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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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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