25.05.2023

Kruut: Startup verkauft Elixire aus Honig und Brennnesseln

Das Startup kruut denkt Pflanzenkunde neu. Und möchte einen Schritt zurück zur nährstoffreichen Natur setzen.
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kruut, Brennnessel, Elixir, Superfood
(c) kruut - Thorben Stieler und Annika Krause von kruut.

Das Gründerduo Annika Krause und Thorben Stieler setzt mit ihrem Startup kruut auf die Kraft der Kräuter. Ihr Elixier enthält Superfoods wie Giersch oder Brennnessel. Und dafür müsse man, so das Duo, nicht um die halbe Welt fliegen, sondern finde sie direkt vor der Tür wachsend.

Die Großeltern der kruut-Founder

Beide Gründer:innen sind mit dem Thema Wildkräuter groß geworden: Krauses Großeltern hatten einen Hof und ihre Oma hat ihr schon im Kindesalter gezeigt, wie man den Sauerampfer von der Wiese essen kann.

Stielers Großvater ist gelernter Gärtnermeister, der den Keller voller Tinkturen hat, den Garten voller Heilpflanzen und für jedes Wehwehchen das passende Mittel. „Nur leider droht dieses uralte Wissen um das Sammeln und Anwenden von Heilpflanzen in den letzten Jahrzehnten mehr und mehr zu verschwinden“, sagt der kruut-Gründer.

Zutaten schonend zubereitet

Aus diesem Grund haben beide Founder:innen kruut gegründet. „Vor vier Jahren sind wir gemeinsam mit Thorbens Großvater auf die Rezeptur des Oxymel gestoßen. Das Wildkräuterelixier besteht aus drei Zutaten: roher Blütenhonig, naturtrüber Apfelessig und kraftvolle grüne Wildkräuter“, erklärt die gelernte Pflanzenheilkundlerin Krause.

Alle Zutaten werden in einem schonenden Verfahren über mehrere Wochen gerührt und dabei nie erhitzt. Um kruut als erfrischenden Kräuterdrink genießen zu können, muss ein Esslöffel des Elixiers mit einem Glas Wasser vermischt werden. Im Angebot gibt es verschieden Sorten, wie z. B. Wohl, Ruhe oder Kraft.


Mehr dazu am Montag beim Staffelfinale in der Höhle der Löwen: Weiters dabei: Zebra Ice, Sproutling, hiddencontact und Bildungsurlauber.

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Neue Studie zum Daten- und KI-Arbeitsmarkt in Österreich. (c) AdobeStock

Ein bemerkenswertes Paradoxon prägt den aktuellen Daten- und KI-Arbeitsmarkt: Obwohl Künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt gerade erst neu ordnet, sucht dieser dafür fast ausschließlich nach langjähriger Berufserfahrung, der Nachwuchs wird weitgehend außen vor gelassen. Das belegt die aktuelle Studie „Daten & KI im Arbeitsmarkt 2026 – Österreich“ von Nejo und data:unplugged.

Für den Report wurden knapp 25.000 im Mai 2026 ausgeschriebene Jobs auf Basis der DAISY-Ontologie (Data & AI Skills Ontology) analysiert. Die Zahlen zeigen auch: Österreich treibt den Wandel mit einem KI-Stellenanteil von 4,5 Prozent zwar etwas schneller voran als Deutschland (4,0 Prozent) – verdeutlicht aber in besonders extremer Form, wie schwer der Karrierestart für Berufseinsteiger derzeit ist.

„Müssen die nächste Generation importieren“

Die KI-Branche bleibt paradox. Zwar reichen oft praxisnahe Ausbildungen wie eine HTL, HAK oder eine Lehre formal völlig aus, um die Anforderungen der Unternehmen zu erfüllen – doch die Türen bleiben für Einsteiger trotzdem meist verschlossen. Aufgaben, die früher von Berufseinsteigern übernommen wurden, erledigt die KI heute selbst. Die Zahlen sprechen für sich: Nur 72 von 1113 Daten- und KI-Stellen richten sich an Berufseinsteiger, ein Anteil von 7,7 Prozent. Das Verhältnis von Junior zu Senior-Stellen liegt damit bei eins zu sechs.

Maximilian Fischer, Head of Business Development bei data:unplugged, warnt vor dieser Entwicklung: „Die österreichische Wirtschaft sucht erfahrene KI-Fachkräfte in großem Stil – baut die eigene Nachwuchspipeline aber kaum auf. Wenn wir die Junior-Quote nicht erhöhen, verschieben wir den heutigen Fachkräftemangel in drei bis fünf Jahren auf die nächste Kohorte – und müssen die nächste Generation importieren, statt sie im Land auszubilden“.

(c) Daisy Report 2026.

Der versteckte KI-Arbeitsmarkt

Nur rund 10 Prozent (110 von 1113) der untersuchten Daten- und KI-Stellen tragen einen expliziten Titel wie beispielsweise AI Engineer. Die übrigen Stellen verbleiben klassisch: Controller:in, Berater:in oder Software Engineer. Inhaltlich werden aber Kompetenzen gefordert, die vor wenigen Jahren spezialisierten Daten- und KI-Rollen vorbehalten waren.

„Wer ausschließlich nach ‚Data Scientist’ oder ‚AI Engineer’ filtert, übersieht 90 Prozent des KI-Arbeitsmarktes“, sagt Aloisious Caraet, Principal Data Scientist bei Nejo und Hauptautor der Studie. „Die KI-Karriere beginnt heute selten mit einem Titelwechsel – sie entsteht durch die Anreicherung des bestehenden Berufsbildes.“

Mehr als die Hälfte der Stellen in Wien

Die offenen Daten- und KI-Stellen stammen zumeist nicht von reinen Tech-Unternehmen. Insgesamt verteilen sich die Inserate auf 495 Unternehmen. Hinter der IT-Branche (354 Stellen) suchen vor allem der Finanzsektor (88) und die Unternehmensberatung (83) nach KI-Personal. Geografisch konzentriert sich der Markt mit 63 Prozent aller Ausschreibungen deutlich auf Wien. Graz verzeichnet hingegen die technisch anspruchsvollsten Profile: Hier werden im Schnitt 5,4 spezifische Daten- und KI-Skills pro Position gefordert.

Werkzeuge sind zweitrangig: Der Fokus liegt auf KI-Verständnis

Bei den Programmiersprachen dominiert Python und wird in fast jeder dritten Stelle gefordert – knapp doppelt so häufig wie Java. Bei den Cloud-Plattformen führt Microsoft Azure vor AWS. Auch bei generativer KI liegt Microsoft mit GitHub Copilot als meistgenanntem Werkzeug vorn. Der größte fachliche Schwerpunkt des Marktes liegt mit 39,7 Prozent auf dem Data Engineering, was den aktuellen Fokus auf den Aufbau von Dateninfrastruktur zeigt.

Dennoch ist das konzeptionelle Verständnis oft wichtiger als die Beherrschung einzelner Programme: Fast die Hälfte aller geforderten Kompetenzen entfällt auf allgemeine Wissensgebiete und Methoden, wobei „Künstliche Intelligenz“ zu den fünf meistgenannten Begriffen zählt.

Das unterstreicht auch Simona Hübl, Geschäftsführerin von Nejo: „Unternehmen suchen aktuell vor allem konzeptionelle Fähigkeiten, und erst zweitrangig nach spezifischen Tool-Kenntnissen. Gefragt ist, wer Daten- und KI-Konzepte im Grundsatz versteht und tool-unabhängig sicher anwenden kann.

(c) Daisy Report 2026.

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