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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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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