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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Andreas Blumauer, bislang CEO von Semantic Web Company und nun SVP Growth bei Graphwise | (c) Graphwise
Andreas Blumauer | (c) Graphwise

Im Oktober 2024 fusionierte das Wiener Unternehmen Semantic Web Company (2004 von Andreas Blumauer und Martin Kaltenböck gegründet) mit Ontotext aus dem bulgarischen Sofia und wurde zu Graphwise. Blumauer, bis dato CEO von Semantic, wurde SVP Growth, Atanas Kiryakov, davor CEO von Ontotext, wurde Präsident. Details zum Deal wurden damals nicht genannt – brutkasten berichtete.

Nun hat das britische Private-Equity-Haus Oakley Capital die Mehrheit an Graphwise übernommen. Auch hier wurden die Höhe der Summe und der verkauften Anteile nicht aktiv kommuniziert, Gründer Blumauer erklärte dem brutkasten jedoch, dass man sich nun weltweit gesehen in den Top 3 – was die Evaluation von KI-Infrastrukturunternehmen betrifft – befände.

Graphwise: Ein Meilenstein in Bulgariens IT-Historie

„Durch den Merger hat die Firma eine besondere Konstellation mit Standorten bzw. Strukturen in Wien, Sofia und den USA geschaffen“, sagt Blumauer. „Die Bewertung basiert wesentlich auf dem ARR. Das heurige Jahr ist dabei zäher als die Jahre zuvor, dennoch ist es uns gelungen, uns im Markt zu behaupten und einen Multiple über dem 2026er Marktdurchschnitt zu erzielen. Daher liegt die Bewertung im neunstelligen Bereich und ist damit signifikant. Für Bulgarien bedeutet das sogar, dass es sich nun um die dritthöchste Bewertung eines IT-Unternehmens in der Geschichte des Landes handelt.“

Auf die Frage, wie es zu diesem Deal kam, war für Blumauer die Marktdynamik ganz entscheidend. „In den vergangenen zwei Jahren hat sich KI in Unternehmen zunehmend langsam in den operativen Einsatz entwickelt. Es gibt zwar immer wieder pointierte Erfolgsmeldungen, gleichzeitig besteht weiterhin Unsicherheit darüber, welche LLM-Ansätze sich tatsächlich durchsetzen werden. Gerade bei Multi-Agentic- und autonomen Systemen ist ein breiter Roll-out noch meilenweit entfernt“, erklärt er.

Kontakt über Messen in London

Umso wichtiger seien deswegen Referenzkunden, bei denen sich anhand konkreter Anwendungen demonstrieren lässt, wie KI vertrauenswürdiger und in bestehende Unternehmensstrukturen integriert werden kann. „Das lässt sich auch mit Company Rules verknüpfen: Ein wesentlicher Teil der Story ist die Frage, wie KI in Unternehmen kontrolliert und gleichzeitig hochskalierbar ausgerollt werden kann“, führt er aus. „Das hat auch Oakley erkannt und verstanden. Über Messen in London kam der Kontakt zustande, woraufhin unser Business genauer analysiert und das Potenzial erkannt wurde. Begleitet wurde die Entwicklung unter anderem von Deloitte, EY und Bain, die bestätigen konnten, dass Graphwise eine zentrale Rolle in diesem Umfeld spielen kann.“

Heute wird die Graphwise-Technologie von Banken und großen Pharmakonzernen in Europa eingesetzt, darunter beispielsweise Roche und weitere prominente Unternehmen in Österreich, die nicht genannt werden wollen: „Gleichzeitig gibt es gute Statements und Bewertungen aus dem Markt“, führt Blumauer weiter aus. „Mit der Entwicklung der Sprachmodelle und insbesondere GraphRAG (Anm.: Retrieval-Augmented Generation mit Graphen) stehen nach dem Merger sehr zentrale Komponenten zur Verfügung, um die nächste Entwicklungsstufe von KI in Unternehmen abzubilden. Das zeigt sich auch in unseren operativen Kennzahlen: Der ARR wächst organisch um rund 30 Prozent, bei inzwischen mehr als 200 Blue-Chip-Kunden. Damit verfügen wir über eine relevante Kundenbasis und konkrete Referenzen, die die technologische Positionierung und die Skalierbarkeit des Geschäftsmodells untermauern.“

Gründer bleiben im Management

Für den Founder ist der neue Eigentümer ein Investor mit einem langfristigen und klar auf Wertschöpfung ausgerichteten Ansatz: „Oakley, mit Gründer Peter Dubens, hat unter anderem in die Sigmund Freud Privat-Universität investiert und Dubens selbst war mehrfacher Startup-Gründer. Er hat sich immer wieder gefragt, warum sich klassische VCs teilweise so wenig mit den Gründern selbst auseinandersetzen. Für ihn geht es letztlich darum, Ideen zur Welt zu bringen und Unternehmen langfristig aufzubauen. Martin Kaltenböck und ich verstehen uns weiterhin klar als Gründer. Wir sind nach wie vor im Management-Board aktiv und bringen damit unsere Erfahrung und unsere ursprüngliche Gründerperspektive weiterhin unmittelbar in die Entwicklung des Unternehmens ein. Das ist ausdrücklich so gewünscht und Teil der langfristigen Konstellation.“

Oakley baut auf Graphwise auf

„Wir freuen uns sehr über diese neue Partnerschaft mit Oakley, da ihr Team sowohl unsere Technologie als auch unsere Ambitionen versteht. Oakley hat eine herausragende Erfolgsbilanz darin, gründergeführte Software-Unternehmen zu Unicorns zu machen. Mit Oakley als paneuropäischem Investor im Rücken sind wir besser denn je positioniert, um global als KI-Enabling-Plattform aufzutreten und Unternehmen dabei zu unterstützen, souveräne und vertrauenswürdige KI in großem Maßstab zu implementieren“, sagt Kiryakov.

KI-Souveränität im Fokus

In einer Zeit, in der Unternehmen zunehmend unabhängig von einzelnen großen Tech-Plattformen agieren wollen, gewinnt das Thema „KI-Souveränität“ an Bedeutung. Der Einstieg von Oakley als paneuropäischer Investor sei deswegen ein starkes Signal für den europäischen Technologie-Standort und stärke die Rolle von Graphwise als unabhängige KI-Plattform.

„Der Wert von Künstlicher Intelligenz hängt direkt von der Qualität und Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Large Language Models (LLMs) sind extrem leistungsfähig bei der Sprachverarbeitung, haben aber entscheidende Schwächen: Sie neigen zu faktischen Fehlern („Halluzinationen“) und können oft nicht nachvollziehbar erklären, wie sie zu einem Ergebnis gekommen sind“, liest man in der Aussendung.

Graphwise mit Rückgrat

Graphwise löst dieses Problem durch den Aufbau eines sogenannten „Semantic Backbone“ (semantisches Rückgrat) in Form eines Knowledge Graphs. Diese Wissensgraphen verknüpfen isolierte Unternehmensdaten, geben ihnen Kontext und stellen großen KI-Modellen eine Faktenbasis zur Verfügung. Das Ergebnis: Die KI soll nicht mehr halluzinieren, Ergebnisse würden revisionssicher und die Token-Kosten drastisch sinken, so der Claim. Dies sei besonders in regulierten und datenintensiven Branchen wie Finanzdienstleistungen, im Gesundheitswesen (Life Sciences) und im öffentlichen Sektor unverzichtbar.

Dubens, Gründer und Managing Partner von Oakley Capital, dazu: „KI verändert die Art und Weise, wie jede Organisation arbeitet. Das macht vertrauenswürdige, gut verwaltete Daten heute wichtiger denn je.“

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AI Summaries

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

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