Österreichischer Gründungspreis Phönix: Das sind die 12 Finalisten-Teams
Die Preisverleihung findet am 12. März 2025 statt. Im Rahmen der Veranstaltung wird zudem in diesem Jahr auch der Global Entrepreneurship Monitor (GEM) 2024/2025 vorgestellt.
Über 200 Einreichungen gab es dieses Jahr für den Gründungspreis Phönix der Austria Wirtschaftsservice GmbH (aws). Der Wettbewerb richtet sich an heimische Startups, Spinoffs und Forschungsteams. Nun verkündet die aws die zwölf Finalteams, die die Fachjury “inhaltlich und mit großem persönlichen Engagement überzeugen konnten”.
Phönix wird am 12. März vergeben
Die Verleihung des Gründerpreises wird am 12. März 2025 im Großen Festsaal der Industriellen Vereinigung (IV) stattfinden. Alle zwölf Finalist:innen-Teams werden dazu eingeladen sowie deren Vorhaben werden präsentiert, heißt es vonseiten der aws. Anschließend werden in jeder Kategorie die jeweiligen Sieger:innen ausgezeichnet sowie die aktuellen Ergebnisse des Global Entrepreneurship Monitors für Österreich vorgestellt.
Die Sieger:innen pro Kategorie erhalten Trophäen und Reisegutscheine. Außerdem wird ihnen eine Teilnahme an einem internationalen oder nationalen Fachevent – vor Ort oder auch digital – ermöglicht, so die aws.
Global Entrepreneurship Monitor wird vorgestellt
Im Rahmen der Veranstaltung wird zudem in diesem Jahr auch der Global Entrepreneurship Monitor (GEM) 2024/2025 vorgestellt. Vergeben wird der österreichische Gründerpreis Phönix im Auftrag des Bundesministeriums für Arbeit und Wirtschaft (BMAW) sowie des Bundesministeriums für Bildung, Wissenschaft und Forschung (BMBWF) in den vier Kategorien Startup, Spin-off, Prototyp und Female Entrepreneurs.
Eingereicht haben Startups und Spin-offs, die nach dem 1. Jänner 2018 gegründet wurden und ihren Unternehmenssitz in Österreich haben. Neben innovativen Ideen wurde bei der Auswahl der Finalteams ein Augenmerk auf den Beitrag zur nachhaltigen Entwicklung im Sinne der Unternehmensziele gelegt. Konkret legte man in der Bewertung einen Fokus auf die Sustainable Development Goals (SDGs) der Einreichung.
In der Kategorie Female Entrepreneurs werden Forscherinnen, Gründerinnen und Geschäftsführerinnen ausgezeichnet, die maßgeblich am Erfolg ihres Vorhabens beteiligt waren. Das Ziel dieser Kategorie sei es in erster Linie, Entrepreneurial Spirit auch unter Forscherinnen zu stärken, so die aws.
Das sind die zwölf Finalteams
Die Nominierungen kommen aus Niederösterreich, Oberösterreich, der Steiermark sowie aus Wien und liefern “forschungsgetriebene High-Tech-Antworten auf aktuelle gesellschaftliche Problemstellungen”, heißt es. Überdies sind sie in den Branchen IT, Engineering, Life Sciences, Biotechnologie, Umwelttechnik und in der Unternehmensberatung tätig.
Kategorie Startup
NovoArc GmbH
S2data GmbH
sendance GmbH
Kategorie Spin-off
ProtectLiB GmbH
Rockfish Bio AG
NOSI – Network for Olfactory System Intelligence GmbH
Kategorie Prototyp
Universität Graz
Multivative GmbH
Ensemo GmbH
Kategorie Female Entrepreneurs
Viora GmbH
E&S FairEqualSolutions FlexCo
Ensemo GmbH
Österreich “unter den Top drei in der EU”
Obwohl Österreich im vergangenen European Innovation Scoreboard (EIS) als “Strong Innovator” auf Platz sechs von 27 EU-Ländern. 2024 soll Österreich zudem eine Forschungsquote von 3,34 Prozent erreicht haben – und liegt damit “unter den Top drei in der EU”, wie Arbeits- und Wirtschaftsminister Martin Kocher in einer Aussendung zitiert wird.
“Auf diesen Erfolgen dürfen wir uns nicht ausruhen, unser Ziel ist eine Forschungsquote von 4 Prozent und ein Aufstieg in den Kreis der europäischen Innovation Leader”, so Kocher weiter. Um dieses Ziel zu erreichen und den Innovationsstandort Österreich noch attraktiver zu machen sowie Arbeitsplätze zu schaffen, brauche es “nachhaltige Kooperationen, die den Wissenstransfer zwischen wissenschaftlichen F&E-Einrichtungen und österreichischen Unternehmen garantieren”.
Wissenstransfer stärken
Dies soll unter anderem mit dem Österreichischen Gründerpreis Phönix gefördert werden. Auch dieses Jahr haben die zwölf Finalteams neue Marktchancen genutzt und aus ihren Konzepten neue Unternehmen geschaffen, meint Kocher weiter: “Um das Ökosystem für akademische Spin-offs in Österreich weiter zu verbessern, haben wir gemeinsam mit der aws die Spin-off Initiative initiiert. Sie unterstützt aktiv die Zusammenarbeit zwischen Hochschulen und privaten Investorinnen und Investoren, um diese wichtige Säule der österreichischen Wirtschaft zu stärken.”
Ziel der Initiative ist es, den Stellenwert eines erfolgreichen Wissenstransfers aus Hochschulen und Forschungseinrichtungen für den Innovations- und Forschungsstandort Österreich sichtbar zu machen. Dabei soll auch erfolgreichen Forschungs- und Gründungspersönlichkeiten eine Bühne gegeben werden.
Der Österreichische Gründungspreis PHÖNIX wird von der Austria Wirtschaftsservice (aws) in Kooperation mit der Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) und der Industriellenvereinigung (IV) organisiert.
Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.
“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”
“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.
Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken
Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.
Masse an Möglichkeiten
Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.
Ist Open Source immer die beste Lösung?
Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”
Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend
Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”
Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung
Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.
Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”
Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht
Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.
“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern
Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.
Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.
Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”
Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs
Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.
Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?
Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.
KI-Kompetenz als zentrales Thema
Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.
“Einfach einmal ausprobieren”
Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.
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