06.03.2026
INTERVIEW

Wie man Gehaltsverhandlungen richtig angeht

Interview. Sander van de Rijdt hat mit Planradar vor zwölf Jahren eines der erfolgreichsten österreichischen Scaleups mitgegründet und führt das Unternehmen nach wie vor als Co-CEO. In dieser Rolle hat er auch zahlreiche Gehaltsgespräche geführt – seine wichtigsten Erkenntnisse daraus schildert er im brutkasten-Interview.
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PlanRadar Co-Founder und CEO Sander van de Rijdt
PlanRadar Co-Founder und CEO Sander van de Rijdt | © brutkasten / Martin Pacher

Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von März 2026 “Kraftakt” erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.


brutkasten: Wann ist aus deiner Sicht als Gründer und CEO der beste und wann der schlechteste Zeitpunkt, dich auf eine Gehaltserhöhung anzusprechen?

Sander van de Rijdt: Ich denke, es gibt keinen schlechtesten oder besten Zeitpunkt – das ist einfach Teil der Zusammenarbeit. Es sollte meiner Ansicht nach aber schon ein konkreter Anlassfall bestehen, wie erweiterte Verantwortlichkeiten, besonders gute Ergebnisse oder entsprechend lange erfolgreiche Tätigkeit.

Initiierst du Gehaltserhöhungen von dir aus oder gibt es sie nur, wenn sie jemand aktiv verlangt?

Wir haben mittlerweile einen standardisierten jährlichen Prozess, wo neben der Performance, die durch die Führungskraft in fünf möglichen Stufen bewertet und begründet wird, auch die Markt-Benchmark unserer Branche einfließt. Entsprechend kommt es dann proaktiv zu Anpassungen, wo auch immer es nötig ist. Unterjährig sind die Anlassfälle meist Veränderungen in der Position oder Verantwortlichkeit. Als wir noch ein junges Startup waren, ging es eigentlich immer von den Mitarbeitern aus, da wir noch keinen klaren Prozess und auch keine dezidierte HR hatten.

Was war die schwierigste Gehaltsverhandlung, die du als Gründer je geführt hast?

Die schwierigste Gehaltsverhandlung war eigentlich immer mit einem bestimmten Sales-Leader. Das hat immer sehr lange gedauert und die Person hat immer das Maximum ausgereizt. Andererseits willst du ja auch genau solche Profile im Vertrieb. Man muss dann immer versuchen, nicht emotional zu werden, auch wenn das manchmal sehr schwer ist.

Wie entscheidest du zwischen „Wir können uns das nicht leisten“ und „Wir können es uns nicht leisten, diese Person zu verlieren“?

Vorwiegend anhand von Zahlen und der Marktlage. Ich stelle mir dabei folgende Fragen: Ist die Forderung angemessen oder total überzogen? Wie schwer ist aktuell eine Nachbesetzung und wie stehen diese Kosten im Vergleich zur Forderung? Wichtig ist immer auch, bestehende Gehaltsgefüge nicht zu zerschießen.

Welches Argument ist in einer Gehaltsverhandlung ein absolutes No-Go für dich?

Es muss immer partnerschaftlich bleiben und die Lösung muss im Vordergrund stehen. Ich persönlich mag unverschämte Erstforderungen nicht; oder wenn kein ehrlicher Diskurs geführt wird. Das beidseitige Vertrauen ist das Wichtigste und darf nicht zerstört werden – sonst geht die Grundlage für die weitere Zusammenarbeit verloren.


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Apollo, KI, Altgiechisch, Mistral
© Österreichische Nationalbibliothek/ÖAW/Daniel Hinterramskogler - Papyrus aus der römischen Kaiserzeit mit einer griechischen Geburtsanzeige, von Apollo rekonstruiert (Römisches Ägypten, 149 n. Chr.) und Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW.

In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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