21.09.2022

Was ist eigentlich New Work? Das “New Work Manifesto” soll Klarheit bringen

Der Begriff New Work begegnet einem ständig, doch wirklich scharf abgegrenzt ist er nicht. Das "New Work Manifesto", das am 28. September in Wien in Co-Creation erstellt wird, soll das ändern.
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Der Co-Creation-Prozess für das New Work Manifesto | (c) Brainbirds
Der Co-Creation-Prozess für das New Work Manifesto | (c) Brainbirds
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“Gesamtheit der modernen und flexiblen Formen der [Büro]arbeit bzw. der Arbeitsorganisation (z. B. Telearbeit)” – diese kurze und doch sehr breite Definition spuckt Google für den Begriff “New Work” aus. Es verwundert also nicht, dass es sehr unterschiedliche Auslegungen des Prinzips gibt. Mehr Klarheit soll nun das “New Work Manifesto” für den DACH-Raum bringen. Unter der Ägide von Brainbirds wird es von mehreren Unternehmen kommende Woche am 28. September in Co-Creation erstellt werden.

Co-Creation: New Work Manifesto soll “mit Menschen für Menschen” entstehen

“Sowohl Unternehmen als auch die Mitarbeitenden suchen Orientierung im fundamentalen Wandel der Arbeitswelt, den wir derzeit erleben”, sagt Petra Hauser, die bei Brainbrids für den Prozess verantwortlich ist. Das Ziel des Co-Creation-Prozesses des New Work Manifesto sei daher “eine Art Benchmarking” hinsichtlich der Werte und Prinzipien, die in der heutigen Arbeitswelt wichtig sind, zu schaffen. “Und um das nicht einfach vorzugeben, war unser Ansatz, es mit Menschen für Menschen entstehen zu lassen, in einem mehrstufigen Co-Creationsprozess”, so Hauser. Am 13. September fand bereits die erste Runde mit Unternehmensvertreter:innen in München statt. Am 28. September wolle man auf diesem Entwurf aufbauen und Inputs aus der Paneldiskussion mit Repräsentant:innen aus Österreich und der Schweiz sowie aus den Stimmen von online Teilnehmenden sammeln.

Der Co-Creation-Prozess für das New Work Manifesto | (c) Brainbirds
Der Co-Creation-Prozess für das New Work Manifesto | (c) Brainbirds

New Work nicht nur bei Bürojobs

“Mit den beteiligten Unternehmen und Funktionen bietet das Ergebnis dann schon einen guten Querschnitt von Branchen und Funktionen”, betont Hauser. Auffällig ist dabei, dass keineswegs nur Vertreter:innen von Branchen dabei sind, die man klassischerweise mit Bürojobs und damit mit gängigen New Work-Ansätzen in Verbindung bringt. “Wir sprechen viel von Innovation und agilem Arbeiten. New Work umfasst aber mehr, weil es auch die ganz traditionellen Berufe und klassischen Arbeitsprozesse ‘erfasst’, die weder agil sind oder sein werden und wo auch keine Innovation stattfindet”, meint Hauser, “Die gibt es auch und die wird es immer geben. Eine Definition von New Work muss daher für beide gelten, für Geschäftsbereiche, die klassisch Effizienz skalieren und für Geschäftsbereiche, die Innovation fokussieren, wo es um das Skalieren von Lernen geht”.

Doch wie kann New Work etwa in der Industrie aussehen? “Wir haben natürlich auch viele Mitarbeiter:innen in Office-Jobs, aber in der Produktion müssen wir ebenfalls umdenken”, sagt Simone Oremovic, Executive VP People bei RHI Magnesita, eine der Panelist:innen kommende Woche. Das bedeute etwa Schicht auch in Teilzeit, eine flexiblere Schichtplanung, die Zwölf-Stunden-Schicht, andere Durchrechunsgzeiträume, neue Arbeitsbedingungen, mehr Diversity oder flexible Benefits.

Patient:in als “Projekt”

Eine weitere Perspektive, nämlich die aus dem Medizin-Bereich, bringt Panel-Teilnehmer Ferdinand Rudolf Waldenberger, Professor für Gesundheitsökonomie und Organisationsethik an der Sigmund Freud Privat Universität und ehemals Leiter mehrere großer Krankenhäuser, ein. “Klassischerweise erledigen in der Medizin Abteilungen fachspezifische Aufgaben. Beim New Work erfolgt der Arbeitsablauf in Projektarbeit. Das ist in der Medizin sehr wohl und vor allem patientenzentriert möglich”, sagt er. Wenn man Patient:innen als Projekt ansehe, ändere sich die Arbeits- und Denkweise dramatisch. “Ein Ziel wird definiert und am Erreichen desselben der Erfolg gemessen – und eventuell auch die Bezahlung”, so Waldenberger.

Auf diese Weise würden sich “adaptive Mixed Teams” aus Personen aus unterschiedlichsten Abteilungen und mit unterschiedlichsten Hintergründen und Prägungen ergeben, erklärt der Wissenschaftler. Und er meint: “Hier benötigt das Gesundheitswesen eine durchgreifende Neustrukturierung der Arbeitsumgebung: Das betrifft sowohl die räumlichen als auch zeitlichen Gegebenheiten. Klassische Beispiele sind hier Open-Space-Büros, der Sechs-Stunden-Tag oder auch die Vier-Tage-Woche”. Diese Ansätze könnten bei gleichzeitig erhöhter Eigenständigkeit und Verantwortlichkeit der Mitarbeiter:innen für eine zumindest gleiche, wenn nicht höhere Effizienz sorgen, sagt Waldenberger.

“Die Vier-Tage-Woche interessiert mich nicht”

Simone Oremovic von RHI Magnesita sieht die Themen Homeoffice und Vier-Tage-Woche noch offener: “Es muss alles möglich sein, immer angepasst an den Job. Aber eigentlich will ich darüber gar nicht reden, das sind veraltete Modelle”, meint sie. “Ich will nicht wissen ob jemand zu Hause, im Office oder im Schwimmbad arbeitet. Der Job muss getan werden. Ich halte nichts von detaillierten Homeoffice-Regelungen. Das sind genau wieder Einschränkungen, die niemand braucht”, sagt sie. “Auch die Vier-Tage-Woche interessiert mich nicht. Wenn die Arbeit fertig ist, ist es wunderbar, egal wann”.

Das New Work Manifesto muss also eine ganze Reihe unterschiedlicher Voraussetzungen und Vorstellungen abdecken. Panelistin Edda Rettinger, Director Human Resources bei Calida, bringt es auf den Punkt: “Ich erwarte mir vom New Work Manifesto Inspiration und Commitment. Häufig ist der Wunsch nach neuen Arbeitsformen da, die konkrete ‘Anleitung’ zur Umsetzung fehlt. Hier sollte das Manifesto Inputs und Guidance bieten, ohne zu konkret zu werden oder einzuengen”. Waldenberger wünscht sich “einen Wertekompass, anhand dessen Unternehmen in Bezug auf New Work Ansätze gerated werden können” und Oremovic sieht Bedarf für eine “gesamthafte Betrachtung, die nicht nur Arbeitszeitmodelle umfasst”. Wie gut es gelingt, all das zusammenzuführen, wird sich kommende Woche zeigen.

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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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