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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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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