10.06.2021

So unterstützt tecRacer Startups bei der Skalierung ihrer App

tecRacer kann kleineren Teams in Jungunternehmen helfen, ihre Tech-Projekte schneller und vielleicht auch besser umzusetzen.
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Software, Developer, Startup, Team
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Am Anfang steht bei Startups eine neue Idee, ein ungewöhnliches Konzept oder eine andere Möglichkeit, ein oft auftretendes Problem zu lösen. Also baut das junge Team Prototypen und findet in einem “Proof of Concept” heraus, ob die kreative Idee technisch tatsächlich umsetzbar ist. Der nächste Schritt aber ist oft eine Herausforderung, weiß Marco Tesch von tecRacer: “Um diesen PoC nun production ready zu machen, fehlt es oft vor allem an man power”. Der Schritt von der ersten Testversion hin zum fertigen Produkt ist der entscheidende Punkt, an dem sich Startups an tecRacer wenden. 

tecRacer setzt bei der Umsetzung solcher Projekte auf Tools, die über die Cloud von Amazon Web Services (AWS) laufen. “Bei vielen Startups sehen wir auch, dass das AWS-Wissen als Learning on the Job aufgebaut wurde – das ist völlig normal und geschieht nach Best Effort. Durch ein Engagement mit tecRacer bekommen Startups aber Zugriff auf 10 Jahre AWS Cloud Expertise, um ihre Cloud Adaption deutlich zu boosten”, erklärt Tesch. Vor allem in den Bereichen Security, Operational Excellence, Reliability, Performance und auch bei Kostenersparnis sei da viel herauszuholen. tecRacer kann kleineren Teams in Jungunternehmen also helfen, ihre Projekte schneller und vielleicht auch besser umzusetzen. 

Unterstützung auch in Business-Fragen

Das sieht auch Kerem Erdem, CTO des Wiener Machine-Learning-Startups Mostly.AI so. “Wir sind ein Startup und haben nicht so viele Ressourcen. Zudem sind wir Experten was unser konkretes Produkt angeht, aber nicht unbedingt in anderen technischen Bereichen. Gerade wenn man solche Projekte das erste Mal angeht, ist die Unterstützung durch Partner wie tecRacer sehr wichtig. Dabei geht es nicht nur um technische Unterstützung, sondern auch um wichtige Business-Entscheidungen”, so Erdem. In diesem konkreten Fall half tecRacer dabei, das Enterprise-Produkt von Mostly.AI in den AWS Marketplace zu bringen und damit zahlreichen potenziellen Neukunden zugänglich zu machen. 

Mostly.AI synthetisiert Daten, damit sie unabhängig von Datenschutzverordungen zum Beispiel für Machine Learning verwendet werden können. Dazu setzt das Startup selbst auf eine künstliche Intelligenz, die mit den zu synthetisierenden Daten trainiert wird. Der Algorithmus versteht, wie diese Datensätze auszusehen haben und generiert dann vergleichbare Daten ohne Personenbezug, die aber statistisch relevant sind. “AWS Marketplace ermöglicht es, mit bestehenden AWS-Kunden zusammenzukommen und so den Kundenstamm zu erweitern. Für Startups ist das eine sehr gute Option”, sagt Tesch.

Wenn der Kundenstamm wächst

Ein weiterer kritischer Punkt für Startups ist, wenn sich erste Erfolge einstellen und die App mit einer viel größeren Zahl an Nutzerinnen und Nutzern umgehen muss: “Verständlicherweise fokussieren Startups Ihre Ressourcen darauf weitere Features und Services in ihr Produkt zu integrieren. tecRacer kann dann helfen, nicht die Bereiche Performance, Security und Kosten zu vergessen. Denn gerade hier entstehen im Scaleup-Bereich dann die Herausforderungen um weitere Profite zu generieren, wenn die Architektur am Anfang nicht darauf ausgelegt wurde eine größere Nutzerbasis zu unterstützen”. 

tecRacer hat bereits mehr als 250 AWS Cloud Projects umgesetzt und arbeitet neben etablierten Unternehmen und Enterprises wie Bayer, Siemens oder BMW häufig auch mit Startups zusammen. “Wenn wir mit Startups arbeiten bekommt unsere agile Arbeitsweise ein besonderes Gewicht. Startups sind in ihrer Grundausrichtung sehr agil und entscheidungsfreudig. Unsere Arbeitsweise passt sich dem perfekt an, denn in all unseren Projekten steht der Kundenwunsch im Vordergrund”, sagt Tesch.

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Personen im Büro an Laptops
(c) Annie Spratt via Unsplash

„Wer heute in den Arbeitsmarkt einsteigt, wird von Anfang an gefordert. Das ist für junge Menschen eine große Chance, aber auch eine Herausforderung“, ordnet Rudolf Krickl, CEO von PwC Österreich, die Ergebnisse einer aktuellen Studie ein. Im Rahmen des globalen „AI Jobs Barometer 2026“ hat die Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PwC weltweit mehr als eine Milliarde Stellenanzeigen aus 27 Ländern auf sechs Kontinenten analysiert. Die Untersuchung soll aufzeigen, wie Künstliche Intelligenz (KI) Berufsprofile, Gehälter, Fähigkeiten und die Arbeitsproduktivität beeinflusst.

Neue Ansprüche bei Einstiegsjobs

Besonders stark zeigt sich der Wandel am Anfang der Karriereleiter. Für Einstiegspositionen erwarten Arbeitgeber in KI-geprägten Berufen zunehmend Fähigkeiten, die traditionell eher erfahrenen Fachkräften vorbehalten waren. Zu diesen gehört die Entwicklung fortgeschrittener, spezifisch menschlicher Kompetenzen wie kritisches Denken, Kooperationsfähigkeit, Veränderungsbereitschaft und Führungskompetenz.

Laut Studie machen solche traditionell seniorigen Fähigkeiten wie motivierende Führung, strategische Entscheidungsfindung oder Teambildung bereits 52 Prozent der neu geforderten Skills in KI-exponierten Einstiegsberufen aus. Bei Berufen mit geringem KI-Kontakt liegt dieser Anteil bei lediglich sieben Prozent. Die Studienautor:innen schreiben in diesem Zusammenhang von einer „Seniorisierung“ von Junior-Rollen. Während klassische Einstiegsjobs in stark betroffenen Branchen insgesamt stagnieren, verzeichnen solche „seniorisierten“ Einstiegspositionen, die mindestens zehn dieser neuen fortgeschrittenen Fähigkeiten verlangen, ein deutliches Wachstum von 35 Prozent. Dies zwingt Unternehmen und das Bildungssystem dazu, Berufseinsteiger:innen künftig anders zu fördern und zu begleiten.

Produktivität treibt Beschäftigungswachstum

Entgegen bekannter Befürchtungen, dass Künstliche Intelligenz in großem Stil Arbeitsplätze ersetzen wird, zeichnet der Bericht ein anderes Bild. Unternehmen mit hoher KI-Intensität verzeichnen nicht nur stärkere Produktivitätszuwächse, sondern bauen auch ihre Belegschaften schneller aus. Zwischen 2018 und 2025 stieg die Produktivität von Firmen mit starkem KI-Einsatz um 34 Prozent (im Vergleich zu 24 Prozent bei geringem Einsatz). Parallel dazu wuchs deren Beschäftigung um 52 Prozent, während Unternehmen mit geringer KI-Nutzung ihre Belegschaft nur um 36 Prozent vergrößerten.

PwC-Österreich-Chef Krickl zieht dazu eine historische Parallele: „Wir beobachten hier ein klassisches Muster der Wirtschaftsgeschichte. Auch die Industrialisierung hat kurzfristig Jobs verdrängt, langfristig aber deutlich mehr neue geschaffen, weil Produktivitätsgewinne Wachstum ermöglichen. Dieses Wachstum schafft wiederum neue Aufgaben und erhöht den Bedarf an qualifizierten Arbeitskräften“.

Zweigeteilter Arbeitsmarkt: „Professionalised“ vs. „Democratised“

Die Analysen deuten darauf hin, dass sich ein zunehmend zweigeteilter Arbeitsmarkt entwickelt. Auf der einen Seite stehen sogenannte „Professionalised Roles“ (professionalisierte Berufe), in denen KI Routineaufgaben übernimmt, wodurch menschliches Urteilsvermögen, Fachwissen und strategische Entscheidungen an Bedeutung gewinnen. Diese Berufsgruppen, zu denen etwa Personalvermittler:innen oder Jurist:innen gehören, wachsen weltweit mehr als doppelt so schnell wie „Democratised Roles“ (demokratisierte Berufe). In Letzteren standardisiert die Technologie Aufgaben so stark, dass sie auch für Nicht-Fachkräfte leichter zugänglich werden, was jedoch das Lohnwachstum dämpfen kann. Seit 2021 verzeichnen die professionalisierten Berufe eine um 42 Prozent raschere Gehaltsentwicklung als demokratisierte Positionen.

KI-Kompetenzen als Gehalts- und Einstellungsfaktor

Gleichzeitig erweisen sich spezifische KI-Kenntnisse als massiver Gehaltsfaktor. Stellen, die entsprechendes Fachwissen – wie Machine Learning oder Prompt Engineering – explizit verlangen, bieten weltweit einen durchschnittlichen Gehaltsaufschlag von 62 Prozent (nach 57 Prozent im Vorjahr). Zudem wächst die Nachfrage schnell: Binnen eines Jahres stieg die Anzahl der Stellenausschreibungen, die KI-Kompetenzen fordern, um 69 Prozent. Die Einstellung von KI-Spezialist:innen wuchs im Jahr 2025 weltweit achtmal schneller als der gesamte Arbeitsmarkt. Spitzenreiter ist die Technologie-, Medien- und Telekommunikationsbranche, in der 11,4 Prozent aller Stellenausschreibungen auf KI-Spezialist:innen abzielen.

Für Unternehmen bedeutet diese Entwicklung, dass sie sich vermehrt auf die menschlichen Erfolgsfaktoren konzentrieren müssen. Krickl betont in diesem Zusammenhang: „KI-Kompetenzen sind gefragter denn je, Menschen, die sie souverän einsetzen können, bleiben jedoch rar. Nicht die Technologie allein macht Unternehmen erfolgreicher, sondern die Menschen, die sie sinnvoll einsetzen. KI-Tools kann heute jedes Unternehmen kaufen – kritisches Denken, Urteilsvermögen und Teamfähigkeit nicht. Wer jetzt in diese Fähigkeiten investiert, verschafft sich einen Vorsprung, der in den kommenden Jahren weiter an Wert gewinnen wird“.

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