“Post & Pray”. So beschreibt Jürgen Ulbrich die Funktionsweise klassischer Job-Plattformen. Gemeint ist damit, dass Unternehmen dort nicht mehr machen können, als eine Anzeige zu schalten und dann abzuwarten was passiert. Er will den gesamten Prozess aktiver gestalten und hat deshalb gemeinsam mit Christian Kindlinger in Wien das Startup Sprad.io gegründet. Die Software-as-a-Service will aus dem vielversprechenden Kanal “Empfehlungen von Mitarbeitern” so viel herausholen wie möglich.
“Viele Unternehmen merken momentan, dass dieses Post & Pray nicht mehr funktioniert – speziell in der IT und im Fachkräfte-Bereich”, sagt Ulbrich im Talk mit dem brutkasten. “Unternehmen wissen, sie müssen über das Netzwerk ihrer Mitarbeiter recruiten, aber es liegen große Steine im Weg”. Die meisten Mitarbeiter würden die ausgeschriebenen Stellen nicht kennen und die Prozesse für Empfehlungen seien oft komplex und eine Datenschutz-Challenge. “Eine große Herausforderung ist auch, das unbewusste Netzwerk von Mitarbeitern zu erreichen – ehemalige Studien- oder Arbeitskollegen beispielsweise”. Genau diese Steine will Sprad.io aus dem Weg rollen und zwar mit einer Software-Plattform.
Das “unbewusste Netzwerk” nutzen
Angestellte von Unternehmen sollen über die Plattform passende Kandidaten direkt aus ihren Kontakten auf LinkedIn, Xing oder GitHub vorschlagen können. Dabei wird auch das “unbewusste Netzwerk” gehoben, da die Plattform selbst Vorschläge macht, wer aus dem eigenen Netzwerk passend sein könnte.
“Wir machen das nicht nur DSGVO-konform, sondern auch mit einer spielerischen Plattform. Das führt bei Mitarbeitern zu einer sehr hohe Return / Retention-Rate”, so Ulbrich. “Stell dir vor, du hast eine Software, die bei jeder neuen Stelle dein gesamtes Netzwerk genau durchforstet – Skills, Ausbildung, beruflicher Background – und das mit allen Details der Ausschreibung matcht”. Die Plattform schlägt diese Personen dann vor und Mitarbeiter bringen die menschliche Komponente in den Prozess ein. “Das ist sehr wichtig: wer passt auch zur Unternehmenskultur”, meint der Unternehmer.
Sprad.io funktioniert auch per SMS
Sprad.io soll aber auch für gewerbliche Mitarbeiter funktionieren, die nicht am PC arbeiten. “Zusätzliche mobile Apps funktionieren hier nicht – das sage ich mit fünf Jahren Erfahrung als App Builder”, so der Serienunternehmer, der bereits zwei Startups in einen Exit geführt hat. Statt App oder Webplattform setzt Sprad deshalb auf ein Empfehlungsprogramm, das auch über WhatsApp und SMS funktioniert. Das sei weltweit bisher einzigartig, meint der Co-Founder.
Geld verdient das Startup über ein B2B-Software-as-a-Service-Modell. Abhängig von der Unternehmensgröße wird eine jährliche Gebühr fällig – erste Kunden von Startups über KMU bis hin zu DAX-Konzernen seien bereits an Bord. Die größte Nachfrage spürt das junge Startup einerseits bei schnell wachsenden Scaleups, die viele Stellen ausgeschrieben haben und bei Unternehmen ab 200 bis 300 Mitarbeitern, bei denen ein solcher Prozess organisatorisch sehr aufwändig ist.
Video Talk
Jürgen Ulbrich im Gespräch mit brutkasten-CEO und Co-Founder Dejan Jovicevic über die Herausforderungen im Recruiting und die neue Plattform Sprad.io
Auf brutkasten.com/tv und allen unseren Kanälen: 14. Oktober 2021
16:00 Uhr
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis
Nachlese. Der Hype um künstliche Intelligenz ist längst im Rollen. Doch wie schaffen Unternehmen den Durchbruch in der Praxis? In der dritten Folge der neuen brutkasten-Serie “No Hype KI” schildern Expert:innen, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen und wie sich Herausforderungen souverän meistern lassen - von Datenlücken bis hin zur Einbindung der Belegschaft. Klar wird, dass die Technik nur ein Teil der Gleichung ist.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis
Nachlese. Der Hype um künstliche Intelligenz ist längst im Rollen. Doch wie schaffen Unternehmen den Durchbruch in der Praxis? In der dritten Folge der neuen brutkasten-Serie “No Hype KI” schildern Expert:innen, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen und wie sich Herausforderungen souverän meistern lassen - von Datenlücken bis hin zur Einbindung der Belegschaft. Klar wird, dass die Technik nur ein Teil der Gleichung ist.
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.
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.
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