11.04.2022

toolbot: Das Sharing-System hält in die Werkzeugbranche Einzug

Werkzeuge ausleihen statt kaufen - darauf setzt das Startup toolbot.
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(c) toolbot/FB - Die Toolbox-Station verfügt über einen Scanner, der die korrekte Rückgabe der Werkzeuge sichern soll.

Jan Gerlach, Christian Lehmann, Mario Drelas und Krispin Schulz, Gründer von toolbot, haben ein Motto: „Sharing is caring“. Das Quartett hat mit seinem Startup eine automatisierte Verleihstation für Elektrowerkzeuge rund um die Uhr entwickelt.

Die Idee dazu hatte der Industriedesigner Gerlach, der für den Ausbau seines Berliner Studios kurzfristig eine Stichsäge benötigt hatte. Doch das Ausleihen des Werkzeugs zeigte sich aufwändiger sowie zeit- und kostenintensiver als gedacht und schließlich entschied sich der 39-Jährige zum Kauf eines Billigprodukts.

Toolbot: billiger und nachhaltiger als Kauf

„Dabei ist es viel besser, Werkzeug zu leihen als es zu besitzen. Dann hätte man eine größere Auswahl und eine bessere Qualität, als man sich allein leisten könnte. Viel nachhaltiger ist es außerdem auch, denn teilen sich 100 Menschen ein Werkzeug, lassen sich 99 Prozent der Emissionen und der Ressourcen sparen“ sagt er.

Bei den bisherigen Ausleihmöglichkeiten gebe es aber heute noch Probleme: Für eine Tagesleihgebühr bei den konventionellen Verleihern können man gleich ein Billigwerkzeug kaufen, das aber oft nichts tauge und schnell kaputt werde, wissen die Gründer. Zudem sind die Verleihstationen meist weit entfernt am Stadtrand und Öffnungszeiten beschränkt.

Elektronischer Kofferdeckel

Bei ihrer Verleihstation toolbot können sich User über die Website das gewünschte Werkzeug reservieren und an einer Station ihrer Wahl abholen. Neben dem Werkzeug sind in dem Koffer auch Akkus und Ladegeräte enthalten.

Damit bei der Rückgabe des Koffers auch die Vollständigkeit schnell und einfach gecheckt werden kann, haben die Gründer einen elektronischen Kofferdeckel entwickelt, der durch einen Scan erkennt, ob alle Teile im Koffer komplett sind. Der Leihbetrag wird als Stunden- oder Tagestarif berechnet.


Wer mehr über toolbot erfahren möchte, hat heute Abend in der „Höhle der Löwen“ die Gelegenheit dazu. Weiters dabei: laxplumaudoryshea yeah und Silverton.

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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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