30.09.2020

Was Mitarbeiter wirklich von ihren Arbeitgebern erwarten

Peakon hat 14 Millionen Kommentare aus Mitarbeiter-Befragungen analysiert, um das zu ergründen. Wir befragten dazu Martin Daniel von Peakon.
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Peakon: Martin Daniel, Marketing Manager DACH & Nordics bei Peakon, beantwortete uns Fragen zum Employee Expectations Report
(c) Peakon: Martin Daniel, Marketing Manager DACH & Nordics bei Peakon, beantwortete uns Fragen zum Employee Expectations Report
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Was Mitarbeiter wollen und brauchen, ist bekanntlich alles andere als eine triviale Frage. Die Erwartungen an den Arbeitgeber werden aus unterschiedlichen Gründen nicht immer offen ausgesprochen. Mitunter besteht auch gar nicht die Möglichkeit dazu. Das HR-Unternehmen Peakon geht dem großen Thema mit seinem Employee Expectations Report auf den Grund. Dazu analysierten die Experten unglaubliche 14 Millionen Kommentare aus Mitarbeiterbefragungen in 160 Ländern.


Event-Tipp: Am 6. Oktober wird Peakon auch beim EX Summit in Wien vertreten sein. => Zur Page mit Anmeldung


Insights zum Employee Expectations Report 2020

Zu den wichtigsten Ergebnissen des Employee Expectations Report 2020, darüber, wie Peakon so eine Menge an Daten überhaupt verarbeiten kann und über Quick Wins, die Arbeitgeber in Sachen Employee Expectations schnell umsetzen können, befragten wir Martin Daniel, Marketing Manager DACH & Nordics bei Peakon:

Wieso braucht es einen Employee Expectations Report?

Als Bewerber, Kandidat oder Angestellter frage ich mich immer, was mein (potentieller) Arbeitgeber bzw. meine Führungskraft von mir erwartet. Umgekehrt müssen sich Unternehmen heute mehr denn je Gedanken machen, welche Bedürfnisse und Wünsche ihre Belegschaft und (potentielle) Bewerber haben. Diese Erwartungen haben sich grundlegend verändert und sind sehr individuell geworden. Wenn Unternehmen das nicht verstehen, laufen sie Gefahr, Angestellte zu haben, die bereits innerlich gekündigt haben, oder in weiterer Folge sogar, Talente zu verlieren.

Bei Peakon sprechen wir hier von Mitarbeitern, die „disengaged“ sind. Die emotionale Bindung von Angestellten hat also einen Einfluss auf ihre Arbeitsleistung. Unternehmen müssen heutzutage aufmerksamer werden, immer wieder zuhören und schnell handeln, damit die Mitarbeiter stets motiviert bleiben. Denn machen Angestellte nur Dienst nach Vorschrift schlägt sich der finanzielle Schaden für die Volkswirtschaft bei mehreren hundert Milliarden Euro nieder.

Sie haben für die Studie 14 Millionen Kommentare aus Mitarbeiterbefragungen in 160 Ländern herangezogen. Wie kann man sich den Umgang mit dieser Masse an Daten vorstellen?

Unsere qualitativen Daten stammen aus regelmäßigen Mitarbeiterbefragungen, die unsere Kunden mit der Peakon-Plattform durchführen. Das sind inzwischen mehr als tausend Unternehmen mit Angestellten aus rund 160 Ländern. Die 14 Millionen anonymen Kommentare werden mit dem sogenannten Natural Language Processing (NLP) nach Themen durchforstet, die immer wieder auftauchen. Wenn mittelständische Unternehmen eine Befragungsrunde mit Peakon abschließen, dann kann es vorkommen, dass sie pro Runde tausende anonyme Kommentare zu unterschiedlichen Themen bekommen. Da braucht es eine Technologie, die die Kommentare so aufbereitet, dass Personalabteilungen oder Geschäftsführer direkt nachvollziehen können, welche Themen gerade in den Augen ihrer Belegschaft dringend sind.

Bei Peakon kommt also Machine Learning an verschiedenen Stellen zum Einsatz. Zum Beispiel werden Manager im Peakon-Dashboard automatisiert auf die Themen hingewiesen, die sie beachten sollten (z.B. „Entwicklung“). Ein Algorithmus sortiert die Themen automatisch nach Relevanz für das Engagement. Außerdem haben Mitarbeiter immer die Möglichkeit, einen Kommentar zu ihrer Bewertung zu schreiben. Peakon analysiert diese (anonymisierten) Textantworten und clustert sie. So können Unternehmen schnell erkennen, wo es Probleme gibt (z.B. „zu laute Arbeitsplätze“, „schlechte Headsets“ oder „schlechte Bezahlung“). Das Besondere: Der Algorithmus lernt die spezielle „Sprache“ jeder Firma. Nach kurzer Zeit weiß Peakon, was die Mitarbeiter mit dem jeweiligen Begriff meinen und sortiert den Kommentar automatisch in das richtige Themengebiet.

Auf Basis der Ergebnisse haben Sie vier „zentrale Erwartungen“ von Arbeitnehmern definiert…

Genau. Das sind Nachhaltigkeit und Umweltbewusstsein, Flexible Arbeit, Wohlbefinden sowie Diversität und Inklusion. Die Ergebnisse stammen von Daten, die vor Februar dieses Jahres erhoben wurden. Ich denke, dass sich die Relevanz dieser Themen seitdem sogar noch verstärkt hat – durch Corona und die Black-Lives-Matter-Bewegung, aber auch aufgrund der Frage, ob wir uns in Bezug auf unsere Umwelt ein „Weiter so!“ bzw. ein Zurück zu Vor-Corona-Zeiten erlauben können. Darauf müssen sich Unternehmen weltweit einstellen, denn soziale und gesellschaftliche Entwicklungen beeinflussen immer auch die Art und Weise, wie Unternehmen geführt werden, sowie die Ansprüche, die Arbeitnehmer an sie stellen.

Sind Employee Expectations etwas, das nur bei raren Fachkräften zu beachten ist, oder auch in Bereichen ohne Arbeitskräftemangel?

Wir alle haben gewisse Erwartungen an unsere Arbeitgeber und die sind immer subjektiv und Veränderungen ausgesetzt. Am Ende ist es eine höchst individuelle Entscheidung, die sich in allen Branchen finden lässt.

Gibt es Branchen oder auch Regionen, in denen ein besonderer Aufholbedarf besteht?

Wir haben Unterschiede bei der Gewichtung bestimmter Themen über viele Bereiche hinweg beobachtet, ob nun bei gewissen Branchen, in bestimmten Regionen oder auch zwischen den Generationen. Was wir ganz allgemein sehen, ist, dass viele dieser Trends durch die eher Jüngeren wie Generation Z und Millennials vorangetrieben werden. Diese strömen vermehrt in den Arbeitsmarkt und ihre Affinität zu Aktivismus und Individualismus (Stichwort: Fridays for Future) stellt eine Herausforderung für Organisationen dar. Unternehmen dürfen junge Talente und ihre Bedürfnisse also nicht aus den Augen verlieren, um langfristig wettbewerbsfähig und attraktiv zu bleiben.

Für einen ausführlichen Einblick empfehle ich den kostenlosen Download unseres Reports hier.

Ganz konkret: Gibt es „quick wins“, die Arbeitgeber relativ schnell umsetzen können?

Zunächst einmal ist es wichtig zu verstehen, dass es nicht realistisch ist, allen Erwartungen zu 100 Prozent gerecht werden zu können. Anstatt also zu versuchen, volle Zustimmung und Zufriedenheit zu erzielen, sollten sich Unternehmen auf Bereiche konzentrieren, die den höchsten Impact haben, aber hier auch Taten sprechen lassen.

Ein Beispiel: Wenn in der Belegschaft häufiger das Arbeitsumfeld kritisiert wird, weil Angestellte in einem lauten Großraumbüro ohne Rückzugsmöglichkeiten arbeiten, sollten Unternehmen handeln und beispielsweise abgetrennte Meetingräume einrichten. Oftmals ist es tatsächlich nicht das große Rad, das bewegt werden muss, sondern viele kleine, lokale Aktionen, die das Engagement nachhaltig verbessern.

Bevor Unternehmen Aktionen planen, sollten sie erst einmal verstehen, wo der größte Impact zu erreichen ist. Dabei hilft kontinuierliches Zuhören und regelmäßiges Einholen von Feedback. Schon das Zuhören allein ist ein „Quick Win“, weil es Angestellten das Gefühl gibt, dass ihre Stimme zählt und gehört wird. Auf Basis des Feedbacks sollten dann Aktionen folgen, und zwar am besten direkt in Teams und Abteilungen und in Zusammenarbeit mit den einzelnen Teammitgliedern. Das heißt dort, wo Probleme wahrgenommen werden. Hier ist also ein Führungsstil gefragt, der partizipativ und inklusiv ist.

Abschließend: Erwarten Sie, dass sich die zentralen Erwartungen sobald gravierend ändern werden?

Wir erwarten nicht, dass sich die zentralen Erwartungen von Angestellten gravierend ändern. Ich habe bereits angedeutet, dass ich vielmehr davon ausgehe, dass sich die vier zentralen Punkte (Nachhaltigkeit und Umweltbewusstsein, Flexible Arbeit, Wohlbefinden sowie Diversität und Inklusion) durch den demografischen Wandel noch verstärken werden. Wer diese Trends als Unternehmen verschläft, wird früher oder später hinterherhinken. Denn unmotivierte Mitarbeiter schaden dem Unternehmenserfolg langfristig und sollten daher immer an erster Stelle stehen.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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AI Summaries

Was Mitarbeiter wirklich von ihren Arbeitgebern erwarten

  • Was Mitarbeiter wollen und brauchen, ist bekanntlich alles andere als eine triviale Frage.
  • Die Erwartungen an den Arbeitgeber werden aus unterschiedlichen Gründen nicht immer offen ausgesprochen.
  • Das HR-Unternehmen Peakon geht dem großen Thema mit seinem Employee Expectations Report auf den Grund.
  • Dazu analysierten die Experten unglaubliche 14 Millionen Kommentare aus Mitarbeiterbefragungen in 160 Ländern.
  • Zu den wichtigsten Ergebnisse des Employee Expectations Report 2020, darüber, wie Peakon so eine Menge an Daten überhaupt verarbeiten kann und über Quick Wins, die Arbeitgeber in Sachen Employee Expectations schnell umsetzen können, befragten wir Martin Daniel, Marketing Manager DACH & Nordics bei Peakon.

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Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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