23.09.2024
CHATBOT

Grizzly: Wiener Startup bietet bärige KI-Hilfe bei der Jobsuche

Das Wiener Startup Grizzly will die Jobsuche einfacher gestalten: Statt stundenlang durch Angebote zu scrollen, soll der KI-gestützte Chatbot Bärnhard passende Jobs liefern. brutkasten hat mit CEO Markus Hirzberger gesprochen.
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Das Founding Team von Grizzly.jobs: Hinten (v.l.): Kyrillus Mehanni, Oliver Liebmann, Lucas Raschek; Vorne: Christoph Ostertag, Markus Hirzberger

Wie verhält man sich am besten, wenn man einem Grizzly-Bären begegnet? Laut sein oder auf einen Baum klettern? Einer Internet-Recherche zufolge hilft bei einem Angriff wenig, sich tot stellen ist wohl die beste Lösung. Der Vergleich von einem Grizzly zum Jobmarkt ist daher nur schwer zu ziehen, hier braucht es einige Gedankensprünge.

Die hat das junge Wiener Startup Grizzly unternommen, hier trifft man bei der Jobsuche auf einen Bären. Mit seinem KI-gestützten Jobagenten Bärnhard will das fünfköpfige Founding-Team die Jobsuche einfacher und schneller gestalten. Nutzer:innen können in der Web-App mit Bärnhard chatten und angeben, ob bei der Firmensuche zum Beispiel auch Themen wie Nachhaltigkeit berücksichtigt werden sollten. Der Jobagent durchsucht derzeit täglich Jobs von rund 1.500 Unternehmen österreichweit. Findet er etwas Passendes, wird eine kurze Erklärung mitgeliefert, warum diese Stelle gut zu einem passen würde.

Co-Founder und CTO Oliver Liebmann erklärt: „Der Einsatz moderner KI-Technologien wie Large Language Modellen (LLMs) ermöglicht es, tiefergehende Zusammenhänge zwischen den Stellenbeschreibungen und den Nutzerpräferenzen zu erkennen. LLMs gehen über herkömmliche Suchfilter hinaus, die oft auf Schlagwörtern basieren und relevante Stellen übersehen.“

KI-Jobagent Bärnhard sucht den passenden Job

Die Programmierung von Bärnhard hatte eine lange Vorlaufzeit, wie CEO und Co-Founder Markus Hirzberger im brutkasten-Gespräch erklärt. Vor knapp zwei Jahre hatten die drei heutigen Gründer die Ursprungsidee, die damals noch weit von dem Chatbot entfernt war. Im Mittelpunkt stand der Wunsch, die Jobsuche effizienter zu gestalten. Und auch jenen eine Option zu bieten, die bereits arbeiten, aber sich umsehen wollen, welche anderen Jobs angeboten werden. Ohne stundenlang Jobplattformen zu durchsuchen

Nach knapp 100 Gesprächen mit Jobsuchenden begann das Team von Grizzly mit einer Chatlösung zu experimentieren. Hier kam man bald zu guten Ergebnissen. Der Chatbot konnte passende Jobs empfehlen, hatte aber noch keine Datenbank im Hintergrund, um auch die passenden offenen Stellen zu liefern. Österreichweit, von allen Unternehmenswebsites – nicht nur die, die (meist bezahlt) auf Jobplattformen angeboten werden.

70.000 Euro Förderung für Webscraping-Technologie

Eine KI-basierte Webscraping-Technologie für die Suche nach Jobangeboten musste gebaut werden. Bisher wurden solche Webscraper manuell konfiguriert und waren daher nur für spezifische Anwendungsfälle gedacht. Auch Google Jobs zum Beispiel durchsucht seine Angebote vor allem von Jobplattformen und findet dadurch die Stellen auf Unternehmenswebsites oft nicht. Für die Entwicklung dieser Technologie bekam Grizzly auch eine Förderung der Forschungsförderungsgesellschaft FFG in Höhe von 70.000 Euro.

Hirzberger erklärt den Unterschied zu anderen Anbietern so: „Wir greifen die Jobs direkt von den Unternehmensseiten ab, das bietet keine Jobplattform. Darüber hinaus bieten wir nicht nur eine Stichwortsuche, sondern wollen die Nuancen und Zusammenhänge der Interessen unserer User:innen verstehen und dafür etwas Passendes liefern. Kurz gesagt: Ein tiefer gehendes Verständnis für das Interesse, kombiniert mit einer breiten Datengrundlage.“

Bootstrapping-Lifestyle

Das Team hinter Grizzly besteht heute aus fünf Mitgliedern, alle mit technischem Background, wie Hirzberger erklärt. Von Anfang an mit dabei waren neben dem CEO auch Oliver Liebmann (CTO) und Christoph Ostertag (COO). Die beiden Software-Entwickler Kyrillus Mehanni und Lucas Raschek zählt Hirzberger ebenfalls zum Kernteam.

Für die Nutzer:innen soll Grizzly auf jeden Fall kostenlos bleiben. Bezahlmodelle würden hier nicht wirklich funktionieren, sagt Hirzberger. Das Geld soll von Unternehmensseite kommen, ohne aber dadurch die Suchergebnisse zu verfälschen. Im Moment baue man vor allem auf Förderungen, das sei in Österreich gerade am Anfang für Startups eine „Supermöglichkeit“.

Und: „Wir leben den Bootstrapping-Lifestyle und sind sehr sparsam unterwegs“, betont Hirzberger. Derzeit sitzt das Team in einem günstigen Office, in dem es im Sommer gute 30 Grad hatte. Das Team setzte sich dann einfach in den nächsten klimatisierten Zug und arbeitete – dank Klimaticket – von unterwegs.

Namensfindung am Lagerfeuer

Seit Mitte September ist Grizzly.jobs offiziell online. Aktuell sei das Ziel, die Plattform möglichst vielen Leuten zugänglich zu machen, sagt Hirzberger. Auch die Marketing-Aktivitäten werde man hochfahren und hoffentlich alle „technischen Kinderkrankheiten“ lösen. „Bis Jahresende ist das Ziel, die Plattform mit den meisten Jobs in Österreich zu sein.“ Größere Plattformen in Österreich bieten derzeit circa 20.000 Jobs an, auf dem Markt seien aber über 100.000, wie Hirzberger vorrechnet. Dort wolle man hin.

Und was hat es nun mit den Namen Grizzly auf sich? Ursprünglich war ein weniger tierischer Name angedacht, die Firma gab es in der EU allerdings schon. Die Inspiration kam dann bei einem Sommerabend in der Steiermark: „Wir sind ums Lagerfeuer gesessen und haben immer mehr an Tiernamen gedacht.“ Irgendjemand hätte dann einen Bären vorgeschlagen, jemand anderer einen Grizzly. Auch die Domain Grizzly.jobs sei noch frei gewesen. Als auch am nächsten Tag alle im Team von der Idee überzeugt waren, stand es fest: Grizzly und damit Chatbot Bärnhard waren geboren.

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ParityQC, Quantum, Harvest Now
© zVg - Valentin Stauber, ParityQC.

Die Zeichen der Zeit deuten auf Künstliche Intelligenz – und das schon länger. Unternehmer wissen oder bekommen es vermittelt, dass der Einsatz von KI nicht mehr ein „Nice to have“ ist, sondern zunehmend essenziell für die Zukunft der eigenen Firma, wenn nicht gar ganzer Branchen. Es zeichnet sich ein breiter Konsens ab, der bereits in vielen Entscheidungsstrukturen angekommen ist. Eine andere Technologie hingegen bleibt im Schatten und ist gleichzeitig ebenso schwer greifbar wie die eigene Silhouette im Sonnenlicht: die Quantentechnologie.

Quantum-Thema auf Roadmap

Valentin Stauber ist Quantum Algorithm Developer bei ParityQC, einem Spinoff der Universität Innsbruck. Er beobachtet verschiedene Bestrebungen, die bestehende Informationslücke rund um Quantentechnologie zu schließen.

„Programme für die Business-Schiene, die nicht so tief in den technischen Details drinsteckt, finde ich extrem wichtig“, sagt er. „Manche haben das Quantum-Thema aktuell auf der Roadmap stehen, weil ‚wir müssen ja‘. Es gibt auch inzwischen relativ gutes Material auf YouTube, wobei es da natürlich immer ein bisschen schwierig ist zu unterscheiden, was der ‚real deal‘ ist und was Hype ist.“

Angesprochen auf mögliche Anknüpfungspunkte für Innovationsentscheider – etwa Security, Geschwindigkeit oder Prozessoptimierung – verweist Stauber auf zwei zentrale Dimensionen, die Unternehmen im Blick behalten sollten. „Das eine ist, sicherheitstechnisch auf die Entwicklungen im Kontext von Quantencomputing zu reagieren“, so der Developer. „Wenn Quantencomputer künftig in der Lage sind, heute verbreitete kryptografische Verfahren zu brechen, muss man sich entsprechend absichern.“

Vorsicht vor: „Harvest Now, Decrypt Later“

Eine exakte zeitliche Prognose ist derzeit nicht möglich. Dennoch wird in der Fachwelt davon ausgegangen, dass relevante Quantencomputer, die klassische Public-Key-Verfahren angreifen könnten, langfristig einen sicherheitsrelevanten Einfluss haben werden. Stauber verweist in diesem Zusammenhang auf ein bereits heute relevantes Risiko: den sogenannten „Harvest Now, Decrypt Later“-Ansatz.

Dabei werden verschlüsselte Daten bereits heute abgefangen und gespeichert, mit dem Ziel, sie zu einem späteren Zeitpunkt zu entschlüsseln, sobald entsprechende Rechenkapazitäten verfügbar sind. Besonders kritisch ist das bei Informationen, die über lange Zeiträume hinweg sensibel bleiben.

Dazu zählen etwa permanente Staatsgeheimnisse wie sicherheitsrelevante Regierungs- oder Verteidigungsinformationen, biometrische Daten und Gesundheitsakten im Kontext von Behörden oder Gesundheitseinrichtungen sowie langlebige Unternehmensgeheimnisse und geistiges Eigentum.

Auch die kryptografische Vertrauensinfrastruktur des Internets ist betroffen: Sollten private Schlüssel von Certification Authorities kompromittiert werden, könnte dies die darauf aufbauenden Vertrauensketten gefährden und die Absicherung gegen Angriffe wie Man-in-the-Middle-Attacken erheblich beeinträchtigen.

„Biometrische Merkmale bleiben in der Regel ein Leben lang konstant“, sagt Stauber. „Bei kryptographischen Basiszertifikaten – also Zertifikaten von Certification Authorities – ist das anders: Werden etwa die privaten Schlüssel einer CA kompromittiert, ist die gesamte darauf aufbauende Vertrauenskette zerstört. Damit gibt es keine verlässliche Absicherung mehr gegen Man-in-the-Middle-Angriffe.“

Technisch betrifft das vor allem asymmetrische Kryptografie wie RSA (Anm.: asymmetrisches kryptographisches Verfahren, das sowohl zum Verschlüsseln als auch zum digitalen Signieren verwendet wird) oder Verfahren auf Basis elliptischer Kurven bzw. des diskreten Logarithmus. Jene werden heute unter anderem genutzt, um sicher symmetrische Sitzungsschlüssel auszutauschen, die anschließend für die eigentliche Kommunikation verwendet werden – etwa im Rahmen von Diffie-Hellman-Key-Exchange, wo zwei Parteien über einen unsicheren öffentlichen Kommunikationskanal (wie das Internet) sicher einen gemeinsamen geheimen Schlüssel erzeugen, ohne dass Abhörende diesen Schlüssel entdecken können.

Symmetrische Verfahren wie AES (fortschrittlicher Verschlüsselungsstandard) gelten hingegen als vergleichsweise robust gegenüber bekannten Quantenangriffsmodellen. Zwar reduziert sich ihre effektive Sicherheit im Quantenmodell durch bekannte Algorithmen wie Grover, ein vollständiges Brechen gilt jedoch nicht als gegeben.

Quantum-Technologie als Absicherung: QKD und Post-Quantum-Kryptografie

Zur Vorbereitung auf diese Entwicklungen haben sich zwei zentrale technische Ansätze herausgebildet, wie Stauber erklärt.

1. Quantum Key Distribution (QKD):
Bei der Quantum Key Distribution wird der klassische asymmetrische Schlüsselaustausch durch ein quantenphysikalisch basiertes Verfahren ergänzt bzw. in bestimmten Kommunikationsstrecken ersetzt. QKD dient dazu, symmetrische Schlüssel mithilfe quantenphysikalischer Eigenschaften sicher zu übertragen. Die praktische Anwendung ist dabei infrastrukturell anspruchsvoll und typischerweise auf spezielle Netzwerke und Pilotprojekte beschränkt.

2. Post-Quantum-Kryptografie (PQC):
Der zweite Ansatz besteht darin, klassische asymmetrische Verfahren durch neue kryptografische Algorithmen zu ersetzen, für die derzeit keine bekannten effizienten Quantenangriffe existieren. Während RSA und vergleichbare Verfahren künftig durch Quantenalgorithmen wie Shor (ein Algorithmus aus dem mathematischen Teilgebiet der Restklassenringe) theoretisch angreifbar wären, basiert PQC auf mathematischen Problemen, für die bislang keine entsprechenden effizienten Lösungsverfahren bekannt sind. Für diese Verfahren existieren bereits erste internationale Standards, unter anderem im Rahmen der Arbeiten des NIST, die schrittweise in bestehende Systeme integriert werden.

Die Einführung von Post-Quantum-Kryptografie erfordert jedoch Anpassungen in der IT-Infrastruktur. Netzwerkkomponenten wie Router, Firewalls oder VPN-Gateways müssen entsprechende Verfahren unterstützen, sagt Stauber. „Aber von denen gibt es noch nicht viele. Und die sind auch teuer.“

„Schau-ma-mal-dann-sehn-ma-scho“

Neben der Sicherheitsdimension sieht der Experte auch eine zweite große Perspektive der Quantentechnologie: ihren möglichen Einsatz zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme.

„Bei ParityQC beschäftigen wir uns vor allem mit Optimierungsaufgaben. Hier ist es derzeit noch schwierig, verlässliche Aussagen darüber zu treffen, wie groß die Vorteile von Quantencomputern in der Praxis tatsächlich sein werden“, erklärt er. „Für bestimmte Anwendungen gibt es jedoch wissenschaftliche Hinweise auf potenzielle Vorteile – etwa bei der Primfaktorzerlegung, wo Quantenalgorithmen theoretisch deutlich effizienter sind als klassische Verfahren.“

Im Bereich der Optimierung ist die Lage weniger eindeutig. Viele Ergebnisse basieren derzeit auf Simulationen und frühen experimentellen Ansätzen, weshalb sich mögliche Vorteile noch nicht zuverlässig quantifizieren lassen. Dennoch gelte dieser Bereich als eines der potenziell vielversprechenden Anwendungsfelder der Technologie.

„Das ist so eine typische ‚Schau-ma-mal-dann-sehn-ma-scho‘-Attitüde“, sagt Stauber. „Interessanterweise geht es dabei nicht nur um Time-to-Solution. In manchen Fällen können Quantenverfahren auch wirtschaftliche Vorteile bringen, etwa durch geringere Kosten in spezifischen Szenarien.“ Erste Unternehmen beginnen daher, sich mit Quantum-Optimierungsansätzen auseinanderzusetzen, insbesondere dort, wo klassische Methoden an Effizienzgrenzen stoßen.

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