06.12.2021

Ranking: So schneidet die WU Wien im europäischen Vergleich ab

Im European Business School Ranking der Financial Times landet die WU Wien im Mittelfeld. Die Rektorin zeigt sich in einer Aussendung zufrieden.
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Austrian Blockchain Center - WU Wien
Learning Center der WU Wien | (c) BOAnet

Auch wenn sie aufgrund der Natur ihrer Forschungsgegenstände selten Spin-offs im eigentlichen Sinn hervorbringt, ist die WU Wien wohl die wichtigste „Quelle“ für Startup-Gründer:innen in Österreich. Laut WU Gründungszentrum starten jährlich rund 25 Startups nach einer Beratung dort. Noch viel mehr Absolvent:innen gründen irgendwann später, nach ersten Berufserfahrungen. Und natürlich finden sich WU-Alumni in Management-Positionen über die gesamte Bandbreite der heimischen Unternehmen und sind auch außerhalb Österreichs erfolgreich. Doch wie schneidet die Wirtschaftsuniversität im internationalen Vergleich ab? Darüber gibt das jährliche European Business School Ranking der britischen Financial Times Auskunft.

WU Wien-Rektorin Hanappi-Egger: „gute Platzierung“

Dort landet die WU Wien auf dem 41. Platz von 95 und damit im Mittelfeld. Die Wirtschaftsuni nimmt nur an zwei von fünf Teilrankings teil, dem „Global Master in Management“ (Platz 18 von 95) und dem „Global Executive MBA“ (Platz 34 von 100). Man sei damit die am besten platzierte Hochschule mit nur zwei Teilrankings, betont man seitens der WU in einer Aussendung. Gepunktet habe man mit dem guten Gehalt der Absolvent:innen und der hohen internationalen Erfahrung der Studierenden. Sowohl im Executive MBA-Programm als auch im Master „International Management“ seien Austauschprogramme und internationale Praktika ein wichtiger Teil. Daher seien die Absolvent:innen beider Programme am Arbeitsmarkt sehr gefragt und können im Schnitt ein hohes Einkommen vorweisen.

WU-Rektorin Edeltraud Hanappi-Egger gibt sich zufrieden und spricht von einer „guten Platzierung“: „Von den Ergebnissen solcher Rankings profitieren in erster Linie unsere Studierenden, Absolventinnen und Absolventen. Natürlich ist es am Arbeitsmarkt relevant, was man studiert, aber eben auch an welcher Universität“. Für die WU gehe ein „sehr erfreuliches Ranking- Jahr zu Ende“. Dabei räumt die Rektorin ein: „Die WU hat stets einen kritischen Blick auf Rankings. Solche, die ähnliche Studienprogramme oder, wie in diesem Fall, spezialisierte Universitäten miteinander vergleichen, sind sicherlich aussagekräftiger. Die Platzierungen der WU gilt es dabei trotzdem in Relation zu setzen. Als öffentliche Universität konkurriert die WU mit internationalen Universitäten, die gänzlich andere Rahmenbedingungen, wie z.B. ausgezeichnete Betreuungsverhältnisse, vorweisen können“.

Die Top 10 im European Business School Ranking

1HEC ParisFrankreich
2London Business SchoolUK/VAE
3InseadFrankreich/Singapur/VAE
4Iese Business SchoolSpanien/USA
5SDA Bocconi School of ManagementItalien
6University of St GallenSchweiz
7ESMT BerlinDeutschland
8Essec Business SchoolFrankreich
9University of Oxford: SaïdUK
10IMD Business SchoolSchweiz
(c) Financial Times
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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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