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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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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