25.09.2026
GASTBEITRAG

Indien, Disruption und Megaprojekte: Was wir von Indiens Innovationswucht lernen müssen

Thomas Greiner, Innovationsleiter der Asfinag, hat im Sommer 2026 das Innovationsökosystem in Mumbai bereist, vom IIT Bombay bis zur RAHSTA Expo. In seinem Gastbeitrag erklärt er, warum Europa beim Tempo von Indien lernen sollte.
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Thomas Greiner | Konzernsteuerung - Strategie Owner Innovation | Asfinag | (c) LinkedIn-Profil Thomas Greiner

Extremtemperaturen, Monsungüsse und schärfstes Streetfood: Die Ankunft in Mumbai ist ein sensorischer Weckruf. Um das Land und seinen Modernisierungshunger zu verstehen, lohnt sich ein Blick auf die Zahlen im direkten Kontrast zu Österreich: Mit über 1,4 Milliarden Menschen ist Indien das bevölkerungsreichste Land der Erde. Das durchschnittliche BIP bzw. Einkommen liegt bei rund 2.300 bis 2.500 Euro pro Kopf im Jahr, in Österreich sind es rund 50.000 bis 55.000 Euro. Auch bei der Lebenserwartung klafft mit etwa 68 bis 71 Jahren in Indien gegenüber über 82 Jahren in Österreich eine Lücke von mehr als einem Jahrzehnt.

Den wohl drastischsten Tribut fordert das Wachstum auf den Straßen: Während Österreich jährlich rund 350 bis 400 Verkehrstote zählt, verzeichnet Indien offiziell über 150.000 bis 170.000 Opfer – mehr als 450 tödlich verunglückte Menschen an einem einzigen Tag. In Gesprächen mit den dortigen Behörden über Vermeidungsstrategien wurde schnell deutlich: Sicherheit ist hier untrennbar mit dem rasanten Ausbau und der Modernisierung resilienter Infrastruktur verknüpft.

Gleichzeitig verlangt einem der Alltag vor Ort alles ab. Der permanente Geräuschpegel, die drückende Schwüle, die spürbare Luftverschmutzung und die sprachlichen Nuancen zwischen rasantem indischem Englisch und lokalen Dialekten fordern die eigene Anpassungsfähigkeit fortwährend heraus. Diese Reibungspunkte machen jedoch schonungslos bewusst, auf welch hohem Niveau unsere europäische Lebensqualität angesiedelt ist, eine Grenzerfahrung, die extrem fordernd, aber genau deshalb ungemein lehrreich war.

Indien klettert im Global Innovation Index unaufhörlich nach oben (mittlerweile fest unter den weltweiten Top 40) und stellt nach den USA und China das drittgrößte Startup-Ökosystem der Welt. Wer begreifen will, wie skalierbare Technologien und Großinfrastrukturen unter extremen Rahmenbedingungen entstehen, muss hierherblicken und Zeit vor Ort investieren.

Bildung als knappes Privileg & als Treibstoff

Der Kontrast zu unserer gewohnten akademischen Welt ist gewaltig: Während ein Studium bei uns oft als Selbstverständlichkeit wahrgenommen wird, ist der Zugang zu universitärer Bildung in Indien ein hart erkämpftes Gut. Das resultiert in einer beispiellosen Leistungsbereitschaft. Am renommierten Indian Institute of Technology (IIT) Bombay, wo ich einen Teil meiner Zeit verbracht habe, ist der Wissensdurst und der unbedingte Umsetzungswille der Studierenden mit Händen greifbar. Die Universitäten fungieren nicht als Elfenbeintürme, sondern als agile Brutstätten, die ein kompromissloses unternehmerisches Mindset tief in den Köpfen verankern. Die Begegnungen mit zahlreichen Studierenden, deren unbändige Motivation und gelebtes Erfindertum wirkten förmlich ansteckend.

Startups: Tempo, 7-Tage-Woche und radikale Kostenvorteile

Dieser Geist setzt sich nahtlos in der Gründerszene fort. Bei meinen Treffen mit lokalen Startups war die Dynamik greifbar. Man gewinnt schnell das Gefühl, die Arbeitswoche hätte hier grundsätzlich sieben Tage und ein Urlaub wirkt wie ein Luxusgut für spätere Zeiten.

Deepdive im Indian Institute of Technology Bombay

Besonders im Software- und KI-Umfeld verblüffen die Kennzahlen für Ingenieurleistungen: Gründer nannten mir gegenüber wiederholt Werte von halber Entwicklungszeit bei einem Drittel der Kosten im Vergleich zu Europa. Auch wenn sich solche Relationen im Detail schwer unabhängig verifizieren lassen, steht fest: Die Kombination aus hochqualifizierten Fachkräften, niedrigen Stundensätzen und bedingungslosem Einsatzwillen verschafft dem indischen Tech-Sektor eine enorme Hebelwirkung. Auch wenn „Made in Europe“ zu Recht einen hohen Stellenwert genießt, sollten gerade bei uns junge Startups über strategische Zeit- und Kostenvorteile durch gezielte Kooperationen mit indischen Partnern nachdenken.

Deep Tech & Infrastruktur: Von Quanten-KI bis RAHSTA Expo

In gemeinsamen Workshops am Civil Engineering Department des IIT Bombay drehte sich die Diskussion um handfeste Zukunftstechnologien. Dabei zeigten insbesondere Impulse zur Optimierung von Energieprofilen in Immobilien mittels quantencomputergestützter Algorithmen auf, wie CO₂-Fußabdrücke im Gebäudesektor auf mathematisch völlig neuem Niveau minimiert werden können.

Den praktischen Gegenpol lieferte die RAHSTA Expo, Asiens Leitmesse für den Straßen-, Brücken- und Tunnelbau. Von KI-gestütztem Asset-Monitoring über Baugeräteautomatisierung bis hin zu lückenlosen Digital Twins und Low-Carbon-Baumaterialien: Das Tempo, mit dem Indien seine lebenswichtigen Verkehrs- und Großinfrastrukturen digitalisiert, ist beeindruckend.

Fazit: Was wir lernen müssen

Indien wartet nicht auf globale Standards, es gestaltet sie durch schiere Geschwindigkeit und Pragmatismus mit. Für das europäische Innovations-Ökosystem liegt der wichtigste Lerneffekt nicht allein im Technologietransfer, sondern vor allem im Mindset: Hunger auf Fortschritt, radikale Umsetzungsstärke und der Mut, Spitzenforschung und Unternehmertum ohne Berührungsängste zu verschmelzen.

Während bei uns in Europa dichte Regulatorien oft für lange Verfahrensdauern und zähe Bauzeiten sorgen, geht Indien den umgekehrten Weg. Ein ausgewogenes Mittelding aus europäischer Sorgfalt und indischem Tempo wäre für beide Welten ein echter Gewinn. Was wir zudem ganz konkret lernen können, ist der Umgang mit extremen Wetterereignissen: Wie Großinfrastruktur immenser Hitze und sintflutartigem Starkregen trotzt, zeigt uns Indien eindrucksvoll. Blicken wir also öfter über den eigenen Fahrbahnrand hinaus.

„Fortschritt entsteht dort, wo wir die Komfortzone der Standards verlassen und über den gewohnten Fahrbahnrand hinausdenken.“ Thomas Greiner. Im Bereich der Verkehrssicherheit wird viel geforscht, es gibt hier aber auch viel aufzuholen, eine Change für Firmen aus Österreich.


Mein Dank gilt Alexander Redlein (TU Wien) für die Ermöglichung dieser Studienreise, Rashmi Jois für die Begleitung durch die Metropole Mumbai sowie den Partnern am IIT Bombay für den profunden akademischen Dialog sowie der Trade Commission Indien für die wertvolle Vernetzung vor Ort.

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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