30.10.2025
INVESTMENT

Context64.ai: Grazer KI-Startup gibt siebenstelliges Investment bekannt

Das Startup Context64.ai vermeldete gestern ein Investment von rund  1,66 Mio. Euro durch einen deutschen Investor aus dem zweiten Halbjahr 2024. Ziel sei es nun seine KI‑Lösungen zu skalieren.
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Context64.ai, Investment
© Context64.ai - Das Context64.ai-Team.

KI‑Modellen fehlt ohne Datenkontext das Verständnis, wie Unternehmensdaten zusammenhängen – und genau hier möchte das Grazer KI-Startup Context64.ai ansetzen: Der C64‑Stack des Startups ist eine Plattform, auf der Firmen beliebige interne Daten zu einer aktuellen Wissensbasis verbinden können, wo dann KI‑Agenten „produktiv agieren“, wie es per Aussendung heißt.

Context64ai: Deutscher Investor eingestiegen

Wie nun bekannt wurde, hat das Unternehmen im zweiten Halbjahr 2024 ein Investment in Höhe von rund 1,66 Mio. Euro für 24  Prozent Anteilsabgabe – und direkt nach der Gründung des Unternehmens – durch einen deutschen Investor (GNS Holding GmbH) eingewebt. Parallel dazu bereitet das Unternehmen die nächste Finanzierungsrunde vor.

„Modelle werden austauschbar, der Vorteil entsteht im Kontext“, sagt Marko Lah, Gründer & CEO Context64.ai. „Wer seine Datenbeziehungen – als Wissensgraph – beherrscht, macht Generative AI treffsicher, erklärbar und operativ nutzbar.“

Vernetzte Wissensbasis

Mit sogenannten „Intake Agents“ können, um konkreter zu werden, Unternehmen über die Grazer Plattform ihre bestehenden Systeme und Datenquellen automatisiert verknüpfen: Inhalte werden folglich sortiert, gelabelt und in einen Wissensgraphen überführt. Fachabteilungen können weiters – ohne Programmierung – eigene Domänenobjekte und deren Beziehungen definieren. So entstehe eine vernetzte Wissensbasis aus strukturierten und unstrukturierten Daten – inklusive Versionierung (Anm.: systematische Verwaltung von verschiedenen Versionen), Herkunft und Governance.

Darauf aufbauend greifen dann AI-Agenten direkt auf diesen Wissensgraphen zu. Sie verstehen Zusammenhänge, prüfen Datenherkunft und Gültigkeit und kombinieren Retrieval, Logik und Aktionen in bestehenden Tools, so der Claim.

Das Ergebnis sei, dass Unternehmen in wenigen Wochen KI-Anwendungen aus ihren Bestandsdaten entwickeln könnten, „ohne neues Modelltraining, mit aktuellen Daten, kurzen Roll-outs und minimalem Integrationsaufwand“.

Context64.ai: Datenvernetzung als Stärke

Der C64‑Stack ist bereits bei OEMs (Original Equipment Manufacturer) in Deutschland im Einsatz – u. a. bei BMW (Engineering‑Datenlage) und weiteren, großen Industrieunternehmen, heißt es.

Aktuelles Ziel ist es, gemeinsam mit europäischen Partnern eine hoch effiziente Datenvernetzungsplattform für „leicht zu implementierende, industrietaugliche KI‑Lösungen“ zu skalieren. „Die Stärke europäischer KI wird nicht aus den größten Rechenzentren kommen, sondern aus intelligenter Datenvernetzung“, denkt Lah. „Context Engineering in einer Plattform ist unsere Antwort – gemeinsam mit Partnern aus Europa.“

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Personen im Büro an Laptops
(c) Annie Spratt via Unsplash

„Wer heute in den Arbeitsmarkt einsteigt, wird von Anfang an gefordert. Das ist für junge Menschen eine große Chance, aber auch eine Herausforderung“, ordnet Rudolf Krickl, CEO von PwC Österreich, die Ergebnisse einer aktuellen Studie ein. Im Rahmen des globalen „AI Jobs Barometer 2026“ hat die Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PwC weltweit mehr als eine Milliarde Stellenanzeigen aus 27 Ländern auf sechs Kontinenten analysiert. Die Untersuchung soll aufzeigen, wie Künstliche Intelligenz (KI) Berufsprofile, Gehälter, Fähigkeiten und die Arbeitsproduktivität beeinflusst.

Neue Ansprüche bei Einstiegsjobs

Besonders stark zeigt sich der Wandel am Anfang der Karriereleiter. Für Einstiegspositionen erwarten Arbeitgeber in KI-geprägten Berufen zunehmend Fähigkeiten, die traditionell eher erfahrenen Fachkräften vorbehalten waren. Zu diesen gehört die Entwicklung fortgeschrittener, spezifisch menschlicher Kompetenzen wie kritisches Denken, Kooperationsfähigkeit, Veränderungsbereitschaft und Führungskompetenz.

Laut Studie machen solche traditionell seniorigen Fähigkeiten wie motivierende Führung, strategische Entscheidungsfindung oder Teambildung bereits 52 Prozent der neu geforderten Skills in KI-exponierten Einstiegsberufen aus. Bei Berufen mit geringem KI-Kontakt liegt dieser Anteil bei lediglich sieben Prozent. Die Studienautor:innen schreiben in diesem Zusammenhang von einer „Seniorisierung“ von Junior-Rollen. Während klassische Einstiegsjobs in stark betroffenen Branchen insgesamt stagnieren, verzeichnen solche „seniorisierten“ Einstiegspositionen, die mindestens zehn dieser neuen fortgeschrittenen Fähigkeiten verlangen, ein deutliches Wachstum von 35 Prozent. Dies zwingt Unternehmen und das Bildungssystem dazu, Berufseinsteiger:innen künftig anders zu fördern und zu begleiten.

Produktivität treibt Beschäftigungswachstum

Entgegen bekannter Befürchtungen, dass Künstliche Intelligenz in großem Stil Arbeitsplätze ersetzen wird, zeichnet der Bericht ein anderes Bild. Unternehmen mit hoher KI-Intensität verzeichnen nicht nur stärkere Produktivitätszuwächse, sondern bauen auch ihre Belegschaften schneller aus. Zwischen 2018 und 2025 stieg die Produktivität von Firmen mit starkem KI-Einsatz um 34 Prozent (im Vergleich zu 24 Prozent bei geringem Einsatz). Parallel dazu wuchs deren Beschäftigung um 52 Prozent, während Unternehmen mit geringer KI-Nutzung ihre Belegschaft nur um 36 Prozent vergrößerten.

PwC-Österreich-Chef Krickl zieht dazu eine historische Parallele: „Wir beobachten hier ein klassisches Muster der Wirtschaftsgeschichte. Auch die Industrialisierung hat kurzfristig Jobs verdrängt, langfristig aber deutlich mehr neue geschaffen, weil Produktivitätsgewinne Wachstum ermöglichen. Dieses Wachstum schafft wiederum neue Aufgaben und erhöht den Bedarf an qualifizierten Arbeitskräften“.

Zweigeteilter Arbeitsmarkt: „Professionalised“ vs. „Democratised“

Die Analysen deuten darauf hin, dass sich ein zunehmend zweigeteilter Arbeitsmarkt entwickelt. Auf der einen Seite stehen sogenannte „Professionalised Roles“ (professionalisierte Berufe), in denen KI Routineaufgaben übernimmt, wodurch menschliches Urteilsvermögen, Fachwissen und strategische Entscheidungen an Bedeutung gewinnen. Diese Berufsgruppen, zu denen etwa Personalvermittler:innen oder Jurist:innen gehören, wachsen weltweit mehr als doppelt so schnell wie „Democratised Roles“ (demokratisierte Berufe). In Letzteren standardisiert die Technologie Aufgaben so stark, dass sie auch für Nicht-Fachkräfte leichter zugänglich werden, was jedoch das Lohnwachstum dämpfen kann. Seit 2021 verzeichnen die professionalisierten Berufe eine um 42 Prozent raschere Gehaltsentwicklung als demokratisierte Positionen.

KI-Kompetenzen als Gehalts- und Einstellungsfaktor

Gleichzeitig erweisen sich spezifische KI-Kenntnisse als massiver Gehaltsfaktor. Stellen, die entsprechendes Fachwissen – wie Machine Learning oder Prompt Engineering – explizit verlangen, bieten weltweit einen durchschnittlichen Gehaltsaufschlag von 62 Prozent (nach 57 Prozent im Vorjahr). Zudem wächst die Nachfrage schnell: Binnen eines Jahres stieg die Anzahl der Stellenausschreibungen, die KI-Kompetenzen fordern, um 69 Prozent. Die Einstellung von KI-Spezialist:innen wuchs im Jahr 2025 weltweit achtmal schneller als der gesamte Arbeitsmarkt. Spitzenreiter ist die Technologie-, Medien- und Telekommunikationsbranche, in der 11,4 Prozent aller Stellenausschreibungen auf KI-Spezialist:innen abzielen.

Für Unternehmen bedeutet diese Entwicklung, dass sie sich vermehrt auf die menschlichen Erfolgsfaktoren konzentrieren müssen. Krickl betont in diesem Zusammenhang: „KI-Kompetenzen sind gefragter denn je, Menschen, die sie souverän einsetzen können, bleiben jedoch rar. Nicht die Technologie allein macht Unternehmen erfolgreicher, sondern die Menschen, die sie sinnvoll einsetzen. KI-Tools kann heute jedes Unternehmen kaufen – kritisches Denken, Urteilsvermögen und Teamfähigkeit nicht. Wer jetzt in diese Fähigkeiten investiert, verschafft sich einen Vorsprung, der in den kommenden Jahren weiter an Wert gewinnen wird“.

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