30.12.2025
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

KI im Jahresrückblick 2025: AI for the people

Gastbeitrag. Clemens Wasner ist Mitgründer von AI Austria und CEO des Startups enliteAI. Für brutkasten blickt er auf die wichtigsten Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz im Jahr 2025 zurück.
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Clemens Wasner vor einem Symbolbild zu künstlicher Intelligenz
Clemens Wasner | Foto: Adobe Stock (Hintergrund), Enlite.ai

Mit dem Aufstieg von Vibe Coding wurde Software Entwicklung schlagartig für alle zugänglich, während Reasoning-Modelle das befürchtete Leistungs-Plateau in weite Ferne rücken. Google feiert ein triumphales Comeback und China dominiert den Open-Source-Markt – ein Rückblick auf ein Jahr, das den „Reset-Button“ unserer digitalen Welt gedrückt hat.

Vibe Coding – Wenn Software zu Content wird

Das Wort des Jahres 2025 lautet zweifelsohne Vibe Coding. Der Begriff, geprägt von OpenAI-Co-Founder Andrej Karpathy im Februar 2025, hat Softwareentwicklung fundamental demokratisiert. Dank neuer Agenten-Systeme und Tools wie Cursor, Lovable oder Windsurf ist die Barriere für die Erstellung von Anwendungen fast auf Null gesunken.

Wir haben 2025 gesehen, wie Nicht-Programmierer in teils weniger als 30 Minuten voll funktionsfähige 3D-Spiele, Apps oder SaaS-Tools erstellt haben, indem sie der KI lediglich ihre „Vibes“ – also ihre Visionen und Wünsche – beschrieben haben. 

Für Startups und SaaS-Anbieter generell bedeutet dies das Ende des klassischen „Moats“: Code ist zur Commodity geworden. Differenzierung entsteht heute primär durch den Zugang zu spezialisierten Daten, tiefes Domänenwissen und eine starkes go to market.

Kein Plateau in Sicht – Die Ära der Reasoning-Modelle

Lange wurde darüber spekuliert, ob AI-Entwicklung ein Leistungsplateau erreicht habe, da das „Internet leergefischt“ sei. 2025 hat gezeigt, dass der Abgesang auf Large Language Models noch (etwas?) verfrüht war. Durch den Durchbruch bei sog. Reasoning-Modellen wie OpenAIs o3 und Googles Gemini 3 Pro hat sich das Paradigma verschoben. Diese Modelle sagen nicht mehr nur das nächste statistisch wahrscheinliche Wort voraus, sondern sie nutzen „Inference Time Compute“, um über Probleme nachzudenken, sich selbst zu korrigieren und verschiedene Lösungswege abzuwägen. 

Der österr. Forscher Julian Schrittwieser (ex DeepMind) legte dazu ein vielbeachtetes Papier vor, das zeigt: Wir befinden uns weiterhin auf einer exponentiellen Kurve, insbesondere was die Zeitspanne betrifft, in der Agenten autonom Aufgaben lösen können.

Quelle: METR

Bild und Video: Die visuellen Giganten 2025

Visueller Content hat 2025 eine Qualität erreicht, die von der Realität kaum noch zu unterscheiden ist. Drei Namen stachen dabei besonders hervor:

  • Nano Banana: Googles Bildmodell (Gemini-basiert) setzte neue Maßstäbe in der Präzision von Bildbearbeitung und Text-zu-Bild-Generierung.
  • Veo3: Googles Video-Tool flutete die sozialen Medien mit täuschend echten Clips, die nun auch lippensynchronen Ton und physikalisches Verständnis bieten.
  • Sora 2: OpenAI antwortete mit einem Modell und App, das digitale Zwillinge von Personen in beliebige Szenarien versetzen kann

Diese mit Nanobanana erstellte Infografik zeigt schön, wie groß die Sprünge in 2025 waren:

„The Return of Google“: Der Gigant schlägt zurück

Nachdem Google zu Beginn der GenAI-Welle oft als zu langsam belächelt wurde, ist der Konzern unter Sundar Pichai und dank tatkräftiger Unterstützung von Co-Founder Sergey Brin wieder an die Spitze zurückgekehrt. Mit Gemini 3 Pro hält Google aktuell laut Benchmarks eines der weltweit leistungsfähigsten Modelle, das insbesondere in den Bereichen Mathematik und Coding glänzt.

Googles großer Vorteil ist die vertikale Integration: Durch die hauseigenen TPU-Chips (Tensor Processing Units), an denen man seit über zehn Jahren baut, kann Google Modelle effizienter und kostengünstiger trainieren als die Konkurrenz, die weiterhin auf teure Nvidia-GPUs angewiesen ist. Die Integration von Gemini in Chrome (mit über 3 Milliarden User:innen) hat Google zudem die Marktmacht zurückgegeben, die viele schon bei OpenAI sahen.

In Zahlen ausgedrückt bedeutet dies, dass Gemini von knapp 5 Prozent Marktanteil Ende 2024, auf fast 20 Prozent im Dezember 2025 gesprungen ist. OpenAI ist zwar nach wie vor der überlegene Marktführer – aber aktuell sieht es so aus, als ob sich mit Gemini ein starker zweiter Player etablieren kann.

Quelle: similarweb

Open Source im Aufwind

Was 2023 noch ein Nischenthema für Enthusiasten war, ist 2025 zum wirtschaftlichen Faktor geworden: Open Source (beziehungsweise Open Weights).

Während Meta mit Llama 4 Anfangs des Jahres mit Benchmark-Kontroversen kämpfte, die letztendlich mit auslösend für die Neuausrichtung des AI Teams bei Meta waren, haben chinesische Player wie DeepSeek, Alibaba (Qwen) und Tencent (Hunyuan) den Markt aufgerollt.

Modelle wie DeepSeek R1 haben gezeigt, dass man mit einem Bruchteil der Hardware-Kosten Modelle auf GPT-4-Niveau bauen kann. Das hat dazu geführt, dass US-Anbieter wie OpenAI unter Druck gerieten und plötzlich selbst Open-Source-Modelle (wie GPT-OSS) veröffentlichen mussten, um in der Entwickler-Community relevant zu bleiben.

Was auffällt ist, dass in Europa lokale Modelle stärker als Souvernitätsthema geframed werden, während sie in den USA im großen Stil benutzt werden, um Kosten zu reduzieren und den technischen Freiheitsgrad zu erhöhen. Interessanterweise gilt dies insbesondere für chinesische Open-Source-Modelle, die von US Konzernen im großen Stil verwendet werden. Diese Sichtweise vermisse ich in der europäischen Debatte, denn hierzulande wird daraus eine ideologische Debatte, in der europäische Anbieter oft auf die Ebene “besser im Laden ums Eck kaufen” degradiert werden.

Aus europäischer Sicht muss man leider auch festhalten, dass der Open-Source-Boom in 2025 ohne europäische Beteiligung passierte. Hatte Europa ursprünglich 30 Prozent Anteil an Open-Weight-Modellen, ist man im vergangenen Jahr auf 5 Prozent abgerutscht – Tendenz weiter sinkend.

Österreichs Privatsektor: Zwischen radikalem Umbau und historischen Erfolgen 

Abseits öffentlicher Debatten vollzog die heimische Startup-Szene 2025 eine harte, aber notwendige Selbstreinigung: Während etwa 30 Unternehmen vom Markt verschwanden, drängten rund 70 Neuzugänge nach. Dabei ging der Trend weg von massiver Fremdfinanzierung hin zu Bootstrapping und kleineren, effizienteren Runden. 

Ein radikales Signal setzte Anfang des Jahres Anyline, das seine Belegschaft um fast 40 Prozent reduzierte, um sich als AI-First -Unternehmen vollständig auf AI-gestützte Effizienz zu trimmen (brutkasten berichtete).

Dass in Österreich gleichzeitig Cutting-Edge-Technologie entsteht, beweisen Emmi AI, die mit einer historischen 15-Millionen-Euro-Seedrunde Simulationen revolutionieren, oder auch jeweils über 100 Mio. Euro schweren Exits von Finmatics an die norwegische Visma-Gruppe (brutkasten berichtete) sowie von Powerbot an die norwegische Volue (brutkasten berichtete).

Auch in der Nische punktete Österreich: Das Team von Oscar Stories zeigte mit dem Modell LORA, wie man durch gezieltes Fine-Tuning von Open-Source-Modellen wie Mistral kindgerechte und datenschutzkonforme Speziallösungen baut, die US-Modelle in ihrer Präzision schlagen (brutkasten berichtete).

Europa 2025: Mit Vollgas ins Schwellenland-Dasein

Während Silicon Valley und China im Jahr 2025 das Tempo im KI-Wettrüsten noch einmal verschärft haben, findet sich Europa in einer Identitätskrise wieder, die viele Beobachter als den Abstieg zur „digitalen Kolonie“ bezeichnen. 

Das Narrativ des „gescheiterten Kontinents“ – das ich auch in den vergangenen Jahren an dieser Stelle erwähnt hatte – dominiert längst in den USA und Asien das Bild. China stuft Europa in internen Strategiepapieren nicht mehr als Weltmacht (Great Power), sondern lediglich als Middle Power ein: Eine Region, die zwar nett anzusehende Nischenlösungen produziert, aber keine globalen Champions mehr hervorbringt. Die US-Regierung geht noch einen Schritt weiter und macht sich über Europa öffentlich lustig.

Leider muss man festhalten, dass die wirtschaftliche Kluft in 2025 so tief wie nie zuvor ist und mit steigender Geschwindigkeit größer wird. Um den Anschluss nicht völlig zu verlieren, setzt die EU auf staatlich gelenkte Großprojekte wie die „AI Gigafactories“, doch diese Ansätze ähneln eher sowjetischer Zentralplanung, denn einer freien Marktwirtschaft. Ohne einen funktionierenden, einheitlichen Kapitalmarkt bleiben diese Fabriken oft bloße „Vitamine“ statt der dringend benötigten „Schmerzmittel“ gegen das strukturelle Siechtum des Standorts.

An Lösungsansätzen und Ideen besteht kein Mangel. Das “Wie” rückt gefühlt in immer weitere Ferne, zumal alle Umfragen darauf hindeuten, dass die demokratische Schönwetterperiode sich dem Ende zuneigt, was EU-weite Lösungen unmöglich machen wird. 

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Neuron Automation
© zVg - (v.l.) Heinrich Steininger, Michael Plankensteiner und Michael Kübeck.

Wir schreiben das Jahr 2006. Irgendwo über den Wolken sitzt Michael Kübeck in einem Flugzeug. Der Private-Equity-Investor, der nach Jahrzehnten bei Philips in Wien eine eigene Firma gegründet hat, sucht nach spannenden Zielen für seine Privatinvestoren. Eine Startup-Szene, wie wir sie heute kennen, existiert in Österreich noch nicht. Im Flieger schlägt das Schicksal zu und er kommt mit einem Bekannten ins Gespräch. Der erzählt ihm von einer kleinen, hochspezialisierten Wiener Softwarefirma im Bereich der Industrieautomatisierung.

Zwei der Gründer wollen aussteigen, ein anderer – Heinrich Steininger – will weitermachen. Kübeck wird hellhörig. Er ahnt damals noch nicht, dass dieser Flug der Startschuss für eine bemerkenswerte Transformationsgeschichte der österreichischen Tech-Industrie werden wird: die Evolution eines stillen Hidden Champions zum international vernetzten Unternehmen.

Die Anfänge von Neuron Automation

Die Wurzeln des 2025 auf Neuron Automation (bis vor kurzem noch als logi.cals firmierend) umbenannten Unternehmens reichen tief in die 80er Jahre hinein. Heinrich Steininger, damals Student der technischen Mathematik, programmiert nebenbei Steuerungen für Kläranlagen und Mischfutterwerke. Als 1986 die Anfrage kommt, ein Programm zu schreiben, das aus, in einem CAD-Programm gezeichneten, Funktionsplänen den Code für eine Steuerung generiert, weigert er sich im „jugendlichen Übermut“, wie er erzählt. „Das kann man schon so tun, aber ich halte das für keine gute Idee“ war seine damalige Antwort. „Wenn, dann sollte man das ordentlich machen.“ So entwickelte über den Sommer einen kompletten Editor.

Ein mutiger Schritt, der sich auszahlt. Ein großer Kunde wird aufmerksam, gibt Geld, und die Firma wird gegründet. Das Unternehmen (Anm.: damals noch Kirchner Soft, ab 2007 logi.cals) wächst organisch, stets nah am Kunden. Ohne Venture Capital, aus dem eigenen Cash Flow heraus, etabliert sich die Firma als Hidden Champion.

© zVg – Die drei Kirchnersoft-Gründer (v.l.): Gründer: Thomas Mayer, Heinrich Steininger und Friedrich Kirchner.

Ein Drittel aller globalen Wasserkraftwerke wird bald mit ihrer Software laufen – ebenso wie ein Großteil der Tachos und Zentralsteuergeräte in Autobussen weltweit. Ein interessantes Detail am Rande ist die Marktstellung eines führenden internationalen Anbieters von Fahrzeugelektronik. Das Unternehmen hält bei Tachos und Zentralsteuergeräten in Bussen einen Marktanteil von 80 Prozent. In der Praxis bedeutet dies: Wer in Wien mit einem Bus fährt und den Haltewunsch Knopf drückt, löst mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit eine Funktion aus, die mit dem Editor von logi.cals programmiert wurde.

„Ganz wichtig war, dass wir relativ rasch erkannt haben, dass wir das System öffnen mussten“, erinnert sich Steininger. „Uns war klar, dass wir anderen Steuerungsherstellern die technische Anbindung ihrer Steuerungen erleichtern müssen. Das war damals nicht unbedingt üblich. Deshalb haben wir uns überlegt, wie wir das umsetzen können, welches Framework dafür geeignet ist, und dabei einige spannende Dinge entwickelt. Das hat uns ermöglicht, über die nächsten Jahre und Jahrzehnte zwar moderat, aber kontinuierlich gut zu wachsen. Und auch mehr als 20 Jahre später ist das Unternehmen nach wie vor profitabel.“

2007: Das Jahr der Weichenstellung

Mit dem Einstieg von Michael Kübecks Investorennetzwerk 2007 werden somit die Weichen auf Wachstum gestellt – doch dann schlägt 2008 die globale Finanzkrise ein. Von einem Tag auf den anderen brechen zwei Drittel des Umsatzes weg.

Zusperren ist in dieser Situation dennoch keine Option. Stattdessen nutzt das Team die Krise für einen radikalen Schnitt. Das Kernprodukt wird technologisch komplett neu aufgesetzt (Re-Engineering), erneut gestemmt durch die finanzielle Rückendeckung von Privatinvestoren, die an die Substanz der Firma glauben.

Diese Überlebensfähigkeit in Krisenzeiten zieht sich wie ein roter Faden durch die Unternehmensgeschichte – getragen von Vertrauen und Beziehungspflege. Als das Unternehmen später Kredite benötigt, verzichtet man auf vage Versprechungen und legt den Banken stattdessen 15-seitige, schonungslos transparente Sanierungs- und Entwicklungspläne vor. Das Resultat: Die Banken vertrauen dem Team, die Kreditlinien fließen und Transparenz schlägt Pitch-Deck-Geschwaffel.

2016 folgt der nächste essentielle Schritt des Unternehmen: Es kommt Michael Plankensteiner als neuer CEO an Bord. Und bringt frischen Wind mit sich: Nach Stationen bei Boston Consulting Group (BCG) und als Sanierer der Industriegruppe Industrie Holding Operations suchte Plankensteiner Anfang 2016 eine neue unternehmerische Herausforderung. „Ich habe gemerkt: Nach all den Jahren Beratung und Sanierung habe ich keine Lust, dauernd als Söldner in Projekte rein- und dann wieder rauszugehen“, sagt er. Der Unternehmergeist war für ihn nicht neu: Sein Großvater führte einen Greißler-Betrieb in der Südsteiermark, zudem gründete er bereits vor seiner Zeit bei BCG gemeinsam mit Partnern das Karriereservice der Universität Wien.

Das Abhängigkeitsproblem

So tat er sich mit Steiniger und Kübeck zusammen und hatte eine strategische Antwort auf das Abhängigkeitsproblem der beiden: Fokussierung durch M&A (Mergers & Acquisitions). Der erfahrene Berater und Sanierungsexperte analysiert die Lage schonungslos: Das Unternehmen hat zwar eine technologisch brillante Basis, macht aber einen Großteil des Umsatzes mit wenigen großen Kunden. Eine gefährliche Abhängigkeit. Zudem drückt ein deutscher Mitbewerber auf den Markt, der zehnmal so groß ist.

„Das Spannende war, die logi.cals hatte zu dem Zeitpunkt fünf Kunden, mit denen sie 80 Prozent ihres Umsatzes gemacht hat – und alle fünf waren Weltmarktführer“, sagt Plankensteiner. Darunter sehr prominente Unternehmen, deren Namen jedoch ungenannt bleiben sollen. „Alle haben auf unseren Engineering-Editor geschworen. Und trotzdem hatten wir knapp über zwei Millionen Euro Umsatz und waren so am Rande der Profitabilität. Die Frage war: Wo ist eigentlich der Hebel?“

Der Grund für diese Situation lag u.a. in der damaligen Entwicklungsstruktur. Der Editor war zwar ab 2011 durch die gemeinsame Initiative von Steininger und Kübeck neu entwickelt worden, aber 2016 fehlte es an Ressourcen, um das Produkt weiter zu skalieren.

© zVg – Alter Bildschirm mit logiCAD Programmiereditor.

Eine Nische in der Nische

„Wir hatten zehn Entwickler, aber eigentlich keine Investitionen, um die Entwicklung zu pushen. Vieles ist mit den fünf Kunden passiert, dadurch ist relativ viel in die Kundenarbeit geflossen und wenig ins Produkt“, so Plankensteiner. Gleichzeitig war klar, dass ein direkter Wettbewerb mit dem größeren Konkurrenten Codesys nicht sinnvoll war. „Die waren damals ungefähr zehnmal so groß wie logi.cals und hatten rund 100 Entwickler. Hinter denen herzufahren, machte keinen Sinn. Deswegen habe ich gesagt: Wir brauchen eine Fokussierung. Wir brauchen eine Nische in der Nische, damit wir mit weniger Firepower schneller zeigen können, dass wir mehr draufhaben als der Mitbewerber.“ Diese Nische wurde folglich 2017 in Deutschland gefunden.

Die Firma ISH, 1989 gegründet von Axel Helmert, hatte sich auf auf Funktionale Sicherheit (Functional Safety) spezialisiert. Helmert war auf der Suche nach einem Nachfolger – und fand ihn in dem österreichischen Team. 2019 wurde die ISH gekauft und gilt bis heute firmenintern als ein strategisches Masterpiece: Das Engineering-Know-how der Österreicher verschmilzt mit der Safety- und TÜV-Kompetenz der Deutschen. Und so wurde das Unternehmen plötzlich Experte für „Functional Safety“.

Functional Safety

Zur Erklärung: funktionale Sicherheit ist der Teil der Automatisierung, der dafür sorgt, dass eine Maschine abschaltet, bevor Menschen oder die Umwelt zu Schaden kommen. Ein japanischer Automatisierungs-Chef formulierte es bei einem Abendessen in Siegen, Deutschland, gegenüber Investor Kübeck einst so, wie er erzählt: „Safety is a pain in the ass“, hatte jener salopp formuliert.

„Sie betrifft vielleicht nur 15 Prozent einer Anlage, frisst aber dreimal so viel Aufwand. Alles muss redundant ausgelegt sein, jeder Fehler muss vorab überlegt, dokumentiert und beherrschbar gemacht werden. Für Techniker, die Maschinen eigentlich zum Laufen bringen wollen, ist die Programmierung von Not-Aus-Szenarien und Fehlerbeherrschung extrem frustrierend und teuer. Funktionale Sicherheit sagt man immer so leicht daher. Es ist ein Feature der Automatisierung, das eigentlich jeden nervt, aber total wichtig ist, weil es überall dort gebraucht wird, wo es um Menschenleben geht“, betont Kübeck.

Ein zentrales Prinzip dabei sei Redundanz: Steuerungen werden mehrfach ausgelegt, damit Ausfälle verhindert werden. Eine Besonderheit des Marktes: Die Zertifizierung funktionaler Sicherheit erfolgt weltweit über den deutschen TÜV. „Der Japaner muss sich mit dem deutschen TÜV auseinandersetzen, der Franzose und auch der Amerikaner. Das ist für viele die Hölle.“

Vorteil durch Netzwerk

Genau hier sieht Kübeck einen Wettbewerbsvorteil von logi.cals: Mit Helmert habe das Unternehmen nicht nur technisches Know-how, sondern auch ein tiefes Verständnis für die TÜV-Prozesse und ein gewachsenes Netzwerk aufgebaut. „Er kennt dort alle , ruft an und sagt, ‚wir haben die und die Idee‘. Das ist unglaublich viel wert.“

Funktionale Sicherheit stellt technisch besondere Anforderungen an die Entwicklung. „Für einen Programmierer ist es psychologisch gar nicht so einfach, sich da hineinzudenken“, erklärt Plankensteiner. „Während klassische Automatisierung darauf abzielt, Anlagen zuverlässig am Laufen zu halten, muss funktionale Sicherheit sicherstellen, dass Systeme im Gefahrenfall kontrolliert abschalten.“

Zwei zentrale Säulen

Die beiden zentralen Säulen seien dabei Fehlervermeidung und Fehlerbeherrschung. „Bei der Fehlervermeidung geht es darum, im Entwicklungsprozess sicherzustellen, dass möglichst wenige Softwarefehler entstehen. Die Anforderungen an Entwicklung und Tests sind dadurch deutlich höher.“ Gleichzeitig müsse ein System auch dann sicher bleiben, wenn Fehler auftreten – etwa durch technische Defekte oder unerwartete Ereignisse“, so der CEO weiter.

Mit der Übernahme der ISH 2019 baute logi.cals genau diese Kompetenz weiter aus und entwickelte daraus ein breiteres Angebot. Heute verbindet das Unternehmen Dienstleistungen mit eigenen Technologien und arbeitet an einer Transformation hin zu einem stärker lizenzbasierten Geschäftsmodell. „Unser Ziel ist, funktionale Sicherheit schneller, günstiger und investitionssicherer zu machen“, so Plankensteiner. Auch KI spielt dabei eine Rolle: Mit einem neuen Ansatz will das Trio die Entwicklung sicherer Automatisierungslösungen weiter vereinfachen und hat dafür bereits ein Patent beantragt.

Man muss wissen, dass Künstliche Intelligenz in der funktionalen Sicherheit lange als unmöglich galt, da KI von Natur aus indeterministisch (also in ihren exakten Ergebnissen schwer vorhersehbar) sei. Doch dem Team ist es gelungen, einen Ansatz zu entwickeln, der KI-gestütztes Programmieren in diesen starren Zertifizierungsrahmen presst.

Das Ende der Bewegung

„Denken wir an humanoide Roboter, wie sie derzeit von großen Tech-Visionären entwickelt werden. Damit so ein Roboter einem Menschen im Alltag nicht den Arm bricht, müssen seine Gelenke über Sensorik erkennen, wenn ein Mensch zu nah kommt. Das Gelenk muss die Bewegung verlangsamen und notfalls blockieren“, sagt Plankensteiner. „Ein Kunde in der Schweiz liefert für einen namhaften Humanoiden die Automatisierung im Gelenk. Die Entwicklung der Hardware dazu, die Firmware und die funktionale Sicherheit kommen von uns“, präzisiert er.

Diese komplexe, sicherheitskritische Programmierung für das Gelenk übernimmt künftig (Anm.: ab nächsten Jahr am Markt) der „Neuro Transformer“ von Neuron Automation. Er nimmt, eigenen Angaben nach, dem Programmierer 90 Prozent der repetitiven, fehlervermeidenden Code-Arbeit ab. Der menschliche Ingenieur steige so in die Rolle des Architekten und Reviewers auf, während die KI zunehmend die Umsetzung übernimmt.

Der geplante Wandel von Neuron Auromation

Dass Technologie allein jedoch nicht reicht, das weiß das Team. Jahrzehntelang war das Unternehmen stark im Projektgeschäft tätig. Das bedeutet: 70 Prozent einmalige Dienstleistungsumsätze (Non-Recurring), 30 Prozent Lizenzen (Recurring). Der Plan bis 2030 sieht eine komplette Umkehrung vor.

Durch hardwareunabhängige Sicherheitslösungen und KI-Tools wie den „Neuro Transformer“ möchte sich das Unternehmen in ein hybrides Modell transformieren: Die Zielvorgabe lautet 70 Prozent Recurring Revenue (wiederkehrende Lizenzen) und 30 Prozent Dienstleistung. Die Projektarbeit bleibt dabei die Antenne zum Markt, um Innovationen überhaupt erst zu erkennen, während das Softwaregeschäft die Profitabilität jenseits der 20-Prozent-Marke treiben soll. So der Plan.

Die DNA des Erfolgs

Allgemein ist festzustellen, dass sich besonders ein Faktor durch die Historie von Neuron Automation zieht. Es ist eine DNA der Zusammenarbeit: Ob es der Einstieg von Kübeck war, die Übernahme von Axel Helmerts Lebenswerk oder das Halten von Schlüsselfiguren über Jahrzehnte hinweg: Alles basiert auf einem tiefen Verständnis von Beziehungen und Partnerschaften.

„Bei uns gibt es keine Schauspieler“, sagt Plankensteiner. „Wenn die Eigentümer, die Entwickler, die in St. Pölten sitzen und die Zukäufe in Deutschland nicht auf einer extrem vertrauensvollen, menschlichen Basis kommunizieren würden, wäre ein solcher Wandel unmöglich gewesen. Innovation entsteht hier oft im Joint-Development – Hand in Hand mit den Kunden, die wir nicht als reine Käufer, sondern als Entwicklungspartner sehen.“

Blick ins nächste Jahrzehnt

Heute steht Neuron Automation, bei 16 Millionen Euro Umsatz und 135 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern. Der Vorsprung der einst übermächtigen Konkurrenz sei drastisch geschmolzen. Durch M&A, sensibles Cash-Flow-Management, Branchenvertrauen und eine besondere KI-Lösung für funktionale Sicherheit .

„Der Wettbewerber ist – statt zehnmal – heute nur noch dreimal so groß. Und sein Vorsprung ist deutlich kleiner geworden. Wir sind technologisch aus unserer Sicht, und das bestätigen unsere Kunden (und auch die des Konkurrenten), deutlich voraus“, sagt Plankensteiner. „Wir haben nicht mehr ‚zehn Jahre Nachteil‘. Als ich 2016 zu Steiniger und Kübeck dazugestoßen bin, war er (Anm.: Der Konkurrent) seit 2006 mit seinem Engineering-Tool breit im Markt unterwegs. Jetzt hat er nur mehr ein Jahr Vorsprung. Schauen wir, was beim nächsten Sprung passiert.“

Die Pipeline von Neuron Automation sei zudem bereits gut gefüllt: Erste Kunden starten noch vor der geplanten Zertifizierung´, wie Planeksteiner mitteilt: „Der erste Schritt unserer Transformation passiert dann zwischen 2028 und 2030. In dieser Zeit wollen wir die 20-Millionen-Euro-Umsatz-Grenze deutlich überschreiten und uns auch klar über 20 Prozent Profitabilität bewegen. Mit dem zunehmenden Anteil des Lizenzgeschäfts soll dann die Marge auch weiter steigen.“

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