28.03.2022

4 Tipps: So kommt man auch mit schlechten Vorgesetzten beruflich weiter

Schlechte Führungskräfte sind einer der häufigsten Gründe für den Jobwechsel. Doch man kann auch mit ihnen umgehen lernen.
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Schlechte Chef:innen lassen einen oft ratlos zurück. Doch es gibt Möglichkeiten, besser damit umzugehen
Schlechte Chef:innen lassen einen oft ratlos zurück. Doch es gibt Möglichkeiten, besser damit umzugehen | (c) Adobe Stock - sodawhiskey

Es gibt gute und schlechte Führungskräfte. Diese Erfahrung haben wohl die meisten schon persönlich gemacht. Und auch wenn oft andere Gründe vorgeschoben werden, weil man die Chefin oder den Chef ja auf persönlicher Ebene mag oder niemanden anschwärzen will, sind die schlechten Vorgesetzten de facto einer der häufigsten Kündigungsgründe – wenn nicht der häufigste. Studien, in denen nicht bewusst um den heißen Brei herumgefragt wird, um bessere HR-Strategien an fluktuationsgeplagte schlechte Führungskräfte verkaufen zu können, kommen immer wieder zu diesem Ergebnis.

Es gibt (laut Gartner) einen besten Chef-Typ

Wie sich gute und schlechte Chef:innen unterscheiden lassen, ist Gegenstand unglaublich vieler mehr oder weniger fundierter Ausführungen. Relativ viel Aufwand betrieb Beratungsriese Gartner in einer Einteilung in vier Chef-Typen – der brutkasten stellte diese kürzlich vor. Mehrere Tausend Führungskräfte und Mitarbeiter:innen wurden in die Studie einbezogen. Am Ende stand eine klare Aussage: Ein Chef-Typ ist besser. Und zwar der „Connector“.

Dieser gibt laut Gartner konkretes Feedback im eigenen Fachgebiet, bringt die Mitarbeiter:innen aber sonst mit anderen im Team oder im Unternehmen zusammen, die besser geeignet sind, beim aktuellen Thema zu helfen. Der „Connector“ sei so den anderen Chef-Typen überlegen, die sich etwa allwissend geben (weil sie keine Schwäche zeigen wollen), oder im Gegenteil sämtliche Verantwortung den Mitarbeiter:innen übertragen und immer nur positives Feedback geben.

Was, wenn man keinen „Connector“ erwischt hat?

Doch wie kann man als Mitarbeiter:in mit diesen schlechten Vorgesetzten umgehen? Gartner Vice President Sari Wilde hat in einem Gastbeitrag beim US-Medienhaus CNBC vier Tipps dafür:

1. Feedback noch einmal klären und ordnen, um zu verstehen, was wirklich wichtig ist

„Wenn Sie das Gefühl haben, dass Sie zu viel Feedback erhalten, was bei ‚Always On‘-Managern häufig der Fall ist, verwandeln Sie deren Notizen in eine nach Prioritäten geordnete To-Do-Liste“, empfiehlt Wilde. Diese Liste soll mit dem/der Vorgesetzten dann noch einmal rückbestätigt werden, um sicherzustellen, dass man die Energie auf die richtigen Punkte konzentriert.

2. Karrierewünsche klar kommunizieren

„Sprechen Sie mit Ihrem Vorgesetzten direkt über die Bereiche und Skills, die Sie weiterentwickeln möchten“, schreibt die Expertin, „Wenn es eine Gelegenheit gibt, die Sie gerne wahrnehmen würden, scheuen Sie sich nicht, das anzusprechen“.

3. Eigene Verbindungen aufbauen

„Finden Sie heraus, wo die Kompetenzen Ihres Vorgesetzten liegen und wo er Schwachstellen hat“, so Wilde. Dann solle man sich um Feedback in jenen Bereichen bemühen, in denen die Führungskraft gut ist. „Nutzen Sie daneben Ihr eigenes Netzwerk, um alternative Sichtweisen und Ratschläge einzuholen“, meint die Expertin.

4. Projekte mit „Connectors“ starten

„Der beste Weg, sich beruflich weiterzuentwickeln, besteht darin, interessante und vielfältige Projekte und Aufgaben zu übernehmen. Suchen Sie nach Möglichkeiten, mit Connectors zusammenzuarbeiten, auch wenn diese nicht Ihr direkter Vorgesetzter sind“, empfiehlt Wilde.

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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.

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