verständlich, die Vision sichtbar. Der Stil der Slides ist minimalistisch, der Fokus liegt auf dem Konzept an sich.

Pitch-Deck: kein Platz für Kalkulationen

Eine gute Präsentation ist aufgebaut wie ein Krimi, denn die wenigen Slides eines Pitch-Decks müssen vor allem eines können: Sie müssen überzeugen. Der Vortragende erörtert ein Problem und begibt sich dann auf die Suche nach einer Lösung. Bald nach Start der Präsentation sollte klar sein, worum es geht. Ein Pitch-Deck sollte nicht dafür missbraucht werden, endlose Kalkulationen zu präsentieren. Vielmehr geht es darum, den Leser bzw. Zuhörer mit der Idee zu fesseln.

Der Auftritt: Nur Anfang und Ende auswendig lernen

Wer ungeübt und nervös ist, hat vor einer Präsentation wahrscheinlich nur eine Frage im Sinn: Auswendig lernen, vorlesen oder doch versuchen, frei zu sprechen? Bei dieser Frage scheiden sich die Geister: „Auswendig lernen ist eine furchtbare Idee“, meint etwa Gary Genard, Autor des Buchs „Fearless Speaking“. Es wirke schnell gekünstelt und die Gefahr, den Faden zu verlieren, sei groß. Viele Experten empfehlen deshalb, nur den Einstieg und das Ende auswendig zu lernen und sich dazwischen lediglich einzelne Punkte zu notieren. Wer den Faden verliert, könne die Zeit mit einer kurzen Zusammenfassung des bisher Gesagten überbrücken.

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Neue Studie zum Daten- und KI-Arbeitsmarkt in Österreich. (c) AdobeStock

Ein bemerkenswertes Paradoxon prägt den aktuellen Daten- und KI-Arbeitsmarkt: Obwohl Künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt gerade erst neu ordnet, sucht dieser dafür fast ausschließlich nach langjähriger Berufserfahrung, der Nachwuchs wird weitgehend außen vor gelassen. Das belegt die aktuelle Studie „Daten & KI im Arbeitsmarkt 2026 – Österreich“ von Nejo und data:unplugged.

Für den Report wurden knapp 25.000 im Mai 2026 ausgeschriebene Jobs auf Basis der DAISY-Ontologie (Data & AI Skills Ontology) analysiert. Die Zahlen zeigen auch: Österreich treibt den Wandel mit einem KI-Stellenanteil von 4,5 Prozent zwar etwas schneller voran als Deutschland (4,0 Prozent) – verdeutlicht aber in besonders extremer Form, wie schwer der Karrierestart für Berufseinsteiger derzeit ist.

„Müssen die nächste Generation importieren“

Die KI-Branche bleibt paradox. Zwar reichen oft praxisnahe Ausbildungen wie eine HTL, HAK oder eine Lehre formal völlig aus, um die Anforderungen der Unternehmen zu erfüllen – doch die Türen bleiben für Einsteiger trotzdem meist verschlossen. Aufgaben, die früher von Berufseinsteigern übernommen wurden, erledigt die KI heute selbst. Die Zahlen sprechen für sich: Nur 72 von 1113 Daten- und KI-Stellen richten sich an Berufseinsteiger, ein Anteil von 7,7 Prozent. Das Verhältnis von Junior zu Senior-Stellen liegt damit bei eins zu sechs.

Maximilian Fischer, Head of Business Development bei data:unplugged, warnt vor dieser Entwicklung: „Die österreichische Wirtschaft sucht erfahrene KI-Fachkräfte in großem Stil – baut die eigene Nachwuchspipeline aber kaum auf. Wenn wir die Junior-Quote nicht erhöhen, verschieben wir den heutigen Fachkräftemangel in drei bis fünf Jahren auf die nächste Kohorte – und müssen die nächste Generation importieren, statt sie im Land auszubilden“.

(c) Daisy Report 2026.

Der versteckte KI-Arbeitsmarkt

Nur rund 10 Prozent (110 von 1113) der untersuchten Daten- und KI-Stellen tragen einen expliziten Titel wie beispielsweise AI Engineer. Die übrigen Stellen verbleiben klassisch: Controller:in, Berater:in oder Software Engineer. Inhaltlich werden aber Kompetenzen gefordert, die vor wenigen Jahren spezialisierten Daten- und KI-Rollen vorbehalten waren.

„Wer ausschließlich nach ‚Data Scientist’ oder ‚AI Engineer’ filtert, übersieht 90 Prozent des KI-Arbeitsmarktes“, sagt Aloisious Caraet, Principal Data Scientist bei Nejo und Hauptautor der Studie. „Die KI-Karriere beginnt heute selten mit einem Titelwechsel – sie entsteht durch die Anreicherung des bestehenden Berufsbildes.“

Mehr als die Hälfte der Stellen in Wien

Die offenen Daten- und KI-Stellen stammen zumeist nicht von reinen Tech-Unternehmen. Insgesamt verteilen sich die Inserate auf 495 Unternehmen. Hinter der IT-Branche (354 Stellen) suchen vor allem der Finanzsektor (88) und die Unternehmensberatung (83) nach KI-Personal. Geografisch konzentriert sich der Markt mit 63 Prozent aller Ausschreibungen deutlich auf Wien. Graz verzeichnet hingegen die technisch anspruchsvollsten Profile: Hier werden im Schnitt 5,4 spezifische Daten- und KI-Skills pro Position gefordert.

Werkzeuge sind zweitrangig: Der Fokus liegt auf KI-Verständnis

Bei den Programmiersprachen dominiert Python und wird in fast jeder dritten Stelle gefordert – knapp doppelt so häufig wie Java. Bei den Cloud-Plattformen führt Microsoft Azure vor AWS. Auch bei generativer KI liegt Microsoft mit GitHub Copilot als meistgenanntem Werkzeug vorn. Der größte fachliche Schwerpunkt des Marktes liegt mit 39,7 Prozent auf dem Data Engineering, was den aktuellen Fokus auf den Aufbau von Dateninfrastruktur zeigt.

Dennoch ist das konzeptionelle Verständnis oft wichtiger als die Beherrschung einzelner Programme: Fast die Hälfte aller geforderten Kompetenzen entfällt auf allgemeine Wissensgebiete und Methoden, wobei „Künstliche Intelligenz“ zu den fünf meistgenannten Begriffen zählt.

Das unterstreicht auch Simona Hübl, Geschäftsführerin von Nejo: „Unternehmen suchen aktuell vor allem konzeptionelle Fähigkeiten, und erst zweitrangig nach spezifischen Tool-Kenntnissen. Gefragt ist, wer Daten- und KI-Konzepte im Grundsatz versteht und tool-unabhängig sicher anwenden kann.

(c) Daisy Report 2026.

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