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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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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