10.06.2021

Factinsect: Fakten-Check-Startup aus Graz integriert US-Medien

Das KI-basierte Fakten-Check Startup Factinsect ermöglich es nun Lesern von US-Medien mit ihrem Plugin ihr Service zu nutzen. Damit wird der erste Schritt in die USA gesetzt, wie die beiden Gründerinnen erzählen.
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(c) Factinsect - Die beiden Factinsect-Gründerinnen Silja Kempinger (li.) und Romana Dorfer
(c) Factinsect - Die beiden Factinsect-Gründerinnen Silja Kempinger (li.) und Romana Dorfer

Mastermind der App, Software-Entwicklerin und Expertin für Künstliche Intelligenz Romana Dorfer und Co-Founderin Silja Kempinger, die ihre Expertise in den Bereichen Medienkompetenz, Fake News und Marketing ins Unternehmen einbringt, starteten ihr im „Science Park Graz“ inkubiertes Unternehmen 2020. Sie möchten mit Factinsect und einem einfachen Ampel-System Usern dabei helfen, die überwältigende Informationsflut im Internet besser einzuschätzen.

Factinsect mit Ampel-System

Einmal installiert wird ein kleines Feld neben der Web-Adresszeile aktiv und färbt sich je nach Auswertung des Gelesenen. Grün steht dabei für „bestätigte Informationen oder gesichertes Wissen“. Orange bedeutet, dass die Information noch nicht bestätigt werden kann. Ursache dafür könne sein, dass sie neu ist, dass es widersprüchliche Einschätzungen zur Glaubwürdigkeit gibt, dass es sich um einen Fehler oder etwa um Satire handelt. In diesem Fall sei der Mensch gefragt, sich näher mit der Thematik zu beschäftigen, so die beiden Gründerinnen.

Seit seinem Start wurde das Startup weiterentwickelt und steht jetzt eigenen Angaben nach mit der Integration von US-Medien vor dem Sprung über den großen Teich. Das Plugin ist nun auch für Leser von amerikanischen Medien verfügbar.

„User können jeden Text oder jeden Blogbeitrag im Netz lesen und wir ziehen zum Vergleich ausgewählte Medien hinzu, um einen Faktencheck zu betreiben“, erklärt Kempinger. „Jetzt haben wir auch US-Medien dabei, sodass unsere User auch englische Informationen konsumieren und prüfen können.“

Ethische Leitlinien für KI

Angesichts der Verbreitung von Falschmeldungen und deren Bekämpfung, hat sich das Unternehmen hohe Standards auferlegt. Die ethischen Standards für Künstliche Intelligenz werden bei der Umsetzung der App berücksichtigt, wie beide Gründerinnen betonen. Factinsect hält sich dabei an die ethischen Leitlinien für künstliche Intelligenz der EU. Diese besagt unter anderem, dass menschliches Handeln und menschliche Aufsicht immer Vorrang vor der KI hat, dass die Künstliche Intelligenz robust und sicher sein muss, dass sie Datenschutz und Privatsphäre achtet, transparent ist, Vielfalt, Nichtdiskriminierung und Fairness fördert und um das gesellschaftliche und ökologische Wohlergehen bemüht ist.

Zu den nächsten Schritten des Unternehmens gehört die Intensivierung des Beta-Tester-Programms – Interessierte können sich über die Website melden und kostenlos mitmachen – über die nächsten Monate, sowie die erfolgreiche Abwicklung von Investorengesprächen. Zudem soll bis Ende des Sommers auch zur bisherigen Desktop-Version eine Android-Variante launchen.

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Tina Ruseva ist Unternehmerin und Autorin und spricht am HR Inside Summit über „Soft Work“ | © Ammy Berent

Wenn KI die standardisierbare Arbeit übernimmt, bleibt für Menschen das, was die Unternehmerin und Autorin Tina Ruseva „Soft Work“ nennt. Sie spricht am HR Inside Summit, der am 14. und 15. Oktober in der Wiener Hofburg stattfindet. Im brutkasten-Interview erklärt sie vorab, warum Kontrolle als Führungsprinzip ausgedient hat und was Unternehmen jetzt verändern müssen.


brutkasten: Sie sprechen am HR Inside Summit über „Soft Work“. Was ist die Kernthese?

Tina Ruseva: Ausgangspunkt ist die Arbeitsteilung, die wir aus der Industrialisierung kennen. Arbeit hatte eine feste Beschreibung, und an der Maschine hatte es keine Bedeutung, wer die Aufgabe übernimmt. Das ist die Hard Work. Maschinen sind genau in solchen Aufgaben sehr gut und werden sie in den nächsten Jahren zum großen Teil übernehmen. In den Bürojobs von heute gibt es aber viele Aufgaben, bei denen man das Endergebnis nicht kennt: Welchen neuen Markt müssen wir erschließen? Wie antworten wir auf eine neue Krise? Diese Aufgaben sind diffuser, deswegen „soft“. Was für uns an Arbeit bleibt, können wir nur dann gut machen, wenn wir das wollen. Effektives Wirtschaften hängt heute von der intrinsischen Motivation der Beteiligten ab.

Ein gutes Beispiel ist der Customer Support. Wenn jemand nur Dienst nach Vorschrift macht und sein Skript abliest, ist diese Person ersetzbar, weil diese Arbeit bald besser von einem Automaten gemacht wird. Wir automatisieren, was wiederholbar ist, und können dann von Mensch zu Mensch klären, was diesmal besonders ist und zum ersten Mal auftritt.

Wer den Begriff hört, denkt sofort an Soft Skills. Wo liegt der Unterschied?

Wir haben Führung sehr lange etwas generisch als Soft Skill abgehakt, also als Kommunikation und persönliche Gespräche. Soft Work ist für mich ein größerer Begriff. Er beschreibt das gesamte Umfeld, in dem sich Führungskraft und Mitarbeitende befinden. Dazu habe ich ein Framework definiert: SOFT steht für Synergien, Offenheit, Fairness und Technologie. Wir müssen wiederholbare Tätigkeiten automatisieren, damit überhaupt Zeit bleibt für all das, was wir heute so gut wie nicht machen.

Wie geht eine Führungskraft vor, die sich zum ersten Mal mit dem Thema beschäftigt?

Führung ist eine Frage der Komplexität, deshalb führen wir sehr selten große Teams direkt. Studien sagen, dass ab 2028 rund ein Achtel der Arbeit mit KI-Agenten erledigt wird. Wenn alle meine Mitarbeitenden ihr eigenes digitales Team haben, gibt es unendlich viel mehr Aufgaben und Abstimmungsaufwand. Hinter jedem herzugehen, alles abzuhaken und alles zu kontrollieren, wird einfach unmöglich. Vertrauen, Augenhöhe und Selbstführung sind deshalb kein Wunschdenken, sondern unsere Zukunft. Wir müssen uns jetzt überlegen, wie wir Mitarbeitende befähigen, ihre eigenen digitalen Teams zu kontrollieren. Dazu braucht es auch Technologie.

Gibt es Unternehmen, die das schon anwenden?

Das bekannteste Beispiel unter den deutschen Großkonzernen ist Bosch, weil dort die mittlere Managementebene komplett abgeschafft wird. Dadurch kommt mehr Verantwortung bei den einzelnen Mitarbeitenden an. Ein neueres Beispiel ist Stripe. Das Unternehmen hat sehr viel in KI investiert und fast das gesamte Management-Team abgebaut. Es gibt nur noch Leadership und Teams, und vor allem Ingenieur:innen sollen experimentieren können. Stripe hat in einem Podcast von a16z erzählt, dass es dadurch 200 bis 300 innovative Produkte in einem Jahr auf den Markt bringt.

Allerdings ist KI eine Art Verstärker für die Unternehmenskultur. In einer Muss-Kultur, in der wir nur auf den KPI schauen, bekomme ich durch Automatisierung nur noch schneller mehr vom Gleichen. In Will-Kulturen, in denen alle bereit sind, ihre Ideen preiszugeben und anderen zu helfen, können Automatisierung und KI zu wirklich neuen Ergebnissen führen.

Es geht also nicht mehr darum, erledigte Aufgaben zu messen, sondern die Wirkung?

Von Effizienz zu Effektivität. Heute können wir alle in zehn Sekunden einen LinkedIn-Post rausschießen. Die Anzahl der Posts war sehr lange eine gängige Marketingkennzahl. Die To-do-Liste für die Mitarbeitenden war eine Anzahl von Dingen und nicht deren Qualität. Man schreibt einen Post aber ganz anders, wenn man wirklich Wert darauf legt, dass die Nachricht durchkommt. Das ist der Unterschied zwischen KI-generierten Texten und guten Autor:innen.

Den Begriff New Work gab es schon vor dem KI-Hype. Wie hat sich die Szene verändert?

Der Begriff ist mit der Pandemie explodiert. Viele haben ihn missbraucht, einfach für moderne Führung oder für tolle Büromöbel. Als die Krise kam, wurde das Konzept vielerorts für gescheitert erklärt. Trotzdem ist für alle klar: There is no going back. Wir können nicht mehr so führen wie früher. Dienst nach Vorschrift und Kontrolle verschwenden die Ressourcen von Unternehmen, besonders in der Krise. Gleichzeitig haben wir es mit Menschen zu tun, die Angst um ihre Hypotheken, ihren Status und ihr Büro haben. Da gilt es, eine Lösung nach vorne zu finden. Ob man das Soft Work oder New Work nennt, ist nicht wichtig.

Auch bei uns arbeiten nicht alle gleich schnell mit KI. Wie schafft man Alignment in einer Organisation?

Bisher hieß Alignment: Alle bekommen ihre To-dos, und wenn die erledigt sind, gibt es Alignment. Was wir heute alignen müssen, sind aber keine Pflichtaufgaben mehr. Wofür ich KI nutze, muss ich niemandem erzählen. Ich definiere dafür vier Kriterien. Erstens müssen wir Silos in Synergien umwandeln, also Dialog möglich machen, wo keiner stattfindet. Im Onboarding heißt das, nicht nur eine fertige Checkliste bereitzustellen, sondern auch zu fragen: Was willst du in den ersten zwei Monaten lernen? Wen willst du kennenlernen? Zweitens geht es von Orthodoxie zu Offenheit, weg von „So haben wir das immer gemacht“, zum Beispiel mit einem Mitarbeiterbeirat. Drittens Fairness: Wenn ich weiß, dass ich als Frau immer weniger verdienen werde als ein Mann, kaufe ich dieses Wir irgendwann nicht mehr ab und behalte meine Ideen für mich. Das Allerwichtigste ist Technologie. Ohne sie sind all diese Veränderungen zum Scheitern verurteilt, sobald die zuständige Person andere Prioritäten hat. Technologie macht Regeln und Policies nachhaltig. Wir müssen festlegen: Mit welchem Tool werden die Gehälter erfasst? Wie sammeln wir Kompetenzen? Wie setzen wir digitales Feedback um? Das spart allen Zeit, und diese Zeit haben wir dann dafür, miteinander zu reden.

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