29.06.2022

Arbeitgeberattraktivität: Auch jungen Bewerber:innen geht’s ums Geld, nicht ums Klima

Was erwartet sich die Generation Z von Arbeitgeber:innen? whatchado hat dazu mehr als 30.000 junge Menschen befragt.
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Arbeitnehmerattraktivität Generation ZTikTok
(c) Adobestock

Die Arbeitslosigkeit ist aktuell trotz Krisenstimmung niedrig. Der Fachkräftemangel wird von Unternehmen in Umfragen als eines der drängendsten, wenn nicht das drängendste Problem genannt. Und Expert:innen sprechen immer häufiger vom einem Wandel vom Arbeitgeber:innen- zum Arbeitnehmer:innen-Markt. Sprich: Job-Suchende sind aktuell in einer guten Position und können Forderungen stellen. Entsprechend sind Unternehmen bemüht, die Arbeitgeberattraktivität zu stärken.

Was macht für die Generation Z Arbeitgeberattraktivität aus?

Worum es hierbei speziell Bewerber:innen aus der Generation Z geht, wollte nun whatchado in einer Studie herausfinden, für die insgesamt mehr als 30.000 Schüler:innen, Lehrlinge, Studierende und junge Menschen mit Berufserfahrung im DACH-Raum von Mitte April bis Anfang Juni befragt wurden. Zumindest ein Teilergebnis ist dabei wohl doch für viele überraschend: Fridays for Future hin oder her – Klimaschutz im Unternehmen spielt für junge Bewerber:innen eine vergleichsweise untergeordnete Rolle.

Aufgabengebiet noch wichtiger als Gehalt, Klimaschutz ist vielen egal

Ganz oben auf der Prioritätenliste in der Arbeitgeberattraktivität steht laut Whatchado-Umfrage das im Job zu erwartende Aufgabengebiet, das von 91 Prozent der Befragten als sehr wichtig oder wichtig für die Job-Entscheidung genannt wird. Auf Platz zwei folgt das Gehalt mit 84 Prozent. Auch Weiterbildungsmöglichkeiten für Mitarbeiter:innen stehen mit 74 Prozent hoch im Kurs (für Studierende ist dieser Punkt sogar wichtiger als das Gehalt). Das betriebliche Engagement des Unternehmens gegen den Klimaschutz ist dagegen nur für 30 Prozent der Befragten entscheidend – noch hinter der Möglichkeit für Home Office, die mit 40 Prozent ebenfalls weniger wichtig ist, als vielleicht erwartet.

Wechselbereitschaft: Mehr Geld für viele ausschlaggebend

Abgefragt wurde auch die Wechselbereitschaft. Für 68 Prozent wäre laut Umfrage ein besseres Angebot bezogen auf Gehalt oder Benefits für einen Jobwechsel ausschlaggebend. 63 Prozent geben an, sie würden den Arbeitgeber wechseln, wenn sich ihre Tätigkeiten anders gestalten, als erwartet. Für Studierende und Berufserfahrene ist dieses Kriterium mit 77 Prozent bzw. 72 Prozent sogar noch wichtiger als ein attraktiveres Gehaltsangebot. Unter den Berufserfahrenen sind zudem für 62 Prozent zu wenig Wertschätzung und für 69 Prozent ein schlechtes Verhältnis zum bzw. zur Vorgesetzten für einen Wechsel sehr relevant.

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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