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.
/artikel/studie-alternative-arbeitsformen
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.

+++ Mehr zum Thema HR +++

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

Redaktionstipps
Deine ungelesenen Artikel:
10.11.2026

KI-Agenten gezielt steuern: Warum klare Grenzen im Kundenservice entscheidend sind

KI-Agenten können im Kundenservice viel leisten, solange sie wissen, wo ihre Grenzen liegen. Ein Gastbeitrag über die gezielte Steuerung von KI im Kundenkontakt.
/artikel/ki-agenten-gezielt-steuern-warum-klare-grenzen-im-kundenservice-entscheidend-sind
10.11.2026

KI-Agenten gezielt steuern: Warum klare Grenzen im Kundenservice entscheidend sind

KI-Agenten können im Kundenservice viel leisten, solange sie wissen, wo ihre Grenzen liegen. Ein Gastbeitrag über die gezielte Steuerung von KI im Kundenkontakt.
/artikel/ki-agenten-gezielt-steuern-warum-klare-grenzen-im-kundenservice-entscheidend-sind

Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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

Von Leiharbeit bis Crowdsourcing – alternative Arbeitsformen nehmen zu

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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

Von Leiharbeit bis Crowdsourcing – alternative Arbeitsformen nehmen zu

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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

Von Leiharbeit bis Crowdsourcing – alternative Arbeitsformen nehmen zu

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 …

Von Leiharbeit bis Crowdsourcing – alternative Arbeitsformen nehmen zu

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 …

Von Leiharbeit bis Crowdsourcing – alternative Arbeitsformen nehmen zu

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 …

Von Leiharbeit bis Crowdsourcing – alternative Arbeitsformen nehmen zu

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 …

Von Leiharbeit bis Crowdsourcing – alternative Arbeitsformen nehmen zu

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

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

Von Leiharbeit bis Crowdsourcing – alternative Arbeitsformen nehmen zu

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

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

Von Leiharbeit bis Crowdsourcing – alternative Arbeitsformen nehmen zu