EU und USA reagieren auf den Krieg Russlands gegen die Ukraine mit scharfen Wirtschaftssanktionen. Sieben Banken wurden aus dem internationalen Zahlungsverkehrs-Netzwerk Swift ausgeschlossen. Die Auslandsvermögen der russischen Nationalbank in der EU und in den USA wurden eingefroren. Und auch gegen einzelne Personen aus dem Umfeld des russischen Präsidenten Wladimir Putin gibt es strenge Sanktionen. Unternehmen müssen die Sanktionen umsetzen. Auch Challenger-Banken wie Revolut oder N26 ziehen Konsequenzen.
Die 2015 in Großbritannien gegründete Neo-Bank Revolut hat Berichten zufolge bereits am 4. März alle Geldtransfers von und nach Belarus und Russland blockiert. Auch Einzahlungen von Bankkarten russischer Institute seien nicht mehr möglich. Für die Gründer von Revolut hat der Krieg auch persönlich eine große Bedeutung – Nikolay Storonsky und Vlad Yatsenko kommen ursprünglich aus Russland und der Ukraine. CEO Storonsky hatte den Krieg in einem persönlichen Brief verurteilt. Das FinTech spendet gemeinsam mit Nutzer:innen mehr als 2 Millionen Pfund an Hilfsorganisationen.
N26: Keine Kund:innen in Russland
Auch N26 hat die Möglichkeit, zu spenden, direkt in die Banking-App integriert. Zur Umsetzung der Sanktionen erklärt die von zwei Österreichern in Berlin gegründete Neobank auf Nachfrage des brutkastens: „N26 hat derzeit Kund:innen in 24 Ländern, wobei Russland und Weißrussland nicht darunter sind. N26-Kund:innen können SEPA-Überweisungen verwenden, um Geld in der Eurozone zu senden und zu empfangen. N26 arbeitet bei internationalen Geldtransfers mit Wise zusammen, daher gelten die Einschränkungen, die Wise für Zahlungen auferlegt“. Wise hatte in Reaktion auf den Swift-Bann gegen russische Banken Geldtransfers von und nach Russland komplett eingestellt, nachdem zunächst ein Tageslimit eingeführt worden war.
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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