15.04.2016

Hypersozial statt Hypertext: Der Wert hypersozialer Mitarbeiter!

Als Social Media 2009 mit dem rapiden Wachstum von Facebook so wirklich abhob, passierte etwas Seltsames: Plötzlich war jede Werbeagentur, jede Mediaagentur, jede SEO-Agentur, jede Whatever-Online-Agentur plötzlich auch Social-Media Experte und hatte einen Blumenstrauß an Produkten anzubieten. Ich war skeptisch.
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Ein komplett neues, experimentelles Medium mit komplett neuen Regeln. Regeln, welche noch nicht etabliert sind und sich praktisch in Echtzeit rapide ändern. Von einem Tag auf den anderen Tag war plötzlich jeder Experte. Das ermöglichte zwei unterschiedliche Hypothesen

  • Es ist nicht besonders schwer, Social-Media Experte zu /werden
  • oder diese Agenturen sind voller “Bullshit”.

Social Media ist hart!

Einen erfolgreichen Social-Media Kanal aufzubauen ist verdammt schwierig. Es ist viel Arbeit, es ist harte Arbeit und trotzdem ist das Ergebnis oft mehr als dürftig. Man hat dann z.B.: eine Facebook-Präsenz die zwar viele “Likes” und “Fans” aufweist, aber  mit null Reichweite und noch weniger Interaktion.

Dennoch, es gibt Firmen die es schaffen nicht nur einen, sondern gleich mehrere erfolgreiche Social-Media Kanäle aufzubauen, und die diesen Erfolg auch für neue Märkte, neue Verticals wiederholen können.

Ich hatte das Glück in den letzten Jahren mit ein paar dieser Firmen zusammenzuarbeiten. Diese Firmen operieren in den verschiedensten Märkten, mit verschiedensten Positionierungen und verschiedensten Zielgruppen. Mit unterschiedlichsten internen Setups, unterschiedlichen Firmengrößen und unterschiedlichsten Unternehmensphilosophien. Und dennoch haben diese Firmen eines gemeinsam.

Diese Firmen haben Social-Media nicht gelöst, indem sie jeden Blogpost über die neueste Facebook-Strategie gelesen haben. Auch nicht, indem sie die ihre Websites mit jedem Meta-Tag vollspammen, den sie finden können. (Ein gewisser Good-Enough technischer Unterbau schadet aber auch nicht.) Auch Formeln wie “Max X Post pro Tag/Woche/Monat” werden geflissentlich ignoriert. Gepostet wird zwischen 3 bis 15+ Mal am Tag- oft regelmäßig, oft unregelmäßig.

Social Media muss man sozial lösen

Was aber haben alle diese Firmen  gemeinsam? Die Antwort: soziale Mitarbeiter! Nach meinen etwas introvertierten Maßstäben würde ich sogar sagen hypersoziale Mitarbeiter. Die Facebook Fans sind nicht anonymisierte Benutzer, es sind Freunde. Ein Like ist nicht ein nebensächlicher Klick mit den Button, sondern ein herzliches Danke. Ein Kommentar ist ein Gespräch. Ein öffentliches Instagram Foto eine Nachricht an Freunde! Social Media ist harte Arbeit. Aber für diese Personen, so seltsam das für manche von uns klingen mag, macht diese Arbeit SPASS!!!! Ja, ich verstehe auch nicht so ganz warum, aber solche Menschen gibt es! Und sie haben massiven Wert für Unternehmen.

HR ist kein Zufall

Oft – besonders bei kleineren Unternehmen – rutschen Personen in die Rolle des Social Media Verantwortlichen. Aber “rutschen” skaliert nicht! Die Unternehmen welche Social Media wieder und wieder meistern suchen diese Personen gezielt. Oder wie es der CEO eines dieser Unternehmen sinngemäß ausdrückte: “Ich suche junge Leute, die mich wahnsinnig machen! Ich lasse sie (in Social Media) machen. Ich will sie nicht trainieren, ich weiß nicht, was sie machen müssen. Entweder es funktioniert oder nicht. Wenn nicht, suchen wir jemanden neuen!”

Wer Social Media fürs Unternehmen erfolgreich lösen will, muss als erstes das “social” ungefaked und ehrlich hinkriegen, die Wo-Was-Wie Fragen von “Media” sind dann nur noch Details. So sozial muss Social Media sein! Social Media braucht hypersoziale Mitarbeiter!

Über den Autor: Franz Enzenhofer ist Masterchief von www.fullstackoptimization.com, der SEO Agentur mit dem Ziel alle SEO Agenturen – inkl. der eigenen – unnötig zu machen. Und er bietet jetzt auch Traffic Workshops für Project Manager an, wo es um mehr als SEO geht.

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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