11.10.2019

McDonald’s nutzt AI des Grazer Scale-ups Leftshift One für Recruiting in ganz Österreich

Eine Conversational AI des Grazer Scale-ups Leftshift One hilft McDonald's Österreich dabei, die rund 60.000 Bewerbungen pro Jahr zu optimieren. Für die Kooperation wurden die Unternehmen mit dem HR Award 2019 ausgezeichnet.
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McDonalds Bewerbung Job App
Die Anwendung der App in der Praxis. (c) McDonalds

McDonald’s Österreich verzeichnet in seinen 196 Restaurants rund 60.000 Bewerbungen pro Jahr – das birgt recht viel Optimierungspotenzial, um den Prozess für Bewerber ebenso wie für die Recruiter effizienter zu gestalten. Das Unternehmen  hat sich daher entschieden, eine Lösung des Grazer Scale-ups Leftshift One zu nutzen, bei dem die Skills des Bewerbers in einem Chat standardisiert abgefragt werden. Bei dieser Conversational AI wird ein erster Eindruck davon generiert, wie gut der Bewerber zum ausgeschrieben Job passt.

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Die Lösung von Leftshift One wird in allen österreichischen McDonald’s-Restaurants genutzt und brachte den Partnern beim HR Award 2019 den ersten Platz in der Kategorie „Tools & Services“ ein. Leftshift One beschäftigt derzeit 15 Mitarbeiter und ist auf Personalsuche, um gemeinsam mit den diversen Partnern weiter zu wachsen. Das Projekt ist mit anwendungsorientierten Förderprojekten und Eigenmitteln gestartet. Laut Patrick Ratheiser, CEO und Founder von Leftshift One, ist das Unternehmen jetzt schon großteils umsatzfinanziert, ab 2020 wollen die Grazer cashflow-positiv sein.

Datenschutz bei der Handy-Bewerbung von McDonald’s

Zum Thema Datenschutz betont Stefan Schmidhofer, Co-Founder und Verantwortlicher für Business Development bei Leftshift One, dass selbstverständlich sämtliche Daten DSGVO-konform verarbeitet werden. Zudem werden lediglich die Skills und die bisherige berufliche Laufbahn der Bewerber abgefragt, um den Prozess auf Bewerberseite zu erleichtern und auf den Upload eines Lebenslaufs verzichten zu können. Am Ende entscheidet nicht die AI, ob der Bewerber den Job bekommt, sondern ein Mensch.

Im nachfolgenden Interview beantworten Ratheiser und Schmidhofer gemeinsam mit Yvonne Sekulin, Director Human Ressources und CPO bei Mc Donald’s Österreich, und Elisabeth Zimmermann, HR Business Partner McDonald’s Österreich, Fragen zu den Details ihrer Kooperation.


Warum implementiert McDonald’s diese KI-Lösung?

Yvonne Sekulin: Ein Volumen von 60.000 Bewerbungen birgt vielfaches Optimierungspotenzial. Sowohl für unsere Bewerber als auch für unsere Personalverantwortlichen in unseren 196 Restaurants. Die Marke McDonald’s steht für Innovation und Effizienz. Diesem Ruf möchten wir auch im HR Bereich gerecht werden. Wir beschäftigen uns intensiv mit den Bedürfnissen unserer Mitarbeiter und Bewerber und wissen, dass sich mehr als die Hälfte unsere Mitarbeiter in der Altersklasse zwischen 15-30 Jahren befindet. Diese Generation informiert sich und kommuniziert hauptsächlich digital und vor allem mobil. Das wollen wir auch in der Kommunikation mit uns als potentiellem Arbeitgeber ermöglichen. Wir bieten unseren Bewerbern daher die Möglichkeit, sich auch „on-the-go“, also von unterwegs, über das Handy, ohne Upload eines Lebenslaufes, zu bewerben.

Mindestens genauso wichtig war uns aber, den Ablauf für unsere Recruitern in den Restaurants zu erleichtern. Durch die KI-Lösung sollen unsere Kollegen sowohl entlastet, als auch in ihrer Entscheidungsfindung unterstützt werden. Die KI agiert dabei im Sinne einer symbiotischen ethischen künstlichen Intelligenz als reiner Unterstützer. Die finale Entscheidung obliegt immer dem menschlichen Mitarbeiter.

Wie ist der technische Anlauf für die Bewerber und Recruiter?

Stefan Schmidhofer: Explainable AI Models sorgen für einen transparenten Prozess sowohl für Personalverantwortliche als auch Bewerber. Im Laufe der Konversation bekommt der Bewerber die Möglichkeit, seine Skills zu vermitteln. Diese werden mit den Anforderungen der Job Ausschreibung abgeglichen. Dazu ist kein Lebenslauf mehr nötig – Fähigkeiten (Stärken und Schwächen) werden semantisch direkt aus dem Kontext der Konversation erkannt. Anschließend bereitet KI diese Daten auf und stellt sie dem Recruiting System (HR Mitarbeiter) zur Verfügung. Auf dieser Basis kann ein Recruiter qualifiziertere Entscheidungen treffen als bisher.

Und was steckt technisch unter der Motorhaube? Worauf baut das Backend auf?

Stefan Schmidhofer: Als Basis dient die von Leftshift One entwickelte AI-Platform-as-a-Service G.A.I.A. Aus ihren AI Services wird der Smart Assistant für den Bewerbungsprozess gebaut. Dieser läuft über ein Conversational User Interface (UI/AI) mit AI Support. Als starker Marketing Partner ist für das UX Design WESEO verantwortlich. Die Lösung wird vollkommen autark und damit unabhängig von externen KI-Anbietern in einer Private Cloud oder OnPremise betrieben. Das garantiert Datenhoheit für den Kunden.

Warum hat sich McDonald’s entschieden, bei dieser Lösung auf ein Startup zu setzen?

Patrick Ratheiser: Leftshift One versteht sich mittlerweile nicht mehr als Startup, weil das Unternehmen bereits ein breites Portfolio an PoCs/Umsetzungen zu bieten hat. Die in G.A.I.A. enthaltenen KI-Services sind bereits ausgereift und markterprobt. Unter anderem arbeitet Leftshift One mit Kunden aus dem Automotive Sektor (AVL List), Pharmakonzernen und zum Beispiel einem deutschen Reiseanbieter (zB. nix-wie-weg-de). Zusätzlich verfügt Leftshift One über ein starkes Partnernetzwerk für Umsetzungen (zB. BearingPoint) und setzt mit dem Raiffeisen Rechenzentrum auf Private Cloud-Lösungen.

Elisabeth Zimmermann: Die Zusammenarbeit mit Leftshift One funktioniert sehr gut. Bei der Auswahl des richtigen Partners für unser Vorhaben war es uns zum einen wichtig, unseren bisherigen Bewerbungsprozess nicht nur durch einen simplen Chatbot abzulösen, sondern vielmehr eine innovative Lösung zu erarbeiten, die sowohl unseren Bewerbern wie auch unseren Kollegen im Restaurant Mehrwert stiftet. Leftshift One hat sich sehr intensiv mit unseren Bedürfnissen auseinandergesetzt und uns, statt einer „Lösung von der Stange“, ein perfekt auf uns zugeschnittenes Tool angeboten.

Und welche Erfolge habt Ihr damit bisher erzielt?

Patrick Ratheiser: Die Abschlussraten über Mobile-Bewerbungen wurden deutlich erhöht. Die Datenkonsistenz wurde vollautomatisiert hergestellt. Aufgrund der aufbereiteten Daten kann ein HR Agent eine qualitativ hochwertigere Entscheidung treffen. Der gesamte Prozess profitiert von einer hohen Zeit- und Kostenersparnis.

Zugleich sind Algorithmen in letzter Zeit stark in die Kritik geraten – Stichwort: AMS-Algorithmus. Wie grenzt Ihr euch hier ab?

Stefan Schmidhofer: Die Lösung von Leftshift One betreibt kein Profiling und keine Kategorisierung, sondern evaluiert die Präferenzen der Bewerber und stellt diese Information dem HR Agent lediglich in aggregierter Form zur Verfügung. Sie trifft also keine Entscheidungen – schon gar nicht selbstständig. Weiters fließen in das zugrundeliegende KI-Modell keine demographischen Daten mit Diskriminierungspotenzial (zB. Geschlecht, Alter, Wohnort, etc.) ein. Wir von Leftshift One und McDonald’s glauben daran, dass eine erfolgreiche Zusammenarbeit nur in einer Symbiose von Mensch und KI liegen kann.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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