22.05.2025
LEADERSHIP

Rainhard Fuchs übernimmt alleinige Führung bei Glacier – Andreas Tschas zieht sich operativ zurück

Rainhard Fuchs übernimmt als alleiniger CEO, während Co‑Founder Andreas Tschas als Gesellschafter aktiv bleibt. Im brutkasten-Talk spricht Fuchs über die Hintergründe des lang geplanten Führungswechsels.
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Rainhard Fuchs | (c) brutkasten / viktoria waba

Fünf Jahre nach der Gründung übergibt Co‑Founder Andreas Tschas die alleinige, operative Führung des Wiener ClimateTech‑Startups Glacier an seinen langjährigen Wegbegleiter Rainhard Fuchs. „Andreas hat mir schon im Zuge der Gründung gesagt: ‚Ich mache das drei Jahre und dann übernimmst du‘“, erinnert sich Fuchs im brutkasten‑Studio‑Talk . Aus den drei wurden zwar fünf Jahre, doch nun zieht sich Tschas bis Herbst schrittweise aus der Geschäftsführung zurück und bleibt als aktiver Gesellschafter an Bord.

Für Fuchs ist es ein nahtloser Schritt: Die beiden arbeiten seit 2015 eng zusammen – erst bei Pioneers, später bei der staatlichen Digitalisierungsagentur DIA – und haben laut eigenen Angaben bewusst in Coaching‑Formate investiert, um frühzeitig Rollen-Fragen zu klären. „Den Boden legt man in den guten Zeiten“, lautet sein Rat an andere Gründer:innen.

Zwei Wachstumssäulen: Education & „Glacier AI“

Strategisch verfolgt Glacier weiterhin ein duales Modell. Auf der einen Seite steht der Education‑Bereich, in dem Unternehmen ihre Mitarbeiter:innen – vom Lehrling bis zum Aufsichtsrat – zu Nachhaltigkeitsthemen schulen. Die Unit wird operativ von Magdalena Wallis und Denise Kovarik geführt und liefert laut Fuchs die inhaltliche Basis, „um den Nachhaltigkeitsgedanken tief in die Organisation zu tragen“.

Die zweite Säule bildet Glacier AI – jenes KI‑Tool, das das Startup heuer beim Weltwirtschaftsforum in Davos präsentierte – brutkasten war live vor Ort und hat darüber berichtet. Die Software erstellt CSRD‑konforme ESG‑Berichte automatisiert zu 80–90 Prozent und soll die Arbeitslast in Nachhaltigkeitsabteilungen um bis zu 70 Prozent senken. Innerhalb von zwei Monaten nach dem Soft‑Launch verzeichnete Glacier mehr als zehn Neukunden, darunter Palfinger, Kelag, Shopware und Gewista.

„Unsere KI schafft es, aus Tausenden Seiten Unternehmensdokumenten in nur einem Monat einen prüfbaren Probereport zusammenzustellen“, erklärt Fuchs. Sie werde bereits von Berater‑Netzwerken wie EY Denkstatt, KPMG oder Grant Thornton mitgenutzt, um Prozesse zu beschleunigen.

ARR‑Modell mit Ambitionen

Vertrieben wird Glacier AI ausschließlich im Annual‑Recurring‑Revenue‑Modell. „Wenn wir einmal drin sind, liefern wir über Jahre hinweg zusätzlichen Mehrwert – und das zahlt direkt auf unsere ARR‑Komponente ein“, so Fuchs.

(c) Viktora Waba / brutkasten

Bis Jahresende will das Startup einen dreistelligen Kundenstock erreichen; der schnellste Abschluss dauerte zuletzt gerade einmal zehn Tage – bei einem Unternehmen aus einem Börsenindex.

Während rund die Hälfte der Kundschaft aktuell aus Deutschland stammt – darunter Großkonzerne wie Fraport – wächst die andere Hälfte in Österreich mit Namen wie EVN, Vöslauer oder Manner. Hidden Champions in Familienhand ergänzen das Portfolio. Eine Internationalisierung in weitere europäische Märkte ist für das zweite Halbjahr „durchaus realistisch“, lässt Fuchs anklingen.

Sanfter Führungswechsel

Tschas bleibt in der Übergangsphase noch beratend aktiv, bevor er sich einem neuen Projekt widmet, das demnächst öffentlich kommuniziert werden soll. Mit Blick auf 2025 will Glacier seine Position als europäischer „Category Leader für KI‑basierte ESG‑Agents“ festigen und prüft dazu eine Series‑A‑Runde, die bereits in Davos in ersten Gesprächen vorbereitet wurde. Parallel soll der Education‑Bereich weiter skalieren – immer enger verzahnt mit dem KI‑Produkt. „Wir haben jetzt die Struktur, das Team und den Markt‑Pull. Jetzt geht es darum, Tempo zu machen“, fasst Fuchs die nächsten Schritte zusammen.


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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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