sFachl: Wiener Mietregal-Startup mit Franchise-Standorten bis Buxtehude
Das Wiener Startup sFachl bietet in seinen Stores Mietregale für Klein- und Kleinstproduzenten. Die ambitionierten Franchise-Pläne sind bislang erfolgreich.
Was haben Dornbirn, die Schweizer Stadt St. Gallen und Buxtehude westlich von Hamburg gemeinsam? In diesen Städten (und noch vielen mehr) gibt es Stores des 2015 gegründeten Wiener Startups sFachl. Dabei handelt es sich um ein Mietregalkonzept mit der Idee, regionalen Klein- und Kleinstproduzierenden leistbare Verkaufsfläche zu bieten. Dabei geht es nicht nur um Lebensmittel, sondern etwa auch um Kunsthandwerk. Es seien handgefertigte Produkte, „die Du nirgendwo sonst findest“, verspricht das Unternehmen auf seiner Page.
sFachl: Erfolgreiches Franchise-Konzept, aber „kein Wachsen um jeden Preis“
Derzeit gibt es rund 20 Standorte – darunter auch kleiner „sFachl Ecken“ – in Österreich (u.a. Wien, Graz, Linz, Salzburg, Innsbruck), Deutschland (u.a. Hamburg, Passau, Celle) und der Schweiz, wobei das Startup dem dem Hauptsitz in Wien eine eigene GmbH mit Sitz in München betreibt. Dabei erfolgt die Expansion über ein Franchise-System. Den sogenannten Fachlmeisterinnen bzw. Fachlmeistern biete man „neben der Einrichtung nicht nur ein Bündel an Werkzeugen, hoch-effiziente IT-Lösungen und Wissen“, sondern unterstütze sie laufend. Bislang habe man mit dem System bei täglich etwa 3000 vermieteten Regalplätzen rund 800.000 Produkte verkauft, wodurch die Produzenten etwa 7,1 Millionen Euro erwirtschaftet hätten.
Und die weiteren Franchise-Pläne sind ambitioniert, wobei das Startup auf seiner Page klarstellt: „Wir wollen weiter wachsen! Aber nicht um jeden Preis“. Derzeit suche man vorwiegend Partner in Deutschland (v.a. Berlin, München, Köln, Frankfurt, Stuttgart, Düsseldorf, Dortmund, Leipzig, Essen, Bremen, Dresden), der Schweiz (v.a. Zürich, Genf, Basel, Lausanne, Bern, Winterthur, Luzern) und Italien (v.a. Rom, Mailand, Neapel, Turin, Palermo). Natürlich freue man sich auch über Anfragen aus anderen Städten und Ländern, die Einwohnerzahl sollte dabei jedoch mindestens 80.000 betragen.
Diese Woche ist sFachl bei 2 Minuten 2 Millionen zu sehen. Ebenfalls in dieser Folge: Halo, Spooncatcher, Kumari und Do-Du-Bag.
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.
Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.
