Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

04.05.2015

Wiener mischen mit crowd-o-moto den internationalen Automarkt auf

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✨ AI Kontextualisierung

Noch vor gar nicht allzu langer Zeit fuhr man zum Autokaufen zum Händler seines Vertrauen ins nächst gelegene Autohaus. Heute kann man dies gemütlich von der Couch aus tun – oder vom Café ums Eck. Bequem vom Computer aus. Das Internet eröffnet allerdings noch mehr Möglichkeiten: Während man früher dem Händler vertrauen musste, dass das Angebot fair und preiswert ist, kann man heute einfach und schnell Angebote auf der ganzen Welt vergleichen. Die Gemeinschaft kann dementsprechend eine große Kraft entwickeln.

Diesen Gedanken haben zwei Wiener aufgegriffen und um den Crowd-Faktor erweitert. Das Startup von Dejan Stojanovic und Karl-Michael Molzer nennt sich crowd-o-moto. Die beiden haben ihre Berufe im Investment-Banking und in der Juristerei für ihren Traum aufgegeben. Dejan Stojanovic ist in der Wiener Startup-Szene kein Unbekannter, immerhin organisiert er die FuckUp Nights in Wien. Eine Eventreihe, bei der Gründer, deren Startup gescheitert ist, von ihren Learnings erzählen.

Crowd-o-moto versteht sich als Analogie zum „crowd-buying“ – Ziel ist die Bündelung der Kaufkraft zu einer Gemeinschaft: Je mehr Käufer, desto günstiger das Angebot. Dem Brutkasten beantwortet Co-Gründer Dejan Stojanovic womit crowd-o-moto Geld verdient, aber auch, was er für Learnings aus den FuckUp Nights mitgenommen hat.

Euer Elevator Pitch: Was macht ihr und welches Problem löst ihr damit?

crowd-o-moto ist die erste nachfragegesteuerte Online-Plattform für Neuwagen. Wir unterstützen KäuferInnen bei ihrer Suche nach einem Neuwagen und vereinfachen mit unserer Plattform den gesamten Kaufprozess.

KäuferInnen mit den gleichen Präferenzen werden zu Crowds gepoolt. Gemeinsam erreichen wir die notwendige Marktübersicht, sparen wertvolle Zeit und kommen, ohne dem lästigen Feilschen, zu den besten Neuwagenangeboten. Die tatsächliche Vertragsunterzeichnung, Bezahlung oder Fahrzeugübernahme erfolgt direkt bei unseren namhaften Partnerhändler. Long story short: Wir verbinden das Beste aus 2 Welten – die Vorteile der Internetsuche mit dem persönlichen Kauferlebnis beim Händler.

Wie verdient ihr Geld?

Die Nutzung unserer Plattform ist für KäuferInnen vollkommen kostenlos und die Reservierung der Angebote ist unverbindlich. Die Händler zahlen uns nach einem erfolgreichen Deal eine Vermittlungsprovision.

Wer hatte die Idee und wieso?

Karl-Michael und ich haben uns schon als Studenten Gedanken dazu gemacht, wie wir die Position der/des einzelne/n Käufers/in stärken können. Nachdem wir aber selbst bei einem Autokauf die mühsamen Hürden erkannt haben, haben wir uns diesem konkreten Thema näher gewidmet. Die intensive Eigenrecherche, aber auch die Zusammenarbeit mit der WU Wien, hat bestätigt, dass mit diesem Problem mehr Menschen zu kämpfen haben. Somit war bewiesen, dass ein ausreichend großer – aber gleichzeitig auch attraktiver – Markt vorhanden war und das Problem nicht nur uns zwei betraf.

Wie kam es zum Gründer-Team?

Karl-Michael und ich sind die Co-Founder und kennen uns mittlerweile seit mehr als 12 Jahren. Kennengelernt haben wir uns an der WU Wien im Anfängerkurs Französisch. Ziemlich bald nach der Gründung ist Georg als CTO zu uns gestoßen. Mittlerweile sind wir ein neun-köpfiges Team, das mit Herz und Seele am Erfolg des Startups arbeitet.

Eure Marketingstrategie?

Wir sind aktuell auf sehr vielen Messen und Events vertreten. Der klare Fokus liegt jedoch auf Online-Werbung. Zusätzlich werden wir demnächst mit einer Marketingmaßnahme starten, welche es in der Form in Österreich bisher noch nicht gab.

Habt ihr einen Investor an Board? Wie seid ihr an die Investoren-Suche heran gegangen, Cold Calling oder übers Netzwerk?

Nach der Seed-Runde Anfang 2014, haben wir im Februar 2015 die Investment Round A positiv abgeschlossen. Es hat jedenfalls Vorteile, auf diverse Netzwerkveranstaltungen vertreten zu sein. Unsere Angels haben wir jedoch über unser persönliches Netzwerk gefunden.

Eure bisherigen Learnings?

Für uns hat sich das Befolgen des Lean Startup Prinzips als ideal erwiesen. Ein früher Launch und das rechtzeitige Feedback vom Markt haben uns enorm gepusht.

Die Vision: Was sind eure nächsten Ziele? Kurzfristig, aber auch Langfristig?

Wir haben unsere Plattform zu Ostern gelauncht und befinden uns gerade in der Softlaunch Phase. Mit mehr als 34.000 Seitenaufrufen bisher und dem ausschließlich positiven Feedback, sind wir mehr als zufrieden. Unser Ziel ist es, in den nächsten Tagen und Wochen die User Experience zu verfeinern und die Userzahl zu steigern. Langfristig führt uns unsere Reise nach Deutschland bis hin in die Staaten.

Dejan, Du organisierst ja auch die FuckUp Nights in Wien. Hast Du viel für dich mitnehmen und auch bei crowd-o-moto bereits anwenden können?

Die FuckUp Night zu organisieren war ein Volltreffer. Die bisherigen Stories von unseren Speakern waren mehr als nur wertvoll. Für mich habe ich mitnehmen können, dass auch die besten Ideen an teaminternen Issues scheitern können. Uns liegt daher das Wohl unseres Teams sehr am Herzen!

Danke.

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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“.

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.

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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.

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