24.07.2024
RECHT

Vier+eins: Grazer Gründerin matcht Jurist:innen mit Kanzleien

Die Mission von vier+eins ist es, führende Jurist:innen mit offenen Positionen zusammenzubringen. Dabei verfolgt die Gründerin Verena Kovacsits eher den Ansatz der direkten Kommunikation, statt Matching durch pure Dateneingabe. Wo einiges verloren geht, wie sie sagt.
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(c) vier+eins - Verena Kovacsits, Gründerin vier+eins.

Die Gründerin Verena Kovacsits bringt umfassende Erfahrung aus ihrer Tätigkeit beim Recruiting-Unternehmen Jobmade und aus über sieben Jahren in generalistischen HR-Rollen, darunter auch in Bayern, mit. Seit zwei Jahren ist sie zudem für das Personalwesen des in Graz ansässigen Fintechs Rockets verantwortlich und unterrichtet auch an der Karl-Franzens-Universität Graz als externe Lehrbeauftragte. Nun hat sie mit einem, nicht namentlich genannten, Co-Founder die vier+eins OG gegründet.

Vier+eins: Machting für Jurist:innen

Dies tat sie, da die Rechtsexpertin einen großen Handlungsbedarf im Fokusfeld Jurist:innen verortete: „Mit meiner Schwester, die Richterin am Landesverwaltungsgericht für Steiermark ist, habe ich schon oft über den sich immer mehr manifestierenden Mangel an Jurist:innen diskutiert. Sinkende Studierendenzahlen und nach wie vor oft sehr traditionelle Arbeitsumgebungen bei klassischen Arbeitgebern für Jurist:innen wie Rechtsanwaltskanzleien, Notariaten und Steuerberatungskanzleien tragen dazu bei, dass das Finden von passenden Mitarbeiter:innen im Bereich Legal immer schwieriger wird“, sagt sie.

Und weiter: „Moderne Recruiting-Methoden und eine offene, klare Kommunikation der Arbeitgebermarke eines Unternehmens oder einer Kanzlei können da einen großen Unterschied machen und erfolgsentscheidend sein.“

Kovacsits greift dabei nicht, wie andere Matching-Plattformen, auf Algorithmen oder Künstliche Intelligenz zurück, sondern auf direkten Kontakt, wie sie brutkasten erzählt.

„Wir arbeiten schon mit digitalen Tools“, erklärt sie, „aber wir setzen auf die aktive Ansprache von Kandidaten und Kandidatinnen. Finden exakt heraus, was Unternehmen und Kanzleien suchen.“

Durch ihre Erfahrung und ihr Netzwerk hat Kovacsits auf Anfragen oftmals bereits die passenden Personen im Kopf, die u.a. dann auf Social-Media-Kanälen wie LinkedIn kontaktiert werden.

„In kurzen ‚5-Minuten-Telefonaten‘ stellen wir fest, ob die Person und das Unternehmen passen könnten“, präzisiert sie. „Wenn man nur irgendwo Daten eingibt, geht einiges zwischen den Zeilen verloren. Unser Ansatz lohnt sich nachhaltig am Ende.“

Auf die Nachfrage, wie sich diese Arbeitsweise mit einem steigendem Arbeitspensum umsetzen lässt, verweist Kovacsits darauf, dass sie im Hintergrund mit HR-Kolleg:innen ein breites Netzwerk an Mitarbeitenden (in Form von Werkverträgen) aufgebaut hat, die alles abdecken.

Vier+eins: Home-Office, Gleitzeit oder klassisch

Bezüglich der oben erwähnen „traditionellen Arbeitsumgebungen“ verfolgt die Founderin eine moderne Arbeitswelt-Philosophie. „Im Idealfall kenne ich die Arbeitssuchenden und die Kanzlei bereits und weiß, wer zu wem passt“, erklärt sie. „Dabei ist nicht nur die Ausbildung wichtig, sondern welche Persönlichkeit mit welcher Kanzlei ‚gematcht‘ werden kann.“

Ihrer Erfahrung nach sind Rechtsanwaltskanzleien und auch Notariate beim Arbeitsumfeld – Home-Office, Gleitzeit – noch nicht dort, wo sich Unternehmen bereits befinden. „Was an sich nichts Schlechtes sein muss“, sagt sie. „Es gibt Personen, die für so ein Umfeld das perfekte Match sind. Es geht mir allgemein um das Bedürfnis von Jurist:innen und darum, was eine Kanzlei bieten kann.“

Kovacsits selbst achtet sehr auf die Balance zwischen dem Hauptberuf, der Unternehmensgründung und einem Familienleben, dass im Patchwork-Setting vier Kinder und einen Hund (daher auch der Name vier+eins) beinhaltet. Die sei nicht immer einfach, aber: „Ich bin davon überzeugt, wenn alle diese Bereiche so viel Freude machen, dass man seinen Kindern so viel an Begeisterung mitgeben kann, dass es sich lohnt.“

Aktuell arbeitet die Gründerin am Aufbau eines stabilen Netzwerks von Kandidat:innen und Kanzleien, um künftig ein noch schnelleres Matching gewährleisten zu können.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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