Wie Algorithmen Unternehmer vernetzen – am Beispiel LinkedIn – Konrad Rennert

Dieser Beitrag wurde von Konrad Rennert (KR) mit KI-Assistenz (ChatGPT) erstellt.

Stellen wir uns zwei Unternehmer vor, die sich seit Jahren nicht gesehen haben:
Der eine baut Häuser, der andere baut Lernangebote. Beide arbeiten in derselben Region, beide sind auf LinkedIn aktiv – und plötzlich schlägt die Plattform vor: „Vernetzen Sie sich.“

Hat da jemand in alten Akten gewühlt? Nein. Das Zusammenspiel ist subtiler: Es sind Algorithmen, die aus vielen kleinen Datenspuren ein Beziehungsangebot basteln.

Was LinkedIn über uns weiß – offiziell

LinkedIn behauptet nicht, Gedanken lesen zu können. Aber die Plattform weiß u. a.:

in welcher Region wir arbeiten
in welcher Branche und in welcher Rolle (z. B. Geschäftsführer, Berater, Trainer)
mit wem wir bereits vernetzt sind
welche Beiträge wir anklicken, liken oder kommentieren
welche Suchbegriffe wir nutzen und welche Profile wir uns ansehen

Dazu kommt: Viele Nutzer haben irgendwann ihr Adressbuch synchronisiert. Damit kennt LinkedIn auch E-Mail-Verbindungen, die nie bewusst auf der Plattform gepflegt wurden.

Aus diesen Puzzleteilen baut der Algorithmus Hypothesen:

„Wer dieselbe Region, ähnliche Themen und gemeinsame Kontakte hat,
könnte beruflich zueinander passen.“

So vernetzt der Algorithmus Unternehmer

Im Hintergrund laufen grob drei Logiken:

Graph-Logik: „Freunde von Freunden“
- Wenn Person A mit Person B vernetzt ist
- und Person B mit Person C
- dann empfiehlt LinkedIn oft A und C gegenseitig.
  Besonders, wenn B eine Schlüsselperson ist (z. B. ein aktiver Netzwerker oder Verbandsmensch).
Region & Branche: „Cluster Nordhessen“
Unternehmer aus derselben Region, die in wirtschaftsnahen Branchen unterwegs sind, werden gern zusammengesteckt:
- Bauunternehmer, Berater, IT-Dienstleister, Journalisten, Kammern, Verbände
  entstehen als „ökonomische Nachbarschaft“ im Datenmodell.
Verhaltenssignale: „Du klickst, also interessierst du dich“
- Wer häufig Beiträge zu Ausbildung, Digitalisierung oder Fachkräftemangel liest, landet schneller in Empfehlungsclustern rund um diese Themen.
- Schaut man sich Profile aus dem Bau-, Handwerks- oder Mittelstandsbereich an, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass weitere solche Profile vorgeschlagen werden.

Das Ergebnis siehst du auf deinem Screenshot: zwei Profile nebeneinander, dazu ein gemeinsamer Kontakt – optisch wird suggeriert:

„Ihr gehört irgendwie in dasselbe Netzwerk. Wollt ihr das nicht formalisieren?“

Chancen: Matching, das man allein nie schaffen würde

Zeitersparnis: Du musst nicht alle Unternehmer der Region manuell suchen.
Zufallsfunde: Alte oder indirekte Kontakte tauchen wieder auf, die für neue Kooperationen interessant sein können (z. B. Doku eines früheren Bauprojekts für Ausbildungszwecke).
Cluster-Bewusstsein: Man bekommt ein Gefühl dafür, in welchem „ökonomischen Ökosystem“ man digital einsortiert wird.

Risiken: Algorithmische Brille statt Klarblick

Filterblasen: Du siehst vor allem das, was in dein bestehendes Muster passt – andere Branchen, Perspektiven oder kritische Stimmen werden seltener vorgeschlagen.
Intransparenz: Warum genau du eine Person angezeigt bekommst, bleibt weitgehend eine Blackbox.
Asymmetrische Information: Die Plattform kennt deine Verhaltensspuren sehr genau – du selbst hast aber kaum Überblick, welche Signale wie gewichtet werden.

Gerade Unternehmer sollten sich bewusst machen:

Das digitale Netzwerk ist nicht die neutrale Abbildung der Realität,
sondern eine kuratierte Auswahl – gesteuert von Interesse, Geschäftsmodell
und Algorithmen der Plattform.

Was tun? Drei pragmatische Empfehlungen

„Warum wird mir diese Person angezeigt?“ anklicken
LinkedIn bietet diese Funktion – sie zeigt dir zumindest einen Teil der Kriterien (gemeinsame Kontakte, Region, Arbeitgeber, Interessen).
Eigenes Profil als Datenschatz sehen
Alles, was du einträgst oder anklickst, ist ein Signal.
Wer bewusst formuliert und selektiv interagiert, steuert sein Empfehlungs-Ökosystem mit.
Algorithmen als Assistenten, nicht als Orakel nutzen
Vorschläge können inspirieren, ersetzen aber nicht dein eigenes Urteil:
- Passt der Kontakt fachlich?
- Gibt es einen konkreten Anknüpfungspunkt?
- Möchte ich aktiv in dieses Cluster hineingehen – oder bewusst andere Wege suchen?

So wird aus „algorithmischer Vernebelung“ wieder Klarblick:
Die Plattform hilft beim Finden – entscheiden musst du selbst.

DSGVO: Was im Titelbild abgedeckt werden sollte

Du möchtest den Screenshot als Titelbild für den Blogbeitrag nutzen. Rechtlich geht es um zwei Ebenen:

Deine eigenen Daten (dein Name, dein Profil):
Die darfst du selbstverständlich zeigen – du bist die betroffene Person und der Website-Betreiber.
Daten anderer natürlicher Personen (die andere Profilperson, gemeinsamer Kontakt, erkennbarer Name im Feed):
Hier bist du nach DSGVO Verantwortlicher und brauchst entweder eine Rechtsgrundlage (z. B. berechtigtes Interesse mit Abwägung) oder du minimierst die Daten so, dass keine identifizierbare Person mehr zu sehen ist.

Pragmatische Lösung: Alles Unnötige unkenntlich machen.
Insbesondere solltest du im Titelbild für den Blogbeitrag verpixeln/abdecken:

Voller Name und Profilfoto der anderen Person
– also der Person auf der linken Profilseite.
Namen und ggf. Profilfoto des gemeinsamen Kontakts
– der unter deinem Profil als „gemeinsamer Kontakt“ gezeigt wird.
Kontaktinformationen Dritter
– z. B. E-Mail-Adresse, Telefonnummer, direkte Links zur Kontaktinfo, falls sichtbar.
Personennamen im Aktivitäts-Feed, soweit einzelne natürliche Personen erkennbar sind.
– Namen von Verbänden oder Unternehmen (juristische Personen) sind weniger problematisch, können aber bei Unsicherheit ebenfalls leicht mit abgedeckt werden.

Unkritisch sind in der Regel:

LinkedIn-Menüs, Icons, generische Begriffe („Start“, „Jobs“, „Ihr Netzwerk“)
Logos von Unternehmen oder Verbänden, soweit sie ohnehin öffentlich auftreten
Allgemeine Kennzahlen ohne Personenbezug (z. B. „500+ Kontakte“, „603 Follower:innen“)

Wenn du das Titelbild so bearbeitest, dass nur noch du selbst identifizierbar bist und der Rest verpixelt oder überdeckt ist, bewegst du dich DSGVO-technisch deutlich entspannter – und der Fokus liegt inhaltlich trotzdem genau dort, wo er hingehört:
auf der Frage, wie Algorithmen Unternehmer vernetzen.

PS: Weder Gemini noch andere KIs kennen offiziell unsere mehr als zehn Jahre zurückliegenden Geschäftsbeziehungen: Damals erhielt die Firma Rennert einen fünfstelligen Auftrag für den Umbau meines Büros (KR). Die Bauphase habe ich in 39 kurzen Videos dokumentiert – mit Einverständnis der beteiligten Unternehmen. Die folgende Teil-Playlist zeigt die Arbeiten der Firma Rennert; allein Video 19 „Die Mauer ist weg“ wurde inzwischen über 55.000-mal aufgerufen. Offenbar mögen auch Algorithmen sprechende Titel. Jetzt habe ich den Klarblick, warum gerade dieses Video so häufig ausgespielt wird:

18 – Der Umbau beginnt

19 – Die Mauer ist weg

20 – Der Stahlträger ist eingebaut

21 – Die Statik verursacht Zusatzkosten

22 – Abschluss der Stahl und Betonbau-Arbeiten