07.07.2025
KOLUMNE

Corporate Venture Building im Reality-Check – Warum jetzt Struktur über Hype siegt

In der Corporate-Venturing-Kolumne erklären Stefan Peintner und Karyna Hornostai von whataventure, warum es gerade jetzt im Venture Building gute Governance braucht - und was diese ausmacht.
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Stefan Peintner und Karyna Hornostai von whataventure | (c) whataventure / brutkasten
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Die brutkasten-Serie „Corporate Venturing“ is powered by AKELA, Raiffeisen Bank International AG, UNIQA Insurance GroupMavie NextVerbund, whataventure — New business. Powered by entrepreneurs. und Wien Energie GmbH.


„Venture Building ist kein Sprint – sondern eine Bergtour.“ – ein Satz, den wir in den letzten Monaten öfter gesagt haben. Warum? Weil wir merken: Die Stimmung rund um Corporate Venture Building hat sich radikal verändert. Die Euphorie der letzten Jahre weicht gerade einer Phase, in der Entscheidungsstrukturen besonders wichtig werden. Und das ist gut so.

Vom Pioniergeist zum Wendepunkt

In unserer aktuellen Studie (brutkasten berichtete) haben wir mit 52 Innovationsverantwortlichen aus dem DACH-Raum gesprochen. Viele von ihnen haben in den letzten Jahren mutig neue Ventures gestartet – teilweise mit hohem Risiko, aber auch mit großer Hoffnung auf neues Wachstum. 

Heute ist das Umfeld ein anderes: Budgets schrumpfen, der Druck, kurzfristige Erfolge zu erzielen, steigt. Und gleichermaßen wird Venture Building als strategischer Wachstumshebel ernster genommen denn je. Wir stehen an einem Wendepunkt – weg vom Hype, hin zur Relevanz.

Governance als Gamechanger

Und genau an diesem Punkt gewinnt Governance an Bedeutung: Zugegeben – manch einer empfindet das Thema als trocken. Für uns ist eine gute Governance aber vor allem ein emotionaler Anker, der Vertrauen schafft. Vertrauen zwischen Venture-Teams und Top-Management. Vertrauen, dass neue Wege nicht ins Leere führen. Und Vertrauen, dass aus Ideen belastbare Geschäftsmodelle entstehen können.

Wir sehen es in der Praxis: Wenn Rollen klar sind, Entscheidungen sauber vorbereitet werden und Erwartungen transparent sind, verändert sich die Dynamik im Unternehmen spürbar. Plötzlich übernehmen Führungskräfte echte Verantwortung – nicht nur als Sponsoren, sondern als Mitgestalter. Venture-Teams bekommen mehr Freiraum, aber auch mehr Verbindlichkeit. Governance wirkt dann nicht wie ein Korsett, sondern wie ein Sicherheitsseil auf steilem Pfad.

Was gute Governance wirklich bedeutet

In unserer Studie heben wir drei Elemente einer guten Governance hervor: 

  1. Klare Entscheidungswege: Wer entscheidet was – und wann?
  2. Ein realistischer Umgang mit Risiko: Meilenstein-basierte Finanzierung statt „All-in“.
  3. Strategische Klarheit: Wie zahlt das Venture auf die Unternehmensziele ein?

Viele Unternehmen unterschätzen, wie sehr ein solides Setup auch das Commitment des Vorstands stärkt. Deshalb haben wir das Venture Operating Model entwickelt – ein Framework, das genau diese Punkte strukturiert zusammenführt: Governance, operative Umsetzung und strategische Einbettung.

Unser Fazit: Jetzt ist die Zeit für Klarheit und Konsequenz

Für alle, die heute Verantwortung für New Business tragen, ist klar: Es braucht mehr als gute Ideen und engagierte Teams. Es braucht ein stabiles Fundament. Governance ist dabei kein Hindernis, sondern ein Katalysator. Sie schafft Orientierung, gibt Sicherheit – und ermöglicht Tempo.

Deshalb unser Appell: Nutzt diesen Moment der Neuausrichtung, um Venture Building zukunftsfähig aufzustellen. Denn wer heute strukturiert baut, kann morgen mit Stärke skalieren.


Die Autor:innen:

Stefan Peintner ist CEO und Managing Partner von whataventure.
Karyna Hornostai ist Lead Venture Architect und Chief of Staff bei whataventure.

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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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