02.12.2016

Mitarbeitergespräch: Richtig Feedback geben

Damit ein Team langfristig erfolgreich sein kann, ist es für die Führungspersonen zu gewissen Zeitpunkten nützlich, einmal inne zu halten und mit den Mitarbeitern über ihre Arbeit zu sprechen. Doch auch beim Feedback geben, steckt mehr dahinter als man meinen möchte.
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Richtig Feedback-geben will gelernt sein. auremar - fotolia.com

Es mag banal klingen, doch Feedback-Gespräche mit Mitarbeitern haben weit mehr Gewicht, als man meinen möchte. Aus diesen Gesprächen können beide Seiten im Optimalfall vieles mitnehmen, was den Arbeitsalltag oder die interne Kommunikation erleichtert. Damit das gelingt, gibt es ein paar Dinge, die bei der Unterhaltung beachtet werden sollten.

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Probleme besprechen

Die Gründe für ein Mitarbeitergespräch sind zahlreich. Manchmal geht es einfach nur darum, den Ist-Zustand innerhalb des Teams abzufragen. In anderen Fällen sollen Probleme unter oder mit den betreffenden Mitarbeitern besprochen werden. Dringend notwendig kann ein solches Gespräch vor allem dann sein, wenn die Leistung einer Person rapide abfällt.

Feedback-Gespräche können im Optimalfall den Arbeitsalltag und die Kommunikation erleichtern.

Ein Ziel haben

Die Führungsperson sollte sich schon vorab überlegen, mit welchem Ziel die Unterhaltung stattfinden soll. Zu Beginn sollten die Rahmenbedingungen, wie Dauer und Zweck des Gespräches, abgestimmt werden. In der Folge kann es notwendig sein, das Gegenüber einfach einmal zum Reden zu bringen. Hier helfen offene Fragen, eine Körpersprache, die von Interesse zeugt und das Aufgreifen von Emotionen.

Redaktionstipps

Regeln beachten

Um den größtmöglichen Nutzen für das Unternehmen zu erzielen, ist es auch sinnvoll, sich gegenseitig Feedback zu geben. Damit der Prozess konstruktiv ist, sollten sich beide Seiten an Regeln halten.

Die Person, die das Feedback bekommen sollte

  • ruhig zuhören
  • versuchen, sich nicht zu rechtfertigen
  • Bei Unklarheiten nachfragen

Die Person, die das Feedback gibt, sollte

  • darauf achten, ob Feedback überhaupt erwünscht ist
  • sich klar ausdrücken
  • sich nur auf Dinge beziehen, die veränderbar sind
  • positiv formulieren

Darüber hinaus ist ein Feedback-Gespräch nur in zeitlicher Nähe zu den besprochenen Punkten hilfreich. Es geht darum, den Ist-Zustand zu beschreiben und nicht zu bewerten. Ziel sollte es für beide Teile sein, einen Mehrwert für die Zukunft mitzunehmen.

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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