ISTARI unterstützte die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft mbH (FFG) mit webAI-Technologie, um alle Firmenwebsites in Österreich zu analysieren und Innovationsscores (InnoProb) zu berechnen – mit Einblicken nach Größe, Branche und Standort.
Fehlende Transparenz im österreichischen Innovationsökosystem
Um die Innovationskraft österreichischer Unternehmen flächendeckend beurteilen und vorausschauend fördern zu können, suchte die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft mbH (FFG), die nationale Förderinstitution für die unternehmensnahe Forschung und Entwicklung in Österreich, nach einer skalierbaren Lösung. Das Ziel war es, ein belastbares Prognosemodell zu entwickeln, das den Innovationsgrad aller heimischen Unternehmen erfasst. Besonders wichtig war dabei, zu verstehen, wie Innovationspotenziale mit Faktoren wie Unternehmensgröße, Branchenzugehörigkeit und regionaler Lage zusammenhängen - und das alles bei hoher Effizienz und Skalierbarkeit.
KI-gestützte Innovationsanalytik mit ISTARI webAI
Mit Hilfe der KI-basierten webAI-Technologie analysierte ISTARI die Webseiten aller registrierten Unternehmen in Österreich. Auf Grundlage öffentlich zugänglicher Webdaten wurde mithilfe des proprietären webAI InnoProb-Indikators ein Innovationswert je Unternehmen berechnet. Der wissenschaftlich fundierte InnoProb-Score schätzt die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Produktinnovationen auf Unternehmensebene ein. Erfahren Sie hier mehr darüber, wie ISTARI Innovationspotenzial messbar macht. Im Anschluss an die InnoProb-Berechnungen erfolgte eine tiefgreifende explorative Datenanalyse, die aufzeigte, wie sich Innovationsunterschiede über Unternehmensgrößen, Branchen und geografische Regionen hinweg verteilen.
Datenbasierte Erkenntnisse für eine effektivere Innovationsförderung
Dank der fortschrittlichen KI-Kompetenz von ISTARI erhielt die FFG ein leistungsstarkes Analyse- und Benchmarking-Tool, das die Innovationslandschaft Österreichs ganzheitlich abbildet. Der Output: Detaillierte Rankings, statistische Insights sowie dynamische Visualisierungen wie Karten und Diagramme, die eine schnelle und faktenbasierte Entscheidungsfindung ermöglichen. Damit konnte nicht nur die strategische Allokation von Fördergeldern gezielter erfolgen - das entwickelte Modell bietet zudem eine skalierbare und wiederholbare Methode zur Prognose von Innovationstrends auf nationaler Ebene.
