14.10.2021

Wiener Startup Sprad.io will Mitarbeiter zu Headhuntern für ihr Unternehmen machen

Serial Entrepreneur Jürgen Ulbrich will mit Sprad.io den Recruiting-Kanal Mitarbeiter-Empfehlung so gut wie möglich nutzen.
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Jürgen Ulbrich hat Sprad.io mitgegründet © brutkasten Media
Jürgen Ulbrich hat Sprad.io mitgegründet © brutkasten Media

„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

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14. Oktober 2021
16:00 Uhr

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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