29.11.2018

Das müssen Startups bei der Umsetzung von OKRs beachten

Das agile Management-Tool "Objectives & Key Results" (OKRs) wird meist mit Big-Playern, wie Google, Facebook und Co in Verbindung gebracht. Mittlerweile greifen immer mehr heimische Startups auf diese Methode zurück, um ihre Ziele zu definieren und diese messbar zu machen. Der brutkasten hat mit Kim Knoop von Wonderwerk Consulting darüber gesprochen, was Gründer bei der Umsetzung von OKRs beachten sollten.
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Startups und die Umsetzung von OKRs - aws Creat(iv)e Solutions
(c) fotolia.com - Mediteraneo
kooperation

Nur wer gut plant, kann in einem Unternehmen oder Startup auch gut umsetzen. Methoden dafür gibt es einige – bessere und schlechtere. Eine Methode, die sich in den letzten Jahren zu einem „State-of-the-Art“-Ansatz entwickelt hat, sind „Objectives and Key Results“ (OKRs). Dabei handelt es sich um einen agilen Planungs- und Steuerungsansatz, der von Intel-Mitgründer Andy Grove erfunden und von Star-Investor John Doerr bei Google eingeführt wurde. OKRs kommen mittlerweile nicht nur bei den Big-Playern wie Google, Facebook und Co zum Einsatz, sondern auch bei bekannten heimischen Startups, wie Runtastic, mySugr oder Sphock. Der brutkasten hat mit Kim Knoop von Wonderwerk Consulting darüber gesprochen, warum es Sinn macht, den OKR-Ansatz in einem Startup zu implementieren und welche Herausforderungen dabei auf Gründer zukommen. Knoop ist bei Wonderwerk als Senior Innovation Consultant tätig und arbeitete zuvor bei Google als Digital Growth Manager sowie strategische Account Managerin.

Die Größe des Unternehmens ist für die Umsetzung nicht relevant

OKRs können unabhängig von der Größe eines Unternehmens oder eines Startups implementiert werden, so Knoop. Nicht nur große Unternehmen, wie Google, würden OKRs einsetzen, sondern verstärkt auch kleinere Startups. Wie Knoop betont, komme es nicht auf die Größe an: „Wichtiger ist zu schauen, ob OKR einen Mehrwert für das jeweilige Unternehmen oder Startup bietet und ob man OKRs nutzen möchte, um Ziele zu setzen.“ Bevor sich Gründer dazu entschließen OKRs in ihrem Startup zu implementieren, sollten sie zunächst die Rahmenbedingungen abklären. Dazu gehöre laut Knoop die Einbettung der OKRs in die Strategie des Startups und die Definition eines Zeitrahmens. Zudem müsse man sich auf eine passende Messmethode, eine Meeting-Kultur und eine visuelle Darstellung einigen. Erst nach diesen Schritten sollten Unternehmens-OKRs erstellt werden.

Wie können Mitarbeiter mit ins Boot geholt werden?

Nach dem Abklären der Rahmenbedingungen, stellt sich die wohl wichtigste Frage: Wie kann ich meine Mitarbeiter mit ins Boot holen? Wie Knoop erläutert, komme es dabei auf die richtige Kommunikation an. Demnach sei wichtig, den Mitarbeitern zu erklären, was OKRs sind und warum OKRs genutzt werden sollen. Zudem ist ein kritischer Erfolgsfaktor, dass die Mitarbeiter nicht vor vollendete Tatsachen gestellt, sondern in die Erstellung der Unternehmens-OKRs eingebunden werden. „Je nach Größe und Wunsch des Managements kann dies auf unterschiedliche Weise geschehen, wie durch die Teilnahme an Workshops oder durch Umfragen“, so Knoop. Wie lange die Implementierung im Regelfall dauert, lasse sich allerdings nicht pauschal sagen, da es davon abhängt, auf welchen Ebenen OKRs zur Anwendung kommen und wie groß das Team ist. Knoop verweist darauf, dass in kleinen Unternehmen und Startups die Einführung schon nach einer Woche funktionieren kann.

„Übung macht den Meister“

Gründer dürften jedoch nicht dem Irrglauben aufliegen, dass nach der Implementierung die Arbeit getan sei. In diesem Zusammenhang betont Knoop: „OKR ist nichts, was man einfach implementiert und es funktioniert. In jedem OKR-Cycle lernt man neue Dinge, wie zum Beispiel besser zu priorisieren, die Mitarbeiter mehr einzubinden, mehr zu kommunizieren und Alignment zu schaffen.“ Zudem sei es wichtig OKRs mit einem spezifischen Mindset zu verwenden, um zu erkennen, ob sie für das Startup oder Unternehmen überhaupt einen Mehrwert stiften. Nach einer Eingewöhnungsphase, in der definitiv mehr Planung und Evaluation gefragt sei, stelle sich mit der Zeit nach dem Motto „Übung macht den Meister“ immer mehr Routine ein. Wichtig sei darüber hinaus die Visualisierung von OKRs an Orten im Büro, wo sie jeder sehen kann. „Wir bei Wonderwerk haben diese ausgedruckt auf einer Pinnwand, wo wir jeden Tag vorbeilaufen“, so Knoop.

OKRs sind kein „Wasserfall-Approach“

Bei OKRs komme es laut Knoop insbesondere auf Agilität an. Ziele (Objectives) und Meilensteine (Key Results) dürften demnach nicht nur in einem „Wasserfall-Approach“ von oben nach unten an die Mitarbeiter weitergeben werden. Ein entscheidender Erfolgsfaktor sei zudem, dass sich die Mitarbeiter als eine Gemeinschaft sehen und gemeinsam an vereinbarten Zielen arbeiten. „OKRs sind messbar und sollten für alle Mitarbeiter einsehbar und transparent sein, so wird Klarheit und Alignment im Unternehmen geschaffen“, wie Knoop gegenüber dem Brutkasten erläutert.

Was tun, wenn die Implementierung scheitert?

Die Implementierung von OKRs sei laut Knoop ein Lernprozess. Insbesondere am Anfang würden Unternehmen und Gründer des öfteren Fehler machen. Wichtig sei, dass man aus diesen Fehlern seine „Learnings“ zieht und basierend darauf entscheidet, ob man mit OKRs weitermachen möchte. „Ich kenne ein österreichisches Startup, das eine Pause von OKRs eingelegt hat, weil es externe Veränderungen gab und die OKRs keinen richtigen Mehrwert stiften konnten. Nach der Pause hat das Startup die Prozesse verbessert und OKRs wurden weiter und besser verwendet – bis heute ist das Startup ein Vorzeigeunternehmen für OKRs.“

Wo sich Gründer Unterstützung holen können

Wie Knoop abschließend resümiert, werden OKRs bei Gründern immer beliebter. Demnach gebe es für Interessierte auch immer mehr Anlaufstellen. Eine dieser Anlaufstellen ist das Wiener Consulting-Unternehmen Wonderwerk, das jährlich in Kooperation mit Austrian Startups, Controller Institut und dem brutkasten das OKR-Forum organisiert. Zu diesem Forum werden Unternehmen und Organisationen eingeladen, um ihre Best-Practice-Beispiele und Herausforderungen bei der Implementierung zu präsentieren. Beim OKR Forum 2018, das am 2. Oktober im Vienna Impact Hub stattgefunden hat, waren unter anderem Zalando und mySugr vor Ort. Knoop verweißt zudem auf eine eigene OKR-Community auf LinkedIn, wo sich Interessierte austauschen und vernetzen können. Zwei bis drei mal im Jahr gibt es auch eigene Community-Treffen. Gemeinsam mit der brutkasten academy veranstaltet Wonderwerk regelmäßig Trainings zu OKRs.

=> zur Page von Wonderwerk Consulting

Wonderwerk Consulting ist eine Kombination aus Organisationsberatung und Service Design Studio. Zudem versteht sich Wonderwerk als Innovationslabor.

=> nächstes brutkasten academy Training zu OKR

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Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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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.

No Hype KI
27.01.2025

Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
27.01.2025

Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“

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

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Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

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Masse an Möglichkeiten

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Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

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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.

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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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