25.09.2025
GASTBEITRAG

„Noch viele Hausaufgaben nötig“: Rudolf Kinsky über den geplanten Dachfonds

Gastkommentar. Rudolf Kinsky ist Managing Director von Kinsky Capital Management und war zuvor viele Jahre als Präsident der AVCO tätig. In seinem Gastbeitrag setzt er sich mit dem Dachfonds auseinander, den die Bundesregierung aktuell plant.
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© Rudolf Kinsky

Positiv hervorzuheben ist, dass der langerwünschte Dachfonds im Rahmen eines sogenannten Standortfonds im Ministerrat vom 3.9.2025 als von der Regierung sanktioniertes Konzept endlich das Licht der Welt erblicken soll.

Dabei soll dieser Fund-of-Funds überwiegend mit privatem institutionellem Kapital ausgestattet werden. Damit könnten auf Zielfond-Ebene bis zu zwei Milliarden Euro an frischem Kapital zur Finanzierung von Innovation mobilisiert werden. Ebenso ist die geplante internationale Ausschreibung für ein Management-Team zu begrüßen: Ein nach Best-Practice-Methoden geführtes Team mit internationaler Erfahrung erhöht die Glaubwürdigkeit des Fonds und schafft Vertrauen bei Investoren.

Kritisch zu sehen sind jedoch mehrere Punkte in der Ausgestaltung und Umsetzung und der Mangel an jeglichem Detail bzw. Hinweise zur praktischen Durchsetzung des Projekts (daran sind schon viele Kapitalmarktinitiativen der Regierungen der letzten 10 Jahre gescheitert).

Einseitiger Fokus auf Frühphasen-Investments

Der Fonds konzentriert sich ausschließlich auf Startups und Scaleups. Damit werden Private Equity-Fonds, die Wachstumsfinanzierungen für KMUs oder Eigenkapitallösungen für Nachfolgesituationen bereitstellen, ausgeklammert – ein gravierender Nachteil für die Eigenkapitalstärkung des Mittelstands. Das ist vor allem wichtig, weil es mit ein paar wenigen Ausnahmen zurzeit in Österreich keine PE-Fonds gibt, und eine entsprechende Erweiterung wäre für Investoren attraktiver, denn der Fokus auf VC-Fonds ist gemäß Riskmanagementparametern viel zu riskant.

Staatliche Direktinvestments statt Garantie-Modell

Die Beteiligung der öffentlichen Hand über direkte Kapitalbeiträge öffnet die Tür für politische Einflussnahme. Zielführender wäre ein staatliches Garantie-Modell (First-Loss-Tranche), das risikoabsichernd wirkt, ohne das Budget direkt zu belasten.

Bürokratische Trägerschaft

Eine mögliche Umsetzung über die aws birgt das Risiko einer übermäßigen Bürokratisierung, die die Dynamik und Innovationskraft des Fonds schwächen könnte.

Damit der Dachfonds mit der im internationalen Kapitalmarkt erforderlichen Glaubwürdigkeit ausgestattet wird und in die Startlöcher für eine erfolgsversprechende Kapitalaufnahme kommen kann, müssen noch viel Hausaufgaben erledigt werden.

Rechtliche und steuerliche Defizite

Österreich hat kein flexibles Fondsrecht wie Luxemburg und eine steuerliche Behandlung, die Investoren benachteiligt, u.a.:

  • Fondsgewinne werden laufend statt am Ende der Laufzeit besteuert.
  • Carried Interest ist steuerlich unattraktiv geregelt.

Ohne Reformen bleibt der Standort im internationalen Fonds-Wettbewerb chancenlos.

Stringenter Umsetzungsplan

Für ein Projekt dieser Größenordnung ist ein klarer, detaillierter Fahrplan mit Meilensteinen zwingend notwendig – und dieser muss gemeinsam mit Kapitalmarktexperten entwickelt werden, andernfalls ist die Akzeptanz am Markt bedroht.

Rahmenbedingungen für institutionelle Investoren

Die Regierung hat angekündigt, dass die regulatorischen Vorgaben für österreichische Versicherungen und Pensionskassen angepasst werden sollen. Das ist zwar positiv, aber die Umsetzung muss klar und verbindlich erfolgen, damit institutionelle Investoren tatsächlich einsteigen können.

Zwei-Ebenen-Struktur erfordert klare Zielsetzungen

Das Projekt umfasst zwei Ebenen: Einen € 500 Mio. Fund-of-Funds, sowie die Zielfonds, die direkt in Unternehmen investieren und zusammen rund € 2 Mrd. an Kapital bereitstellen könnten.

Für beide Ebenen müssen klare Zielsetzungen, Investitionsrichtlinien und wirtschaftliche Rahmenbedingungen (Fondsgebühren, Carried Interest, Kostenstrukturen) definiert werden.

Offene Fragen zur Investmentstrategie

Unklar erscheint auch, wo und wie die Zielfonds investieren dürfen (nur Österreich, EU-weit oder international?). Ebenso fehlt eine klare Definition, wer die Investoren sein können – nur inländische oder auch ausländische Institutionen? Ein Öffnung für internationale Investitionsziele wäre aus Gründen der notwendigen Diversifizierung und des Riskmanagements unerlässlich. Zudem würde ein breites Anlageziel Wien als Fondsstandort attraktiver machen und einen weiteren Beitrag zur Wertschöpfung in Österreich leisten.

Fehlende Pensionsmarktreform

Der Dachfonds kann nur erfolgreich sein, wenn er mit einer Reform der 2. und 3. Säule des Pensionssystems verbunden wird. Auch ein kapitalgedeckter Anteil in der staatlichen Pension wäre dringend nötig und würde das Budget massiv entlasten. Erst steuerlich gefördertes Ansparen – vor allem für jüngere Generationen – macht Pensionskassen zu potenten Investoren und bringt Österreich auf das Niveau anderer Länder wie Dänemark, Schweden oder die Schweiz.

Conclusio

Der Scale-up Fonds ist ein wichtiger Schritt, droht aber durch fehlende Breite im Investitionsfokus, staatliche Direktbeteiligungen/Einflussnahme und unklare Rahmenbedingungen sein Potenzial nicht auszuschöpfen. Nur mit einem klaren Umsetzungsplan, einem Garantiemodell, einer doppelten Durchdachtheit auf Fonds- und Zielfondsebene, einer Reform des Rechts- und Steuerrahmens sowie einer Pensionsmarktreform kann Österreich tatsächlich ein international konkurrenzfähiges Kapitalmarktinstrument etablieren.

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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