10.03.2025
HIREBUDDY

Job weiterleiten und Geld verdienen: Wiener Startup will Recruiting-Prozesse vereinfachen

Das Wiener Startup Hirebuddy könnte künftig den Recruiting-Prozess in Unternehmen effizienter und kostengünstiger gestalten. Durch ein Empfehlungssystem können mehrere Parteien finanziell profitieren.
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Das Hirebuddy-Gründerteam (l.n.r): Rafael Lerchster, Markus Dreier, Felix Klooss und Leon Neubeck. © Hirebuddy

Die Jobsuche verläuft selten reibungslos: Lange Wartezeiten, fehlende Stellenanzeigen oder Absagen gehören für viele Bewerber:innen zum Alltag. Gleichzeitig stehen Unternehmen vor der Herausforderung, offene Positionen zu besetzen. Besonders in Branchen wie der Pflege oder dem Handwerk ist es oft schwer, geeignete Fachkräfte zu finden. Für kleine und mittelständische Unternehmen sind herkömmliche Recruiting-Prozesse zudem oft zu teuer und zeitaufwendig.

Ein Wiener Startup will diese Hürden nun aus dem Weg räumen. Mit seiner Plattform Hirebuddy bietet es eine maßgeschneiderte Lösung für KMU, die den Recruiting-Prozess laut Produktversprechen effizienter und zugänglicher machen soll. Dank eines Empfehlungssystems profitieren nicht nur Unternehmen und Bewerber:innen, sondern auch Dritte, die passende Personen für die Stelle vorschlagen. Wie das genau funktioniert, erklären die Co-Founder Rafael Lerchster und Markus Dreier im Gespräch mit brutkasten.

Jede:r kann Recruiter werden

In vielen Unternehmen erhalten interne Mitarbeitende eine Prämie, wenn sie passende Kandidat:innen für eine offene Stelle empfehlen. Hirebuddy geht noch einen Schritt weiter: Über die Plattform können Nutzer:innen Jobangebote mit ihren Freund:innen und Bekannten teilen und so selbst zum Recruiter werden. Wird eine empfohlene Person eingestellt, gibt es eine finanzielle Belohnung. Man müsse einfach nur den Joblink weiterleiten, um bei erfolgreicher Vermittlung Geld zu verdienen, erklärt Co-Founder Markus Dreier.

Dabei muss die Empfehlung nicht direkt erfolgen. Auch wenn ein Job über mehrere Ecken weitergeleitet wird, profitieren alle Beteiligten. In einer solchen Empfehlungskette erhält jede Person anteilig eine Belohnung – unabhängig davon, wie lang die Kette ist.

Aktuell 20 Pilotkunden

Unternehmen hinterlegen bei Hirebuddy eine fixe Provision, die anteilig an die sogenannten „Hirebuddies“ ausgezahlt wird, sobald eine offene Stelle erfolgreich besetzt wurde. 50 Prozent der Provision erhält die Person, die den oder die eingestellte:n Kandidat:in direkt empfohlen hat. Weitere 20 Prozent gehen an die Person, die den direkten Empfehlenden eingeladen hat und 12,5 Prozent erhält die Person, die den oder die Einlader:in eingeladen hat. Dieser Prozess setzt sich entlang der gesamten Empfehlungskette fort, sodass jede beteiligte Person abhängig von ihrer Position einen Anteil erhält. Bei bisherigen Pilotkunden beobachtet das Team, „dass es so zwischen zwei und drei Empfehler gibt“, sagt Dreier im Gespräch mit brutkasten. „Wir kümmern uns dann um die sichere Kommunikation und Auszahlung an diese Personen“.

Hirebuddy selbst behält ein Honorar ein, das „ebenfalls erst dann ausbezahlt wird, wenn die Person gefunden wurde und eine definierte Probezeit überstanden hat“, so Co-Founder Rafael Lerchster. Aktuell arbeitet das Startup mit 20 Pilotkunden, davon elf aus dem Pflegebereich mit Schwerpunkt am Standort Wien. „Wir möchten das ganze geographisch und branchentechnisch mal sehr klein starten in einer Nische. So können wir vor allem unsere Community aufbauen und uns dann Schritt für Schritt ausweiten. Erstmal nach Ostösterreich, dann ganz Österreich, dann gesamter DACH-Raum und dann hoffen wir, dass unser Produkt so gut funktioniert, dass man es recht schnell auf unterschiedliche Länder ausweiten kann“, sagt Lerchster.

Fokus auf „Effizienzgedanke und Unterstützung der Kleinen“

Besonders kleine Unternehmen würden von Hirebuddy profitieren, behaupten die Gründer. Da sie sich den klassischen Hiring-Prozess oft nicht leisten können und über weniger Ressourcen als große Unternehmen verfügen, bietet die Plattform eine effiziente und kostengünstige Alternative. Im Mittelpunkt stehe der „Effizienzgedanke und die Unterstützung der Kleinen“, sagt Dreier. „Man kann sich das so vorstellen, dass der KFZler ums Eck mit 15 Mitarbeitern oder das Pflegeheim in Niederösterreich mit 30 Mitarbeitern eine Stelle bei uns postet und dadurch tausende Recruiter bekommt, die durch die Provision die Stelle teilen.“

Dank dieses Ansatzes sei es möglich, innerhalb weniger Stunden nach Veröffentlichung eine passende Person für die offene Stelle zu finden. „Unser System nutzt die Kraft von Mitarbeiterempfehlungen und kombiniert diese mit einem einzigartigen Anreizsystem, das den Recruiting-Prozess nicht nur effizienter, sondern auch kostengünstiger macht“, heißt es seitens des Startups. Zudem sei die Plattform nicht auf Österreich beschränkt, wodurch auch Fachkräfte aus dem Ausland auf offene Stellen aufmerksam gemacht werden können – ein möglicher Beitrag zur Bekämpfung des Fachkräftemangels in Österreich.

Hirebuddy setzt auf Bootstrapping

Während seines Masterstudiums sammelte Rafael Lerchster selbst Erfahrung im Recruiting und stellte schnell fest: „20 oder 30 Prozent meiner täglichen Arbeitszeit oder vielleicht noch mehr, war Active Sourcing.“ Das ständige Anschreiben potenzieller Bewerber:innen über verschiedene Kanäle empfand er als „bisschen nervig, muss ich sagen, wenn man die ganze Zeit Leute aus dem Nichts anschreibt. Und dann habe ich mir überlegt, ob es nicht bessere Variante geben könnte, Kandidaten zu finden.“ Diese Überlegungen führten schließlich zur Idee, eine eigene Hiring-Plattform zu entwickeln, die genau diese „nervigen Tasks“ automatisiert.

Vor einem Jahr gründete er das Startup schließlich gemeinsam mit Markus Dreier, Leon Neubeck und Felix Klooss. Das Gründerteam bringt jahrelange Erfahrung aus der Personalvermittlung, dem HR-Tech-Bereich und der Softwareentwicklung mit. „Da waren irrsinnig viel Learnings dabei, einfach weil wir schnell rausgegangen sind und weil wir schnell getestet haben“, erzählt Lerchster.

Als Spin-off der Universität Wien hat das Hirebuddy-Team in den vergangenen Monaten intensiv an der Plattform gearbeitet, unterstützt vom Digital iLab (Marco Masia), dem WU Gründungszentrum und der Wirtschaftsagentur Wien. „Unsere Grundstrategie jetzt mal für 2025 ist Bootstrapping. Also wir versuchen jetzt mal keine externen Investoren reinzuholen“, sagt Dreier. „Was wir alle glauben, ist, dass das System an sich extrem schnell wachsen kann, eben durch diese Netzwerkeffekte. Wir glauben, dass sich Hirebuddy auch selbst finanzieren kann.“

Erste Erfolge: Jobs wurden schon erfolgreich besetzt

Dennoch verbergen sich hinter den ersten Schritten oft herausfordernde Zeiten. „Was wir schon jetzt auch gemerkt haben die letzten Monate, ist vor allem die Bekanntheit und dann auch das Vertrauen der Menschen in etwas zu gewinnen, was noch nicht bekannt ist, ist extrem schwierig“, so Lerchster. „Ich würde jetzt mal sagen, 90 Prozent der Unternehmen waren auch wirklich begeistert von der Idee. Teilweise scheitert es dann an verschiedenen festgefahrenen Prozessen, Budgets, was auch immer. Aber was wir sehen auf der B2B-Seite ist, dass das Produkt an sich sehr gut angenommen wird. Wo wir aktuell noch etwas größere Probleme sehen, ist die B2C-Seite, der Community-Aufbau.“

Trotz dieser Hürden kann Hirebuddy bereits erste Erfolge verbuchen: Die Plattform wächst laut eigenen Angaben stetig mit immer mehr Stellenanzeigen, Empfehler:innen und Bewerber:innen. Zudem konnten bereits erste offene Positionen erfolgreich mit passenden Kandidat:innen besetzt werden. „Unsere Vision ist es bei Hirebuddy, dass wir einen Jobpost veröffentlichen und dass dieser Jobpost innerhalb von 24 Stunden über unsere Community, über die Netzwerkeffekte zur passenden Person kommt“, sagt Markus Dreier im Gespräch mit brutkasten.

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KI-Agenten
© Philipp Lipiarski - Elizabeth F. Churchill.

Auf der diesjährigen uxcon hielt Elizabeth F. Churchill eine Keynote über die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie ist Professorin sowie Gründungsdirektorin des Fachbereichs für Human-Computer Interaction (HCI) an der MBZUAI in Abu Dhabi und zählt zu den prägenden Stimmen im Bereich Psychologie, Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaften.

Bei Google, eBay und Yahoo tätig

Im Laufe ihrer Karriere baute sie Forschungsteams für Tech-Giganten wie Google, eBay, Yahoo und PARC auf. Für ihre Führungsrolle und ihren Einfluss auf die Tech-Branche wurde die Wissenschaftlerin vielfach ausgezeichnet, zuletzt unter anderem mit dem SIGCHI Lifetime Practice Award 2024.

In Wien erörterte sie in den Hallen der Hauptuniversität das Zusammenspiel von Mensch und Technologie und erklärte brutkasten gegenüber den fundamentalen Paradigmenwechsel, der aktuell die gesamte Software-Welt erfasst: den Aufstieg agentischer KI-Systeme. Dabei machte sie deutlich, dass dieser Wandel ein neues Verständnis von Kontrolle und Autonomie erfordert.

Vom Werkzeug zum Agenten: Der Unterschied

Die entscheidende Veränderung bei KI sei weniger, dass Systeme „bessere Antworten“ geben, sondern dass sie zunehmend selbstständig handeln könnten. Klassische Software – ob deterministisches Werkzeug oder reaktives KI-System – habe stets auf konkrete Eingaben des Menschen gewartet.

Ein KI-Agent dagegen bekommt ein Ziel und bestimmte Rahmenbedingungen und kann daraus einen adaptiven Ausführungsplan ableiten, Werkzeuge und APIs nutzen sowie mehrere Schritte selbstständig ausführen. Bei Multi-Agenten-Systemen arbeiteten mehrere solcher Agenten zusammen, oft als sich selbst korrigierende „Schwärme“, die asynchron im Hintergrund laufen.

Damit verändert sich auch die Rolle des Menschen „dramatisch“: Menschen bedienen das System nicht mehr zwangsläufig Schritt für Schritt, sondern würden zu einer Art „Flugdirektor“ (Supervisory UX), der Ergebnisse definiere und den Weg dorthin überwache. Diese Entwicklung bringe, Churchill zufolge, bisherige, starre Benutzeroberflächen an ihre Grenzen.

Ghost-State-Dilemma

Wenn Agenten im Hintergrund arbeiteten, drohe Nutzer:innen der Verlust des Kontexts – ein sogenanntes „Ghost-State-Dilemma“, bei dem nicht mehr nachvollziehbar sei, in welchem Zustand sich Prozesse aktuell befänden. Ein Kernrisiko dabei ist die unterschiedliche Entscheidungsarchitektur (Choice Architecture) von Mensch und Maschine: Während der Mensch bei Aufgaben – wie etwa einer Hotelbuchung – intuitive, visuelle und kontextuelle Nuancen (Größe des Zimmers, Lage) abwäge, operierten Agenten rein deterministisch anhand von API-Vorgaben.

Diese Diskrepanz kann dazu führen, dass Agenten durch kumulative Fehler vom eigentlichen Ziel abwichen oder APIs auf unerwartete Weise ausnutzten. Achtsam mit agentischen Systemen zu arbeiten, erfordere deshalb ein völlig neues Design-Paradigma: Autonomie müsse bewusst begrenzt und Kontrolle sichtbar gehalten werden, meint Churchill.

Kill Switches

Aus diesem Rollenwechsel leitet die Expertin konkrete Gestaltungsmechanismen ab: Vor kritischen Aktionen sollte der Mensch geplante Schritte in sogenannten „Trockenläufen“ (Plan Dry Runs) prüfen und freigeben können. Zudem brauche es klare und vor allem transparente Zusammenfassungen, sobald sich ein Prozess plötzlich ändert, sowie „Circuit Breaker“ (Kill Switches), um laufende Prozesse sofort zu unterbrechen, falls sie aus dem Ruder laufen.

Die zentrale Frage lautet somit für Churchill nicht mehr nur: „Was kann die KI?“, sondern: „Wie gestalten wir die Sichtbarkeit ihrer autonomen Entscheidungen – und wo muss der Mensch zwingend die Kontrolle behalten?“

„Je höher die Tragweite des Kontexts, desto weniger Autonomie sollte das KI-System bei kritischen Entscheidungen haben“, sagt sie. Wo genau diese Grenze verläuft, müssten KI-Designer für jeden Anwendungsfall neu bestimmen.

Die Falle der heimlichen Entmächtigung

Aus Churchills Sicht sei ein entscheidender Punkt, dass Unternehmen die Falle der „heimlichen Entmächtigung“ vermeiden müssten, also der stillen Einschränkung menschlicher Handlungsfähigkeit unter dem „Deckmantel der Bequemlichkeit“. Systeme sollten keine „undurchsichtigen Blackboxen“ sein, die allein Entscheidungen treffen.

Co-Governance als Notwendigkeit

Über einzelne Sicherheitsmechanismen hinaus brauche es laut Churchill zudem ein grundsätzliches Governance-Prinzip: Menschen gewöhnten sich zunehmend daran, mit Systemen über Gespräche einfache Aufgaben zu erledigen. Wenn es jedoch um wichtige oder emotionale Entscheidungen gehe, stießen sie schnell an ihre Grenzen. Deshalb müssten sie im Sinne von Co-Governance weiterhin informiert und in den Entscheidungsprozess eingebunden bleiben.

Churchills Erfahrung nach konzentriert sich die Industrie vor allem auf Leistungstests, gute Sprache und die Fähigkeiten von KI-Modellen. Dabei würde die langfristige Wirkung auf Menschen und Gesellschaft oft zu wenig berücksichtigt.

„Menschliche Erfahrung bleibt chaotisch, kulturell vielfältig und in gelebten Umgebungen verankert“, sagt sie. „Wir müssen den Fokus vom Bau von Generalisten-Modellen, die plausible Antworten produzieren, hin zur Entwicklung kulturell kontextualisierter und resilienter Werkzeuge verschieben, die echtes menschliches Aufblühen (human flourishing) und kritisches Denken unterstützen.“

Ratschläge für Startups

Laut Churchill sei es ein großer Fehler, generative KI als Ersatz für Fachwissen zu sehen. Sie sollte vielmehr dazu dienen, vorhandenes Fachwissen zu unterstützen und zu erweitern. Startups würden dabei oft ein zentrales Problem übersehen: Sie würden Foundation-Modelle in „Thin Wrappers“ verpacken (wie automatisierte Bewerber-Screenings oder Kundensupport-Bots), ohne robuste Schutzmechanismen einzubauen.

„So sahen sich beispielsweise Unternehmen wie die ‚National Eating Disorders Association‚ (NEDA) unmittelbar mit Gegenreaktionen konfrontiert, nachdem sie geschulte menschliche Mitarbeiter der Helpline durch einen KI-Chatbot ersetzt hatten, der innerhalb weniger Tage begann, schädliche Ratschläge zum Thema Diäten zu geben“, nennt sie ein warnendes Beispiel. „Unternehmen können erfolgreich sein, wenn sie KI direkt in spezifische, professionelle Arbeitsabläufe einbetten, beispielsweise indem sie das Modell als fachkundiges kollaboratives Gerüst behandeln, anstatt zu versuchen, die Fachkraft vollständig zu automatisieren bzw. überflüssig zu machen.“

„Ich vermeide gerne utopische und dystopische Visionen“

Neben der Gefahr, dass Menschen aus der Kontrolle gedrängt werden, sieht Churchill ein zweites Problem: die Eskalation des Wettbewerbs der Tech-Giganten rund um KI, die sie als berechtigte Krise innerhalb der Spitzenforschung bezeichnet.

„Leider übertreffen wettbewerbsorientierte Marktanreize die Governance-Mechanismen immer wieder“, sagt sie. „Es ist enttäuschend, dass dies der Fall ist. Aber das Problem als ein spekulatives Science-Fiction-Szenario des Aussterbens zu rahmen, kann von systemischen Schäden ablenken, die in Echtzeit stattfinden. Persönlich vermeide ich gerne utopische und dystopische Visionen. Daher bin ich weniger besorgt über eine sich selbst verbessernde Superintelligenz, die außer Kontrolle gerät, als vielmehr über den schleichenden Zusammenbruch institutioneller Verantwortlichkeit und die Übertragung lebensverändernder Entscheidungen an fragile, nicht nachvollziehbare statistische Systeme.“

Florieren kleiner Volkswirtschaften

Für Europa sieht Churchill in diesem „Rennen“ mit den USA und Asien „nicht alles verloren“, vielmehr bestehe der Fehler darin, die hochzentralisierten, rechenintensiven Foundation-Modelle aus Silicon Valley oder Shenzhen zu kopieren.

„Ich glaube, dass die Zukunft der KI auf Vertrauen, Präzisionstechnik, eingebetteter industrieller Automatisierung, souveräner Dateninfrastruktur und strikter regulatorischer Compliance (EU AI Act) beruht“, betont sie. „Kleine Volkswirtschaften mit hohem Vertrauen wie Österreich werden florieren, indem sie spezialisierte Nischen fördern. Wie etwa verifizierbare industrielle KI, menschenzentrierte Fertigungsautomatisierung, hochzuverlässige biomedizinische Werkzeuge und vertrauenswürdige Systeme des öffentlichen Sektors.“

Die Welt in fünf Jahren

Churchill wagt einen – wenn auch schwierigen – Blick in die Zukunft: „In fünf Jahren wird die Neuartigkeit von Konversationen hoffentlich nicht mehr so sehr im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit stehen“, meint sie. „Hoffentlich werden wir erkennen, dass der generative Hype eine Infrastrukturphase für eine Ära hybrider kollektiver Intelligenz war. Die dominante Herausforderung wird nicht die technische Skalierung sein, sondern soziotechnische kognitive Architekturen. Und die Frage, wie wir das Bauen, Managen, Ausbilden, Kurskorrigieren und Steuern navigieren, wenn hybride menschlich-synthetische Agentenlogik in die grundlegende Struktur der täglichen Arbeit und des gesellschaftlichen Lebens eingewoben ist?“

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