24.05.2024
FEEDBACK-TOOL

Seedback: Wiener Startup verspricht bessere Feedback-Kultur mit Geld-Zurück-Garantie

Das Wiener Startup Seedback machte als erste FlexCo des Landes auf sich aufmerksam. Mit seiner Kombination aus Software und Dienstleistung kann es schon große Referenzkunden nennen.
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Seedback-Gründer Gabriel Heiml | (c) Seedback
Seedback-Gründer Gabriel Heiml | (c) Seedback

“Feedback ist das Frühstück der Champions”, lautet ein bekanntes und relativ abgedroschenes Zitat des US-amerikanischen Managament-Experten Ken Blanchard. Wahr ist es natürlich trotz seiner Abgedroschenheit – und keineswegs überall erfolgreich umgesetzt. Im Gegenteil, meint Gabriel Heiml, Gründer des Wiener Startups Seedback: “Unternehmen rühmen sich oft mit ihrer Unternehmenskultur, die auf Powerpoint-Folien oder irgendwo steht. Die Realität sieht aber häufig anders aus. Für Mitarbeiter:innen, aber auch für Führungskräfte ist das frustrierend.”

“Wie können Feedback-Trainings nachhaltiger gestaltet werden?”

Dabei werde durchaus versucht, die Feedback-Kultur zu verbessern. “Unternehmen zahlen viel Geld für Feedback-Trainings. Nach wenigen Wochen fallen die Mitarbeiter:innen und Führungskräfte aber meist wieder in die alten Muster zurück und das Investment war umsonst. Der Ausgangspunkt für uns war daher die Frage: Wie können solche Trainings nachhaltiger gestaltet werden?”, so Heiml.

Feedback geben und erhalten

Seedback entwickelte dazu eine Software-Lösung. “Zentral ist dabei, dass das Feedback nicht einseitig passiert, wie etwa bei Mitarbeiter:innenbefragungen. Jeder Beteiligte gibt und erhält regelmäßig Feedback und kann seine Entwicklung mitverfolgen”, erklärt Heiml. Das passiert sowohl zwischen Führungskräften und Mitarbeiter:innen als auch zwischen Mitarbeiter:innen untereinander. Zudem bekommen alle Beteiligten ein “Werkzeugset” mit Übungen, um auf Basis der Ergebnisse entsprechende Maßnahmen setzen zu können.

Geld-Zurück-Garantie bei Seedback

Die Fragen im Seedback-Tool sind individuell an die Kultur-Ziele des Unternehmens angepasst und so gestaltet, dass das tatsächlich gelebte Verhalten abgefragt wird. “In anderen Culture-Tools werden oft abstrakte Fragen gestellt. Wir vermeiden das, um herauszufinden, ob die Kultur nicht nur gewünscht, sondern auch tatsächlich gelebt wird”, so der Gründer. Die Ergebnisse werden nicht nur individuell ausgegeben, sondern fließen auch aggregiert in ein “Culture Tracking” – eine USP von Seedback, wie Heiml betont. Um seinen Claim der nachhaltigen Veränderung zu unterstreichen, bietet Seedback dabei auch eine Geld-Zurück-Garantie.

Anonymität

Ein weiterer wichtiger Punkt sei Anonymität, sagt Heiml: “Viele Kündigungen passieren ja bekanntlich wegen Führungskräften. Die erfahren das aber meist nicht. Mitarbeiter:innen sagen so etwas wie ‘ich möchte mich umorientieren’, um ein unangenehmes Gespräch zu vermeiden”. Die Anonymität bringe ehrliches Feedback mit sich – “und darauf kann man rechtzeitig reagieren, bevor es zu spät ist.”

Nicht nur Software

Das Software-Tool ist aber nur ein Teil des Seedback-Angebots. “Wir wollten am Anfang wegen der Skalierbarkeit nur auf die Software setzen, haben aber schnell gemerkt, dass das nicht reicht”, sagt Heiml. Kunden bekommen daher zum Start ein halbtätiges Kickoff-Feedback-Training und später einen Check pro Quartal. Dieser Nicht-Software-Teil, der aktuell etwa 20 Prozent der Gesamtleistung ausmache, wird teilweise bereits von Partnern übernommen, was zukünftig verstärkt passieren soll.

Umdasch-Gruppe mit mehr als 8.000 Mitarbeiter:innen als Seedback-Referenzkunde

Kundenseitig kann das Startup, das Anfang des Jahres zur offiziell ersten FlexCo wurde, bereits einige starke Referenzen aufweisen. Eine davon ist die Umdasch-Gruppe mit mehr als 8.000 Mitarbeiter:innen inklusive ihrer Tochter Doka. “Sie haben einen Kulturentwicklungsprozess für die gesamte Gruppe eingeleitet und nutzen seit Mitte letzten Jahres Seeback als Tool, damit es zum gelebten Verhalten wird”, erzählt Heiml.

Fixpreise statt Abo-Modell – und damit komplett eigenfinanziert

Obwohl die Arbeit mit dem Seedback-Tool ein laufender Prozess ist, setzt das Startup in seinem Geschäftsmodell übrigens nicht auf ein monatliches Abo-Modell, wie so viele, sondern auf fixe Pakete oder Package Pricing. Und das – wie auch die genannte Referenz nahelegt, erfolgreich. Bislang ist das Unternehmen komplett eigenfinanziert und das soll auch so bleiben. “Wir wollen ein natürlich-organisches Wachstum und streben auch keinen Exit an”, sagt Heiml.

Seedback will Mitarbeiter:innen beteiligen

Die FlexCo, die im Vergleich zur GmbH vor allem Vorteile bei der Anteilsübertragung bietet, sei dennoch die richtige Rechtsform. “Wir wollen Mitarbeiter:innen beteiligen, um Talenten und motivierten Personen auch einen wirtschaftlichen Anreiz zu geben”, erklärt der Gründer. Zudem stehe die neue Rechtsform für einen Veränderungsprozess. “Ich bin der festen Überzeugung, dass es für den Wirtschaftsstandort Entwicklungen und Veränderungen braucht. Wir wollen Innovation nicht nur mit unserem Tool, sondern auch mit den Rahmenbedingungen leben”, so Heiml.

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Logo von OpenAI
Foto: Adobe Stock

Wenn OpenAI neue Dinge ankündigt, hört die KI-Szene hin. Klar, nicht jede Ankündigung des US-Unternehmens in den vergangenen zwei Jahren hatte dieselbe Tragweite wie jene vom 30. November 2022, als OpenAI den Start eines Chatbots namens ChatGPT verlautbaren ließ. Aber potenziell könnte jede Mitteilung des Unternehmens rund um CEO Sam Altman bahnbrechend sein. Kein Wunder also, dass es für Aufsehen sorgte, als OpenAI Anfang Dezember verlautbarte, zwölf Tage hintereinander neue Dinge vorzustellen.

Schon in der Ankündigung hatte Altman darauf hingewiesen, dass es neben größeren auch kleinere Neuigkeiten sein würden, die OpenAI liefern würde. So kam es dann auch: Zugang zu ChatGPT über WhatsApp oder die Integration in Apple Intelligence waren eher in die zweite Kategorie einzuordnen. Daneben veröffentlichte OpenAI aber auch das neue Modell o1 für ChatGPT – oder Sora, ein Tool zur Videoerstellung.

Den größten Widerhall in der KI-Szene fand allerdings die Ankündigung am letzten der zwölf Tage. Am vergangenen Freitagabend stellte OpenAI sein neues Modell o3 vor. Wichtig dabei: Das Modell ist noch nicht öffentlich zugänglich. OpenAI stellte zunächst einmal nur vor, wie das Modell in unterschiedlichen KI-Benchmarks abschnitt. Aber diese Ergebnisse hatten es in sich.

o3 zeigt starke Performance bei AGI-Benchmark

Vielbeachtet wurde dabei vor allem die Benchmark namens ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), bei der zwei Varianten des o3-Modells deutlich bessere Ergebnisse erzielten als die bisher führenden o1-Modelle. Das Ziel von ARC-AGI ist es zu messen, wie sich eine KI im Umgang mit ihr unbekannten Aufgaben schlägt.

Wie die O3-Modelle verglichen mit anderen OpenAI-Modellen abschneiden // Grafik: ARC Prize

Es gibt unterschiedliche Definitionen von AGI. Die meisten davon verstehen AGI aber als ein System, das sämtliche intellektuellen Aufgaben mindestens so gut oder besser als ein Mensch erledigen kann.

Die ARC-AGI-Benchmark wurde von François Chollet konzipiert. Er definiert AGI als ein System, das “in der Lage ist, effizient neue Fähigkeiten zu erwerben und neuartige Probleme zu lösen, für die es trainiert wurde.”

Eine AGI ist also nicht für eine bestimmte Aufgabe trainiert, sondern kann jegliche Aufgaben übernehmen. Es ist weitgehender Konsens in der KI-Szene, dass solche Systeme noch nicht existieren. OpenAI wurde aber beispielsweise explizit mit dem Ziel gegründet, AGI zu erreichen.

Chollet gehört zu den bekanntesten Namen der internationalen KI-Szene. Er hat die bekannte KI-Library Keras entwickelt und seit einigen Jahren für Google tätig. Dem von ChatGPT ausgelösten Hype rund um generative KI steht Chollet seit Anfang an eher kritisch gegenüber, wie beispielsweise auch dieser brutkasten-Bericht wenige Wochen nach Erscheinen von ChatGPT thematisierte.

o3: “Wir befinden uns auf neuem Terrain”

Umso interessanter ist es, was Chollet nun zu den Ergebnissen des o3-Modells bzw. seiner Varianten zu sagen hat. In einem Blogeintrag attestiert er OpenAI, mit dem Modell einen “bedeutenden Sprung nach vorne” erreicht zu haben.

Die Performance des Modells stelle “einen echten Durchbruch” in der Anpassungsfähigkeit und Verallgemeinerung” von KI-Modellen dar”, wenn es darum gehe, wie sich KI-Modelle an neue Aufgaben anpassen könnten. o3 stelle nicht bloß einen “schrittweisen Fortschritt” dar. Vielmehr befinde man sich auf “neuem Terrain”, das “ernsthafte wissenschaftliche Aufmerksamkeit” erfordere.

Aber es ist schon Artificial General Intelligence (AGI)? Hier schränkt Chollet ein: “o3 scheitert immer noch an einigen sehr einfachen Aufgaben, was auf grundlegende Unterschiede zur menschlichen Intelligenz hinweist”. Dennoch befeuerten die Ergebnisse die Diskussion rund um AGI – und manche Stimmen sahen, anderes als Chollet, mit o3 AGI sogar bereits erreicht.

Selbst wenn dem so wäre, wäre es zum jetzigen Zeitpunkt schwer nachzuprüfen: Denn das Modell ist noch nicht veröffentlicht. Forscher:innen im Bereich der KI-Sicherheit können sich für Zugang vormerken lassen. Wann und zu welchen Konditionen das Modell für Endnutzer:innen zugänglich sein wird, ist aktuell noch unklar. Klar ist allerdings schon jetzt, dass die beeindruckenden Ergebnisse bei der ARC-AGI-Benchmark enorme Rechenressourcen erforderten – und dementsprechend teuer waren.

Reasoning-Modelle

Das o3-Modell ist eine verbesserte Version des o1-Modells, welches OpenAI am 4. Dezember veröffentliche und das zuvor bereits in Preview- und Mini-Varianten für ChatGPT-User:innen zugänglich gewesen war. Dieses Modell unterscheidet sich zu dem im Mai 2024 veröffentlichten GPT4o-Modell insofern, als es auf einen “Reasoning”-Ansatz setzt.

OpenAI bezeichnet GPT4o weiterhin als das “vielseitige, hochintelligente Flagship-Modell”, das für die “meisten Aufgaben” die richtige Wahl sei. Die o1-Modelle wiederum referenziert das Unternehmen als “Reasoning-Modelle, die sich bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben auszeichnen”.

Enduser:innen von ChatGPT merken dies in der Nutzung vor allem insofern, als sich die o1-Modelle länger Zeit nehmen, Ergebnisse zu produzieren. Diese Modelle “verbringen mehr Zeit mit Nachdenken, bevor sie reagieren”, wie es OpenAI formuliert. In einigen (aber nicht notwendigerweise in allen) Bereichen liefern sie dann deutlich bessere Ergebnisse als die bisherigen Modelle.


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