26.02.2018

JOBIQO: 237.000 Euro von FFG für Wiener AI-Jobbörse-Anbieter

Der Wiener Job-Matching-Plattform-Anbieter JOBIQO hat sich eine Förderzusage der FFG gesichert. Mit dem Geld verbessert das Unternehmen seinen Machine Learning-Algorithmus und erschließt weitere Kommunikationskanäle.
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JOBIQO (v.l.n.r.): Klaus Furtmüller (Gründer), Matthias Hutterer (Head of Innovation) und Martin Lenz (GF), beim „A.I. Inside Summit“
(c) JOBIQO (v.l.n.r.): Klaus Furtmüller (Gründer), Matthias Hutterer (Head of Innovation) und Martin Lenz (GF), beim „A.I. Inside Summit“

Die Job-Börse einer Tageszeitung läuft damit. Auch ein Verlag hat seine damit aufgesetzt. Auch mehrere Online-Plattformen sind unter den Kunden. Die Rede ist von JOBIQO hinter dem das Wiener Unternehmen Epiqo GmbH steht. Die 2011 gegründete Firma bietet eine Lösung für Online-Jobbörsen auf Basis von Artificial Intelligence und Machine Learning in Form eines „Baukastensystems“. Für ein weiteres Forschungsprojekt gibt es nun eine Förderzusage der FFG in der Höhe von 237.000 Euro.

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Passende Kanäle und „passive Jobsucher“

„Wir optimieren mit diesem Forschungsprojekt für unsere Kunden die Auswahl der jeweils passenden Kanäle. Dies schneller und verlässlicher, als es bislang möglich ist, und unter Berücksichtigung bzw. Vorwegnahme einiger Prozesse und Kommunikationsgeräte, die momentan in Entwicklung stehen“, erklärt JOBIQO-Geschäftsführer Martin Lenz. Denn mit der steigenden Menge an Daten, die User zur Verfügung stellen, könne man Job-Empfehlungen stärker personalisieren und so die JOBIQO-Matching-Technologien für die Recruiting-Branche weiter verbessern. „Darüber hinaus sollen auch die sogenannten ‚passiven Jobsucher‘ identifiziert werden“, sagt Lenz. Das sei „eine der größten Herausforderungen“ im Recruiting.

Details zum JOBIQO-Forschungsprojekt

Konkret verfolge das Forschungsprojekt, das von „Head of Innovation“ Matthias Hutterer geleitet wird, drei wesentliche Ziele, heißt es in einer Aussendung:

• „Context Data“ widmet sich der Frage, welche Daten und Kanäle sich besonders für eine Auswertung eignen. Die Entwickler nennen u.a. das verbesserte Erkennen des relevanten Benutzerverhaltens etwa im Internetbrowser (Desktop und Mobile), in verschiedenen Chats oder auch Geräten im wachsenden Segment des Internet of Things (IoT). So könnten Kanäle wie Amazons Alexa sinnvolle Verwendung finden.

• „Intelligentes Matching“ identifiziert u.a. User, die (noch) nicht aktiv auf Stellensuche sind, aber für ein attraktives Job-Angebot offen wären. Zugleich können Unternehmen wechselwillige Dienstnehmer erkennen und durch präventive Incentives (Gehaltserhöhung, flexiblere Arbeitszeiten, …) langfristig halten.

• „Service Composition“ beschäftigt sich mit den Möglichkeiten, die sich etwa aus der Verbindung externer Services und Datenquellen hinsichtlich neuartiger Anwendungen, Verfügbarkeit und Performance ergeben. Dabei stehen auch die Herausforderungen der kommenden Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) im Vordergrund.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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