02.06.2022

Tourismusbarometer 2022: Rückkehr nach Corona mit neuen Problemen

Der Tourismusbarometer 2022 von Deloitte und ÖHV zeigt: Die heimischen Touristiker:innen blicken zwar dem Sommer optimistisch entgegen, doch sonst überwiegen die Sorgen.
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Tourismusbarometer - Bei den heimischen Touristiker:innen überwiegen die Sorgen
Bei den heimischen Touristiker:innen überwiegen die Sorgen | (c) Adobe Stock - It's me

Die heimischen Tourismus-Betriebe setzen zwar große Hoffnung in die kommende Sommersaison, sind aber keineswegs sorgenfrei – so kann man die Ergebnisse des Tourismusbarometer 2022 von Deloitte und der Österreichische Hoteliervereinigung (ÖHV) knapp zusammenfassen. Trotz aktuell entspannter Corona-Regelungen und zu erwartender starker Buchungszahlen stagniert der erhobene Tourismusindex nach Schulnotensystem bei 3,1. Befragt wurden für die Studie im April und Mai 2022 rund 300 Unternehmen aus ganz Österreich.

Pandemie weiterhin Damoklesschwert

Besonders positiv ist die Stimmung aktuell in Wien, wo fast 90 Prozent der befragten Tourismusunternehmer:innen aktuell eine Verbesserung gegenüber dem Vorjahr erwarten. In den anderen Bundesländern rechnen jeweils nur rund zwei Drittel mit einer positiven Geschäftsentwicklung. “Österreichs Touristiker blicken nach zwei harten Jahren erwartungsvoll in den Sommer. Allerdings schwebt die Pandemie wie ein Damoklesschwert über dem kommenden Herbst”, kommentiert Andreas Kapferer, Partner bei Deloitte Tirol. Es brauche daher umfassende Konzepte, um eine zukünftige Coronawelle eindämmen zu können und den aufkeimenden Aufschwung abzusichern.

Arbeitskräftemangel: Politik wird in die Pflicht genommen

Neben der latenten Gefahr einer Rückkehr der Pandemie bereiten noch weitere Dinge den Toristiker:innen Sorgen. Hier streichen die Studienautor:innen vor allem den Arbeitskräftemangel hervor. Dieser sei für drei Viertel der Befragten jetzt spürbarer denn je. Viele Betriebe würden aber Maßnahmen, um hier gegenzusteuern, etwa verstärkte Digitalisierung, Bezahlung über Kollektivvertrag oder schöne Unterkünften und Fortbildungen für die Mitarbeitenden. Deloitte-Experte Kapferer sieht erhöhte Leistungsanreize in der Besteuerung von Dienstnehmer:innen als wichtige Aufgabe für die Politik, die mit der steuerfreien Gewinnbeteiligung einen ersten Schritt gemacht habe. ÖHV-Generalsekretär Markus Gratzer sieht die Politik beim Ausbau der Kinderbetreuung und der Förderung der Mitarbeiterunterkünfte in der Pflicht.

Kostenanstieg: Hälfte der Tourismusbarometer-Befragten will Preissteigerungen an Gäste weitergeben

Eine weitere aktuelle Sorge der Touristiker:innen ist der aktuelle Kostenanstieg, vor allem der Energiekosten. Etwa die Hälfte der befragten Unternehmer:innen will die Preissteigerungen laut Studie teilweise bis ganz an die Gäste weitergeben. Auch die Rück-Anhebung der Umsatzsteuer auf Vor-Corona-Niveau im Jänner wird von den Betrieben als Belastung empfunden. Einbußen werden zudem durch das Ausbleiben von Gästen aus Fernmärkten aufgrund des Ukraine-Krieges befürchtet.

Positive Auswirkung der Krise auf Digitalisierung und Klimaschutz

Diese finanziellen Unsicherheiten werden noch verstärkt durch eine schlechtere Lage bei Kreditzusagen – mit 43 Prozent der Befragten, die angeben, hier Schwierigkeiten zu haben, liegt der Wert zehn Prozent über dem Vorkrisenniveau. Am Land wollen 37 Prozent der Betriebe aufgrund der Lage auch ihr Investitionsverhalten zurückschrauben, in der Stadt ist es gar etwa die Hälfte. Zumindest in zwei Punkten hat sich die Krise laut Tourismusbarometer aber positiv ausgewirkt: In der Digitalisierung und bei Maßnahmen der Betriebe gegen den Klimawandel.

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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