30.06.2016

USA: Die 7 (bisher) vielversprechendesten Tech-Startups 2016

Frühwarnsysteme für Krebs, Drohnen die Blutkonserven liefern oder selbstfahrende LKW. An Ideen mangelt es in der Startup-Branche selten. Der Brutkasten hat sich angesehen, wer 2016 in den USA die vielversprechendsten Tech-Startups sind.
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Das Tech-Startup Zipline liefert Blutkonserven mit Drohnen in afrikanische Krankenhäuser.

Großartige Business-Ideen entstehen Tag ein Tag aus. Und selbst wenn zu Jahresbeginn einige wohl etablierte Startups etwas ins Trudeln gekommen sind, war 2016 auch das Geburtsjahr für einige vielversprechende Startups aus der Tech-Branche. Der Brutkasten hat sich einige Startups angeschaut, die heuer einen Senkrechtstart hingelegt haben.

Zipline – Drohnen, die Blut und Medikamente liefern

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Was: Zipline arbeitet seit fünf Jahren heimlich an einer Lebensrettungsmission. Im April hat das Startup sein Projekt der Welt vorgestellt. Zipline hat Drohnen entwickelt, die bis zu 1,5 kg schwere Blutkonserven und Medikamente transportieren. Ab Juli werden Kliniken in Ruanda belifert.

Funding: 18 Millionen US-Dollar von  Microsoft Co-Founder Paul Allen, Yahoo Co-Founder Jerry Yang und weiteren.

Website: http://flyzipline.com/product/

Starry – stärkeres Wlan für Zuhause

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Was: Starry wurde im Jänner vom ehemaligen Aereo-CEO Chet Kanojia gelauncht. Starry hat einen Gerät entwickelt, das für „wirklich schnelles Internet“ sorgt. 1 GB pro Sekunde. Einen 2-stündigen Film herunterzuladen, wird dann nur noch ein paar Sekunden dauern. Der Starry-Receiver hängt aus dem Fenster wie eine Antenne. Diese wird mit dem eigenen Wlan-Router verbunden oder mit der Starry-Station. 350 US-Dollar kostet das gute Stück

Funding: FirstMark Capital, Tiger Global, IAC, KKR, HLVP, and Quantum Strategic Partners.

Website: https://starry.com/

Grail – Frühwarnsystem für Krebs

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Was: Wenn sich ein Unternehmen wie „Illumina“, das auf DNS-Sequenzierung spezialisiert ist, mit einer Gruppe von Silicon-Valley Investoren zusammentut, hat das Potential für nachhaltigen Nutzen für die Menschheit. Entstanden ist ein Startup namens „Grail“. Dieses junge Unternehmen entwickelt einen Bluttest, der Krebs in der Frühphase erkennen soll. Jedoch früher als es bisher möglich war. Grail entwickelt eine neue Methode, um zirkulierende Nukleinsäure besser messen zu können.

Funding: 100 Millionen US-Dollar von Investoren wie Arch Venture Partners, Bezos Expeditions, Bill Gates, and Sutter Hill Ventures. Illumina remains majority shareholder.

Website: http://www.grailbio.com/

Juno – eine Fahrer-freundliche Alternative zu Uber

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Was: Juno-Founder Talmon Marco bezeichnet sein Startup selbst als das „Anti-Uber-Startup“. Als Marco seine Messaging-App „Viber“ für 900 Millionen US-Dollar an „Rakuten“ verkaufte, hätte er sich ohne Geldsorgen (selbst für seine Enkel) zu Ruhe setzen können. Doch der Gründer Spirit hat ihn noch einmal gepackt. Juno behauptet von sich „freundlicher“ zu den Fahrern zu sein als Uber oder Lyft. Den Fahrern bleibt am Ende des Tages mehr Geld über. Zur Zeit ist Juno jedoch nur in New York City aktiv.

Funding: Berichten zufolge versucht Juno gerade ein 30 Millionen US-Dollar Investment zu lukrieren

Website: https://www.gojuno.com/

Otto – selbstfahrende Trucks

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Was: Selbstfahrende LKW könnten die Straßen vor selbstfahrenden Autos erobern. Ein Team aus ehemaligen Google, Apple und Tesla-Mitarbeitern entwickelt ein Sensorensystem, das LKW in autonome Flotten verwandeln soll. Ein „dumb truck“ soll somit zu einem „smart truck“ gemacht werden. Laut „Wired“ kostet das Umrüsten eines LKWs rund 30.000 US-Dollar.

Funding: Unbekannt

Website: http://ot.to/

Truebill – Überblick über die eigenen Rechnungen

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Was: Truebill-Gründer Yahya Mokhtarzada machte es sich zur Aufgabe, Menschen davor zu bewahren, mit ungewollten Internet-Abonnements aufs Kreuz gelegt zu werden. Warum? Weil ihm genau das passierte. 40 US-Dollar zahlte er monatlich für etwas das er nicht wollte, nicht nutzte und auch nichts davon wusste. Mit der Zeit häufen sich die Mitgliedschaften (Amazon, Netflix, Fitnessstudio, Greenpeace etc etc.). Truebill analysiert deine monatlichen Kontovorgänge und Kreditkartenabrechnungen. Bei Unregelmäßigkeiten helfen sie dabei ein ungewolltes Abonnement loszuwerden.

Funding: 1.4 Millionen US-Dollar von Social Capital, Sherpa Ventures und ITA Software-Gründer David Baggett

Website: https://www.truebill.com/

Nanit – Ein Babymonitor mit Superpower

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Was: Nanit ist eine smarte Babykamera, die Computer-Vision und Elterndasein verbindet. Die Kamera filmt das Baby im Schlaf. Sie ermöglicht dabei nicht nur einen Blick auf den Nachwuchs, sondern sammelt auch Daten über das Schlafverhalten des Kindes. Beispielsweise wo im Bett das Kind am liebsten schläft oder wie lange es braucht um einzuschlafen.

Funding: 6,6 Millionen US-Dollar von Upfront Ventures, RRE, 645 Ventures, Jacobs Technion-Cornell Institute, Flex, und Jerry Yang’s AME Cloud Ventures.

Website: https://www.nanit.com/

 

 

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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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