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Eine neue Studie der Standortagentur Tirol zeigt, wie Tirols Unternehmen ihre digitale Souveränität stärken können. Hohe Kosten, technologische Abhängigkeiten und komplexe Systeme bremsen die Digitalisierung, gleichzeitig bieten souveräne Daten- und IT-Strukturen große Chancen für Sicherheit, Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit. Die Analyse liefert konkrete Handlungsempfehlungen für Betriebe und Politik.
Digitale Souveränität beschreibt die Fähigkeit von Unternehmen, ihre digitalen Systeme, Daten und Prozesse selbstbestimmt zu gestalten. Die aktuelle Studie der Standortagentur Tirol – durchgeführt von Brimatech Services und finanziert durch digital.tirol – zeigt, wo Tirols Wirtschaft steht und welche Schritte notwendig sind, um Abhängigkeiten zu reduzieren und Innovation zu fördern. Befragt wurden 67 Unternehmen, ergänzt durch Workshops und Expert:inneninterviews.
Die Ergebnisse verdeutlichen: Bereits umgesetzt werden vor allem Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen (74 %), der Einsatz lokaler Software (53 %) sowie Schulungen für Mitarbeitende (44 %). Den größten Mehrwert sehen Betriebe im Schutz sensibler Daten und in der Kontrolle über die IT-Infrastruktur. Gleichzeitig zeigt der europäische Vergleich Aufholbedarf bei Cloud-Nutzung, KI und Data Analytics.
Politische Entscheidungsträger betonen die strategische Bedeutung des Themas: Landeshauptmann Anton Mattle sieht digitale Souveränität als „Versicherung für die Zukunft“, während Landesrat Mario Gerber auf Effizienzgewinne und Kostenvorteile durch souveräne Daten- und Technologiestrategien verweist.
Die Standortagentur Tirol unterstützt Unternehmen mit Initiativen wie digital.tirol, dem datahub.tirol und dem Cluster Informationstechnologien Tirol. Die Studie identifiziert vier zentrale Hebel: Sensibilisierung, Stärkung digitaler Selbstbestimmung, Ausbau dezentraler Infrastrukturen und finanzielle Förderung. Für Betriebe ergeben sich konkrete Schritte – von souveränem Datenmanagement über rechtliche Absicherung bis hin zur Nutzung vertrauenswürdiger KI-Lösungen und regionaler Datenökosysteme.


