23.02.2016

Change Management: „Stillstand hat noch nie etwas bewegt“

Ohne sich den sich ständig ändernden Rahmenbedingungen der Geschäftswelt anzupassen, sinken die Erfolgschancen eines Unternehmens drastisch. Angelika Schmidt, Professorin für Change Management an der WU-Wien, erzählt im Brutkasten-Interview über Managment-Modetrends, Mitarbeiterängste und was große Unternehmen von Startups lernen können.
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WU Professorin Angelika Schmidt erzählt im Brutkasten-Interview über Change Management, Mitarbeiterängste und was große Unternehmen von Startups lernen können. psdesign1 - fotolia.com

Change Management – in Zeiten der Digitalisierung und Globalisierung ist dieser Term in aller Munde. Change Management befasst sich damit Prozesse, Strukturen und Systeme in Organisationen zu verändern. Der Brutkasten hat sich mit Angelika Schmidt, Professorin  am Institut für Change Management an der WU Wien, über das Thema unterhalten.

Was verstehen Sie unter Change Management?

Angelika Schmidt: Was in einer Organisation passiert ist eigentlich immer einem Wandel unterzogen. Die Frage ist wie explizit sich die Akteure dessen bewusst sind. Meiner Meinung nach gilt es zwischen drei wesentlichen Fragen zu unterscheiden.

  1. Ist der der Treiber zur Veränderung interner oder externer Natur? Will ich ein neues Produkt auf den Markt bringen oder einen neuen Markt erschließen. Oder brechen mir Kundenstämme weg, gibt es neue rechtliche Regelungen?
  2. Agiere ich proaktiv oder reaktiv? Will ich selbst eine Veränderung herbeiführen oder reagiere ich nur auf sich ändernde Rahmenbedingungen.
  3. Handelt es sich um kontinuierlichen oder episodischen Wandel? Schaue ich nicht explizit darauf was sich verändert, und lasse es passieren. Oder will ich bewusst innerhalb einer Zeitspanne etwas ändern.

Wie geht man Veränderung richtig an?

Angelika Schmidt, Professorin an der WU Wien.
Angelika Schmidt, Professorin an der WU Wien.

Es gibt nicht den einen richtigen Weg für ein Unternehmen um etwas zu verändern. Es gilt ein Sensorium aufzubauen und die (vor allem eine dynamische) Umwelt im Auge zu behalten. Aber man darf nicht beim Beobachten erstarren, es geht in erster Linie ums aktive Tun. Man braucht Mut zu Entscheidungen, auch wenn sie risikobehaftet und möglicherweise falsch sind. Aber Stillstand hat noch nie etwas bewegt.

Für wie relevant halten Sie Change Management heutzutage in der Praxis?

Veränderung ist immer etwas das man betrachtet hat. Auch im Management gibt es Modetrends. In den 90er-Jahren war es das Qualitätsmanagement. Danach kam das Prozessmanagement. Im Zuge der Finanzkrisen wurde Change Management relevanter, weil viele stabile Faktoren weggebrochen sind, vor allem bei den Banken. Relevant war Change schon in den 60er/70er Jahren – heute steht es lediglich mehr im Fokus.

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Gibt es Stärken oder Schwächen beim Change Management?

Vorneweg muss man fragen wer bin ich im Wandlungsprozess: Bin ich verantwortlich, nur beteiligt oder der Treiber? Ich würde es nicht Stärke oder Schwäche nennen. Es gibt Fehler, die man machen kann und aus denen man lernen sollte. Wichtig ist es die Ziele und Beweggründe für den Wandel der Belegschaft ordentlich zu kommunizieren.

Gibt es Branchen in denen Change relevanter ist?

Veränderung ist in allen Branchen ein wichtiges Thema. Das hat weniger mit Branchen ansich zu tun, als damit wie ein Unternehmen aufgestellt ist.

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Was wären für Sie die ersten Schritte in einem Veränderungsprozess?

Für mich gilt es zu hinterfragen woher die Idee kommt etwas zu ändern. Anschließend kann man sich mit den nächsten Schritten befassen:

  • Was gilt es zu ändern
  • Was ist das Ziel
  • Wie kommuniziere ich die Idee – gut überlegen wo man welche Impulse setzt
  • Welche Keyplayer habe/brauche ich
  • Gibt es eine Deadline

Menschen haben oft Angst vor Veränderung?

Ängste von Menschen haben eine wichtige Funktion. Diese Ängste bringen Entscheidungsträger dazu zu hinterfragen, ob der Wandel in dieser Form wirklich eine gute Idee ist. Es ist ein Wechselspiel zwischen hinterfragen und antreiben. Wenn eine Kraft wegfällt kann das fatale Folgen haben. Und dass Mitarbeiter ihren Job oder ihre Position verlieren können – so ehrlich muss man einfach sein.

Was können große Unternehmen in Bezug auf Change Management von Startups lernen?

Ein Startup hat Energie und Freude einer Idee nachzueifern. Aber vor allem die Improvisationsfähigkeit sind Startups großen Firmen oft voraus. In komplexen Organisationen geht Agilität durch eingefahrene Prozesse und Strukturen oft verloren. Meiner Meinung nach ist es auch nicht zielführend ein Startup nach dem anderen aufzukaufen, wie es in manchen Branchen üblich ist. Und man sollte darauf schauen, dass die Schere zwischen operativen Tätigkeiten und Management-Entscheidungen nicht zu groß wird. Denn früher oder später leider der eigentliche Prozess der Geldbeschaffung darunter.

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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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