12.03.2026
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Startup Innovation Challenge der Energie AG: Das sind die Sieger-Startups 2026

Beim Pitch Day der „Startup Innovation Challenge 2026“ der Energie AG präsentierten internationale Startups ihre smarten KI-Lösungen für die Energiewende. Drei Sieger-Teams konnten sich am Ende durchsetzen und sicherten sich ein bezahltes Proof of Concept mit bis zu 50.000 Euro Budget.
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(c) Mathias Lauringer

Die Energiewende verlangt nach neuen Antworten – und genau diese wurden am Mittwoch im PowerCenter der Energie AG Oberösterreich in Linz geliefert. Aus einem Pool von 225 Bewerbungen aus 52 Ländern erhielten neun Finalist:innen die Chance, ihre innovativen Konzepte vorzustellen. In fünfminütigen Pitches zeigten die Startups auf der großen Bühne, wie smarte Technologien die Herausforderungen der Energiebranche in greifbare Lösungen verwandeln.

Warum die Energie AG auf Startups setzt

Es sind herausfordernde Zeiten für die Energiewirtschaft. Das machte Leonhard Schitter, CEO der Energie AG, in seinen Eröffnungsworten unmissverständlich klar: „Wir befinden uns in einer der fundamentalsten Transformationen unserer Zeit – dem Übergang unseres Energiesystems hin zu einer klimaneutralen Zukunft“.

Leonhard Schitter, CEO der Energie AG | (c) Mathias Lauringer

Die Vision des Unternehmens ist ambitioniert. Bis 2035 ist es das Ziel der Energie AG klimaneutral zu werden. Das sei keine bloße Symbolik, sondern ein strategisches Bekenntnis, das mit massiven Mitteln hinterlegt werde, betonte Schitter. In den kommenden zehn Jahren investiert das Unternehmen über vier Milliarden Euro – jeweils zwei Milliarden in die Erzeugung sowie in Infrastruktur, Netze und Speicher.

Doch Geld allein reicht nicht, um die komplexen Hürden der Zukunft zu nehmen. „Inkrementelle Innovation reicht momentan nicht aus, um voranzukommen“, warnte der CEO. Dekarbonisierung, Dezentralisierung und Digitalisierung müssen vielmehr als eng verzahnte Säulen verstanden werden. Sein Fazit: Wir haben die großartige Möglichkeit, dies gemeinsam zu gestalten, und Startups sind dabei eine enorme Kraft, um voranzugehen.

Durch den Tag führten Mathias Fink (l.), Startup Engagement und Innovation Ecosystem Manager bei der Energie AG, und Dejan Stojanovic, Gründer des Failure Institute. | (c) Mathias Lauringer

Aus dem Labor in die echte Anwendung

Genau hier setzt die Startup Innovation Challenge an, die sich längst als zentrales Innovationsformat im Haus etabliert hat. Karin Dietachmayr, Head of Innovation bei der Energie AG, blickt auf eine intensive Entwicklungsphase zurück: „Seit 2024, als wir das zum ersten Mal gemacht haben, war es eine ordentliche Lernreise“. Mittlerweile habe man den Prozess stark optimiert und insgesamt beeindruckende 680 Startups gescoutet. Die konkreten Problemstellungen – die sogenannten „Pains“ – werden dabei direkt aus den Fachbereichen eingemeldet.

Karin Dietachmayr, Head of Innovation bei der Energie AG | (c) Mathias Lauringer

Der Fokus der mittlerweile dritten Challenge-Runde liegt spürbar auf Effizienz durch Technologie: „Auffällig ist natürlich, dass mittlerweile überall KI drinnen steckt“, erklärte Dietachmayr. Was die aktuelle Challenge besonders mache, sei das klare, kundenorientierte Ziel: „Es soll letztlich immer etwas für die Kundinnen und Kunden herauskommen, und es soll eine massive Arbeitserleichterung und ein Effizienzgewinn stattfinden“.

Drei Herausforderungen, drei passgenaue Lösungen

Die Entscheidungen traf eine Fachjury, bestehend aus internen Abteilungen der Energie AG sowie einer prominent besetzten externen Expertenrunde. Mit ihrer Expertise unterstützten Michaela Holzmann (Design Director bei Sclable), Daniel Zawarczynski (Chief Innovation Officer bei ADVANTAGE AUSTRIA), Andrea Goerth (Senior Consultant bei mitPlan – Energieconsulting) und Federico Rota Candiani (Senior Partner bei 3VC) den Auswahlprozess. Nach intensiven Beratungen kürte die Jury schließlich drei Startups, die nun gemeinsam mit der Energie AG in eine Umsetzungsphase starten.

v.l. Michaela Holzmann (Design Director bei Sclable), Daniel Zawarczynski (Chief Innovation Officer bei ADVANTAGE AUSTRIA), Andrea Goerth (Senior Consultant bei mitPlan – Energieconsulting) und Federico Rota Candiani (Senior Partner bei 3VC) | (c) Mathias Lauringer

Challenge 1: Die digitale Kundenservice-Welt mit Avataren und KI

Gesucht wurde ein Konzept, das physische und virtuelle Interaktionen verschmilzt. Das Ziel war eine Service-Erfahrung, die persönliche Beratung überall digital greifbar macht, ohne die regionale Identität der Energie AG zu verlieren.

Das Sieger-Startup der ersten Challenge go AVA | (c) Mathias Lauringer

Den Sieg sicherte sich die go AVA GmbH aus Deutschland. Das Startup löst den Spagat zwischen kosteneffizienter Automatisierung und der oft kalten Distanz herkömmlicher Chatbots. Ihre Antwort: Fotorealistische KI-Avatare, die in Echtzeit agieren, über 100 Sprachen sprechen und dank Gestik echte interpersonelle Kommunikation simulieren. Die DSGVO-konforme Lösung arbeitet ausschließlich mit verifizierten Unternehmensdaten und schließt „Halluzinationen“ der KI aus. Torsten Schrank, CSO von go AVA, zeigte sich stolz: „Wir arbeiten seit zweieinhalb Jahren an dieser Lösung und werden euch alle noch überraschen“.

Challenge 2: Der „Renewables SiteFinder“ für die Energiewende

Um das Tempo beim Ausbau der Erneuerbaren zu erhöhen, sollte eine KI-gestützte Lösung entwickelt werden, die die Flächensuche für Wind- und Solarprojekte automatisiert. Regionale Vorschriften und Umweltauflagen mussten dabei dynamisch berücksichtigt werden.

Das Sieger-Startup der zweiten Challenge ESG Solutions & Consulting GmbH | (c) Mathias Lauringer

Hier überzeugte das österreichische Startup ESG Solutions & Consulting GmbH. Das Herzstück ihrer Lösung übersetzt komplexe Gesetzestexte in ausführbaren Code. Satellitenbilder und Katasterdaten werden kombiniert und via Entscheidungsbaum transparent analysiert. Co-Founder Andreas Böcskör sah den Sieg als wichtigen Meilenstein: „Für uns ist das eine wirklich großartige Bestätigung für ein Konzept, das wir seit ein, zwei Jahren verfolgen“.

Challenge 3: KI-Energieberatung für KMUs

Kleine und mittlere Unternehmen (KMUs) sollten bei der Energieeffizienz unterstützt werden. Ziel war ein KI-Tool, das Unternehmensdaten automatisch analysiert und maßgeschneiderte Effizienzmaßnahmen vorschlägt, um den Aufwand von Pflicht-Audits zu minimieren.

Das Sieger-Startup der dritten Challenge AdvanGrid SIA | (c) Mathias Lauringer

Das lettische Startup AdvanGrid SIA traf hier genau ins Schwarze. Wie CEO Oskars Gutmanis aufzeigte, scheitern Unternehmen oft am internen Datenchaos. Ihre Plattform nutzt maßgeschneiderte KI-Sprachmodelle, um hochgeladene Dokumente zu strukturieren und Lücken aufzuzeigen. Zusätzlich bietet das Tool automatische Auswertungen von verschiedenen öffentlichen Quellen für unterschiedlichste Standorte an. Anschließend werden die Kund:innen mit einem KI-Agenten durch den weiteren Audit-Prozess begleitet. Durch diesen hohen Automatisierungsgrad lassen sich der bürokratische Aufwand und somit auch die Kosten für die Unternehmen signifikant reduzieren. Gleichzeitig erhalten sie eine interaktive Hilfestellung, um ihre Energieeffizienz nachhaltig zu steigern.

Der Weg zum Demo Day

Einen zusätzlichen Grund zum Jubeln hatte das deutsche Startup dvlp.energy GmbH, das vom Publikum mit dem Preis für den besten Pitch des Tages ausgezeichnet wurde.

Für die drei Sieger-Teams beginnt nun die entscheidende Phase. In den nächsten zwölf Wochen werden gemeinsam mit den Fachbereichen konkrete Meilensteine definiert. Ob die Startups im realen Umfeld halten können, was sie auf der Bühne versprochen haben, wird sich am 28. Mai zeigen. Dann findet der große Demo Day statt, bei dem die erarbeiteten Lösungen erneut präsentiert werden – und die Entscheidung über langfristige Partnerschaften fällt.


Mehr Informationen zur Startup Innovation Challenge findet ihr hier.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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