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Artificial Intelligence als Teil der Unternehmensstrategie: In Sieben Schritten zum AI-enabled Enterprise

By on April 13, 2018 in Analysen

Nach zwei Dekaden sammeln Plattform-Unternehmen ungehindert Unmengen an Daten, um ihre Datenbanken mit Informationen über jedermanns Wissen, Meinungen, Empfehlungen, Orte, Bewegungen, Kaufverhalten, Beziehungsstatus, Lebensstil usw. zu bereichern. Das ist kein Geheimnis und schon gar nichts Neues. Und geht es um Artificial Intelligence (AI), lässt sich festhalten, dass auch hier die Plattform-Unternehmen die Nase vorn haben. Sie haben die Bedeutung schon vor vielen Jahren erkannt und investieren gezielt enormes Kapital in die Forschung und Entwicklung sowie Akquisition von AI-Technologien. Leider unterschätzen die meisten Geschäftsführer, welche Auswirkungen diese Entwicklungen auf die Zukunftsfähigkeit ihres Unternehmens haben. Insbesondere Unternehmen aus der Old Economy werden dabei zu den großen Verlierern gehören. Dieser Artikel erläutert die Kräfte die aktuell von den Plattform-Unternehmen ausgehen und warum Unternehmen eine General AI-Strategie benötigen, um ihren IT-Betrieb und andere Geschäftsprozesse autonom zu betreiben.

Herausforderungen der Old Economy

Heutzutage stehen Unternehmen der Old Economy gleich mehreren Herausforderungen gegenüber. Dazu gehören der oft zitierte War for Talent oder die Unfähigkeit großer Unternehmen, sich nicht schnell genug den dynamischen Marktbedingungen anpassen zu können. Aber es existiert eine weitere oft unterschätze Bedrohung – der Wettbewerb. Allerdings nicht der Wettbewerb aus dem eigenen Wirkungskreis, sondern von High-Tech Unternehmen, die unaufhaltsam in alle Märkte und Industrien einmarschieren. Diese sogenannten Plattform-Unternehmen, genauer Google, Amazon, Facebook, Alibaba, Baidu, Tencent usw., dringen mit unvorstellbaren finanziellen Mitteln in die bekannten Wettbewerbsbereiche ein und kapern den Lebenszyklus der Kundenbeziehungen. Dies führt dazu, das Unternehmen der Old Economy überzeugende Antworten finden müssen, wenn sie ihren Fortbestand sichern wollen. Die folgenden drei Bedrohungen gehen von den Plattform-Unternehmen aus:

Die Möglichkeit, Geld zu verbrennen

Plattform-Unternehmen stehen große finanzielle Mittel zur Verfügung, welche sie investieren, ohne Budgets großartig priorisieren zu müssen. Das Geld setzen sie schlichtweg dafür ein, um zu experimentieren. Im Vergleich dazu steht Unternehmen aus der Old Economy nur ein kleiner finanzieller Spielraum zur Verfügung, den sie nutzen können, um zu investieren bzw. um zu spielen. Das hängt damit zusammen, dass sie ständig dem Druck durch externe Stakeholder wie dem Kapitalmarkt, Aktionären, Kunden usw. ausgesetzt sind.

Stellen Sie sich bspw. vor, dass ein Pharma-Riese wie Pfizer aus den USA oder Bayer aus Deutschland ein neues Mittel zur Krebsbekämpfung entwickelt wollen und hierfür 500 Millionen US-Dollar in dieses Abenteuer investieren. Nun, dieses Projekt muss funktionieren. Andernfalls werden die CEOs beider Unternehmen höchstwahrscheinlich noch am selben Tag gefeuert und der Aktienkurs fällt um mindestens 30 Prozent, wenn das Projekt scheitert. Warum? Weil das Kerngeschäft von Pfizer und Bayer die Forschung & Entwicklung (F&E) von Medikamenten ist. Das bedeutet, dass jeder Dollar, der von beiden in F&E investiert wird, einen direkten Einfluss auf das Kerngeschäft hat.

Nun stellen Sie sich vor, dass ein Plattform-Unternehmen wie Google oder Alibaba exakt dasselbe machen würde. Ein Medikament entwickeln, um Krebs zu bekämpfen. Ebenfalls mit einem Projektvolumen von 500 Millionen US-Dollar. Was würde passieren, wenn das Projekt scheitert? Nun, das wäre eine ganz andere Geschichte. Jack Ma von Alibaba würde sich vor die Finanzanalysten und andere Stakeholder stellen und etwa folgendes sagen: „Wir haben versucht Krebs zu heilen. Wir haben versagt. Wir haben 500 Millionen US-Dollar verbrannt. ABER, wir werden aus unseren Fehlern lernen und wir werden es weiter versuchen!“. Ma würde als Held dargestellt werden. Schließlich liegt Alibabas Kerngeschäft nicht darin, ein Pharma-Unternehmen zu sein, sondern Güter über einen Webshop zu vertreiben. Und dennoch „opfert“ sich Alibaba auf, um eine Lösung gegen Krebs zu finden. Hinzu kommt, dass die gemachten Fehler keinen Einfluss auf das eigene Kerngeschäft hatten. Ähnlich verhält es sich bei Google (Internetsuche und Werbung (98 Prozent von Alphabets Umsatz kommen aus Werbeeinnahmen) oder Amazon (Webshop).

Allerdings ist der Zugang zu Geld nur die eine Seite der Medaille. Denn viel wichtiger ist die Einstellung. Plattform-Unternehmen haben die Fähigkeit und die Einstellung, das Risiko einzugehen, Geld „zu verbrennen“. Etwas, was Unternehmen aus der Old Economy fehlt. Nehmen Sie sich einfach mal Jeff Bezos als Musterbeispiel. Anstatt ständig die Shareholder mit Dividenden zu befriedigen reinvestiert Bezos konsequent den Großteil der Erträge in F&E (16,1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2016) und lässt Amazon experimentieren. Zum Vergleich, Bayer hat im Jahr 2016 nur 5,2 Milliarden US-Dollar in F&E investiert.

Die Strategie, direkte Kundenbeziehungen zu kapern

Plattform-Unternehmen kapern die direkten Beziehungen zwischen den Unternehmen der Old Economy und deren Kunden. In der Vergangenheit hat eine Marke seine direkten Kundenbeziehungen aufgebaut und gepflegt, indem Kunden über mehrere Kanäle wie den Einzelhandel, kundenspezifische Werbung oder e-Commerce erreicht wurden. Über diese Form von Plattformen waren Marken in der Lage, Kunden so zu beeinflussen, dass diese ihre Produkte und Dienstleistungen kauften. Allerdings war es der Kunde, er sich die entsprechende Plattform (Kanäle) ausgesucht hat, um die Güter und Dienstleistungen zu kaufen.

Heute wandert der Point of Sale verstärkt in die Plattformen von Unternehmen wie Google, Amazon, Alibaba oder Facebook. Und dies insbesondere deswegen, da jeder Social Media Berater den Ratschlag gibt, mit Kunden über Facebook anzubandeln, auf Google Werbung zu schalten und Produkte über Amazon oder Alibaba zu vertreiben. Von einer Seite betrachtet ist dieser Ratschlag völlig richtig. Schließlich erreicht man über die genannten Plattformen ein viel größeres Zielpublikum. Schaut man jedoch aus einer anderen Perspektive auf den Hinweis, lässt er Social Media Berater als alles andere dastehen als gute Freunde. Warum? Nun, wenn Sie sich dazu entscheiden, ihre Marketing- und Vertriebsaktivitäten zu einem Plattform-Unternehmen zu verlagern, dann verlieren Sie unmittelbar die direkte Kundenbeziehung. Sie erhalten möglicherweise von Facebook, Google, Amazon & Co. ein paar Daten und Analysen, aber sie verlieren die viel wertvollere direkte Beziehung zu Ihren Kunden. Eine Konsequenz daraus besteht darin, dass sich ein Kunde (möglicherweise einer Ihrer existierenden Kunden) damit auf einer Plattform mit AI-Assistent befindet. Sie denken nun vermutlich “Na und?”. Nun, in einem Interview mit „The Drum“ erklärt Alibabas Principal Engineer Rong Jin, dass Alibaba AI-Technologien einsetzt, um Produktempfehlungen zu verbessern und dabei hilft, exakt die Phasen im Einkaufsprozess zu identifizieren, um den Kunden bei seiner finalen Kaufentscheidung zu beeinflussen. Zudem setzt Alibaba auf AI, um für jeden Kunden ein maßgeschneidertes Einkaufserlebnis und zielgerichtetes Marketing für Marken zu schaffen. Jin erwähnt dabei ebenfalls, dass AI-Technologien das Geschäft von Alibaba in der Zukunft verändern werden, indem sämtliche Daten, die über das Unternehmen hinweg entstehen, besser zu verknüpfen, um die Kunden besser zu verstehen und somit deren Einkaufsprozess zu optimieren.

Somit wird eine Plattform (die AI-Technologien einsetzt) alles Mögliche tun, den Kunden zu befriedigen, um ihn am Verlassen oder Wechseln zu hindern. Hierzu wählt die Plattform (AI-Technologie) Güter und Dienstleistungen aus einem Pool von Marken, die zu den Anforderungen des Kunden passen. Dies ist gut für den Kunden und die Plattform, alarmierend für Unternehmen aus der Old Economy, da die Marke selbst potentiell in den Hintergrund rückt.

Die Macht, unendliche Datenmengen zu sammeln um eine General AI zu entwickeln

Plattform-Unternehmen sammeln unendliche Mengen an Daten und erstellen auf dieser Basis ihre eigenen General AIs. Eine General AI kann Aufgaben aus unterschiedlichen Bereichen handhaben. Hierfür wendet sie Erfahrungen, welche sie in einem Bereich gesammelt hat, in einem anderen Bereich an. Damit ist sie in der Lage schneller zu lernen. Allerdings ist der dafür notwendige Wissenstransfer nur möglich, wenn eine semantische Verbindung zwischen den unterschiedlichen Bereichen existiert. Und je stärker diese Verbindung ist, desto schneller lässt sich der Übergang des Wissens vornehmen.

Für den Aufbau ihrer General AIs folgen Plattform-Unternehmen dem Quidproquo Prinzip. Endkunden geben ihre Daten und Wissen an die Plattformen und erhalten im Gegenzug kostenlos Zugriff auf die angebotenen Services. Intelligent Private Assistants wie Amazon Echo oder Google Home sind der nächste Evolutionsschritt. Sie lassen sich einsetzen, um Smart-Home-Lösungen zu steuern oder unser Leben einfacher zu gestalten, indem wir unsere Stimme nutzen. Diese technologische Entwicklung zeigt uns eine wichtige Erkenntnis: Amazon, Google & Co finden neue Wege, um uns über andere Kanäle an sich zu binden. Sie sammeln Daten und Informationen, die sie benötigen, um bessere Entscheidungen zu treffen und uns bessere Antworten zu liefern. Die Absicht dahinter ist klar: Jeder von uns wird schlichtweg dafür genutzt, um die AI-Systeme auf einer täglichen Basis zu trainieren. Das bedeutet, dass alle Services, die Google & Co. ihren Kunden anbieten, letztlich dazu dienen, ihre General AIs zu bauen, die auf den gesammelten Daten basieren.

Im Gespräch mit „The Drum“ geht Rong Jin exakt auf diese Thematik ein, indem er erläutert, dass Datenanalysen und Pattern Matching Alibaba dabei helfen, Datenmodelle auf andere Bereiche anzuwenden, die über das eCommerce-Geschäft hinausgehen. So hat Alibaba angefangen, seine AI-Technologie zu nutzen, um andere Geschäftsbereiche wie Finanzen, Versand, Gesundheitswesen und Entertainment aufzurüsten und zu verknüpfen. Und das ist nichts anderes, als die Entwicklung einer General AI.

Plattform-Unternehmen nutzen diese General AIs für disruptive Ansätze und stellen damit eine Gefahr für Unternehmen aus der Old Economy dar. Hinzu kommt, dass ausschließlich die Plattform-Unternehmen Zugriff auf ihre General AIs besitzen und Dritten keinen Zugriff gewähren.

AI ist die mächtigste Lösung, um diese Gefahren zu bewältigen

Eine starke Marke, hervorragende Dienstleistungen und Innovationen sind die Grundvoraussetzungen, um im Kampf mit Plattform-Unternehmen zu überleben. Der Wandel hin zu einem exponentiellen Geschäftsmodell ist allerdings die einzige Möglichkeit, um erfolgreich gegen Unternehmen anzutreten, die bereits exponentiell agieren. Hinzu kommt, dass Plattform-Unternehmen nicht zurückhaltend agieren. Sie starten direkt mit der Disruption von milliardenschweren Industrien wie das Gesundheitswesen, den Finanzsektor, den Telekommunikations-, Logistik- oder Energiebereich.

AI ist eine der Lösungen – möglicherweise die Einzige – mit denen Unternehmen aus der Old Economy sich gegen diesen Wettbewerb entgegenstemmen können. Hierzu können sie auf das stärkste Mittel zurückgreifen, was Unternehmen aus der Old Economy besitzen: ihre langjährigen Erfahrungen. In Kombination mit einer General AI können Unternehmen jeden Prozess organisationsweit autonom betreiben, während sie ihr Wissen behalten und ihre Daten und Erfahrungen gewinnbringend einsetzen.

Hierfür benötigt die Old Economy einen eigenen unabhängigen Plattform-Ansatz, da jedes einzelne Unternehmen selbst zu wenig Daten besitzt, die notwendig sind, um eine eigene General AI zu bauen. Der Zugang zu dieser Form von General AI-Plattform hilft ihnen dabei, die Erfahrungen und das geistige Eigentum (IP) zu multiplizieren und voneinander zu lernen. Auch wenn die AI Zugriff auf einen vollumfänglichen Daten-Pool benötigt, müssen die individuellen Daten sowie die IP und die Erfahrungen stets unter der vollen Kontrolle des einzelnen Unternehmens liegen. Dafür ist eine unabhängige dritte Instanz notwendig, welche die Daten sicher organisiert und semantisch in Verbindung setzt. Die folgende Strategie zeigt, wie Unternehmen aus der Old Economy diesen Ansatz umsetzen können:

  1. Ein Unternehmen sammelt sämtliche Daten, die innerhalb der Organisation existieren.
  2. Die Daten werden an eine unabhängige und sichere Plattform übergeben, welche einen geteilten Daten-Pool für die Old Economy betreibt.
  3. Im Gegenzug erhält das Unternehmen Zugriff auf den geteilten Daten-Pool, in welchem Daten gesammelt und semantisch organisiert werden.
  4. Das Unternehmen nutzt die Daten und die notwendige Technologie, um eine eigene General AI für die Organisation zu entwickeln.
  5. Das auf der General AI basierende Ergebnis: Neue Geschäftsmodelle, Angebote, Services, etc.
  6. Die Daten, welche aus den neuen Geschäftsmodellen, Angeboten und Services resultieren, wandern anschließend wieder in den geteilten Daten-Pool.

Mit diesem Ansatz werden Unternehmen in die Lage versetzt, eine AI zu betreiben, ihr Wissen und Daten zu nutzen und ihre Erfahrungen autonom ausführbar zu machen. Im gleichen Zuge behalten sie ihre IP und schaffen Werte basierend auf ihren Erfahrungen.

AI-enabled Enterprise: Jeder Prozess kann und wird von einer AI betrieben werden

Heute lässt sich mit einer AI alles automatisieren, was als ein Prozess beschrieben werden kann. Das bedeutet, dass die Einführung einer AI zu höheren Automatisierungsraten führt, mit denen sich Kosten senken lassen und mehr Zeit für Mitarbeiter übrigbleibt, um diese für strategische Themen einzusetzen. Der Einsatz einer AI führt also zu mehr freien Kapital und Zeit, was ein Unternehmen dazu befähigt, sich mit innovativen Dingen zu beschäftigen. Stellen Sie sich auf Ihrer Reise zu neuen Geschäftsmodellen also vor, was sie mit dem frei werdenden Kapital und ihren Mitarbeitern anstellen können, wenn Ihre Unternehmensprozesse größtenteils von einer AI übernommen werden. Die folgenden sieben Schritte helfen Ihrem Unternehmen dabei, ein „AI-enabled Enterprise“ zu werden:

  1. Erstellen Sie eine semantische Karte aller Daten innerhalb Ihres Unternehmens: Akzeptieren Sie einen kontinuierlichen Datenfluss als Grundlage für Ihre zukünftige Strategie.
  2. Beginnen Sie mit der autonomen Automation Ihres IT-Betriebs: Die Automatisierung des IT-Betriebs führt unmittelbar zu einem Mehrwert durch die AI und hilft dabei, alle Daten zu sammeln, die im Unternehmen in digitaler Form existieren.
  3. Überdenken Sie Ihre Strategie: Denken Sie hierbei in neuen (exponentiellen) Geschäftsmodellen.
  4. Schulen Sie Ihre gesamte Organisation Top-Down: Schulen und Bereiten Sie Ihre Organisation darauf vor, sich zu einem AI-enabled Enterprise zu verändern und akzeptieren Sie neue Geschäftsmodelle.
  5. Erweitern Sie den autonomen Betrieb auf andere Geschäftsprozesse: Mit der Nutzung des Unternehmenswissen anhand der IT-Automation lassen sich fortwährend immer mehr Prozesse autonom betreiben.
  6. Setzen Sie auf Predictive Analytics: Nutzen Sie die Daten aus Ihrer semantischen Karte, um Ihre Geschäftsprozesse und zukünftigen Planungen zu optimieren und zu beschleunigen.
  7. Berücksichtigen Sie Data-Driven Prozesse: Nutzen Sie Ihre Daten und AI, um ergebnisorientierte Prozesse zu entwickeln. Lassen Sie sich Vorschläge von der AI unterbreiten.

Sämtliche Daten die bereits im Unternehmen existieren und in Zukunft gesammelt werden, finden sich am Ende in der IT-Umgebung wieder – gespeichert in Applikationen, Datenbanken oder Speichersystemen. Daher sollte eine AI von Beginn an in der IT-Umgebung eingebunden werden, da die IT den technischen Kern eines jedes Unternehmens bildet und dort alle relevanten Informationen durchlaufen. Die IT erzeugt einen regelmäßigen Datenfluss der sich sehr gut als statistische Grundlage für das semantische Mapping von Informationen einsetzen lässt. Im Laufe der Zeit kann ein Unternehmen darüber mehr über seine Organisation und den Markt lernen.

Viel wichtiger ist allerdings, dass Sie aus Ihrer Komfortzone kommen – Ihrem aktuellen Geschäftsmodell und der Industrie, in der Ihr Unternehmen derzeit aktiv ist! Es macht überhaupt keinen Sinn, wenn Sie ein Medienunternehmen sind und einfach nur etwas „Neues“ für die Medienindustrie entwickeln. Sie müssen industrieübergreifend denken und etwas entwickeln, dass für Ihre Kunden einen ergänzenden Zusatznutzen bietet und damit für Ihr Unternehmen eine neue Industrie erschließt.

Kleiner Hinweis: Amazon war mal ein Webshop. Mittlerweile hat das Unternehmen mehrere Geschäftseinheiten, die in unterschiedlichen Industrien aktiv sind. Zudem versucht Amazon durch Experimente zu wachsen und probiert einfach aus, was potentiell funktionieren könnte.

About the Author

About the Author: Rene Buest is Gartner Analyst covering Infrastructure Services & Digital Operations. Prior to that he was Director of Technology Research at Arago, Senior Analyst and Cloud Practice Lead at Crisp Research, Principal Analyst at New Age Disruption and member of the worldwide Gigaom Research Analyst Network. Rene is considered as top cloud computing analyst in Germany and one of the worldwide top analysts in this area. In addition, he is one of the world’s top cloud computing influencers and belongs to the top 100 cloud computing experts on Twitter and Google+. Since the mid-90s he is focused on the strategic use of information technology in businesses and the IT impact on our society as well as disruptive technologies. Rene Buest is the author of numerous professional technology articles. He regularly writes for well-known IT publications like Computerwoche, CIO Magazin, LANline as well as Silicon.de and is cited in German and international media – including New York Times, Forbes Magazin, Handelsblatt, Frankfurter Allgemeine Zeitung, Wirtschaftswoche, Computerwoche, CIO, Manager Magazin and Harvard Business Manager. Furthermore Rene Buest is speaker and participant of experts rounds. He is founder of CloudUser.de and writes about cloud computing, IT infrastructure, technologies, management and strategies. He holds a diploma in computer engineering from the Hochschule Bremen (Dipl.-Informatiker (FH)) as well as a M.Sc. in IT-Management and Information Systems from the FHDW Paderborn. .

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