• Obwohl sich inzwischen zahlreiche CEOs zur Digitalisierung bekennen, finden sie nicht immer zu einer klaren Vision. Hinzu kommt, dass sie nicht in der Lage sind, die digitale Transformation umfassend und unter Beteiligung aller Stakeholder anzugehen und umzusetzen. Insbesondere in großen Konzernen ist das Beharrungsvermögen groß.
• Daten und Algorithmen sind der Treibstoff für die Digitalisierung. Dort, wo es gelingt, Verständnis für Informationstechnik im Business und in den Fachbereichen zu verankern und entsprechende Skills aufzubauen, sin die Chancen für eine rasche Transformation am größten.
• In Zeiten revolutionärer Veränderungen ist es wichtig, sich von überkommenen Prozessen, Legacy-Systemen, manchmal auch Geschäftsmodellen zu trennen. Das gelingt vielen Unternehmen nicht  - vor allem dann nicht, wenn noch Umsätze auf die traditionelle Weise eingefahren werden. In diesen Fällen wird der Fokus nicht stark genug auf die anstehende digitale Transformation gelegt. Die Gefahr, zu spät in neuen Märkten anzukommen, ist groß.

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5 vor 12 - Die digitale Transformation wartet nicht

Mit der Digitalisierung beschäftigen sich nicht nur große ITK-Anbieter wie IBM, Hewlett-Packard, SAP, Oracle, Microsoft oder Cisco. Da es sich um tiefgreifende Change-Themen handelt, sind meist auch externe IT-Dienstleister und Beratungshäuser involviert, beispielsweise T-Systems, Accenture, Capgemini oder Atos.
In Projekten rund um die Digitalisierung geht es meist um eine tiefgreifende Transformation, die an der Konzernspitze beschlossen und eingeleitet wird. Das öffnet Türen für die großen Management-Beratungen wie McKinsey, Bain & Company, Boston Consulting Group, Roland Berger, Oliver Wyman, AT Kearney oder PwC. Und schließlich gehen  auch große Industriekonzerne wie Siemens, Bosch, ABB oder General Electrics (GE) in Vorlage. Sie bieten Systeme und Lösungen für Industrie 4.0 und das Internet of Things an.

Glossar für die digitale Transformation

Accelerator

Ein Accelerator („Beschleuniger“) ist eine Institution, die Gründerteams mit Wissen und Ressourcen dabei unterstützt, ihr Geschäftsmodell voranzutreiben. Dazu bieten „Accelerators“ oft für einige Monate Bootcamps an, in denen die Startups ihre Geschäftsideen mit entsprechender Unterstützung zur Marktreife weiter entwickeln können. Wie die Website „Gründerszene“ berichtet, schaffen es meist nur wenige Gründer, in solche Bootcamps aufgenommen zu werden. Gelingt ihnen das, können sie auf strategische und technische Unterstützung zurückgreifen, sowie Netzwerke und Coachings in verschiedenen Bereichen nutzen. Am Ende eines solchen Bootcamps stehen die Demo Days: Dort können die Gründerteams ihr Produkt oder ihre Dienstleistung vor Investoren demonstrieren.

Eine Reihe großer Konzerne hat solche Accelerator-Programme gestartet. So arbeitet Lufthansa Cargo mit dem Logistik-Tech-Accelerator-Programm von Rocketspace zusammen, um Entwickler von zukunftsweisenden Logistiklösungen für sich zu interessieren. Die Deutsche Telekom verfolgt mit hub:raum in Berlin einen ähnlichen Plan: Kreative Entwickler und Startups sollen im Verbund mit dem Expertennetzwerk und Kapital des TK-Carriers neue Ideen kreieren.

Allianz, Metro, Microsoft, Coca-Cola oder ProSiebenSat1 verfolgen ähnliche Projekte. Die Allianz unterstützt Entrepreneure beispielsweise dabei, Insurtechs auf die Beine zu stellen. Metro sucht nach Startups aus den Bereichen Gastronomie, Hotellerie und Catering, die Geschäftsabläufe und Kundenbeziehungen von Restaurants, Cafés, Hotels, Imbiss- und Catering-Betrieben digital vereinfachen und beschleunigen sollen.

Agilität

Nachdem sich die agile Software-Entwicklung in den meisten Unternehmen gegenüber klassischen Methoden (Wasserfall) durchgesetzt hat, erobern nun agile Ansätze und Methoden ganze Unternehmen und werden zum Motor der digitalen Revolution. Denn was nutzt ein agiles Software-Entwicklungs-Team, das schnell und bedarfsgerecht Ergebnisse liefert, wenn alle anderen Unternehmensbereiche nach den althergebrachten Methoden und Standards arbeiten? Die schnelle Entwicklung von qualitativ hochwertiger Software und deren ebenso zeitnahe Bereitstellung sind die Voraussetzung dafür, dass Unternehmen ihre digitalisierten Produkte und Services schnell ausliefern können. Damit sind Methoden und Tools, die hierfür geeignet sind, in aller Munde.

Zu denken, dass die agile und digitale Herausforderung sich auf bestimmte Branchen beschränken würde – etwa den Handel, der eine Antwort auf die Omnichannel-Herausforderung sucht, oder die Bankenwelt, die sich den Angriffen der Fintechs ausgesetzt sieht - greift zu kurz. Gegenstände, Maschinen und auch Menschen/Kunden sind heute jederzeit und überall digital ansprechbar. Also müssen neue Funktionen und Updates schnell und individuell ausgerollt werden. Gleichzeitig hinterlassen Konsumenten immer mehr digitale Spuren im Netz, deren zeitnahe, intelligente Interpretation massive Geschäftsvorteile bedeuten kann.

Agilität wird vor allem in Startups durchgängig gelebt. Oft kommt dabei die Denk- und Handlungsweise der „Effectuation“ zum Tragen. Dabei handelt es sich um die Theorie der amerikanischen Wissenschaftlerin Saras Sarasvathy, die das Verhalten erfolgreicher amerikanischer Unternehmer empirisch untersucht hat. In einer von hektischen Veränderungen geprägten, nicht vorhersehbaren Zeit stellen diese Unternehmer ihre verfügbaren Mittel, ihr Wissen und ihr Netzwerk in den Mittelpunkt ihres Tuns und leiten daraus die für sie realistischen Ziele ab. Das ist ein anderes Vorgehen als wir es von klassischen Management-Entscheidungen kennen, die von klaren Zielen, kausaler Logik und einer vorhersagbaren Zukunft ausgehen. Stattdessen sind die aktuell verfügbaren Kompetenzen, Fähigkeiten und Mittel der Ausgangspunkt.

Basierend auf den verfügbaren Ressourcen anfangen, Partner frühzeitig einbinden, Verlustrisiken klar eingrenzen und den Zufall als Chance sehen, um die eigene Zukunft besser zu gestalten – diesen Maximen folgen Unternehmen, die es mit der Digitalisierung ernst meinen. Es gilt, das Unternehmen so aufzustellen, dass es flexibel mit Veränderungen umzugehen weiß und Unberechenbarkeit aushält. Wer sich agil ausrichtet, schafft es, aus verschiedenen Handlungsoptionen schnell die beste zu identifizieren und umzusetzen.

API

Über Programmierschnittstellen (Application Programming Interfaces = APIs) können Apps und Web-Anwendungen mit anderen, von Entwicklern und Unternehmen bereitgestellten Daten und Anwendungen kommunizieren, Daten austauschen und gegebenenfalls ganze Services abrufen. Im Extremfall kann das dazu führen, dass Startups oder Unternehmen aus bereits vorhandenen Services vollständige Digitalprodukte konfigurieren – bei sehr geringem Ressourcenaufwand.

Ein oft zitiertes Beispiel ist der Fahrdienst Uber, der mit seinem disruptiven Geschäftsmodell die weltweite Taxibranche in Schwierigkeiten brachte. Statt das Rad für jede Funktion neu zu erfinden, setzte Uber etwa auf das Kartenmaterial von MapKit und GoogleMaps die Zahlungsabwicklung von Braintree, den Rechnungsversand via Mandrill und die Compute-Performance aus der Amazon-Cloud.

APIs lassen sich zu neuen Produkt konfigurieren – in Windeseile. Auf Programmableweb.com findet sich mit 16.590 APIs das derzeit wohl größte Verzeichnis für öffentlich zugängliche Programmierschnittstellen im Web. Es kann beispielsweise Anbietern von Smart-Home-Lösungen helfen, die mit ihren Apps Küchengeräte, Rolläden, Heizungsanlagen etc. verschiedener Hersteller ansprechen und steuern wollen. Mit APIs machen also auch klassische Unternehmen ihre digitalisierten Produkte zugänglich für Märkte und Plattformen.

Wichtig dafür ist eine robuste API-Management-Umgebung, da es beispielsweise gilt, die APIs abzusichern. Kein Unternehmen wird seine Backend-Systeme via APIs offenlegen, ohne an Security zu denken. Es geht um Authentifizierung und Autorisierung, um die Einhaltung von Policies und die Abwehr von Angriffen. Moderne API-Management-Umgebungen bündeln verfügbare APIs für Entwickler, bieten Analytics-, Monitoring- und Troubleshooting-Funktionen. Sie helfen, den Traffic so zu steuern, dass es zu möglichst geringen Latenzzeiten kommt. Auf Self-Service-Portalen finden Entwickler die APIs, die sie brauchen, außerdem lassen sich dort auch Geschäftsmodelle mit APIs verknüpfen. Anbieter von API-Management-Lösungen sind etwa 3scale, die Google-Tochter Apigee, Axway, CA, IBM, Informatica, MuleSoft, Tibco und andere.

Augmented Reality und Virtual Reality

Spätestens seit dem durchschlagenden Erfolg des Mobile-Games Pókemon GO ist Augmented Reality (AR) wieder in aller Munde – obwohl es entsprechende Technologien schon seit Jahren gibt. Man denke etwa an erste Google-Glass-Anwendungen oder an iOS- und Android-Apps, die für universelle Viewer wie „Junaio“ von der Apple-Tochter Metaio, Layar oder Blippar entwickelt wurden. Trotzdem ist AR immer noch in einem frühen Stadium, und momentan ist trotz medialen Hypes kaum absehbar, ob sich hier ein größerer Trend entwickelt.

Allerdings gibt es schon einige Unternehmen, die mit AR-Techniken in einer Weise experimentieren, die Wettbewerber aufhorchen lassen sollte. Hyundai etwa ermöglicht Fahrern, das Cockpit ihres Autos zu erkunden, indem sie ihr Tablet mit der entsprechenden App auf die Amaturen richten und sich so Funktionen einblenden lassen.

L’Oréal lässt Kunden über seine „Make Up Genius App“ vor dem Kauf Lippenstifte virtuell ausprobieren. Ein Gesichtsmapping-Algorithmus scannt das Gesicht des Nutzers und überträgt Produkte und Look darauf. Ein anderes Beispiel ist die Baumarktkette Home Depot: Mit der iOS-App „Project Color“ können Heimwerker ihre Wohnung in einer anderen Farbe kennenlernen. Halten Sie die Kamera auf eine Wand und wählen eine Farbe aus, so erscheint diese Wand in perfektem Anstrich, Gegenstände wie Lampen, Regale oder Schränke werden erkannt und nicht übermalt. Sowohl bei Home Depot wie auch bei L’Oréal können Produktkäufe in der App getätigt werden.

Dass solche Apps den Wettbewerb wirklich ärgern können, zeigt das Beispiel der App „Amazon Flow“: Kunden scannen die Etikette von Consumer-Produkten ein und erhalten dann Informationen auf einer Art 2D-Etikett eingeblendet – mit typischen Amazon-Informationen wie Nutzerbewertung, Preis und weiteren Produktinfos. Sie werden direkt zum Kauf aufgefordert, was besonders perfide ist, wenn der Nutzer gerade im Edeka- oder Saturn-Markt steht.

Handelt es sich bei der Augmented Reality um eine computergestützte Erweiterung dessen, wie Menschen die reale Welt wahrnehmen, so geht es bei der Virtual Reality (VR) um die täuschend echte Darstellung einer rein virtuellen interaktiven Umgebung. Der User taucht in eine neue Welt ein (Immersion), mit der er interagieren kann. In dieser Welt sieht er qualitativ hochwertige 3D-Bilder und kann sich, etwa ausgestattet mit einer VR-Brille, ohne Verzögerungen in 360 Grad umsehen.

Big Data

Wohl jeder, der in den vergangenen Jahren eine Big-Data-Konferenz besucht hat, dürfte mit dem Zitat „Daten sind das neue Öl“ konfrontiert worden sein. Fest steht, dass heute nicht nur strukturierte Daten, wie sie in Datenbanken vorzufinden sind, sondern auch unstrukturierte Daten, wie sie etwa von Sensoren, RFID-Tags, Smart-Metering-Systemen oder auch im Social Web erzeugt werden, für Geschäftsvorfälle aller Art nutzbar gemacht werden können. Dieser Datenschatz liegt noch weitgehend brach. Jetzt geht es darum, ihn so zu bearbeiten, dass sich präzise Aussagen etwa zu Marktentwicklungen, Geschäftseinflüssen, Leistungsparametern, Kundeninteressen und vielem mehr treffen lassen.  

Je stärker Unternehmen digital durchdrungen sind und ihren Datenschatz heben, desto größer wird der Wunsch, möglichst verlässliche Daten für die Unternehmenssteuerung zu erhalten. Das „Data-driven Enterprise”, in dem möglichst keine Entscheidung fällt, die nicht durch Daten abgesichert ist, wird Realität. Die Idee ist durchaus nicht neu: In Banken und Versicherungen gehört das Risiko-Management von jeher zum Geschäft. Beim Kredit-Scoring etwa wird abgeschätzt, ob ein Kunde kreditwürdig ist, und Versicherungen prognostizieren anhand von Data Mining und vielfältigen statistischen Methoden potenzielle Schäden und Kosten. Produzierende Unternehmen errechnen die künftige Auslastung ihrer Fabriken, Fluggesellschaften das zu erwartende Passagieraufkommen und Händler den Bedarf für Waren.

Neu ist indes die Welle an neuen Technologien etwa aus den Bereichen Künstlicher Intelligenz und Machine Learning, die Analysetechniken auf ein neues Level bringt. Somit heben drei Faktoren Big Data auf ein völlig neues Niveau: die Fülle an strukturierten und unstrukturierten Daten, die auf Auswertung warten, eine rasant angewachsene Rechenpower, auf die jedes Unternehmen – wenn nicht im eigenen RZ, dann in der Cloud - Zugriff hat sowie jede Menge hochmoderne, leistungsfähige Analysetools. Deep Learning, Cognitive Computing und semantische Services verschiedenster Art ermöglichen es Kontexte herzustellen, die Anwendern bislang verschlossen waren. Nahezu jeden Tag kommen etablierte Unternehmen und Startups mit neuen Tools und Services heraus, die in irgendeiner Form Aspekte der menschlichen Intelligenz nachahmen und sogar perfektionieren.

Blockchain

Mit der besonders disruptiven Blockchain-Technologie werden sichere, direkte Transaktionen im weltweiten Web ohne Einbindung von Intermediären möglich. Dabei kann es sich beispielsweise um Verträge, Testamente, Transportpapiere oder Finanztransaktionen handeln. Nutzen wir etwa im Zahlungsverkehr heute noch die kostenpflichtigen Angebote vertrauenswürdiger Vermittler wie Banken, Kreditkartenunternehmen oder PayPal, könnte die Blockchain irgendwann dafür sorgen, dass sich Lieferanten und Konsumenten direkt und für jedermann nachvollziehbar im Netz verbinden, ohne dass ein Third-Party-Player nötig ist.

Die Blockchain basiert technisch auf einer dezentralen Datenbank, die in einem Peer-to-Peer-Netzwerk von Computern verteilt ist, also allen gemeinsam oder auch niemandem gehört. Sie wird auch als „Digitales Hauptbuch“ (Digital Ledger) bezeichnet. Da dieses System von keinem Angreifer mehrheitlich zu kontrollieren ist, lässt es sich auch nicht manipulieren oder hacken. In diesem Netzwerk können Parteien an einer Blockchain-basierenden Lösung teilhaben und den Regeln dieser Blockchain folgen. (Einfach erklärte Details zur Blockchain finden interessierte Leser hier)

Was die Blockchain letztendlich für die weltweiten Märkte bedeuten wird, ist noch völlig unklar. Man stelle sich etwa eine Versicherung vor, die mit einem Autofahrer tarifliche Regeln vereinbart. Das Fahrverhalten wird dann über die Blockchain analysiert, die Beiträge ändern sich ständig je nach Fahrstil. Vorsichtige Fahrer werden belohnt, risikobereite Fahrer zur Kasse gebeten. Solche „Smart Contracts“, deren Einhaltung kein Aufseher überwachen muss, sind in vielen Branchen und Nutzungsszenarien denkbar.

Ein oft genanntes Beispiel ist auch das „Brooklyn Microgrid“ in New York, wo zehn Haushalte entlang der President Street die Bewohner auf der anderen Straßenseite mit Strom versorgen, der über Solarpanels gewonnen wird. Abrechnung und Bezahlung werden ohne zwischengeschalteten Versorger direkt zwischen Erzeuger und Empfänger abgewickelt – über die Blockchain. In diesem Szenario ist die Vermittlung über Stadtwerke, Energieversorger oder Strombörsen überflüssig. Auch der Zustand der Photovoltaik-Installationen oder von Smart Metern könnte über die Blockchain kontrolliert werden.

Wie die Bestseller-Autoren Don und Alex Tapscott in ihrem Buch „Die Blockchain-Revolution“  schreiben, wird auch das Internet of Things, in dem „Billionen von Transaktionen“ abgewickelt und dokumentiert werden, von der Blockchain-Technologie beeinflusst. „Stellen wir uns vor, dass vernetzte Glühbirnen Strom von einer Stromquelle ersteigern — das wird wohl kaum über bestehende Kanäle abgerechnet werden“, so die Autoren im Gespräch mit „brand eins“.

Chief Digital Officer (CDO)

Eine Reihe von Unternehmen haben den digitalen Wandel in die Hände eines eigens berufenen Chief Digital Officer (CDO) gelegt, der auf Vorstandsebene oder einem Level darunter agiert. Sie verstehen die Digitalisierung als ganzheitliche Aufgabe, die den gesamten Konzern betrifft und an den oft bestehenden Grenzen der Abteilungssilos nicht haltmachen darf. In anderen Unternehmen übernimmt der CIO diese Rolle. Das gelingt am besten dann, wenn er im Unternehmen von jeher in Management-Entscheidungen involviert war und das Standing eines strategischen Vordenkers hat.

Nicht selten gibt es aber gar keinen offiziell Beauftragten für die digitale Transformation. Verantwortlich sind die Fachbereiche, denen aber oft die übergreifende Perspektive fehlt. Im Marketing etwa wird über den eigenen Tellerrand kaum hinausgeblickt, ist der Chief Marketing Officer (CMO) doch meist froh, wenn er die Herausforderungen des Digitalen Marketings in den Griff bekommt. Der Chief Financial Officer (CFO), traditionell in vielen Unternehmen mitverantwortlich für die IT, denkt vor allem an die Kosten, weniger an strategische Optionen. Auch Personal-, Produktions-, Entwicklungs- oder Vertriebschefs werden vor allem ihren Verantwortungsbereich im Auge haben.

Neben CDO und CIO ist häufig auch der Chief Technology Officer (CTO) in der Rolle des obersten Digitalisierers. Auch CEOs gefallen sich in der Rolle des Chefdigitalisierers. GE-Chef Jeffrey Immelt etwa findet sich ständig in den Schlagzeilen mit der Aussage, seinen Konzern in die weltgrößte Softwareschmiede umbauen zu wollen. Ähnlich äußert sich Siemens-Boss Joe Kaeser.

Cloud Computing

Der digitale Wandel erfordert flexible, schnell anpassbare IT-Infrastrukturen. Viele große Unternehmen verfolgen deshalb heute eine „Cloud-first“-Strategie. Mitarbeiter, Kunden und Partner sollen Cloud-Dienste jederzeit von überall auf verschiedenen Endgeräten abrufen können – zu kalkulierbaren Kosten, datenschutzkonform und unter höchsten Sicherheitsvorkehrungen. Letzteres ist der Grund dafür, dass die meisten Unternehmen auf Private- und Hybrid-Cloud-Infrastrukturen vertrauen, um die Kontrolle über ihre Anwendungen und Daten nicht aus der Hand zu geben.

Die Vorteile von Cloud Computing sind vielfältig. Operative Agilität etwa überzeugt viele CIOs: Cloud-Dienste können bedarfsgerecht skaliert werden. Software-Updates, auch Sicherheits-Patches, werden zentral eingespielt, der Wartungsaufwand sinkt massiv, was zu Kosteneinsparungen führt. Wichtig sind vor allem die Collaboration-Möglichkeiten: Weltweite Teams können zentral auf Dokumente und Daten zugreifen, gemeinsam daran arbeiten und Dritten zeigen, was sie verändert haben.

Viele Digitalisierungsszenarien, etwa im Bereich Internet of Things (IoT), sind überhaupt erst mit Cloud-Infrastrukturen umsetzbar. Die Robert Bosch GmbH ist dabei, ein weltweites Netz an Cloud-Rechenzentren für IoT-Szenarien aufzubauen. Die Rechenkapazität wird benötigt, um beispielsweise Connected-Car-, Smart-Home- oder Industrie-4.0-Projekte umzusetzen.  Die Offerte umfasst zunächst PaaS-Angebote einschließlich Frameworks und Container-Technologien. Kunden sollen damit Szenarien wie Geräteverwaltung oder das Management von Maschinen und Gateways abwickeln. Auch die Zugriffsverwaltung, das Management von Software-Rollout-Prozessen, die Anbindung von Drittsystemen und Datenanalyse sollen mit der IoT-Cloud-Infrastruktur bewältigt werden können. Industrieunternehmen wie Bosch, aber auch Siemens und General Electric treten mit solchen Angeboten in Wettbewerb zu etablierten IT-Anbietern wie IBM, Microsoft, SAP oder Amazon Web Services, die jeweils auch PaaS-Dienste für IoT anbieten.

Interessant ist die Frage, mit welcher Konsequenz sich Unternehmen mit ihren Daten Public-Cloud-Infrastrukturen anvertrauen werden. Kosteneinsparungen etwa im Bereich der IT-Infrastruktur und des -Personals wirken verlockend, auch sind die Infrastrukturen in der Regel robuster und zuverlässiger. Dagegen spricht allerdings die Frage, ob Unternehmen wirklich im ganz großen Stil ihre sensiblen Daten Providern wie AWS, Microsoft oder Salesforce überantworten und somit die Kontrolle über die Backend-Infrastruktur aus der Hand geben wollen - ohne vollständige Transparenz darüber, was mit den eigenen Daten geschieht. Zudem steigt die Abhängigkeit von einzelnen Cloud-Anbietern, und wenn eine Multi-Cloud-Strategie verfolgt wird, der Integrations- und Management-Aufwand.

Cognitive Computing

Cognitive Computing, so definiert der ITK-Branchenverband Bitkom, beschreibt selbstlernende IT-Systeme, die - auch natürlichsprachig - mit Menschen und anderen Computersystemen in Echtzeit kommunizieren, sich an frühere Interaktionen erinnern und eigenständig Schlüsse ziehen können. Dabei berücksichtigen sie ihr Umfeld und verarbeiten in hoher Geschwindigkeit große Datenmengen aus unterschiedlichsten Quellen. Kognitive Assistenten beantworten Fragen etwa im juristischen Umfeld, der medizinischen Diagnostik, in der Forschung oder der hochautomatisierten Produktion.

Wissenschaftler gehen nicht davon aus, dass alle menschlichen Denkfähigkeiten von der Maschine simuliert werden können, weshalb das Zusammenspiel von Mensch und Maschine hier den eigentlichen Fortschritt in der Wissensarbeit bringen soll. Doch der Bitkom warnt: „Das Verhältnis des Wissensarbeiters zu seinem Wissenswerkzeug wird sich radikal wandeln. Er wird neue Kompetenzen erwerben müssen, um seine Werkzeuge effektiv nutzen zu können. Und auch die Organisationen bleiben nicht verschont: Heutige Entscheidungswege werden ausgehöhlt, Arbeitsprozesse werden sich beschleunigen, Berufsprofile werden sich schleichend, aber stetig transformieren. Die genauen individuellen und organisationalen Auswirkungen sind derzeit schwer vorhersagbar. Aber die Veränderungen werden viele Menschen betreffen und tiefgreifend sein.“ (siehe auch den Bitkom-Leitfaden für Kognitive Maschinen)

Wie weit Cognitive Computing bereits fortgeschritten ist, zeigte Anfang 2016 der fünffache Sieg des Google-Programms „AlphaGo“ gegen den Profispieler des asiatischen Brettspiels Go, Fan Hui. AlphaGo war von der Google-Tochter DeepMind als Kombination aus zwei Neuronalen Netzwerken und der sogenannten Monte-Carlo-Baumsuche (MCTS) geschaffen worden. Da Go den Spielern bei jedem Zug rund 200 Möglichkeiten einräumt und ein Spiel im Schnitt ebenfalls 200 Züge lang dauert, galt eine Automatisierung bis dahin als aussichtlos.

IBM nimmt sich für sich in Anspruch, mit seiner Watson-Technologie besonders weit zu sein: Sie kann demnach strukturierte und unstrukturierte Massendaten auswerten und interpretieren, dabei ständig hinzulernen und – basierend auf Persönlichkeit, Tonalität und Emotionen des Nutzers -  Empfehlungen abgeben.

Der japanische Versicherer Fukoku Mutual Life will die Technik nutzen, um Unterlagen von Hospitälern sowie Ärzten auf Plausibilität zu prüfen. In die Schlagzeilen geriet das Projekt, weil 34 Mitarbeiter ihren Job verlieren sollen. Derweil nutzt das Rhön-Klinikum Watson, um seltenen, unerkannten Erkrankungen auf die Spur zu kommen. Dazu werden Patientendaten bis ins kleinste Detail auf Auffälligkeiten hin untersucht. Auch BMW forscht mit Watson Cognitive Computing, um Fahrerlebnisse stärker personalisieren zu können und Fahrerassistenzsysteme intuitiver zu gestalten.

Crowdsourcing

Das Auslagern von Dienstleistungen an freiwillige oder bezahlte Helfer im Netz nennt man Crowdsourcing. Der Begriff wurde 2006 von Jeff Howe („Wired“) geprägt, der einen Beitrag mit dem Titel „The Rise of Crowdsourcing“ veröffentlichte. Kerngedanke ist es, die Schwarmintelligenz mit der Outsourcing-Idee und der Allgegenwart des Internet zu verbinden und beispielsweise Aufgaben rund um Innovations-, Produktions- und Entwicklungsprozesse in die „Crowd“ auszulagern.

Der Ansatz hat zu Beginn große mediale Aufmerksamkeit erhalten, dabei aber nicht nur Freunde gefunden. Werden Dienstleistungen an interessierte, talentierte Menschen im weltweiten Netz vergeben, kann das ganze Berufsgruppen massiv unter Druck setzen. Man denke beispielsweise an Grafik- und Design-Experten, Softwaretester oder Fotografen, die durch billige Konkurrenz aus dem weltweiten Netz teilweise ihre Existenzgrundlage verloren haben.

Unternehmen nutzen den Crowdsourcing-Ansatz heute häufig für ihren Innovationsprozess, sprechen aber lieber von Open Innovation. Sie möchten neue Umsatzquellen erschließen oder im Zuge der Digitalisierung datenbasierte Geschäftsmodelle entwickeln. Dafür wollen sie den Ideenreichtum möglichst vieler Akteure anzapfen. Innovationen entstehen nicht nur im eigenen Unternehmen und dessen Netzwerk, sondern vor allem in Zusammenarbeit mit industrie- oder unternehmensfremden Ökosystemen.

Wer nach Beispielen für solche innovativen Projekte sucht, wird beispielsweise auf der Open-Innovation-Plattform „Innovationskraftwerk“ fündig, die aus der Standortinitiative „Deutschland – Land der Ideen“ erwachsen ist. Dort ist etwa zu lesen, wie die Wella GmbH einen mit 13.000 Euro ausgeschriebenen Wettbewerb zum Thema neue Haarpflegeprodukte und Friseurbedarf initiiert hat. Der Paketdienstleister Hermes ließ sich die „Dienstleistungen der Zukunft“ von der Crowd entwerfen und SGL Carbon sammelte Ideen, welche Produkte sich mit dem hochsoliden Verbundwerkstoff Carbon-Beton herstellen lassen.

Customer Insights

Der Tanz um den vernetzten Kunden steht klar im Mittelpunkt aller Digitalisierungsbemühungen. Begriffe wie Customer Experience Management, Customer Journey oder Customer Lifetime-value – um nur drei zu nennen – bezeichnen gängige Termini in Marketing- und Vertriebsabteilungen. Deren Ziel ist es, vorhandene und potenzielle Kunden auf möglichst allen digitalen Kanälen und an jedem denkbaren Kontaktpunkt („Touchpoint“) zu erreichen und zum Kauf von Produkten, Downloaden von Inhalten, Abonnieren von Newslettern, Teilnehmen an Gewinnspielen oder vielfältigen anderen Aktionen zu bewegen (Customer Engagement).  

Da immer mehr Konsumenten im Internet generell oder im Social Web ihre Spuren hinterlassen, können sie gemäß ihrem Verhalten oder ihrer Interessen verfolgt, analysiert und angesprochen werden (Targeting). Dabei lässt sich die Kontaktaufnahme beliebig aussteuern, nachvollziehen und vermessen. Das digitale Marketing ist bereits zu einer kleinen Wissenschaft geworden, doch die Ziele sind altbekannt: Immer geht es darum, neue Kunden zu gewinnen, Bestandskunden zu halten, den Umsatz je Kunde zu erhöhen und – im besten Fall – Kunden zu begeisterten Botschaftern einer Marke zu machen.

In der Praxis tun sich viele Unternehmen, die schon lange am Markt sind, immer noch schwer damit, ihrer Klientel eine optimale Channel-übergreifende Customer Experience zu bieten. Unflexible Abteilungsstrukturen (Silos) verhindern strukturiertes, koordiniertes Vorgehen. Datenbestände liegen nur fragmentiert vor, und die Systeme in Abteilungen wie Vertrieb, Marketing und Support sind oft mangelhaft oder gar nicht integriert. Damit wird die Analyse von Kundendaten über physikalische und virtuelle Kontaktpunkte hinweg schwierig oder unmöglich.

Sichtbar wird das beispielsweise, wenn im Webshop des bevorzugten Einzelhändlers unsinnige Empfehlungen zu Einkäufen gemacht werden, obwohl der Kunde dort im stationären Handel seit Jahren einkauft. Oder wenn die Beantwortung einer Beschwerde im Web Tage oder Wochen dauert, weil der zuständige Experte die Kundenhistorie nicht kennt. Oder wenn Kundenanfragen auf einer Fanpage bei Facebook gar nicht erst beantwortet werden.

Der Druck auf die Marketing-Abteilungen ist immens. Die digitalen Kanäle sind zunehmend die erste Anlaufstelle für Kunden. Die Berater von McKinsey haben errechnet, dass schon in diesem Jahr rund die Hälfte aller Kaufentscheidungen weltweit durch das Web beeinflusst wird. Hinzu kommt, dass das digitale Marketing ein Moving Target ist: Jeden Tag ändern sich die Möglichkeiten, mit denen Kunden angesprochen, zu Engagements bewegt und in ihrem Verhalten analysiert werden können.

Zunehmend spielen Instrumente eine Rolle, die den Kunden ganzheitlich erfassen und auch seine Gefühlswelt durchleuchten. Beispiel dafür ist die sogenannte Empathie-Karte, ein vom US-Beratungshaus Innosight entwickeltes Tool. Es zielt darauf ab, Aufgaben, Probleme und Bedürfnisse der Kunden möglichst vollständig zu erfassen. Es gilt herauszufinden, was der Kunde denkt und fühlt, was er liebt und hasst, was ihm Sorgen bereitet und wonach ihm gelüstet. So entstehen Kundenprofile die sich optimal mit dem eigenen Produkt- und Service-Angebot abgleichen lassen.

Manche Unternehmen stellen sich heute bereits komplett von außen nach innen auf oder bauen sich demgemäß um (Outside-in). Sie beteiligen ihre Kunden an der Produkt-, Service- und Ma