26.02.2018

JOBIQO: 237.000 Euro von FFG für Wiener AI-Jobbörse-Anbieter

Der Wiener Job-Matching-Plattform-Anbieter JOBIQO hat sich eine Förderzusage der FFG gesichert. Mit dem Geld verbessert das Unternehmen seinen Machine Learning-Algorithmus und erschließt weitere Kommunikationskanäle.
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JOBIQO (v.l.n.r.): Klaus Furtmüller (Gründer), Matthias Hutterer (Head of Innovation) und Martin Lenz (GF), beim „A.I. Inside Summit“
(c) JOBIQO (v.l.n.r.): Klaus Furtmüller (Gründer), Matthias Hutterer (Head of Innovation) und Martin Lenz (GF), beim „A.I. Inside Summit“

Die Job-Börse einer Tageszeitung läuft damit. Auch ein Verlag hat seine damit aufgesetzt. Auch mehrere Online-Plattformen sind unter den Kunden. Die Rede ist von JOBIQO hinter dem das Wiener Unternehmen Epiqo GmbH steht. Die 2011 gegründete Firma bietet eine Lösung für Online-Jobbörsen auf Basis von Artificial Intelligence und Machine Learning in Form eines „Baukastensystems“. Für ein weiteres Forschungsprojekt gibt es nun eine Förderzusage der FFG in der Höhe von 237.000 Euro.

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Passende Kanäle und „passive Jobsucher“

„Wir optimieren mit diesem Forschungsprojekt für unsere Kunden die Auswahl der jeweils passenden Kanäle. Dies schneller und verlässlicher, als es bislang möglich ist, und unter Berücksichtigung bzw. Vorwegnahme einiger Prozesse und Kommunikationsgeräte, die momentan in Entwicklung stehen“, erklärt JOBIQO-Geschäftsführer Martin Lenz. Denn mit der steigenden Menge an Daten, die User zur Verfügung stellen, könne man Job-Empfehlungen stärker personalisieren und so die JOBIQO-Matching-Technologien für die Recruiting-Branche weiter verbessern. „Darüber hinaus sollen auch die sogenannten ‚passiven Jobsucher‘ identifiziert werden“, sagt Lenz. Das sei „eine der größten Herausforderungen“ im Recruiting.

Details zum JOBIQO-Forschungsprojekt

Konkret verfolge das Forschungsprojekt, das von „Head of Innovation“ Matthias Hutterer geleitet wird, drei wesentliche Ziele, heißt es in einer Aussendung:

• „Context Data“ widmet sich der Frage, welche Daten und Kanäle sich besonders für eine Auswertung eignen. Die Entwickler nennen u.a. das verbesserte Erkennen des relevanten Benutzerverhaltens etwa im Internetbrowser (Desktop und Mobile), in verschiedenen Chats oder auch Geräten im wachsenden Segment des Internet of Things (IoT). So könnten Kanäle wie Amazons Alexa sinnvolle Verwendung finden.

• „Intelligentes Matching“ identifiziert u.a. User, die (noch) nicht aktiv auf Stellensuche sind, aber für ein attraktives Job-Angebot offen wären. Zugleich können Unternehmen wechselwillige Dienstnehmer erkennen und durch präventive Incentives (Gehaltserhöhung, flexiblere Arbeitszeiten, …) langfristig halten.

• „Service Composition“ beschäftigt sich mit den Möglichkeiten, die sich etwa aus der Verbindung externer Services und Datenquellen hinsichtlich neuartiger Anwendungen, Verfügbarkeit und Performance ergeben. Dabei stehen auch die Herausforderungen der kommenden Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) im Vordergrund.

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Die automatisierte Burger-Maschine FABAL © REET Systems

Die österreichische REET Systems GmbH (Restaurant Efficiency Technologies Systems) hat nach eigenen Angaben die Entwicklung einer serienreifen automatisierten Burger-Produktion abgeschlossen. Das System trägt den Namen FABAL (Fully Automated Burger Assembly Line) und wird interessierten Gastronomiebetrieben nun auch in einem Demo-Center in Wiener Neudorf, Niederösterreich, vorgeführt.

Aufbau und Kapazität

FABAL ist laut REET modular aufgebaut und lässt sich an unterschiedliche Restauranttypen anpassen. Je nach Konfiguration sollen laut eigenen Angaben bis zu 300 Burger pro Stunde produziert werden können, aus über 50 verschiedenen Zutaten und in zahlreichen, auch individuell zusammengestellten, Varianten. Bedient wird die Anlage von einer einzigen Person, die für Befüllung und Reinigung zuständig ist. Laut Website sollen sich Betreiber:innen 50 Prozent der Personalkosten sparen. Ein KI-gestütztes System überwacht laut Unternehmen Produktionsqualität und Betriebszustände der Komponenten.

Entwicklung und Testbetrieb

Die aktuelle dritte Generation der Anlage sei nach rund sieben Jahren Entwicklung entstanden und habe sich in einem über einjährigen Testbetrieb mit mehr als 30.000 produzierten Burgern bewährt, so REET. Als Einsatzgebiete nennt das Unternehmen Schnellrestaurants, Großkantinen, Events und Vergnügungsparks. REET gibt, an die Patent- und Immaterialgüterrechte an der Technologie zu halten.

Produktion und Support sollen über Partnerunternehmen im In- und Ausland laufen. „Die größte Herausforderung dieser Innovation war es, auf dem in üblichen Küchengrößen vorhandenen Platzangebot aus über 50 verschiedenen und uneinheitlichen Burgerzutaten automatisiert unterschiedlichste Burger Sandwiches in hohen Stückzahlen herzustellen“, sagt REET-Geschäftsführer und Wirtschaftsanwalt Dieter Spranz.

Eigentümerstruktur

REET Systems wurde laut eigenen Angaben 2019 aus dem Gesellschafterumfeld der Theophil Group gegründet, seit 2022 hält die Raiffeisen-Beteiligungsgesellschaft Invest AG eine Minderheitsbeteiligung. Geschäftsführer sind Dieter Spranz und Roland Ambrosch.

Mehrheitseigentümerin von REET ist die Theophil Group, eine österreichische Familienunternehmensgruppe mit Schwerpunkt Systemgastronomie und Immobilien, die in Österreich rund 1.000 Mitarbeiter:innen beschäftigt und laut Aussendung über 100 Millionen Euro Jahresumsatz erzielt.

Verbindung zur Systemgastronomie

International ist die Theophil Group mit The Coffeeshop Company in neun weiteren Ländern mit rund 100 Standorten vertreten. Über ihre Tochtergesellschaft The Eatery Group (bis 2023 TQSR Group) ist sie zudem seit 2015 Masterfranchisenehmerin von Burger King in Österreich.

„Als Masterfranchisee und exklusiver Developer der amerikanischen Burgerkette Burger King verwalten wir den gesamten österreichischen Markt der Marke“, heißt es auf der Website der Gruppe. 34 Burger-Lokale betreibe man selbst. Die neue Burger-Automatisierungstechnik entsteht damit im selben Konzernumfeld, das hierzulande auch einen der größten Systemgastronomie-Betreiber stellt, ein naheliegendes erstes Einsatzfeld für FABAL.

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