11.10.2023

So funktioniert New Work bei ProSiebenSat.1 PULS 4

New Work ist in aller Munde - doch wie sehen solche Konzepte in der Praxis aus? Brutkasten hat bei Birgit Moser-Kadlac, Geschäftsleitung Human Resources bei ProSiebenSat.1 PULS 4, nachgefragt, wie ihr Unternehmen New Work-Modelle umsetzt.
/artikel/so-funktioniert-new-work-bei-prosiebensat-1-puls-4
Links: Ein Wegweiser mit Schlagworten zu New Work Konzepten. Rechts: Portrait von Birgit Moser-Kadlac, Geschäftsleitung Human Resources bei ProSiebenSat.1 PULS 4
(c) links: WD Stockphotos - stock.adobe.com | rechts: ProSiebenSat1 PULS4/König

Junge Arbeitnehmer:innen haben andere Anforderungen an ihre Arbeitgeber als ihre älteren Kolleg:innen. Wollen Firmen heutzutage neue Mitarbeiter:innen anziehen und bestehende behalten, müssen sie neue Arbeitsweisen ermöglichen. Dieses Prinzip hat auch ProSiebenSat.1 PULS 4 durchschaut, und bietet Mitarbeitenden seit zwei Jahren ein hybrides Arbeitsmodell an – sofern ihre Position das erlaubt. Dieses wurde im Frühjahr um die Möglichkeit erweitert, remote aus dem EU-Ausland zu arbeiten. Brutkasten hat bei Birgit Moser-Kadlac, Geschäftsleitung Human Resources bei ProSiebenSat.1 PULS 4, nachgefragt, wie das Ganze in der Praxis aussieht.


Wie sehen die New Work Regeln bei ProSiebenSat.1 Puls 4 konkret aus?

Moser-Kadlac: Bei unserem hybriden Arbeitsmodell geben wir keinen maximalen Rahmen vor, sondern eine starke Empfehlung für 50:50 – das heißt 50 Prozent Office, 50 Prozent flexibel arbeiten. Wir sind jedenfalls davon überzeugt, dass unsere Unternehmenskultur auch sehr vom Miteinander geprägt ist. Daher geben wir einerseits die Möglichkeit der Flexibilität, sehen aber andererseits auch das Office immer noch als Ort der Begegnung und der Innovation.

Wie lief die Vorbereitung ab?

Moser-Kadlac: Beide Konzepte erforderten intensive Recherche, Austausch mit anderen Unternehmen sowie eine externe Prüfung aller Gegebenheiten. Das Angebot wird mittlerweile auch sehr gut angenommen – rund 65 Prozent unserer Mitarbeiter:innen arbeiten bereits flexibel.

Welche Learnings konnte das Unternehmen bisher ziehen?

Moser-Kadlac: Wir haben unseren Mitarbeiter:innen viel Entscheidungsfreiheit bei unserem Konzept gelassen. Manche hatten damit anfänglich etwas zu kämpfen, weil es keine Regeln, sondern rein Empfehlungen gab. Mittlerweile hat es sich sehr gut eingespielt. Die Mitarbeiter:innen können gut abwägen, wann Präsenz im Office Sinn macht.

Wir merken auch zusehends eine Rückkehr ins Office, denn das Miteinander sehen die meisten als absoluten Mehrwert. Wie man sich vorstellen kann, sind Montage und Freitage die beliebtesten Homeoffice-Tage geworden. Mit dieser Erkenntnis muss man als Unternehmen auch richtig planen und gemeinsam mit den Mitarbeiter:innen die Ressourcen unabhängig von Homeoffice-Tagen ausgeglichen aufteilen.

Wie sieht es mit der Produktivität aus – hat sie sich verändert?

Moser-Kadlac: Die Produktivität ist konstant und gut in unseren Teams. Das Tracking wird vom Leadership-Team übernommen. Da wir ein sehr zielorientiertes Haus sind, wird schnell sichtbar, wenn es hier zu Veränderungen kommen würde.

Ist für die Zukunft geplant, weitere Flexibilitäten einzuführen?

Moser-Kadlac: Als ein Haus, das vor Corona zu 100 Prozent Office-based war, sind wir in kurzer Zeit große Schritte in diesem Bereich gegangen und wollen hier nun weiter optimieren. 100 Prozent Remote können wir uns aktuell nicht vorstellen.

Gibt es Nachteile im New-Work-Modell?

Moser-Kadlac: Definitiv: Der größte Nachteil, der auch von vielen Häusern bestätigt wird, ist, dass mobiles Arbeiten die Unternehmenskultur verändert; wir sind sogar der Meinung, schadet, und damit zum Teil Raum für Innovation verloren geht. Mit diesem Wissen kann man damit als Unternehmen da auch bestmöglich gegensteuern durch kreative und kollaborative Angebote und Flächen.

Gab es kritische Stimmen im Vorhinein, die seit der Umsetzung von dem Modell überzeugt wurden?

Moser-Kadlac: Die gibt es immer und auch zurecht, denn es ist nie alles nur gut. Aber ja, wir konnten die Kritiker zum großen Teil überzeugen.

Ist es jetzt einfacher, neue Arbeitnehmer einzustellen? Hat sich die Mitarbeiterfluktuation verändert?

Moser-Kadlac: Die Frage ist, was wäre, wenn wir es nicht eingeführt hätten. Wir gehen davon aus, das wäre ein klarer Nachteil am Arbeitsmarkt gewesen. Die Möglichkeit mobil zu arbeiten, gehört mittlerweile zum Standard, und wir leben das als Unternehmen.

Deine ungelesenen Artikel:
07.07.2026

„Europa kann doch State of the Art“: Hochreiters NXAI präsentiert neues Modell

Das Linzer KI-Startup NXAI rund um KI-Pionier Sepp Hochreiter hat mit TiRex-2 ein neues Modell für Industrie-Vorhersagen veröffentlicht. Dieses soll extrem effizient bei der Analyse von Live-Datenströmen sein.
/artikel/europa-kann-doch-state-of-the-art-hochreiters-nxai-praesentiert-neues-modell
07.07.2026

„Europa kann doch State of the Art“: Hochreiters NXAI präsentiert neues Modell

Das Linzer KI-Startup NXAI rund um KI-Pionier Sepp Hochreiter hat mit TiRex-2 ein neues Modell für Industrie-Vorhersagen veröffentlicht. Dieses soll extrem effizient bei der Analyse von Live-Datenströmen sein.
/artikel/europa-kann-doch-state-of-the-art-hochreiters-nxai-praesentiert-neues-modell
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

So funktioniert New Work bei ProSiebenSat.1 PULS 4

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

So funktioniert New Work bei ProSiebenSat.1 PULS 4

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

So funktioniert New Work bei ProSiebenSat.1 PULS 4

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

So funktioniert New Work bei ProSiebenSat.1 PULS 4

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

So funktioniert New Work bei ProSiebenSat.1 PULS 4

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

So funktioniert New Work bei ProSiebenSat.1 PULS 4

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

So funktioniert New Work bei ProSiebenSat.1 PULS 4

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

So funktioniert New Work bei ProSiebenSat.1 PULS 4

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

So funktioniert New Work bei ProSiebenSat.1 PULS 4