29.06.2026
INTERVIEW

Innovation und KI bei L’Oréal: Auf dieses Setup setzt der Weltkonzern

Bei der VivaTech in Paris kündigte L'Oréal eine neue KI-Kooperation mit OpenAI an. Guive Balooch verantwortet als Global Vice President Augmented Beauty and Open Innovation die Innovationsstrategie des Konzerns. Im brutkasten-Gespräch erklärt er, warum L'Oréal bei KI auf mehrere Partner setzt und wie investiert wird.
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Guive Balooch (c) L'Oréal Groupe

Auf der VivaTech in Paris, Europas größter Tech- und Startup-Messe, hat L’Oréal Mitte Juni eine weitreichende KI-Kooperation mit OpenAI vorgestellt: Künftig sollen Konsument:innen Make-up-Looks direkt im ChatGPT-Umfeld ausprobieren, die Produktsuche der Marken von Lancôme bis Kérastase wird in den USA innerhalb von ChatGPT gestärkt, und im Forschungslabor kartiert der Konzern mithilfe eines spezialisierten OpenAI-Modells das Hautmikrobiom.

brutkasten war vor Ort und hat am Rande der Messe mit Guive Balooch gesprochen, der bei L’Oréal vor rund fünfzehn Jahren den Technologie-Inkubator aufgebaut hat und heute als Global Vice President für Tech und Open Innovation die Partnerschaften des Konzerns verantwortet. Im Gespräch erklärt er, wie der Weltkonzern seine Partner auswählt, wo überall KI zum Einsatz kommt und welche Rolle das übrige Innovationssetup spielt, von Corporate-Venture-Investments in Startups bis zur hauseigenen Forschung. Es geht also um die Frage, wie der weltgrößte Beauty-Konzern seine Beauty Tech vorantreibt.


L’Oréal hat im Rahmen der VivaTech 2026 die Kooperation mit OpenAI verkündet. Was eröffnet das für L’Oréal?

Zu unserer KI-Strategie gehört, dass wir – in den unterschiedlichen Anwendungsfeldern – mit den jeweils Besten zusammenarbeiten wollen. Mit NVIDIA beispielsweise kooperieren wir über deren Plattform Alchemy, um Moleküle zehnmal schneller zu entwickeln, als wir das früher im Labor konnten. Mit Anthropic wiederum arbeiten wir an Enterprise-Lösungen. Und OpenAI ist für uns der richtige Partner, weil das Thema Conversation boomt: Menschen holen sich zunehmend über KI-Plattformen Rat. Wir haben über zehn Jahre einzigartige Services wie den Lancôme Skin Screen, den Lancôme Shade Finder oder L’Oréal Paris‘ Beauty Genius aufgebaut. So geben wir Konsument:innen die passgenaue Information zu ihrer Beauty-Routine an die Hand – und dies dank Partnern wie OpenAI so präzise wie möglich.

Sie nutzen die Modelle auch zur Erforschung des Hautmikrobioms. Was erhoffen Sie sich?

Dafür nutzen wir das Modell von NVIDIA. Wenn man im Labor ein neues Molekül entdecken will, muss man Tausende von ihnen nach dem Trial-and-Error-Prinzip testen, das dauert lange. Beim Mikrobiom haben Sie Milliarden Mikroben auf der Haut. Mit Alchemy beschleunigen wir diesen Prozess bei der Entdeckung neuer Inhaltsstoffe stark, das macht uns mehr als zehnmal schneller. Es geht nicht um Sekunden, es steckt weiter viel Wissenschaft dahinter. Aber für das Innovationstempo ist das ein Gamechanger.

Longevity war schon im Vorjahr ein Thema. Wie hat sich das Feld entwickelt?

Longevity wird Jahr für Jahr wichtiger – in Health, Wellness, Fitness und Beauty. Die Menschen wollen nicht nur länger leben, sondern besser. Das reicht bis in die Beauty: es geht vor allem um gesündere Haut, wir wollen so lange wie möglich jung aussehen. Vor zwei Monaten haben wir mit Lancôme unsere erste Produktreihe dazu gelauncht, Absolue Longevity MD. Das Herzstück jedes Produkts ist Mitopure – die einzige klinisch getestete Form von Urolithin A, welches die Mitochondrien, die Energiequellen unserer Zellen, verjüngt. Mitopure wurde von unserem Partner im Bereich Longevity, Timeline, entwickelt. Timeline verfügt über einen der weltweit besten Wirkstoffe zur Stimulierung der mitochondrialen Aktivität in Zellen.

Nach welchen Trends suchen Sie, wenn Sie über Ihren CVC-Arm investieren?

Wir investieren nur in Plattformen, mit denen wir langjährig Innovation aufbauen können. Longevity gehört klar dazu – dies wird den Anti-Aging-Markt zu einem neuen Well-Aging-Markt erweitern. Auch Supplements, also der Ansatz zwischen Nutrikosmetik und Topicals, sind ein spannendes Feld, ebenso Biotech-Inhaltsstoffe, die heute skalierbar werden, was sie vor zwanzig Jahren nicht waren. Und Tech: Wir haben in das führende chinesische Technologieunternehmen ZUVI investiert, woraus der Haartrockner AirLight Pro entstand; im Biotech-Bereich in ein Unternehmen aus San Diego um Pionierarbeit bei bioidentischen, nachhaltigen Inhaltsstoffen zu leisten;  im Longevity-Bereich in Timeline.

Ein großes Thema am VivaTech ist die technologische Souveränität Europas. Wie nehmen Sie das wahr?

Für uns bei L’Oréal bedeutet europäische Technologiesouveränität vor allem die große Chance, durch die einzigartige Verbindung von lokaler wissenschaftlicher Exzellenz, einem starken Startup-Ökosystem und globaler Open Innovation die Zukunft der personalisierten Beauty Tech selbstbestimmt und führend mitzugestalten. Unser Fokus liegt dabei ganz klar auf der konkreten Consumer Journey. Das Wichtigste sind für uns die Konsument:innen, die  anspruchsvoll sind und genau auf sie zugeschnittene Informationen brauchen. Wir werden alles tun, um ihnen diese auf die ethischste, präziseste und wissenschaftlich fundierteste Weise zu liefern – das geht sehr oft ohne KI, manchmal noch besser mit.

Kommen genügend Startups aus Europa in Ihren Deal Flow?

Absolut. Wir machen heute gleich viele Startup-Deals in Asien, Europa und den USA. Wir beobachten ein starkes Wachstum in den Bereichen Biotech, Longevity, Supplements und nachhaltige Produktentwicklung, und in allem steckt KI: Die meisten Startups, selbst im Biotech, sind ohne KI-Plattform nicht mehr wettbewerbsfähig. Meine Überzeugung als Wissenschaftler ist, dass geografische Grenzen immer weniger eine Rolle spielen. Am Ende setzen sich die besten Ideen durch.

Wie stark wächst Beauty Tech innerhalb von L’Oréal?

Wir investieren jährlich 1,3 Milliarden in R&I und 1,5 Milliarden in Tech, also nahezu gleich viel. Als ich das Team vor fünfzehn Jahren gegründet habe, ging es in erster Linie darum, Konsument:innen zu begeistern. Heute steckt Technologie in allem: in den Laboren, in der molekularen Forschung, in Marketing und Kreation. Das ermöglicht uns, schneller und besser zu liefern, was unsere Konsument:innen wollen.

Was werden wir nächstes Jahr hier sehen?

Ich wünschte, ich wäre Hellseher. Aber ich bin in einem Punkt sicher: Wir werden mehr Devices sehen, die uns Dinge ermöglichen, die unsere Hände nicht können, und wir werden mehr biologische Einblicke in die Haut haben. Zudem werden wir die ersten konkreten Erfolge unserer Kooperationen im Bereich der Conversational AI erleben – mit neuartigen Services, die unsere digitale Beratung auf ein neues Level heben.

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aws
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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