Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

11.09.2020

From Pain to Gain: Mit 5 Fragen zum Post-Traumatic Growth

Storebox-CEO Johannes Braith erläutert, wie man Teams hilft, Unsicherheiten und Traumata der Coronakrise zu überwinden.

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✨ AI Kontextualisierung

Covid-19 hat vieles verändert, privat sowie beruflich. Führungskräfte, Manager und Angestellte auf der ganzen Welt sind besorgt über die Veränderungen unserer Arbeitsbedingungen, die Arbeitssicherheit, die Disruption unserer globalen Supply Chains, die Rückgänge von Profiten sowie die generellen Unsicherheiten unserer Zeit. Welche Abwehrmechanismen wir nach dem ersten Corona-Trauma für uns entwickeln, wird unser persönliches Inneres, unseren Berufsalltag, unsere sozialen Gefüge und schlussendlich die gesamte Welt nachhaltig in eine Richtung lenken.

Die meisten Startups sowie Unternehmen der Old Economy kehren nach der ersten großen Covid-19 Welle wieder zu ihren alltäglichen operativen Tätigen zurück. Allerdings beinhalteten die Entwicklungen der letzten Monate für viele schwere und auch einschneidende Erlebnisse, welche man nicht so weiters unter den Tisch fallen lassen sollte. Lisa Zigarmi, eine US -amerikanische Organisationsentwicklerin sowie Leadership Coach, entwickelte einen Ansatz zum Thema „Post-Traumatic Growth“, um aus diesen negativen Erlebnissen zu lernen und gestärkt aus der Krise zu kommen.

Defintion: Was ist Post-Traumatic Growth?

Während viele Menschen wissen, worum es sich bei Post-Traumatischen Belastungsstörungen (oder posttraumatic stress disorder PTSD) handelt, können sich die meisten unter dem Begriff Post-Traumatic Growth (PTG, eine Definition gibt es hier) wenig vorstellen. Und das ,obwohl es sich meiner Einschätzung nach um eine wesentliche Stärke von Startup-Unternehmern und erfolgreichen Managern handelt.

PTG wird als positive Veränderung definiert, welche aus negativen Erfahrungen resultiert. Ähnlich der Resilienz handelt es sich also um eine Eigenschaft, die uns dabei hilft, Rückschläge nicht nur hinzunehmen, sondern Learnings daraus zu ziehen, um zukünftig besser zu werden. Man könnte das auch als persönliche Entwicklungsiterationen betrachten. Ähnlich zu den weitverbreiteten Produktiterationen der Lean Startup Methode, wie sie Eric Ries beschreibt.

Video zum Thema: Warum Plan B manchmal besser ist – mit Gregor Demblin

Die Vorteile von Post-Traumatic Growth

Wissenschaftliche Studien zeigen, dass Menschen, die positive Schlüsse bzw. Learnings aus Traumen ziehen

sich verstärkt im Klaren über ihre Stärken sind,
leichter enge Beziehungen aufbauen können,
Mitgefühl besitzen,
und ein erhöhtes Gefühl für den persönlichen Sinn des Lebens entwickeln.

Beispiele von PTG im beruflichen Kontext können Kündigungen oder verwehrte Beförderungen sein, die einem Mitarbeiter schlussendlich die Möglichkeit geben eine andere Rolle einzunehmen, die tatsächlich besser zu den jeweiligen Stärken und Zielen passt.

Traumata bzw. negative Erfahrungen sind selbstverständlich nichts positives. Daraus zu lernen und seinen Charakter dadurch zu stärken durchaus schon. Diverse Studien zeigen, dass sich PTG besser entwickelt, wenn man in kleinen Gruppen an den Problemen arbeitet. Eine übliche Methode dazu bietet Storytelling. Zigarmis Ansatz beinhaltet systematisierte Fragestellungen, die dabei helfen sollen, negative Erfahrungen, welche Mitarbeiterinnen durch Covid-19 machen mussten, in persönlichen Geschichten zu framen, um dadurch “Growth” zu erzielen.

Storytelling for Post-Traumatic Growth: Eine Anleitung

Folgendes Framework kann als Blueprint genutzt werden, um die vorhanden Stärken von Teams zu hebeln, und mit negativen Erfahrungen und Unsicherheiten umzugehen. Die Fragen können vorab per Mail versandt werden und in ad-hoc Sessions, 1:1 oder auch in regelmäßigen Joure-Fixes eingebaut werden und sind für jedes Level geeignet.

Was ist der größte Verlust, den du durch Covid-19 erfahren hast?
Was ist das größte Erfahrungsgewinn, den du durch Covid-19 erlebt hast?
Was hast du durch Covid-19 über dich gelernt?
Wie würde es aussehen bzw. was würde sich ändern, wenn du deine Learnings aus Covid-19 in der Zukunft im Beruf umsetzen würdest?
Welche zwei Wörter oder Phrasen würden dich am ehesten daran erinnern, deine Learnings aus Covid-19 auch umzusetzen?

Step 1: Erkläre die Übung

Im ersten Schritt erklärt die Führungskraft, dass die Storytelling-Übung dazu dient, Pain in Power umzuwandeln, um optimal mit den Auswirkungen von Corona zurechtzukommen. Die Storys bzw. Antworten sollten selbstzentriert, persönlich und aus dem täglichen Arbeiten der jeweiligen Person kommen. Es geht weniger um Beziehungen zu Kollegen, Prozesse oder private Angelegenheiten.

Step 2: Erkenne die Auswirkungen

Der Befragte hat nun 5 Minuten Zeit, die ersten zwei Fragen mit Stichworten zu beantworten.

Auch die Führungskraft hat bereits Antworten auf die Fragen, die im Anschluss wechselseitig besprochen werden. Ob mit Verlust oder Erfahrungsgewinn gestartet wird, obliegt dem Mitarbeiter.

Was ist der größte Verlust, den du durch Covid-19 erfahren hast?
Was ist der größte Erfahrungsgewinn, den du durch Covid-19 erlebt hast?

Step 3: Blicke in die Zukunft

Die Teilnehmer haben nun weitere fünf Minuten Zeit, um Antworten auf die Fragen 3 und 4 zu definieren, um sie anschließend zu teilen.

Was hast du durch Covid-19 über dich gelernt?
Wie würde es aussehen bzw. was würde sich ändern, wenn du deine Learnings aus Covid-19 in der Zukunft im Beruf umsetzen würdest?

Step 4: Erstelle einen Narrativen Kompass

Ein Narrativer Kompass soll als Reminder dabei helfen die individuellen Storys bzw. Erfahrungen und die daraus resultierenden Stärken in den Alltag zu integrieren. Er soll dabei unterstützen, sich zu fokussieren, selbst zu motivieren und zu empowern. Er zeigt auf, wie man schwierige Situationen aus der Vergangenheit gemeistert hat und gibt individuelle Antworten auf persönliche Hürden. Der narrative Kompass kann völlig individuell definiert werden, könnte aber wie folgt aussehen: “fokussiert & hartnäckig”, “Locker nehmen & weitergehen”, “gemeinsam Ziele erreichen”

Welche zwei Wörter oder Phrasen würden dich am ehesten daran erinnern, deine Learnings aus Covid-19 auch umzusetzen?

Wie man den Narrativen Kompass verwendet

Wurde der Narrative Kompass definiert, fördert er Post-Traumatic Growth nur, wenn man ihn in den Tagesablauf integriert. Grundsätzlich gibt es dabei kein Richtig oder Falsch. Zu Reflektieren und sich einige Minuten am Tag Zeit zu nehmen, um über seine Stärken nachzudenken ist jedoch definitiv ein Schritt in die richtige Richtung. Folgende drei Optionen können dabei helfen.

1. Die Fünf-Minuten-Pendelstrecke

Da in der aktuellen Zeit viele vermehrt remote arbeiten müssen, entfällt auch der tägliche Weg zur Arbeit. Die Zeit, die normalerweise für den täglichen Arbeitsweg aufgewendet würde, kann somit optimal genutzt werden, um jeden Morgen 5 Minuten in sich zu gehen. In diesen 5 Minuten kann man sich vorstellen, wie der bevorstehende Tag laufen wird, wenn man seinen persönlichen narrativen Kompass einsetzt, um seine Ziele zu erreichen.

2. Reflektieren am Ende des Tages

Wenn Fehler oder Rückschläge im Arbeitsalltag entstehen, sollte man im ersten Schritt nicht sich selbst oder andere dafür kritisieren. Man kann alternativ am Ende des Tages gesammelt darüber nachdenken, was man hätte besser machen können, wenn man seinen Narrativen Kompass integriert hätte. Dies hilft dabei, einen harten Tag nochmal Revue passieren zu lassen und diesen positiv abzuschließen.

3. Zuhören, Teilen und Wertschätzen

Wie eingangs bereits erwähnt, kann Post-Traumatic Growth im Austausch mit anderen nachweislich effizienter erreicht werden. Dazu kann man ein wöchentliches 10 minütiges Meeting mit einem vertrauten Kollegen aufsetzen. In diesem können Beobachtungen geteilt werden und darüber reflektiert werden, wie das persönliche Narrativ das eigene Handeln beeinflusste.

Manager unterstützen ihre Mitarbeiter, indem sie ihnen Wertschätzung entgegenbringen. Sich für das Wohlbefinden der Mitarbeiter zu interessieren, bedeutet auch höhere Produktivität am Arbeitsplatz zu gewährleisten. Und das ist besonders in Zeiten wie der Corona-Krise von größter Bedeutung. Meist sind die Ressourcen limitierter und die Unsicherheiten größer.

Storytelling bzw. Story-listening bietet ein effizientes Tool, um das Wohlbefinden im Team zu fördern, gegenseitig voneinander zu lernen und in unsicheren Zeiten gestärkt aus der Krise zu kommen.

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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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