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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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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