Viele Menschen suchen heute nicht mehr nach dem „einen“ Job, dem man sein Leben lang in derselben Firma nachgeht. Die Arbeitswelt befindet sich im Wandel. Bei beruflichen Entscheidungen hätten einige gerne einen Berater an ihrer Seite. Der Boxer und Unternehmer Wladimir Klitschko weiß, was es heißt, Erfolg zu haben. Auf LinkedIn will er sein Wissen nun weitergeben.
Ein fester Job, in einem soliden Unternehmen, am besten ein Leben lang. Diese Vorstellung ist nicht mehr zeitgemäß. Was gestern noch richtig und wichtig war, ist heute nicht mehr gefragt. Techniken, die gestern hochmodern waren, sind heute Schnee von gestern. Während sich die Arbeitswelt immer schneller dreht, prallen verschiedene Generationen, Bedürfnisse, Lebenssituationen und Weltbilder aufeinander.
Um junge Berufseinsteiger für diese Konflikte zu rüsten, startet das Karriere-Netzwerk LinkedIn eine Initiative in Kooperation mit Wladimir Klitschko und weiteren Coaches unter dem Titel „Are you ready for Tomorrow?“. Man kann auch einen persönlichen, zweitägigen Workshop gewinnen.
„Wer offen und neugierig auf Neues ist, sich immer wieder seine Herausforderungen sucht und sich weiterentwickelt, dem stehen alle Möglichkeiten offen“, ist Boxweltmeister und Sportwissenschaftler Wladimir Klitschko überzeugt. Sein angehäuftes Wissen möchte der Doktor der Sportwissenschaften und Entrepreneur mit Hilfe des Online Netzwerks für Berufstätige nun weitergeben.
Klitschko schreibt in einem Blog-Eintrag auf LinkedIn: „In 25 Jahren Leistungssport habe ich genau das gelernt: Herausforderungen zu erkennen, anzunehmen und zu meistern.“ Er habe festgestellt, dass seine sportlichen Herausforderungen den unternehmerischen gleichen. Er meint: „Wer stehen bleibt, fällt zurück. Wer zurückfällt, verliert.“
Der Box-Star rät, offen zu sein für neue Wege: „Verlassen Sie doch mal den gewohnten Weg, indem Sie zum Beispiel darüber nachdenken, was Ihr Konkurrent eigentlich für Sie tun kann? Warum nicht den Mitbewerber zum Verbündeten machen?“ Man solle tunlichst nicht dem Schwarz-Weiß Denken verfallen.
Wissensmanagement
Eine Studie, die in diesem Zusammenhang, durchgeführt wurde, zeigt außerdem, welche Fähigkeiten die Arbeitnehmer der Zukunft mitbringen sollen. Bei den sogenannten „Hard Skills“ ist und bleibt Wissensmanagement die gefragteste Qualifikation. Dahinter folgt Datenanalyse- und Interpretationsfähigkeiten und Projektmanagement. Aber auch allgemeine Digitalkompetenz und ein Verständnis für Programmierung holen stark auf – dies seien Bereiche, in denen sich Mitarbeiter fort- und weiterbilden sollten.
„Wer stehen bleibt, fällt zurück. Wer zurückfällt, verliert.“, Wladimir Klitschko.
Die wichtigsten sozialen Fähigeiten sind laut Studie Führungskompetenz, gefolgt von Unternehmergeist und Change Management. Unternehmen scheinen zudem mit einer deutlichen Internationalisierung des Geschäfts zu rechnen, „Interkulturelle Kompetenz“ springt bei den sozialen Kompetenzen in zehn Jahren vom vorletzten auf den fünften Platz.
Zusätzlich zur Studie hat LinkedIn analysiert, welche Fähigkeiten Mitglieder in ihren eigenen Profilen angeben. Unter den Top-100 Fähigkeiten der mehr als sechs Millionen DACH-Mitglieder fehlen „Wissensmanagement“, „Kreativität“, „Netzwerkfähigkeit“ und „Entscheidungsfähigkeit“ – alles Eigenschaften, die mindestens 60 Prozent der Entscheider heute und in Zukunft für wichtig halten.
Roboter ohne Erinnerungslücken: Linzer Startup NXAI arbeitet an Gedächtnis für Humanoide
Das oberösterreichische DeepTech entwickelt mit dem deutschen Unternehmen Neura Robotics Merkfähigkeit für Roboter. Dadurch sollen Effizienz und Einsatzmöglichkeiten gesteigert werden.
Roboter ohne Erinnerungslücken: Linzer Startup NXAI arbeitet an Gedächtnis für Humanoide
Das oberösterreichische DeepTech entwickelt mit dem deutschen Unternehmen Neura Robotics Merkfähigkeit für Roboter. Dadurch sollen Effizienz und Einsatzmöglichkeiten gesteigert werden.
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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