29.01.2020

Was Employer Branding mit Employee Experience zu tun hat

Den Zusammenhang zwischen Employer Branding und Employee Experience erklärt uns Employee Experience (EX)-Experte Max Lammer im Rahmen seiner Ratgeber-Serie für den brutkasten.
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Employer Branding
(c) AdobeStock

Wir merken in unseren Unternehmen den zunehmenden Druck auf die Personalsituation und reagieren darauf nach gelerntem Marketing Muster: mehr Werbeeinsatz bringt mehr Umsatz (=mehr Bewerber). Wir investieren in das sogenannte Employer Branding.

+++ zum Fokus-Channel: Human Resources +++ 

In Strategieprozessen werden Employer Value Proposition (EVP, Arbeitgeberversprechen) entwickelt, Botschaften formuliert und Slogans ausgetüftelt, sowie die Kampagne gebaut. Mehr Werbung, mehr Umsatz – das hat ja immer schon funktioniert.

Was dabei Übersehen wird, ist, dass sich das Gefüge Arbeitsmarkt bereits verschoben hat, weg vom bisher herrschenden Arbeitgebermarkt hin zum Arbeitnehmermarkt. Es gibt in den seltensten Fällen 200 Bewerber auf eine Position, wie es früher vielleicht war – nein, es gibt sogar Positionen, für die sich gar niemand bewirbt.

+++Mehr über Employee Experience am EX Summit (27. April 2020, weXelerate, Wien)+++

Das bedeutet schlussendlich, dass es in absehbarer Zeit so sein wird, dass sich Unternehmen, um Positionen zu besetzen, bei sogenannten Talents bzw. potentiellen neuen Mitarbeitern bewerben werden müssen, als umgekehrt (Trend: Jobselling).

Spielverderber Bewertungsplattform

Aus dem Blickwinkel von Employee Experience beginnt die Beziehung zwischen einem Unternehmen und einem (zukünftigen) Mitarbeiter bereits mit dem ersten Eindruck in der Phase “pre-hire“. Also noch vor dem Recruitingprozess – eher mit dem Social Media Auftritt, der Aufmachung des Jobinserats – um bei den bekannten Mitteln zu bleiben.

Immer wichtiger wird auch, was auf Bewertungsplattformen über Unternehmen zu lesen ist. Wir sind inzwischen darauf konditioniert Rezessionen anderer zu lesen, um uns einen Eindruck zu machen – abseits der Werbung, die für etwas gemacht wird. Wir nehmen es ernst, weil es sich um eine Darstellung durch Betroffene handelt.


Bisher in der Serie erschienen:


Die Digitalisierung hat es immens erleichtert so gut wie alle Bereiche transparent zu machen – egal ob Produkte oder Dienstleistungen, oder eben auch Arbeitgeber mit ihrem Produkt “Job”. Menschen berichten öffentlich über ihre guten und schlechten Erfahrungen, und erleichtern so allen anderen sich selbst ein Bild zu machen.

Der Einwand, dass sich Menschen dort “ausk***” die gerade gefeuert wurden, lasse ich nur bedingt gelten – auch wenn das sicher auch dazu gehört. Im Sinne der Markenbildung Arbeitgeber müssen diese Plattformen nicht nur aktiv genutzt und bespielt werden, sondern muss insbesondere darauf geachtet werden, dass das Erlebte von Betroffenen mit dem übereinstimmt was das Unternehmen über sich als Arbeitgeber erzählt.

Unterscheidung schwierig

Es zeigt sich deutlich, dass es immer schwerer wird sich als Arbeitgeber wirklich zu unterscheiden bzw. sich von den anderen abzuheben. Die Versprechungen und Slogans klingen alle ziemlich ähnlich. Entscheidend ist, ob das Versprechen auch wirklich hält.

Eine Studie aus Deutschland belegt, dass bis zu 30 Prozent der Fachkräfte nach der Probezeit (drei Monate) ein Unternehmen wieder verlassen, weil die Erwartungen nicht erfüllt wurden und sich das Unternehmen anders herausgestellt hat, als es vorgegeben hat zu sein.

Das Ergebnis daraus ist schmerzlich: Neubesetzung weg, Mehrlast im Team bleibt, neuerliche Kosten für weitere Besetzung, niedrigere Performance aufgrund der Fehlbesetzung, Erklärungsnotstand gegenüber Kunden und Mitarbeiter, eventuell schlechte “Nachrede” durch die Fachkraft, die gerade wieder gegangen ist.

Die Grundlage für glaubwürdiges Employer Branding

Die Grundlage für ein glaubwürdiges und authentisches Employer Branding ist (nur) eine gute Employee Experience. Der wahre Mehrwert für das Unternehmen, das durch ein optimales Erlebnis “Job” lukriert werden kann, sind sogenannte Referrals – also Empfehlungen durch Mitarbeiter – und die sogenannte Employee Advocacy.

Das bedeutet, dass Mitarbeiter sich mit Stolz zur Zugehörigkeit zu einer Firma bekennen und damit auch als positiver Botschafter fungieren. Das zahlt wiederum auf die Attraktivität als Arbeitgeber ein und ist besonders glaubwürdiges Employer Branding.

Referrals können als gute Messgröße herangezogen werden, um einen Eindruck zu erhalten, wie gut die Employee Experience in einem Unternehmen tatsächlich ist. In diesem Sinn kann man festhalten: Employer Branding ist wichtig, steht aber nicht am Anfang – sondern basiert auf glaubwürdiger, guter Employee Experience.


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27.01.2025

Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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