26.05.2025
IDEENWETTBEWERB

MUL:idea: Montanuni Leoben bringt zwei Startup-Ideen auf Umsetzungsweg

Bei der Startup Night "Business Queens" wurden in der Vorwoche, die Gewinner:innen des ersten MUL:idea Ideenwettbewerbs gekürt.
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MUL:idea
(c) zVg - DIe Gewinner des MUL:idea-Ideenwettbewerbs.

Im Finale des MUL:idea präsentierten sechs Teams – drei aus dem Track für Forschende und Bedienstete sowie drei aus dem Studierenden-Track – ihre Ideen vor einem Publikum. Die Jury bewertete die Einreichungen nach Innovationsgrad, Umsetzbarkeit und Teamkompetenz.

Die Gewinner der MUL:idea

Gewonnen haben (im Track 1) „Next-Gen Fuel Cell Tech“ mit der Idee zur Entwicklung von neuartigen Gasdiffusionselektroden (GDEs) für PEM-Brennstoffzellen, basierend auf einer carbonisierten nanofibrillären Matrix und in-situ integrierten Hochentropie-Nanopartikeln.

Die Sieger des zweiten Tracks sind „Mycolation“ mit der Idee zur Entwicklung eines ökologischen Dämmstoffs aus Myzel und nicht verwertbaren Textilrestströmen, der biologisch abbaubar, regional produziert und ressourcenschonend sei.

Startup oder Spin-off?

Beide Siegerteams dürfen sich über ein Preisgeld von jeweils 5.000 Euro freuen und erhalten darüber hinaus weitere Unterstützung vom Zentrum für angewandte Technologie Leoben (ZAT) – unter Geschäftsführer Remo Taferner – bei der möglichen Umsetzung ihrer Idee in ein Spin-off oder Startup.

„Mit dem MUL:idea fördern wir nicht nur kreative Ideen, sondern auch den Mut, Neues zu wagen und Verantwortung zu übernehmen“, erklärt Rektor Peter Moser. 

Female Entrepreneurship

Daneben bot die „Startup Night Business Queens“ auch eine Plattform für erfolgreiche Unternehmerinnen wie Sonja Macher und deren Projekte im Bereich Robotik als „starkes Zeichen für Female Entrepreneurship“.

„Wir freuen uns, mit dem MUL:idea einen weiteren Meilenstein für die Innovations- und Gründungskultur an der Montanuniversität Leoben gesetzt zu haben“, sagt Eva Wegerer, Leiterin des Arbeitskreises für Gleichbehandlungsfragen (AKG). „Die hohe Qualität der Ideen zeigt das große Potential unserer Community.“

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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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