27.01.2015

SONOS Logo geht viral: 6 Logo-Tipps für Startups

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(c) SONOS / Beim rauf und runter Scrollen, glaubt man, dass sich das Logo wellenartig bewegt.

Sonos hat ein neues Logo. Und jeder redet davon. Womit das Designer-Team rund um den neuen Auftritt allerdings nicht gerechnet hat, ist der Effekt, den der Tweet der US-amerikanischen IT-Plattform „The Verge“ verursacht hat: Jeder spricht darüber.

Die Besonderheit des Musiksystemhersteller-Logos ergibt sich durch Scrollen nach oben oder unten, denn es wirkt, als würden Wellen aus dem Logo heraustreten und das Bild beleben. Im Artikel zum neuen Logo mutmaßt das Online-Magazin, dass der Effekt vom Brand-Team vielleicht nicht einmal beabsichtigt war. Schließlich hätte der Designer in seinem Arbeitspapier den so genannten „Moiré-Effekt“ nirgends erwähnt. Stimmt das, wäre dies ein überglücklicher Zufall.

Der Brutkasten hat recherchiert und mit Branchenkennern gesprochen, welche Tipps man bei der Logo-Auswahl unbedingt beachten sollte.

 

1. Brainstorm

Der erste Schritt ist bereits gesetzt: Man hat sich aktiv dazu entschieden zu gründen und hat bestenfalls bereits einen Namen. Als nächstes benötigt man von einem viel und genug: Zeit. Das Logo steht für das Unternehmen, die Idee, seine Kunden, die Kommunikation nach außen und die (zukünftigen) Mitarbeiter müssen sich ebenfalls damit identifizieren können.

Viele beginnen damit, indem sie zunächst alle Wörter zusammen tragen, die in Verbindung zur Idee stehen oder das Unternehmen verkörpern. Als nächsten Schritt sollte man die Bildsprache integrieren. Gibt es ein Wort, das auch in Bildsprache Sinn machen würde?

2. Trends vermeiden

Vorsicht walten lassen, sollte man bei Logo-Trends mitmachen wollen. Das Logo sollte schließlich zeitlos sein und auch bei der nächsten Trendwelle mithalten können.

Beispiele: Der „Low polygon“-Stil wurde laut „Somebody Marketing“ im Jahr 2014 häufig verwendet und ist aus 3D Softwares entstanden.

https://www.behance.net/gallery/19362357/logoset-2014

FotoCredit

Noch etwas wilder ist der „3D Metal“ Style, der ein wenig an die Kühlerfiguren auf Autos.

Alfonso-X-Evgeny Skidanov

FotoCredit

Im Trend liegen auch „Lino Cut und Wood Cut Style“

Gert van Duinen

FotoCredit

3. Die richtige Größe finden

Das Logo sollte groß auf einer Website, aber auch im Miniaturformat, auf dem Printpapier einer Zeitung, auf einem Truck oder der Visitenkarte funktionieren. Ein heller wie dunkler Hintergrund muss das Logo in Szene setzen können. (Man könnte hier etwa zwei Versionen des Logos andenken)

 

4. Interview führen

Um die richtige Schriftart zu finden, muss man sich zuerst fragen,

  • wofür steht das Unternehmen?
  • Klassische oder Moderne Ausrichtung?
  • Wer ist meine Zielgruppe?
  • Farbig oder schwarz-weiß?

 

5. Namen integrieren – ja oder nein?

Einige, die sich erst kürzlich damit beschäftigt haben, ein neues Logo zu designen, meinten, es sei wichtig, dass das Logobild auch eigenständig funktioniert.

 

6. Die Konkurrenz

Es könnte sinnvoll sein, einen Blick auf die Logos der Konkurrenz zu werfen.

Gibt es eine Linie, die sich in den Logos der anderen Unternehmen durchzieht?

Wie möchte man sich von den Mitspielern in der Branche abheben?

 

Da das Logo für das Unternehmen steht, sollte man sich mit der Entscheidung Zeit lassen und Feedback einholen. Auch wenn einem das Logo persönlich gefällt, muss es lange nicht bei der breiten Masse ankommen.

Man könnte auch andenken, eine Online-Umfrage zu starten. Tools wie SurveyMonkey helfen dabei.

 

 

 

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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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