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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Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, in den SwissCAT+-Laboren am Campus Hönggerberg | (c) Martin Pacher

Wer auf den Hönggerberg im Norden Zürichs fährt, lässt die Stadt hinter sich. Der zweite Campus der ETH, entstanden ab 1961, liegt in ländlicher Umgebung, hier sind unter anderem die Departemente für Chemie, Physik und Materialwissenschaft zu Hause. Und hier, in den SwissCAT+-Laboren der Hochschule, lässt sich derzeit besichtigen, wie Forschung aussehen könnte, wenn nicht mehr der Mensch jeden einzelnen Handgriff macht.

In diesen Laboren übernehmen Roboter die Arbeit, die sonst Forschende beschäftigt: Sie hantieren mit Flüssigkeiten und Pulvern, bereiten Proben vor, testen sie und messen laufend die Ergebnisse. Das Bemerkenswerte daran ist aber nicht die Automatisierung selbst, sondern wer die Versuche plant: eine Künstliche Intelligenz. Die Software stammt vom Startup Atinary, das an der ETH keinen eigenen Standort hat, sondern mit der Technologieplattform SwissCAT+ zusammenarbeitet. Sie schlägt vor, welches Experiment als nächstes sinnvoll ist, lernt aus jedem Ergebnis und berechnet daraus den nächsten Schritt. Dieser Kreislauf läuft rund um die Uhr, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

„Ein Labor ist eine große Küche“

Wie soll man sich das vorstellen? Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, greift im Gespräch mit brutkasten zu einem Alltagsbild: „Am Ende ist ein Labor eine große Küche. Wir liefern die Rezepte. Wir nutzen KI, um Rezepte zu erzeugen, die dann im Labor getestet werden.“ Das Ziel: möglichst schnell zum besten Rezept kommen. Denn jeder einzelne Versuch kostet Zeit, Material und Geld. Wer statt tausender Versuche nur ein paar Dutzend braucht, spart enorm.

Genau darauf ist die Software ausgelegt. Statt sich blind durch unzählige mögliche Kombinationen zu probieren, lernt das System mit jedem Experiment dazu und empfiehlt gezielt die vielversprechendsten nächsten Schritte. „Self-Driving Labs“ nennt Atinary das Prinzip, selbstfahrende Labore. Den Begriff hat sich das 2019 gegründete Unternehmen sogar markenrechtlich schützen lassen.

Loïc Roch, Co-founder und CTO von Atinary | (c) Martin Pacher / brutkasten

Den Bedarf für solche Werkzeuge begründet Roch mit einem unbequemen Befund: Forschung wird immer teurer und langsamer, es braucht immer mehr Zeit und Geld, bis Neues gefunden ist. Dazu kommt eine handfeste Vertrauenskrise: Roch verweist auf eine vielzitierte Befragung von rund 1.500 Forschenden, wonach ein Großteil daran scheitert, Experimente zu wiederholen, in der Chemie sind die Quoten besonders hoch. Das ist nicht nur für die Wissenschaft ein Problem: Ohne verlässliche Daten lässt sich auch keine verlässliche KI trainieren.

100 Jahre Forschung in sechs Wochen

Was das System kann, zeigt das Vorzeigeprojekt direkt vor Ort. Gemeinsam mit dem SwissCAT+-Team suchte Atinary nach dem besten Katalysator, also jenem Hilfsstoff, mit dem sich das Treibhausgas CO₂ in Methanol umwandeln lässt, einen Ausgangsstoff für nachhaltige Treibstoffe. Laut Atinary kamen dafür mehr als 20 Millionen mögliche Kombinationen infrage. Das Ergebnis wurde in einem Fachjournal publiziert: In sechs Wochen wurden 144 Katalysator-Kandidaten hergestellt und getestet, mit minimalem menschlichem Zutun. Die Zahl, mit der Atinary seither wirbt, ist eindrucksvoll: eine 1000-fache Beschleunigung, umgerechnet 100 Jahre Katalyse-Forschung in nur sechs Wochen. SwissCAT+-Chef Paco Laveille, der die Umsetzung an der ETH verantwortet, bestätigt beim Besuch die Größenordnung: von Jahren an Forschung hinunter zu Wochen.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Beim konkreten Nutzen für Firmenkunden hält sich Roch hingegen zurück, aus einem strukturellen Grund: „Wir sind ein Dienstleister. Wir sehen den generierten Mehrwert nicht, und die Kunden wollen ihn nicht teilen.“ Das habe auch mit Sicherheitsanforderungen zu tun, ergänzt das Unternehmen: Angaben zum erzielten Return on Investment erhalte Atinary dann, wenn Kunden sie von sich aus teilen — teils münde das in gemeinsame Publikationen.

Die einzige konkrete Zahl, die er im Gespräch nennt, stammt aus einer gemeinsamen Publikation mit dem Aromen- und Duftstoffkonzern dsm-firmenich: Dort konnte der Einsatz eines teuren Edelmetalls so stark reduziert werden, dass dessen Kostenanteil um rund 95 Prozent sank. Es sei nicht die einzige gemeinsame Veröffentlichung mit Kunden, betont das Unternehmen — weitere gebe es etwa mit dem Pharmakonzern Takeda.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Auch ein aktueller gemeinsamer Blogbeitrag von AWS und Atinary liefert Anhaltspunkte. Ein Manager von Takeda wird dort mit der Aussage zitiert, eine Optimierung habe mit dem selbstfahrenden Ansatz rund eine Woche gedauert, verglichen mit ein bis zwei Monaten auf dem herkömmlichen Weg. Am MIT wiederum löste ein Forschungsteam mit der Software eine knifflige Aufgabe aus der Solarzellenforschung in nur 25 Versuchen, innerhalb einer strikten Frist von vier Wochen. Und über das eigene Labor, das Atinary heuer in Boston eröffnet hat, heißt es: Es erzeuge in einer Woche mehr Versuchsdaten, als ein Doktorand in fünf Jahren produziert.

Bezahlter Pilot, Lizenz pro Arbeitsplatz

Wirtschaftlich steht Atinary noch am Anfang. Das Unternehmen befindet sich in der Seed-Phase, öffentlich auffindbar sind laut Roch rund zehn Millionen an bisheriger Finanzierung, eingesammelt über Venture Capital, Family Offices und Förderungen. Als Nächstes peilt er eine Series A an. Das Wachstumskapital dafür werde voraussichtlich aus den USA kommen: „Der Ansatz ist in Europa und den USA sehr unterschiedlich.“

Paco Laveille, Managing Director, SwissCAT+ East, ETH Zurich | (c) Martin Pacher / brutkasten

Verdient wird über Software-Lizenzen, abgerechnet pro Arbeitsplatz. Am Anfang steht ein dreimonatiger, bewusst kostenpflichtiger Testlauf. „Wenn der Pilot nicht bezahlt ist, stecken die Kunden nicht die Ressourcen hinein, um ihn richtig zu testen“, sagt Roch. Dass er mit diesem Modell Geld liegen lässt, räumt er offen ein: Eine Beteiligung am geschaffenen Wert wäre lukrativer, scheitert aber daran, dass die Kunden diesen Wert eben nicht offenlegen.

Die Kundschaft kommt bisher vor allem aus der Pharmabranche, die laut Roch am ehesten bereit ist, Neues zu riskieren; der Rest der Industrie folge dann. Einsatzfelder gibt es aber quer durch: Lebensmittel, Duftstoffe, Materialforschung, grüne Energie, und gemeinsam mit Stanford sogar Zelltherapien gegen Krebs. Umsatz machen vor allem Konzerne. Mit Universitäten arbeitet Atinary eng zusammen, weil sich dort Ergebnisse veröffentlichen lassen, sie werden so zu Botschaftern der Technologie. Auch KMU zählen zu den Kunden, das jüngste sei erst vor wenigen Tagen dazugekommen. Die Arbeitsteilung im Unternehmen: Das Entwicklerteam sitzt bei Roch in Lausanne, das eigene Labor steht in Boston, dort, wo die großen Pharma-Forschungszentren angesiedelt sind.

„Fast jeden zweiten Tag ein neues Startup“

Beim Thema Konkurrenz wird Roch deutlich: Der Bereich „AI for Science“ ziehe derzeit massiv Gründungen an, fast jeden zweiten Tag komme ein neues Startup dazu. Gefährlich sei daran vor allem eines: Mit den heutigen KI-Werkzeugen lasse sich sehr schnell ein beeindruckender Prototyp bauen, der Kunden begeistert. „Unter der Haube ist das aber kein produktionsreifer Code, der bei einem Großunternehmen laufen kann.“ Atinary sieht er im Vorteil, weil man seit 2019 das gesamte Paket aufgebaut habe: die Anbindung an die Laborgeräte, das eigene KI-Training, die Anwendungen und die wissenschaftliche Glaubwürdigkeit durch den eigenen Beirat. Dazu kommt laut Unternehmen ein Netzwerk an Technologiepartnern, darunter AWS, ABB Robotics, Agilent, Bruker, Chemspeed und Mettler-Toledo. Im wissenschaftlichen Beirat sitzt unter anderem der MIT-Chemiker Stephen Buchwald — im Bostoner Labor optimiert Atinary nach eigenen Angaben ausgerechnet die nach ihm benannte Buchwald-Hartwig-Reaktion.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zugleich beobachtet er seit heuer einen Umschwung im Markt: Kunden dächten zunehmend in einer Wettlauf-Logik. Wer die Technologie nicht als Erster einsetze, riskiere, dass es die Konkurrenz tut. Und wenn diese in Wochen schafft, wofür man selbst Jahre braucht, sei der Rückstand kaum aufzuholen.

Die größte Hürde ist der Mensch

Und was bremst die Verbreitung? Nicht die Technik, sagt Roch, sondern der Mensch. „Der Wissenschaftler im Labor ist oft seit 15, 20 Jahren dort. Wenn man ihm sagt: Wir können deine Forschung um den Faktor zehn oder hundert beschleunigen, sagt er: Nein. Ich kenne mein Fach besser als irgendein Algorithmus.“ Es sei dabei weniger mangelndes Vertrauen, die Technologie werde schlicht als Bedrohung für den eigenen Job empfunden. Christoph Schnidrig von AWS ergänzt: Dieses Muster kenne man von jeder Technologiewelle, von der Einführung der Cloud bis zur KI in der Softwareentwicklung. Rochs Haltung dazu: Jobs würden sich verändern, aber nicht verschwinden. „Am Ende ist es ein Werkzeug. Der Mensch bleibt am Steuer.“

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zum Vertrauen gehört auch die Datenfrage, schließlich legen die Kunden ihr wertvollstes Gut, ihre Forschungsdaten, in die Plattform. Die läuft vollständig auf der Cloud von AWS. Roch verweist auf Prüfungen, Audits und Sicherheitstests; personenbezogene Daten würden praktisch keine gespeichert, schon gar keine Patientendaten, dafür sei man in der Forschung viel zu früh angesetzt. Auch deshalb sieht er im EU AI Act derzeit kein Hindernis: In Kundengesprächen sei die Regulierung bislang schlicht kein Thema gewesen.

Auszeichnung vom Weltwirtschaftsforum

Während brutkasten mit Roch in Zürich spricht, befindet sich sein Mitgründer, CEO Hermann Tribukait, gerade im chinesischen Dalian, um dort den Technology-Pioneer-Award des Weltwirtschaftsforums entgegenzunehmen. Zu den früheren Preisträgern der Auszeichnung zählen Roch zufolge Namen wie Google, Dropbox und Airbnb. Preisgeld gibt es keines, der Wert liege im Zugang zum Netzwerk des Forums und zu Entscheidungsträgern großer Unternehmen. Kunden in China hat Atinary übrigens keine, und das dürfte vorerst so bleiben: Als in den USA registriertes Unternehmen sei das Geschäft mit chinesischen Firmen „wegen der Geopolitik sehr heikel“.

Gefragt nach dem Blick fünf Jahre voraus, skizziert Roch eine Vision, die er ausgerechnet am Vorbild seines Cloud-Partners entwirft: Labore, die wie Rechenleistung aus der Cloud abrufbar sind, weltweit vernetzt, mit einer übergeordneten KI, die Erkenntnisse zwischen Forschungszentren auf verschiedenen Kontinenten austauscht.

Den Antrieb dahinter beschreibt er ganz persönlich: Er und seine Mitgründer seien Naturliebhaber, und die Energiewende brauche schnellere Forschung. „Der Planet kann nicht noch ein Jahrzehnt warten, bis wir Lösungen finden.“ Sein Befund nach sieben Jahren: „R&D ist heute noch zu langsam.“


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