17.10.2022

Dynatrace: „Leadership heißt in Beziehung treten“

Dynatrace hat über 3.600 Mitarbeiter:innen, aber nur wenige Hierarchie-Ebenen. Wieso das eines der Erfolgsrezepte des Unternehmens ist, erklärte uns Vincent Stueger.
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Vincent Stueger | (c) Dynatrace
Vincent Stueger | (c) Dynatrace
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„Es gibt hunderte Bücher über Leadership. Die meisten bewegen sich auf inhaltlicher Ebene, nur sehr wenige auf persönlicher. Dabei ist Führung immer ein in Beziehung treten“, sagt Vincent Stueger. Er verantwortet bei Dynatrace im Leadership-Team von Gründer und CTO Bernd Greifeneder die Skalierung der R&D-Organisation, also jenen Bereich, der in Österreich und Europa die Produktinnovation vorantreibt, und stetig wächst. 2005 in Linz gegründet, legte das Unternehmen eine außergewöhnliche Erfolgsgeschichte hin. Seit 2019 an der New Yorker Börse notiert, beschäftigt es derzeit weltweit mehr als 3.600 Menschen. Zuletzt erreichte man einen Jahresumsatz von fast einer Milliarde US-Dollar.

Führung als Frage des Vertrauens

Das von Stueger angesprochene „in Beziehung treten“ ist bei Dynatrace Kern der täglichen Arbeit. Denn Leadership bedeutet hier nicht Hierarchie und starre Strukturen, wie man es aus klassischen Corporates kennt, sondern Vertrauen, wie der Manager ausführt: „Meist sind es nur drei Hierarchie-Ebenen und man ist bereits im C-Level angelangt. Es funktioniert bei Dynatrace viel über informelle Beziehungen. Wir arbeiten in einzelnen sehr autonomen Teams, die sich für bestimmte Aufgaben bilden, um schnell und flexibel die besten Ergebnisse liefern zu können, und sich dann auch wieder auflösen“. Eine Herausforderung für das Leadership sei dabei das Alignment, um etwa Doppelgleisigkeiten zu vermeiden. Für diese Abstimmung brauche es Regeln, Prozesse, Rituale und auch eine besondere Führungsstruktur, erklärt Stueger: „Man muss sich Zeit nehmen, ein Netzwerk aufzubauen“.

Letztlich funktioniere diese Abstimmung nur über Vertrauen und ein Interagieren auf Augenhöhe. „Es ist ein Vertrauen in die Mitarbeiter:innen und auch in deren Innovationskraft. Wir wissen, sie sind die Besten in ihrem jeweiligen Feld und können daher am zielführendsten Entscheidungen nahe am Kunden, an der Technologie oder auch an internen Themen treffen“, sagt Stueger. Diese Entscheidungen müssen nur wiederum stets abgestimmt werden, so sieht es das „Autonomy Principle“ bei Dynatrace vor. Auf diese Weise kämen auch Leute aus den verschiedensten Unternehmensbereichen zusammen. „Es geht darum, wen ich brauche, um das Thema optimal weiterzutreiben. Es gibt keine Befindlichkeiten, wer dabei ist und wer nicht. Ein ‚das ist nicht mein Zuständigkeitsbereich‘ wird man bei uns nicht hören. Alle sind motiviert und unterstützen sich gegenseitig“, so der Manager.

Zusammenarbeit auf Augenhöhe vom ersten Tag an

Das Prinzip „Augenhöhe“ beginnt bei neuen Mitarbeiter:innen und geht auch bei den Aufstiegsmöglichkeiten bei Dynatrace weiter. „Wir haben im People Management und bei Individual Contributors jeweils gleichwertige Funktionen mit gleichen Gehaltsstufen. Jeder kann bis zum Vice President bzw. bis zum Fellow aufsteigen“, erläutert Stueger. Mit dieser Form der Anerkennung sorge man dafür, dass „nicht der beste Techniker zum mittelmäßigen People Manager werden muss, um das Gefühl zu haben, Karriere machen zu können“. „Egal welchen Pfad du beschreitest, du bist trotzdem Leader in deinem Thema. Du kannst ein Team, ein Produkt oder den Business-Bereich zum Erfolg führen“, sagt der Manager.

Dabei gebe es auch innerhalb der möglichen Karrierepfade bei Dynatrace viel Flexibilität. „Wer bei uns einsteigt, trifft auf eine große Offenheit und Seniors, die wirklich weiterhelfen wollen. Die wiederum freuen sich, etwa von dem profitieren zu können, was die jungen Leute frisch aus der Uni mitbringen“, sagt Stueger. Dann bekomme man ausreichend Raum, um den eigenen Weg zu finden. „Career Management bedeutet bei uns, den perfekten Match zwischen den Stärken der Leute und der Tätigkeit zu finden“. Die flache Struktur lasse sich dabei leicht formen, Mitarbeiter:innen könnten stabil in einem Bereich bleiben, aber auch flexibel zwischen Bereichen wechseln. Stueger bringt es auf den Punkt: „Man kann das finden, wo man seine Stärke und Sicherheit hat“.

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Apollo, KI, Altgiechisch, Mistral
© Österreichische Nationalbibliothek/ÖAW/Daniel Hinterramskogler - Papyrus aus der römischen Kaiserzeit mit einer griechischen Geburtsanzeige, von Apollo rekonstruiert (Römisches Ägypten, 149 n. Chr.) und Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW.

In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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