20.07.2026
GLOSSE

Warum ins Valley schauen, wenn man nicht einmal über den Weißwurstäquator muss

Dass Österreich in Sachen Startups nicht an andere Ökosysteme herankommt, liegt am Mindset bzw. an der Kultur, heißt es gerne. Warum sind die Bayern dann so unbeschreiblich viel besser als wir?
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Münchens Startup-Ökosystem spielt in einer anderen Liga | (c) Anastasiya Dalenka via Unsplash
Münchens Startup-Ökosystem spielt in einer anderen Liga | (c) Anastasiya Dalenka via Unsplash

Die gute Nachricht für das österreichische Startup-Ökosystem: Im ersten Halbjahr 2026 gab es beim Finanzierungsvolumen ein ordentliches Plus im Vergleich zum Vorjahr, wie brutkasten berichtete. 472 Millionen Euro wurden laut EY-Barometer in heimische Startups und Scaleups investiert – nur die ersten Halbjahre 2021 und 2022 waren stärker. Bei der Anzahl der erfassten Finanzierungsrunden wurde sogar ein neuer Rekord erreicht.

Die dritte Liga

Nun die schlechte Nachricht: Im internationalen Vergleich sind das Peanuts. Ohne Zweifel sollte man die Finanzierungsrunden als individuelle Erfolge einzelner Startups nicht kleinreden. Als gesamtes Ökosystem spielt Österreich international aber bestenfalls in der dritten Liga.

In der ersten Liga bleiben US-Ökosysteme weiterhin unter sich – mit dem Silicon Valley als ewigem Champion. In den Vereinigten Staaten landeten laut Daten des Portals Crunchbase zuletzt wieder mehr als 80 Prozent des globalen Risikokapitals. Finanzierungsrunden für die KI-Riesen im zwei- bis sogar dreistelligen Milliardenbereich sind hier die Spitze des Eisbergs eines Systems, gegen das alle anderen alt aussehen.

In der zweiten Liga wird es spannender: Dort findet sich nicht nur der gewiss ernsthafteste USA-Herausforderer China, sondern auch große europäische Länder wie das traditionell starke Vereinigte Königreich, Deutschland und Frankreich, kleinere wie die Schweiz sowie Schweden und starke internationale Ökosysteme wie Israel, Singapur und Kanada.

Und irgendwo, nicht in der Spitzengruppe, sondern im Mittelfeld der dritten Liga kommt dann auch Österreich.

Warum eigentlich?

Warum? Mit dieser Frage beschäftigt sich das heimische Startup-Ökosystem in Dauerschleife. Denn wir sind ja ein reiches Land – das Kapital wäre eigentlich da. Wir sind ja ein kluges Land – viele unserer Forschungseinrichtungen sind im internationalen Vergleich hervorragend. Wir sind ja ein effizientes Land – Österreich zählt zur globalen Spitzengruppe bei der Arbeitsproduktivität.

Also woran liegt’s? Vielleicht am Mindset? An der Kultur? Wenn es um den Vergleich zum Silicon Valley geht, wird man hier definitiv fündig. Ein völlig anderes Level an Risikobereitschaft sei hier nur als herausstechender Unterschied genannt. Auch beim Match mit dem ähnlich bevölkerungsreichen, aber extrem Startup-starken Schweden kommt man mit dem Argument durchaus weiter. Die skandinavische Mentalität ist anderes und die tief verankerte Kapitalmarktkultur macht einen entscheidenden Unterschied.

Déjà-vu

Und dann ist da Bayern südlich des sogenannten „Weißwurstäquators“ – das Land der Lederhosen, der Bierzelte, des Leberkäses und der hübschen alpinen Landschaften, dessen Bewohner:innen diesen (aus Sicht des Rests von Deutschland) lustigen Dialekt sprechen. Das kommt einem doch bekannt vor.

Gut, man kann Ähnlichkeit natürlich nicht nur an solchen stereotypischen Faktoren festmachen. Aber es lässt sich schwer bestreiten, dass man bei einem Vergleich zwischen Österreich und Bayern mit den Argumenten „andere Kultur“ und „anders Mindset“ nicht weit kommt. Zudem sind die rechtlichen Rahmenbedingungen in Deutschland und Österreich bekanntermaßen sehr ähnlich und auch gesamtwirtschaftlich spielen Deutschlands südöstliches Bundesland und die Alpenrepublik in einer Liga – wiewohl Bayern hier die Nase etwa beim BIP pro Kopf etwas vorne hat.

Und doch: Österreich kam im ersten Halbjahr auf die besagten 472 Millionen Euro Gesamt-Investmentvolumen mit zwei Finanzierungsrunden zu je 100 Millionen Euro als größte Einzelinvestments. Währenddessen: Allein in der bayerischen Hauptstadt München gab es dieses Jahr mit Quantum Systems und Helsing bereits zwei Investments über mehr als eine Milliarde Euro, mit Proxima Fusion (411 Millionen Euro) noch ein weiteres, das schon alleine am österreichischen Gesamthalbjahresvolumen kratzt. Hinzu kommt mit Isar Aerospace (270 Millionen Euro) sogar eine Mega-Runde für ein Startup mit österreichischem Co-Founder und CEO.

Man findet freilich auch hier Gründe, warum der Vergleich nicht zulässig ist, wenn man danach sucht. Etwa dass die beiden Milliardenrunden an DefenseTech-Startups gingen – eine Hype-Branche, die im neutralen Österreich weniger Tradition hat und schwerer zu beackern ist. Aber damit sind gerade einmal die beiden auffälligsten Ausreißer erklärt.

Sucht man weiter, findet man gewiss noch einige Gründe mehr, die sich nicht von heute auf morgen ändern lassen, etwa die traditionell herausragende Stärke von Bayerns Industrie.

Genauer Blick an die Isar

Aber man kommt auch zu einigen Gründen, die mit gezielten politischen Maßnahmen zu erklären sind. Und mit starken universitären Initiativen, allen voran UnternehmerTUM an der TU München. Und ja, hier steht die reichste Frau Deutschlands, Susanne Klatten, als Mäzenin dahinter. Aber: Das Geld wurde richtig gut genutzt. Geld gäbe es schließlich auch hierzulande prinzipiell genug.

Ein genauer Blick an die Isar ist also nicht nur für die heimische Politik lohnend. Mit Offenheit statt Ausreden. Dann könnte es doch auch mit dem Aufstieg aus der dritten in die zweite Liga der Startup-Ökosysteme klappen. Das muss das Ziel sein. Denn wenn Leute mit Lederhosen, Bierzelten, Leberkäse, hübschen alpinen Landschaften und lustigem Dialekt das können, dann können wir das eben.

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Junior Developer
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„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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