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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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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