31.10.2018

Jobiqo: Jobboard-Technologie mit „vernünftigem und nachhaltigem“ Wachstum

Im achten Jahr des Bestehens erweist sich, dass die Entscheidung von Jobiqo-Gründer Klaus Furtmüller, keine Investoren ins Boot zu holen, goldrichtig war. Als „Bootstrapping-Unternehmen“ verfügt Jobiqo über einen internationalen Kundenstock und konnte seine Umsätze unter der Geschäftsführung von Martin Lenz 2018 mehr als verdoppeln.
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Jobiqo
(c) Marko Zlousic. V.l.n.r.: GF Martin Lenz, Matthias Hutterer (Head of Development & Innovation), Klaus Purer (Head of Technology Operations) und Klaus Furtmüller (Gründer & Geschäftsführer).

Zumindest in der Theorie ist es eine gewisse Zerrissenheit, mit der Gründerinnen und Gründer kämpfen: Soll ich mein Unternehmen in größtmöglicher Unabhängigkeit und nur unter Einsatz meines privaten Vermögens aufziehen – also im so genannten „Bootstrapping“-Verfahren? Oder soll ich Anteile und Stimmrechte an Investoren abgeben, die an mein Business glauben? Im Fall von Klaus Furtmüller war zum Start seines ersten Unternehmens 2006 klar: „Ich hatte etwas Geld auf der Seite und mein Mitgründer auch.“ Zusammen steckten sie knapp 30.000 Euro in die Entwicklung einer Software, die als Basis für eine akademische Jobbörse diente. Deren Erfolg ermöglichte es Furtmüller nach seinem Ausstieg wiederum, mit dem Gewinn weitere (Co-) Gründungen anzugehen.

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Jobiqo: Jobboards mit „Smart Matching“ und Content-Service

Dass der Verzicht auf Investments dabei die richtige Entscheidung war, zeigt die seit 2011 bestehende und international aufgestellte Jobiqo GmbH. Mit einem stark gewachsenen Team in Wien, Bratislava, Mailand, München und Lissabon sowie einem zuletzt mehr als verdoppelten Jahresumsatz darf Jobiqo als Erfolgsmodell für das Bootstrapping-Konzept genannt werden. Kernprodukt ist eine Jobboard-Software, die als Grundlage für flexible Jobvermittlungs-Plattformen dient und Verlagshäuser, Recruiter sowie die HR-Abteilungen von Unternehmen anspricht.

Zudem hat Jobiqo einen Smart Matching-Algorithmus im Portfolio, der die besten BewerberInnen mit den passenden Jobs zusammenführt. Seit dem vergangenen Frühjahr bietet man auch ein spezielles Content-Service an, um das redaktionelle Umfeld der Kunden-Websites attraktiv zu gestalten und mit dem Wissen aus Qualitätsjournalismus und der Funktionsweise von Jobbörsen ein einzigartiges Employer Branding-Produkt zu ermöglichen. Die Aufträge kommen mittlerweile aus der ganzen Welt: Die über 50 Jobiqo-Kunden befinden sich u.a. in Österreich, Deutschland, der Schweiz, Belgien, Rumänien, Großbritannien, den USA und seit kurzem sogar Malaysia.

Geld verdienen vs. Geld ausgeben

In Wahrheit, erinnert sich Furtmüller zurück, seien die 30.000 Euro bei der Gründung der ersten Firma „fast zu viel gewesen“. Das Geld-Polster habe ihn dazu verleitet, „mich voll und ganz in die Produktentwicklung zu stürzen“. Ein häufiger Gründer-Fehler, weil dadurch die Analyse der Kundenbedürfnisse etwas hinterher hinkte. Die Notwendigkeit, sich parallel auf seine Zielgruppe zu konzentrieren – also das Feedback potenzieller Anwender einzuholen –, wurde ihm aber bald bewusst. Und so entstand in bester „Lean Startup“-Manier ein erstes „Minimum Viable Product“.

In Anlehnung an den Gründer und CEO von Basecamp, Jason Fried, meint Furtmüller: „In einer Bootstrapping-Firma lernst du, Geld zu verdienen. In einer Venture Capital-basierten Firma hingegen lernst du, wie man Geld ausgibt.“ Sprich: Ohne Fremdkapital zu überleben, verlange den Gründern viel an Disziplin ab – man spüre quasi jede Fehlinvestition oder -kalkulation am eigenen Leib. Dabei ist Furtmüller sicher, dass auch bei all den schnell wachsenden Startups, über deren Millionen-Investments laufend berichtet wird, am Anfang die Eigenmittel regierten – und die Gründer mehr oder weniger dieselben Lernphasen wie er durchliefen. „Die ganzen Business Angels wollen ja, dass du dich genauso mit deiner Zielgruppe wie mit deinem Produkt beschäftigt hast“, führt er aus: „Nur wer beides vermitteln kann, erregt ernsthaftes Interesse – und bringt sich damit gegenüber Investoren auch in eine deutlich bessere Verhandlungsposition.“

Bootstrapping: Nicht für jedes Business geeignet

Dass es für das Bootstrapping gewisse Einschränkungen gibt, will Furtmüller aber nicht bestreiten: „Es ist sicher im Bereich der Software-Entwicklung einfacher, weil man nebenbei z.B. durch IT-Beratung Umsätze generieren und vorerst damit überleben kann. Wenn du eine Hardware-Komponente entwickelst, besteht vielleicht auch die Möglichkeit einer Kickstarter-Kampagne. Aber wenn es z.B. eine Geschäftsidee ist, für die eine große industrielle Produktion aufgezogen werden muss, wird es eher schwierig, ohne ein maßgebliches Investment zu starten.“

Für die operative Geschäftsführung von Jobiqo hat Furtmüller 2017 Martin Lenz an Bord geholt. Er war davor fast zehn Jahre für den internationalen Technologie- und Beratungskonzern Accenture tätig. Als Senior Manager unterstützte er Kunden im gesamten DACH-Raum bei der Umsetzung digitaler Transformationsprojekte und entwickelte sich zum Digitalisierungsexperten insbesondere für den Bereich des Arbeitsmarkts. Als Hauptbeweggründe für den Wechsel vom Konzern in ein KMU nennt Lenz „das tolle Team, die interessanten Kunden und das wirklich innovative Produkt“. Auch schätze er das Unternehmensklima und die Tatsache, dass Ehrgeiz und Antrieb „aus dem Team und durch die Kunden“ entstehe – „und eben nicht durch einen rein wachstumsorientierten Investor“.

Das Umsatzwachstum habe die Richtigkeit dieser Besetzung rasch bestätigt, erklärt Furtmüller. Lenz wiederum zeigt sich beeindruckt davon, wie Furtmüller Jobiqo aufgebaut und am Markt positioniert hat: „In den Jahren seit der Gründung wurden ein tolles Team und eine stabile Kundenbasis geschaffen. Diese bauen wir nun gemeinsam mit unseren Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern weiter aus.“ Die Wachstumsziele für die nächsten Jahre bezeichnet Lenz als „ehrgeizig, aber vernünftig“. Eine nochmalige Umsatzverdoppelung strebe man in diesem Sinn nicht an. „Das wäre weder gesund noch nachhaltig“, ist Lenz sicher: „Wir legen aktuell viel Wert auf die Weiterentwicklung unseres internationalen Teams. Eine wichtige Grundlage für den nächsten Wachstumsschritt. Zuletzt haben wir beispielsweise gemeinsam unsere Company Values erarbeitet, die uns alle in der Arbeit mit unseren Kunden verbindet.“

Hochdotiertes Forschungsprojekt

Eine Kernfunktion im Unternehmen nehmen auch Matthias Hutterer und Klaus Purer ein, die seit der Gründung im Team sind. Hutterer als Head of Development & Innovation leitet derzeit u.a. ein mit knapp 250.000 Euro dotiertes FFG-Forschungsprojekt. Dessen Ziel ist es, unterschiedlichste Kommunikationskanäle ins „Job-Matching der Zukunft“ einzubeziehen sowie die Relevanz von Job-Vorschlägen zu erhöhen. Und damit die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Vermittlung. Purer, seines Zeichens Head of Technology Operations, ist seit Jahren in der internationalen Drupal-Community verwurzelt und leitet den Auf- bzw. Ausbau des Entwickler-Teams. Er verantwortet u.a. den reibungslosen Betrieb der Jobiqo-Software und koordiniert die Umsetzung von kundenspezifischen Erweiterungswünschen.

Der Aufbau und das Halten von Top-MitarbeiterInnen ist demnach auch „besonders wichtig für eine ‚bootstrapped Company‘“, wie Furtmüller versichert: „Wir legen darum besonders großen Wert auf ein optimales Arbeitsumfeld.“ Konkret zeige sich das in der Möglichkeit einer Vier-Tage-Woche, die die Mehrheit der Mitarbeiter gerne annehmen, sowie einem jährlichen „Company Retreat“, der das Jobiqo-Team bereits nach Portugal und zuletzt nach Mallorca führte. Dieser Part der Unternehmensentwicklung ist für den Jobiqo-Gründer zu einer Art Herzensangelegenheit geworden, der er sich nach der Entlastung in der operativen Geschäftsführung noch intensiver widmet.


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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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