25.01.2024

Easy Safe: Rückstauklappe als Schutz vor Hochwasser

Easy Safe von Adeva bietet als Hochwasserschutz den Vorteil, dass man die Rückstauklappe nachträglich einbauen kann.
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Easy Safe, Rückstauklappe, Hochwasserschutz, Hochwasser, Starkregen, regen
(c) Adeva - Adeva entwickelte den Easy Safe als Schutz gegen Rückstau bei starkem Regen.

In den letzten Jahren wird Europa immer wieder von Starkregen heimgesucht. Es entstehen Überschwemmungen oder der sogenannte Mischwasser-Straßenkanal kann die Wassermenge nicht mehr abführen. Die Folge: Das Regenwasser wird über den Hauskanal in Gebäude „zurückgestaut“. Deswegen hat Christopher Wippel (mit Wolfgang Schadner) von Adeva die Rückstauklappe Easy Safe entwickelt.

Easy Safe: Alternative zum bisherigen Schutz

Man muss wissen, für bestehende Gebäude sind Rückstauklappen nachträglich nur sehr schwer einbaubar. Der Hauskanal müsste am eigenen Grundstück aufgegraben und bebaute Flächen abgerissen werden. Zudem muss ein Schacht zusätzlich über dem bestehenden Kanal bis auf Kanaltiefe gesetzt und eine Rückstauklappe mit zwei Überschubmuffen in den bestehenden Kanal eingebaut werden. Was laut Adeva mindestens 7.000 Euro kosten kann.

Easy Safe
(c) Adeva – Der Easy Safe von Adeva.

Daher wurde mit Easy Safe eine patentierte Rückstauklappe entwickelt, die nachträglich in ein Reinigungsrohr ohne Werkzeugbedarf – durch den Einbau von einer oder zwei Klappen und einem Fixierteil – eingebaut werden kann.

„Ingenieurs-Kunstwerk“

Dabei wird die Klappe direkt in die Reinigungsöffnung eingesetzt, und soll so einen Schutz vor Kanal-Rückstau bei Starkregen bieten. Die Montage sei in den meisten Fällen innerhalb von 15 Minuten erledigt.

Laut eigenen Worten ist der Easy Safe ein kleines Ingenieurs-Kunstwerk. Zum einen wurde der Klappeneinlauf strömungstechnisch optimiert, wodurch sich die Fließgeschwindigkeit erhöhe und das Risiko von Ablagerungen verringert werde. Zum anderen sei ein barrierefreier Durchfluss durch eine leichtschwingende Deckelaufhängung und dem Klappendesgin möglich.


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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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