21.03.2023

New Work – New Ideologies?: Wenn Subjektivität am Kerndiskurs vorbeigeht

Extrameile, Vier-Tage-Woche, Great Resignation, Quiet Quitting - viele neue Begriffe, die einen Blick in unser New-Work-Universum abseits festgefahrener Standpunkte und Agenden erfordern. Entemotionalisiert. Eine Analyse.
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New Work, Tractice, 4-Tage-Woche, 4 Tage Woche, Home-Office, Kocher, Studie
(c) Stock.Adobe/Dzmitry - Der Diskurs zu New Work und Co. entsickelt sich immer mehr zum Schlagabtausch der Ideologien.

Das Internet hat die Arbeitswelt über die letzten drei Dekaden grundlegend verändert. Schleichend. Langsam. Zeitgebend jenen, die mit Veränderung und Innovation nur spärlich mitkommen. Sowohl Arbeitgebende als auch Arbeitnehmende hatten genügend Zeit, sich (an damaligen New Work-Entwicklungen) zu orientieren und neue Technologien, wie diverse Software, mobile Kommunikationsgeräte oder E-Mail-Programme, zu implementieren und sich zu schulen. Gefühlt entwickelte sich in dieser Zeit auch etwas, das jetzt teilweise infrage gestellt wird. Arbeitende waren auch außerhalb der Arbeitszeit erreichbar, Führungskräfte ließen auch im Urlaub oder an Wochenenden nicht ab und kümmerten sich um Dinge des Managements. Burn-out wurde zum Thema, Workation ein Begriff und eine stärkere Verfügbarkeit langsam Usus. Und dann kam die Pandemie.

Pandemischer Turbo-Boost

Mit ihr ein „Turbo-Boost“, wie einst bei einem berühmten TV-Auto, der vieles durcheinanderwarf und eine erneute Orientierung im Arbeitsumfeld erzwang, sowie Begriffe, die vorher am Rande der Wahrnehmung waren, in den Mainstream brachte. Remote Work, Home-Office, Work-Life-Balance, Arbeitnehmer:innen-Markt, Employer Branding – all dies wurden Schlagworte, die sich unter der Bezeichnung New Work zusammenfassen lassen. Knapp drei Jahre lang herrschte Übereinstimmung oder Konsens darüber, wie Arbeit in den 2020er-Jahren funk­tionieren kann, wenn ein Virus sein Unwesen treibt.

Wo es ging, arbeiteten Leute zu Hause, und es funktionierte. Andere Branchen litten unter starker Belastung, und es funk­tionierte (irgendwie). Menschen kehrten notgedrungen ihren Berufen den Rücken zu und fanden neue Jobs, die sie während Corona und der Lockdowns ausführen konnten und durften. Kurzarbeit wurde eingeführt und half aus, wo sie konnte.

All das war neu und hat retrospektiv gesehen nun mehrere Folgen, die man sehen kann und deren Entwicklung aktuell in einem emotionalen Diskurs gipfelt.

Folgendes war in knapp 36 Monaten geschehen: Die Arbeitswelt veränderte und verband sich mit Technologien, die ein Arbeiten von überall und jederzeit möglich machten. Menschen, die vorher in Berufen tätig waren, die gelinde gesagt „schwere Umstände“ mit sich führten, merkten, dass sie weniger Lust verspürten, sich weiter abzumühen. Etwa bei Jobs mit extremen Arbeitszeiten wie in der Gastronomie oder in Bäckereien. Oder bei schlecht bezahlten Jobs. Man bekam den Eindruck, dass ein neues Selbstbewusstsein entstanden war und nicht nur den berühmt-berüchtigten Fachkräftemangel mit heraufbeschwörte und verstärkte, sondern auch ein Umdenken seitens der Arbeitgebenden erzwang: Man musste plötzlich für Arbeitssuchende attraktiv werden.

New Work und der Vier-Tage-Woche-Diskurs

Eine weitere Folge war, dass die Themen Sinnhaftigkeit und vor allem Freizeit in den Fokus rückten und Mitarbeiter:innenmitbestimmung sowie die Vier-Tage-Woche aufkamen. Es schien, als ob viele an dieser Form der Kurzarbeit, die während COVID-19 kreiert wurde, Gefallen gefunden hatten. Allein anhand hei­mischer Wirtschaftsthemen und deren neuem Vokabular konnte man die Veränderung sehen und den nahenden Paradigmenwechsel erkennen. Doch wo Bestehendes abgelöst oder zumindest ergänzt zu werden droht, entwickelt sich Widerstand. Und der zeigt sich anfänglich oft von einer dogmatisch getriebenen Seite, die der gesellschaftlichen Diskussion schadet.

Während es vonseiten der Politik Versuche gab, den Diskurs zu emotionalisieren, indem bspw. von Arbeitsminister Martin Kocher der Vorschlag gemacht wurde, Sozialleistungen für Menschen in Teilzeit zu kürzen, zeigten sich vor allem in der Startup-Szene Unternehmen, die dem neuen Arbeitszeitmodell positiv gegenüberstanden und es implementierten.

Internationale Pilotprojekte wagten ebenfalls den Sprung ins „kalte Nass“ und testeten die verkürzte Arbeitswoche aus. Die Ideen dabei: gesündere und motivierte Mitarbeitende, besseres Arbeitsklima, mehr Freizeit für Hobbys oder persönliche Weiterbildung und eine Positionierung als Unternehmen, das einer modernen Arbeitswelt (und neuen Bedürfnissen der Arbeitnehmenden entsprechend) gerecht wird.

Great Resignation, Quiet Quitting

Dass dies nötig schien, zeigt eine Studie des Umfrageinstituts “Yougov” (im Auftrag von HDI) aus dem Jahr 2022. Darin heißt es, dass knapp die Hälfte der über 3800 befragten Arbeitnehmenden (48 Prozent) demnach in Teilzeit wechseln würde, sollte der Arbeitgebende das erlauben. Gar 56 Prozent erklärten, dass sie ihren Job verlassen würden, wenn sie finanziell nicht auf ihn angewiesen wären.

In Österreich fiel eine Befragung durch das Jobportal Karriere.­at aus demselben Jahr auf: 90 Prozent der Befragten wünschten sich ein ausreichendes Maß an Freizeit neben ihrem Beruf. 55 Prozent verlangten die Home-Office-Möglichkeit als Standard-­Angebot. In den USA gab es – wohl auch als Folge von Corona, Lockdowns und mehr Zeit zum Nachdenken – im Jahr 2021 „The Great Resignation“, wodurch 47 Millionen Menschen binnen eines Jahres ihre Jobs aufgaben, um etwas Neues auszuprobieren. Im Herbst 2022 kam „Quiet Quitting“ auf und wurde zum Social-Media-Trend. Hierbei führen Mitarbeitende Dienst rein nach Vorschrift aus und gehen nicht die „Extrameile“, wie es sich über die letzten Jahre in vielen Unternehmen etabliert hatte, um die eigene Arbeitsmoral zu untermauern.

Eine „Europäische Wertestudie“ aus dem Jahr 2021 zeigt zudem, dass der Stellenwert der Arbeit (in Österreich) zurückgegangen ist: „Gaben vor der Pandemie im Jahr 2018 noch 87 Prozent der Respondent:innen an, dass die Arbeit in ihrem Leben ,wichtig‘ oder ,sehr wichtig‘ sei, so sank dieser Prozentsatz im Dezember 2021, während der vierten COVID-Welle, auf 79 Prozent“, heißt es darin. Das Bemerkenswerte daran ist, dass dieser Negativtrend zwar nicht neu, dafür aber die Intensität des Wertigkeitsverlusts sehr hoch ist. Während der ersten beiden Jahre der Pandemie sank die Wertigkeit der Arbeit in etwa so stark wie in den 30 Jahren davor.

Todesstoß für Sozialstaat und Wohlstand?

Beinahe parallel dazu fand das Marktforschungsinstitut ­Spectra heraus, dass fast die Hälfte der Befragten für die Vier-­Tage-Woche stimmte. Unter den 15- bis 29-Jährigen waren es sogar Zweidrittel, die dafür waren: Allesamt Trends, die auf Widerstand stießen.

Während inmitten der Pandemie diverse Kräfte, die Probleme hatten, Mitarbeitende zu finden, für weniger Arbeitslosengeld lobbyierten, traten andere mit aggressiv anmutender Ablehnung von New-Work-Tendenzen in Erscheinung. So ließ etwa der Generalsekretär des Österreichischen Wirtschaftsbunds, Kurt Egger, per Aussendung verlautbaren: “Die Vier-Tage-Woche ist eine Schmähpartie, ihre Umsetzung wäre der Todesstoß für unseren Sozialstaat und unseren Wohlstand. Da helfen auch keine schwindligen Studien.” Und weiter: “Inwiefern werden eine Krankenschwester, ein Polizist oder ein Lkw-Fahrer produktiver, wenn sie 32 statt 40 Stunden arbeiten? Entweder muss die gleiche ­Arbeit in weniger Zeit vollbracht oder durch eine andere Person durchgeführt werden. Schon jetzt werden fehlende Arbeitskräfte durch Überstunden der Mitarbeiter kom­pen­siert, denn die Arbeit wird ja nicht weniger. Die gleiche Arbeit in weniger Zeit bedeutet für die meisten Mitarbeiter vor allem mehr Stress und nicht höhere Produktivität.”

New Work: Ein Startup wagt den Selbstversuch

Aussagen, die Team­Echo-Co-Founder Markus Koblmüller nicht nachvollziehen kann. Im Oktober 2021 hatten er und sein Mitgründer David Schellander die 35-Stunden-Woche in Kombination mit einem Gleitzeitmodell einge­führt, um damit auch wahlweise die Vier-Tage-­Woche zu ermöglichen. Resümierend erzählt er von positiven Veränderungen, wie der brutkasten bereits Anfang März berichtete.

Zur Erinnerung: In Form von Interviews hat TeamEcho quantitativ und qualitativ erhoben, wie zufrieden die eigenen Mitarbeitenden sind. Bereiche wie Work-Life-Balance, Arbeitsalltag, Flexibilität, Motivation, Effizienz, Produktivität und Gesundheit wurden per siebenstufiger Skala unter die Lupe genommen. “Wir waren von Anfang an der Meinung, dass die 35-Stunden-­Woche in etwa die gleiche Produktivität liefern wird, wie das Arbeitszeitmodell davor”, erzählte Koblmüller dem brutkasten damals. “Als Startup mit jährlichen Wachstumszielen im zwei- bis dreistelligen Prozentbereich ist es jetzt schwer, zu beurteilen, ob sich deswegen Vor- und Nachteile beim ‚Growth‘ ergeben haben. Gefühlt kann ich aber sagen, dass es insgesamt keine negativen Auswirkungen gab. Auch keine großen positiven. Jedoch zeigte sich, dass die Mitarbeiter:innenzufriedenheit ein großer Vorteil wurde und ‚overall‘ bei allen Aspekten, inklusive Motivation und Produktivität, eine positive Einschätzung seitens der Befragten herrschte.”

UK-Großversuch mit 61 Unternehmen

Entfernt man sich etwas von Österreich und blickt man nach Großbritannien, so findet man dort zwar keine Studie, dafür einen Vier-Tage-Woche-Selbstversuch bisher unbekannten Ausmaßes. Im Juni 2022 startete das Vereinigte Königreich einen Test mit 61 Unternehmen und rund 3000 Mitarbeitenden, der ein halbes Jahr lang gedauert hat. Organisiert wurde der Test von der Initiative „4 Day Week Global“ und ihrer britischen Teilorganisation. Forschungsseitig waren die Elite-­Unis Oxford und Cambridge sowie das Boston College an Bord. Die Ergebnisse wurden im Februar 2023 veröffentlicht.

Nun steht fest, dass 92 Prozent der teilnehmenden Unternehmen an der Vier-Tage-Woche festhalten möchten. Von den fünf Unternehmen, bei denen dies nicht der Fall ist, haben sich zwei dafür entschieden, ihren Versuch zu verlängern, und drei pausieren vorerst. Die Firmen bewerteten ihre Erfahrungen mit dem Versuch auf einer zehnstufigen Skala insgesamt mit 8,3. Die Unternehmensleistung und die Produktivität wurden mit durchschnittlich 7,5 angegeben. Die Einnahmen stiegen während des Versuchs im Durchschnitt um 1,4 Prozent (gewichtet nach der Unternehmensgröße der befragten Unternehmen).

Zudem gaben 90 Prozent der Arbeitnehmenden an, dass sie die Vier-Tage-Woche auf jeden Fall beibehalten wollen. Und mehr als die Hälfte berichtete von einer Steigerung der eigenen Arbeitsfähigkeit. Weitere bemerkenswerte 15 Prozent meinten, dass sie bei ihrer nächsten Arbeitsstelle für kein Geld der Welt eine Fünf-Tage-Woche akzeptieren würden.

Auch in Sachen Health sprechen die Ergebnisse eine klare Sprache: 71 Prozent der beteiligten Mitarbeitenden hatten am Ende der Studie ein geringeres Burn-out-Niveau, 39 Prozent waren weniger gestresst, über 40 Prozent spürten eine Verbesserung der psychischen Gesundheit und eine Verringerung der Schlafprobleme.

New Work: Tractive und die neun Monate

Um eine weitere interessante Erkenntnis zum Thema New Work zu erlangen, braucht man jedoch nicht nur auf die Insel zu schauen. Das Pet-Tracking-Startup Tractive hat vor neun Monaten die 35-Stunden-Woche bei gleichbleibendem Gehalt eingeführt. Das Resümee von Gründer Michael Hurnaus fällt ebenso positiv aus, wie in UK und bei TeamEcho.

“Die Mitarbeitendenzufriedenheit hat sich, trotz starken Wachstums auf jetzt über 200 Personen, noch weiter positiv verbessert und der eNPS (Anm: Employee Net Promoter Score) auf knapp 50 erhöht. Die Mitarbeitendenfluktuation war bereits davor sehr niedrig und hat sich weiter reduziert”, beschrieb Hurnaus seine Eindrücke per Gastbeitrag. “Was sich drastisch erhöht hat, war die Anzahl an Bewerbungen, sowohl von lokalen als auch von internationalen Talenten. Im zweiten Halbjahr 2022 erreichten Tractive etwa dreimal so viele Bewerbungen wie im ersten Halbjahr – und vor allem ist auch die Qualität der Bewerbungen gestiegen. Die Angst, durch so eine Maßnahme nur Leute anzuziehen, die einfach nur weniger arbeiten wollen, hat sich absolut nicht bewahrheitet.”

Abwarten oder …

Klare Erkenntnisse, die – wie auch bei Koblmüller und dem britischen Pilotprojekt – auf Erfahrung fußen sowie respektvoll und ohne große Ideologien in einen Diskurs eingebracht werden, der allgemein entemotionalisiert gehört, um gesellschaftlichen Konsens über New Work zu finden. Die Alternative wäre nämlich eine weitere Aufwiegelung durch markige Sprüche, die an der Sache vorbeigehen, oder aber schlicht etwas, das bereits 2013 in der bso-Studie „Generationenwünsche und Arbeitsplatzgestaltung“ von der Trendforscherin Birgit Geb­hardt zur damaligen Diskussion über neue Formen der Arbeitswelt herausgestrichen wurde.

Etwas, das auch auf heutige Gruppierungen (Generation Z) umgesetzt ebenso gelten kann und schlichtweg eine zeitliche Komponente einführt, wenn es tatsächlich nicht anders geht. Eine „Dann-warten-wir-­mal-ab“-­Attitüde.

Dort hieß es vor zehn Jahren: „Dennoch zeigt die Befragung von Personalleitern und Geschäftsführern, dass viele Unternehmen noch ein großes Stück des Wegs zur Umsetzung neuer Formen der Arbeit vor sich haben. Das gilt ganz besonders, wenn sich die These (…) bewahrheiten sollte, dass sich eine neue Kultur der Arbeit erst dann durchsetzen wird, wenn die Mitglieder der Generation Y in die Führungspositionen aufgerückt sind.”

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


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?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


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

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