OÖ-Startup Findustrial sichert sich EU-Förderung in Höhe von 1,7 Mio. Euro
Findustrial aus Schörfling am Attersee erhält eine Förderung in Höhe von 1,7 Millionen Euro aus dem Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) für seine Equipment-as-a-Service-Lösung im Bereich von Maschinen.
Das 2020 gegründete Startup aus Schörfling am Attersee bietet EaaS-Lösungen (Equipment-as-a-Service) für Unternehmen an. Das Konzept funktioniert so: Anstatt Maschinen zu kaufen, können Kund:innen Maschinen leihen. Bezahlt wird etwa pro Betriebsstunde oder pro Nutzungseinheit. Das sei sowohl für Unternehmen als auch für Kund:innen eine Win-win-Situation. So müssen Kund:innen nicht mehr auf einen Schlag viel Geld in eine Maschine investieren, sondern können gut in Schuss gehaltene Maschinen leihen – der Service der Maschine ist im Preis nämlich inbegriffen. Auf der anderen Seite schafft der wiederkehrende Erlös mehr Planungssicherheit für Hersteller:innen.
Frisches Kapital
Findustrial konnte bereits eine siebenstellige Finanzierungsrunde für seine Plattform abschließen – brutkasten hat bereits berichtet. Unter den damaligen Investoren war unter anderem das Payment-Unternehmen Bamberger, dessen Gründer Christian Bamberger einen erfolgreichen Exit hatte.
Für die EaaS-Plattform hat Findustrial jetzt eine EFRE-Förderung (Europäischer Fonds für regionale Entwicklung) in Höhe von 1,7 Millionen Euro erhalten. Damit wolle man die Entwicklung der Plattform weiter vorantreiben und verschiedene Features verbessern. „Es geht hauptsächlich darum, dass wir für Maschinenhersteller in Europa den Wettbewerb ermöglichen können. Es ist kaum möglich, mit Herstellern aus dem asiatischen Raum zu konkurrieren. Mit unserem Modell wollen wir dem Preiskampf entgegenwirken und die europäische Qualität aufrechterhalten“, sagt Victoria Racher von Findustrial.
Neue Finanzierungsrunden in Planung
Seit der Gründung von Findustrial vor fünf Jahren laufe es jedenfalls ganz gut, sagt Racher. So verwenden mehrere große Firmen die EaaS-Plattform – darunter beispielsweise die Erste Bank und Sparkasse, aber auch die Linz AG. „Besonders stolz sind wir darauf, Agilox zu unseren Kunden zählen zu können“, sagt Racher zu brutkasten. Es gibt auch Pläne für weitere Finanzierungsrunden. Details könne man zum jetzigen Zeitpunkt jedoch noch nicht verraten.
Studie zu KI-Arbeitsmarkt: Nur knapp 8 Prozent Junior-Ausschreibungen
Eine neue Studie von Nejo und data:unplugged liefert Einblicke in den österreichischen Daten- und KI-Arbeitsmarkt. Auffallend ist eine landesweite Junior-Lücke in den Ausschreibungen. Nur bei 10 Prozent der Stellen liegt ein expliziter Daten- oder KI-Titel vor.
Studie zu KI-Arbeitsmarkt: Nur knapp 8 Prozent Junior-Ausschreibungen
Eine neue Studie von Nejo und data:unplugged liefert Einblicke in den österreichischen Daten- und KI-Arbeitsmarkt. Auffallend ist eine landesweite Junior-Lücke in den Ausschreibungen. Nur bei 10 Prozent der Stellen liegt ein expliziter Daten- oder KI-Titel vor.
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.
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