TeamEcho: Linzer HR-Startup wirbt New Yorker Uni-Professorin ab

Die Kommunikationsexpertin Jenny Rosenberg, bis dahin Associate Professor an der State University of New York, ist seit Sommer Teil des TeamEcho-Research-Teams.

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Nach vielen Jahren an US-Unis war die gebürtige Wienerin seit 2015 zunächst Assistant Professor und dann Associate Professor an der State University of New York. Im Sommer kehrte die Kommunikationsexpertin Jenny Rosenberg nach Österreich zurück. Wie nun in einer Aussendung mitgeteilt wurde ist sie jetzt Senior Researcher beim Linzer HR-Startup TeamEcho, das eine anonyme Mitarbeiter-Feedback-Plattform anbietet. Dort soll sie mit ihrer Expertise für interpersonale Kommunikation dabei helfen, die Mitarbeiter-Feedback-Plattform in Zukunft noch besser an die individuellen Bedürfnisse der Nutzer:innen anzupassen.

Jenny Rosenberg als Teil von stark besetztem Research-Team

„Ehrliches, anonymes Feedback, mit dem sich Kommunikationshürden zwischen Führungskräften und Mitarbeiter:innen überbrücken lassen – das ist der Kern von TeamEcho. Als Expertin für interpersonale Kommunikation reizt mich dieses Thema besonders. Die Aussicht auf eine herausfordernde Tätigkeit in einem dynamischen Unternehmen hat mich dann letztendlich überzeugt“, kommentiert Jenny Rosenberg ihre neue Position.

TeamEcho: Linzer HR-Startup verkürzt Arbeitszeit auf 35 Stunden bei vollem Gehalt

TeamEcho-Co-Founder und Co-Geschäftsführer Markus Koblmüller erklärt: „Wissenschaftlichkeit war uns schon immer wichtig. Deswegen haben wir von Beginn an mit wissenschaftlichen Institutionen wie der Johannes Kepler Universität Linz [JKU] und der Universität Salzburg zusammengearbeitet. Umso mehr freut es uns natürlich, dass wir mittlerweile ein so hochkarätig besetztes hauseigenes Research-Team aufgebaut haben“. Geleitet wird das Team von der Psychologin Barbara Stiglbauer, assoziierte Universitätsprofessorin an der JKU. Ebenfalls dabei ist der Sozialwissenschaftler Markus Ellmer.

Halbe Million Euro von FFG für Machine Learning-Projekt bei TeamEcho

Für ein Projekt im Bereich Machine Learning holte sich TeamEcho kürzlich eine halbe Million Euro Förderung von der FFG. Zudem schloss das Startup im Juli eine Investmentrunde über 1,3 Millionen Euro ab, an der unter anderem die Beteiligungsgesellschaften von Florian Gschwandtner und Carsten Maschmeyr sowie der OÖ HightechFonds beteiligt waren. Kürzlich sorgte das Startup auch mit dem Umstieg auf die 35-Stunden-Woche für sein rund 30-köpfiges Team für Schlagzeilen. Unter den Kunden von TeamEcho sind Unternehmen wie Magenta, Dynatrace, Herold und der Universität Wien.

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Laut internationaler Energieagentur wird sich der weltweite Stromverbrauch der Rechenzentren bis 2030 auf rund 945 Terawattstunden mehr als verdoppeln. Das entspricht etwas mehr als dem gesamten Stromverbrauch Japans heute. Während die EU ein verpflichtendes Nachhaltigkeits-Label entwirft, um den Energie- und Wasserverbrauch der Branche einheitlich bewerten zu können, arbeitet man in Österreich bei Silicon Austria Labs an energieeffizienter KI und Rechen-Hardware.

Stromsparen mittels Chip-Bausteinen und optimierten KI-Modellen

Bei Silicon Austria Labs arbeitete man schon 2025 an einer effizienteren KI, wie brutkasten berichtete. Nun soll Energie mittels Hardware-Beschleunigern gespart werden, also mit Chip-Bausteinen, die KI-Berechnungen mit wesentlich geringerem Energieaufwand ausführen als herkömmliche Prozessoren. So entwickelt das Silicon Austria Labs für das europäische Projekt ISOLDE im Rahmen des Chips Joint Undertaking energieeffiziente Beschleuniger.

„Unsere Stärke liegt darin, KI dort effizient zu machen, wo sie tatsächlich rechnet, im Chip und im Datacenter“, sagt Christina Hirschl, CEO von Silicon Austria Labs. „Wir entwickeln Hardware und Verfahren, die dieselbe Rechenleistung mit deutlich weniger Energie erbringen. Das ist die Grundlage, damit KI in Europa nachhaltig wachsen kann.“

Zudem optimiert Silicon Austria Labs KI-Modelle so, dass sie Daten nicht in große Rechenzentren senden, sondern direkt auf den jeweiligen Geräten laufen, wie etwa Haushaltsgeräten, Sensoren oder Satelliten. Auch an einem energieeffizienten „föderierten Lernen“ wird bei Silicon Austria Labs geforscht. Bei dem Prozess wird KI trainiert, ohne dabei sensible Daten zusammenzuführen.

Energiesparende Elektronik für ein unabhängiges Europa

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