06.05.2026
WISSENSCHAFT

Run auf Forschungsförderung: FWF investiert 340 Millionen Euro bei Rekordnachfrage

Der Wissenschaftsfonds FWF meldet für das vergangene Jahr einen neuen Höchststand bei geförderten Wissenschaftler:innen. Doch während 749 neue Projekte starten, mussten "exzellente" Anträge im Wert von rund 60 Millionen Euro aufgrund begrenzter Budgets abgelehnt werden.
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Wissenschaftsministerin Eva-Maria Holzleitner, FWF-Präsident Christof Gattringer und FWF-Vizepräsidentin Ursula Jakubek blickten bei einer Pressekonferenz gemeinsam mit den geförderten Forscherinnen Tal Scully (IMBA/ÖAW), Claudia Wilhelm (Universität Wien), Elly Tanaka (IMBA/ÖAW) und Ruth Breu (Universität Innsbruck) auf das vergangene Förderjahr zurück (v.l.n.r.) (c) Josef Krpelan

Exzellent begutachtete Ideen für die Technologien von morgen bleiben derzeit oft auf der Strecke. Nicht etwa mangels wissenschaftlicher Exzellenz, sondern schlicht, weil die Fördertöpfe ausgeschöpft sind. Dieses Paradoxon prägt die aktuelle Bilanz des FWF: Österreichs Forschungslandschaft brennt für Innovationen, doch der beispiellose Run auf Drittmittel bringt das System zunehmend an seine Kapazitätsgrenzen.

Rekord bei Forschenden und Nachwuchs

Mit einem Investitionsvolumen von rund 340 Millionen Euro wurden im vergangenen Jahr 749 neue Projekte auf den Weg gebracht. 136,4 Millionen Euro fließen in den Ausbau des Bereichs Naturwissenschaften und Technik, 125,3 Millionen Euro in Biologie und Medizin und 77,4 Millionen Euro in die Geistes- und Sozialwissenschaften. Insgesamt finanziert der FWF aktuell über 5.300 Forschende an Österreichs Forschungsstätten, so viele wie nie zuvor.

Besonders erfreulich aus Sicht des Standorts: Rund 70 Prozent der geförderten Personen sind Nachwuchswissenschaftler:innen unter 35 Jahren. Zudem locken Programme wie ESPRIT internationale Talente nach Österreich, für die die FWF-Förderung oft das entscheidende Argument für den Standortwechsel ist.

Die „Approved but not funded“-Lücke

Trotz der positiven Zahlen bleibt der Druck im Kessel hoch. Die Bewilligungsquote sank leicht auf 24 Prozent, während das Antragsvolumen mit 1,5 Milliarden Euro einen historischen Höchststand erreichte. FWF-Präsident Christof Gattringer betont die Relevanz der Investitionen: „Was heute noch wie reine Neugier erscheint, kann morgen für uns alle relevant werden.“ Laut FWF können jedoch jährlich exzellente Projekte im Wert von 60 Millionen Euro mangels Budget nicht umgesetzt werden – ein Potenzialverlust für die Innovationskraft.

Grundlagenforschung als Wirtschaftsmotor

Dass Grundlagenforschung direkt in den Markt strahle, würden Erfolgsgeschichten wie das Cloud-Technologie-Spin-off Txture beweisen. Für Wissenschaftsministerin Eva-Maria Holzleitner ist Forschungspolitik daher klare „Zukunftspolitik“. Um den Standort langfristig abzusichern, laufen derzeit die Verhandlungen für die Finanzierungsperiode 2027–2029, in der vor allem die Karriereförderung und die Exzellenzcluster weiter ausgebaut werden sollen.

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Synfia.ai Gründer René Mähr und Simon Rutar sitzen auf einer Couch und lachen in die Kamera.
Synfia.ai Gründer-Duo René Mähr und Simon Rutar (c) Cecilia Capri

Daten und Wissen bilden in Unternehmen die Entscheidungsgrundlagen für Transformationen. Dabei scheitern eben diese Transformationen laut Synfia Labs gerade auf der menschlichen Ebene. Viel Wissen bleibe ungenutzt, weil es in den Erfahrungen, Beobachtungen und Einschätzungen der Mitarbeiter:innen stecke. Dem möchte das Wiener Technologieunternehmen mit seiner neu entwickelten „Transformation Intelligence“ entgegenwirken.

Wie brutkasten bereits berichtete, führt eine Künstliche Intelligenz von Synfia Labs Gespräche mit Mitarbeitenden und anderen beteiligten Personen, fragt individuell nach und analysiert. Dadurch soll authentisch sichtbar werden, wie Veränderungen erlebt werden, wo  Unsicherheiten oder Widerstände entstehen und welche Ursachen dahinterliegen. Laut Synfia Labs entscheide sich der Erfolg einer Transformation nicht allein im Projektplan, sondern darin, ob Menschen die Veränderung verstehen, mittragen und im Arbeitsalltag umsetzen.

Der Vorteil gegenüber einem Fragebogen

Fragebögen seien durch die vorgegebenen Fragen und Antwortmöglichkeiten begrenzt. Das Gegenteil sind persönliche Interviews, die jedoch in großen Organisationen nicht möglich sind. Laut Synfia Labs verbinde ihre KI beides, nämlich „die Tiefe eines Gesprächs mit der Skalierbarkeit digitaler Datenerhebung und KI-gestützter Analyse“.

„Viele Transformationen werden mit sehr guten Daten gesteuert und trotzdem mit unvollständigem Verständnis. Das Management weiß, ob ein Meilenstein erreicht wurde, aber oft nicht, warum eine Maßnahme in einem Bereich funktioniert und in einem anderen nicht. Genau dieses Wissen machen wir für Entscheidungen zugänglich“, sagt Gründer René Mähr.

Der Ablauf der Datenerhebung

Das Gespräch mit der KI läuft ähnlich ab wie bei einem persönlichen Interview. Sie stellt individuelle Folgefragen und geht auf relevante Themen ein. Anschließend werden u.a. die Gespräche analysiert, Muster identifiziert und die Ergebnisse aufbereitet.

Entscheidend ist, dass qualitative Gespräche heute in einer Größenordnung geführt und ausgewertet werden können, die bisher wirtschaftlich kaum möglich war. So wird das Wissen hunderter oder tausender Menschen zu einer nutzbaren Entscheidungsgrundlage“, erklärt Mitgründer Simon Rutar. Die Gespräche können mündlich oder schriftlich in über 70 Sprachen geführt werden. Dabei sei es möglich, neben Mitarbeiter:innen auch Kund:innen, Partner, Lieferanten etc. zu befragen.

Vom Lagebild bis zu Veränderungsprogrammen

Der Einsatzbereich von „Transformation Intelligence“ ist dabei breit gefächert. Die KI kann zu Beginn einer Transformation ein Lagebild erstellen oder Veränderungsprogramme über mehrere Monate begleiten. Dabei kann gezeigt werden, wie sich Wahrnehmungen verändern, ob Maßnahmen wirken und wo neue Herausforderungen entstehen. So werde z.B. sichtbar, dass ein System technisch erfolgreich eingeführt wurde, die Mitarbeitenden aber die neuen Prozesse nicht verstehen. Laut Synfia Labs soll ihre KI „nicht mehr Feedback erzeugen. Sie soll bessere Entscheidungen ermöglichen“.

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