27.08.2019

Von Leiharbeit bis Crowdsourcing – alternative Arbeitsformen nehmen zu

Laut einer Deloitte-Befragung unter rund 200 österreichischen Personalern und Führungskräften sind alternative Arbeitsformen weiter auf dem Vormarsch. Doch vor allem rechtliche Hürden stehen noch im Weg.
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Deloitte-Studie: alternative Arbeitsformen
(c) fotolia.com - Drobot Dean

Es muss nicht immer eine Festanstellung sein. Folgt man Deloitte, erfreuen sich alternative Arbeitsformen nicht nur bei Arbeitgebern, sondern auch bei Arbeitnehmern immer größerer Beliebtheit. „Arbeitsbeziehungen sind in Zukunft nicht mehr eindimensional, denn die junge Generation hat schlichtweg andere Bedürfnisse“, sagt die HR-Expertin Elisa Aichinger, Director bei Deloitte Österreich. Eine aktuelle Studie unter rund 200 heimischen Unternehmensvertretern, die sie mit ihrem Team erstellte, zeigt eine klare Tendenz auf.

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Fast die Hälfte nutzt bereits alternative Arbeitsformen

„Wir erleben derzeit einen grundlegenden Wandel. Arbeit wird immer flexibler und Beschäftigungsformen verändern sich. So arbeiten bereits 47 Prozent der befragten Unternehmen tatsächlich mit alternativen Modellen“, erklärt Aichinger. 83 Prozent rechnen damit, dass die Relevanz von alternativen Arbeitsmodellen in Zukunft weiter steigen wird.

Live Talk with Deloitte Austria and Deloitte UK

Live Talk with Shilpa Shah, Director Technology Consulting at Deloitte UK, and Elisa Aichinger, Director Human Capital at Deloitte Österreich, about the new Deloitte study on alternative forms of work in Austrian companies!

Gepostet von DerBrutkasten am Dienstag, 27. August 2019

Leiharbeit statt Crowdsourcing

Deloitte Österreich Director Elisa Aichinger über alternative Arbeitsformen
(c) feelimage: Deloitte Österreich Director Elisa Aichinger

Dabei sind neuere Entwicklungen im Bereich hierzulande aber noch wenig verbreitet. „Bei genauem Hinsehen zeigt sich: Der Großteil setzt auf klassische Alternativen wie die Kooperation mit anderen Organisationen, Leiharbeitskräfte oder Werkvertragsnehmer“, sagt die Deloitte-Expertin. Modelle wie Crowdsourcing (Auslagerung von Aufgaben an Gruppen freiwilliger User) und Gig Work (kurzfristige Vergabe von Arbeitsaufträgen an einzelne, externe Personen) fänden in Österreich dagegen bisher noch weniger Anwendung.

Wenn die Konkurrenz es nicht macht…

Das liege mitunter an der geringen Bekanntheit. 35 Prozent jener Befragten, die noch nicht mit alternativen Arbeitsformen arbeiten, ist Crowdsourcing unbekannt, mit Gig Work sind 52 Prozent nicht vertraut. Auch halten viele Befragte den Einsatz alternativer Arbeitsmodelle für nicht branchenüblich. „Heimische Unternehmen orientieren sich in vielen Fragen stark am direkten Mitbewerb. Für innovative Konzepte in einer neuen Arbeitswelt ist das aber nicht zuträglich“, meint Aichinger dazu.

Kein Problem für die Unternehmenskultur

Ein Hindernis für die Verbreitung alternativer Arbeitsmodelle sei auch die Sorge der Betriebe über fehlende Kompatibilität mit der eigenen Unternehmenskultur. Laut Studie ist diese Befürchtung in der Praxis meist unbegründet. „Im Alltag sind alternative Arbeitsformen oft besser mit der Unternehmenskultur vereinbar, als gedacht. So sehen nur 21 Prozent auch nach der Einführung diesbezüglich noch Hürden“, sagt die HR-Expertin.

Rechtliche Hürden als größter Stolperstein

Anders sehe es bei den rechtlichen Rahmenbedingungen aus. 56 Prozent der Unternehmen nennen rechtliche Stolpersteine als die größte praktische Hürde bei der Einführung. „Das rechtliche Rahmengerüst wird den Ansprüchen nicht immer gerecht. Gesetze müssen sowohl im Sinne der Arbeitnehmer als auch der Arbeitgeber angepasst werden, um einerseits Freiheit und Flexibilität sowie andererseits Stabilität und Sicherheit für beide Seiten zu ermöglichen“, wünscht sich Aichinger.

Unbegründete Befürchtungen

Auch potenzielle Risiken werden in der Studie behandelt. Hier nennen die bereits damit vertrauten Unternehmen am häufigsten den möglichen Wissens- und Kompetenzverlust (53 Prozent) sowie die erschwerte Zusammenarbeit im Team (51 Prozent). Qualitätseinbußen stellen laut Studie das geringste Problem dar. In der Praxis würden diese Probleme dann aber deutlich weniger wahrgenommen. „Befürchtete Risiken erweisen sich häufig als unbegründet. Gleichzeitig liegen die Vorteile auf der Hand: Zugang zu neuen Kompetenzen, mehr Flexibilität und Agilität sowie eine höhere Innovationskraft“, sagt die HR-Expertin.

⇒ Zur Studie

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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