19.04.2023

Fachkräftemangel: Abschieben und locken – dieser Widerspruch schadet Österreich

Österreich schneidet sich mit seiner Migrationspolitik selbst ins Fleisch. Langfristig braucht es eine Trendumkehr, um den Fachkräftemangel zu bewältigen.
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"Der Widerspruch bei der Fachkräfte-Rekrutierung schadet Österreich", sagt Tobias Kurakin. (C) Adobestock; Lukas Lorber
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Der Fachkräftemangel in Österreich wird in den kommenden Jahren zu einem stetig wachsenden Problem. Laut Wirtschafts- und Arbeitsminister Martin Kocher sowie Wirtschaftskammer-Präsident Harald Mahrer steht der wirtschaftliche und soziale Wohlstand in Österreich auf dem Spiel. Um eine Trendumkehr zu bewirken, will man ausländische Arbeitskräfte nach Österreich locken. Bereits im Land befindliche Arbeitskräfte werden indes noch immer abgeschoben. Eine Farce.

Die Abschiebung einer indischen Familie, bei der Mutter und Tochter in Mangelberufen tätig waren, offenbart ein Problem und einen gefährlichen Widerspruch in Österreich. Politisches Kalkül wiegt schwerer als der akute Notstand. Die Rechtslage würde derzeit kein anderes Vorgehen rechtfertigen lassen, betont Mahrer, der im selben Atemzug den Fachkräftemangel beklagt. Das politische Kleingeld, das sich die Volkspartei durch die Bilder der Abschiebung erhofft, ist tatsächlich nur Kleingeld. Die Summen, die dem Sozialsystem aufgrund nicht vorhandener Arbeitskräfte fehlen werden, sind indes horrend.

Deutschland als Vorbild

Während man im Oktober noch die Änderung der Menschenrechte hin zu weniger Zuzug debattierte, verharrt die ÖVP bei der Regelung von Arbeitserlaubnissen und Abschiebungen stur am Status Quo. Mahrer und seine Parteikolleg:innen wollen sich die Rosinen aus dem Rechtsstaat picken, der als Deckmantel puren Populismus verschleiert. Andere Länder, wie etwa Deutschland, mit denen man laut Kocher und Mahrer „Schritt halten“ möchte, haben bereits an Schrauben gedreht. Auch abgelehnte Asylwerber können unter klaren Bedingungen ihren Status wechseln und als dringend benötigte Arbeitskräfte in Deutschland bleiben – womit sie die Volkswirtschaft unterstützen.

Hierzulande sind derartige Änderungen im Asylrecht laut führenden ÖVP-Politikern ausgeschlossen. Der Ernst der Lage erlaubt jedoch kein stures Festhalten an ideologisch-verzahnten Positionen. Rund 230.000 fehlende Arbeitskräfte und 100 Mangelberufe dokumentieren die Krise des Fachkräftemangels. Der Widerspruch zwischen strikter Zuwanderungspolitik auf der einen Seite, und dem nahezu flehenden Appell an ausländische Arbeitskräfte nach Österreich zu kommen auf der anderen Seite, wird das Problem nicht lösen – im Gegenteil. Bis 2040 könnte die Zahl der offenen Stellen auf 360.000 anwachsen. Österreich ist auf den Zuzug angewiesen. Asylwerber:innen wird es auch in Zukunft noch geben, Warum nicht dieses offensichtliche Potential nutzen?

Mit Nächstenliebe muss man bei der ÖVP schon längst nicht mehr argumentieren, mit wirtschaftlicher Kompetenz nun anscheinend auch nicht mehr. Um den Fachkräftemangel in den Griff zu bekommen, muss an Schrauben gedreht werden. Auch an jenen im Einwanderungsrecht.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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