03.03.2022

Rot-Weiß-Rot-Karte: Kocher verspricht Reform-Entwurf im ersten Halbjahr

Das Thema Reform der Rot-Weiß-Rot-Karte nimmt weiter Fahrt auf. Arbeitsminister Martin Kocher kündigte nun einen Reform-Gesetzesentwurf an, mit dem bürokratische Hürden abgebaut werden sollen.
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Minister Martin Kocher.
© BKA/Dunker - Minister Martin Kocher.

Der Fachkräftemangel wird von Unternehmen immer wieder als das drängendste Problem genannt. Gleichzeitig wird der Zuzug von hochqualifizierten Arbeitskräften aus Drittstaaten nach Österreich via Rot-Weiß-Rot-Karte vor allem in der Technologie- und Startup-Welt als einer der größten Painpoints wahrgenommen. Eine Reform wurde bereits im türkis-grünen Regierungsprogramm angekündigt. Umgesetzt wurde davon aber nur sehr wenig – die Unzufriedenheit blieb. Nun ließ Arbeitsminister Martin Kocher bei einer Pressekonferenz mit einem neuen Vorstoß aufhorchen.

Verfahren für einen geregelten Zuzug sollen künftig schneller und flexibler gestaltet werden, verspricht der Minister. Man wolle dazu noch im ersten Halbjahr 2022 einen Gesetzesentwurf vorlegen. „Für Unternehmen und Arbeitskräfte aus dem Ausland muss die Karte eine attraktive Option werden“, so Kocher. Details zu den Reformvorhaben nannte er aber noch nicht. Eine Hürde für die immer wieder geforderte und versprochene Reform, die von Verantwortlichen immer wieder (vor allem unter der Hand) genannt wird, ist, dass es sich um eine Querschnittsmaterie mehrerer Ministerien handelt. Das sind neben dem genannten Arbeitsministerium etwa auch Wirtschafts-, Innen- und Außenministerium. Die Koordination verläuft dem Vernehmen nach schwierig.

Neben Rot-Weiß-Rot-Karte: Arbeitsbedingungen und Frauenbeschäftigung als weitere Top-Themen gegen Fachkräftemangel

Angesichts des demografischen Wandels, der den Fachkräfte-Mangel laut Prognosen in den kommenden Jahren weiter verstärken soll, will Kocher nicht nur im Bereich qualifizierte Zuwanderung Maßnahmen ergreifen. Parallel zur Reform der Rot-Weiß-Rot-Karte sei es notwendig, eine Abwanderung österreichischer Fachkräfte ins Ausland zu vermeiden. Gefragt sei „ein sicheres und attraktives Arbeitsumfeld“. Für die Zukunft werde man auch weitere Qualifizierungsmaßnahmen diskutieren. Derzeit beobachte man „ein Mismatch zwischen niedrig qualifizierten Arbeitskräften und offenen Stellen, die höhere Qualifikationen erfordern“, sagt der Minister. Fast 50 Prozent der Arbeitslosen in Österreich haben nur einen Pflichtschulabschluss. Hier könnten Weiterbildungsmaßnahmen helfen, um die Kluft am Arbeitsmarkt zu überwinden.

Als weiteres großes Thema wurde bei der Pressekonferenz von Monika Köppl-Turyna, Direktorin des Wirtschaftsforschungsinstituts EcoAustria, die Lage von Frauen am Arbeitsmarkt genannt. Diese sei „stark verbesserungswürdig“. Derzeit sei nur rund ein Drittel der Mütter in Österreich in Vollzeit beschäftigt, eine schlechtere Quote würden nur vier Länder in Europa aufweisen, während es in „Vorzeigeländern“ wie Schweden und Slowenien fast 80 Prozent seien. Angesichts dieser „dramatischen“ Zahlen müsse man die Bedingungen für Frauen am österreichischen Arbeitsmarkt rasch verbessern, fordert Köppl-Turyna. Dazu brauche es neben Weiterbildungsmaßnahmen auch den Ausbau der Kinderbetreuungsangebote – ein Feld, in dem man im Vergleich zu anderen Ländern ebenso hinterherhinke. Mit Blick auf den demografischen Wandel brauche es zudem stärkere Anreize für ältere Personen am Arbeitsmarkt.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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