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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vl. Patrick Ratheiser (EY), Rainer Kalkbrener (ACP), Sulejman Ganibegovic (KEBA Digital) und Hermann Erlach (Microsoft) | (c) brutkasten
vl. Patrick Ratheiser (EY), Rainer Kalkbrener (ACP), Sulejman Ganibegovic (KEBA Digital) und Hermann Erlach (Microsoft) | (c) brutkasten

„No Hype KI“ wird unterstützt von ACPEYITSVKEBA GroupLenovoMicrosoftONTEC AI und der Universität Graz.


„Die Vorstellung, dass man dank KI seine Hausaufgaben nicht machen muss, ist grundfalsch. Ganz im Gegenteil: Gerade hier ist es essenziell, bei der Datenqualität und der gesamten IT-Architektur eine saubere Basis zu schaffen“, konstatiert Rainer Kalkbrener, CEO von ACP, im Staffelfinale der brutkasten-Serie “No Hype KI”.

Mit diesem Befund ist er in der Expertenrunde nicht alleine. Der Fokus verschiebt sich von theoretischen Machbarkeiten hin zu den harten Bedingungen für echten Business Value, so der Tenor.

Österreichs Status quo und der Weg aus der Sandbox

Hermann Erlach, General Manager Austria bei Microsoft, weist auf ein aktuelles Studienergebnis hin: Österreich befindet sich bei der KI-Nutzung weltweit in den Top 20. Während Konsument:innen die Technologie im privaten Alltag bereits intensiv nutzen würden, zeige sich im Unternehmensbereich – insbesondere im Mittelstand – jedoch noch Aufholbedarf bei der Adaption. Für Patrick Ratheiser, Director & Head of AI bei EY, ist dabei klar: Der wahre geschäftliche Mehrwert liege oft nicht in hochgradig gehypten Vorzeigeprojekten. “Es sind oft die unscheinbaren Machine-Learning-Lösungen und Prozessautomatisierungen, die den Unternehmen wirklich helfen”, sagt er.

Dennoch stecken derzeit viele Initiativen noch in isolierten Experimentierphasen fest. Sulejman Ganibegovic, CEO KEBA Digital, fordert daher mehr Risikobereitschaft, um Projekte aus der geschützten Laborumgebung in den produktiven Betrieb zu überführen. Sein Appell an die Entscheidungsträger:innen: „Lieber ist man einmal mutig und wagt den Schritt aus der geschützten Laborumgebung, anstatt sich zweimal feige davor zu drücken, endlich etwas Produktives umzusetzen“. Man müsse akzeptieren, dass auch eine KI-Lösung, die nicht zu 100 Prozent fehlerfrei funktioniert, bereits einen enormen Mehrwert liefern kann.

KI als unbestechlicher Spiegel der Datenqualität

Dass dieser Weg in die erfolgreiche Produktivität zwingend über saubere Datenstrukturen führt, ist breiter Konsens in der Runde. Kalkbrener warnt, dass die KI durch ihre weitreichenden Suchkapazitäten “schonungslos die Schwächen von bestehenden Systemen aufdeckt”. Denn ohne eine funktionierende Data-Governance, so der ACP-Chef “führt das am Anfang oft zu bösen Überraschungen, wenn plötzlich intern sensible Dokumente wie Gehaltslisten oder Passwort-Dateien dank KI für weite Teile der Belegschaft auffindbar werden.”

Auch Ratheiser betont, dass der bloße Import von unstrukturierten Firmendaten in ein KI-Sprachmodell keine Wunder bewirke: „Die Arbeit, die wir seit 20 Jahren bei der Datenqualität und beim Aufräumen versäumt haben, kann jetzt nicht einfach die KI für uns lösen“.

Regulierung: Innovationsbremse oder Türöffner?

Neben der internen Datenorganisation bestimmt auch der externe Rahmen maßgeblich, wie schnell KI im Unternehmensalltag ankommt. Ein differenziertes Bild zeichnen die Experten daher bei der Debatte um den europäischen AI Act. Für Ratheiser stellt das risikobasierte Regelwerk eine notwendige Basis dar, um den breiten Rollout von Use-Cases sicher skalierbar zu machen. “Ohne klare Policies und Governance sind autonome KI-Agenten im Unternehmen auf Dauer nicht steuerbar”, so der EY-Experte. Ähnlich pragmatisch sieht das Ganibegovic aus Sicht der Industrie. Er argumentiert, dass verbindliche Spielregeln gerade bei kritischen B2B-Infrastrukturen als Türöffner fungieren: „Wenn man KI in sensiblen Bereichen einsetzen möchte, braucht es einen Rahmen, der Vertrauen schafft. Klare Gesetze untermauern dieses Vertrauen und bringen Kunden dazu, sich für neue Anwendungen zu öffnen“.

Kalkbrener hingegen äußert sich deutlich kritischer. Er warnt, dass Regulatorien oft innovationsfeindlich seien und die Geschwindigkeit im Markt drosseln würden. “Man darf nicht den Fehler machen, aus Angst vor Regulierungen alle potenziellen Probleme schon im Vorfeld lösen zu wollen”, so der CEO. Europa verliere sonst in der globalen Wirtschaft an Wettbewerbsfähigkeit.

Der kulturelle Wandel: Menschen als „Manager von Agenten“

Letztlich entfalten aber weder saubere Daten noch die besten regulatorischen Rahmenbedingungen ihre Wirkung, wenn die Belegschaft nicht mitzieht – ein Befund, der sich übrigens wie ein roter Faden durch die gesamte “No Hype KI”-Staffel zog. Die massiven Auswirkungen auf die Unternehmenskultur bilden laut den Experten den entscheidenden Hebel für die Zukunft. Erlach prognostiziert den Aufstieg sogenannter „Frontier Firms“, die KI ganz selbstverständlich neben Kapital und menschlicher Arbeitskraft als elementaren Produktionsfaktor begreifen. Der organisatorische Durchbruch gelinge dann, „wenn jeder im Unternehmen beginnt, als Manager von Agenten zu agieren und den eigenen Job mithilfe von KI zu optimieren“. Mitarbeiter:innen, die diese Tools aktiv nutzen, würden vom Management als hochproduktiv wahrgenommen, während Verweigerer an Leistungsfähigkeit dramatisch zurückfielen.

Dass dieser Wandel die Teams bereits spürbar verändert, bestätigt Ganibegovic aus der Praxis: Wenn man ein AI-natives Team mit KI-Tools ausstatte, forme man quasi ein Team von „Avengers“ mit enormer Schlagkraft, das traditionelle Entwicklungszyklen im Softwarebereich massiv verkürzen könne. Um diesen Zustand jedoch flächendeckend zu erreichen, sei ein gezieltes Befähigen der Belegschaft notwendig, meint Ratheiser. Unternehmen müssten aktiv in den Aufbau von KI-Kompetenzen (Literacy) investieren, um Berührungsängste zu minimieren und den produktiven Umgang mit den neuen Werkzeugen strategisch im Arbeitsalltag zu verankern.

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