02.02.2026
FTI

Innovationstransfer: Forwit-Analyse zeigt drei entscheidende Defizite in Österreich

Der Rat für Forschung, Wissenschaft, Innovation und Technologieentwicklung Forwit beleuchtet in einer aktuellen Analyse die drängendsten Probleme bei der Überführung von Forschungsergebnissen in die Wirtschaft in Österreich.
/artikel/innovationstransfer-forwit-analyse-zeigt-drei-entscheidende-defizite-in-oesterreich
Georg Kopetz, Co-Founder und CEO von TTTech | Foto: martin pacher / brutkasten

Der Frage, wie die Überführung wissenschaftlicher Ergebnisse in die Wirtschaft in Österreich besser gelingen kann, widmete brutkasten mit „From Science to Business“ zuletzt eine ganze Serie. Auch für den Rat für Forschung, Wissenschaft, Innovation und Technologieentwicklung Forwit ist diese Frage zentral. Er gab nun eine Analyse heraus, in der drei entscheidende Defizite im Innovationstransfer in Österreich identifiziert werden. Die Analyse, die ebenfalls den Titel „From Science to Business“ trägt (die Namensgleichheit ist zufällig) basiere auf Interviews sowie den Ergebnissen einer Podiumsdiskussion, heißt es vom Rat.

„Logik kollidiert zunehmend mit globalen Technologie- und Marktzyklen“

Im Papier, in dem zunächst die Problemlage analysiert wird, heißt es unter anderem: „Das österreichische Innovationssystem ist aber stark entlang einer prozeduralen und mehrjährigen Förderlogik organisiert: Forschung führt zu Projekten, Projekte enden mit Ergebnissen, und erst im Anschluss stellt sich die Frage der Verwertung. Diese Logik kollidiert zunehmend mit globalen Technologie- und Marktzyklen, die heute in Monaten und Quartalen ablaufen, nicht in Jahren.“ Die Folge sei ein Übergangsversagen in der „letzten Meile“ – „dort, wo technisches Risiko, Marktunsicherheit, regulatorische Anforderungen und Kapitalbedarf gleichzeitig eskalieren“.

In einer Aussendung kommentiert Ratsmitglied und TTTech-Gründer Georg Kopetz, die Analyse liefere eine „operative Implementierungslogik für Innovationen und das, was Produktivitätsbericht und Industriestrategie politisch verlangen“. „Die neue Industriestrategie wird dann besonders erfolgreich sein, wenn die Defizite im Transfer von Forschungsergebnissen in erfolgreiche Produkte konsequent und rasch abgebaut werden“, so Kopetz.

3 entscheidende Defizite

Konkret benennt die Forwit-Analyse drei Defizite, die jeweils ausgeführt werden:

1. Product-Market Fit

„Viele Gründungen und Transferprojekte starten mit einer technologisch überzeugenden Lösung und suchen erst im Nachhinein nach einem passenden Markt“, heißt es im Paper unter anderem. Diese „Solution-first-Logik“ führe dazu, dass erhebliche Ressourcen in Produkte investiert würden, deren Marktbedarf nie systematisch validiert wurde.

Konkrete Probleme seien etwa fehlende go to market-, Sales- und Pricing-Kompetenzen vor der Gründung, akademische Anreizsysteme, die Publikationsleistung gegenüber Produkt- und Marktwirkung priorisieren und die kulturelle Zurückhaltung gegenüber frühen Tests, unvollständigen Lösungen und dem bewussten Inkaufnehmen von Fehlversuchen. „In Summe entsteht ein System, das technologische Reife priorisiert, Marktreife jedoch oft zu spät adressiert“, heißt es in der Analyse. Forwit empfiehlt einen anderen Pfad, in dem reale Marktprobleme als Ausgangslage herangezogen werden.

2. Speed to Product

Als konkrete Ursachen für eine zu langsame Übersetzung von Forschungsergebnissen in Produkte, werden im Paper lange Entscheidungsprozesse, geringe Flexibilität während der Projektlaufzeit und das Fehlen spezifischer Instrumente für Demonstratoren, Minimum Viable Products (MVP) oder Pilotanwendungen identifiziert. „Hinzu kommt eine fragmentierte Förder- und Programmlandschaft, die Koordinationskosten erhöht und Geschwindigkeit weiter reduziert.“

„Politische Entscheidungs-, Finanzierungs- und Umsetzungszyklen sind nicht ausreichend mit der Geschwindigkeit technologischer und marktlicher Veränderungen synchronisiert, wodurch selbst strategisch relevante Innovationen zu spät Wirkung entfalten. Das schwächt strukturell Europas Wettbewerbsfähigkeit gegenüber USA und China“, attestieren die Autor:innen. Forwit empfiehlt für die Praxis unter anderem das frühe Einbinden von Pilotkund:innen und die parallele Verfolgung lang- und kurzfristiger Innovationsvorhaben.

3. Nachhaltigkeit von Technologie und Finanzierung

„Nachhaltigkeit“ sei hier nicht im ökologischen Sinn, sondern „als Fähigkeit, Technologie- und Marktzyklen über längere Zeiträume hinweg zu tragen“ zu verstehen, betont man bei Forwit. Es geht also – wie so oft – primär um Finanzierung, wo es „deutliche strukturelle Schwächen des österreichischen Innovationssystems“ gebe. „Für hohe Technology Readiness Levels (TRL) ist die Deep Tech-Finanzierung unterentwickelt, Anschlussfinanzierungen für Skalierung, Zertifizierung und Markteintritt fehlen häufig, und privates Kapital – etwa aus Pensionsfonds oder Corporate Venture Capital – wird nur unzureichend mobilisiert“, heißt es in der Analyse.

Konkret bemängelt wird hier etwa das Fehlen integrierter Kapitalmarktstrukturen und „inkonsistente industriepolitische Zielbilder“. „Kurzfristige Hypes und wechselnde Prioritäten erzeugen Investitionsunsicherheit entlang ganzer Wertschöpfungsketten“, heißt es hier zur Erläuterung. Empfohlen werden von Forwit unter anderem öffentlich-private Risk-Sharing-Modelle und ein Nutzen öffentlicher Beschaffung als „strategisches Lead-Customer-Instrument“.

Deine ungelesenen Artikel:
07.07.2026

„Europa kann doch State of the Art“: Hochreiters NXAI präsentiert neues Modell

Das Linzer KI-Startup NXAI rund um KI-Pionier Sepp Hochreiter hat mit TiRex-2 ein neues Modell für Industrie-Vorhersagen veröffentlicht. Dieses soll extrem effizient bei der Analyse von Live-Datenströmen sein.
/artikel/europa-kann-doch-state-of-the-art-hochreiters-nxai-praesentiert-neues-modell
07.07.2026

„Europa kann doch State of the Art“: Hochreiters NXAI präsentiert neues Modell

Das Linzer KI-Startup NXAI rund um KI-Pionier Sepp Hochreiter hat mit TiRex-2 ein neues Modell für Industrie-Vorhersagen veröffentlicht. Dieses soll extrem effizient bei der Analyse von Live-Datenströmen sein.
/artikel/europa-kann-doch-state-of-the-art-hochreiters-nxai-praesentiert-neues-modell
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Innovationstransfer: Forwit-Analyse zeigt drei entscheidende Defizite in Österreich

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Innovationstransfer: Forwit-Analyse zeigt drei entscheidende Defizite in Österreich

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Innovationstransfer: Forwit-Analyse zeigt drei entscheidende Defizite in Österreich

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Innovationstransfer: Forwit-Analyse zeigt drei entscheidende Defizite in Österreich

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Innovationstransfer: Forwit-Analyse zeigt drei entscheidende Defizite in Österreich

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Innovationstransfer: Forwit-Analyse zeigt drei entscheidende Defizite in Österreich

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Innovationstransfer: Forwit-Analyse zeigt drei entscheidende Defizite in Österreich

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Innovationstransfer: Forwit-Analyse zeigt drei entscheidende Defizite in Österreich

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Innovationstransfer: Forwit-Analyse zeigt drei entscheidende Defizite in Österreich