22.01.2018

JobRocker: VC Surplus Invest investiert weiteren Millionenbetrag

Erst im November war vom Wiener HR-Startup JobRocker ein Millioneninvestment durch den Münchner VC Surplus Invest und einen weiteren Geldgeber verkündet worden. Nun wurde die Series A-Runde nochmal um einen Millionenbetrag erweitert.
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Jannis Roser (Surplus Invest) und Günther Strenn (JobRocker)
(c) der brutkasten: Jannis Roser (Surplus Invest) und Günther Strenn (JobRocker)

Millioneninvestments in österreichische Startups sind nicht mehr ganz so rar wie noch vor einiger Zeit. Was das Wiener HR-Startup JobRocker nun geschafft hat, hat dennoch Seltenheitswert. Erst im November war ein Investment im niedrigen siebenstelligen Bereich verkündet worden. Nun legte der damalige Lead-Investor, der VC Surplus Invest aus München, gleich nochmal etwas mehr als eine Million Euro drauf und erweitert damit die Series A-Runde. Verkündet wurde das am Rande der DLD-Konferenz in München. “Das ist für uns auch insofern besonders, als wir Surplus vor genau einem Jahr hier auf der DLD kennengelernt haben. Nun können wir hier dieses Announcement machen”, erzählt JobRocker-Gründer und -CEO Günther Strenn im Gespräch mit dem Brutkasten. Die Gründer halten nach dem neuerlichen Investment gemeinsam weiterhin rund 70 Prozent des Startups.

+++ Meldung vom November: Wiener HR-Startup Job Rocker erhält Millioneninvestment +++

15 bis 20 Prozent monatliches Umsatz-Wachstum

Überzeugt hat den VC das schnelle Wachstum des Wiener Startups. “Eine solche monthly growth ist alles andere als selbstverständlich”, sagt Surplus Invest-Managing Partner Jannis Roser im Gespräch mit dem Brutkasten. Denn seit dem Investment im November ist der Umsatz von JobRocker monatlich um 15 bis 20 Prozent gewachsen. Daneben ginge es Surplus natürlich auch um weitere Parameter. “Wir glauben einfach an das Team und das Produkt wurde in der Zwischenzeit nochmals angepasst. Wir sind davon überzeugt, dass mit dem Investment ein weiterer Sprung nach vorne gelingt”.

Live-Interview mit Jannis Roser und Günther Strenn zum aktuellen Investment

Mehr Kunden, mehr Mitarbeiter

Nicht nur der Umsatz, auch die Anzahl an Kunden und das Team sind seit November gewachsen. Aus rund 300 wurden etwa 400 Kunden und es wurde von rund 50 auf etwa 65 Mitarbeiter aufgestockt. JobRocker reklamiert daher für sich, das am schnellsten wachsende HR-Startup Europas zu sein. “Uns ist zumindest kein anderes so schnell wachsendes bekannt”, sagt Founder Strenn. Ermöglicht wurde das schnelle Wachstum laut Strenn unter anderem über eine Anpassung im Arbeitsmodus mit den Kunden. “Wir bieten alternativ zu physischen Terminen nun auch Webtermine. Das ist im Headhunting-Bereich noch nicht alltäglich”, erzählt Strenn. Der neue Modus werde von den Kunden gut angenommen. “Es geht dadurch viel knackiger, viel schneller. Wir schaffen viel mehr Termine. Es geht jetzt im halbe Stunden-Takt. Das ist eine extreme Effizienz und es ist unterm Strich günstiger, da wir uns Firmenautos und dergleichen sparen”.

“Am Ende des Tages soll JobRocker ja irgendwann profitabel sein”

Über 60 Prozent der Neuregistrierungen aus Deutschland und der Schweiz

Dazu habe man den Sales-Bereich massiv ausgebaut. “Anders wäre so ein Wachstum nicht möglich”, sagt der Gründer. Es gab nach November die Marketing-Kampagne “Weil du für Größeres bestimmt bist”, mit der neue Kandidaten für die Plattform gewonnen wurden. An den Zahlen gemessen spreche die Kampagne für sich, heißt es von JobRocker: Über 60 Prozent aller Neuregistrierungen kämen bereits aus Deutschland und der Schweiz. Besonders am deutschen Markt habe sich durch Großkonzerne als neue Kunden auch der Bedarf nach einer Anpassung des Produkts ergeben. “Wir arbeiten intensiv an einem Enterprise Solution-Modell wo wir nicht mehr case by case vorgehen, sondern komplette Packages anbieten. Das launchen wir in den nächsten Wochen” erzählt Strenn.

“Schärfere KPIs” für die JobRocker-Mitarbeiter

Das Wachstum ginge nun auch mit “schärferen KPIs” für die Mitarbeiter einher. “Das Unternehmen wird erwachsener und es muss wachsen. Wir sehen uns ganz klar die Performance der einzelnen Mitarbeiter an. Und wir müssen im Vergleich zu früher, wo alles im kleinen Team noch etwas freundschaftlicher war, sicher schneller Konsequenzen. Da ist seitens der Investoren ein klarer Druck und eine Erwartungshaltung vorhanden”, sagt Strenn. Jannis Roser bringt es auf den Punkt: “Am Ende des Tages soll JobRocker ja irgendwann profitabel sein”.

+++ Das Millionen-Investment von Job Rocker +++


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Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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