28.06.2018

Grazer Startup feedbackr: 300 Schulen und Unis in 65 Ländern als User

Mit dem Tool des Grazer Startups feedbackr kann man, wie der Name erahnen lässt, (anonym) Feedback geben. Inzwischen wurde auch die TU Graz, wo das Tool entwickelt wurde, als Kunde gewonnen.
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TU Graz Vizerektor Detlef Heck, die feedbackr-Founder Christian Haintz und Karin Pichler und TU Graz-Rektor Harald Kainz
(c) Thomas Roessler Photography: TU Graz Vizerektor Detlef Heck, die feedbackr-Founder Christian Haintz und Karin Pichler und TU Graz-Rektor Harald Kainz

„Feedback ist das Frühstück der Champions“ – so lautet ein mehr oder weniger bekannter Motivationsspruch, der sich zumindest bei Unternehmensberatern großer Beliebtheit erfreut. Doch ist es mit der konstruktiven Kritik oft so eine Sache. Häufig besteht zwischen jenem, der das Feedback einholt und jenem, der es gibt, ein Hierarchie-Verhältnis. Fehler und Probleme offen anzusprechen, fällt nicht nur deswegen oft schwer. Man will nicht der Überbringer der schlechten Nachricht sein („Du solltest keine Gesangskarriere anstreben“) und schon gar nicht einen Vorgesetzten, oder die Professorin, die einen nachher beurteilt, vor den Kopf stoßen. Bei letzterem Punkt setzt das Konzept des Grazer Startups feedbackr an.

+++ Archiv: Grazer Startup erhält sechsstellige FFG-Förderung +++

„feedbackr ist aus realen Problemen in der Lehre entstanden“

Das Tool ist schnell erklärt: Via Smartphone können etwa Studierende anonym Feedback geben, Fragen stellen und Wissensfragen beantworten – und zwar durchgehend und nicht erst mittels Feedback-Bogen am Ende des Semesters. „feedbackr ist aus realen Problemen in der Lehre entstanden – vor allem bei großen Lehrveranstaltungen ist es kaum möglich, alle Studierenden einzubeziehen“, sagt Co-Founderin Karin Pichler. Studierende können mit dem Tool auch gegenseitig ihre Präsentationen anonym bewerten, in Gruppendiskussionen Themenfelder erörtern und Lehrenden Hinweise auf Unklarheiten geben. Diese können wiederum etwa Meinungsumfragen durchführen. Einsetzbar ist feedbackr unter anderem auch bei Unternehmensworkshops und Events – mit zusätzlichen Funktionen.

Heimatuni wird Kunde

Überzeugen konnte das Startup damit bislang nach eigenen Angaben mehr als 300 Bildungseinrichtungen in 65 Ländern. Einen Kunden-Neuzugang streicht man seitens feedbackr besonders heraus: Die TU Graz nutzt das Tool seit kurzem. Das hat insofern symbolischen Charakter für das Startup, als das Tool dort von Pichler und ihrem Co-Founder Christian Haintz, gemeinsam mit dem Dozenten und E-Learning-Experten Martin Ebner entwickelt wurde. „feedbackr zeigt mir, ob meine Studierenden tatsächlich in der Lehrveranstaltung aufmerksam sind. Die meisten haben ihr Smartphone ohnehin am Tisch liegen – so kann ich gleich alle aktiv in den Unterricht einbinden“, wird TU Graz-Vizerektor Heck in einer Aussendung dazu zitiert. Auf der Page werden drei weitere große Unis als Referenz-Kunden angeführt: die WU Wien, die TU München und die Uni Graz.

TU Graz zahlt ca. 3500 Euro pro Jahr

Wie viele der insgesamt rund 300 Bildungseinrichtungen zahlende Kunden sind, verrät man seitens feedbackr nicht. Das Startup arbeitet im Bildungsbereich mit einem Freemium-Modell. Für Kunden wie die TU Graz gibt es „Campus Lizenzen“. Mit ihren rund 17.000 Studierenden käme die Uni laut Preiskalkulator auf der Startup-Page auf Kosten von etwa 3500 Euro pro Jahr bei einem Drei-Jahres-Vertrag. Im Business-Bereich bietet feedbackr Pakete zwischen 40 und 370 Euro bei Jahresvertrag bzw. 48 und 480 Euro bei monatlicher Abrechnung. Dort werden etwa Amazon und die Wirtschaftskammer als Referenz-Kunden genannt. Event-Pakete sind ab 449 Euro pro Veranstaltungstag zu haben.

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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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