Description
Description (EN): In light of the weaker research focus of SMEs and the disruptive development of AI, small and medium-sized enterprises (SMEs) in the border region of Lower Bavaria and Upper Austria risk falling behind. Legal pressure from the AI Act and increasing dependency on U.S. market leaders in the field of large language models (LLMs) such as ChatGPT exacerbate this need for action. Despite close economic ties between the regions, SMEs are structurally disadvantaged as they are not the focus of current AI competence centers. Cross-border research and development projects often fail due to country-specific funding structures. At the same time, differing interpretations of GDPR and ethical AI principles offer potential for targeted exchange.
The goal of this project, running from January 1, 2026, to June 30, 2028, is to help SMEs understand the potential of generative AI (GenAI) and enable them to use it effectively in their operations to achieve efficiency gains. By gaining a better understanding of applications and challenges, SMEs will be networked with relevant experts and each other. This will strengthen the region's innovative capacity through interlinked measures.
To achieve this, SMEs in the border region will be trained in a targeted and application-oriented manner on GenAI through educational measures, pilot studies will be demonstrated jointly with SMEs, and a participation platform will be established. This platform will publish results from pilot studies for inspiration and replication, provide universities with a venue to present their expertise, and encourage best practice sharing and active exchange. Networking activities and workshops will raise awareness, promote GenAI adoption, and enhance regional innovation.
Planned activities include:
- Establishing and operating a participation platform to create a research map of surrounding universities in GenAI, geolocate training opportunities in the region, facilitate cross-border exchange for companies, and communicate project findings.
- Active cross-border exchange between SMEs and academia through events.
- Developing training materials and formats (fact sheets, videos, webinars, etc.) in coordination with chambers to complement current offerings and focus on GDPR-compliant, technically effective, commercially efficient, and ethically sound applications.
- Conducting modular training formats (Beginner/Advanced/Expert) with certification options to foster structured knowledge development on GenAI.
- Forming cross-border business clusters with similar requirements for AI-driven use cases. From these clusters, three pilot companies will be selected to prepare, implement, and test GenAI solutions in low-threshold application contexts. Insights will be integrated into the training sessions.
Impact and Long-Term Plans:
The project outcomes will have sustainable impacts on SMEs by strengthening their competitiveness, lowering barriers to adopting GenAI, and providing long-term innovation impulses. The developed training formats will be integrated into the Deggendorf Institute of Technology's continuing education program, while the participation platform will remain operational beyond the project's end. Results from pilot actions and training materials will remain accessible to foster further innovation in the region. Follow-up projects will aim to deepen cooperation and extend knowledge transfer beyond the region.
Read more Description (DE): Angesichts der schwächeren Forschungsausrichtung von KMUs bei gleichzeitig disruptiver Entwicklung von KI drohen kleine und mittelständische Unternehmen (KMUs) in der Grenzregion Niederbayern-Oberösterreich, den Anschluss zu verlieren. Der gesetzliche Druck durch den AI Act sowie die zunehmende Abhängigkeit von US-amerikanischen Marktführern im Bereich Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT verschärfen diesen Handlungsbedarf. Trotz enger wirtschaftlicher Verflechtungen zwischen den Regionen sind KMUs strukturell benachteiligt, da sie nicht im Fokus aktueller KI-Kompetenzzentren stehen. Grenzüberschreitende Forschungs- und Entwicklungsprojekte scheitern oft an landesspezifischen Förderstrukturen. Gleichzeitig bieten unterschiedliche DSGVO-Auslegungen und ethische KI-Grundsätze Potenzial für einen zielführenden Austausch.
Das Ziel des Projekts mit einer Laufzeit vom 01.01.2026 bis 30.06.2028 ist es, KMUs die Potenziale generativer KI (GenAI) aufzuzeigen und sie zu befähigen, diese gezielt einzusetzen, um Effizienzgewinne zu realisieren. Durch ein besseres Verständnis der Einsatzmöglichkeiten und Herausforderungen sollen KMUs mit relevanten Experten und untereinander vernetzt werden. Dies soll die Innovationskraft der Region durch ineinandergreifende Maßnahmen stärken.
Um dies zu erreichen, werden im Projekt KMU in der Grenzregion durch Weiterbildungsmaßnahmen zum Thema GenAI zielgruppengerecht und anwendungsorientiert geschult, gezielte Pilotstudien gemeinsam mit KMU demonstriert und eine Partizipationsplattform aufgebaut, auf welcher Ergebnisse aus den Pilotstudien zur Inspiration und Nachahmung veröffentlicht, den Hochschulen eine Plattform zur Präsentation ihrer Expertise gegeben und ein Best Practice Sharing sowie ein aktiver Austausch angeregt werden. Vernetzungsaktivitäten und Workshops tragen zur Sensibilisierung und zur Intensivierung der GenAI-Nutzung bei und befördern die Innovationskraft der Region.
Folgende Aktivitäten sind geplant:
- Aufbau und Betrieb einer Partizipationsplattform zur Erstellung einer Forschungslandkarte der umliegenden Hochschulen im Bereich GenAI, zur geolokalisierten Darstellung der in der Region angebotenen Weiterbildungen und Unterstützungen zu generativer KI, zum grenzübergreifenden Austausch für Firmen und Kommunikation der Projekterkenntnisse.
- Aktiver grenzübergreifender Austausch von KMU und Wissenschaft im Rahmen von Veranstaltungen.
- Erstellung von Schulungsunterlagen und -formaten (Steckbriefe, Videos, Webinare, etc.) in Abstimmung mit den Kammern, die das derzeitige Weiterbildungsangebot gezielt und synergetisch ergänzen und auf Ertüchtigung zum DSGVO-konformen, technisch und kaufmännisch effektiven und effizienten sowie ethischem Selbsteinsatz zielen.
- Durchführung von modular konzeptionierten Schulungsformaten (Beginner/ Advanced/ Expert) mit der Möglichkeit zum Zertifikatserwerb, die eine stringente Wissensentwicklung zu GenAI fördern.
- Bildung von grenzüberschreitenden Unternehmensclustern mit gleichen inhaltlichen Anforderungen an KI-getriebene Use Cases. Daraus Auswahl von drei Pilotunternehmen, mit denen GenAI-Lösungen in unterschiedlichen, möglichst niederschwelligen Anwendungskontexten zur Nutzung vorbereitet, eingesetzt und getestet werden. Integration der Erkenntnisse in die Schulungen.
Impact und Langzeitpläne:
Die Projektergebnisse werden nachhaltige Auswirkungen auf KMUs haben, indem sie deren Wettbewerbsfähigkeit stärken, Hemmschwellen gegenüber GenAI abbauen und langfristige Innovationsimpulse setzen. Die entwickelten Schulungsformate sollen in das Weiterbildungsprogramm der Technischen Hochschule Deggendorf integriert werden, während die Partizipationsplattform auch nach Projektende betrieben werden soll. Die Ergebnisse der Pilotaktionen sowie Schulungsunterlagen bleiben dauerhaft verfügbar, um weitere Innovationen in der Region zu fördern. Folgeprojekte sollen die Kooperation intensivieren und den Transfer der Erkenntnisse über die Region hinaus ermöglichen.
Read more Expected Achievements (EN): The aim is to bundle information, supporting assistance (action guides, checklists, tools, etc.) as well as expert contact letters on generative AI on a cross-border participation platform, which is to develop into an innovation hub due to interactive networking and exchange opportunities between experts and SMEs and is to be actively used as such.
Tasks to achieve goals:
1. Documentation of technical requirements
2. Implementation of a suitable participation platform
3. Definition and documentation of content structure and used functionality
4. Definition Access rights for all relevant stakeholders
5. Filling and maintenance, partly independently by involved stakeholders, editorial fine-tuning
6. Commissioning, marketing, activation of use
7. Evaluation and optimization
8. Transfer to active sustainable operation
9. Organisation and implementation of a networking event
This work package aims to systematically train and raise SMEs' awareness of the opportunities and challenges of generative AI (GenAI). The aim is to convey practical content and best practices that help companies to integrate LLM-based solutions meaningfully into their daily work. A special focus is on hands-on training with the demonstrators from the pilot projects as well as the development of sustainable training courses that are geared to the needs of the companies. The aim is to strengthen the competitiveness of SMEs in the region through targeted awareness-raising and knowledge transfer. Another focus is on data protection and legal aspects, in particular with regard to the AI Act and the specific challenges associated with the use of generative AI in companies.
Three pilot actions on the application of Generative Artificial Intelligence (GenAI) in SMEs in the border region will be implemented. The selected SMEs come from both countries. The focus is on the prototypical implementation of GenAI-based solutions with practical benefits. The aim is to highlight the possible uses of GenAI in SMEs, to promote knowledge transfer and to develop demonstrators for training purposes.
In terms of expected impact, the pilot actions contribute to creating best practices for the implementation of LLM-based systems in SMEs, reducing the barriers to GenAI in SMEs (e.g. data protection) and enabling the sustainable integration of AI technologies into everyday business. The targeted implementation of the pilot actions ensures that the developed solutions are not only theoretically sound, but also practically tested and applicable in operational practice.
Read more Expected Achievements (DE): Ziel ist die Bündelung von Informationen, unterstützenden Hilfestellungen (Handlungsleitfäden, Checklisten, Tools, etc.) sowie Experten-Steckbriefen zu generativer KI auf einer grenzübergreifenden Partizipationsplattform, die sich aufgrund interaktiver Vernetzungs- und Austauschmöglichkeiten zwischen Experten und KMU zu einer Innovationsdrehscheibe entwickeln und als solche aktiv genutzt werden soll.
Aufgaben zur Zielerreichung:
1. Dokumentation von technischen Anforderungen
2. Implementierung einer geeigneten Partizipationsplattform
3. Festlegung und Dokumentation von Inhaltsstruktur und benutzter Funktionalität
4. Definition Zugriffsrechte für alle relevanten Stakeholder
5. Befüllung und Pflege, z.T. eigenständig durch beteiligte Stakeholder, redaktioneller Feinschliff
6. Inbetriebnahme, Marketing, Nutzungsaktivierung
7. Evaluierung und Optimierung
8. Überführung in aktiven nachhaltigen Betrieb
9. Organisation und Durchführung einer Vernetzungsveranstaltung
Dieses Arbeitspaket dient der systematischen Schulung und Sensibilisierung von KMUs für die Möglichkeiten und Herausforderungen generativer KI (GenAI). Ziel ist es, praxisnahe Inhalte und Best Practices zu vermitteln, die den Unternehmen helfen, LLM-basierte Lösungen sinnvoll in ihren Arbeitsalltag zu integrieren. Ein besonderer Fokus liegt auf Hands-on-Trainings mit den Demonstratoren aus den Pilotprojekten sowie der Entwicklung nachhaltiger Schulungsangebote, die sich an den Bedarfen der Unternehmen orientieren. Dabei soll durch gezielte Bewusstseinsbildung und Wissenstransfer die Wettbewerbsfähigkeit der KMUs in der Region gestärkt werden. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Datenschutz und rechtlichen Aspekten, insbesondere im Hinblick auf den AI Act und die spezifischen Herausforderungen, die mit dem Einsatz generativer KI in Unternehmen verbunden sind.
Es werden drei Pilotaktionen zur Anwendung von Generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) in KMUs im Grenzraum umgesetzt. Die ausgewählten KMU stammen aus beiden Ländern. Dabei steht die prototypische Implementierung von GenAI-basierten Lösungen mit praxisnahem Nutzen im Mittelpunkt. Ziel ist es, die Einsatzmöglichkeiten von GenAI in KMUs aufzuzeigen, den Wissenstransfer zu fördern und Demonstratoren für Schulungszwecke zu entwickeln.
In Bezug auf die erwartete Wirkung tragen die Pilotaktionen dazu bei, Best Practices zu schaffen für die Implementierung von LLM-basierten Systemen in KMUs, die Hemmschwellen gegenüber GenAI in KMUs abzubauen (z.B. Datenschutz) und eine nachhaltige Integration von KI-Technologien in den Unternehmensalltag zu ermöglichen. Durch die gezielte Umsetzung der Pilotaktionen wird sichergestellt, dass die entwickelten Lösungen nicht nur theoretisch fundiert, sondern auch in der betrieblichen Praxis praktisch erprobt und anwendbar sind.
Read more Project outputs:
Inbetriebnahme der Partizipationsplattform zur Bereitstellung von Hilfestellungen, wie FAQs, zur Nutzung von generativer KI in KMU(DE)
Bereitstellung von unterstützenden Unterlagen wie Checklisten, dokumentierten Use Cases und oder Best Practices(DE)
Teilnehmende an den Schulungen(DE)
Partners (2)
Lead Partner:
Technische Hochschule Deggendorf
Partner’s ID if not PIC:
DE 228493551
Department:
Technologie Campus Grafenau
Address:
Dieter-Görlitz-Platz, 94469 Deggendorf, Germany
Department address:
Hauptstr. , 94881 Grafenau, Germany
Legal status:
public
Organisation type:
Higher education and research organisations
Website:
http://www.th-deg.de
Total budget:
EUR 360 283.70
Partner’s programme co-financing:
EUR 270 212.77
Partner’s programme co-financing rate:
75.00%
Partner contribution:
EUR 90 070.93
-
Software Competence Center Hagenberg GmbH
-
Name:
Software Competence Center Hagenberg GmbH
Department:
Data Science
Partner’s ID if not PIC:
ATU48056909
Address:
Softwarepark, 4232 Hagenberg, Austria
Department address:
Softwarepark, 4232 Hagenberg, Austria
Legal status:
public
Organisation type:
Higher education and research organisations
Website:
https://www.scch.at/
Total budget:
EUR 239 897.00
Partner’s programme co-financing:
EUR 179 922.75
Partner’s programme co-financing rate:
75.00%
Partner contribution:
EUR 59 974.25
