10.03.2026
MODERNISIERUNG

Österreichs Verwaltung setzt auf KI: Regierung startet eigene Infrastruktur

Die österreichische Bundesregierung plant einen breiteren Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Verwaltung. Eine neue Infrastruktur im Bundesrechenzentrum soll künftig KI-Anwendungen ermöglichen, die Prozesse beschleunigen und Bedienstete entlasten.
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Staatssekretär Alexander Pröll und Roland Ledinger, Geschätfsführer des Bundesrechenzentrums. | © BKA/Florian Schrötter

Die österreichische Bundesregierung will Künstliche Intelligenz künftig systematisch in der öffentlichen Verwaltung einsetzen. Nach einer Phase von Pilotprojekten soll nun der Übergang in den produktiven Einsatz beginnen. Eine zentrale technische Infrastruktur dafür ist bereits aufgebaut – nun sollen konkrete Anwendungen folgen.

„Die Infrastruktur ist geschaffen. Nun gilt es, die Anwendungen darauf aufzusetzen und sie mit Leben zu erfüllen“, sagte Digitalisierungsstaatssekretär Alexander Pröll bei einem Pressehintergrundgespräch im Bundeskanzleramt.

KI als nächster großer Modernisierungsschub

Für die Regierung ist der Einsatz von KI mehr als ein technisches Upgrade. Pröll spricht von einem möglichen Strukturwandel für den Staat. „Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, die größte Modernisierung der Verwaltung seit der Digitalisierung auszulösen. Wenn wir sie richtig einsetzen, können Verfahren schneller werden und der Staat insgesamt leistungsfähiger.“

Der Hintergrund: Die Verwaltung steht unter zunehmendem Druck. Demografischer Wandel, Fachkräftemangel und steigende Anforderungen an Dokumentation, Transparenz und Rechtssicherheit erhöhen die Belastung der Behörden. Gleichzeitig erwarten Bürger:innen und Unternehmen immer stärker digitale Services, die rund um die Uhr verfügbar sind.

Fachkräftemangel als Treiber

Ein wesentlicher Grund für den KI-Vorstoß ist die Personalsituation im öffentlichen Dienst. In den kommenden 13 Jahren gehen laut Regierung 44 Prozent der Bundesbediensteten in Pension. Parallel dazu plant die Bundesregierung, den allgemeinen Verwaltungsdienst durch natürliche Abgänge bis 2029 um rund sechs Prozent zu reduzieren. Das entspricht etwa 2.600 Vollzeitstellen. Effizienzgewinne durch Digitalisierung sollen die Lücke teilweise kompensieren.

„KI soll die Menschen in der Verwaltung entlasten – nicht ersetzen“, sagt Pröll. „Sie kann Routinearbeit abnehmen und den Bediensteten mehr Zeit für komplexe Entscheidungen und besseren Bürgerservice geben.“

Bis 2030 erwartet die Regierung dadurch Einsparungen von rund 540 Millionen Euro, danach jährlich etwa 250 Millionen Euro. 20 Prozent dieser Einsparungen sollen direkt wieder in Digitalisierungsprojekte investiert werden.

Interne Anwendung im Fokus

Viele Behörden hätten in den vergangenen Monaten bereits mit generativen KI-Tools experimentiert, erklärte Pröll. Nun beginne die nächste Phase. „Wir gehen von einzelnen Tests zu einem strukturierten und sicheren Einsatz von KI in der Verwaltung“, sagt er. 

Der Fokus liegt zunächst auf internen Anwendungen – etwa bei Recherche, Dokumentenzusammenfassungen, Übersetzungen oder der Unterstützung bei Verwaltungsakten. Langfristig sollen aber auch Services für Bürger:innen entstehen, etwa automatisierte Formularbefüllung oder digitale Assistenzsysteme.

KI-Infrastruktur im Bundesrechenzentrum

Technische Basis für diese Entwicklung ist eine neue KI-Plattform des Bundesrechenzentrums (BRZ). BRZ-CEO Roland Ledinger erklärte, dass die Plattform als zentrales „Large Language Model as a Service“ konzipiert ist. Damit können unterschiedliche KI-Modelle, etwa europäische Modelle wie Mistral, in einer gemeinsamen Infrastruktur genutzt werden. Der Vorteil: Behörden müssen nicht jeweils eigene KI-Systeme aufbauen.

Stattdessen sollen Anwendungen auf einer gemeinsamen Plattform entstehen, die folgende zentrale Funktionen bereitstellt:

  • Sicherheitsregeln
  • Zugriffskontrollen
  • Qualitätskontrollen
  • Modellwechsel

Ein wichtiger Aspekt sei dabei digitale Souveränität, betonte Ledinger. Sensible Daten sollen möglichst innerhalb der staatlichen Infrastruktur verarbeitet werden. „Gerade beim Einsatz von KI im Staat ist digitale Souveränität entscheidend“, sagte auch Pröll. „Deshalb arbeiten wir an einer gemeinsamen Infrastruktur, die unsere Daten schützt und gleichzeitig Innovation ermöglicht.“

Erste Use Cases

Die Infrastruktur soll künftig von rund 18.000 Verwaltungsbediensteten genutzt werden können. Welche konkreten Anwendungen zuerst kommen, soll kommende Woche bei einem internen Strategie-Workshop der Bundesregierung festgelegt werden. Dabei sollen Ministerien gemeinsam mit Expert:innen mögliche Einsatzfelder priorisieren.

Zu den diskutierten Anwendungsbereichen zählen etwa:

  • Unterstützung bei parlamentarischen Anfragen
  • Reisekosten- und Verwaltungsabrechnungen
  • Wissenssuche in internen Dokumenten
  • Assistenzsysteme für Verwaltungsakten

Die Regierung will dabei bewusst mit breiten, skalierbaren Anwendungen beginnen, anstatt mit vielen kleinen Einzelprojekten.

Für den KI-Beirat der Bundesregierung sieht der Rektor der TU Graz, Horst Bischof, eine strategische Chance für Österreich. Während große Basismodelle meist von internationalen Tech-Konzernen entwickelt werden, könne Europa bei spezialisierten KI-Modellen punkten. Die Idee: Modelle werden mit kuratierten Daten trainiert und dann über staatliche Infrastruktur in Anwendungen integriert.

Verwaltung im Wandel

Der Einsatz von KI soll langfristig auch Verwaltungsprozesse selbst verändern. Ziel sei eine stärker proaktive Verwaltung, die Bürger:innen und Unternehmen automatisiert unterstützt. Pröll beschreibt die Vision so: eine Verwaltung, „die durch KI vorausschauender, schneller, sicherer und einfacher wird“.

Der Weg dorthin dürfte allerdings mehrere Jahre dauern. Denn neben Technologie müssen auch rechtliche Rahmenbedingungen, Schulungen für Bedienstete und neue Prozesse aufgebaut werden.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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