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.
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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“.

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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