02.12.2020

Firstbird unterstützt Unternehmen beim Recruiting und setzt dabei auf die AWS Cloud

Bei Firstbird empfehlen Mitarbeiter den Arbeitgeber weiter. Die Recruiting-Lösung setzt dabei auf die Cloud von Amazon Web Services.
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Firstbird
(c) Firstbird
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Empfehlungen von anderen Personen, wie von Bekannten, Freunden, Familie und Kollegen, können einen großen Einfluss auf unsere Entscheidungsfindung, beispielsweise bei Kaufentscheidungen, haben. Zu diesem Schluss kommt auch Greven Medien in einer Umfrage aus dem Jahr 2019. Demnach geben mehr als die Hälfte der befragten Studienteilnehmer (56,4%) an, bei Kaufentscheidungen nach Bewertungen oder Erfahrungsberichten im Internet zu suchen. Auch die Talentsuche lässt sich durch dieses Phänomen positiv beeinflussen. Das österreichische Personalsoftware-Unternehmen Firstbird bietet seinen Kunden deshalb eine App an, die es Mitarbeitern erlaubt, ihre Erfahrungen mit anderen potentiellen Kollegen zu teilen.

Firstbird: Mitarbeiter werben für Arbeitgeber

Mitarbeiterempfehlungen sind die authentischste Werbung für einen Arbeitgeber und zudem kostengünstiger als Personalberater oder Stellenanzeigen. Das digitale Mitarbeiter-werben-Mitarbeiter Programm Firstbird unterstützt seine Kunden dabei, neue Talente zu werben, indem es Mitarbeitern eine Stimme im Recruitingprozess gibt.

Hierfür hat das Unternehmen eine App entwickelt, welche Mitarbeiter automatisiert zu neuen Stellenanzeigen informiert. Mitarbeiter können diese Stellenanzeige dann ganz einfach über die App auf ihren sozialen Netzwerken oder per E-Mail teilen und empfehlen. Zugleich können Unternehmen ihre Mitarbeiter auch zum Stand des Bewerbungsprozesses von empfohlenen Kandidaten informieren und individuelle Sach- und Geldprämien als Dankeschön an die Mitarbeiter vergeben.

Firstbird setzt auf die AWS Cloud

Die IT-Infrastruktur für diese App läuft dabei fast vollständig auf der AWS Cloud. Das ermöglicht es Firstbird, sich flexibel an das Kundenaufkommen anzupassen, neueste Technologien, wie etwa Analyse-Werkzeuge, kostengünstig zu beziehen, und konstant neue Funktionen und Verbesserungen für seine Kunden voranzutreiben. 

In den letzten drei Monaten hatte sich das Empfehlungsprogramm beispielsweise zum Ziel gesetzt, weniger aktive Nutzer der App stärker zu motivieren und so den Recruitingprozess seiner Kunden weiter zu stärken. Hierfür musste das Unternehmen jedoch zunächst besser verstehen, wie sich diese von aktiven Nutzern unterscheiden. „Wir wollten herausfinden, wo wir ansetzen müssen, um auch weniger aktive Nutzer zu Recruitingempfehlungen zu animieren“, erklärt Daniel Pfeiffer, VP of Engineering bei Firstbird, der auch im neuesten TechTalk zu Gast ist.

Dies erforderte es, tiefergreifende Datenanalysen durchzuführen. Wann bricht ein Nutzer den Empfehlungsprozess ab? Ab welchem Prozessschritt bleibt der Nutzer bis zum Ende in der Applikation? Zusätzlich werden alle Daten so abgelegt und aufbereitet, um Data Scientisten die Möglichkeit zu bieten, die Daten je nach Fragestellung abzufragen.

„Nachdem wir in einem Workshop mit AWS unsere Idee erläuterten, konnten wir schnell nächste Schritte für unser Projekt erarbeiten. Dazu gehörte etwa der Aufbau einer neuen Technologie-Architektur als auch die Etablierung eines Cloud-basierten Datawarehouses“, erklärt Pfeiffer. „In Kombination mit Diensten für Datenanalysen aus der AWS Cloud werden wir künftig die Möglichkeit haben zu verstehen, wie und bei welchen Schritten wir Prozesse verbessern müssen, um unsere Kunden dabei zu unterstützen, auch weniger aktive Mitarbeiter dazu zu motivieren, potentielle Kollegen zu werben“, führt der VP Engineering weiter aus.

Firstbird und AWS: Vom Objektspeicher zum Datalake

Bisher nutzte Firstbird Amazon S3 ausschließlich als Objektspeicher – künftig soll damit ein skalierbarer Datalake entstehen. In dem mehrstufigen Prozess werden die gespeicherten Daten in einem nächsten Schritt mit dem Datenabfrageservice Amazon Athena zur Verfügung gestellt und anschließend im ETL-Service AWS Glue aufbereitet. Ab diesem Schritt stehen die Daten für Analysen zur Verfügung und Firstbird kann in naher Zukunft mit dem Dienst Amazon QuickSight  auf übersichtlichen Dashboards sehen, wo ihr Empfehlungsprogramm gut funktioniert und mit welchen Maßnahmen es verbessert werden kann. „Ich freue mich schon sehr, wenn wir dieses Projekt implementieren können. Damit wird unser Geschäftsmodell als Ganzes verbessert“, so Daniel Pfeiffer.

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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AI Summaries

Firstbird unterstützt Unternehmen beim Recruiting und setzt dabei auf die AWS Cloud

  • Empfehlungen von anderen Personen, wie von Bekannten, Freunden, Familie und Kollegen, können einen großen Einfluss auf unsere Entscheidungsfindung, beispielsweise bei Kaufentscheidungen, haben.
  • Das österreichische Personalsoftware-Unternehmen Firstbird bietet seinen Kunden deshalb eine App an, die es Mitarbeitern erlaubt, ihre Erfahrungen mit anderen potentiellen Kollegen zu teilen.
  • Das digitale Mitarbeiter-werben-Mitarbeiter Programm Firstbird unterstützt seine Kunden dabei, neue Talente zu werben, indem es Mitarbeitern eine Stimme im Recruitingprozess gibt.
  • Mitarbeiter können diese Stellenanzeige dann ganz einfach über die App auf ihren sozialen Netzwerken oder per E-Mail teilen und empfehlen.
  • Die IT-Infrastruktur für diese App läuft dabei fast vollständig auf der AWS Cloud.
  • Bisher nutzte Firstbird Amazon S3 ausschließlich als Objektspeicher – künftig soll damit ein skalierbarer Datalake entstehen.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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  • Das österreichische Personalsoftware-Unternehmen Firstbird bietet seinen Kunden deshalb eine App an, die es Mitarbeitern erlaubt, ihre Erfahrungen mit anderen potentiellen Kollegen zu teilen.
  • Das digitale Mitarbeiter-werben-Mitarbeiter Programm Firstbird unterstützt seine Kunden dabei, neue Talente zu werben, indem es Mitarbeitern eine Stimme im Recruitingprozess gibt.
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  • Die IT-Infrastruktur für diese App läuft dabei fast vollständig auf der AWS Cloud.
  • Bisher nutzte Firstbird Amazon S3 ausschließlich als Objektspeicher – künftig soll damit ein skalierbarer Datalake entstehen.

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