07.12.2021

vibe: Startup von Ex-aaia-Chefin bietet E-Autos im Sechsmonatsabo an

Vibe bietet E-autos im Abo zum monatlichen Fixpreis ohne Anzahlung an. Wir sprachen mit Gründerin Lisa Ittner über das Wiener Startup.
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Gründerin und CEO Lisa Ittner | (c) vibe
Gründerin und CEO Lisa Ittner | (c) vibe

Das Angebot ihres Startups kann Lisa Ittner in einem kurzen Satz zusammenfassen: „Man bezahlt einen Fixpreis im Monat und bekommt dafür ein E-Auto und kann es ausprobieren“. Ittner war von 2014 bis 2016 die erste Geschäftsführerin der aaia (Austrian Angel Investors Association). An vibe arbeitete sie seit 2018, im Jahr darauf erfolgte die formelle Gründung. „Richtig in den Markt gestartet haben wir nach einer Covid-Verzögerung Ende 2020“, erzählt sie im brutkasten-Video-Talk. Jetzt habe das inzwischen 30 Personen starke Unternehmen eine „schöne Wachstumskurve, dass es Spaß macht“.

„Keine weiteren Kosten im Kleingedruckten“

Kund:innen von vibe können aus einer ganzen Reihe von E-Auto-Modellen auswählen, für die monatlich zwischen rund 350 und mehr als 2000 Euro zu bezahlen sind. Die Mindeslaufzeit beträgt sechs Monate, dann kann gewechselt oder gekündigt werden. Zwar muss eine Kaution bezahlt werden, aber keine Anzahlung. „Transparenz im Pricing ist uns wichtig. Es gibt keine weiteren Kosten im Kleingedruckten, sondern es ist alles inklusive vollem Service drinnen“, sagt Ittner. Darin sieht sie für die Kund:innen einen klaren Wissensvorsprung zum klassischen Autokauf: „Viele Menschen wissen nicht, was ihr Auto tatsächlich kostet. Es ist sogar sicher so, dass wir uns in den Sack lügen und gar nicht wissen wollen, was das Auto kostet“.

„Wir setzen darauf dass wir zumindest die Einäugigen unter den Blinden sind“

Lisa Ittner

Wenn man ein Auto kaufe, seien nämlich nicht nur Versicherung, Steuern und Reifenwechsel zu berechnen, sondern vor allem auch der monatliche Wertverlust als Anteil am Kaufpreis, der bei E-Autos wegen der rapiden Technologieentwicklung besonders hoch sein könne. Dazu kämen viele kleine Beträge wie Anmeldegebühren und weitere Abgaben. „Das sind aufs Monat gerechnet hohe Summen“, sagt Ittner. Bei anderen Modellen wie Leasing-Raten werde oft nicht einkalkuliert, dass man bereits ein Drittel der Kosten mit der Anzahlung beglichen habe. Warum vibe dieses vor allem wegen des besagten Wertverlusts große Risiko übernimmt? „Wir setzen darauf dass wir zumindest die Einäugigen unter den Blinden sind“, sagt die Gründerin lachend.

Klarer B2B-Fokus

Vorerst setzt das Startup einen klaren Fokus auf das B2B-Geschäft und zeigt Referenzkunden wie die Post, Energie Burgenland und Radio Superfly auf seiner Page, wenngleich man besonders KMU ansprechen wolle, betont Ittner. „Es wurden immer schon rund 80 Prozent der Neuwägen an Unternehmen verkauft. Und gerade bei E-Autos geht es derzeit noch fast nur um Neuwägen. Der Gebrauchtwagenmarkt ist noch nicht aufgebaut“. In Richtung Unternehmen sagt sie: „Man muss die Assets nicht mehr alle besitzen. Das ist ein veraltetes Konzept“. Und das Abo-Modell mit nur sechs Monaten Laufzeit sei für betriebliche Fuhrparks gerade bei E-Autos besonders sinnvoll – wegen des besagten Wertverlusts und der schnellen Technologiesprünge, die man sonst ständig beobachten müsste.

„Bis 2024 sollen etwa 600 neue E-Auto-Modelle herauskommen. Wenn man sich jetzt für zu lange festlegen müsste, wäre das, wie wenn man sich viele Jahre mit einem Nokia-Handy gebunden hätte knapp bevor die Smartphones auf den Markt kamen“, sagt Ittner. Es kämen laufend neue Standards, die zu erfüllen auch im Wettbewerb notwendig werden könne. Das Modell ermögliche es Kund:innen an ihre Bedürfnisse angepasste Modelle zu finden und auch zu so zu testen, dass sie wirklich beurteilt werden können. Und noch einen Vorteil könne man bieten: „Bei Elektroautos gibt es inzwischen Lieferzeiten von 16 bis 18 Monaten. Wir haben die Ware verfügbar“, sagt Ittner.

vibe: bereits mehrere Millionen Euro Kapital aufgestellt

Das alles führe dazu, dass vibe derzeit hervorragende Wachstumszahlen vorweisen könne. Dabei räumt die Gründerin ein: „Ich gebe zu, der Markt wächst noch schneller als wir“. Daher wolle man noch weiteres Kapital aufnehmen, schließlich brauche es in dem Geschäft sehr hohe Investitionsvolumina. Schon seit der Gründung habe man mit Family Offices zusammengearbeitet und bislang mehrere Millionen Euro Kapital aufgestellt. Bei weiteren Investoren sei man in alle Richtungen offen, es sollen aber nicht zu viele Gesellschafter werden, sagt Ittner: „Das wichtigste ist das Matching“. Mittelfristig wolle man dann bald profitabel werden. Langfristig sei die große Vision „ein Riesen-Unternehmen, aber mit Kopf. Nichts das nur aus Luftblasen besteht.“

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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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