03.04.2026
PAY PER USE

Steirischer Abfall-Recycling-Riese Komptech setzt auf OÖ-Startup Findustrial

Komptech setzt mit Findustrial ein Mietmodell nach dem Pay-per-Use-Prinzip für seine Recyclingmaschinen um. Es soll Verkauf, klassische Miete und Leasing ergänzen.
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Martin Gruber (l.) und Alexander Steiner (r.) von Findustrial mit Jochen Mandl von Komptech | (c) Komptech
Martin Gruber (l.) und Alexander Steiner (r.) von Findustrial mit Jochen Mandl von Komptech | (c) Komptech

Von Zerkleinerung über Siebung und Separation bis hin zur Kompostierung – mit seinen rund 50 Maschinentypen ist das Unternehmen Komptech mit Sitz im steirischen Frohnleiten einer der großen internationalen Player im Abfall-Recycling. Schon bislang wurden die Maschinen nicht nur verkauft, sondern konnten etwa auch gemietet oder geleast werden. Nun setzt Komptech gemeinsam mit dem oberösterreichischen FinTech Findustrial (brutkasten berichtete erst im Februar von einer Finanzierungsrunde) ein weiteres Geschäftsmodell um: Pay-per-Use.

Findustrial: Bereits große Pay-per-Use-Referenzkunden

Die Maschinen werden dabei nach tatsächlich genutzten Betriebsstunden bezahlt. 2020 in Schörfling am Attersee gegründet, ist Findustrial mit seiner Software-Lösung auf genau dieses „Equipment-as-a-Service“-Prinzip spezialisiert und kann Referenzkunden wie Palfinger, Volvo und Siemens Energy vorweisen. Auf Finanzierungsseite arbeitet das Startup mit Partnern wie Erste, Raiffeisen und der deutschen Commerzbank.

„Mit unserer Plattform unterstützen wir Maschinenhersteller wie Komptech dabei, nutzungsbasierte Modelle strukturiert aufzubauen und zu betreiben. Dabei vernetzen wir Hersteller, Betreiber und Finanzierungspartner und schaffen Transparenz über Nutzung, Abrechnung und Finanzierung“, erklärt Findustrial-Co-Founder Martin Gruber.

Modell auch als Erleichterung für Markteintritt

Bei Komptech will man das Modell nun zunächst in Österreich, Deutschland und perspektivisch in allen weltweit mehr als 80 Zielmärkten ausrollen. „Mit unserem Portfolio aus Kauf, Gebrauchtmaschinen, Miete und nun eben ‚Pay-per-Use‘ können wir sehr individuell auf die Anforderungen unserer Kunden eingehen“, kommentiert Ewald Konrad, CSO von Komptech. Im Mittelpunkt stehe dabei der konkrete Bedarf beim Kunden: „Wir wollen Lösungen anbieten, die zur aktuellen Auslastung und Entwicklung eines Betriebs passen“. Denn die bedarfsorientierte Nutzung könne insbesondere bei schwankender Auslastung ein Vorteil sein, so Konrad: „Das Investitionsrisiko sinkt, da keine hohen Anschaffungskosten anfallen. Gleichzeitig lassen sich die Kosten stärker an den tatsächlichen Bedarf koppeln.“

Mit Deutschland und Österreich starte man deswegen, weil man bereits über eine ausgebaute Service- und Vertriebsstruktur verfüge. „Das hilft uns, Feedback aus der Praxis zu sammeln und das Modell laufend weiterzuentwickeln“, so Konrad. Tatsächlich hat Komptech mit seinen mehr als 4.000 Kunden aber eine Exportquote von rund 95 Prozent. Und man sehe im Pay-per-Use-Modell auch eine Möglichkeit, um Handelsbarrieren – Stichwort Zölle – abzubauen, so Konrad: „Wenn Maschinen nicht zwingend gekauft, sondern nutzungsbasiert eingesetzt werden können, erleichtert das auch den Markteintritt in Regionen mit unterschiedlichen wirtschaftlichen und regulatorischen Rahmenbedingungen.“

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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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