24.11.2021

Miracl: Wiener Startup hilft beim Wohnungskauf, auch wenn die Hausbank nein sagt

Miracl ist ein neues FinTech aus Wien, das die Finanzierung beim Wohnungskauf erleichtern will. Wenn ein Bankkredit nicht möglich ist, will das Startup das ändern.
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David Savasci hat miracl gegründet © miracl
David Savasci hat miracl gegründet © miracl

Der Kauf einer Wohnung oder eines Hauses ist für die meisten Menschen an einem bestimmten Punkt ihres Lebens ein Thema. Damit es nicht an der Finanzierung scheitert, hat der Serial Founder David Savasci in Wien ein neues Startup gegründet. Miracl ist ein FinTech, das verspricht, über Algorithmen und Expert:innen selbst dann eine mögliche Finanzierung zu finden, wenn die Bank nein sagt. „Der ausschlaggebende Moment für mich war, als sich meine Freundin letzten Sommer eine Wohnung kaufen wollte“, sagt Savasci, der zuvor mit der Restaurantplattform delinski bekannt wurde, die von TripAdvisor übernommen wurde. Der Prozess des Wohnungskaufs sei sehr aufwändig und viele Menschen würden vor allem vor der Finanzierung zurückschrecken: „Sie trauen es sich nicht zu, dass sie sich das leisten können“.

Miracl-Engine lernt von Kreditvermittlern

Das Herzstück von miracl ist die sogenannte „Mortgage Recommender Engine“. Die Software durchsucht alle Finanzierungsmöglichkeiten und die Konditionen bei den größten Banken in Österreich. Gleichzeitig greift sie aber auch auf einen Pool an Anwendungsfällen von Kreditvermittlern zurück und lernt daraus. Das Ergebnis sollen dann maßgeschneiderte Finanzierungslösungen sein, die durch eine Mischung aus Software und Expertenberatung zustande kommt.

Wenn ein Bankkredit nicht möglich ist, was ist dann die Alternative? „Unsere Finanzierungsspezialist:innen überlegen sich eine Strategie, wie man trotzdem in den kommenden Jahren einen solchen Kredit bekommen kann“, erklärt Savasci im Gespräch mit dem brutkasten. Hat man beispielsweise gerade einen Konsumkredit, prüfe das Team, ob nicht vielleicht eine Umschultung „on top“ auf die Wohnungsfinanzierung möglich sei. Miracl wertet für diese individuelle Beratung Daten der User:innen aus – etwa Kontoauszüge. Teil der Strategie könne laut Savasci etwa auch eine Empfehlung sein, monatlich 150 Euro weniger auszugeben. Möglich ist auch ein Check einer bestehenden Finanzierung, wobei auch der Wechsel zur günstigeren Lösung über die Plattform abgewickelt werden kann. Grundsätzlich soll miracl User durch den gesamten Prozess des Wohnungskaufs begleiten.

Geld verdient miracl über die Bearbeitungsgebühr, die Banken bei der Kreditvergabe berechnen. Ein Teil dieser Gebühr fließt dann an das Startup – ein Geschäftsmodell, das jenem von Versicherungsmakler-Startups entspricht und dort bereits sehr gut funktioniert.

Große Wachstumspläne

Derzeit vergleicht miracl die Angebote von mehr als 60 Banken und hat in der Testphase mehr als 500 Finanzierungsanfragen beantwortet. Hinter dem erst im Sommer 2021 gegründeten Startup steht mittlerweile ein 20-köpfiges Team, das bis Ende 2022 in Wien und Berlin auf mehr als 200 Mitarbeiter:innen wachsen soll. Savasci arbeitet derzeit vor allem mit jungen Finanzierungsprofis zusammen, die ihr Wissen in Banken aufgebaut haben. Das Unternehmen gehört derzeit zu 100 Prozent Savasci – nächstes Jahr will er das Wachstum aber auch über Investoren finanzieren.

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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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