14.09.2022

Mehr Profitabilität & Innovation: Was es für diverse Teams wirklich braucht

Die These dieses Gastbeitrags: Unternehmen sind erfolgreicher und profitabler, wenn ihre Teams divers aufgestellt sind. Dazu gehört auch eine ausgewogene Geschlechter-Diversität. Sexismus und sexuelle Belästigung ist dabei ein maßgeblicher Faktor, der diesem Ziel entgegenwirkt. Suda erklärt, wie Unternehmen aktiv werden können.
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Amelia Suda von Female Founders erklärt in ihrem Gastbeitrag für #growrespect, wieso diversere Team zu mehr Erfolg und Profitabilität von Unternehmen führen. © Female Founders
Amelia Suda von Female Founders erklärt in ihrem Gastbeitrag für #growrespect, wieso diversere Team zu mehr Erfolg und Profitabilität von Unternehmen führen. © Female Founders
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“Having a young female co-founder makes your company seem like a joke.” Das ist ein tatsächliches Zitat von Tinder Co-Founder Justin Mateen. Traurigerweise ist das aber nicht das einzige Beispiel von Sexismus im Startup-Ökosystem. Wir haben bereits alles gesehen: Weibliche CEOs, die für Assistentinnen gehalten werden, Investor:innen, die Frauen nach deren Familienplanungen fragen und in extremen Fällen auch Frauen, die aufgrund von sexueller Belästigung das Unternehmen verlassen. Die Zahlen bestätigen die Problematik: Laut einer 2016 veröffentlichten Studie zu ‘Sexual Harrasment in the Workplace’ erleben 60% aller Frauen sexuelle Belästigung am Arbeitsplatz – wobei der Anteil bei Sexismus weitaus höher ist.

Mehr Profitabilität und Innovation durch diverse Teams

Sexismus muss angesprochen werden. Die Förderung von Inklusion in Teams spiegelt sich schließlich auch deutlich in der Innovation und Profitabilität eines Unternehmens wider. Darüber hinaus hilft sie Organisationen dabei, besser durch Krisenzeiten zu kommen – was man beispielsweise in der aktuellen Poly-Krise erkennen kann. Um die gesellschaftlichen Herausforderungen der heutigen Zeit zu bewältigen, brauchen wir diverse Teams, die Frauen nicht nur einen Platz geben, sondern auch eine Stimme.

Das können Organisationen tun

Es stellt sich die Frage: Wo können Organisationen ansetzen? Bei Female Founders unterstützen wir Unternehmen aktiv dabei, die Aspekte Vielfalt, Gleichberechtigung und Inklusion (DEI) auszubauen. Unser Maßnahmenplan setzt sich hier aus sechs Säulen zusammen:

  • Involvierung der Führungskräfte
  • Kommunikation
  • Recruiting
  • Data
  • Employee Enablement (Mitarbeiterbefähigung)
  • Development (Mitarbeiterentwicklung) 

Was das Ansprechen von Sexismus betrifft, sind besonders die Involvierung der Führungskräfte, aber auch das Employee Enablement (Mitarbeiterbefähigung) maßgebend für einen DE&I Maßnahmenplan.

Unternehmenskultur hängt vom Verhalten ab, das die Führungsperson toleriert

Die Unternehmenskultur ist vom schlimmsten Verhalten abhängig, das die Führungsperson toleriert. Das hat sich immer wieder bewiesen. Erinnern wir uns beispielsweise an Uber: Hier war eine Mitarbeiterin sexueller Belästigung von ihrem Manager ausgesetzt. Dagegen wurden aufgrund seiner “hohen Leistung” im Unternehmen jedoch keinerlei Maßnahmen ergriffen.

Um solchen Vorfällen und Argumentationen entgegen zu wirken, gibt es mehrere Ansätze. Der erste Schritt ist die Sensibilisierung von Führungskräften, sodass diese auf die aufkommenden Ungleichheiten in der Organisation aufmerksam gemacht werden. Das Führungspersonal kann Möglichkeiten wahrnehmen, offen mit den Angestellten über Diskriminierung zu sprechen – entweder in Form von Meetings oder in Form von anonymen Fragebogen. Grundsätzlich ist es ebenso notwendig, ausreichend Daten zu erfassen, wenn es um Pay-Gaps, Leistungsüberprüfungen oder Beförderungen geht. 

Führungskräfte müssen eigene Vorurteile bewältigen

Führungskräfte müssen außerdem ihre eigenen Vorurteile und ‘Voreingenommenheiten’ verstehen lernen und sich bewusst werden, wie diese das Verhalten in der Organisation beeinflussen. Aufklärende Workshops können dabei helfen, mögliche Unterstützungsmaßnahmen für das Personal zu setzen, jedoch liegt es an den Führungsebenen, unangebrachtes Verhalten anzusprechen und die nötigen Konsequenzen zu ziehen.

Wegschauen kann nicht die Lösung sein

Eine weitere wichtige Maßnahme ist es, einen Safe Space für Mitarbeiter:innen zu gewährleisten, in dem etwaige Fälle ohne Angst und Verurteilung gemeldet werden können. Mitarbeiter:innen soll die Möglichkeit gegeben werden, unangebrachtes Verhalten aufzuzeigen, welches von HR bzw. vom Führungspersonal transparent behandelt wird. Ein Unternehmen, das sich mit diesem Thema bzw. Service aktiv beschäftigt ist beispielsweise das Startup Metta Space.

Sowohl Führungspersonal als auch HR sind maßgeblich für das Verhalten am Arbeitsplatz verantwortlich. Um Sexismus effizient zu bekämpfen, reicht es nicht aus, lediglich alle paar Monate Trainingsprogramme anzubieten. Es müssen täglich Maßnahmen ergriffen werden, die Dinge wie unangebrachte Kommentare oder Witze aufzeigen und somit den Arbeitsplatz inklusiver gestalten. Führungskräfte setzen die Erwartungshaltung des Verhaltens jedes bzw. jeder Einzelnen und ermöglichen dadurch, Mitarbeiter:innen Fehlverhalten anzusprechen.  

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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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