Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

28.11.2019

Fünf Wege, wie agile Unternehmen IT-Fachkräfte organisieren

Warum mühsam IT-Fachkräfte suchen und auf die eigene Payroll nehmen, wenn man das Thema auch agiler angehen kann? In seinem Gastbeitrag erläutert Andreas Muzik, Managing Director bei Specific-Group Austria, welche Möglichkeiten es dabei gibt.

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✨ AI Kontextualisierung

Der War-on-Talents um die IT-Fachkräfte im D-A-CH Raum ist voll entfacht. Vor allem große Konzerne umwerben erfolgreich IT-Experten. So will beispielsweise VW im Zuge ihrer Digitalisierungsstrategie „Transform 2025+“ seinen Anteil der digitalen Eigenentwicklung von 10 Prozent auf 60 Prozent erhöhen. Viele andere Konzerne haben ähnliche, wenn nicht sogar radikalere IT-Personalbeschaffung-Programme ins Leben gerufen.

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Diese Programme verschärfen nicht nur den IT-Fachkräftemangel für KMU und Startups. Denn viele, auch noch so attraktiv entlohnte IT-Stellen können nicht besetzt werden. Einen interessanteren, alternativen Ansatz zur aktuellen Herausforderung liefert Johannes Ellenberg mit seiner aktuellen Theorie im Buch „Der Start-Up Code“.

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Auf der TrendIT 2019 in Perchtoldsdorf (Niederösterreich) bezeichnet Ellenberg nicht mehr den Besitz von Experten, sondern den flexiblen Zugang zu Ressourcen als wichtige Strategie zur Schaffung einer agilen und resilienten Organisation. Diese flexiblen Zugänge zu IT-Fachkräften kann auf viele unterschiedliche Arten geschaffen werden, wir haben die Vor- und Nachteile der 5 bewährtesten Methoden zusammengetragen:

1) Gig-Economy-Nutzen

Vor allem für Startups mit wenig Eigenmitteln bietet sich der Rückgriff via Freelancer auf Xing, LinkedIn und Freiberufler Plattformen an. In einem idealen Markt, ohne Informationsasymmetrie und hoher Rechtssicherheit wäre dies wohl die effizienteste und kostengünstigste Lösung für alle Beteiligten. Leider gibt es hier immer noch hohe Risiken. Zum einen wegen der relativ jungen Form der Beschäftigungsart, diese wird sich erst in den kommenden Jahren etablieren. Zum anderen schafft der Gesetzgeber rechtliche Hürden, die die Beschäftigung eines Freelancers erschweren (v. a. Scheinselbstständigkeit im D-A-CH-Raum).

Vorteile: Geringe Kosten, hohe und schnelle Verfügbarkeit.
Nachteile: Sehr hohe Risiken in Hinblick auf Qualität, Vertragstreue und Schutz geistigen Eigentums. Bewertungen auf Plattformen liefern keine Aussage über tatsächliche Qualität. Gefahr von Strafen wegen Scheinselbstständigkeit (vor allem in Deutschland und Österreich) sind hoch.
Praxis-Tipp: Freelancer sollten primär anhand von validen Empfehlungen engagiert werden. Wenn das nicht klappt, einfach bei 2-3 Referenzkunden anfragen, wie zufrieden man war. Hat ein Freelancer nachweislich mehrer Kunden parallel, dann ist das Risiko der Scheinselbstständigkeit ebenfalls gering.

2) Outsourcing (klassisch, statisch)

Der Klassiker unter den flexiblen Zugängen zu IT-Experten. Hier zählt vor allem, dass man weiß was man will.

Vorteile: Bei einem klaren Ziel und klarer Umgebung ist der Aufwand für den Auftraggeber gering. Kosten für diese Form des Outsourcings sind gering.
Nachteile: Lange Kommunikationswege. Eignet sich nur bedingt für agile Projektentwicklung und modulare Umgebungen.
Praxis-Tipp: Anforderungsmanagement (Requirements engineering) teilweise mit dem Outsourcer erstellen, der zusätzliche Aufwand reduziert Kosten bei der Umsetzung.

3) Outsourcing mit lokalem/internem Management (agil)

Ähnlich dem Punkt 2 (Outsourcing), nur dass in diesem Fall auch „agile“ und ein unklares Projektumfeld problemlos eingebunden werden können, da der Projektmanager/Scrum-Master beim Auftraggeber integriert ist, oder von diesem bereitgestellt wird.

Vorteile: Lokaler Projektmanager verkürzt Kommunikationswege, arbeitet gleichermaßen für das Entwicklerteam wie den Auftraggeber. Dem erhöhten Kommunikationsaufwand in agilen Projekten wird hier Rechnung getragen.
Nachteile: Projekt-Over-Head-Kosten sind höher.
Praxis-Tipp: Eine Kostenübersicht auf Ticketebene über den gesamten Projektverlauf vermeidet negative Überraschungen (weitere Tipps).

4) Mieten von IT-Experten und Entwickler-Teams (Innovation-Know-How insourcing)

Große IT-Beratungsunternehmen haben schon länger erkannt, dass sich die IT-Beraterbranche hin zu einer IT-Umsetzungsbranche transformiert. Der schnelle Zugriff auf IT-Experten für kurz- bzw. mittelfristig hoch spezialisierte Projekte wird immer mehr zum Standard.

Vorteil: Typische Kommunikationskosten, die beim Outsourcing entstehen, gibt es nicht mehr. Niedrigere Kosten, wenn auf IT-Berater aus zB Osteuropa zugegriffen wird. Außerdem können Fachkräfte nach exaktem (Fach-, Rolle-, Level) Anforderungsprofil für temporär Projekte eingesetzt werden.
Nachteil: Hohe Kosten, wenn auf Experten im D-A-CH Markt zurückgegriffen wird.
Praxis-Tipp: Externe IT-Experten, die zur Gänze beim Auftraggeber arbeiten, können sich zu wichtigen Know-How-Trägern entwickeln. Die Möglichkeit einer Personal-Übernahme und deren Konditionen sollte bei Vertragsabschluss bereits klar sein.

5) Joint Ventures auf Zeit (vom Innovationslab bis zur Hochverfügbarkeit ganzer Entwickler-Teams)

Quasi die Deluxe-Variante des Outsourcings ist die Gründung eines eignen Startups gemeinsam mit einem IT-Spezialisten. Solche Formen der Gründung schaffen ein unabhängiges Innovationspotenzial, und können nach einer bestimmten Frist wieder aufgelöst oder in das Auftraggeberunternehmen integriert werden.

Vorteil: Relativ geringe Kosten für eine Unternehmensgründung. Kreative Unabhängigkeit und die Vermeidung starrer Konzernstrukturen schaffen viel Raum für schnelle Innovationen und flexible Verfügbarkeit.
Nachteil: Auch bei relativ geringen Kosten rentiert sich diese Form des Zugangs erst ab einer Teamgröße von 40 FTEs.
Praxis-Tipp: Auch hier gilt es von Anfang an Rechtssicherheit zu schaffen. Vertraglich klar definierte Rechte und Pflichten und die Möglichkeit eines 100%igen Kaufes des Unternehmens durch einen der Partner sollte geklärt werden. Lokale Kompetenz des Joint-Venture Partners bei Nearshore-Lösungen unbedingt erforderlich.

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„No Hype KI“ wird unterstützt von ACP, EY, ITSV, KEBA Group, Lenovo, Microsoft, ONTEC AI und der Universität Graz.

„Die Vorstellung, dass man dank KI seine Hausaufgaben nicht machen muss, ist grundfalsch. Ganz im Gegenteil: Gerade hier ist es essenziell, bei der Datenqualität und der gesamten IT-Architektur eine saubere Basis zu schaffen“, konstatiert Rainer Kalkbrener, CEO von ACP, im Staffelfinale der brutkasten-Serie “No Hype KI”.

Mit diesem Befund ist er in der Expertenrunde nicht alleine. Der Fokus verschiebt sich von theoretischen Machbarkeiten hin zu den harten Bedingungen für echten Business Value, so der Tenor.

Österreichs Status quo und der Weg aus der Sandbox

Hermann Erlach, General Manager Austria bei Microsoft, weist auf ein aktuelles Studienergebnis hin: Österreich befindet sich bei der KI-Nutzung weltweit in den Top 20. Während Konsument:innen die Technologie im privaten Alltag bereits intensiv nutzen würden, zeige sich im Unternehmensbereich – insbesondere im Mittelstand – jedoch noch Aufholbedarf bei der Adaption. Für Patrick Ratheiser, Director & Head of AI bei EY, ist dabei klar: Der wahre geschäftliche Mehrwert liege oft nicht in hochgradig gehypten Vorzeigeprojekten. “Es sind oft die unscheinbaren Machine-Learning-Lösungen und Prozessautomatisierungen, die den Unternehmen wirklich helfen”, sagt er.

Dennoch stecken derzeit viele Initiativen noch in isolierten Experimentierphasen fest. Sulejman Ganibegovic, CEO KEBA Digital, fordert daher mehr Risikobereitschaft, um Projekte aus der geschützten Laborumgebung in den produktiven Betrieb zu überführen. Sein Appell an die Entscheidungsträger:innen: „Lieber ist man einmal mutig und wagt den Schritt aus der geschützten Laborumgebung, anstatt sich zweimal feige davor zu drücken, endlich etwas Produktives umzusetzen“. Man müsse akzeptieren, dass auch eine KI-Lösung, die nicht zu 100 Prozent fehlerfrei funktioniert, bereits einen enormen Mehrwert liefern kann.

KI als unbestechlicher Spiegel der Datenqualität

Dass dieser Weg in die erfolgreiche Produktivität zwingend über saubere Datenstrukturen führt, ist breiter Konsens in der Runde. Kalkbrener warnt, dass die KI durch ihre weitreichenden Suchkapazitäten “schonungslos die Schwächen von bestehenden Systemen aufdeckt”. Denn ohne eine funktionierende Data-Governance, so der ACP-Chef “führt das am Anfang oft zu bösen Überraschungen, wenn plötzlich intern sensible Dokumente wie Gehaltslisten oder Passwort-Dateien dank KI für weite Teile der Belegschaft auffindbar werden.”

Auch Ratheiser betont, dass der bloße Import von unstrukturierten Firmendaten in ein KI-Sprachmodell keine Wunder bewirke: „Die Arbeit, die wir seit 20 Jahren bei der Datenqualität und beim Aufräumen versäumt haben, kann jetzt nicht einfach die KI für uns lösen“.

Regulierung: Innovationsbremse oder Türöffner?

Neben der internen Datenorganisation bestimmt auch der externe Rahmen maßgeblich, wie schnell KI im Unternehmensalltag ankommt. Ein differenziertes Bild zeichnen die Experten daher bei der Debatte um den europäischen AI Act. Für Ratheiser stellt das risikobasierte Regelwerk eine notwendige Basis dar, um den breiten Rollout von Use-Cases sicher skalierbar zu machen. “Ohne klare Policies und Governance sind autonome KI-Agenten im Unternehmen auf Dauer nicht steuerbar”, so der EY-Experte. Ähnlich pragmatisch sieht das Ganibegovic aus Sicht der Industrie. Er argumentiert, dass verbindliche Spielregeln gerade bei kritischen B2B-Infrastrukturen als Türöffner fungieren: „Wenn man KI in sensiblen Bereichen einsetzen möchte, braucht es einen Rahmen, der Vertrauen schafft. Klare Gesetze untermauern dieses Vertrauen und bringen Kunden dazu, sich für neue Anwendungen zu öffnen“.

Kalkbrener hingegen äußert sich deutlich kritischer. Er warnt, dass Regulatorien oft innovationsfeindlich seien und die Geschwindigkeit im Markt drosseln würden. “Man darf nicht den Fehler machen, aus Angst vor Regulierungen alle potenziellen Probleme schon im Vorfeld lösen zu wollen”, so der CEO. Europa verliere sonst in der globalen Wirtschaft an Wettbewerbsfähigkeit.

Der kulturelle Wandel: Menschen als „Manager von Agenten“

Letztlich entfalten aber weder saubere Daten noch die besten regulatorischen Rahmenbedingungen ihre Wirkung, wenn die Belegschaft nicht mitzieht – ein Befund, der sich übrigens wie ein roter Faden durch die gesamte “No Hype KI”-Staffel zog. Die massiven Auswirkungen auf die Unternehmenskultur bilden laut den Experten den entscheidenden Hebel für die Zukunft. Erlach prognostiziert den Aufstieg sogenannter „Frontier Firms“, die KI ganz selbstverständlich neben Kapital und menschlicher Arbeitskraft als elementaren Produktionsfaktor begreifen. Der organisatorische Durchbruch gelinge dann, „wenn jeder im Unternehmen beginnt, als Manager von Agenten zu agieren und den eigenen Job mithilfe von KI zu optimieren“. Mitarbeiter:innen, die diese Tools aktiv nutzen, würden vom Management als hochproduktiv wahrgenommen, während Verweigerer an Leistungsfähigkeit dramatisch zurückfielen.

Dass dieser Wandel die Teams bereits spürbar verändert, bestätigt Ganibegovic aus der Praxis: Wenn man ein AI-natives Team mit KI-Tools ausstatte, forme man quasi ein Team von „Avengers“ mit enormer Schlagkraft, das traditionelle Entwicklungszyklen im Softwarebereich massiv verkürzen könne. Um diesen Zustand jedoch flächendeckend zu erreichen, sei ein gezieltes Befähigen der Belegschaft notwendig, meint Ratheiser. Unternehmen müssten aktiv in den Aufbau von KI-Kompetenzen (Literacy) investieren, um Berührungsängste zu minimieren und den produktiven Umgang mit den neuen Werkzeugen strategisch im Arbeitsalltag zu verankern.

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