17.03.2026
STUDIE

Wettbewerbsfaktor KI: Studie zeigt raschen Return on Investment für heimische Unternehmen

Eine aktuelle Studie von Accenture, der Industriellenvereinigung und Economica analysiert den Status quo der Digitalisierung in Österreich. Die Daten zeigen messbare Effekte auf Umsatz und Produktivität durch die digitale Transformation und den Einsatz Künstlicher Intelligenz.
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v.l. Philipp Krabb, Research Lead Accenture Österreich, Michael Zettel, Country Managing Director Accenture Österreich, und Christian Helmenstein, Chefökonom IV sowie Leiter Economica | Foto: Christian Mikes

Die digitale Transformation der österreichischen Wirtschaft schreitet kontinuierlich voran. Zu diesem Ergebnis kommt die nunmehr fünfte Erhebung der Studie „Digitale Dividende 2025/26“, die den Fortschritt und die wirtschaftlichen Auswirkungen von Digitalisierungsmaßnahmen analysiert.

Die Entwicklung der Digitalisierungsstufen

Laut den Studiendaten hat sich der Anteil der sogenannten „digitalen Champions“ – also jener Unternehmen, die sich auf der höchsten Digitalisierungsstufe befinden – in den vergangenen fünf Jahren spürbar erhöht. Lag dieser Anteil im Jahr 2021 noch bei zwei bis drei Prozent, sind es in der aktuellen Erhebung mehr als fünf Prozent. Gleichzeitig verringerte sich die Gruppe der digitalen Nachzügler, die Informationstechnologie primär für die reine Informationsbereitstellung und Kommunikation verwenden, von 73 Prozent auf 65 Prozent.

„Die digitale Transformation der österreichischen Wirtschaft schreitet voran. Wir haben deutlich mehr digitale Champions, der Anteil ist auf über fünf Prozent gestiegen. Die wesentliche Botschaft ist: Wer bereits einen Vorsprung hat, behält diesen und kann ihn sogar einfacher ausbauen. Für Nachzügler wird es hingegen richtig schwierig aufzuholen“, so Michael Zettel, Country Managing Director von Accenture Österreich.

Die „Digitale Dividende“ in Zahlen

Die Studie quantifiziert zudem die wirtschaftlichen Effekte eines hohen Digitalisierungsgrades. Über die untersuchten Zeiträume verzeichneten die digitalen Vorreiter ein durchschnittliches Umsatzwachstum, das um 6,2 Prozentpunkte über jenem der Digitalisierungsnachzügler lag. Ein ähnliches Bild zeigt sich beim Produktivitätswachstum mit einer Differenz von 6,1 Prozentpunkten sowie beim Beschäftigungswachstum mit einem Plus von 1,2 Prozentpunkten zugunsten der Champions. Diese Vorreiterrolle nehmen vorwiegend Großunternehmen ein.

Künstliche Intelligenz im europäischen Vergleich

Ein zentraler Schwerpunkt der aktuellen Erhebung liegt auf der Implementierung von Künstlicher Intelligenz (KI). Österreich positioniert sich hierbei im europäischen Vergleich im oberen Mittelfeld. Während der EU-Durchschnitt bei der KI-Nutzung in Unternehmen 20 Prozent beträgt, liegt Österreich bei 30 Prozent. Führend in Europa sind Dänemark mit 42 Prozent und Finnland mit 38 Prozent.

Die technischen Voraussetzungen für eine Skalierung sind in Österreich weitgehend gegeben: 89 Prozent der befragten Unternehmen können Daten in ihren IT-Systemen bereitstellen und 86 Prozent verfügen über die notwendigen Schnittstellen. Generative KI (GenAI) ist in der Wirtschaft bereits angekommen: Etwa 57 Prozent der Unternehmen nutzen diese Technologie bereits oder planen den Einsatz für die nähere Zukunft. Am häufigsten nutzen Unternehmen GenAI zu Zwecken der Übersetzung (75 Prozent). Weitere 59 Prozent lassen sich Texte zusammenfassen, während 53 Prozent die Technologie für die Generierung von Texten verwenden.

Effizienz und Qualität durch GenAI

Die Auswirkungen von GenAI werden in der Erhebung detailliert aufgeschlüsselt. Der Einsatz der Technologie entspricht laut den Berechnungen einem arbeitsvermehrenden technischen Fortschritt, der das Potenzial hat, die eigene Arbeitskraft um 32,4 Prozent zu erhöhen. In der Praxis führt dies bereits heute zu einer durchschnittlichen Zeitersparnis von 1,25 Stunden pro Arbeitstag. Neben der Quantität wird auch die Qualität der Arbeitsergebnisse beeinflusst: 58 Prozent der Anwender:innen geben an, dass sich die inhaltliche Qualität von Texten und Inhalten verbessert hat.

Rentabilität der Investitionen

Abschließend beleuchtet die Studie die finanzielle Rentabilität der Technologie. Obwohl es sich um ein vergleichsweise junges Anwendungsfeld handelt, berichten bereits 39 Prozent der Unternehmen, die in GenAI investiert haben, von deutlich positiven Investitionsrückflüssen. Bei 10 Prozent der Unternehmen liegt dieser Wert sogar bei über 10 bis 25 Prozent. „Wir sehen, dass es einen relativ kurzfristigen Return on Investment gibt. Die Investition in Künstliche Intelligenz zahlt sich aus. Das sind insgesamt sehr gute Nachrichten für die heimische Wirtschaft“, so Zettel.

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Neue Studie zum Daten- und KI-Arbeitsmarkt in Österreich. (c) AdobeStock

Ein bemerkenswertes Paradoxon prägt den aktuellen Daten- und KI-Arbeitsmarkt: Obwohl Künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt gerade erst neu ordnet, sucht dieser dafür fast ausschließlich nach langjähriger Berufserfahrung, der Nachwuchs wird weitgehend außen vor gelassen. Das belegt die aktuelle Studie „Daten & KI im Arbeitsmarkt 2026 – Österreich“ von Nejo und data:unplugged.

Für den Report wurden knapp 25.000 im Mai 2026 ausgeschriebene Jobs auf Basis der DAISY-Ontologie (Data & AI Skills Ontology) analysiert. Die Zahlen zeigen auch: Österreich treibt den Wandel mit einem KI-Stellenanteil von 4,5 Prozent zwar etwas schneller voran als Deutschland (4,0 Prozent) – verdeutlicht aber in besonders extremer Form, wie schwer der Karrierestart für Berufseinsteiger derzeit ist.

„Müssen die nächste Generation importieren“

Die KI-Branche bleibt paradox. Zwar reichen oft praxisnahe Ausbildungen wie eine HTL, HAK oder eine Lehre formal völlig aus, um die Anforderungen der Unternehmen zu erfüllen – doch die Türen bleiben für Einsteiger trotzdem meist verschlossen. Aufgaben, die früher von Berufseinsteigern übernommen wurden, erledigt die KI heute selbst. Die Zahlen sprechen für sich: Nur 72 von 1113 Daten- und KI-Stellen richten sich an Berufseinsteiger, ein Anteil von 7,7 Prozent. Das Verhältnis von Junior zu Senior-Stellen liegt damit bei eins zu sechs.

Maximilian Fischer, Head of Business Development bei data:unplugged, warnt vor dieser Entwicklung: „Die österreichische Wirtschaft sucht erfahrene KI-Fachkräfte in großem Stil – baut die eigene Nachwuchspipeline aber kaum auf. Wenn wir die Junior-Quote nicht erhöhen, verschieben wir den heutigen Fachkräftemangel in drei bis fünf Jahren auf die nächste Kohorte – und müssen die nächste Generation importieren, statt sie im Land auszubilden“.

(c) Daisy Report 2026.

Der versteckte KI-Arbeitsmarkt

Nur rund 10 Prozent (110 von 1113) der untersuchten Daten- und KI-Stellen tragen einen expliziten Titel wie beispielsweise AI Engineer. Die übrigen Stellen verbleiben klassisch: Controller:in, Berater:in oder Software Engineer. Inhaltlich werden aber Kompetenzen gefordert, die vor wenigen Jahren spezialisierten Daten- und KI-Rollen vorbehalten waren.

„Wer ausschließlich nach ‚Data Scientist’ oder ‚AI Engineer’ filtert, übersieht 90 Prozent des KI-Arbeitsmarktes“, sagt Aloisious Caraet, Principal Data Scientist bei Nejo und Hauptautor der Studie. „Die KI-Karriere beginnt heute selten mit einem Titelwechsel – sie entsteht durch die Anreicherung des bestehenden Berufsbildes.“

Mehr als die Hälfte der Stellen in Wien

Die offenen Daten- und KI-Stellen stammen zumeist nicht von reinen Tech-Unternehmen. Insgesamt verteilen sich die Inserate auf 495 Unternehmen. Hinter der IT-Branche (354 Stellen) suchen vor allem der Finanzsektor (88) und die Unternehmensberatung (83) nach KI-Personal. Geografisch konzentriert sich der Markt mit 63 Prozent aller Ausschreibungen deutlich auf Wien. Graz verzeichnet hingegen die technisch anspruchsvollsten Profile: Hier werden im Schnitt 5,4 spezifische Daten- und KI-Skills pro Position gefordert.

Werkzeuge sind zweitrangig: Der Fokus liegt auf KI-Verständnis

Bei den Programmiersprachen dominiert Python und wird in fast jeder dritten Stelle gefordert – knapp doppelt so häufig wie Java. Bei den Cloud-Plattformen führt Microsoft Azure vor AWS. Auch bei generativer KI liegt Microsoft mit GitHub Copilot als meistgenanntem Werkzeug vorn. Der größte fachliche Schwerpunkt des Marktes liegt mit 39,7 Prozent auf dem Data Engineering, was den aktuellen Fokus auf den Aufbau von Dateninfrastruktur zeigt.

Dennoch ist das konzeptionelle Verständnis oft wichtiger als die Beherrschung einzelner Programme: Fast die Hälfte aller geforderten Kompetenzen entfällt auf allgemeine Wissensgebiete und Methoden, wobei „Künstliche Intelligenz“ zu den fünf meistgenannten Begriffen zählt.

Das unterstreicht auch Simona Hübl, Geschäftsführerin von Nejo: „Unternehmen suchen aktuell vor allem konzeptionelle Fähigkeiten, und erst zweitrangig nach spezifischen Tool-Kenntnissen. Gefragt ist, wer Daten- und KI-Konzepte im Grundsatz versteht und tool-unabhängig sicher anwenden kann.

(c) Daisy Report 2026.

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