19.12.2025
CORPORATE VENTURING

Mavie Next: Vom Corporate Startup zum großen Player

2020 als Corporate Startup von Uniqa gegründet, hat sich Mavie Next nicht nur zum Scaleup, sondern selbst zum Player im Corporate Venturing entwickelt. Die beiden Managing Directors Lukas Mayrl und Ondrej Gandel gaben uns im Video-Talk einen Einblick.
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(vl.) Die Mavie-Next-Geschäftsführer Lukas Mayrl und Ondrej Gandel im brutkasten-Studio | (c) brutkasten / Dervisevic
(vl.) Lukas Mayrl und Ondrej Gandel im brutkasten-Studio | (c) brutkasten / Dervisevic

Die brutkasten-Serie „Corporate Venturing“ is powered by AKELA, Raiffeisen Bank International AG, UNIQA Insurance GroupMavie NextVerbund, whataventure — New business. Powered by entrepreneurs. und Wien Energie GmbH.

2020 wurde das Unternehmen als Corporate Startup von Uniqa gegründet. Mittlerweile hat sich Mavie Next zum umfassenden Player im heimischen Gesundheitsbereich entwickelt. Die Vision geht aber noch weit darüber hinaus: Man will neben dem Versicherungsgeschäft von Uniqa ein zweites Geschäftssegment im Gesundheitswesen aufbauen, das “irgendwann in der Zukunft so groß ist wie Uniqa”.

Die Gratwanderung vom Startup zum Scaleup

Nach der Gründung im Jahr 2020 dominierten bei Mavie Next die „Startup-Vibes“, erzählt Co-Managing-Director Lukas Mayrl im brutkasten-Talk. Obwohl es von Uniqa unterstützt wurde, habe das Unternehmen unabhängig agiert. Man habe „wirklich alles selbst gemacht“, von der Suche nach einem eigenen Büro bis zur Etablierung eigener Prozesse.

Mit zunehmender Größe und Sichtbarkeit in den Finanzdaten des Mutterunternehmens Uniqa muss Mavie Next nun „mehr und mehr die Corporate-Standards erfüllen“, wie Co-Managing-Director Ondrej Gandel sagt. Er beschreibt diesen Prozess als notwendig im Scaleup: „Wenn man eine bestimmte Größe erreicht, möchte man die Prozesse nicht jedes Mal neu erfinden“. Das Unternehmen vermittle bewusst zwischen der Startup-Kultur und den Anforderungen der Anteilseigner (UNIQA und seit Kurzem auch die Raiffeisen Holding NÖ-Wien), um sicherzustellen, „dass beide Welten harmonieren und miteinander arbeiten können“. Dennoch soll die „Geschwindigkeit und Entscheidungsfreudigkeit“ der frühen Tage beibehalten werden, meint Gandel. Das mache den besonderen Reiz der Arbeit aus.

Venture Building und M&A zur Plattform-Ergänzung

Das primäre Ziel von Mavie ist der Aufbau eines integrierten Gesundheitsdienstleisters. Dazu agierte das Corporate Startup von Beginn an auch als Venture Builder – mit dem Prinzip “learn fast, fail fast”, wie Mayrl erzählt. “Wir haben 80 Prozent der Ventures, die wir ausprobiert haben, nach der Explorations- oder teilweise erst in der Inkubationsphase wieder gestoppt”, erzählt der Managing Director. Einige vielversprechende Ideen habe man zwar nicht verworfen, aber in der „Schublade“ behalten, da die Zeit für die Markteinführung noch nicht reif war.

Mittlerweile liegt der Fokus stärker auf Akquisitionen, wie Gandel erzählt. “Es geht schneller. Und warum soll man etwas aufbauen, das es bereits gibt?”, so der Managing Director. Die Akquisitionen werden gezielt als Komponenten betrachtet, um die integrierte Plattform zu vervollständigen. Finanzinvestitionen mit dem Ziel eines späteren Verkaufs, wie im Corporate Venture Capital, strebt Mavie dagegen nicht an.

Doch auch die Venture-Building-Aktivitäten gehen weiter. Aktuell konzentriere man sich auf “Mini-Ventures”, sagt Mayrl. Diese sollen Lücken in bestehenden Geschäftsbereichen schließen. Ein Beispiel ist Optivate, das Lösungen für von Adipositas betroffene Menschen entwickelt, indem es medikamentöse Behandlungen durch einen „sehr orchestrierten Prozess“ zugänglich macht. Diese neuen Ventures sollen anschließend in die bestehenden Geschäftseinheiten (z.B. Telemedizin oder Corporate Health) integriert werden.

Team, Kultur und Finanzierung als Erfolgsfaktoren

Angesichts der Komplexität des Gesundheitswesens legt Mavie Next Wert auf spezifische Teameigenschaften. Das Unternehmen rekrutiert die Mitarbeiter:innen für die Venture-Building-Teams typischerweise extern. Die erfolgreichsten Mitarbeiter:innen zeichnen sich durch „allgemeine Neugierde auf die Welt, unglaubliche Arbeitsmoral und Ergebnisorientierung” aus, sagt Gandel. Da das Gesundheitswesen ein „sehr komplexer Raum“ ist, sei eine der wichtigsten Eigenschaften im Venture Building, lernbegierig zu sein. Entscheidend sei dabei die Kultur: „Wir haben keine Zeit für unausgesprochene Dinge. Wir haben eine sehr direkte Feedback-Kultur“.

Und wie passt Mavie in die Konzernstrategie der Mutter Uniqa? Healthcare sei “ein sehr wichtiger Bestandteil des Gesamtportfolios der Uniqa”, sagt Mayrl. Synergien würden sich aus gemeinsamen gesellschaftlichen Herausforderungen wie dem demografischen Wandel und der Unterinvestition in Prävention ergeben. Dennoch werde die Datentrennung strikt eingehalten, betont der Geschäftsführer: “Wir teilen keine Gesundheitsdaten mit Uniqa. Das ist sehr wichtig”.

Auch aus finanzieller Sicht sei die Verbindung zu Uniqa weiterhin bedeutend, erklärt Mayrl. Dank der Unterstützung des Mutterunternehmens und dem kürzlich erfolgten Investment durch die Raiffeisen Holding NÖ-Wien sei Mavie Next “für die kommenden Jahre gut finanziert”. Dies sei ein großer Vorteil eines Corporate Startups gegenüber einem klassischen Startup, da man nicht “um Investitionen kämpfen” muss, meint dazu Gandel.

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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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