06.05.2026
PUBLIC-AI

Hackathon im Bundeskanzleramt: 25 Teilnehmende mit KI-Lösungen für Verwaltung

In Kooperation mit TU Austria brachte das Bundeskanzleramt am 04. und 05. Mai Nachwuchstalente sowie Expertinnen und Experten zusammen, um funktionsfähige KI-Prototypen für zentrale Herausforderungen der öffentlichen Verwaltung zu entwickeln.
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Hackathon
© Bundeskanzleramt - Digitalisierungsstaatssekretär Alexander Pröll.

Beim Hackathon im Bundeskanzleramt wurden aus mehr als 200 Bewerbungen 25 Teilnehmende ausgewählt, die in interdisziplinären Teams an fünf konkreten Challenges arbeiteten. Drei Aufgabenstellungen kamen aus dem Bundeskanzleramt, eine aus dem Bundesministerium für Wohnen, Kunst, Kultur, Medien und Sport sowie eine aus der Parlamentsdirektion.

Hackathon mit über 200 Bewerbungen

„Mehr als 200 Bewerbungen innerhalb von fünf Tagen – das zeigt: Der Hunger der Studierenden auf Innovation ist da. Unsere Aufgabe als Staat ist es, dieses Potenzial für die Bevölkerung nutzbar zu machen – und genau das haben wir mit diesem Hackathon getan“, sagt Alexander Pröll, Staatssekretär für Digitalisierung. Das Bundesrechenzentrum begleitete den Hackathon als technischer Partner und unterstützte dabei, die Umsetzbarkeit der Prototypen in der Verwaltungspraxis mitzudenken.

Die Challenges greifen zentrale Fragen einer modernen und zukunftsfitten Verwaltung auf: die bessere Nutzung von Daten auf data.gv.at, die automatisierte Überführung von Förderbeschreibungen und allgemeinen Regelwerken in auswertbare Strukturen, die sichere Erstellung barrierefreier Dokumente sowie eine verbesserte Berichterstattung und Auswertung von Förderprojekten.

„Österreich hat exzellente Talente – genau deshalb haben wir das Kanzleramt für Studierende geöffnet und setzen auf die Innovationskraft der nächsten Generation“, so Pröll weiter. „Der Public-AI-Hackathon ist die ideale Plattform, um gemeinsam an der Modernisierung der Verwaltung zu arbeiten und einen nachhaltigen Beitrag in Österreich zu leisten.“

Die KI-Lösungen

Ein Team etwa entwickelte einen Prototyp, der die Suche nach offenen Verwaltungsdaten auf data.gv.at intelligenter und nutzerfreundlicher machen soll. Statt nur nach einzelnen Schlagworten zu suchen, soll die Lösung den inhaltlichen Kontext von Suchanfragen erkennen und dadurch passendere Ergebnisse liefern. Zusätzlich können beim Hochladen von Datensätzen Beschreibungen und Schlagworte automatisiert vorgeschlagen werden. Das soll die Datenbereitstellung für öffentliche Stellen erleichtern und den Zugang zu staatlichen Informationen für Bürgerinnen und Bürger, Unternehmen, Wissenschaft und Verwaltung verbessern.

Ein weiterer Prototyp unterstützt die strukturierte Auswertung von Förderinformationen. Ziel ist es, Förderbeschreibungen und Projektdaten automatisiert aufzubereiten, vergleichbar und für Berichte besser nutzbar zu machen. Damit sollen Verwaltungsmitarbeitende bei Monitoring, Auswertung und Berichterstattung entlastet werden.

Barrierefreiheit

Ein anderes Team beschäftigte sich mit der KI-gestützten Erstellung und Prüfung barrierefreier PDF-Dokumente. Der Prototyp soll dabei helfen, Dokumente bereits bei der Erstellung auf Barrierefreiheit zu prüfen und Verbesserungen vorzuschlagen. Damit soll ein wichtiger Beitrag geleistet werden, um digitale Verwaltungsinformationen für alle Menschen zugänglich zu machen.

Für den Bund und die Parlamentsdirektion wurde zudem ein Prototyp zur Unterstützung der stenographischen Nachbearbeitung von Sitzungen entwickelt. Die Lösung erkennt typische Ausbesserungspotenziale mithilfe linguistischer Regeln und KI-gestützter Klassifizierung. Dadurch sollen Arbeitsschritte beschleunigt und die Veröffentlichung von Sitzungsprotokollen effizienter unterstützt werden.

Der Prototyp „Law to Code“ hingegen zeigt, wie Förderprogramme in automatisch auswertbare Regeln übersetzt werden können. Auf Basis von mehr als 1.700 Förderprogrammen soll Unternehmen künftig rasch angezeigt werden können, ob sie für bestimmte Förderungen grundsätzlich in Frage kommen – und warum. Was heute oft mit erheblichem manuellem Aufwand verbunden ist, soll damit deutlich schneller, nachvollziehbarer und nutzerfreundlicher erfolgen.

Pitch-Session als Abschluss des Hackathon

Den Abschluss des Hackathons bildete eine Pitch-Session, bei der alle Teams ihre Prototypen vor einer hochkarätigen Jury präsentierten. Jene bewertete die Lösungen nach Innovationsgrad, Anschlussfähigkeit und Umsetzungspotenzial. Ausgewählte Prototypen werden nun weiterentwickelt und auf eine mögliche Überführung in den Echtbetrieb geprüft.

„Bei diesem Hackathon haben wir die Innovationskraft der Studierenden der TU Austria genutzt, um völlig neue Möglichkeiten für Public AI Services aufzuzeigen“, sagt Horst Bischof, Rektor der Technischen Universität Graz und Vorsitzender des KI-Beirats. „Ich bin fest davon überzeugt, dass diese Initiative des Bundeskanzleramts die Zusammenarbeit zwischen Verwaltung und Wissenschaft zu umsetzbaren und zukunftsweisenden Lösungsansätzen führt.“

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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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