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.
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.
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.
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.
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.
Wenn die KI das Experiment plant: Zu Besuch im Labor, das sich selbst steuert
Auf dem Campus Hönggerberg der ETH Zürich arbeiten Roboter und Künstliche Intelligenz zusammen: Eine Software des schweizerisch-amerikanischen Startups Atinary entwirft die Experimente, Roboter in den Laboren von SwissCAT+ an der ETH Zürich führen sie aus, rund um die Uhr. brutkasten war vor Ort und hat mit Atinary-Mitgründer und CTO Loïc Roch sowie Christoph Schnidrig, Head of Technology bei Amazon Web Services Schweiz, über den beschleunigten Forschungsbetrieb gesprochen. Und darüber, warum die größte Hürde nicht die Technologie ist.
Wenn die KI das Experiment plant: Zu Besuch im Labor, das sich selbst steuert
Auf dem Campus Hönggerberg der ETH Zürich arbeiten Roboter und Künstliche Intelligenz zusammen: Eine Software des schweizerisch-amerikanischen Startups Atinary entwirft die Experimente, Roboter in den Laboren von SwissCAT+ an der ETH Zürich führen sie aus, rund um die Uhr. brutkasten war vor Ort und hat mit Atinary-Mitgründer und CTO Loïc Roch sowie Christoph Schnidrig, Head of Technology bei Amazon Web Services Schweiz, über den beschleunigten Forschungsbetrieb gesprochen. Und darüber, warum die größte Hürde nicht die Technologie ist.
Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, in den SwissCAT+-Laboren am Campus Hönggerberg | (c) Martin Pacher
Wer auf den Hönggerberg im Norden Zürichs fährt, lässt die Stadt hinter sich. Der zweite Campus der ETH, entstanden ab 1961, liegt in ländlicher Umgebung, hier sind unter anderem die Departemente für Chemie, Physik und Materialwissenschaft zu Hause. Und hier, in den SwissCAT+-Laboren der Hochschule, lässt sich derzeit besichtigen, wie Forschung aussehen könnte, wenn nicht mehr der Mensch jeden einzelnen Handgriff macht.
In diesen Laboren übernehmen Roboter die Arbeit, die sonst Forschende beschäftigt: Sie hantieren mit Flüssigkeiten und Pulvern, bereiten Proben vor, testen sie und messen laufend die Ergebnisse. Das Bemerkenswerte daran ist aber nicht die Automatisierung selbst, sondern wer die Versuche plant: eine Künstliche Intelligenz. Die Software stammt vom Startup Atinary, das an der ETH keinen eigenen Standort hat, sondern mit der Technologieplattform SwissCAT+ zusammenarbeitet. Sie schlägt vor, welches Experiment als nächstes sinnvoll ist, lernt aus jedem Ergebnis und berechnet daraus den nächsten Schritt. Dieser Kreislauf läuft rund um die Uhr, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.
„Ein Labor ist eine große Küche“
Wie soll man sich das vorstellen? Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, greift im Gespräch mit brutkasten zu einem Alltagsbild: „Am Ende ist ein Labor eine große Küche. Wir liefern die Rezepte. Wir nutzen KI, um Rezepte zu erzeugen, die dann im Labor getestet werden.“ Das Ziel: möglichst schnell zum besten Rezept kommen. Denn jeder einzelne Versuch kostet Zeit, Material und Geld. Wer statt tausender Versuche nur ein paar Dutzend braucht, spart enorm.
Genau darauf ist die Software ausgelegt. Statt sich blind durch unzählige mögliche Kombinationen zu probieren, lernt das System mit jedem Experiment dazu und empfiehlt gezielt die vielversprechendsten nächsten Schritte. „Self-Driving Labs“ nennt Atinary das Prinzip, selbstfahrende Labore. Den Begriff hat sich das 2019 gegründete Unternehmen sogar markenrechtlich schützen lassen.
Loïc Roch, Co-founder und CTO von Atinary | (c) Martin Pacher / brutkasten
Den Bedarf für solche Werkzeuge begründet Roch mit einem unbequemen Befund: Forschung wird immer teurer und langsamer, es braucht immer mehr Zeit und Geld, bis Neues gefunden ist. Dazu kommt eine handfeste Vertrauenskrise: Roch verweist auf eine vielzitierte Befragung von rund 1.500 Forschenden, wonach ein Großteil daran scheitert, Experimente zu wiederholen, in der Chemie sind die Quoten besonders hoch. Das ist nicht nur für die Wissenschaft ein Problem: Ohne verlässliche Daten lässt sich auch keine verlässliche KI trainieren.
100 Jahre Forschung in sechs Wochen
Was das System kann, zeigt das Vorzeigeprojekt direkt vor Ort. Gemeinsam mit dem SwissCAT+-Team suchte Atinary nach dem besten Katalysator, also jenem Hilfsstoff, mit dem sich das Treibhausgas CO₂ in Methanol umwandeln lässt, einen Ausgangsstoff für nachhaltige Treibstoffe. Laut Atinary kamen dafür mehr als 20 Millionen mögliche Kombinationen infrage. Das Ergebnis wurde in einem Fachjournal publiziert: In sechs Wochen wurden 144 Katalysator-Kandidaten hergestellt und getestet, mit minimalem menschlichem Zutun. Die Zahl, mit der Atinary seither wirbt, ist eindrucksvoll: eine 1000-fache Beschleunigung, umgerechnet 100 Jahre Katalyse-Forschung in nur sechs Wochen. SwissCAT+-Chef Paco Laveille, der die Umsetzung an der ETH verantwortet, bestätigt beim Besuch die Größenordnung: von Jahren an Forschung hinunter zu Wochen.
(c) Martin Pacher / brutkasten
Beim konkreten Nutzen für Firmenkunden hält sich Roch hingegen zurück, aus einem strukturellen Grund: „Wir sind ein Dienstleister. Wir sehen den generierten Mehrwert nicht, und die Kunden wollen ihn nicht teilen.“ Das habe auch mit Sicherheitsanforderungen zu tun, ergänzt das Unternehmen: Angaben zum erzielten Return on Investment erhalte Atinary dann, wenn Kunden sie von sich aus teilen — teils münde das in gemeinsame Publikationen.
Die einzige konkrete Zahl, die er im Gespräch nennt, stammt aus einer gemeinsamen Publikation mit dem Aromen- und Duftstoffkonzern dsm-firmenich: Dort konnte der Einsatz eines teuren Edelmetalls so stark reduziert werden, dass dessen Kostenanteil um rund 95 Prozent sank. Es sei nicht die einzige gemeinsame Veröffentlichung mit Kunden, betont das Unternehmen — weitere gebe es etwa mit dem Pharmakonzern Takeda.
(c) Martin Pacher / brutkasten
Auch ein aktueller gemeinsamer Blogbeitrag von AWS und Atinary liefert Anhaltspunkte. Ein Manager von Takeda wird dort mit der Aussage zitiert, eine Optimierung habe mit dem selbstfahrenden Ansatz rund eine Woche gedauert, verglichen mit ein bis zwei Monaten auf dem herkömmlichen Weg. Am MIT wiederum löste ein Forschungsteam mit der Software eine knifflige Aufgabe aus der Solarzellenforschung in nur 25 Versuchen, innerhalb einer strikten Frist von vier Wochen. Und über das eigene Labor, das Atinary heuer in Boston eröffnet hat, heißt es: Es erzeuge in einer Woche mehr Versuchsdaten, als ein Doktorand in fünf Jahren produziert.
Bezahlter Pilot, Lizenz pro Arbeitsplatz
Wirtschaftlich steht Atinary noch am Anfang. Das Unternehmen befindet sich in der Seed-Phase, öffentlich auffindbar sind laut Roch rund zehn Millionen an bisheriger Finanzierung, eingesammelt über Venture Capital, Family Offices und Förderungen. Als Nächstes peilt er eine Series A an. Das Wachstumskapital dafür werde voraussichtlich aus den USA kommen: „Der Ansatz ist in Europa und den USA sehr unterschiedlich.“
Paco Laveille, Managing Director, SwissCAT+ East, ETH Zurich | (c) Martin Pacher / brutkasten
Verdient wird über Software-Lizenzen, abgerechnet pro Arbeitsplatz. Am Anfang steht ein dreimonatiger, bewusst kostenpflichtiger Testlauf. „Wenn der Pilot nicht bezahlt ist, stecken die Kunden nicht die Ressourcen hinein, um ihn richtig zu testen“, sagt Roch. Dass er mit diesem Modell Geld liegen lässt, räumt er offen ein: Eine Beteiligung am geschaffenen Wert wäre lukrativer, scheitert aber daran, dass die Kunden diesen Wert eben nicht offenlegen.
Die Kundschaft kommt bisher vor allem aus der Pharmabranche, die laut Roch am ehesten bereit ist, Neues zu riskieren; der Rest der Industrie folge dann. Einsatzfelder gibt es aber quer durch: Lebensmittel, Duftstoffe, Materialforschung, grüne Energie, und gemeinsam mit Stanford sogar Zelltherapien gegen Krebs. Umsatz machen vor allem Konzerne. Mit Universitäten arbeitet Atinary eng zusammen, weil sich dort Ergebnisse veröffentlichen lassen, sie werden so zu Botschaftern der Technologie. Auch KMU zählen zu den Kunden, das jüngste sei erst vor wenigen Tagen dazugekommen. Die Arbeitsteilung im Unternehmen: Das Entwicklerteam sitzt bei Roch in Lausanne, das eigene Labor steht in Boston, dort, wo die großen Pharma-Forschungszentren angesiedelt sind.
„Fast jeden zweiten Tag ein neues Startup“
Beim Thema Konkurrenz wird Roch deutlich: Der Bereich „AI for Science“ ziehe derzeit massiv Gründungen an, fast jeden zweiten Tag komme ein neues Startup dazu. Gefährlich sei daran vor allem eines: Mit den heutigen KI-Werkzeugen lasse sich sehr schnell ein beeindruckender Prototyp bauen, der Kunden begeistert. „Unter der Haube ist das aber kein produktionsreifer Code, der bei einem Großunternehmen laufen kann.“ Atinary sieht er im Vorteil, weil man seit 2019 das gesamte Paket aufgebaut habe: die Anbindung an die Laborgeräte, das eigene KI-Training, die Anwendungen und die wissenschaftliche Glaubwürdigkeit durch den eigenen Beirat. Dazu kommt laut Unternehmen ein Netzwerk an Technologiepartnern, darunter AWS, ABB Robotics, Agilent, Bruker, Chemspeed und Mettler-Toledo. Im wissenschaftlichen Beirat sitzt unter anderem der MIT-Chemiker Stephen Buchwald — im Bostoner Labor optimiert Atinary nach eigenen Angaben ausgerechnet die nach ihm benannte Buchwald-Hartwig-Reaktion.
(c) Martin Pacher / brutkasten
Zugleich beobachtet er seit heuer einen Umschwung im Markt: Kunden dächten zunehmend in einer Wettlauf-Logik. Wer die Technologie nicht als Erster einsetze, riskiere, dass es die Konkurrenz tut. Und wenn diese in Wochen schafft, wofür man selbst Jahre braucht, sei der Rückstand kaum aufzuholen.
Die größte Hürde ist der Mensch
Und was bremst die Verbreitung? Nicht die Technik, sagt Roch, sondern der Mensch. „Der Wissenschaftler im Labor ist oft seit 15, 20 Jahren dort. Wenn man ihm sagt: Wir können deine Forschung um den Faktor zehn oder hundert beschleunigen, sagt er: Nein. Ich kenne mein Fach besser als irgendein Algorithmus.“ Es sei dabei weniger mangelndes Vertrauen, die Technologie werde schlicht als Bedrohung für den eigenen Job empfunden. Christoph Schnidrig von AWS ergänzt: Dieses Muster kenne man von jeder Technologiewelle, von der Einführung der Cloud bis zur KI in der Softwareentwicklung. Rochs Haltung dazu: Jobs würden sich verändern, aber nicht verschwinden. „Am Ende ist es ein Werkzeug. Der Mensch bleibt am Steuer.“
(c) Martin Pacher / brutkasten
Zum Vertrauen gehört auch die Datenfrage, schließlich legen die Kunden ihr wertvollstes Gut, ihre Forschungsdaten, in die Plattform. Die läuft vollständig auf der Cloud von AWS. Roch verweist auf Prüfungen, Audits und Sicherheitstests; personenbezogene Daten würden praktisch keine gespeichert, schon gar keine Patientendaten, dafür sei man in der Forschung viel zu früh angesetzt. Auch deshalb sieht er im EU AI Act derzeit kein Hindernis: In Kundengesprächen sei die Regulierung bislang schlicht kein Thema gewesen.
Auszeichnung vom Weltwirtschaftsforum
Während brutkasten mit Roch in Zürich spricht, befindet sich sein Mitgründer, CEO Hermann Tribukait, gerade im chinesischen Dalian, um dort den Technology-Pioneer-Award des Weltwirtschaftsforums entgegenzunehmen. Zu den früheren Preisträgern der Auszeichnung zählen Roch zufolge Namen wie Google, Dropbox und Airbnb. Preisgeld gibt es keines, der Wert liege im Zugang zum Netzwerk des Forums und zu Entscheidungsträgern großer Unternehmen. Kunden in China hat Atinary übrigens keine, und das dürfte vorerst so bleiben: Als in den USA registriertes Unternehmen sei das Geschäft mit chinesischen Firmen „wegen der Geopolitik sehr heikel“.
Gefragt nach dem Blick fünf Jahre voraus, skizziert Roch eine Vision, die er ausgerechnet am Vorbild seines Cloud-Partners entwirft: Labore, die wie Rechenleistung aus der Cloud abrufbar sind, weltweit vernetzt, mit einer übergeordneten KI, die Erkenntnisse zwischen Forschungszentren auf verschiedenen Kontinenten austauscht.
Den Antrieb dahinter beschreibt er ganz persönlich: Er und seine Mitgründer seien Naturliebhaber, und die Energiewende brauche schnellere Forschung. „Der Planet kann nicht noch ein Jahrzehnt warten, bis wir Lösungen finden.“ Sein Befund nach sieben Jahren: „R&D ist heute noch zu langsam.“
Disclaimer: Die Reise- und Übernachtungskosten wurden von Amazon Web Services übernommen.
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