30.09.2022

Steckt euch den “Purpose” sonst wo hin: Deswegen wollen die Jungen “nix arbeiten”

Laut einer Umfrage nimmt die Arbeitsmoral derzeit drastisch ab. Ein Tipp: Versucht es doch einmal mit bezahlten Überstunden statt mit mehr Marketing-Bullshit.
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Purpose Arbeitsmoral Work-Life-Balance Dominik Perlaki
brutkasten-Redakteur Dominik Perlaki | (c) brutkasten / Hintergrund (c) Carl Heyerdahl via Unsplash
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Im Lichte der Diskussionen rund um Vier-Tage-Woche und Co wurde vor allem jungen Arbeitnehmer:innen zuletzt immer öfter fehlende Arbeitsmoral attestiert. Das ist nicht nur “so ein Gefühl” von Leuten wie KTM-Chef Stefan Pierer und Ex-Spar-Chef Gerhard Drexel. Eine Studie (in Deutschland, die sich gewiss auch auf Österreich anwenden lässt) zeigte nun: Der Arbeitswille ist in der Bevölkerung – und da vor allem in deren jüngerem Teil – in den vergangenen zwei Jahren tatsächlich drastisch zurückgegangen.

Sind die Krisen schuld?

Ist Corona schuld? Oder sind es die vielen anderen Krisen, zu denen gefühlt ständig weitere dazukommen? Ganz gewiss. In mehrerer Hinsicht verstärken diese aber nur bereits bestehende Probleme oder schärfen den Blick auf diese. Wer sich nicht ganz sicher war, ob sein Job wirklich notwendig für die Gesellschaft ist, wusste vielleicht nach ein paar Monaten Corona-Kurzarbeit ganz genau, dass er es nicht ist. Wer schon bislang trotz Vollzeit-Tätigkeit gerade einmal mit dem Gehalt auskam (z.B. wegen in den vergangenen Jahren enorm gestiegenen Mietkosten), weiß jetzt in der starken Inflation nicht mehr weiter.

Willkommen im Arbeitnehmer:innen-Markt

Aber warum sind die (jungen) Leute in der Multi-Krisensituation denn nicht “glücklich, dass sie überhaupt einen Job haben”? Die Unternehmen senden hier mit dem Mantra des “händeringenden Suchens nach Fachkräften” eindeutig das falsche Signal aus. Wir sind eben nicht mehr in einem Arbeitgeber:innen- sondern in einem Arbeitnehmer:innen-Markt. Vielen Unternehmen gelingt es aber nicht, ihre eignen Mitarbeiter:innen zufrieden zu stellen, obwohl sie sich doch so bemühen…

“Purpose”, “Passion” und “Commitment”

Sie zahlen zum Beispiel viel Geld für Agenturen, die mit ihnen (Vorsicht Sarkasmus!) super-individuelle “Company Values” ausarbeiten. “Purpose”, “Passion”, “Commitment” – viele durften in den vergangenen Jahren dieses Buzzword-Bullshit-Bingo kennenlernen. Der Succus: Als Mitarbeiter:in sollst du die “Mission” deines Unternehmens mit ganzer Seele mittragen, den Erfolg und Misserfolg als deinen eigenen wahrnehmen und die Bedürfnisse des Unternehmens vor alles andere stellen (auch wenn das natürlich nicht genau so gesagt wird). Das sollst du aus intrinsischer Motivation heraus machen. Deswegen verstehen sich Überstunden vielerorts von selbst und werden nicht gezählt (und schon gar nicht gezahlt), sondern mit einer Pauschale abgegolten.

Purpose Purpose

Nun gibt es natürlich Unternehmen, der “Mission” allgemein unterstützenswert erscheint, weswegen auch ihr “Purpose” Mitarbeiter:innen zu echter “Passion” und echtem “Commitment” zu bewegen vermag. Es gibt aber auch eine ganze Menge Unternehmen, die Produkte anbieten, die für die Menschheit oder den Planeten keinen essenziellen Nutzen haben. Sie sind praktisch, machen Spaß, bringen Komfort, Entspannung oder Freude oder helfen anderen Unternehmen, ihre Gewinne zu maximieren. Es ist manchmal mehr, manchmal weniger toll, dass es diese Produkte gibt. Aber ihre Daseinsberechtigung soll an dieser Stelle nicht zur Diskussion gestellt werden, bloß der Narrativ gegenüber den Mitarbeiter:innen.

Der ehrliche Narrativ

Der ehrliche Narrativ gegenüber den Mitarbeiter:innen wäre nämlich: “Es gibt einen Markt für unser Produkt. Deswegen können wir Geld damit verdienen. Und wenn du mitarbeitest, kannst du auch Geld damit verdienen. Und wenn du mehr Leistung erbringst, kannst du noch mehr Geld verdienen”. Diese einfache Erklärung wurde in den vergangenen Jahren durch das oben beschriebene Marketing-Bla-Bla ersetzt. Nicht mehr nur die potenziellen Kund:innen sollen glauben, dass ihre Zufriedenheit der wichtigste Daseinszweck der Belegschaft des Anbieters ist, auch die Belegschaft selber soll davon mit Herz und Seele überzeugt sein.

Überforderung für die Jungen

So steht es eben in den “Company Values” die dann sinnigerweise oft auch noch “Authenticity” einfordern. Doch den Mitarbeiter:innen sind dann sehr oft doch – Überraschung – ihre Familien, Freunde oder auch einfach Hobbies wichtiger. Die älteren Semester kommen mit dieser Diskrepanz noch recht gut zurecht. Sie haben ihren Modus der “Work-Life-Balance” (oder besser oft “Work-Familiy-Balance”, weil “Life” ist beides) gefunden und denken sich ihren Teil zu den übermotivierten Management-Floskeln. Die Jungen aber sehen sich durch die als solche verstandene Forderung, ihre Seele dem Arbeitgeber zu überschreiben, überfordert und versuchen sich mit dem Schrei nach mehr “Work-Life-Balance” abzugrenzen.

Leistung muss sich wieder lohnen!

Am Ende geht es um den im liberalen Umfeld zum Thema Steuersenkungen beliebten Slogan “Leistung muss sich wieder lohnen”. Sowohl Stefan Pierer als auch Gerhard Drexel fordern eine Steuerfreistellung von Überstunden. Das ist eine tolle Idee, aber dazu müssten diese überhaupt einmal wieder bezahlt werden. Stunden zählen mag für viele antiquiert wirken, wenn es doch um den Output geht. Aber ein Flatrate-Gehalt unabhängig von der Leistung ist hier sicher nicht die motivierende Lösung.

Steckt euch den “Purpose” sonst wo hin, bezahlt die geleisteten Überstunden und ihr werdet sehen, dass die Jungen wieder gerne mehr als weniger arbeiten. Dann kommen auch “Passion” und “Commitment” von selbst.

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


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?


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

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