22.02.2022

WeAreDevelopers-Co-Founder zum Fachkräftemangel: “IT-Recruiting ist harte Arbeit”

Im Interview analysiert Benjamin Ruschin die Ursachen des IT-Fachkräftemangels und spricht mögliche Lösungen an.
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Benjamin Ruschin ist Co-Founder von WeAreDevelopers und Big Cheese Ventures © Katharina Schiffl
Benjamin Ruschin ist Co-Founder von WeAreDevelopers und Big Cheese Ventures © Katharina Schiffl

2017 hat Benjamin Ruschin gemeinsam mit Thomas Pamminger und Sead Ahmetovic WeAreDevelopers gegründet, um Unternehmen dabei zu unterstützen, Programmierer zu finden. Daraus wurde mittlerweile eine der größten Dev-Communities der Welt. Im Interview spricht Ruschin mit dem brutkasten darüber, was die Ursachen für den Fachkräftemangel sind, der in der IT besonders stark zu spüren ist, und warum sich Unternehmen im IT-Recruiting so schwer tun.

Der Fachkräftemangel hat die Wirtschaft fest im Griff. Du beschäftigst dich schon sehr lange mit einem ganz speziellen Fachkräftemangel, nämlich dem in der IT – seit wann und wie kam es dazu?

Benjamin Ruschin: Unsere Digitalagentur Vienna Digital hat Projekte rund um Websites und Apps gemacht. Unsere Kunden hatten aber auch bei eigenen Projekten selbst den Lead und haben uns nach Entwicklern gefragt. Zunächst haben wir Freelancer mit einem kleinen Aufschlag auf Stundenbasis vermittelt. Irgendwann hat das nicht mehr genügt. Also haben wir begonnen, uns mit dem IT-Recruiting-Markt auseinanderzusetzen. Es gab hunderte Recruiting-Agenturen in DACH. Auffällig war, dass die alle dasselbe machen. Sie akquirieren Kunden, die IT-Personal suchen. Dann schreiben sie die Stellen auf Jobplattformen aus und machen Active Sourcing über LinkedIn und Xing. Alle schreiben auf diesen Plattformen dieselben Leute an, nämlich die wenigen Entwickler, die LinkedIn und Xing verwenden. Entwickler hatten keinerlei emotionale Bindung zu diesen Agenturen. 

Wir haben uns gedacht, das müssen wir ganz anders aufziehen, wenn unser Ziel ist, Arbeitgebern qualifizierte IT-Fachkräfte zu bringen. Wir müssen etwas schaffen, was die Developer cool finden. Für uns war klar: wir machen geile Events. Dort können sich Entwickler vernetzen, coole Speaker treffen und auf einer geilen Afterparty feiern. Wenn wir mit einer solchen Community Erfolg haben, werden wir auch auf der Arbeitgeberseite Erfolg haben. Der Content, den wir mit WeAreDevelopers dann produziert haben, musste auch immer genau auf die Bedürfnisse passen – wenn ein Unternehmen SAP-Entwickler gesucht hat, mussten wir SAP-Content produzieren. Wir haben eigene Konferenzen für JavaScript oder Python. 

Was sind die großen Erkenntnisse über den IT-Fachkräftemangel aus dieser Zeit?

Was viele Arbeitgeber noch nicht verstanden haben: Softwareentwickler verbindet eine große Leidenschaft für das Thema, die über den Job hinausgeht. In der Regel haben sie eine hohe kognitive Kompetenz. Das sind einfach smarte Leute. Was sie tun, erfordert logisches Denken, was in vielen anderen Berufsgruppen nicht der Fall ist. Viele Arbeitgeber tun sich noch immer sehr schwer, diese Zielgruppe zu verstehen und gezielt anzusprechen. Dafür fehlt ihnen auch die Ausbildung. Wenn du die Sprache der Zielgruppe nicht sprichst, wirst du sie nicht erreichen können. 

Was denkst du sind die Ursachen dafür, dass es weniger IT-Fachkräfte gibt als Unternehmen brauchen?

Als ich das letzte Mal vor ein paar Jahren mit dem Dekan der TU Wien gesprochen habe, haben wir darüber diskutiert, dass die TU die Aufnahme von Studienanfängern eingeschränkt hat. Das Angebot auf der Ausbildungsseite ist viel zu gering. Was gut funktioniert sind HTLs und FHs. Wirklich gute Entwickler bringen sich das Coding meist selbst bei und zwar in der Regel bereits in einem sehr jungen Alter. Es bräuchte aber noch ein viel breiteres Angebot aus unserem Bildungssystem, auch kürzere Kurse, die früher greifen. Drei Jahre Informatik sind sicher gute Grundlagen, aber da kommen keine Programmierer heraus. Aus der Privatwirtschaft gibt es immer mehr Kurse und Kurzprogramme, die nach einem Jahr Junior Developer hervorbringen. Das ist aber viel weniger als der Markt tatsächlich braucht. Auch die schulische Bildung sollte da schon zumindest Anreize und Inspiration bringen. 

Soll jedes Kind Programmieren lernen?

Jedes Kind sollte die Möglichkeiten aufgezeigt bekommen und eine gewisse Basis wie algorithmisches Denken mitbekommen. Schülern könnte man zumindest erklären, wie Software funktioniert. Auch der NoCode- und LowCode-Trend kann in der Bildung eine gute Richtung sein. 

Zu LowCode und NoCode: Werden wir in Zukunft überhaupt noch so viele Programmierer brauchen oder schreibt Software sich irgendwann selbst?

Auf jeden Fall. Mit LowCode und NoCode ist nur die Basis möglich. Wirklich komplexe Programme wird man damit nie entwickeln können. 

Wir haben am Arbeitsmarkt die Situation, dass sehr viele Stellen offen sind, gleichzeitig aber auch sehr viele Menschen arbeitslos sind. Sehr oft sind Arbeitslose für die vielen offenen Stellen falsch qualifiziert. Wie könnte deiner Meinung nach eine Umschulung gelingen?

Es stellt sich schon die Frage, warum diese Menschen arbeitslos sind. Wenn jemand etwas lernen will und die kognitiven Fähigkeiten hat, sollte man diese Chance nutzen, sie ausbilden und ihnen Stellen geben, die ihrem Level entsprechen. Langzeitarbeitslose werden wahrscheinlich nicht auf die Schnelle zu KI-Experten. Ich kenne aber durchaus einige Menschen, die aus einem ganz anderen Bereich kommen und jetzt Programmierkurse und Data-Science-Kurse gemacht haben und die mittlerweile eine Qualifikation haben, die mit Bachelorabsolventen aus diesem Bereich vergleichbar ist. 

Und was wollen die Devs selbst? Wie können Unternehmen sie besser ansprechen?

Wir haben bei WeAreDevelopers Jahre gebraucht, um Arbeitgeber davon zu überzeugen, dass sie Kanäle brauchen, die gezielt IT-Developer ansprechen. Immer mehr Arbeitgeber merken nun selbst, dass es nicht funktioniert, solche Stellen in allgemeinen Jobportalen auszuschreiben. IT-Recruiting ist harte Arbeit. Man muss Content produzieren und in die Communities eintauchen. 

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer 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?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
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