Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

12.08.2021

Die 6 größten HR-Fehler, wenn Startups ihr Team schnell massiv vergrößern

GASTBEITRAG. Wenn Startups Millioneninvestments an Land ziehen, folgt eine massive Wachstumsphase, in der auch der Aufbau des Teams eine große Herausforderung ist.

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GASTBEITRAG

Bitpanda, GoStudent, Storebox oder Refurbed – 2021 sind Finanzierungsrunden in zwei- und dreistelliger Millionenhöhe auch in Österreich nicht mehr sehr ungewöhnlich. Mit diesen massiven Finanzspritzen wird ein Wachstum finanziert, für das oft binnen kürzester Zeit auch die Belegschaft stark ausgebaut werden muss. Nicht selten verdoppelt sich die Zahl der Mitarbeiter in sehr kurzen Zeiträumen. Vor allem bei Tech-Unternehmen resultiert daraus entsprechender Druck und der Bedarf an gefragten Talenten ist enorm hoch.

Um eine Organisation erfolgreich durch eine Wachstumsphase zu führen, ist in der Regel eine Vorarbeit von 3-9 Monate notwendig um Strukturen, Prozesse und das Kernteam auf den enormen Wachstumsschub vorzubereiten. In den meisten Fällen kommt das Wachstum ganz plötzlich und durch die Dringlichkeit ist es aufgrund der vorhanden Organisations- und Personalstruktur nicht möglich, den Wachstumsanforderung gerecht zu werden. Unter diesem Druck werden immer wieder dieselben Fehler gemacht, die mittel- und langfristig verhältnismäßig kostenintensiv zu korrigieren sind.

Das führt dazu, dass man damit beschäftigt ist, Fehlbesetzungen neu zu besetzen, zeitintensives Change Management zu betreiben oder Abstriche an der Unternehmensbewertung machen muss, da man zu sehr mit operativen Tätigkeiten beschäftigt ist anstatt das Wachstumsmomentum auszuschöpfen. Daraus entstehen kulturelle und finanzielle Schäden die vorab schwer abzuschätzen sind.

1. Mangelndes Netzwerk mit Erfahrung

Eine neue Wachstumsphase bedeutet für die meisten Gründer eine Reise ins Ungewisse. Jeder Gründer der es geschafft hat, ein Unternehmen so erfolgreich zu führen wird früher oder später an den Punkt kommen, an dem die internen Talente und man selbst nicht genügend Erfahrungswerte gesammelt haben um die anstehenden Wachstumsherausforderungen zu meistern. Man sollte also den Fokus auf Talente setzen, die genau diese Herausforderungen schon einmal erfolgreich gemeistert haben.

Durch den gezielten Austausch mit einer Peer-Group von Personen, die solche Erfahrungen schon gesammelt haben, verbunden mit soliden Planungsmechansimen und konsequenter Umsetzung, können gravierende Folgefehler antizipiert werden. Umso größer eine Organisation wird und umso schneller eine Organisation wächst, desto weniger kann man in den einzelnen Bereichen involviert sein und desto schneller müssen Entscheidungen getroffen werden, deren Auswirkungen immer schwerwiegender werden.
Deshalb ist es umso wichtiger, ein aktives Netzwerk mit Personen zu pflegen an denen man sich für die einzelnen Herausforderungen orientiert oder sie als Unterstützung phasenweise mit an Board holen kann.

2. Zu wenig Transparenz und Klarheit

In Wachstumsphasen kann nicht zu viel Wert auf Kommunikation und Transparenz gelegt werden. Gründer und das Management müssen die Einstellung mitbringen, den Mitarbeitern zu vertrauen und permanent proaktiv eine klare Vision und ein Zielbild zeichnen an den sich jeder orientieren und seinen Bereich darauf auslegen kann. Regelmäßige Kommunikationsroutinen wie ein All-Hands auf Organisationsebene, Skip-level-Meetings und Updates innerhalb der jeweiligen Abteilungen kann nur von Vorteil sein. Umso transparenter relevante Informationen wie zum Beispiel konsolidierte Finanz Reportings, Personalveränderungen oder wichtige Projektupdates geteilt werden, umso effektiver können Mitarbeiter auf das gemeinsame Ziel hinarbeiten und umso klarer wird es, in welchen Bereichen es noch an Verbesserungspotenzial herrscht.

3. Falsche Einschätzung des Arbeitsmarkts

Viele Gründer, Führungskräfte oder Teams wissen entweder nicht genau wonach sie suchen, können nicht klar formulieren wonach sie suchen oder haben keine realistischen Einschätzungen, ob die Wunschkandidaten-Profile realistisch am Markt verfügbar sind. Umso mehr relevante Erfahrungswerte in einem Team gesammelt wurden, desto besser kann eingeschätzt werden, welche Talente noch fehlen, um bestmöglich die Ziele zu erreichen.

Eine Stellenbeschreibung mit Skills und Qualifikationen reicht leider nicht aus. Eine Ableitung von der Vision, Organisation- und Abteilungsziele bis hin zu einer Beschreibung der Daseinsberechtigung einer Stelle und eine Projektion wie die ersten Monate idealerweise gestaltet werden, erhöht die Wahrscheinlichkeit, Stellen akkurat und fristgerecht zu besetzen.

4. Unklare Priorisierung

Jeder braucht alles gestern & sofort, das ist meistens die Realität in einer Wachstumsphase. Jedoch ist das ein Zeichen von mangelnder Priorisierung und ein Resultat von zu geringer Abstimmung innerhalb der Teams. Notwendig ist eine klare Einschätzung, was möglich ist und was aufgrund der gegebenen Ressourcen nicht möglich ist.

5. Reaktives Hiring

Kündigungsfristen, Iterationsstufen, um auf Marktfeedback zu reagieren und Time To Hire werden meist viel zu knapp eingeschätzt. Das führt dazu, dass man durch die hohe Dringlichkeit dazu gezwungen ist, eine nicht ideale Entscheidung zu treffen. Teure Fehlbesetzungen sind die Folge, die im schlimmsten Fall nicht nur finanzielle sondern auch kulturelle Schäden hinterlassen, deren Ausmaß kaum einschätzbar ist.

6. Nicht ausgelegtes HR-Setup

Wenn das HR-Setup in wachsenden Unternehmen nicht passend aufgesetzt ist, kann das viele Folgen haben. Es sind dann nicht ausreichend Ressourcen vorhanden, um den Wachstumsbedarf zu decken. Es fehlt an ausreichend qualifizierten Kandidaten im Bewerbungsprozess. Passende Kandidaten werden nicht systematisch von unpassenden Kandidaten evaluiert. Die Kommunikationsmaßnahmen sind nicht ausreichend zufriedenstellend für die Mitarbeiter. Das Management ist sehr stark in wesentlich operativen und organisatorischen Prozessen involviert.

Über den Autor

Thomas Kohler hat den Personalbereich bei einem Wiener Scaleup von der Pre-Seed Phase in die Internationalisierungssphase aufgebaut. Nach mehr als 250 Hires begleitet er Gründer & Führungskräfte durch Wachstumsphasen und baut Hochleistungs-Talent-Acquisition- & Personalabteilungen.

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Manche Wege sind direkt und vorgezeichnet – Schule, Bildung, Ausbildung und ein Job in dem Bereich, den man beherrscht. Andere sind von Umwegen gezeichnet, Mühsal und Zeiten, in denen man nicht weiß, wie es genau weitergehen soll. Raphael Suchomels Vita ist eine von den nicht-linearen.

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Er hat mit 18 die Schule zum ersten Mal abgebrochen und sich eine Vollzeitstelle gesucht. Der gebürtige Wiener schrieb sich fortan in eine Abendschule ein, brach jene aber – ein mal mit 19 und einmal mit 21 Jahren – wiederholt ab. Doch der Gedanke des endgültigen Aufgebens war keiner und im jungen Mann schlicht nicht vorhanden. So war es dann mit 22 soweit: der vierte Versuch, die Matura nachzuholen, gelang.

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Studium in Hagenberg

Es folgte ein Umzug von Wien nach Oberösterreich und der Start des ersten Jahrgangs des damals neu geschaffenen Bachelorstudiums „Artificial Intelligence Solutions“ an der University of Applied Sciences Upper Austria in Hagenberg.

Suchomel gehörte zudem zu den Mitgründern der Young AI Leaders Linz, einer lokalen Community innerhalb der AI-for-Good-Initiative der International Telecommunication Union der Vereinten Nationen. Die Gruppe bringt junge Menschen aus Forschung und Technologie zusammen und organisiert unter anderem Hackathons und Diskussionsveranstaltungen rund um Künstliche Intelligenz.

© Harvard/zVg – Eine 3D-Simulation eines schwach elektrischen Fisches.

Nach rund 100 verschickten Mails – die meisten davon blieben unbeantwortet – gelang es Suchomel schließlich, einen Forschungsaufenthalt als Praktikant an der Harvard Medical School zu ergattern. Dort befindet er sich auch heute und forscht an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Neurowissenschaften.

Im Mittelpunkt seiner Arbeit stehen biologisch fundierte künstliche Agenten. Vereinfacht gesagt, bauen die Forschenden in Harvard virtuelle Tiere im Computer. Diese Tiere bekommen künstliche neuronale Netze und bestimmte Sinneswahrnehmungen und Bewegungsmöglichkeiten, die sich an echten Tieren orientieren. Anschließend lernen sie mit einer Methode namens „Reinforcement Learning“. Dabei wird ihnen nicht jede Handlung vorgegeben. Sie probieren unterschiedliche Verhaltensweisen aus und lernen über Belohnungen und Nachteile selbst, welche Strategien erfolgreich sind.

„Schauen wie sich Agent verhält“

„Wir kennen aus der Biologie die körperlichen Einschränkungen von Fischen“, erklärt Suchomel. „Wir wissen, wie sich Augen im Winkel bewegen, wie schnell sie sind und welche anderen biologischen Einschränkungen es gibt. Und wir statten einen ‚Reinforcement-Learning‘-Agenten mit diesem Wissen aus: Wir simulieren den Körper eines Fisches, sodass er über diesen Körper mit der Umwelt und mit anderen Fischen kommuniziert. Das schicken wir durch eine ‚Reinforcement-Learning‘-Umgebung, simulieren Trajektorien und schauen, wie sich der Agent verhält.“

Die Simulation funktioniert wie ein virtuelles Labor. Forscher können einzelne Sinneskanäle ausschalten, Kommunikationssignale verändern oder die Umwelt der Agenten manipulieren und beobachten, wie sich ihr Verhalten verändert. Damit sollen Hypothesen darüber entwickelt werden, warum bestimmte Verhaltensweisen entstehen und welche Mechanismen dahinterstecken. Solche Hypothesen sollen anschließend gezielter in Experimenten mit echten Tieren überprüft werden können.

Der Vorteil hierbei sei, dass man nicht jedes Verhalten explizit programmieren müsse, sondern durch die Kombination aus Körper, biologischen Einschränkungen, Umwelt und „Reinforcement Learning“ Verhalten entstehen lassen könne, das möglicherweise dem Verhalten echter Fische ähnelt. So soll — und das ist das Ziel — Forschung günstiger und schneller werden, sagt Suchomel. Man könne zudem Variablen besser isolieren und kontrollieren und neuronale Netze viel genauer analysieren. Das wäre bei echten Fischen teilweise sogar viel schwieriger, vor allem wenn man ihr Zusammenspiel mit anderen Fischen untersuchen möchte.

Künstliche und natürliche Intelligenz

Die Harvard Medical School und andere Institute verfolgen seit Längerem das Ziel, KI zu nutzen, um natürliche Intelligenz besser zu verstehen – und umgekehrt auch natürliche Intelligenz für die Entwicklung von KI zu nutzen.

„Dafür gibt es im KI-Bereich viele verschiedene Methoden und Ansätze, die sich an Beobachtungen aus der Natur orientieren. Gleichzeitig gibt es immer mehr Forschung an der Schnittstelle von KI und Biologie, bei der KI-Forscher und Biologen zusammenarbeiten“, sagt Suchomel. „Wenn man beispielsweise genau weiß, wie die Umgebung aussieht, und gleichzeitig die Kommunikation eines Fisches beobachtet, könnte man künftig elektrische Signale interpretieren. So lässt sich etwa erkennen, dass ein bestimmtes Signal ausgesendet wird, weil sich der Fisch bedroht fühlt. Dadurch könnte man nicht nur einzelne Fische, sondern auch die Gruppendynamik analysieren – und besser verstehen, wie sich die Tiere untereinander und in ihrer Umwelt verhalten.“

Suchomels Praktikum in Harvard reicht noch bis Februar, danach führt ihn den Weg nach Belgien an die KU Leuven – eine, wie er sagt „der besten Unis in Europa wenn es um KI geht“. Anschließend möchte er in einen „starken Master“ reinkommen und weiter an KI forschen. Wo das sein wird, sei erstmal zweitrangig: „Hauptsache starke Labs.“

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