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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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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