08.02.2017

Supersonic: Volle Auftragsbücher mit HIFI in High Quality

Supersonic ist ein Wiener Startup, das von Richard Sbüll unter dem Motto "Aus alt wird neu", gegründet wurde. Im Fokus stehen Vintage "Musikmöbel" aus dem letzten Jahrhundert.
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(c) Stefan Lozar: Der Gründer in seiner Werkstatt.

Zuerst war da die Liebe zu Musik und Design, dann die Idee diese beiden Interessen unternehmerisch miteinander zu verbinden. Von außen sehen die restaurierten HIFI Anlagen aus wie zu ihren besten Zeiten – der unserer Großeltern. Das Innenleben lässt aber keine Wünsche oder Anforderungen aus dem Jahr 2017 offen. Aktiver Subwoofer oder Bluetooth Audio Interface sind beispielsweise Standard. Ein anderes Kernprodukt von Supersonic ist der innovative „Supersonic SS1000“, ein „Musikmöbel“ in modernem Design und auf der Höhe der Audiotechnik durch integrierte Audiointerfaces, Media Player oder einer Smartphone Ladestation.

Dein Elevator Pitch?

Supersonic beschäftigt sich mit der Entwicklung und Produktion von hochwertigen, handgefertigten HIFI Geräten. Wir produzieren Geräte, die unsere Emotionen und unsere Liebe zum Handwerk verkörpern. Das Supersonic-Konzept richtet sich gegen die Schnelllebigkeit und Wegwerfkultur von Masseartikeln. Wir sind selbst Musikenthusiasten mit hohem Anspruch an Design, Funktionalität und Klangqualität und richten uns an alle Menschen, die ähnlich ticken.

Wie bist du auf die Idee gekommen?

Musik, Geräte zur Musikwiedergabe und vor allem alte Radiogeräte begeistern mich schon seit meinem fünften Lebensjahr. Nach zwölf Jahren als Designer im Bereich der Mikrochipentwicklung hatte ich das Bedürfnis, mein Berufsleben mit meiner Leidenschaft für Musik zu verbinden. Daraus entstand Supersonic.

Redaktionstipps

Wie setzt sich dein Team zusammen? Wie habt ihr euch gefunden?

Supersonic ist eine One-Man-Show. Allerdings teile ich mir die Werkstatt in der Spengergasse 49 im fünften Wiener-Gemeindebezirk mit dem Kunsttischler Martin Kristofcsak von Gatto Möbel. Zwischen uns findet ein Meinungsaustausch statt, der der gegenseitigen Weiterentwicklung dient und unsere Produkte so großartig macht. Martin und ich kannten uns schon seit Jahren und als ich von Graz nach Wien übersiedelt bin, bot sich die Gelegenheit, zu ihm in der Werkstatt einzuziehen.

Welche Eigenschaften müsste ein guter Mitarbeiter für dich haben?

Selbstständig und lösungsorientiert denken, kreativ sein und eine Liebe zum Detail zu haben. Wenn man, wie wir, Produkte herstellt, die Weltspitze sind, muss man durch und durch ein Perfektionist sein und an seine Arbeit die höchsten Ansprüche stellen. Wenn einem etwas nicht gelingt, muss man es solange wiederholen bis das Ergebnis passt. Das Resultat steht dabei über allem. Um sich in unser Team einzufügen, muss man ein Generalist sein, da wir alles, von der Elektronik bis zu den handwerklichen Aspekten, in-House machen.

Welche Learnings waren für dich als Founder besonders wichtig?

Geduld zu haben. Erfolgreich zu sein ist einhergehend mit Konsequenz und vor allem mit Geduld. Ganz nach dem Motto „Ändere die Dinge, die Du ändern kannst und akzeptiere Dinge, die Du nicht ändern kannst“

Was würdest du deinem jüngeren Ich mitgeben bzw. raten?

Mutig zu sein! Wer sich in der Lohnarbeit nicht wohlfühlt und sich zu etwas anderem berufen fühlt, sollte den „goldenen“ Käfig verlassen, denn Angst ist ein schlechter Ratgeber. Das Horrorszenario, dass man mal überschuldet auf der Straße steht, wird nicht eintreten, wenn man mit Bedacht an die Sache heran geht. Auch scheitern ist kein Hals- oder Beinbruch. Wir leben immerhin in einem Sozialstaat, der einen in Krisensituationen auch finanziell unterstützt. Außerdem gilt eine goldene Grundregel: Wenn man sein Leben, das heißt Ausgaben, Luxus, etc. auf das wirklich notwendige reduziert, dann man hat mehr Freiheiten das zu tun, was man wirklich tun will.

Welche Ziele hast du 2017?

Unsere Marke regional stärken. Die Auftragsbücher sind voll, daher heißt es vor allem: Arbeiten! 2018 werden wir unter Umständen expandieren und jemanden einstellen.

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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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