21.09.2021

„Durch Agiles Arbeiten wird die Organisation sicher nicht effizienter“

Was kann agiles Arbeiten und was kann die Methode nicht? Beim Innovation.Network.Talk vergangene Woche gab es einen Blick hinter das Buzzword.
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Heike Mensi-Klarbach über agiles Arbeiten
Heike Mensi-Klarbach | (c) brutkasten / Magdalena Schauer Burkart
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Es ist kundenzentriert und soll dank seiner Anpassungsfähigkeit schneller, bessere Ergebnisse liefern: das agile Arbeiten. Inzwischen heften sich sehr viele Unternehmen auf die Fahnen, die Methode zu nutzen. Ob diese Behauptung tatsächlich stimmt hängt auch davon ab, wie genau man es mit der Definition nimmt. Denn die aus der IT stammende Arbeitsweise basiert auf einem Manifest, das genaue Regeln enthält. „Das ist eine relativ strikte Methodologie. Man setzt cross-funktionale Teams zusammen und folgt einem Schema X – immer und immer wieder“, erklärt Raiffeisenbank International (RBI)-HR-Chefin Heike Mensi-Klarbach in ihrer Keynote beim Innovation.Network.Talk vergangene Woche.

Gibt es agiles Arbeiten nur in der IT?

Agiles Arbeiten führe zwar im Output zu Flexibilität, „aber es ist nicht willkürlich, es ist nicht alles möglich. Es muss tatsächlich sehr stark getaktet und sehr genau organisiert sein“, so Mensi-Klarbach. Zwar seien etwa 20 Prozent der rund 1000 Leute, die in der RBI in agilen Teams arbeiten, nicht IT-Fachkräfte. Doch auch diese würden als Teil der typischen cross-funktionaler Teams nur an IT-Projekten arbeiten. In anderen Bereichen arbeite man also nicht agil im eigentlichen Sinne. Doch es gelte: „Wir können sehr viel vom Agile-Ansatz lernen und wenden es in Elementen auch schon in anderen Bereichen an. Damit können wir etwa die funktionalen Silos, die es normal in großen Unternehmen gibt, ein Stück weit aufbrechen“.

Der gesamte Innovation.Network.Talk:

Ähnlich und doch begrifflich nicht ganz so eng sieht es Erste Group Österreich-HR-Chefin Sabine Mlnarsky in der Podiumsdiskussion des von Sanofi und Club Alpha veranstalteten Events. Im IT-Bereich arbeite man sehr nahe am ursprünglichen Konzept des agilen Arbeitens. Sonst gelte aber: „Die Erste Bank macht ihr eigenes agil. Wir haben viele Elemente übernommen und ich glaube, dass viele Kolleginnen und Kollegen gar nicht wissen, dass diese Elemente ursprünglich aus dem agilen Arbeiten kommen“. In einigen Bereichen würde das Prinzip mit seinen schnellen Iterationen auch gar nicht passen, meint Mlnarsky, etwa in ihrem eigenen, der HR. „Wir entwickeln nicht unentwegt neue Produkte. Wenn ich alle paar Wochen ein neues Feature bringen würde, würden meine Kunden wahnsinnig werden. Die wollen meist einfach, das alles funktioniert“.

Sabine Mlnarsky über agiles Arbeiten
Sabine Mlnarsky | (c) brutkasten / Magdalena Schauer Burkart

Auch für Heike Mensi-Klarbach ist klar: „Das agil immer die richtige Lösung ist glaube ich nicht. Man kann einzelne Elemente in anderen Bereichen anwenden, aber auch nicht immer und überall. Dort wo man etwa auf Standardisierung und Wiederholung setzen muss, macht agil gar keinen Sinn“. Ein Beispiel für die gelungene Anwendung es Prinzips auf andere Bereiche sieht Barbara Sladek, Gründerin des HealthTech-Startups Biome Diagnostics, in ihrem Unternehmen: „Wir verwenden die Methoden auch in Sales und Marketing – und das überraschend erfolgreich“. Dabei räumt sie ein, dass man nicht alle Teile der Methode nutze. Sie sieht agiles Arbeiten als „strategischen Prozess“, mit dem eine schnelle Umsetzung der Ziele gelinge. „Und es macht Spaß“, so Sladek.

Barbara Sladek | (c) brutkasten / Magdalena Schauer Burkart

„Man muss seinen Perfektionismus ablegen“

Für Klaudia Bachinger, Gründerin des auf die Jobvermittlung älterer Arbeitnehmer:innen spezialisierten Startups WisR ist agile „vielmehr ein Mindset als eine Methode“. „Man muss wirklich seinen Perfektionismus ablegen – das ist mir am Anfang sehr schwer gefallen“, so die Gründerin. Sabine Mlnarsky steuert dazu eine Anekdote bei: „Ich habe auch einmal etwas in der HR agil entwickeln dürfen – das mache ich nie wieder“. Doch obwohl es für sie ein sehr fordernder Prozess gewesen sei, habe er sich als die richtige Wahl herausgestellt. Heike Mensi-Klarbach sieht in der Annahme, dass Agiles Arbeiten sich für jeden eignen würde, einen Mythos: „Agil zu arbeiten ist nicht leicht – es ist unendlich aufwändig. Man muss es lernen und auch mögen. Es gibt Menschen, die wollen nicht jeden Tag die Verantwortung für einen End-to-End-Prozess übernehmen“. Und auch diese brauche man – in anderen Bereichen.

Klaudia Bachinger | (c) brutkasten / Magdalena Schauer Burkart

Dennoch übernehme man bei der RBI das Prinzip der Verflachung der Hierarchien auch in anderen Bereichen des Unternehmens – mit „Folgeproblemen“, wie Mensi-Klarbach sagt: „Dass es die agile parallel zu einer hierarchischen Struktur gibt, bringt ungeklärte Fragen, etwa wer die direkte Ansprechperson für Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter ist und von wem sie gesehen werden, um ihre Karriere weiter zu verfolgen“. Denn weil die Steuerung agiler Teams nicht durch einen Team-Lead erfolge, sondern in der Produktvision liege, sei die nächste vorgesetzte Person oft für so viele Mitarbeiter:innen verantwortlich, dass sie diese klassischen Führungskräfte-Aufgaben nicht mehr bewältigen könne.

Agiles Arbeiten als „das Zurückdrehen der Bürokratisierungsmaschine“

Doch dabei sieht die RBI-HR-Chefin durchaus Sinn im hierarchischen Prinzip. Die starke Zentralisierung bestimmter Funktionen führe in großen Unternehmen schließlich zu mehr Effizienz, etwa weil Synergien genutzt werden können. „Das sind die klassischen Economies of Scale. Aber die andere Seite ist: Je stärker eine Organisation strukturiert ist, desto langsamer ist sie“, so Mensi-Klarbach. Daraus leitet sie einen weiteren „Mythos“ ab: „Agil macht die Strukturen schlanker und effizienter – das würde ich sehr in Frage stellen. Eigentlich ist genau das Gegenteil der Fall. Agil ist das Zurückdrehen der Bürokratisierungsmaschine. Man löst das Zentralisierte wieder auf und schafft damit auch Redundanzen. Die Organisation wird dadurch sicher nicht effizienter. Aber wir wissen auch, dass Innovation nicht dort passiert, wo alles durchgetaktet ist, sondern wo es einen Freiraum gibt, sich anderen Dingen zu widmen“.

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Andreas Blumauer, bislang CEO von Semantic Web Company und nun SVP Growth bei Graphwise | (c) Graphwise
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Im Oktober 2024 fusionierte das Wiener Unternehmen Semantic Web Company (2004 von Andreas Blumauer und Martin Kaltenböck gegründet) mit Ontotext aus dem bulgarischen Sofia und wurde zu Graphwise. Blumauer, bis dato CEO von Semantic, wurde SVP Growth, Atanas Kiryakov, davor CEO von Ontotext, wurde Präsident. Details zum Deal wurden damals nicht genannt – brutkasten berichtete.

Nun hat das britische Private-Equity-Haus Oakley Capital die Mehrheit an Graphwise übernommen. Auch hier wurden die Höhe der Summe und der verkauften Anteile nicht aktiv kommuniziert, Gründer Blumauer erklärte dem brutkasten jedoch, dass man sich nun weltweit gesehen in den Top 3 – was die Evaluation von KI-Infrastrukturunternehmen betrifft – befände.

Graphwise: Ein Meilenstein in Bulgariens IT-Historie

„Durch den Merger hat die Firma eine besondere Konstellation mit Standorten bzw. Strukturen in Wien, Sofia und den USA geschaffen“, sagt Blumauer. „Die Bewertung basiert wesentlich auf dem ARR. Das heurige Jahr ist dabei zäher als die Jahre zuvor, dennoch ist es uns gelungen, uns im Markt zu behaupten und einen Multiple über dem 2026er Marktdurchschnitt zu erzielen. Daher liegt die Bewertung im neunstelligen Bereich und ist damit signifikant. Für Bulgarien bedeutet das sogar, dass es sich nun um die dritthöchste Bewertung eines IT-Unternehmens in der Geschichte des Landes handelt.“

Auf die Frage, wie es zu diesem Deal kam, war für Blumauer die Marktdynamik ganz entscheidend. „In den vergangenen zwei Jahren hat sich KI in Unternehmen zunehmend langsam in den operativen Einsatz entwickelt. Es gibt zwar immer wieder pointierte Erfolgsmeldungen, gleichzeitig besteht weiterhin Unsicherheit darüber, welche LLM-Ansätze sich tatsächlich durchsetzen werden. Gerade bei Multi-Agentic- und autonomen Systemen ist ein breiter Roll-out noch meilenweit entfernt“, erklärt er.

Kontakt über Messen in London

Umso wichtiger seien deswegen Referenzkunden, bei denen sich anhand konkreter Anwendungen demonstrieren lässt, wie KI vertrauenswürdiger und in bestehende Unternehmensstrukturen integriert werden kann. „Das lässt sich auch mit Company Rules verknüpfen: Ein wesentlicher Teil der Story ist die Frage, wie KI in Unternehmen kontrolliert und gleichzeitig hochskalierbar ausgerollt werden kann“, führt er aus. „Das hat auch Oakley erkannt und verstanden. Über Messen in London kam der Kontakt zustande, woraufhin unser Business genauer analysiert und das Potenzial erkannt wurde. Begleitet wurde die Entwicklung unter anderem von Deloitte, EY und Bain, die bestätigen konnten, dass Graphwise eine zentrale Rolle in diesem Umfeld spielen kann.“

Heute wird die Graphwise-Technologie von Banken und großen Pharmakonzernen in Europa eingesetzt, darunter beispielsweise Roche und weitere prominente Unternehmen in Österreich, die nicht genannt werden wollen: „Gleichzeitig gibt es gute Statements und Bewertungen aus dem Markt“, führt Blumauer weiter aus. „Mit der Entwicklung der Sprachmodelle und insbesondere GraphRAG (Anm.: Retrieval-Augmented Generation mit Graphen) stehen nach dem Merger sehr zentrale Komponenten zur Verfügung, um die nächste Entwicklungsstufe von KI in Unternehmen abzubilden. Das zeigt sich auch in unseren operativen Kennzahlen: Der ARR wächst organisch um rund 30 Prozent, bei inzwischen mehr als 200 Blue-Chip-Kunden. Damit verfügen wir über eine relevante Kundenbasis und konkrete Referenzen, die die technologische Positionierung und die Skalierbarkeit des Geschäftsmodells untermauern.“

Gründer bleiben im Management

Für den Founder ist der neue Eigentümer ein Investor mit einem langfristigen und klar auf Wertschöpfung ausgerichteten Ansatz: „Oakley, mit Gründer Peter Dubens, hat unter anderem in die Sigmund Freud Privat-Universität investiert und Dubens selbst war mehrfacher Startup-Gründer. Er hat sich immer wieder gefragt, warum sich klassische VCs teilweise so wenig mit den Gründern selbst auseinandersetzen. Für ihn geht es letztlich darum, Ideen zur Welt zu bringen und Unternehmen langfristig aufzubauen. Martin Kaltenböck und ich verstehen uns weiterhin klar als Gründer. Wir sind nach wie vor im Management-Board aktiv und bringen damit unsere Erfahrung und unsere ursprüngliche Gründerperspektive weiterhin unmittelbar in die Entwicklung des Unternehmens ein. Das ist ausdrücklich so gewünscht und Teil der langfristigen Konstellation.“

Oakley baut auf Graphwise auf

„Wir freuen uns sehr über diese neue Partnerschaft mit Oakley, da ihr Team sowohl unsere Technologie als auch unsere Ambitionen versteht. Oakley hat eine herausragende Erfolgsbilanz darin, gründergeführte Software-Unternehmen zu Unicorns zu machen. Mit Oakley als paneuropäischem Investor im Rücken sind wir besser denn je positioniert, um global als KI-Enabling-Plattform aufzutreten und Unternehmen dabei zu unterstützen, souveräne und vertrauenswürdige KI in großem Maßstab zu implementieren“, sagt Kiryakov.

KI-Souveränität im Fokus

In einer Zeit, in der Unternehmen zunehmend unabhängig von einzelnen großen Tech-Plattformen agieren wollen, gewinnt das Thema „KI-Souveränität“ an Bedeutung. Der Einstieg von Oakley als paneuropäischer Investor sei deswegen ein starkes Signal für den europäischen Technologie-Standort und stärke die Rolle von Graphwise als unabhängige KI-Plattform.

„Der Wert von Künstlicher Intelligenz hängt direkt von der Qualität und Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Large Language Models (LLMs) sind extrem leistungsfähig bei der Sprachverarbeitung, haben aber entscheidende Schwächen: Sie neigen zu faktischen Fehlern („Halluzinationen“) und können oft nicht nachvollziehbar erklären, wie sie zu einem Ergebnis gekommen sind“, liest man in der Aussendung.

Graphwise mit Rückgrat

Graphwise löst dieses Problem durch den Aufbau eines sogenannten „Semantic Backbone“ (semantisches Rückgrat) in Form eines Knowledge Graphs. Diese Wissensgraphen verknüpfen isolierte Unternehmensdaten, geben ihnen Kontext und stellen großen KI-Modellen eine Faktenbasis zur Verfügung. Das Ergebnis: Die KI soll nicht mehr halluzinieren, Ergebnisse würden revisionssicher und die Token-Kosten drastisch sinken, so der Claim. Dies sei besonders in regulierten und datenintensiven Branchen wie Finanzdienstleistungen, im Gesundheitswesen (Life Sciences) und im öffentlichen Sektor unverzichtbar.

Dubens, Gründer und Managing Partner von Oakley Capital, dazu: „KI verändert die Art und Weise, wie jede Organisation arbeitet. Das macht vertrauenswürdige, gut verwaltete Daten heute wichtiger denn je.“

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