Eine Zeit lang gab es Grund zur Hoffnung, dass die Zeiten vorbei sind, in denen Startups ihren Firmensitz in die USA verlegen müssen, um wirklich große Investments zu bekommen. Ob das nun bei magic.dev ein ausschlaggebender Grund war, ist zwar nicht öffentlich bekannt, liegt aber nahe. Fest steht: Das 2022 in Wien von Eric Steinberger und Sebastian De Ro, die schon gemeinsam die Wiener HTL Spengergasse besucht hatten, gegründete KI-Startup hat seinen Sitz seit einiger Zeit in San Francisco. Nun stellte es ein Investment in einer Höhe auf, die in Österreich nur die wenigsten Startups erreichen.
Prominente Investoren für magic.dev
117 Millionen US-Dollar sind es, wie magic.dev via X bekanntgab. Die Kapitalrunde folgt auf eine Serie A-Runde über 23 Millionen US-Dollar vor einem Jahr. Wie schon damals konnte das Startup auch diesmal eine Reihe prominenter Investoren gewinnen. Angeführt wird die Runde vom mehrfachen Gründer und ehemaligen Github CEO Nat Friedman gemeinsam mit Daniel Gross, der unter anderem einen achtstelligen Exit an Apple in seinem CV stehen hat. Es ist nicht das erste gemeinsame Investment der beiden im AI-Bereich. Außerdem in der aktuellen Runde für magic.dev dabei sind der Google VC CapitalG und Elad Gil, der unter anderem Vice President bei Twitter (nun X) war.
AGI für Programmierer:innen als Ziel
Das Ziel, das magic.dev nach eigenen Angaben verfolgt, ist denkbar groß: Es will eine AGI (Artificial General Intelligence) schaffen, also per definitionem eine Künstliche Intelligenz, die tatsächlich selber denken kann bzw. dazu in der Lage ist, sämtliche intellektuellen Aufgaben zu verstehen oder zu lernen, die ein Mensch ausführen kann. Diese soll dann „nicht nur als Copilot [Anm. wohl eine Anspielung auf Microsofts KI-Assistenten] sondern als Coworker“ für Programmierer:innen – eben als „magic developer“ – tätig sein. Für die Entwicklung verfüge man auch über tausende Prozessoren, heißt es vom Startup. Nun ist es auf Personalsuche.
Studie zu KI-Arbeitsmarkt: Nur knapp 8 Prozent Junior-Ausschreibungen
Eine neue Studie von Nejo und data:unplugged liefert Einblicke in den österreichischen Daten- und KI-Arbeitsmarkt. Auffallend ist eine landesweite Junior-Lücke in den Ausschreibungen. Nur bei 10 Prozent der Stellen liegt ein expliziter Daten- oder KI-Titel vor.
Studie zu KI-Arbeitsmarkt: Nur knapp 8 Prozent Junior-Ausschreibungen
Eine neue Studie von Nejo und data:unplugged liefert Einblicke in den österreichischen Daten- und KI-Arbeitsmarkt. Auffallend ist eine landesweite Junior-Lücke in den Ausschreibungen. Nur bei 10 Prozent der Stellen liegt ein expliziter Daten- oder KI-Titel vor.
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.
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