02.01.2023

Warum das AMS 2022 Philosoph:innen auf die Mangelberufsliste gesetzt hat

2022 stand in Oberösterreich der Beruf des/der Philosoph:in auf der Mangelberufsliste. In einem neuen Blogartikel klärt AMS-Chef Johannes Kopf auf, wie es dazu kam.
/artikel/ams-philosophinnen-mangelberufsliste
Cropped image of a Socrates bust for use in philosophy-related templates etc. Bust carved by by Victor Wager from a model by Paul Montford, University of Western Australia, Crawley, Western Australia.
Sokrates war kein Lagerlogistiker | Foto: Greg O'Beirne/Wikimedia | Lizenz: GFDL / Creative Commons

Der Fachkräftemangel ist in der österreichischen Wirtschaft allgegenwärtig: Es gibt kaum mehr eine Branche, die nicht von Schwierigkeiten beim Besetzen von ausgeschriebenen Stellen berichtet. Eine Berufsgruppe, die 2022 in Oberösterreich auf der Mangelberufsliste landete, überraschte dann aber doch ein wenig: Die Philosoph:innen.

Rechtlich gesehen ist die Mangelberufsliste eine Verordnung des Bundeministers für Arbeit – und sie regelt, welche ausländischen Fachkräfte erleichtert eine Rot-Weiß-Rot Karte ausgestellt bekommen. Erstellt wird sie – grob gesagt – auf Basis der beim Arbeitsmarktservice (AMS) gemeldeten offenen Stellen des Vorjahres. Zusätzlich zu österreichweit gesuchten Berufen gibt es noch bundesländerspezifische Nennungen.

Im Vorjahr standen 68 Berufe bundesweit auf der Liste. In acht Bundesländern kamen weitere Berufe dazu – am meisten in Oberösterreich, das 49 weitere Einträge auf die Liste vornahm. Darunter befanden sich auch die eingangs erwähnten Philosoph:innen.

Mit dem Jahreswechsel gibt es nun eine neue Mangelberufsliste – und anlässlich ihrer Veröffentlichung räumte AMS-Chef Johannes Kopf in in einem Blogartikel einen Fehler bei der Vorjahresliste ein.

Aktuell nur eine offene Stelle für Philosoph:innen in Österreich

Denn tatsächlich ist der Fachkräftemangel bei den Philosoph:innen gar nicht so groß: Aktuell sei in Wirklichkeit in Österreich nur eine einzige Stelle für diese Berufsgruppe ausgeschrieben, schreibt Kopf in seinem Artikel. Aber wie landeten die Philosoph:innen dann auf der Mangelberufsliste?

Der Grund liegt in der sogenannten „Berufssystematik“, einer Art Regelwerk zu Definition von Berufen, die das AMS zur Erstellung der Liste heranzieht. Und diese Systematik basiert auf dem erstmals 1961 veröffentlichten „Systematischen Verzeichnis der Berufe“ des statistischen Zentralamtes“, wie AMS-Chef Kopf in seinem Blogeintrag erläutert.

Aktuell enhält diese Systematik rund 500 unterschiedliche Oberberufe, denen wiederum etwa 4.000 Spezialberufe zugeordnet sind. Ein Oberberuf ist demanch „Schlosser_in im Metallbereich“, ein dazuzgehöriger Spezialberuf wäre etwa „Maschinenschlosser_in“.

Logik vs. Logistik

Und damit sind wir auch schon beim Thema: Denn ein anderer dieser Oberberufe ist eben der oder die „Philosoph_in“. Und auch diesem Oberberuf sind zahlreiche Spezialberufe zugeordnet. Einer davon: Der oder die Logistiker:in. Was am ersten Blick nicht besonders schlüssig erscheint, geht es bei der Logistik doch um den Transport oder die Lagerung von Gütern.

Allerdings: „Logistiker“ ist auch eine veraltete Berufsbezeichnung für Logiker:innen, also jenen Wissenschaftler:innen, die sich mit den Gesetzen der Logik beschäftigen. Was traditionell eine Teildisziplin der Philosophie ist.

Im AMS wurden dann freie Stellen aus dem Transportwesen zunehmend mit dem Begriff „Logistiker:innen“ eingeordnet – und somit der Überkategorie „Philosoph:innen“. Richtig gemäß der Berufssystematik wäre laut AMS-Chef Kopf übrigens Betriebslogistikkaufmann/-frau, Lagerlogistiker_in oder Logistikmanager_in gewesen. Die Fehlzuordnung wurde so häufig vorgenommen, dass es die Philosoph:innen schließlich im Industrie-Bundesland Oberösterreich auf die Mangelberufsliste 2022 schafften.

Weitere Folgen hatte der Irrtum übrigens laut Kopf nicht. Der Fehler wurde aufgeklärt und es kam zu keinen weiteren falschen Zuordnungen mehr. Anträge auf eine Rot-Weiß-Rot-Karte von Philosoph:innen gab es in Oberösterreich im gesamten Jahr 2022 keine. Auf der Mangelberufsliste für 2023 stehen die Philosoph:innen jetzt nicht mehr, dafür aber fast 100 andere Berufe.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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