02.12.2020

Firstbird unterstützt Unternehmen beim Recruiting und setzt dabei auf die AWS Cloud

Bei Firstbird empfehlen Mitarbeiter den Arbeitgeber weiter. Die Recruiting-Lösung setzt dabei auf die Cloud von Amazon Web Services.
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Firstbird
(c) Firstbird
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Empfehlungen von anderen Personen, wie von Bekannten, Freunden, Familie und Kollegen, können einen großen Einfluss auf unsere Entscheidungsfindung, beispielsweise bei Kaufentscheidungen, haben. Zu diesem Schluss kommt auch Greven Medien in einer Umfrage aus dem Jahr 2019. Demnach geben mehr als die Hälfte der befragten Studienteilnehmer (56,4%) an, bei Kaufentscheidungen nach Bewertungen oder Erfahrungsberichten im Internet zu suchen. Auch die Talentsuche lässt sich durch dieses Phänomen positiv beeinflussen. Das österreichische Personalsoftware-Unternehmen Firstbird bietet seinen Kunden deshalb eine App an, die es Mitarbeitern erlaubt, ihre Erfahrungen mit anderen potentiellen Kollegen zu teilen.

Firstbird: Mitarbeiter werben für Arbeitgeber

Mitarbeiterempfehlungen sind die authentischste Werbung für einen Arbeitgeber und zudem kostengünstiger als Personalberater oder Stellenanzeigen. Das digitale Mitarbeiter-werben-Mitarbeiter Programm Firstbird unterstützt seine Kunden dabei, neue Talente zu werben, indem es Mitarbeitern eine Stimme im Recruitingprozess gibt.

Hierfür hat das Unternehmen eine App entwickelt, welche Mitarbeiter automatisiert zu neuen Stellenanzeigen informiert. Mitarbeiter können diese Stellenanzeige dann ganz einfach über die App auf ihren sozialen Netzwerken oder per E-Mail teilen und empfehlen. Zugleich können Unternehmen ihre Mitarbeiter auch zum Stand des Bewerbungsprozesses von empfohlenen Kandidaten informieren und individuelle Sach- und Geldprämien als Dankeschön an die Mitarbeiter vergeben.

Firstbird setzt auf die AWS Cloud

Die IT-Infrastruktur für diese App läuft dabei fast vollständig auf der AWS Cloud. Das ermöglicht es Firstbird, sich flexibel an das Kundenaufkommen anzupassen, neueste Technologien, wie etwa Analyse-Werkzeuge, kostengünstig zu beziehen, und konstant neue Funktionen und Verbesserungen für seine Kunden voranzutreiben. 

In den letzten drei Monaten hatte sich das Empfehlungsprogramm beispielsweise zum Ziel gesetzt, weniger aktive Nutzer der App stärker zu motivieren und so den Recruitingprozess seiner Kunden weiter zu stärken. Hierfür musste das Unternehmen jedoch zunächst besser verstehen, wie sich diese von aktiven Nutzern unterscheiden. „Wir wollten herausfinden, wo wir ansetzen müssen, um auch weniger aktive Nutzer zu Recruitingempfehlungen zu animieren“, erklärt Daniel Pfeiffer, VP of Engineering bei Firstbird, der auch im neuesten TechTalk zu Gast ist.

Dies erforderte es, tiefergreifende Datenanalysen durchzuführen. Wann bricht ein Nutzer den Empfehlungsprozess ab? Ab welchem Prozessschritt bleibt der Nutzer bis zum Ende in der Applikation? Zusätzlich werden alle Daten so abgelegt und aufbereitet, um Data Scientisten die Möglichkeit zu bieten, die Daten je nach Fragestellung abzufragen.

„Nachdem wir in einem Workshop mit AWS unsere Idee erläuterten, konnten wir schnell nächste Schritte für unser Projekt erarbeiten. Dazu gehörte etwa der Aufbau einer neuen Technologie-Architektur als auch die Etablierung eines Cloud-basierten Datawarehouses“, erklärt Pfeiffer. „In Kombination mit Diensten für Datenanalysen aus der AWS Cloud werden wir künftig die Möglichkeit haben zu verstehen, wie und bei welchen Schritten wir Prozesse verbessern müssen, um unsere Kunden dabei zu unterstützen, auch weniger aktive Mitarbeiter dazu zu motivieren, potentielle Kollegen zu werben“, führt der VP Engineering weiter aus.

Firstbird und AWS: Vom Objektspeicher zum Datalake

Bisher nutzte Firstbird Amazon S3 ausschließlich als Objektspeicher – künftig soll damit ein skalierbarer Datalake entstehen. In dem mehrstufigen Prozess werden die gespeicherten Daten in einem nächsten Schritt mit dem Datenabfrageservice Amazon Athena zur Verfügung gestellt und anschließend im ETL-Service AWS Glue aufbereitet. Ab diesem Schritt stehen die Daten für Analysen zur Verfügung und Firstbird kann in naher Zukunft mit dem Dienst Amazon QuickSight  auf übersichtlichen Dashboards sehen, wo ihr Empfehlungsprogramm gut funktioniert und mit welchen Maßnahmen es verbessert werden kann. „Ich freue mich schon sehr, wenn wir dieses Projekt implementieren können. Damit wird unser Geschäftsmodell als Ganzes verbessert“, so Daniel Pfeiffer.

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Apollo, KI, Altgiechisch, Mistral
© Österreichische Nationalbibliothek/ÖAW/Daniel Hinterramskogler - Papyrus aus der römischen Kaiserzeit mit einer griechischen Geburtsanzeige, von Apollo rekonstruiert (Römisches Ägypten, 149 n. Chr.) und Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW.

In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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Firstbird unterstützt Unternehmen beim Recruiting und setzt dabei auf die AWS Cloud

  • Empfehlungen von anderen Personen, wie von Bekannten, Freunden, Familie und Kollegen, können einen großen Einfluss auf unsere Entscheidungsfindung, beispielsweise bei Kaufentscheidungen, haben.
  • Das österreichische Personalsoftware-Unternehmen Firstbird bietet seinen Kunden deshalb eine App an, die es Mitarbeitern erlaubt, ihre Erfahrungen mit anderen potentiellen Kollegen zu teilen.
  • Das digitale Mitarbeiter-werben-Mitarbeiter Programm Firstbird unterstützt seine Kunden dabei, neue Talente zu werben, indem es Mitarbeitern eine Stimme im Recruitingprozess gibt.
  • Mitarbeiter können diese Stellenanzeige dann ganz einfach über die App auf ihren sozialen Netzwerken oder per E-Mail teilen und empfehlen.
  • Die IT-Infrastruktur für diese App läuft dabei fast vollständig auf der AWS Cloud.
  • Bisher nutzte Firstbird Amazon S3 ausschließlich als Objektspeicher – künftig soll damit ein skalierbarer Datalake entstehen.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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