18.12.2024
WORK

Freundschaften im Job: Diese Bundesländer sind am geselligsten am Arbeitsplatz

Manchmal passiert es einfach. Aus Kolleg:innen werden Freunde. Was dabei hilft und welche Folgen Freundschaften im Job haben kann, zeigt eine Umfrage von willhaben.
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Freundschaft, Freundschaft im Job
(c) Stock.Adobe/charmedlightph - Freundschaften am Arbeitsplatz können positive Effekte auslösen.

Liebeleien am Arbeitsplatz, Intimitäten auf Weihnachtsfeiern und Work-Husbands und -Wives sind ein längst bekanntes Metier der Arbeitswelt. Was aber kaum thematisiert wird, sind Freundschaften im Job. Dies hat nun der willhaben-Jobmarktplatz geändert und 1.050 User:innen zum Thema “Freundschaft am Arbeitsplatz” befragt.

Team-Building für Freundschaften hilfreich

Aus der Umfrage lässt sich herauslesen, dass drei Viertel der Arbeitnehmer:innen in ihrem derzeitigen Job Freundschaften geschlossen haben – konkret meinten 10,2 Prozent “eine” und 66,5 Prozent “mehrere” Freundschaft(en) über ihre Arbeit gefunden zu haben. Als besonders gesellig erweisen sich dabei Kärntner:innen, Steirer:innen und Wiener:innen.

Um Kolleg:innen näher kennenzulernen, zeigten sich vor allem vom Arbeitgeber oder Arbeitgeberin organisierte Team-Building-Maßnahmen und gemeinsame Unternehmungen hilfreich. Mit 58,1 Prozent hat mehr als die Hälfte der Befragten den Eindruck, dass Freundschaften bei ihrem derzeitigen Job gefördert werden.

Das Feierabend-Getränk

Auf der anderen Seite ist es aber auch das ein oder andere Feierabend-Getränk, das aus Arbeitskolleg:innen Freund:innen werden lässt. Auch hier sind es etwa drei Viertel der Befragten, die der Thematik positiv gegenüberstehen. Im Detail empfinden es 22,1 Prozent als “sehr angenehm” und wichtig für den Teamgeist und weitere 51 Prozent als “eher angenehm”. Dem gegenüber steht jedoch etwa ein Viertel der willhaben-Nutzer:innen, die mit “eher unangenehm, ich nehme selten teil” geantwortet haben oder solche Aktivitäten überhaupt vermeiden.

Bemerkenswert ist zudem, dass nicht nur der direkte Kontakt Freundschaften fördern kann. In Zeiten der Digitalisierung spielen sie sich zu einem gewissen Teil in den sozialen Netzwerken ab. Ein Viertel der Befragten nimmt eine Anfrage immer an, wenn sich ein/e Arbeitskolleg:in in den sozialen Medien vernetzen will. Weitere 52,5 Prozent “nehmen die Anfrage an, wenn sie sich mit der Person gut verstehen”. 11,3 Prozent nutzen keine sozialen Netzwerke.

Bei Vorgesetzten sieht die Sache jedoch etwas anders aus. Arbeitnehmer:innen zeigen sich hier aufgeschlossen, wenn auch etwas zögerlicher. Während die überwiegende Mehrheit offen ist, Führungspersonal auf Instagram und Co. zu adden, ist der Anteil jener, die dies eher bzw. gänzlich ausschließt, mit 29,3 Prozent merklich höher als bei Kolleg:innen, die sich beruflich auf derselben hierarchischen Ebene befinden.

Folgen der Freundschaft

Doch was sind die Folgen davon, sich mit Kolleg:innen zu befreunden? Am häufigsten genannt wurden dabei “besserer Teamzusammenhalt” (77,4 Prozent), “mehr Spaß während des Arbeitstages” (77,2 Prozent) sowie “höhere Zufriedenheit und Wohlbefinden bei der Arbeit” (72,4 Prozent). Gefolgt von zwei Faktoren in puncto Produktivität, nämlich “schnellere Problemlösung durch gegenseitige Unterstützung” (63,9 Prozent) und “erhöhte Motivation” (57,5 Prozent).

Als Kehrseite der Medaille und als Problemfall wird die Bevorzugung einzelner Kolleg:innen (51,6 Prozent) genannt, auch “Schwierigkeiten, berufliche und persönliche Grenzen zu wahren” (44,8 Prozent) sowie “Ablenkung und reduzierte Produktivität” (40,3 Prozent) werden hier als Nachteil angeführt.

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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