13.11.2020

FRDM: US-Startup kämpft mit transparenten Supply-Chains gegen moderne Sklaverei

Das US-amerikanische Startup FRDM von Justin Dillon bietet Unternehmen an, auf seiner Plattform ihre Supply Chains zu kontrollieren, um gegen moderne Sklaverei vorzugehen.
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(c) FRDM - Justin Dillon, Founder von FRDM, kämpft seit Jahren gegen moderne Sklaverei.

Rund 25 Millionen Menschen waren im Jahr 2016 in Zwangsarbeit gefangen. Dazu kommen noch 152 Millionen Fälle von Kinderarbeit, wie ein UN-Report 2017 feststellte. Es sind Zahlen, die im Umfang überraschen und schwer zu fassen sind. Der Kampf gegen diese moderne Sklaverei ist ein schwieriger, da viele Dinge verdeckt passieren und medial kaum Beachtung finden. Justin Dillon arbeitet daher mit seinem Startup FRDM daran, moderne Sklaverei sichtbar zu machen.

Obama wollte Anti-Sklaven-App

Bereits im Jahr 2011 bat ihn die Obama-Regierung, eine App zu entwickeln, um die Verbraucher darüber zu informieren, wie sich ihre Einkäufe auf moderne Sklaverei auswirken.

Wieviel Sklaven benötig mein Lebensstil?

Justin und sein Team haben daher die Plattform slaveryfootprint.org entwickelt, die die Verbraucher auffordert, grundlegende Informationen über den Kauf einzugeben. Am Ende der Umfrage erfahren sie, wie viele Sklaven benötigt werden, um ihren Lebensstil zu unterstützen. Die Website war maßgeblich an der Verabschiedung mehrerer moderner Sklaverei-Gesetze beteiligt.

FRDM mit globalem Netzwerk

„Unser Ziel ist es, der Welt zu helfen, besser zu konsumieren. Wir können eine bessere Welt aufbauen, indem wir uns dafür entscheiden, von Unternehmen zu kaufen, die unsere Werte teilen. FRDM baut ein globales Netzwerk von auf Werte ausgerichteten Unternehmen auf“, erzählte er Forbes 2019.

Briefe an Unternehmen

Doch eigentlich begann alles schon viel früher. Es war 2008, und Dillon – damals ein Musiker, der zum Anti-Zwangsarbeitsaktivisten wurde – hatte gerade eine Online-Kampagne namens „Chain Store Reaction“ gestartet, in der die Verbraucher aufgefordert wurden, Briefe an ihre Lieblingsunternehmen zu schreiben, in denen diese aufgefordert wurden, die Zwangsarbeit in ihren Lieferketten auszurotten, wie Wired berichtete.

Kontakt zu Steve Jobs

Aus einer Laune heraus schickte Dillon eine E-Mail an Steve Jobs und fragte, ob das iPhone aus Tantal hergestellt sei – einem Material zur Herstellung von Mobiltelefonen, das unter Zwangsarbeit abgebaut wird. Der Gründer hatte nie eine Antwort erwartet, aber vier Stunden später bekam er eine: „I have no idea. I’ll look into it. Steve“ lautete sie.

23 Millionen Menschen nutzten slaveryfootprint.org

Seitdem wurden fast 900.000 E-Mails über „Chain Store Reaction“ an fast 3.500 Unternehmen gesendet. Die Website namens SlaveryFootprint.org wurde seit ihrem Launch von rund 23 Millionen Menschen genutzt.

FRDM möchte Bewusstsein schärfen

Beide Initiativen sollen dazu beigetragen, das Bewusstsein für das Thema der modernen Sklaverei zu schärfen. Aktuell unterstützt Dillon Unternehmen dabei, entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Das ist der Gedanke hinter seiner Softwareplattform FRDM, die von Dillons gemeinnütziger Organisation „Made in a Free World“ entwickelt wurde.

Bei FRDM können Unternehmen Daten zu allen von ihnen gekauften Artikeln und zum Standort ihrer Lieferanten hochladen. Das Startup generiert sodann ein Dashboard, in dem erläutert wird, wer die riskantesten Lieferanten sind. Dann liegt es an den Unternehmen, schlechte Akteure zu suchen und ihre Lieferanten neu zu bewerten.

Promo-Video FRDM

„Wir helfen ihnen zu identifizieren, wo sich die Hotspots befinden werden“, erklärte Dillon in einem Interview mit Wired: „Sie können nicht alle 30.000 Lieferanten gleichzeitig wechseln, aber wenn wir Ihnen die zehn wichtigsten Lieferanten nennen können, auf die sie sich konzentrieren sollten, ist das ein guter Anfang. Schließlich haben Unternehmen die Macht, diese Lieferanten dort zu treffen, wo es weh tut: Auf ihren Bankkonten. Wir glauben, wir müssen Unternehmen zu Helden machen.“

Hilfe von Harvard-Mitarbeiterin

Umgesetzt wurde FRDM mit der Hilfe von Mira Bernstein von der Harvard University. Zunächst wurden Daten gesammelt, wo Sklaverei am weitesten verbreitet ist und welche Produkte davon betroffen sind. Diese Daten wurden anschließend mit Handelsdaten der UN kombiniert, die bestimmten, welche Länder welche Produkte aus welchen Gegenden beziehen.

Von der Liste zum Algorithmus

Das Ergebnis war eine Liste aus tausenden Produkten und Dienstleistungen, die in ihre Bestandteile zerlegt wurden, um alle Rohstoffe zu bestimmen, die etwa für die Herstellung von PCs oder Handys erforderlich sind.

Unter Verwendung dieser Datenquellen erstellte Bernstein einen Algorithmus, der vorhersagen konnte, wie wahrscheinlich es ist, dass ein bestimmtes Produkt mithilfe von Sklavenarbeit hergestellt wurde.

Risiko-Optik

Im Detail bietet FRDM eigenen Angaben nach eine durchgängige Risiko-Optik auf allen Ebenen der Lieferkette: primäre Inputs, Produkte, Länder, Branchen und Lieferanten. Durch intuitive Datenvisualisierungen, Berichte und Warnungen können User den Überblick über das Risiko behalten – mithilfe des firmeneigenen Risikoalgorithmus, der über das Risikoanalyse-Framework Inputs der Lieferkette hervorhebt. Dabei wird jeder Lieferant und die damit verbundenen Branche mithilfe von Crawlern für maschinelles Lernen überprüft.

Justin Dillon im Gespräch mit Christian Lanng, CEO Tradeshift, über die Zukunft der Lieferketten

Dillon zeigt sich optimistisch in Bezug auf die Fähigkeit von Unternehmen, weltweit Gutes zu tun. „Wenn Menschen an soziale Innovation in großen Unternehmen denken, wenden sie sich normalerweise an die CSR-Abteilung (Corporate Social Responsibility) oder vielleicht an ein Innovationsteam. Niemand denkt an ‚Procurement‘. Ich glaube, die Kaufkraft von Unternehmen hat ungenutzte Kapazitäten, um Veränderungen herbeizuführen. Weil sie entscheiden, wer die Verträge erhält. Dies ist eine unglaubliche Hebelwirkung, um ein gutes Verhalten in Lieferketten zu fördern und abscheuliches Verhalten wie Kinderarbeit zu unterbinden,“ so Dillon im Forbes Magazin.

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Neue Studie zum Daten- und KI-Arbeitsmarkt in Österreich. (c) AdobeStock

Ein bemerkenswertes Paradoxon prägt den aktuellen Daten- und KI-Arbeitsmarkt: Obwohl Künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt gerade erst neu ordnet, sucht dieser dafür fast ausschließlich nach langjähriger Berufserfahrung, der Nachwuchs wird weitgehend außen vor gelassen. Das belegt die aktuelle Studie „Daten & KI im Arbeitsmarkt 2026 – Österreich“ von Nejo und data:unplugged.

Für den Report wurden knapp 25.000 im Mai 2026 ausgeschriebene Jobs auf Basis der DAISY-Ontologie (Data & AI Skills Ontology) analysiert. Die Zahlen zeigen auch: Österreich treibt den Wandel mit einem KI-Stellenanteil von 4,5 Prozent zwar etwas schneller voran als Deutschland (4,0 Prozent) – verdeutlicht aber in besonders extremer Form, wie schwer der Karrierestart für Berufseinsteiger derzeit ist.

„Müssen die nächste Generation importieren“

Die KI-Branche bleibt paradox. Zwar reichen oft praxisnahe Ausbildungen wie eine HTL, HAK oder eine Lehre formal völlig aus, um die Anforderungen der Unternehmen zu erfüllen – doch die Türen bleiben für Einsteiger trotzdem meist verschlossen. Aufgaben, die früher von Berufseinsteigern übernommen wurden, erledigt die KI heute selbst. Die Zahlen sprechen für sich: Nur 72 von 1113 Daten- und KI-Stellen richten sich an Berufseinsteiger, ein Anteil von 7,7 Prozent. Das Verhältnis von Junior zu Senior-Stellen liegt damit bei eins zu sechs.

Maximilian Fischer, Head of Business Development bei data:unplugged, warnt vor dieser Entwicklung: „Die österreichische Wirtschaft sucht erfahrene KI-Fachkräfte in großem Stil – baut die eigene Nachwuchspipeline aber kaum auf. Wenn wir die Junior-Quote nicht erhöhen, verschieben wir den heutigen Fachkräftemangel in drei bis fünf Jahren auf die nächste Kohorte – und müssen die nächste Generation importieren, statt sie im Land auszubilden“.

(c) Daisy Report 2026.

Der versteckte KI-Arbeitsmarkt

Nur rund 10 Prozent (110 von 1113) der untersuchten Daten- und KI-Stellen tragen einen expliziten Titel wie beispielsweise AI Engineer. Die übrigen Stellen verbleiben klassisch: Controller:in, Berater:in oder Software Engineer. Inhaltlich werden aber Kompetenzen gefordert, die vor wenigen Jahren spezialisierten Daten- und KI-Rollen vorbehalten waren.

„Wer ausschließlich nach ‚Data Scientist’ oder ‚AI Engineer’ filtert, übersieht 90 Prozent des KI-Arbeitsmarktes“, sagt Aloisious Caraet, Principal Data Scientist bei Nejo und Hauptautor der Studie. „Die KI-Karriere beginnt heute selten mit einem Titelwechsel – sie entsteht durch die Anreicherung des bestehenden Berufsbildes.“

Mehr als die Hälfte der Stellen in Wien

Die offenen Daten- und KI-Stellen stammen zumeist nicht von reinen Tech-Unternehmen. Insgesamt verteilen sich die Inserate auf 495 Unternehmen. Hinter der IT-Branche (354 Stellen) suchen vor allem der Finanzsektor (88) und die Unternehmensberatung (83) nach KI-Personal. Geografisch konzentriert sich der Markt mit 63 Prozent aller Ausschreibungen deutlich auf Wien. Graz verzeichnet hingegen die technisch anspruchsvollsten Profile: Hier werden im Schnitt 5,4 spezifische Daten- und KI-Skills pro Position gefordert.

Werkzeuge sind zweitrangig: Der Fokus liegt auf KI-Verständnis

Bei den Programmiersprachen dominiert Python und wird in fast jeder dritten Stelle gefordert – knapp doppelt so häufig wie Java. Bei den Cloud-Plattformen führt Microsoft Azure vor AWS. Auch bei generativer KI liegt Microsoft mit GitHub Copilot als meistgenanntem Werkzeug vorn. Der größte fachliche Schwerpunkt des Marktes liegt mit 39,7 Prozent auf dem Data Engineering, was den aktuellen Fokus auf den Aufbau von Dateninfrastruktur zeigt.

Dennoch ist das konzeptionelle Verständnis oft wichtiger als die Beherrschung einzelner Programme: Fast die Hälfte aller geforderten Kompetenzen entfällt auf allgemeine Wissensgebiete und Methoden, wobei „Künstliche Intelligenz“ zu den fünf meistgenannten Begriffen zählt.

Das unterstreicht auch Simona Hübl, Geschäftsführerin von Nejo: „Unternehmen suchen aktuell vor allem konzeptionelle Fähigkeiten, und erst zweitrangig nach spezifischen Tool-Kenntnissen. Gefragt ist, wer Daten- und KI-Konzepte im Grundsatz versteht und tool-unabhängig sicher anwenden kann.

(c) Daisy Report 2026.

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AI Summaries

FRDM: US-Startup kämpft mit transparenten Supply-Chains gegen moderne Sklaverei

  • Justin Dillon arbeitet mit seinem Startup FRDM daran moderne Sklaverei sichtbar zu machen.
  • Bei FRDM können Unternehmen Daten zu allen von ihnen gekauften Artikeln und zum Standort ihrer Lieferanten hochladen.
  • Dann liegt es an den Unternehmen, schlechte Akteure zu suchen und ihre Lieferanten neu zu bewerten.
  • Dillon zeigt sich optimistisch über die Fähigkeit von Unternehmen, weltweit Gutes zu tun.

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