03.06.2022

Tractive: 4-Tage-Woche bei vollem Gehalt für alle 170 Mitarbeiter:innen

Gleichzeitig mit der Einführung der 4-Tage-Woche reduziert das Paschinger Scaleup Tractive die Normalarbeitszeit von 38,5 auf 35 Wochenstunden.
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4-Tage-Woche für das Tractive-Team
4-Tage-Woche für das Tractive-Team | (c) Tractive

International gibt es bereits einige größere Versuche dazu, in Österreich sind die Beispiele dafür bislang noch rar: die 4-Tage-Woche. Mit TeamEcho aus Linz gibt es seit etwas mehr als einem halben Jahr einen Präzedenz-Fall für die 4-Tage-35-Stunden-Woche in der heimischen Startups-Szene. Abermals in Oberösterreich steigt nun erstmals ein großes heimisches Scaleup, das auch immer wieder als “Soonicorn” genannt wird, auf das Modell um: Tractive aus Pasching.

4-Tage-Woche nicht nur ein Test, sondern fixe Umstellung

“Wir haben nach weiteren Möglichkeiten gesucht, um als Arbeitgeber attraktiv zu bleiben. Die Work-Life-Balance spielt bei Mitarbeiterbefragungen eine besonders große Rolle und so haben wir uns nach anfänglicher Skepsis die 4-Tage-Woche immer detaillierter angesehen”, erzählt Michael Hurnaus, Gründer und CEO des Haustier-Tracking-Spezialisten, im brutkasten-Podcast. Man habe die Maßnahme dann sehr genau durchgeplant. Entsprechend sei es nicht wie bei anderen Unternehmen ein Test, sondern eine fixe Umstellung.

Montag oder Freitag: 3 Tage Wochenende für alle Mitarbeiter:innen

Bei der Verkürzung der Wochenarbeitszeit von fünf auf vier Tage und von 38,5 auf 35 Stunden – bei voller Bezahlung – sei es dem Unternehmen auch besonders wichtig zu gewährleisten, dass alle Mitarbeiter:innen drei Tage am Stück frei haben. “Der Großteil des Teams wird Montag bis Donnerstag arbeiten. Ein gewisser Teil des Teams wird auch Dienstag bis Freitag arbeiten, um auch Kundenservice, das Verschicken von Paketen und dergleichen abzudecken”, erklärt der Gründer, “wir wollten ganz bewusst verhindern, dass manche Mitarbeiter:innen dann zufällig am Mittwoch frei haben”.

Tractive-Gründer Hurnaus: “Habe früher einige Leute ins Burnout schlittern sehen”

Dass er soviel Wert auf die Work-Life-Balance lege, habe auch Gründe in seiner persönlichen Erfahrung, erzählt Hurnaus: “Ich habe vor Tractive in Jobs gearbeitet, wo 70 bis 80 Wochenstunden normal waren. Für mich als motivierten 25-Jährigen, der Gas geben wollte, war das damals in Ordnung. Aber ich habe auch einige Leute daran zerbrechen und ins Burnout schlittern sehen. Ich habe immer gesagt: Wenn ich mein eigenes Unternehmen habe, soll das nicht die Erwartungshaltung sein”.

Produktivität soll auch in 4-Tage-Woche gleich bleiben: Feilen an Meeting-Kultur

Nach der Reduktion der Arbeitszeit wolle man nun die selbe Produktivität erreichen, wie bisher. Dazu wolle man Ineffizienzen beseitigen, etwa in der Meeting-Kultur. “Das durchschnittliche Meeting soll dann nicht mehr 25 sondern 15 Minuten dauern und Leute sollen das Recht haben, jederzeit aus einem Meeting rauszugehen, wenn sie keinen Wert stiften können oder es nicht sinnvoll ist”, so Hurnaus.

40 Positionen ausgeschrieben: VC-Krise ist für Tractive nicht relevant

Die neue Regelung gilt nun für alle rund 170 Mitarbeiter:innen. Und es sollen in nächster Zeit noch deutlich mehr werden. Derzeit hat das Scaleup mehr als 40 Positionen ausgeschrieben. Im Juli zieht das Unternehmen in den neuen Tractive-Campus um, der Platz für etwa 250 Mitarbeiter:innen bietet. Auf die Frage, ob die aktuelle VC-Krise, die bei anderen Scaleups zu Entlassungswellen führt, nicht auch auf Tractive bremsend wirkt, sagt der Gründer: “Wir haben zwar vor einem Jahr viel Geld geraised [Anm. 35 Millionen US-Dollar], haben aber ein sehr dankbares Business-Modell und waren praktisch von Anfang an Cashflow-positiv. Ich glaube nicht, dass wir nur annähernd in der Zukunft noch eine Finanzierungsrunde brauchen. Da müsste schon viel passieren”. Man sei “sehr sehr gut finanziert”.

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

Macht künstliche Intelligenz Unternehmen nur effizienter? Oder ist die Technologie transformativ und verändert auch Geschäftsmodelle? Welche Rolle spielen menschliche Faktoren? Was Antworten auf diese Fragen sind und ob es sich dabei möglicherweise um gar keine Gegensätze handelt, dem geht die vierte Folge von “No Hype KI” nach. Zu Gast waren Ana Simic (Propeller | Gründerin), Nikolaus Marek (IBM | Tech Sales Leader), Saskya Lipp (CANCOM Austria | Portfolio & Product Manager Business Innovation) und Mic Hirschbrich (Apollo.ai | Co-Founder).

Effizienz und Disruption

In der österreichischen Wirtschaft wird KI bis dato oft als Mittel zur Effizienzsteigerung eingesetzt. Doch wie groß ist das Potenzial darüber hinaus, um ganze Geschäftsmodelle zu transformieren? „Das glaube ich jedenfalls“, sagt Mic Hirschbrich, Co-Founder von Apollo.ai. “Ich glaube, dass sich jetzt in den kommenden Jahren die Spreu vom Weizen trennen wird.” Es reiche nicht, beliebig generative Modelle einzusetzen: “Wer glaubt, er kann das ohne Vorarbeit und Sicherheitsmaßnahmen großflächig ausrollen, wird ein böses Erwachen erleben.“

Saskya Lipp, Portfolio & Product Manager Business Innovation bei CANCOM Austria, beobachtet bereits Veränderungen: „Ich finde, man sieht es jetzt schon recht stark, dass sich bestehende Geschäftsmodelle durch Effizienzsteigerungen transformiert haben.” Als Beispiel führt sie die Automatisierung in der Produktion oder die Personalisierung im Customer-Bereich an. Sie geht davon aus, dass neue Geschäftsmodelle entstehen – insbesondere durch Agentic AI. Als Beispiel führt sie Voice-Bot-as-a-Service-Anwendungen an.

Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die nicht nur auf Eingaben reagieren, sondern auch eigenständig Aktionen ausführen und Entscheidungen treffen können. Während klassische Chatbots meist bloß antworten und Informationen bereitstellen, agiert eine Agentic AI eher wie ein digitaler Assistent, der Proaktivität zeigt und Aufgaben eigenverantwortlich übernimmt.

Mehr als nur Chatbots

Für viele Unternehmen bleibt die Frage, ob sie KI bloß als Support-System nutzen oder ihre Prozesse tatsächlich umfassend umkrempeln. Tech Sales Leader Nikolaus Marek von IBM sagt dazu: „Sehr viele Unternehmen beginnen erst einmal mit KI-Projekten zur reinen Effizienzsteigerung, um überhaupt in die Lernphase einzusteigen. Das heißt, sie setzen sich mit der Technologie auseinander, machen erste Schritte, aber sie verwenden sie noch nicht wirklich disruptiv.“

Dennoch können auch Maßnahmen zur Effizienzsteigerung führen. Gerade im Patentmanagement habe IBM ein Projekt mit ABP Patent Network umgesetzt, bei dem KI nicht nur Zeit und Ressourcen spart, sondern ein ganz neues Angebot ermöglicht: “Da haben wir ein Modell mit 160 Millionen verfügbaren Patenten trainiert, um Patentanwälten ein Tool zu geben, um Patente schneller anzumelden” Das würde gleichzeitig disruptiv, sowie effizienzsteigerend sein.

Ana Simic, Gründerin von Propeller, plädiert dafür: “Die KI verändert nicht nur Geschäftsmodelle, sie verändert uns Menschen. KI werde langfristig mehr sein als nur ein weiterer Automatisierungshebel zur Effizienzsteigerung. Simic verweist auf den neuen World Job Report des World Economic Forum, wonach 60 Prozent aller Geschäftsmodelle KI-bedingt verändern werden und sich der globale KI-Markt in den nächsten acht Jahren von derzeit 300 Milliarden Dollar auf drei Billionen Dollar verzehnfachen werde.

Mic Hirschbrich hebt in Bezug auf Effizienz und Disruption hervor, dass KI in der Unternehmensführung nicht zwangsläufig „alles auf den Kopf stellen“ muss. “Wenn ich KI zur Entscheidungsunterstützung in Unternehmen einsetze, möchte ich eine verlässliche Basis schaffen, die Führungskräften bei ihrer Haftung und bei ihrer Entscheidungsqualität hilft.” Hier würde man keine radikale Disruption brauchen, sondern vielmehr eine sichere und nachvollziehbare KI. Zudem müsse man bei Use-Cases bewusst zwischen Assistenz und Substitution unterscheiden.

Agentic AI, Akzeptanz und die Zukunft der Interaktion

Wo KI heute bereits oft ansetzt, sind Chat- und Voicebots. Doch wie hoch ist die Akzeptanz? “Ich glaube, die Kundinnen und Kunden werden sich daran gewöhnen“, sagt Marek. “Wir hatten am Anfang regelbasierte Chatbots, die rasch an ihre Grenzen gestoßen sind. Jetzt erkennen Transformer-Modelle natürliche Sprache deutlich besser, was die Akzeptanz steigert.“ Entscheidend sei, wie Unternehmen damit umgehen: “Show me, tell me and do it for me. Das heißt, mir die richtige Information zu liefern, mir meinen nächsten Schritt zu erklären und im Idealfall auch gleich in den Systemen dafür zu sorgen, dass er ausgeführt wird.”

Für Saskya Lipp liegt der nächste Schritt schon in Reichweite: “Agentic AI heißt, dass sich Prozesse automatisieren.” Unter anderem führt sie autonome Produkte ins Spiel, wie eine Heizung, die selbst entscheidet, ob sie sich höher oder niedriger einstellt. Im Bereich von Agentic AI wird man künftig auch vermehrt neue Ertragsmodelle sehen.

Von großen und kleinen Modellen: Was tun mit Daten?

Die Entwicklung der Basistechnologien stellt Unternehmen vor die Wahl, große vortrainierte Modelle zu nutzen oder eigene KI-Modelle zu bauen. Bei IBM verfolgt man den Ansatz, verschiedene Modelle auf einer Plattform bereitzustellen. Dazu gehöre auch, die nötige Governance zu bedenken, damit Verantwortliche bei gesetzlichen Vorgaben und Haftungsfragen sicher seien. “Gerade in regulierten Branchen wie dem Finanzwesen ist das essenziell. Wer sein Geschäftsmodell auf KI stützt, muss sichergehen, dass Datenbasis und Governance passen.” Auch CANCOM Austria berät dazu, ergänzt Lipp. “Bei KMU sehen wir, dass es effizienter ist, auf vorhandene Modelle aufzusetzen und dann ein Fine-Tuning zu machen.”

Regulatorik als Stolperstein – oder als Chance?

Regulierung kann Innovation hemmen, wie Hirschbrich aus eigener Erfahrung weiß. “Wir haben damals versucht, ein Produkt im Medienbereich aufzubauen, sind aber an europäischen Datenschutzvorgaben gescheitert, während in den USA ganz andere Freiheiten herrschen. Da sehe ich die Gefahr, dass internationale Player den Markt überschwemmen und europäische Anbieter gar nicht zum Zug kommen.”

Allerdings, so Nikolaus Marek von IBM, sei Governance und Compliance im Geschäftsbereich unabdingbar. Er betonte, dass man Regulatorik entweder als Hürde betrachten oder KI nutzen könne, um diese Hürde zu überwinden. Governance-Tools ermöglichten es dabei, nachvollziehbar zu machen, welche Daten auf welche Weise verwendet worden seien. Dies sei unverzichtbar, wenn ein Geschäftsmodell auf KI aufgebaut werde. IBM verfolgt im Bereich Governance einen ganzheitlichen Ansatz, der die gesamte KI-Wertschöpfungskette abdeckt – von der Datenaufbereitung über das Training bis zum laufenden Monitoring der Modelle. Dabei setzt IBM auf watsonx.governance, um die fortlaufend zu prüfen, ob ein Modell Abweichungen, Halluzinationen oder Biases aufweist.

Simic will sich weder vom Thema Regulierung noch von anderen Fragen bremsen lassen: “In Europa ist jetzt schon vieles möglich. Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was schon möglich ist”. Es gilt jetzt für Unternehmen herauszufinden, welche Use-Case möglich sind. Wichtig sei dabei jedoch die menschliche Komponente nicht zu unterschätzen.

Wohin führt die Reise in den nächsten zwölf Monaten?

Am Ende des Talks richteten die Expert:innen ihren Blick auf die Entwicklungen der nächsten zwölf Monate, um zu diskutieren, welche konkreten Auswirkungen die rasant fortschreitende KI auf künftige Geschäftsmodelle haben könnte.

“Die Entwicklung ist rasant“, sagt Hirschbrich. „Ich glaube, dass wir uns weiter entfernen von einzelnen Modellen, die alles machen, und mehr zu einem Mix an KI-Tools kommen.“ Zudem werden die Grenzkosten für Sprachmodelle weiter sinken. Lipp rechnet damit, dass Agentic AI schon bald stärker Fuß fassen wird.

Marek erwartet eine Kombination aus Mut und Vorbereitung und gibt Unternehmen mit auf den Weg: “Bringt eure Daten in Ordnung”. Und auch Ana Simic meint: „Softwareentwicklung und Marketing waren die ersten Bereiche, in denen KI schon große Fortschritte gemacht hat.” In einer nächsten Phase erwartet die Expertin Fortschritte im Gesundheitsbereich bei R&D-Aktivitäten. Auch für die heimische Industrie sieht sie große Chancen.


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”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI



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