26.07.2019

Google-Langzeit-Studie: 10 Eigenschaften der besten Manager

Im "Project Oxygen" untersucht sich Google seit 2008 selbst, um die Kompetenzen der eigenen Führungskräfte zu verbessern. Dabei identifizierte der Internetriese 10 Eigenschaften, die die besten Manager gemeinsam haben.
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Google: 10 Eigenschaften, die die besten Manager gemeinsam haben
(c) fotolia.com - fizkes

Seit mehr als zehn Jahren, konkret seit 2008, betreibt Google sein internes “Project Oxygen”. Dabei will der Silicon Valley-Gigant herausfinden, welche Eigenschaften seiner Führungskräfte zu höheren Umsätzen, größerer Zufriedenheit und besserer Performance der geführten Teams bzw. Mitarbeiter führen – sprich: was die besten Manager ausmacht.

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Die besten Manager – gemessen an den besten Teams

Dazu bedient man sich einer zweiseitigen Untersuchung: Zunächst werden die Mitarbeiter in Feedback-Erhebungen angehalten, ihre Führungskräfte hinsichtlich der Erfüllung bestimmter Eigenschaften zu bewerten. Dann werden diese Ergebnisse zu Werten wie Team-Umsätzen, Performance-Kennzahlen und Mitarbeiterfluktuation in Beziehung gesetzt. Gefundene Korrelationen werden dann im Langzeit-Check laufend evaluiert.

In der Studie identifizierte Google so zehn Eigenschaften, die seine besten Manager ausmachen. Diese veröffentlichte der Internetriese – mit der Anmerkung, dass sie nicht zwingend in jeder anderen Organisation zutreffen müssten.

Der beste Manager…

1. …ist ein guter Coach

Gemeint ist damit, dass die Führungskraft auftretende Probleme als Lernsituation für die Mitarbeiter begreift und mit ihnen gemeinsam an deren Lösung arbeitet.

2. …überlässt dem Team Kompetenzen und kontrolliert nicht ständig Kleinigkeiten

Stichwort: “Ownership”. Zu Delegieren heißt auch Verantwortung abzugeben und den Mitarbeitern zu vertrauen. Sogenanntes “Micromanaging”, also ständige Kontrolle sogar in Detailfragen, kommt nicht gut an.

3. …sorgt im Team für Integration und zeigt Interesse an Erfolg und Wohlbefinden der Mitarbeiter

Google nennt in diesem Zusammenhang den Begriff “psychological safety”. Damit Mitarbeiter über sich hinauswachsen können und bereit sind, neues auszuprobieren und damit Risiken einzugehen, dürfen sie keine Angst vor Spott, Verurteilung oder Strafe im Team haben.

4. …ist selbst produktiv und handelt zielgerichtet

Die besten Manager packen selber an und sind sich für keine Arbeit zu Schade, wenn sie gerade anfällt. Damit werden sie auch zu einem motivierenden Vorbild für das Team.

5. …ist ein guter Kommunikator, kann zuhören und gibt Informationen weiter

Wer nicht zuhören kann, kann auch nicht verstehen. Ein offenes Ohr für die Mitarbeiter zu haben, ist für gute Führungskräfte essenziell. Und Offenheit ist auch in der Kommunikation gefragt: Ziele, Überlegungen und auch Probleme müssen klar zur Sprache gebracht werden.

6. …unterstützt Mitarbeiter in der beruflichen Weiterentwicklung und gibt konstruktives Feedback

Die besten Manager unterstützen ihre Mitarbeiter beim Erreichen ihrer Karriereziele. Ein Teil dieser Unterstützung ist konstruktives Feedback, also gut argumentiertes Lob für gute Arbeit und noch besser argumentierte und vor allem respektvolle Kritik, wenn etwas nicht passt.

7. …hat eine klare Vision und Strategie für das Team

Eine gute Führungskraft hat klare Ziele. Sie weiß genau wo das Team gerade steht und was zu tun ist, um in der Strategie weiterzukommen. Dabei wird klar abgesteckt, welche Rolle jedes einzelne Teammitglied dabei hat.

8. …hat (technische) Schlüsselkompetenzen, um das Team beraten zu können

Für Google ist in diesem Zusammenhang natürlich das technische Know-how seiner Führungskräfte von Bedeutung. Allgemeiner könnte man sage: Ein guter Manager muss sich mit der Materie, die sein Team behandelt, auch inhaltlich auskennen, selbst wenn sein Aufgabenbereich als Manager woanders liegt.

9. …arbeitet mit Anderen im gesamten Unternehmen zusammen

Die besten Manager bewahren immer den Blick fürs Ganze. Sie denken über die Grenzen ihrer Abteilung hinaus und sehen andere Teile des Unternehmens nicht als Konkurrenz, sondern als Teil des großen Teams.

10. …trifft klare Entscheidungen

Hier geht es wohlgemerkt nicht um Impulsentscheidungen. Gute Führungskräfte wägen Fakten ab und binden ihr Team in den Entscheidungsprozess ein. Dann legen sie sich aber klar fest – auch wenn es Gegenwind gibt – und bleiben dabei.

⇒ Das “Project Oxygen” am re:work Blog von Google

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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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