30.04.2025
AKADEMISCHE AUSGRÜNDUNGEN

Wie Österreichs Unis mehr Spin-offs generieren könnten

Startups aus der Wissenschaft gelten als Schlüssel für Innovation und Wettbewerbsfähigkeit – doch der Weg von der Idee zum Spin-off ist oft steinig. Was ist erforderlich, damit Forscher:innen den Schritt in die Selbstständigkeit wagen?
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Ilya Strebulaev, Professor an der Stanford University, hat mehrere Ideen, wie Universitäten Spin-Offs fördern könnten
Ilya Strebulaev, Wirtschaftsforscher an der Standford University | Foto: brutkasten

Ideen haben viele – doch nur wenige verlassen das Labor. Damit aus akademischem Wissen marktfähige Unternehmen werden, braucht es Mut, Kapital – und bessere Rahmenbedingungen. Wie diese aussehen könnten, hat die Regierung 2024 in einem Spin-off-Leitfaden skizziert. Das Ziel wurde im Jahr 2020 als Teil der österreichischen Forschungsstrategie (FTI-Strategie) gesetzt: die Zahl der akademischen Ausgründungen bis 2030 zu verdoppeln. Denn im Vergleich mit der EU – oder gar den USA – liegt Österreich zurück.

Einer, der die Best-Practice-Beispiele aus den USA kennt, ist Ilya Strebulaev, Wirtschaftswissenschaftler an der Stanford University, Autor des Buches „The Venture Mindset“, Experte in Finanzierungsangelegenheiten. Gemeinsam mit Verantwortlichen aus Österreich stellt er sich die Frage: Was brauchen Unis hierzulande, um in Sachen Ausgründungen nachzuziehen? Christian Hoffmann, Senior Advisor für Innovation und Beteiligungsmanagement an der TU Wien, Rudolf Dömötör, Direktor des WU Entrepreneurship Center, Alexander Schwartz, Partner bei Xista Science Ventures und Ilya Strebulaev liefern praktische Ansätze. brutkasten war bei der Panel-Diskussion vor Ort.

Unternehmertum als Massensport

Die Grundlage: Universitäten müssen unternehmerisches Denken fördern – und zwar über alle Disziplinen hinweg. „Wir müssen Studierende frühzeitig an innovative Ideen heranführen und die Universität als Ort sehen, an dem Dinge ausprobiert werden können“, sagt Dömötör von der WU. Dabei wichtig: Fehler zulassen. Strebulaev plädiert dafür, hier keine voreiligen Entscheidungen zu treffen, Ideen nicht frühzeitig in gut und schlecht einzuteilen. Alle sollten die Chance bekommen, ihre Konzepte zu entwickeln. Genauso wie Massensport für den Spitzensport wichtig sei, komme es auch hier darauf an, den Unternehmergeist breit zu fördern.

Unterschiedliche Disziplinen verbinden

Die Richtung: Strebulaev sieht die interdisziplinäre Natur amerikanischer Top-Universitäten als klaren Vorteil. Europas Universitäten seien oft zu spezialisiert, zu wenig durchlässig, wenn es darum geht, zwischen Fakultäten und Institutionen zusammenzuarbeiten. Es muss einfacher werden, Veranstaltungen von anderen Unis zu besuchen – und sich zu vernetzen. Als positives Beispiel nennen die Unis das WU-Institut für Entrepreneurship & Innovation – in dem Studierende der WU mit Studierenden der TU zusammenarbeiten.

Menschen vernetzen

Die Vorbereitung: Vernetzung. Sie ist das Nervensystem des Innovationsökosystems – ohne sie bleibt jede gute Idee isoliert. Wiener Universitäten und Forschungsinstitutionen entdecken ihre Kraft gerade neu – über disziplinäre und institutionelle Grenzen hinweg. Ob gemeinsame Startup-Kurse von WU, TU und BOKU, ein Programm zur Förderung von Unternehmertum in den Life Sciences oder ein Fonds, der Spin-offs aus dem gesamten Hochschulbereich finanzieren soll: Der Fokus liegt klar auf Kooperation statt Konkurrenz. Entscheidend ist, dass der Wettbewerb global ist, nicht österreichisch. Laut Strebulaev habe Österreich hier durch den kleinen Binnenmarkt sogar einen Vorteil: Wer skalieren will, muss global denken.

Zudem habe Stanford bewiesen, dass räumliche Nähe von Fakultäten, durchlässige Strukturen und ein starkes Alumni-Netzwerk essenzielle Bedingungen für eine lebendige Gründungskultur seien – Ansätze, die nun auch in Österreich verstärkt adaptiert werden.

Mehr Risikokapital für Spin-offs

Der Status Quo: Viele der angesprochenen Punkte wollen die Unis umsetzen. Was ein Wermutstropfen bleibt: Der Zugang zu Risikokapital für Spin-offs, der in Österreich schwieriger ist als in den USA. Initiativen wie jene von Xista Science Ventures wollen das verändern. Auch die WU arbeitet bereits an einer Investmentgesellschaft. Warum das Mindset noch nicht überall angekommen ist? „Wir wollen uns ungern von unserem Schumpeter-Verhalten verabschieden – weil wir dabei viel verlieren würden“, erklärt Xista-Partner Schwartz. Soll heißen: Die Angst vor dem Verlust von Vermögen und Sicherheit macht uns risikoscheu.

Nur: Menschen sind mobil. Sie bewegen sich dorthin, wo es die besten Ideen, Universitäten und Forschungseinrichtungen gibt. Im Umkehrschluss bedeutet das, dass Österreich ein solcher Ort werden muss. Die Ziele jedenfalls sind gesetzt.

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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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