700 Founder in Europa zu Startup-Hubs befragt: Wien auf Platz 10
Die European Startup Initiative (ESI) hat für ihre Studie Startup Heatmap rund 700 Founder aus ganz Europa zu den europäischen Startup-Hubs befragt. Wien hat dabei mit dem zehnten Platz im Gesamt-Ranking nicht schlecht abgeschnitten. Doch es gibt noch viel Potenzial nach oben.
Rankings für die Startup-Hubs Europas gibt es schon einige. Dabei werden üblicherweise verschiedene Parameter wie die Wirtschaftslage oder die rechtliche Situation in komplexen Berechnungen zusammengeführt- und analysiert. Die European Startup Initiative (ESI) hat nun ein weiteres Hub-Ranking veröffentlicht, die Startup Heatmap. Der Unterschied: Diesmal wurden die Founder befragt. Konkret wollte ESI wissen, wo die Founder gründen würden, wenn sie nochmal beginnen könnten. Die großen Sieger überraschen wenig und stehen auch sonst ganz oben – Berlin (1.) und London (2.).
Lissabon als große Überraschung
In den Top 10 gibt es jedoch schon ein paar Überraschungen. So hat es etwa Lissabon auf Platz 5 geschafft. Damit liegt es um 20 Plätze besser, als im Durchschnitt der Rankings von vier großen Tech Blogs. Im krassen Gegensatz dazu Manchester: Die britische Industriestadt schneidet unter Foundern mit Platz 26 um 18 Plätze schlechter ab, als bei den Rankings der Blogs. Wien kommt bei den Foundern etwas besser an, als die bisherigen Rankings erwarten lassen. Mit Platz 10 liegt es drei Plätze über deren Durchschnittswert.
Wien attraktiv für Founder aus Nachbarländern
Die Detailauswertung zeigt für den Hub Wien jedoch auch einige Probleme auf. Denn der hohe Rang geht darauf zurück, dass es von 19 Prozent aller westeuropäischen Founder und 17 Prozent der Osteuropäischen Founder positiv genannt wird. In der ersten Gruppe sind die deutschsprachigen Nachbarländer, in der zweiten die östlichen Nachbarländer Österreichs vertreten. Für Founder aus anderen Regionen Europas ist Wien hingegen kaum bis gar nicht attraktiv. So wurde es von Gründern aus Skandinavien und dem Baltikum kein einziges Mal als Wunschstandort genannt.
Dublin kann, was Wien nicht schafft
Wien kann also – wenn man den Regionsbegriff weiter fasst – überregional kaum punkten. Anders schaffen es da etwa Dublin, das bei Foundern aus Zentral- und Osteuropa (20 Prozent positive Nennungen) und Südeuropa (16 Prozent positive Nennungen) sehr beliebt ist, oder Malta, das immerhin 13 Prozent der skandinavischen Gründer anzieht. Wenig überrschend streichen die Autoren der Studie daher auch Dublin, das insgesamt auf Platz 6 liegt, als besonders positives Beispiel für überregionale Attraktivität hervor.
Ist Wien dafür der führende Hub in der Region? So einfach ist es für die Donaumetropole nicht. Denn die 17 Prozent positiven Nennungen im zentral- und osteuropäischen Raum schöpfen bei weitem nicht das Potenzial ab. Es sind vor allem zwei andere Hubs, mit denen Wien in dieser Region konkurriert: Warschau und Prag. Beide kommen zwar insgesamt nicht in die Top 10, sind aber in der Region etwa gleich beliebt wie Wien. Die Autoren der Studie gehen davon aus, dass sich einer der Hubs auf Dauer durchsetzen wird. Erschwerend kommt jedoch hinzu, dass auch München als überregional bedeutender Hub hier als Konkurrent auftritt.
Wien punktet bei High-Tech-Startups
München, das insgesamt Rang 8 belegt, ist noch dazu, genau so wie Wien, für eine Gruppe von Foundern besonders attraktiv: Gründer von High-Tech-Startups. Hier liegt eine Stärke des Hubs Wien. Für Founder von Internet-Startups weist die Stadt hingegen, laut der Studie, eine deutlich geringere Attraktivität auf. Auch Gründer, die den Zugang zu Kapital als besonders wichtig angegeben haben, tendieren im Verhältnis seltener zu Wien. Das ist jedoch ein kleineres Problem. Denn für weniger als die Hälfte der Befragten ist das ausschlaggebend. Viel wichtiger sind ihnen der Zugang zu Talenten (71 Prozent Nennungen) und die Qualität des Startup-Ecosystems (69 Prozent Nennungen).
Österreich als Founder-Einwanderungsland
Dass Wien in der Umfrage in einigen Teilbereichen schlecht abgeschnitten hat und noch einiges an Potenzial nach oben hat, sollte jedoch von einem anderen Ranking nicht ablenken: Der tatsächlichen Founder-Einwanderungsrate. Denn hier schneidet Österreich (die Daten wurden jeweils für ganze Länder erhoben) mit Platz 2 extrem gut ab. Nur in die Niederlande wandern, bezogen auf die gesamte Anzahl an Startups, mehr Founder ein. Ganz anders geht es da unserem südlichen Nachbarland: Italien verzeichnet die Höchste Founder-Abwanderungsrate aller Länder in der Studie.
Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.
“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”
“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.
Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken
Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.
Masse an Möglichkeiten
Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.
Ist Open Source immer die beste Lösung?
Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”
Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend
Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”
Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung
Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.
Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”
Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht
Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.
“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern
Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.
Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.
Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”
Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs
Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.
Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?
Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.
KI-Kompetenz als zentrales Thema
Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.
“Einfach einmal ausprobieren”
Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.
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