06.12.2021

Wie Google „Verhaltensökonomie“ in seinen Kantinen einsetzt & was wir davon lernen können

Die "Verhaltensökonomie" durchdringt immer stärker unseren Alltag und bietet wesentlich mehr als nur das Konzept des "Nudging". Was dieses "Mehr" ist, veranschaulicht Verhaltensökonom Felix Günther in einem Gastbeitrag am Beispiel der Google Kantinen, die für ihre Mitarbeiter:innen ungesunde Snacks nicht verbieten, sondern lediglich "unzugänglicher" machen.
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Wir alle kennen sogenannte „Fachidioten“: In der Regel handelt es sich um Menschen, die innerhalb ihrer „Blase“ über eine ausgezeichnete Fachexpertise verfügen. Um dem entgegenzuwirken, gibt es vermehrt interdisziplinäre Studiengänge. Dazu zählen beispielweise Wirtschaftsingenieurwesen, Sport & Gesundheit oder eben auch die Verhaltensökonomie – eine Mischung aus Volkswirtschaftslehre (VWL) und (Sozial-)Psychologie. Durch diese Kreuzung wurden mehr Experimente aus der stark quantitativen VWL genutzt. Das Ergebnis ist bekannt: Der Mensch ist gar nicht so rational, wie es die traditionellen Modelle annehmen.

To be fair – eine Vorahnung gab es schon… 

Auf Grund der Schwierigkeit, irrationales Verhalten in Modellen darzustellen, ist man aber lieber bei Konsumentenverhalten à la Homo Oeconomicus geblieben (aka. 100 Prozent rational). Dies ist insofern gerechtfertigt, da entsprechende Modelle eine durchaus hilfreiche Basis für Vorhersagen ermöglichen.

Kommen wir von der Theorie zu uns – dem „echten Menschen“. Entscheidungen sind rückblickend häufig eine Mischung aus Rationalität und Emotionen. Ist die Entscheidung wieder einmal aus dem Moment gefallen, reden wir uns das Verhalten im Nachhinein einfach rational. Dadurch erhalten wir unser Selbstbild aufrecht und rechtfertigen „emotionale Konsumentscheidung“. So lassen sich mit gutem Gewissen die neuen Sneakers erklären, wenn man beim „Shopping“ eigentlich eine Winterjacke gesucht hat. Wir argumentieren: „Die waren schließlich im Angebot und ich wollte sie schon immer haben.“

Emotionsgetriebenes Verhalten

Unser Verhalten als ausschließlich emotionsgetrieben zu erklären, ist aber auch nicht korrekt. Schließlich analysieren wir manchmal die Situation und entscheiden erst dann – faktenbasiert. Zur Verfeinerung haben wir über die Zeit komplexe Methoden entwickelt. Zu diesen wissenschaftlich ausgeklügelten Methoden gehört die von Prof. Theodore Evelyn „Ted“ Mosby“ zelebrierte Pro-Contra Liste:

Woher kommt es, dass unsere Entscheidung manchmal dem eines „Sofortbelohnungs-Steinzeitlebemanns“ und anderes Mal einem „eiskalten Wolf of Wallstreet Gewinnmaximierer“ entspringt? Daniel Kahneman bietet in seinem Bestseller Schnelles Denken Langsames Denken eine Antwort.

„Biases“: Wir sind anfällig für Fehler

Demnach ist unser Gehirn eine Festplatte, die auf zwei Systemen läuft. Während das erste reflexartig und energieeffizient entscheidet, ist das zweite System langsam und benötigt Effort. Wieso nutzen wir dann das zweite System überhaupt? Nun ja, wie alles was eher schnell erfolgt, ist es weniger präzise.

Kahneman erklärt, dass es anfällig für systematische Fehler ist. Zu diesen sogenannten „Biases“ gehören der Anker-Effekt (weshalb die teuren Gerichte zu Beginn des Restaurant Menüs stehen),eine Wahrscheinlichkeitsverzerrung (wovon Versicherungen leben) und der Halo-Effekt (was dazu führt, dass Coca-Cola auf Markenbotschafter wie Fußball-Star David Alaba setzt, um seinem positives Image mit dem Softdrink zu assoziieren). Inzwischen sind rund 200 dieser Biases dokumentiert.

Was hat das mit Googles Kantine zu tun? 

Die Kaffeemaschinen ist ein Ort der Entscheidung. Dabei meine ich nicht die Wahl zwischen Espresso oder Verlängerten, sondern was passiert, nachdem die entsprechende Taste gedrückt wurde. Aber, Felix, was soll da passieren? Genau. Nichts. Und das ist der Moment, in dem wir besonders anfällig sind. Nicht etwa für eine spontane Pro-Contra Liste, sondern für eine spontane Sofortbelohnung. Und was eignet sich da besser, als dieses unschuldige Raffaelo, das neben der Maschine ruht. So ein kleiner, unschuldiger Dopamin-Kick, der das Warten auf den Kaffee versüßt.

Dir war wirklich nach einem Raffaelo? I doubt it. Sei ehrlich, wenn Lebkuchen in Reichweite gewesen wäre, hättest Du doch genau so gedankenlos zugegriffen. Doch was hättest Du gemacht, wenn nichts dergleichen dort gelegen hätte?

Diese Frage hat sich Google auch gestellt und in seinen Büros die ungesunden Snacks von der Kaffeemaschine entfernt. Sie wurden aber – wie bei Nudges üblich – nicht verboten, sondern lediglich unbequemer gemacht. In diesem Fall in eine Box gelegt, die wenige Meter entfernt von der Kaffeemaschine im Regal steht. Als Ersatz gibt es für die Mitarbeiter:innen nun eine große Schale mit frischem Obst – in unmittelbarer Reichweite. 

Was kannst Du davon lernen?

Achte auf Entscheidungen, die Du unbewusst triffst. Solche, wo Du dich im Nachhinein fragst, ob das wirklich nötig oder sinnvoll war. Dies können Konsumgüter aller Art sein wie Snacks, Shots oder Mode. Überlege dir, wann Du in die Falle trittst, und baue Dir eine Welt, in welcher der Zugang erschwert wird. Das heißt nicht, dass Du 100 Burpees vor jedem Snickers machen musst – aber wie wäre es damit, sie aus der leicht zugänglichen Snackschublade in den Flur zu legen? 

Das Ganze funktioniert auch andersrum; wieder mal ein Workout geskippt? Mach es dir so leicht wie möglich und füge eine Prise „Social Pressure“ hinzu. Dies könnte so aussehen, dass man die Sporttasche am Vortrag packt und sich zum Training verabredet. Keiner hat Zeit? Schreibe einem Freund, dass Du morgen ins Gym gehst und ihm ein Foto schicken wirst. Mach dir das „Skippen“ unangenehm und den Weg zum Ziel so einfach wie möglich.


Zum Gastautor:

Felix Günther ist nicht nur Verhaltensökonom, sondern auch Gründer des Wiener Startups One Meal a Day. Gemeinsam mit seinen Mitstreitern Daniel Rieger und Peter Moser hat Günther im Oktober 2020 im Rahmen der Sustainability-Challenge der Universität Wien die Idee zu One Meal A Day geboren. Der Name verrät dabei schon die wesentlichen Kernpunkte der Unternehmensphilosophie. Ziel ist es, mit Hilfe einer Kochbox, die zu 100 Prozent pflanzenbasiert ist und sich aus regionalen Lebensmittel zusammensetzt, Menschen bewusst zu einer nachhaltigen Ernährung zu motivieren. Im Zentrum stehen allerdings nicht Ernährungsverbote und strickte Regeln, sondern Nudging und Erkenntnisse der Verhaltensökonomie, die motivieren und zugleich inspirieren.


One Meal A Day: Felix Günther zu Gast bei One Change a Week

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Andreas Blumauer, bislang CEO von Semantic Web Company und nun SVP Growth bei Graphwise | (c) Graphwise
Andreas Blumauer | (c) Graphwise

Im Oktober 2024 fusionierte das Wiener Unternehmen Semantic Web Company (2004 von Andreas Blumauer und Martin Kaltenböck gegründet) mit Ontotext aus dem bulgarischen Sofia und wurde zu Graphwise. Blumauer, bis dato CEO von Semantic, wurde SVP Growth, Atanas Kiryakov, davor CEO von Ontotext, wurde Präsident. Details zum Deal wurden damals nicht genannt – brutkasten berichtete.

Nun hat das britische Private-Equity-Haus Oakley Capital die Mehrheit an Graphwise übernommen. Auch hier wurden die Höhe der Summe und der verkauften Anteile nicht aktiv kommuniziert, Gründer Blumauer erklärte dem brutkasten jedoch, dass man sich nun weltweit gesehen in den Top 3 – was die Evaluation von KI-Infrastrukturunternehmen betrifft – befände.

Graphwise: Ein Meilenstein in Bulgariens IT-Historie

„Durch den Merger hat die Firma eine besondere Konstellation mit Standorten bzw. Strukturen in Wien, Sofia und den USA geschaffen“, sagt Blumauer. „Die Bewertung basiert wesentlich auf dem ARR. Das heurige Jahr ist dabei zäher als die Jahre zuvor, dennoch ist es uns gelungen, uns im Markt zu behaupten und einen Multiple über dem 2026er Marktdurchschnitt zu erzielen. Daher liegt die Bewertung im neunstelligen Bereich und ist damit signifikant. Für Bulgarien bedeutet das sogar, dass es sich nun um die dritthöchste Bewertung eines IT-Unternehmens in der Geschichte des Landes handelt.“

Auf die Frage, wie es zu diesem Deal kam, war für Blumauer die Marktdynamik ganz entscheidend. „In den vergangenen zwei Jahren hat sich KI in Unternehmen zunehmend langsam in den operativen Einsatz entwickelt. Es gibt zwar immer wieder pointierte Erfolgsmeldungen, gleichzeitig besteht weiterhin Unsicherheit darüber, welche LLM-Ansätze sich tatsächlich durchsetzen werden. Gerade bei Multi-Agentic- und autonomen Systemen ist ein breiter Roll-out noch meilenweit entfernt“, erklärt er.

Kontakt über Messen in London

Umso wichtiger seien deswegen Referenzkunden, bei denen sich anhand konkreter Anwendungen demonstrieren lässt, wie KI vertrauenswürdiger und in bestehende Unternehmensstrukturen integriert werden kann. „Das lässt sich auch mit Company Rules verknüpfen: Ein wesentlicher Teil der Story ist die Frage, wie KI in Unternehmen kontrolliert und gleichzeitig hochskalierbar ausgerollt werden kann“, führt er aus. „Das hat auch Oakley erkannt und verstanden. Über Messen in London kam der Kontakt zustande, woraufhin unser Business genauer analysiert und das Potenzial erkannt wurde. Begleitet wurde die Entwicklung unter anderem von Deloitte, EY und Bain, die bestätigen konnten, dass Graphwise eine zentrale Rolle in diesem Umfeld spielen kann.“

Heute wird die Graphwise-Technologie von Banken und großen Pharmakonzernen in Europa eingesetzt, darunter beispielsweise Roche und weitere prominente Unternehmen in Österreich, die nicht genannt werden wollen: „Gleichzeitig gibt es gute Statements und Bewertungen aus dem Markt“, führt Blumauer weiter aus. „Mit der Entwicklung der Sprachmodelle und insbesondere GraphRAG (Anm.: Retrieval-Augmented Generation mit Graphen) stehen nach dem Merger sehr zentrale Komponenten zur Verfügung, um die nächste Entwicklungsstufe von KI in Unternehmen abzubilden. Das zeigt sich auch in unseren operativen Kennzahlen: Der ARR wächst organisch um rund 30 Prozent, bei inzwischen mehr als 200 Blue-Chip-Kunden. Damit verfügen wir über eine relevante Kundenbasis und konkrete Referenzen, die die technologische Positionierung und die Skalierbarkeit des Geschäftsmodells untermauern.“

Gründer bleiben im Management

Für den Founder ist der neue Eigentümer ein Investor mit einem langfristigen und klar auf Wertschöpfung ausgerichteten Ansatz: „Oakley, mit Gründer Peter Dubens, hat unter anderem in die Sigmund Freud Privat-Universität investiert und Dubens selbst war mehrfacher Startup-Gründer. Er hat sich immer wieder gefragt, warum sich klassische VCs teilweise so wenig mit den Gründern selbst auseinandersetzen. Für ihn geht es letztlich darum, Ideen zur Welt zu bringen und Unternehmen langfristig aufzubauen. Martin Kaltenböck und ich verstehen uns weiterhin klar als Gründer. Wir sind nach wie vor im Management-Board aktiv und bringen damit unsere Erfahrung und unsere ursprüngliche Gründerperspektive weiterhin unmittelbar in die Entwicklung des Unternehmens ein. Das ist ausdrücklich so gewünscht und Teil der langfristigen Konstellation.“

Oakley baut auf Graphwise auf

„Wir freuen uns sehr über diese neue Partnerschaft mit Oakley, da ihr Team sowohl unsere Technologie als auch unsere Ambitionen versteht. Oakley hat eine herausragende Erfolgsbilanz darin, gründergeführte Software-Unternehmen zu Unicorns zu machen. Mit Oakley als paneuropäischem Investor im Rücken sind wir besser denn je positioniert, um global als KI-Enabling-Plattform aufzutreten und Unternehmen dabei zu unterstützen, souveräne und vertrauenswürdige KI in großem Maßstab zu implementieren“, sagt Kiryakov.

KI-Souveränität im Fokus

In einer Zeit, in der Unternehmen zunehmend unabhängig von einzelnen großen Tech-Plattformen agieren wollen, gewinnt das Thema „KI-Souveränität“ an Bedeutung. Der Einstieg von Oakley als paneuropäischer Investor sei deswegen ein starkes Signal für den europäischen Technologie-Standort und stärke die Rolle von Graphwise als unabhängige KI-Plattform.

„Der Wert von Künstlicher Intelligenz hängt direkt von der Qualität und Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Large Language Models (LLMs) sind extrem leistungsfähig bei der Sprachverarbeitung, haben aber entscheidende Schwächen: Sie neigen zu faktischen Fehlern („Halluzinationen“) und können oft nicht nachvollziehbar erklären, wie sie zu einem Ergebnis gekommen sind“, liest man in der Aussendung.

Graphwise mit Rückgrat

Graphwise löst dieses Problem durch den Aufbau eines sogenannten „Semantic Backbone“ (semantisches Rückgrat) in Form eines Knowledge Graphs. Diese Wissensgraphen verknüpfen isolierte Unternehmensdaten, geben ihnen Kontext und stellen großen KI-Modellen eine Faktenbasis zur Verfügung. Das Ergebnis: Die KI soll nicht mehr halluzinieren, Ergebnisse würden revisionssicher und die Token-Kosten drastisch sinken, so der Claim. Dies sei besonders in regulierten und datenintensiven Branchen wie Finanzdienstleistungen, im Gesundheitswesen (Life Sciences) und im öffentlichen Sektor unverzichtbar.

Dubens, Gründer und Managing Partner von Oakley Capital, dazu: „KI verändert die Art und Weise, wie jede Organisation arbeitet. Das macht vertrauenswürdige, gut verwaltete Daten heute wichtiger denn je.“

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