27.03.2026
WIEDERWAHL

TU Wien: Rektor Jens Schneider geht in zweite Amtszeit – Spinoffs im strategischen Fokus

Jens Schneider wurde einstimmig für die Funktionsperiode 2027 bis 2031 als Rektor wiedergewählt. Neben der Fortführung des Transformationsprogramms „fuTUre fit“ stehen für die kommenden Jahre klare Prioritäten im Bereich Entrepreneurship, Spin-offs und Wissenstransfer auf der Agenda.
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© TU Wien | Matthias Heisler

Das Mandat von Jens Schneider wird vorzeitig verlängert. Wie die TU Wien am Freitag mitteilte, ging die Wiederwahl zügig über die Bühne: Nach einem deutlichen Votum des Senats (22 von 26 Stimmen) segnete nun auch der Universitätsrat die Personalie einstimmig ab. Abseits der Formalitäten ist für das Startup-Ökosystem vor allem eines relevant: Schneiders strategische Roadmap für die kommenden Jahre.

Konkrete Instrumente für Ausgründungen

In der Planung für die zweite Amtsperiode verankert die TU Wien das Thema Unternehmertum als zentralen strategischen Schwerpunkt. Die Basis dafür bilden strukturelle Initiativen, die bereits in der ersten Amtszeit (seit 2023) auf den Weg gebracht wurden. Dazu zählen die Etablierung der Spin-Off Factory sowie die Beteiligung am Noctua Science Ventures Fonds (brutkasten berichtete). Zudem wurde die TU Wien Foundation ausgebaut, unter anderem durch eine Zustiftung in Höhe von vier Millionen Euro für den Lumina Fund. Diese Instrumente sind Teil der sogenannten fuTUre-fit-Strategie der TU Wien.

Skalierung der Innovationskultur bis 2031

Darauf aufbauend plant das Rektorat, die universitäre Innovationskultur bis 2031 weiter in der Breite zu verankern. Um den Wissenstransfer in die Wirtschaft zu beschleunigen, sollen laut offizieller Mitteilung „neue Räume und Formate für Begegnung“ geschaffen werden. Entrepreneurship, Spinoffs und Startups gelten dabei laut TU Wien als primäre Vehikel. Der Austausch mit der Wirtschaft, der Industrie und der Stadt Wien soll systematisch intensiviert werden, um die ökonomische Wirkung wissenschaftlicher Arbeit zu erhöhen.

Kennzahlen: Forschungserlöse und Talente-Pool

Das Fundament für künftige technologiezentrierte Ausgründungen untermauert die Universität mit quantitativen Zuwächsen in der ersten Funktionsperiode: Die Forschungserlöse stiegen zwischen 2023 und 2025 um 16 Prozent auf insgesamt 136 Millionen Euro. Flankiert wird dies von einem Zuwachs an wissenschaftlichen Publikationen. Die Gesamtzahl der Studierenden stieg um sechs Prozent, maßgeblich getrieben durch eine starke Internationalisierung: Die TU Wien verzeichnete ein Plus von 27 Prozent bei Studierenden aus dem EU-Ausland sowie 28 Prozent aus Drittstaaten.

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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