05.01.2017

Arbeitsmodelle: Von der Evolution zur Organisation

Das Jobsharing-Konzept von Tandemploy soll langfristig glücklicher und produktiver machen. Auf der Online-Plattform können sich Tandems finden.
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Das Jobsharingkonzept von Tandemploy soll glücklich machen.

Wenn Mitarbeiter krank werden oder auf Urlaub gehen, kann es vorkommen, dass im Büro das Chaos ausbricht. Vor allem in Job-Positionen mit viel Verantwortung oder in Unternehmen, wo jeder auf das Funktionieren des anderen angewiesen ist, kann der Ausfall einer Person spürbar sein. Das kann die betroffenen Mitarbeiter, aber auch das Unternehmen unangenehm unter Druck setzen. Aus diesem Problem hat Tandemploy ein Business-Modell gemacht: Auf der Online-Plattform des Startups können nicht nur einzelne Mitarbeiter nach einem Partner suchen, sogar ganze Unternehmen oder Teams können sich matchen lassen. Eine weitere Säule des Startups soll das Consulting von Firmen sein, die das Jobsharing-Konzept ebenfalls ausprobieren wollen.

Kompetenzen werden aufgeteilt

Kern der Idee ist das Zusammenbringen von Teilzeitkräften, die zusammen eine Vollzeitstelle besetzen. Damit werden die Kompetenzen aufgeteilt und Mitarbeiter können wieder beruhigt auf Urlaub gehen, ohne ständig erreichbar sein zu müssen. Viele Tandem-Konstellationen gehen über die klassische 100-Prozent-Stelle hinaus und umfassen zwischen 120 und 150 Prozent. Der Fokus rückt weg von der klassischen 40-Stunden-Woche und erlaubt eine flexiblere Aufteilung der To-dos.

Redaktionstipps

Offen für das Projekt

„Wir arbeiten mit Unternehmen verschiedenster Größe zusammen“, meint Ellen Härtel, die bei Tandemploy fürs Onlinemarketing zuständig ist. Das Modell lasse sich bereits ab zwei Mitarbeitern anwenden – und komme bei dem Startup auch selbst zum Einsatz. So würden sich die Gründerinnen Anna Kaiser und Jana Tepe die Geschäftsführung teilen; dasselbe gelte für ihren eigenen Job, erzählt Härtel: „Ich arbeite nur fast Vollzeit, eigentlich sind es 32 Stunden“; den Rest übernimmt ihr Partner. „Ich bin nicht mit dem Gedanken in die Jobsuche gegangen, unbedingt Teilzeit arbeiten zu wollen, sondern war einfach nur offen für das Projekt.“

Geteiltes Leid

Jobsharing bringt aber neben vielen Vorteilen auch mehr Komplexität in eine Firma. „Gerade in der Anfangsphase muss man sich da einarbeiten und es benötigt sehr gute Absprachen. Außerdem muss man so etwas wie Konkurrenzdenken unter dem Tisch lassen.“ Die Erfahrung zeige aber, dass die Umstellung meist relativ schnell gehe. Wer glaubt, dass er bei diesem Konzept seine Verantwortung komplett abgibt, irrt. Vielmehr geht es darum, diese gemeinsam mit dem Partner zu übernehmen. Laut Härtel verbucht das deutsche Startup eine große Nachfrage von Unternehmen aus Österreich, insbesondere von jungen Menschen. Seitens der Arbeitgeber würden sich zunehmend auch größere Firmen für das Jobsharing-Modell interessieren. Tandemploy sei in Gesprächen mit drei großen Unternehmen, es gehe jeweils um Jobsharing für Management-Positionen. Im Herbst 2013 gegründet, finden sich rund 5.000 registrierte Jobsharer und über 50 Unternehmen auf der Plattform.

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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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