23.11.2021

Spin-off Dashboard Austria: Das sind die besten Unis und FHs für Spin-offs

Die Spin-off Austria Initiative legt zur heutigen Konferenz mit dem Spin-off Dashboard Austria 2021 den ersten umfassenden Bericht seiner Art vor.
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Spin-off Dashboard Austria
Das Hauptgebäude der TU Graz, die auf Platz 1 des Spin-off-Uni-Rankings landet | (c) Marion Schneider & Christoph Aistleitner via Wikimedia Commons

Vor etwas mehr als einem Jahr starteten Hermann Hauser und Herbert Gartner die Initiative Spin-off Austria mit einer relativ kurzfristig geplanten Konferenz. Mehrere Probleme und Herausforderungen der heimischen Spin-off-Landschaft wurden damals identifiziert. Eines davon war die dürftige Datenlage im Bereich. Nun, zur zweiten Auflage der Konferenz, die heute stattfindet, legte die Initiative mit dem Spin-off Dashboard Austria einen ersten Bericht vor, der nun jährlich erscheinen und damit das Problem auf Dauer lösen soll.

Spin-off Dashboard Austria: 51 Unis und FHs angeschrieben – 25 Rückmeldungen

Man hoffe, eine umfassende Datenbank von Spin-offs zu schaffen, die jedes Jahr erweitert werde, sagt Hermann Hauser: „Es ist wichtig, eine solche Referenzbasis für die Entwicklung des unternehmerischen Ökosystems zu schaffen, um klare Aussagen über die Fortschritte zu machen. Dieses Jahr ist das Startjahr, welches eine solide Basis für die Zukunft schaffen wird“. 51 österreichische Universitäten, Fachhochschulen und Forschungseinrichtungen wurden diesmal für die Erhebung angeschrieben. Dabei habe es 25 Rückmeldungen, davon 22 mit quantitativen und qualitativen Daten und drei mit ausschließlich qualitativen Daten gegeben, heißt es in einer Aussendung.

In der Auswertung wurden insgesamt 44 „Verwertungs-Spin-offs“ (Gründung auf Basis eines aus Forschungsergebnissen resultierenden Schutzrechts) und 102 „akademische Startups“ (klassische Startup-Gründung aus Uni oder FH heraus) gezählt (Gründung zwischen 1.1.2018 und 1.7.2021). Elf dieser insgesamt 146 Gründungen sind mehreren Institutionen zurechenbar. Spitzenreiter ist die TU Graz mit 34 Gründungen, gefolgt von TU Wien (23), FH OÖ (16) und Uni Innsbruck (11). Die Anzahl der aktuellen Angestellten wurde für 83 von 146 Unternehmen gemeldet, die aktuell 476 Personen beschäftigen. Die Anzahl der Gründer:innen pro Team liegt im Schnitt bei 2,5 Personen.

Spin-off-Landschaft: Das sind die „Best Cases“ und „Leading Institutions“

Auf Basis der für das Spin-off Dashboard Austria 2021 erhobenen Daten wurden auch einer Expert:innenjury mehrere „Leading Institutions“-Rankings erstellt und fünf Spin-offs als „Best Cases“ definiert. Die Jury bestand aus Sabine Herlitschka (Infineon), Carolin Häussler (Expertenkommission Forschung und Innovation, DE), Hermann Hauser (Amadeus Capital Partners) und Herbert Gartner (eQventure).

Die fünf „Best Cases“ (zwei davon bereits Post-Exit) sind Bitmovin – Universität Klagenfurt, incubed IT – TU Graz, Lithoz – TU Wien, Parity QC – Universität Innsbruck / ÖAW und ViraTherapeutics – MedUni Innsbruck. Zu den „Leading Institutions“-Rankings lieferte die Jury jeweils konkrete Erklärungen für ihre Entscheidung:

Kategorie Universitäten

Platz 1: TU Graz

Besonders hervorgehoben wurden von der Spin-off Austria Jury die umfassende, detailreiche, spezifische und gut verankerte Spin-off Strategie, das breite Angebot an Kursen zum Thema Entrepreneurship sowie Infrastruktur und Netzwerk für Gründungsaktivitäten.

Platz 2: TU Wien

Für die Juryentscheidung sei vor allem das breite Angebot an intra-universitären innovations- und gründungsfördernden Einrichtungen wie einem eigenen Inkubator, viele Entrepreneurship-Lehrveranstaltungen, Programme und Aktivitäten ausschlaggebend, heißt es dazu.

Platz 3: Universität Innsbruck

Für die Entscheidung seien unter anderem ein großes, interdisziplinäres Ausbildungsangebot zum Thema Entrepreneurship eine eigene Beteiligungsgesellschaft und ein eigener Inkubator der Uni sowie ein Team von Gründungsberater:innen ausschlaggebend gewesen, so die Jury.

Kategorie Fachhochschulen

Platz 1: FH St. Pölten

Als Gründe für die Entscheidung werden ein umfassendes strategisches Programm, eine große Bandbreite an intra- und extracurricularen Angeboten zu Entrepreneurship und zahlreiche Kooperationen auf nationaler und europäischer Ebene genannt.

Platz 2: FH Oberösterreich

Die FH Oberösterreich konnte die Jury vor allem durch ein ausdifferenziertes Angebot an gründungsfördernden Aktivitäten, sowie durch die große Anzahl an akademischen Startups überzeugen.

Platz 3: FH Wiener Neustadt

Für die FH Wiener Neustadt spricht aus Sicht der Jury, dass sie über ein eigenes Startup Center und Innovation Lab verfügt. Genannt werden zudem zahlreiche Kooperationen mit externen Inkubatoren und Gründer:innenservices.

Kategorie Außeruniversitäre Organisationen

Platz 1: IST

Das IST Austria habe die Jury mit einer klaren Entrepreneurship Strategie, einem breiten Angebot an Programmen und Kursen, sowie der für eine Forschungseinrichtung hohen Anzahl an akademischen Startups überzeugen können, heißt es von dieser.

Platz 2: AIT

Die Strategie des AIT zeige eine schlüssige Weiterentwicklung und Integration von gründungsunterstützenden Maßnahmen in den laufenden Forschungs- und Entwicklungsprozess, heißt es von der Jury. Zudem werden ein technologieorientiertes VC-Netzwerk und die Integration von Entrepreneurship in das PhD-Programm genannt.

Platz 3: ÖAW

Bei der ÖAW wurden von der Jury vor allem die ausdifferenzierte IPR-Strategie sowie die hohe Anzahl an Spin-offs hervorgehoben.

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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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