23.01.2024

Jobtreffer: Wiener Startup sorgt für Recruiting ohne Beschönigung

Das Wiener Startup Jobtreffer gleicht mit seiner Matching-Anwendung die Erwartungen von Arbeitgeber:innen und Bewerber:innen ab - und stützt sich dabei auf universitäre Studien.
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Das Jobtreffer-Gründer:innen-Team vlnr.: Michael Apostol, Vinzenz Schwarz, Bardia Monshi, Martin Kügler und Monika Fuchs | (c) Jobtreffer
Das Jobtreffer-Gründer:innen-Team vlnr.: Michael Apostol, Vinzenz Schwarz, Bardia Monshi, Martin Kügler und Monika Fuchs | (c) Jobtreffer

Qualifikation steht als zentraler Punkt im Recruiting außer Frage. Doch darüber, ob Arbeitgeber:in und Arbeitnehmer:in dauerhaft miteinander zufrieden sind, entscheidet vor allem, ob die jeweiligen Erwartungen erfüllt werden, weiß Martin Kügler. Als Geschäftsführer der Vienna Airport Services GmbH leitet er 300 Mitarbeiter:innen. Dennoch – oder gerade wegen seiner Erfahrungen – gründete er 2022 mit Jobtreffer ein Startup.

Idee zu Jobtreffer kam durch Parship

“Man rennt im Recruiting viele leere Kilometer. Oft denkt man sich am Ende: Den Aufwand hätten wir uns alle sparen können – sowohl Recruiter:innen als auch Bewerber:innen. Effizient ist das nicht”, sagt der Gründer im Gespräch mit brutkasten. Die Idee, wie man es anders machen könnte, kam ihm nach einer persönlichen Erfahrung. “Ich habe meine Frau über Parship kennengelernt. Da habe ich mich gefragt, ob ein derartiges Matching auch im Recruiting möglich ist”, erzählt Kügler.

“Fragen, bei denen Beschönigen keinen Sinn macht”

Mit dieser Frage wandte er sich an den Arbeits- und Wirtschafts-Psychologen Bardia Monshi, der unter anderem an der Universität Wien unterrichtet. Das klare Ziel: Ein wissenschaftlich fundiertes Matching-Tool schaffen, das nicht abbildet, was die jeweils andere Seite hören will, sondern wie die Erwartungen in den Bereichen Kultur, Führung, Team, Rolle und Aufgaben tatsächlich sind.Dazu wurde mit Arbeitspsycholog:innen mehrere Studien durchgeführt und ein digitaler Fragebogen entwickelt.

“Wir haben dabei intensiv darauf geachtet, Fragen zu stellen, bei denen Beschönigen keinen Sinn macht”, erklärt Bardia Monshi. Ein einfaches Beispiel: In welchem Umfang Homeoffice in einem Unternehmen möglich ist, lässt sich exakt beantworten und dann mit den Bedürfnissen von Bewerber:innen abgleichen. “Wir vermeiden bei JobTreffer gezielt sogenannte ‘normative Items’, also Fragen, bei denen aufgrund von sozialer Erwünschtheit alle das Gleiche antworten. Wir erfragen stattdessen Arbeitsmerkmale, die zwischen Bewerber:innen differenzieren und somit eine wichtige Information über die Passung zu einem Arbeitsplatz liefern”, erklärt der Wissenschaftler.

Vorurteilsfreies Recruiting

Als weitere Mitgründerin und COO beschäftigt sich HR-Expertin Monika Fuchs bei JobTreffer mit den ganz praktischen Fragen. “Wir ermöglichen vorurteilsfreies Recruiting. Ein Vorurteil besteht darin, dass man irrelevante Informationen für die Beurteilung der Eignung heranzieht. Also zum Beispiel Alter, Geschlecht oder Herkunft”, erklärt Fuchs. Mit JobTreffer würden dagegen sofort mit der Bewerbung relevante Informationen in den Blick rücken. “Es wird ein Ranking der Bewerber:innen auf Grundlage der Passung der Erwartungshaltungen zu den aktuellen Rahmenbedingungen erstellt. Zusätzlich lässt sich das Tool besonders gut für die Sondierung interner Bewerber:innen einsetzen. Und das ist ein weiterer Mehrwert und USP von JobTreffer”, so die Gründerin.

Die Gründer:innen betonen, dass dabei kein KI-Algorithmus oder dergleichen zum Einsatz kommt, da diese für Vorurteile anfällig seien. “Wir errechnen die Divergenz zwischen den Erwartungen von Arbeitgeber:innen und Arbeitnehmer:innen. Die Recruiter:innen können dann entscheiden, wie sie die Divergenzen priorisieren und bei welchen sich ein Gespräch erübrigt”, erklärt Bardia Monshi. Letztlich helfe dieses Vorgehen, die Frühfluktuation von Arbeitnehmer:innen in den Unternehmen zu minimieren. “Denn gerade in den ersten sechs Monaten sind enttäuschte Erwartungen entscheidend für die Wechselbereitschaft”, so der JobTreffer-Co-Founder.

Namhafte Kund:innen schon in der Startphase – Jobtreffer soll Bootstrap-Startup bleiben

Das überzeugte schon jetzt in der Startphase neben einigen mittelständischen auch eine ganze Reihe großer Unternehmen. Gourmet und Swietelsky zählen bereits zu den Bestandskunden, mit Coca-Cola Österreich und Austrian Airlines wird aktuell getestet. “Und wir haben rund 40 weitere Testkunden in der Pipeline, obwohl wir erst seit Sommer 2023 online sind”, sagt CEO Martin Kügler. Die Bezahlung läuft dabei über monatlich bezahlte Abos mit individuell vereinbarten Laufzeiten, wobei davor eine 30-tägige Gratis-Testphase möglich ist. Bezahlen müssen die Kunden dafür – je nach Unternehmensgröße – zwischen ca. 200 und 3.000 Euro pro Monat.

Diese Umsätze sollen auch für das weitere Wachstum von JobTreffer sorgen. Denn das Unternehmen ist ein Bootstrap-Startup und soll es auch vorerst bleiben, stellt Kügler klar: “Wir haben bereits einige Investment-Angebote bekommen, aber lehnen diese zu diesem Zeitpunkt aus strategischen Gründen ab. Die Profitabilität und ein solides Wachstum stehen bei uns im Vordergrund”.

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


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?


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

No Hype KI
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