02.11.2021

Factinsect: Grazer Startup steigert Performance im Kampf gegen Fake-News

Das steirisches Startup Factinsect spezialisiert sich darauf "Fake News" im Netz ausfindig zu machen und für User seines Tools zu kennzeichnen.
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(c) Factinsect - Romana Dorfer und Silja Kempinger wollen Menschen helfen Falschmeldungen zu erkennen.

Gurgeltests erzeugen Krebs. Die Impfung ist gefährlicher als das Coronavirus. Geimpfte werden sterben, und zwar Ende August, im September oder zu einer bestimmten Mondphase im Oktober. Bill Gates will uns kontrollieren. Eine pädophile Elite beherrscht die Welt. Flüchtlinge bekommen von der Caritas iPhones geschenkt – von der Regierung 2.500 Euro. Im Monat. Falschmeldungen, unter dem Begriff „Fake News“ gängig, haben Hochsaison und schon lange den Weg vom Netz ins reale Leben gefunden. Es ist eine wahre Flut an Desinformation, die täglich auf User einprasselt, sich über Chatdienste rasant verbreitet oder über soziale Netzwerke und Videoportale von selbsternannten „Experten“ fleißig in Umlauf gebracht wird. Das Grazer Startup Factinsect möchte mit seiner Lösung Abhilfe schaffen, ist nach dem Beta-Test nun für Edge, Chrome und den Firefox Desktop Browser verfügbar und konnte seine Usability deutlich erhöhen.

Warum fallen Menschen auf Fake News herein?

Viele fragen sich, wie es möglich ist, dass eine beachtlich hohe Zahl an Personen auf Fake News hereinfällt. Eine mögliche Antwort darauf, findet man bei der Autorin und Journalistin Ingrid Brodnig, die die Thematik von einer emotionalen Ebene angeht. Leute würden sich einfache Erklärungen wünschen, vor allem wenn sie sich unsicher fühlen. Man nimmt gerne falsche Informationen auf, die das eigene Weltbild nicht ins Wanken bringen, sondern es unterstützen, meint sie.

Ein weiterer, nicht unerheblicher Punkt, der zur Problematik beiträgt, ist der Konsum von unseriösen Quellen. Ein Video, das man entdeckt hat oder zugesandt bekommt, diverse Kanäle in Chat-Diensten oder falsche Zitate, die herangezogen werden – all dies unterliegt einem Aspekt, der stark wirkt und dazu führt, dass selbst abstruseste Behauptungen geglaubt werden: die eigene Rechercheleistung.

Factinsect mit Abhilfe gegen Falschmeldungen

Konsumenten von Falschmeldungen fühlen sich durch das Aufspüren von Informationen, die in gängigen Medien nicht vorkommen, „etwas Großem auf der Spur“ und haben das Gefühl, mehr zu wissen, als alle anderen. Ob eine Intention hinter dem Betreiber und Verfasser von „Fake News“ steckt, wird kaum hinterfragt.

Da digitale Probleme auch digitale Lösungen verlangen, haben Romana Dorfer und Silja Kempinger Factinsect erschaffen, um unsicheren Leuten eine Anleitung zu geben, was wahr ist und was falsch. Dabei greifen sie auf ein KI-basiertes Plugin zurück, das helfen soll, die Glaubwürdigkeit einer Information einzuschätzen.

Der News-Crawler

Konkret: Einmal installiert, gleicht das Tool – schon während User Beiträge im Internet lesen – Textinhalte mit ausgewählten Qualitäts-Quellen ab. Man sieht ein kleines Feld neben der Adresszeile im Browser, das sich je nach Auswertung des Gelesenen färbt. Grün steht für bestätigte Informationen oder gesichertes Wissen. Orange bedeutet, dass die Informationen widersprüchlich oder nicht bestätigt sind.

„Die Software sucht nach ähnlichen Aussagen im ‚Crawler und klassifiziert sie“, erklärt Dorfer. „Wir ziehen für den Vergleich Medien heran, die dem Ehrenkodex des Presserats folgen.“

88 Prozent Genauigkeit

Nach dem Beta-Test konnten die beiden Gründerinnen ihre Genauigkeit von 48 auf 88 Prozent erhöhen, wie sie erzählen und hoffen nach der Testphase mit 500 Usern im nächsten Halbjahr auf 5.000 aktive Nutzer zu wachsen. Zu ihren Zielgruppen zählen Personen, denen bewusst ist, dass es komplex ist, sich im Fake-News-Dschungel des Internets zurechtzufinden und die schlicht den Rechercheaufwand reduzieren möchten.

Aktuell ist das Feature kostenlos, eine Premium-Version ist aber in Planung. Der nächste Schritt ist die Entwicklung einer Android-App bis Ende des Jahres. Für Interessierte: Der Beta-Test läuft noch.

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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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