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Nr. 5254568

Was ist eigentlich Digitalisierung?

Vorwort des Autors

Dieser Artikel ist der Auftakt einer Serie, die sich dem vielseitigen Thema der Digitalisierung widmet. Dabei geht es nicht um Phrasendrescherei oder ein themabezogenes Imponiergehabe fachlicher Ausdrücke. Nein, ganz im Gegenteil.
Die Welt der Digitalisierung ist geprägt von englischen Fachausdrücken. Gleichzeitig soll sie alle Menschen erreichen und das (Arbeits)Leben erleichtern. Der Erfolg von Digitalisierungsvorhaben ist u.a. abhängig vom Umgang miteinander, beginnt mit einer verständlichen Sprache und dem Verständnis, die vielen Auswirkungen und Möglichkeiten der Digitalisierungseinflüsse zu erhalten.
Ein sehr dringliches Thema und Problem ist der anstehende Fachkräftemangel. 2025 werden laut der Agentur für Arbeit dem Arbeitsmarkt 6,5 Millionen Fachkräfte deutschlandweit fehlen. Möglicherweise wird der Zeitpunkt durch den coronabedingten konjunkturellen Wirtschaftseinbruch etwas nach hinten verlegt, doch bleibt das Problem auch dann bestehen.
Bedingt durch den demografischen Wandel gehen Millionen Menschen in den Ruhestand und wegen zu niedriger Geburtenraten rücken zu wenig Fachkräfte nach. Digitalisierung und digitale Transformation können einen Teil des Fachkräftemangels kompensieren. Grund genug, jetzt das große Thema durch die Unternehmen und deren Beschäftigten voranzutreiben. Ohne Wenn und Aber. Themenverwandte Impulse können Interessierte einer weiteren Serie des Bereiches Neue Arbeitswelten entnehmen. 
Ziel dieser Rubrik ist es, die Sprache der digitalen Welt zu vermitteln und dabei anschaulich Hintergründe, Begrifflichkeiten, Auswirkungen und Praxisbeispiele zu erläutern. Und zwar so, dass Lesenden nicht die Lust vergeht, eine vielleicht neue bzw. abstrakte Welt besser verstehen zu lernen. 
Auch den Profis bieten sich die Möglichkeiten, ihren ‘Digitalisierungssprech’ zu überdenken und sowohl Entscheidende als auch Anwenderinnen und Anwender besser in die Welt der Digitalisierung hineinzuholen.
Der thematische Einstieg im nachstehenden Digitalisierungsbeispiel mag merkwürdig, ja zu einfach anmuten. Es ist jedoch wichtig, einen Einstieg zu finden, den möglichst alle Lesenden nachvollziehen können, um sowohl den Unterschied von Digitalisierung und digitaler Transformation als auch die Auswirkungen auf der Arbeitswelt zu erkennen. Genug der Worte, fangen wir an.

Ein Digitalisierungsbeispiel

Etwas auf Papier Geschriebenes kann auch mittels Computerhardware und -software, hintergründig der sichtbaren Anwendungen, in binären Codes erfasst werden. Das Papier, das Schreibsubstrat und die Handschrift sind überflüssig. Die erfassten Informationen sind per Dateneingabe auf elektronischen Datenträgern gespeichert, sprich digitalisiert, siehe nachstehende Abbildung.
© Emmanuel Beule
Dabei ändert die digitalisierte Lösung nicht die beschriebenen Inhalte, sondern den Prozess der Informationserfassung. Anwender müssen ggf. ein neues Schreibverfahren und den Umgang mit Computern und Software erlernen. 
Der erste Nutzen dieser Schreibweise ist, dass Korrekturen am Bildschirm getätigt werden können, ohne ein neues Papier bei handschriftlichen oder schreibmaschinellen Niederschriften verwenden zu müssen. Was jedoch im Hintergrund passiert: Es entstehen Daten, gespeichert in Dateien.
Diese Daten beinhalten alle erfassten Informationen. Das ist sehr wichtig zu verstehen. Ab hier wird weiter von Daten geschrieben und vielleicht hilft die Eselsbrücke, warum es Informationstechnologien heißt, auch wenn der Vergleich wissenschaftlich betrachtet etwas hinkt.
Erst wenn die angesammelten Daten verwertet und weiterverarbeitet werden, entsteht die Wertschöpfung. In der zweiten Abbildung fließen die erfassten Daten in Anwendungen zusammen (DMS = Dokument-Management-System – ERP = Enterprise-Resource-Planning – CRM Customer-Relationship-Management). Dort werden Prozesse ausgelöst und Daten unterschiedlich weiterverarbeitet.
Noch interessanter wird es, wenn die Daten eines Computersystems Aktionen in anderen Systemen auslösen. Ausführungen dazu gibt es im nächsten Artikel, Big Data und Datenseen – die Zukunftswährung. Soviel als Ausblick: Werden die angehäuften Daten einzelner Applikationen in größere Datenbanken übertragen, spricht die Fachwelt von data lakes, zu Deutsch Datenseen, die Voraussetzung für Big Data Themen. 
© Emmanuel Beule
Mit diesem anfänglich einfachen Beispiel soll verdeutlicht werden, dass der Übergang von einer analogen zu einer digitalen Informationserfassung nicht nur einen Veränderungs-, sondern auch einen Transformationsprozess beinhaltet. Die alte Welt des Schreibens hat sich verändert und die erzeugten Daten sorgen für teil- und vollautomatisierte Prozesse, häufig verborgen in kleinen surrenden Maschinen.

Digitale Transformation 

Das Papier, das Schreibsubstrat und die Handschrift aus dem o.g. Beispiel werden für das Erfassen der Daten nicht mehr benötigt. Die Daten sind auf elektronischen Datenträgern gespeichert, können digital weiterverarbeitet, verbreitet und verwertet werden. Die Adressatenwege können Mensch-zu-Mensch, Mensch-zu-Maschine, Maschine-zu-Mensch und Maschine-zu-Maschine sein. 
Damit nicht genug. Digitale Transformation führt zu Dematerialisierungs- und Rationalisierungseffekten, zwei Themengebiete, die, kennt man sie nicht, nach Arbeitsverlust und Verdrängungsmärkten klingen. (Dieses Thema wird in einem gesonderten Artikel hier bearbeitet.)
Ein Vorgeschmack zu diesem Thema: Digitalisierung bzw. digitale Transformation bedeutet in erster Linie Automation. Automation wiederum heißt, dass Prozesse unterbrechungsfrei funktionieren, um die Effektivität und Effizienz zu steigern. Dadurch werden bspw. die Durchsatzraten pro Person gesteigert, egal ob sie an Maschinen arbeiten, Aufträge an Bildschirmen bearbeiten oder im Internet nach Produkten oder Wissen suchen. Alles wird schneller, Arbeiten, Maschinen u.v.m. werden durch produktivere oder andere Möglichkeiten substituiert.
Das Potenzial, unbequeme, unnötige und damit kostspielige Arbeiten zu automatisieren, kann dazu führen, dass die Sinnhaftigkeit der beruflichen Tätigkeit steigen kann. Dies liegt allerdings an uns, ob wir die Sinnhaftigkeit mitgestalten wollen, können und dürfen. Hierzu müssen sich Führungskräfte, Mitarbeitende, ja die gesamte Gesellschaft vorbereiten. Methoden und Haltungskonzepte helfen, den Wandel zu strukturieren und umzusetzen. Mögliche Impulse finden Sie hier. 
Um die Auswirkungen der Digitalisierung im eigenen Unternehmen zu verstehen, bietet sich der Stakeholder Ansatz (siehe Abbildung 3) als Rahmen wissenschaftlicher oder unternehmensinterner Untersuchungen und Analysen an.
© IHK SO
Der Stakeholder Ansatz ist einfach erklärt: Es geht um die internen und externen Interessensgemeinschaften eines Unternehmens. Die Kategorisierung hilft, äußere Einflüsse zu erkennen und interne Veränderungen bzw. Einflüsse auf externe Interessensgemeinschaften zu berücksichtigen.
Im Rahmen der Digitalisierung ist damit die Innovationsfähigkeit und die Bereitschaft, technologischen Fortschritt zu entwickeln bzw. zu antizipieren, gemeint. Eine Frage kann zum Beispiel lauten: Wird der technologische Fortschritt benötigt und verkraften die entsprechenden Stakeholder die damit einhergehenden Veränderungen?
Digitalisierungseffekte eröffnen weitreichende Chancen und lösen Probleme unternehmerisch, gesellschaftlich und politisch. Wissenschaftler und Vertreter aus der Industrie weisen auf einen radikalen Kulturwechsel bedingt durch die Auswirkungen einer globalen digitalen Transformationen hin und auch Philosophen wie Precht (vgl. Jäger, Hirten, Kritiker, 2018) setzen sich intellektuell mit den Folgen einer neuen zu bewältigenden Epoche auseinander.

Ausblick

Einerseits steht die Digitalisierung sinnbildlich für eine vielversprechende, flächendeckende Lösungsvielfalt etlicher Probleme, bspw. in der Produktion, in Prozessen mit Medienbrüchen, in der Kommunikation, neuen disruptiven Innovationen und der Erleichterung vieler alltäglicher Aufgaben.
Andererseits lässt sich eine unternehmerische und gesellschaftliche Überforderung in der Umsetzung und in der Priorisierung von digitalen Projekten ausmachen. Die Auswirkungen werden allumfassender, da nicht ersichtlich ist, ob bspw. die Quantität an Erwerbstätigkeit in Fertigungsbetrieben abnimmt und im Gegenzug dafür ausreichend neue Berufe entstehen werden. Die Komplexität von Unternehmen kann nicht „einfach mal so“ digitalisiert werden.
Wie sehen zukünftig die Gestaltung unserer Berufe, damit einhergehend die Einkommensmöglichkeiten und gesellschaftlichen, sozialen Strukturen aus? Welche Auswirkungen wird es wegen der Digitalisierung bzw. der Digitalen Transformation geben? Und welche Rolle spielen die Auswirkungen der Corona-Pandemie? 
Das Thema Digitalisierung ist vielseitig und findet nahezu in sämtlichen Branchen abteilungsübergreifend Anklang und gewinnt elementar an Bedeutung. Es wird bereits vielseitig gelebt und immer mehr benötigt. Doch wie sehen die Transformationsschritte in eine digitalisierte Welt aus? 
Auf diese und weitere Fragen gehen die folgenden Artikel dieser Rubrik ein. Sie sollen Anregungen liefern und werden inhaltlich sicherlich nicht den Anspruch auf Vollständigkeit erheben. Einzig das Motiv, Licht in die undurchsichtige und vielseitige Materie der Digitalisierungswelt zu bringen, ist das Ziel der Kategorie: Welt der Digitalisierung.  
Einleitend ist sicher, dass diverse Wissenschaften und Methoden aufeinandertreffen, wenn man sich professionell mit der Digitalisierung beschäftigt. Marketing, Changemanagement, Verhaltensökonomie, Personalmanagement und Diversity Management sind nur einige der zu nennenden Essenzen für eine erfolgreiche Einführung digitalisierter Verfahrensweisen. Denn im Engineering und in der Informatik sind Wissenschaft und Praxis bereits viel weiter: Sie entwickeln und produzieren digitalisierte Lösungen.  
Es ist Zeit, die Sprache der Digitalisierung besser zu verstehen.

Definition Digitalisierung 

Claude E. Shannon wird als der Urvater der Digitalisierung bezeichnet. Er definierte bereits 1948, dass mit binary digits analoge Werte oder Objekte mittels Logarithmen in digitale Formate konvertierbar werden.
© IHK SO
Mit anderen Worten: Ursprünglich bedeutet Digitalisieren die Transformation von analogen Informationen in digitale Daten, oder die Fähigkeit physische Informationen und Daten in Form von Binärzeichen bzw. -codes auszudrücken. Mehr bedeutet Digitalisierung nicht.
Heute wird der Begriff Digitalisierung unter verschiedenen Aspekten und mit unterschiedlichen Deutungen verwendet. Kaum ein anderer Ausdruck beherbergt in seinen Querschnittseigenschaften so viele unterschiedliche Ausprägungen: Big Data, KI, Cloud Computing, Internet of Things, Gamification, Social Network, Social Business, Assistenzsysteme, Blockchain und Security sind nur einige der gängigen Themengebiete. (Auch hierzu erscheinen nach und nach Artikel.)

Wie funktioniert Digitalisierung?

Grundvoraussetzung für einen erweiterten Nutzen der Digitalisierung ist die physikalische Vernetzung zwischen Peripheriegeräten und dem auf Programmiersprachen basierenden Austausch von Daten. Informationstechnologische Details werden ausgespart, da es ausschließlich um die Verwendung und die ökonomisch-gesellschaftlichen Auswirkungen im Zeitalter der Informatisierung geht.
Voraussetzung der Informatisierung ist die „zunehmende Diffusion von Personalcomputern, deren Einbindung in ein neuartiges Netzkonzept (Client-Server-Computing) und die Anbindung der Unternehmensnetzwerke an öffentliche Informations- und Kommunikationsstrukturen“ (Boes & Kämpf, 2011, S. 51, Global verteilte Kopfarbeit. Offshoring und der Wandel der Arbeitsbeziehungen. Berlin: edition sigma).
Dies ermöglicht eine „Integration unternehmensinterner digitaler Informationssysteme in eine öffentliche Informationsinfrastruktur wie das Internet“, was zum Ergebnis führt, dass die „Einbettung des Unternehmens in einem unternehmensexternen Produktions- und Verwertungszusammenhang“ steht, und „das Entstehen einer weltweit durchgängigen Informationsebene […], die über die Produktion hinaus auch andere gesellschaftliche Reproduktionsformen erfasst“ (ebd, S. 56). Die Informatisierung ist der technologische Bestandteil des Begriffs Industrie 4.0.
Prof. Dr. Oliver Bendel ordnet die Ausprägungen der Digitalisierung in die Bereiche Gesellschaft, Politik und Wirtschaft ein. Er stellt die Verbindungen der Digitalisierung in unterschiedlichen Fachbereichen und Themengebieten dar.

Fazit

Offensichtlich haben bis heute weder die Wissenschaft noch die Praxis einen Standard für den Begriff Digitalisierung benennen können.   
Die Kernproblematik unterliegt wahrscheinlich der Tatsache, dass die Sprache der Digitalisierung sehr vielseitig ist.
Hersteller von Software bezeichnen konkurrierende Produkte gerne mit eigenen Wortschöpfungen, um sich vom Wettbewerb abzugrenzen und auf die eigene, vermeintlich bessere Leistung hinzuweisen. Und doch handelt es sich um vergleichbare Produkte. Fairerweise muss man ergänzen, dass dies in vielen anderen Branchen ähnlich verläuft, aber die Berührungspunkte in der Regel auf gegenseitiges Fachwissen bzw. Experten auf Augenhöhe treffen. Dies ist bei digitalen Projekten anders, denn sie betreffen nahezu alle Bereiche – berufliche wie private. 
Bei Unterhaltungen mit Mitarbeitenden aus der IT-Abteilung ist die Sprache in der Regel technisch und gespickt von Fachbegriffen. Schnell stellt sich das Gefühl bei Nicht-IT-affinen-Menschen ein, die Welt der Digitalisierung im beruflichen Kontext nicht zu verstehen. Ein Misstrauen gegen Digitalisierung ist damit vorbestimmt. 
Hinzu kommt eine nun über 40-jährige kollektive Erfahrung von Digitalisierungsvorhaben in Unternehmen, die zwar unsere berufliche Welt enorm verändert hat, aber realistisch betrachtet für mehr Komplexität als für Vereinfachungen gesorgt hat. Auf diese Annahme wird umfangreich im Artikel Auswirkungen und Prognosen von Digitalisierungsprojekten eingegangen.   
Umso wichtiger ist es, dass wir mehr über die Sprache und die Möglichkeiten der Digitalisierung lernen.
Wenn Ihnen der Artikel gefallen hat, Sie mehr über das Thema wissen wollen oder an unseren Online-Seminaren teilnehmen möchten, empfehlen wir Ihnen, sich für unsere Newsletter und Veranstaltungshinweise zu registrieren. 
(Letzter Stand 15. September 2020, Autor: Emmanuel Beule)

Big Data und Datenseen - die Zukunftswährung?

Wer sich nicht auf das Sammeln und das Erzeugen von Daten konzentriert, kann in Zukunft das Nachsehen haben. Deshalb ist es wichtig, mehr von der Materie Daten, Big Data und Digitalisierung im Allgemeinen zu verstehen.

Warum Daten sammeln?

Die Kombination von unterschiedlichen Daten und deren Auswertung kann für Unternehmen weitreichende Entscheidungsgrundlagen bieten.
Analysen über vergangene Kundenbestellverhalten können in Korrelationen zu anderen Einflussgrößen geprüft werden. Handelt es sich vielleicht um Saisonware und die Rohstoffe unterliegen volatilen Einkaufsbedingungen? Kann also vorausschauend vielleicht ein optimierter und datenbasierter Einkaufsprozess zu besseren Konditionen führen? Wann sind die Kundenanfragen eigentlich am höchsten und wann die Abschlussquoten? Gibt es neue Marktbegleiter oder gar disruptive Einflüsse am Markt, die für eine radikale Veränderung sorgen? Und wie sieht eigentlich der Ausbauprozess von Kundenbeziehung mit weiteren Produkten aus dem eigenen Hause aus?
Erst wenn über genügend Daten verfügt wird, lassen sich Hypothesen bilden und datenbasiert überprüfen. Die Schwierigkeit Daten zu filtern, herauszufinden, welche Information die richtige ist, beschreibt die größte Herausforderung.
Nicht nur kaufmännische Daten sollten gesammelt werden, auch jegliche andere Datenquelle ist in Betracht zu ziehen. Der Fantasie der Datenverwertung sollten keine Grenzen gesetzt werden. Noch wissen wir heute nicht, welche Daten wir morgen verwerten können.
Maschinenverhalten, beispielsweise Vibrationen nach einer gewissen Laufleistung, deuten vielleicht auf benötigte Wartungen hin. Es gibt sehr viele Muster, die aus der analogen Welt bekannt sind und sich digital erkennen lassen. Der Controller-Fantasie sind kaum Grenzen gesetzt, sofern die Daten verfügbar sind und harmonisieren.
Oder die Sensoren in einem Flugzeug: Wenn heute ein Flugzeug abhebt, wird bereits dem Bestimmungsort digital mitgeteilt, welche Wartungen fällig sein werden. Ohne Big Data, nicht möglich.
In Autos sind so viele Sensoren verbaut, die permanent Daten erzeugen, dass den Fahrenden der genaue Zustand des Fahrzeugs an einem Bildschirm angezeigt wird. Das kennen sicherlich die meisten Leserinnen und Leser dieses Artikels. Aus diesem Grund wird im Abschnitt ‘Big Data 9 Vs‘ der Kern dieses Themas anhand fahrender Autos vertieft. Es soll somit nachvollziehbar werden, welche Voraussetzungen, Bedeutungen und Auswirkungen Big Data hat.
Zuvor folgt noch eine theoretische Vertiefung, um relevante Begrifflichkeiten bzw. thematische Big Data Themen nachvollziehen zu können.  

Big Data und Datenseen - die Zukunftswährung?

Wie bei dem Begriff Digitalisierung gibt es auch für den Begriff Big Data keine standardisierte Norm. Eine Primärquelle, eine Urheberschaft auf diesen Ausdruck, ist ebenfalls nicht aufzufinden.

Big Data auf Deutsch

Mit Big Data werden jene Datenmengen bezeichnet, die nicht mehr mit herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung analysiert werden können – zumindest was die derzeitigen Möglichkeiten betrifft.
Was Zweck und Nutzen von Big Data ist, wird nun erörtert. 

Wie entsteht Big Data?

Dank der Informatisierung ist es heute möglich, dass Unmengen an Daten aus unterschiedlichen Systemen produziert werden.
Mobiltelefone, Navigationssysteme, Maschinen, etc. werden computerisiert mit programmierten Befehlen gesteuert und verwendet. Sie sind in der Lage, Informationen über den eigenen Betriebszustand und für nachstehende Systeme und Prozesse zu senden und zu empfangen und für den eigenen Betrieb zu verwerten.
Diese Funktion wird als eine Implikation der Kombinatorik bezeichnet, in der auf Basis von digitalen Schnittstellen Fremdsysteme Kommunikation betreiben. Die dabei anfallenden Datenmengen sind ein Beispiel für die sogenannte Digitalisierungsausprägung Big Data. 
Schauen wir uns das genauer anhand von Beispielen und weiteren Hintergrundinformationen an.   

Hintergründe und thematische Vertiefung

Vereinfacht erklärt, handelt es sich bei Big Data um das Aufkommen und Sammeln von Daten aus jeglichen nur vorstellbaren Quellen. Beispielsweise erzeugen Sensoren in Maschinen Daten, aber auch Mobiltelefone und deren Apps senden u.a. Standort- und Nutzerdaten. Social Media bzw. Suchmaschinenanbieter sammeln Verhaltensweisen der User und Informationen über den Zustand der verwendeten Geräte.
Stand heute produzieren etwa 20 Milliarden Systeme Daten. Immer, teilweise in Millisekunden. Um Daten zu qualifizieren, bedarf es Ordnung.
© Statista study_id34576
2011 veröffentlichte Gartner eine Big-Data-Definition mit drei Vs (Volume, Velocity, Variety) nach halbwegs wissenschaftlichen Kriterien. Diese Kategorisierung geriet in die Kritik, wird seitdem dennoch fortgeführt und es kommen regelmäßig neue Vs zum Big Data Modell hinzu. Auf diese gehen wir im Abschnitt Die Big Data Vs genauer ein.

Was passiert mit Daten?

Daten bleiben häufig in ihren Applikationen gefangen und werden primär nur dort verwertet (siehe Beispiel am Anfang des Artikels: Was ist eigentlich Digitalisierung?).
Nehmen wir Daten aus einer E-Mail, beispielsweise eine Kundenbestellung. Die Informationen der Bestellung müssen zur weiteren Abwicklung in ein oder mehrere EDV-Systeme übertragen werden, (sofern nicht noch mit Zettel und Stift gearbeitet wird). Es handelt sich dabei um einen Medienbruch, da Daten von dem einem Medium manuell an ein anderes übergeben werden müssen. In der Praxis sind das in der Regel ein ERP-Tool, ein Warenwirtschaftssystem oder Excel. Damit nicht genug.
Die Dokumentation des Geschäftsprozesses muss ebenfalls gewährleistet werden – Stichwort ‚keine Buchung ohne Beleg‘ – und so füllen sich entweder parallel Aktenordner oder virtuelle Ordner mit Unterlagen oder anderen Begleitbelegen des Geschäftsprozesses. Das Beispiel könnten wir endlos weiter ausschmücken. Sie können sicherlich nachvollziehen, worauf es hinausläuft: Daten, Daten, Daten.
Die benötigten Informationen sind also in Daten verwandelt worden und stecken nun in einer der ausgewählten Anwendungen fest. Sie können zunächst nur dort verarbeitet und verwertet werden. Werden weitere, vielleicht sogar die gleichen Informationen in anderen IT-Systemen benötigt und lassen diese sich nicht automatisierbar übertragen, wird das Systembruch genannt. Daten müssen per Hand von einer Datenquelle bzw. Anwendung in die andere übertragen werden.
Mit Programmierschnittstellen (Fachbegriff API - application programming interface) lässt sich Medien- und Systembrüche entgegenwirken. Daten aus Fremdsystemen können automatisiert übernommen werden und für ein unterbrechungsfreieres Arbeiten sorgen.
Das Problem dabei ist, dass die Datenmengen unüberschaubar groß werden, in sich komplex und nicht von dauerhafter Aktualität bleiben, und, wegen einer zu schwachen Struktur, nur schwer auswertbar sind, sofern mit herkömmlichen Analysewerkzeugen gearbeitet wird. Das ist auf der einen Seite die weitere Definition von Big Data und gleichzeitig der Hinweis darauf, dass, wer diese Daten beherrscht, damit Wertschöpfung in teilweise unvorstellbaren Dimensionen betreiben kann.
In diesem Zusammenhang sind die GAFA-Unternehmen das beste Beispiel dafür, wie digitale Geschäftsmodelle, basierend auf Daten- und Applikationsservices, die Erträge und Rentabilitäten beeinflussen.
GAFA steht für Google, Apple, Facebook und Amazon. Deren Hauptgeschäfte sind besagte digitale Geschäftsmodelle. Bezahlte Suchmaschinenoptimierung, App-Stores, platzierte Werbung nach Benutzerverhalten oder ein digitales Einkaufsportal haben die Gründer der GAFA-Unternehmen zu den mächtigsten Firmeninhabern der Welt gemacht. In der nachstehenden Abbildung sind die wertvollsten Unternehmen der Welt 2020 abgebildet.
© Statista study_id11600
Klein- und Mittelständische Unternehmen fühlen sich häufig nicht stark oder befähigt genug, einen digitalen Weg wie die GAFA-Unternehmen zu gehen. Das ist auch nicht nötig, denn diese Märkte sind ja bereits vergeben. Aber darauf zu achten, sein Unternehmen zu digitalisieren, Prozesse digitalisiert zu verschlankern und zu automatisieren und erzeugte Daten, wo auch immer erzeugt, zu sammeln, das ist auch im KMU-Umfeld zwingend erforderlich.
Mit anderen Worten: Es lohnt sich, Daten zu sammeln. Viele Daten. Oder noch drastischer: alle Daten.

Datenseen

Damit Daten weitreichend nutzbar werden, sammeln Unternehmen diese in virtuellen Datensammelbehältern, weshalb gerne von Datenseen (engl. data lakes) gesprochen wird. Hier werden alle Daten für weitere Verwendungen angereichert und stehen bspw. zur Auswertung, Verwertung oder sogar zur Vermarktung zur Verfügung. Dank des technologischen Fortschritts und der exponentiell wachsenden Rechen- bzw. Verarbeitungskapazität von Supercomputern, lassen sich mittlerweile Daten fast in Echtzeit analysieren und verwerten.
Zur Veranschaulichung: An der Börse werden Rechenleistungen in Millisekunden optimiert, da in einer Sekunde Zeit hunderttausende Transaktionen stattfinden und von Computern überwacht werden. Wer die erste Kursschwankung am Markt digital erkennt – damit sind Aktien selbstkaufender und verkaufender Programme gemeint -, ist der Gewinner bei Börsenwetten. Deshalb wird bei Big Data in der Regel auch von Big Data Analytics und Business Itelligence gesprochen.
Es geht zunächst darum, erzeugte Daten zu sammeln, um sie zum richtigen Zeitpunkt fehlerfrei verwerten zu können. Aus diesem Anlass werden die besagten Big Data Vs genutzt, um Daten nach relevanten Merkmalen zu qualifizieren.
Die meisten anfallenden Daten werden heutzutage noch nicht genutzt. Teilweise sind Daten noch nicht kompatibel, also mit anderen Datenquellen bzw. Anwendungen ohne Weiteres vergleichbar. Doch der technologische Fortschritt ermöglicht es, unterschiedliche Daten miteinander zu vernetzen und mittels Berechnungen in relevante Korrelationen zu bringen.
So ist Big Data eine relevante Grundlage für Künstliche Intelligenz. In dem Artikel Die Mär künstlicher Intelligenz gehen wir vertiefender auf das Thema ein. 

Daten(formate): – passt oder passt nicht

Datenformate beschreiben einerseits die Struktur der Daten, andererseits geben sie Auskunft über die enthaltenen Informationen des Dateiformats.
Mittels des Datentyps ist festgelegt, um welche Art der Information es sich handelt. Wenn Sie beispielsweise eine Exceldatei auf dem MP3-Player Ihres Handys abspielen wollten, erscheint eine Fehlermeldung.
Datenformate sorgen für Aufbau, Inhalt und zeitliche Abfolge eines Datensatzes. Für IT-Laien: Stellen Sie sich vor, was passiert, wenn Sie Ihr Benzinauto mit Diesel betanken. Die Motoren sind für die unterschiedlichen Kraftstoffe nicht kompatibel und gehen kaputt. Genauso ist das mit Daten in falschen Systemen. Der Unterschied: Diese lassen sich ein stückweit migrieren bzw. mit Zwischenlösungen von einem System in ein anderes übertragen.
Die Kunst, Daten zu analysieren und anderen Systemen fehlerfrei zu übergeben, liegt darin, die unterschiedlichen Datenformate nutzen, auswerten und vor allem migrieren (anpassen) zu können. Worauf es allerdings ankommt: Der Datenleser muss sich auf die Datenqualität und -relevanz verlassen können.
Das ist der Moment der Big Data 9 Vs.

Big Data 9 Vs - beispielhaft erklärt

Um eine Vorstellung von Big Data, Rechenleistungen und Datenverfügbarkeit zu erhalten, wird das Big-Data-V-Modell historisch-chronologisch und anhand autonomen Fahrens beispielhaft erläutert.
Stellen Sie sich vor, wie ein Auto vollkommen autonom, ohne die Eingriffsmöglichkeit einer im Auto befindlichen Person, durch den Schwarzwald fährt. Sensoren überwachen das Umfeld, mittels GPS ist der genaue Standort stets bekannt und eine lückenlose Hochgeschwindigkeitsinternetverbindung – gemeint ist lückenloses 5G, derzeit noch eine Utopie – sorgt für einen Datenaustausch mit anderen Verkehrsteilnehmern, Ampeln, Schildern etc. Was passiert nun?
Den ersten Wurf des Gattungsbegriffs Big Data setzte Gartner 2011 aus den drei englischen Vs für:
  • Volume (Datenvolumen => bspw. Datenmenge, Transaktionen)
  • Velocity (Datenumlaufgeschwindigkeit => bspw. zeitnahe Verarbeitung, Livestreams)
  • Variety (Datenvielfalt => bspw. strukturierte oder unstrukturierte Daten)
zusammen.
Das autonom fahrende Auto und das Umfeld erzeugen Unmengen an Daten. Volume: Während der Fahrt entscheiden Tempozonen in Abgleich mit dem Navigationssystem, den aktuellen Verkehrsdaten, der Beschaffenheit der Fahrbahn, Wettereinflüssen, Sensoren an Baustellenschildern, Marker in der Straßenmarkierung die Fahrgeschwindigkeit.
Velocity: Wichtig ist, dass die zeitliche Genauigkeit der zu verwendenden Daten stimmt. Entsprechend schnell genug sein muss die Hardware, um die Daten in Echtzeit zu berechnen. Auch die Informationen anderer Quellen müssen in Echtzeit zur Verfügung stehen. Warum?
Fahren zwei Autos mit hoher Geschwindigkeit auf eine Kreuzung zu und soll eine Kollision vermieden werden, ist die genaue Zusammenkunft der Autos zu berechnen. Jetzt spielt die Latenz der Datenübertragung eine wichtige Rolle, denn bei einer langsamen Internetverbindung könnte ein Auto bereits weiter sein als die Daten es vermuten lassen. Je vielfältiger dabei die Daten sind, Variety, desto präziser lassen sich komplexe Zusammenhänge lösen.
Buhl et al. definierten (2013)
  • Veracity (Datenglaubwürdigkeit => bspw. Verbindlichkeit)
Als viertes elementares V von Big Data bedeutet Datenglaubwürdigkeit, dass das gesamte Modell auf multidisziplinäre und evolutorische Verbindungen angewiesen ist. Fragen zu Verwertung von Daten lauten u.a., wann welche Daten relevant sind, wie sichergestellt werden kann, ob die Inhalte der verfügbaren Daten stimmen und die erforderliche Güte verifizierbar ist.
Veracity: Zurück in unsere aufeinander zufahrenden Autos. Die Datenglaubwürdigkeit ist nun essenziell, da es
a) wichtig ist zu wissen, dass es sich wirklich um ein heranfahrendes, anderes Auto handelt.
b) von Bedeutung ist, dass die Echtzeitdaten aus anderen Datenquellen stimmen, aber auch
c) bspw. die spezielle Regeln, wer wem ausweicht oder wer Vorfahrt hat, abgestimmt sind. Bereits hier ist deutlich erkennbar, welche Wucht an Datenverarbeitung Big Data bedeutet.
Als berechenbares Ergebnis argumentieren Rossa und Holland (2014) ein fünftes V, den
  • Value (Daten(mehr)wert => bspw. Wertschöpfung durch Auswertungen)
des gesamten Datenkonstrukts und begründen eine Wertschöpfung von Daten.
Value: Der Vorstellungskraft sind keine Grenzen gesetzt, welche wirtschaftlichen Nutzen sich aus der Datenverwertung bilden lassen. Die Fahrzeuge erfassen Daten der Route, Schlaglöcher oder andere Ungereimtheiten auf der Straße werden direkt den Straßenbauämtern mitgeteilt, lösen ein Wartungsticket aus. Das gleiche Stichwort, Wartung, rechnet aus, welche Tankstelle oder Werkstatt zu welchem Zeitpunkt angesteuert werden muss. Nutzer können entscheiden, ob Sie das Tracken des Fahrverhaltens ihrer Versicherung zustellen, um durch einen ökologischen und sicheren Fahrstil von Prämien zu profitieren.
Ja, das klingt einerseits utopisch und schnell lassen sich dystopische Zustände ausmalen. Doch wenn nur für einen Augenblick die Möglichkeiten der Big-Data-Seen gesehen werden, liegt es an uns, die Kapazitäten und ethischen Fragen zu stellen. Hier sei bereits erwähnt, dass die europaweite DSGVO (kurz Datenschutzverordnung) Handel mit Daten fördern statt verhindern soll. Dazu mehr in einem eigenen Artikel.
In den vergangenen Jahren kamen weitere Vs hinzu und sicherlich werden weitere folgen. Unter den V-Aufzählungen werden kurze Beispiele zum autonomen Fahren fortgeführt.
  • Visibility (Sichtbarkeit) => Daten müssen zwischen Systemen teilbar bzw. verfügbar und verwertbar sein. Sichtbarkeit ist die Voraussetzung dafür, dass Systeme untereinander Handel betreiben. Die Voraussetzung ist also, dass Hersteller bereit sind, ihre Daten zur Verfügung zu stellen und zeitgleich, dass Daten einen Eigentumsanspruch nicht verlieren.   
  • Volatility (Schwankungsbreite) => Was passiert, wenn sich Daten volatil verhalten? Im Auto könnte ein sehr einfaches Beispiel die Öltemperatur sein. Im Winter ist das Öl bei einem über Nacht draußen stehenden Auto kälter als im Sommer. Ist der Motor bzw. das Öl nach Fahrtantritt noch nicht warmgelaufen, ist die Start -Stopp-Funktion schädlich für die Langlebigkeit des Motors. Die Schwankungsbreite der Öltemperatur muss entsprechend eingeordnet werden und zu neuen systemischen Entscheidungen führen.
  • Validity (Verlässlichkeit) => Angenommen, Daten lassen einen Zweifel der Verlässlichkeit zu, so kann dies zu verheerenden Umständen führen. Jüngst fuhr ein autonom fahrendes Auto auf einer US-amerikanischen Autobahn in einen umgestürzten LKW, da das Hindernis nicht erkannt wurde.

Fazit

  • Viability (Rentabilität) => Kurzum: Big Data wird zu einer Zukunftswährung, ja, ist es sogar schon. Das Potenzial ist vielseitig. Anfallende Kundeninformationen, Maschinenverhalten, Sensorendaten, erzeugte Spuren auf Computern, im Netz, auf dem Mobiltelefon – überall – erzeugen ein Abbild des Zustands der digitalen Gegenwart. Wer es versteht, diese Daten zu nutzen, nicht als Handelsgut, sondern zur Automation ganzer Prozesse, wird die Rentabilität der eigenen Organisationseinheit steigern.

Schon gewusst?

Das größte Big Data Unternehmen in Deutschland ist übrigens das Finanzamt. Mit nur wenig Vorstellungskraft, und nach Sichtung dieses Artikels, leuchtet ein, warum Steuerbetrug (eigentlich) Geschichte von gestern sein sollte und in mittelbarer Zukunft sein wird.
Wenn Ihnen der Artikel gefallen hat, Sie mehr über das Thema wissen wollen oder an unseren Online-Seminaren teilnehmen möchten, empfehlen wir Ihnen sich für unsere Newsletter und Veranstaltungshinweise zu registrieren. 
(Letzter Stand 16. Oktober 2023, Autor: Emmanuel Beule)

Die Mär künstlicher Intelligenz

Warum können sich Computer nicht ineinander verlieben? Oder gar in einen Menschen? Und wie kam es eigentlich zu der Begrifflichkeit Künstliche Intelligenz (KI)? Dies ist ein Auftaktartikel zum großen Spektrum der KI. Weitere Beiträge finden sich im Fließtext, wie über ChatGPT und auch die Möglichkeit, Workshops im eigenen Unternehmen zu buchen.
Zukunftsträchtig und ein Muss für sich entwickelnde Unternehmen ist KI allemal. Doch ohne kritische Auseinandersetzung und Differenzierung der Möglichkeiten geht es nicht. Die ersten Fragen jedoch sollten lauten: Was genau ist KI und in welchen Bereichen lässt sich mit KI arbeiten?
Eine kurze Antwort vorweg: Derzeit spricht man in der Wissenschaft von schwacher künstlicher Intelligenz. Die Kernbereiche sind Mustererkennung, maschinelles Lernen und Deep Learning sowie neuronale Netze, auf die in diesem Artikel eingegangen wird. Die Anwendungsgebiete sind theoretisch unbegrenzt. Auch wenn GPT-basierte KI derzeit die digitale Welt auf den Kopf stellt, handelt es sich immer noch um schwache KI. Das Potenzial und die Grundlagen für eine starke KI sind mit GPT gegeben, aber der Reihe nach.

Die Mär künstlicher Intelligenz

Der Fachbegriff bzw. die Forschungsdisziplin Künstliche Intelligenz ist für die Außenwelt der Informationstechnologien irreführend.
Nicht-Kenner assoziieren KI rasch mit biologischer, menschlicher Intelligenz. Die menschliche Fähigkeit, aus unbekannten Zusammenhängen Schlüsse zu ziehen, verleitet dazu, KI sowohl als eine Gefahr für Menschen zu viel Bedeutung zuzuweisen, als auch für die Chance zu halten, den Planeten Erde zu retten und Menschheit und Unternehmen ein Schlaraffenland zu versprechen.
So sehr beide Extreme verlocken, sei vorausgesagt: Weder die dystopischen noch utopischen KI-Visionen werden zeitnah eintreffen.
Die Softwarebranche, Forscher und Maschinenbauer nutzen den Begriff KI, um genialen und komplex programmierten Algorithmen ein Prädikat zu verleihen. Ein Prädikat, das im Marketing und Vertrieb gerne eine vermenschlichte Begabung suggeriert. Und so Unrecht haben sie dabei nicht, wenn das Verständnis von unterschiedlichen KI-Ausprägungen durchgängig und der historische Hintergrund für die KI-Bezeichnung bekannt(er) wären. Vielleicht können Sie am Ende dieses Artikels sogar ein wenig über die Begrifflichkeit und den Hype der KI schmunzeln.
Einigen wir uns zu Beginn auf diese Hypothese: KI klingt faszinierend, reizt, polarisiert und ist marketingtechnisch auch irgendwie sexy, gibt etwas her.
Doch wie entstand der Begriff KI eigentlich?  Ein Wissenschaftler entwarf passend zu einer Idee einen Namen, nicht mehr und nicht weniger. Dazu an anderer Stelle mehr.  
Zunächst einmal zwei Fragen:
  • Werden zwei unterschiedliche Computersysteme sich jemals ineinander verlieben, Freundschaften eingehen und wieder beenden?
  • Wird es möglich sein, dass Roboter oder Sensoren, gar der gleichen Baureihe, unterschiedliche Charaktere aufweisen und emotionale Reaktionen entwickeln?
Die Antwort wird manch selbsternanntem KI-Philosophen vielleicht nicht gefallen, Experten werden sie unterschreiben, und den thematischen Neulingen sei gesagt:
  • Nein, das wird nicht passieren. Zumindest nicht unter den Aspekten biologischer und menschlicher Intelligenz.

„Und falls, vielleicht, ja doch…?“

Science-fiktionale Möglichkeiten der KI sollten nicht gänzlich ausgeschlossen werden, auch wenn diese theoretisch, Stand heute, unrealistisch sind.
Wenn echte, starke und humanoide KI jemals möglich werden sollte, dann erst in einer sehr, sehr weit entfernten Zukunft. (Science-Fiction-Humor am Rande: Vielleicht treffen wir uns dann dort wieder, um festzustellen, dass wir denselben IHK-Artikel gelesen haben.)
Einigkeit besteht darüber: Autonome künstliche Intelligenz, vergleichbar mit allen physischen und psychischen menschlichen Fähigkeiten, wird es in diesem Jahrhundert nicht geben. Was es bereits gibt, sind Algorithmen, die selbstlernend Lösungen in einem vorgegebenen Umfeld erarbeiten. Mustererkennungen, Einflüsse neuronaler Netzwerke und eine sich alle zwei Jahre verdoppelnde Rechnerleistung beschleunigen leistungsfähige, digitalisierte und programmierte und sich selbst optimierende Logiken.

Künstliche Fähigkeiten

Ultrarechner, schlanke und komplexe Algorithmen, große Mengen an Daten, das Vernetzen und Auswerten von Datenbeständen und Wissen, gepaart mit maschinellem Lernen in neuronalen Deep-Learning-Netzwerken und Systematiken der Mustererkennung beeinflussen unsere Welt bereits jetzt schon.
Hiermit sind die wichtigsten Ausprägungen von KI erwähnt. Von Intelligenz mit menschlichen, vielseitigen, kognitiven Fähigkeiten fehlt jede Spur.

Pessimistische Betrachtung und die Haftungsfrage

Wenn es nicht gut läuft, verursachen schlecht programmierte und selbstlernende Systeme Katastrophen. Die Vorgaben, Kontrolle und Rahmenbedingungen dieser Systeme schaffen immerhin noch Menschen – auch in selbstlernenden Systemen. Dies schließt keine zerstörerischen Akte oder schadhaften Fehler computerisierter Prozesse für die Umwelt aus.
Börsencrashs, verursacht durch fehlgeleitete Computerprogramme, oder Flugzeugabstürze durch fehlerhafte Software lassen sich medienwirksam gut verkaufen, und ja, diese Probleme müssen auf jeden Fall verbessert werden.
Es ist sehr wichtig zu verstehen, dass diese Ereignisse von Menschen durch eine Programmierung verursacht wurden und zu verantworten sind. In punkto Verantwortung spielen u.a. ethische, soziale und lebensbejahende Haltungen unserer zivilen Gesellschaft eine wesentliche Rolle.
Deutlicher wird dies bei der Beantwortung der Frage von Haftungen bzw. Begleichung von Schadensersatzansprüchen, gerade im Falle der zuvor aufgeführten Beispiele. In unserer Wertevorstellung und unseren kaufmännischen Prinzipien spielen Gesetze und Klärung von vertraglichen Störungen und Haftungen eine immense Bedeutung.
Solange eine KI nicht durch eigene Leistungen verkaufbare Produkte oder Dienstleistungen hervorbringt, die es ihr erlauben, selbstständig für den eigenen Unterhalt zu sorgen, ja vielleicht ein Unternehmen mit Eigenkapital zu gründen und zu führen, sich am finanzwirtschaftlichen und sozialen Leben zu beteiligen, fällt es schwer, sich eine juristische Auseinandersetzung mit einer KI vorzustellen. Auch diese Konfrontation ist und bleibt immer noch menschengemacht.

Menschliche Intelligenz versus künstliche Intelligenz

Jede Katastrophe und jedes Unglück verursachen Menschenschicksale, die in materiellen Werten nicht zu bemessen sind. Gerade aktuell lässt sich gesellschaftlich erkennen, welche Auswirkungen eine Pandemie auf das Menschenleben und unsere Gesellschaftsform hat.
Gefühle wie Angst, Trauer, Verliebtsein oder Glück, aber auch kognitive Fähigkeiten, Probleme zu erkennen und zu lösen, sind hochkomplexe, biologische, menschliche Errungenschaften. Kurz: All die aufgeführten Merkmale und Fähigkeiten lassen sich dem Begriff Intelligenz zuordnen.
Für menschliche Intelligenz gibt es keine prägnante, wissenschaftlich fundierte Definition. Dafür ist Intelligenz einfach zu komplex.
Anders bei der KI: Das rapide Wachstum an auswertbaren Daten fördert die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz, eine der tragenden Aufgabenbereiche in der Entwicklung der neuen Evolutionsstufe Industrie 4.0 bzw. der Digitalen Transformation.
Lämmle und Cleve (2004, S. 13) beschreiben Künstliche Intelligenz als ein „Teilgebiet der Informatik, welches versucht, menschliche Vorgehensweisen der Problemlösung auf Computern nachzubilden, um auf diesem Wege neue oder effizientere Aufgabenlösungen zu erreichen“.
Wie in folgernder Abbildung ersichtlich, sind dabei Soziologie, Neurowissenschaften, philosophische und psychologische Ansätze, Mathematik, Computerwissenschaften und biologische Verfahren wichtig.
© siemens.com

Abbildung Forschungsdisziplinen Künstliche Intelligenz bei Siemens, (Quelle: Nikolaus, 2018, S. § 3, Abb. 2)
Entsprechend können z.B. in der Robotik aus heterogenen Datenquellen neue eigenständige und selbstlernende Problemlösungsalgorithmen hergestellt werden.
Halten Sie für einen Moment inne und beantworten Sie bitte für sich die Frage: Wie würden Sie Intelligenz im Zusammenhang mit der Pandemie beschreiben? Schreiben Sie sich doch mal ein paar Stichworte auf und stellen Sie sich vor, wie Sie Kolleginnen und Kollegen Intelligenz beschreiben würden.
Natürlich erhalten Sie in diesem Artikel keine ausreichenden Antworten auf die gerade gestellte Frage. So lautet meine Antwort, welche ich im Rahmen dieses Artikels ausführlich überlegt habe und letztendlich kein spontanes Ergebnis zustande kam:
„Ich verbinde intelligente Fähigkeiten damit, mit den weitreichenden Auswirkungen der Pandemie umgehen zu können. Menschliche Erfahrungsschätze, die Fähigkeiten komplexe Probleme auszuloten, Rahmenbedingungen zu analysieren, um neue zu schaffen, sich an neue Gegebenheiten anzupassen und alles dafür zu tun, dass es uns gelingt, aus dieser Krise herauszukommen, um unsere alte Normalität wiederzuerlangen.“
Mein erster Impuls zur Beantwortung der Frage fiel deutlich kürzer aus und ich halte ihn, als verdichtete Antwort, für die bessere: „Wir können DENKEN und dadurch komplexe Probleme lösen“.
Denken fußt auf dem, was Menschen (er)lernen. Unser Handeln, unsere täglichen Entscheidungen werden durch ein sich stets weiterentwickelndes persönliches und gesellschaftliches Bewusstsein, durch ein Kollektiv- und historisches Gedächtnis, durch sozio-politische Rahmenbedingungen und durch unsere geistigen Lernfähigkeiten mithilfe von Wissensverarbeitung und Reflektionsfähigkeiten ständig angepasst, idealerweise optimiert. Nicht zuletzt den letzten, sehr verschachtelten Satz verstehen zu können, ist eine Ausprägung der Intelligenz.  
Die Erkenntnis, dass das Begreifen sich ständig verändernder Rahmenbedingungen keineswegs einfach ist, reicht hoffentlich aus, um der Bedeutung Künstliche Intelligenz weniger dramatische Gewichtung zu bemessen. KI kann derzeit und in absehbarer Zukunft diese Eigenschaften nicht erfüllen.

Das aber kann KI

Wir sollten uns verdeutlichen, dass Super-Algorithmen und Hightech-Innovationen unser Leben verbessern und unmittelbare Gefahren immens reduzieren helfen. Softwareunterstützte und von ultraschnellen Halbleitern unterstützte komplexe Maschinen können Operationen an Menschen sicherer gestalten als die beste geschulte Hand eines Neurochirurgen. Drohnen fliegen ferngesteuert durch die Welt und auch autonom fahrende Autos beweisen eine geringere Unfallstatistik pro gefahrenen Kilometer als jene von Menschen gesteuerten.
Unter diesem Intelligenzaspekt macht es Sinn zu erkennen, technische Innovationen deutlich mehr durch die KI-Brille zu betrachten. Wir müssen nur lernen, mit den neuen Möglichkeiten umzugehen und diese ethisch vertretbar fortzuentwickeln.
Am Anfang sollte das Verstehen dieser vermenschlicht anmutenden, maschinellen Welt stehen.
Dicke (2006, S. 132-133) subsumiert den Erfolg bzw. das Funktionieren künstlicher Intelligenz in drei Säulen: den Daten aus einer Wissensbasis, einem Begründungsverwaltungssystem und Algorithmen für Problemlösungskomponenten. Salopp formuliert: Mehr ist das nicht.
Die Vision einer KI lautet starke KI, doch spricht die Forschung selbst von einer schwachen KI. Ausgerechnet renommierte Forscherinnen und Forscher bezweifeln, dass jemals eine starke KI erreicht wird.
Oder wie es bereits eingangs erklärt wurde: KI basiert auf den Forschungsgebieten der Mustererkennung, maschinell-selbstlernender Systeme, vertieftes Lernen und neuronalen Netzwerken.

KI - Irreführender Begriff

Der KI-Begriff wurde erstmalig 1955 vom IT-Pionier John McCarthy in einem Fördermittelantrag verwendet, um diesen nachvollziehbarer für die Fördermittelentscheider zu gestalten, siehe Bild. Er benötigte Gelder für eine Forschungskonferenz, auf der bedeutende Informatiker Computersysteme entwickeln wollten, die dem Ruf der Rechner – im wahrsten Sinne des Wortes berechnen – entgegnen wollten.
© http://raysolomonoff.com/dartmouth/dartray.pdf
Ziel der geplanten Expertenkonferenz war es, Programme zu entwickeln, die Textinhalte analysieren oder „Spiele spielen“ erlernen sollten. Das Ganze dann noch selbstständig und selbstlernend, also unter vermenschlichter Betrachtung quasi „intelligent“. Durch den Fördermittelantrag und die Idee der Konferenz hat sich der Begriff Künstliche Intelligenz etabliert.
Tatsächlich gelang es Forschen in den 1960er Jahren, Computer-Brettspiele wie Schach und Dame autark spielen zu lassen, wenn auch mit nur strategisch schwachen Ergebnissen. Diese Form basiert auf dem Aspekt des maschinellen Lernens. Zwei Jahrzehnte später besiegte ein IBM-Supercomputer erstmals einen Schachweltmeister. Was damals ein Superereignis war, ist in der schnelllebigen Welt der Informatik schon lange Schnee von gestern.
In den 1970er Jahren war es bereits möglich, Infektionskrankheiten mittels Vergleichen von vorhandenen Mustern computerisiert zu bestimmen und es kam zum ersten KI-Hype. Damit ist das Kernstück der derzeitigen, wirklich gut funktionierenden KI benannt: Mustererkennung.  
Dieser Teil wird schwache KI genannt und fußt u.a. auf schnellen Rechenleistungen, einem Fundament an vielen Daten (Big Data 9 Vs lassen grüßen) und der Möglichkeit, Muster auf Basis von digitalisiertem Wissen zu erkennen. Digitalisiertes Wissen bedeutet, dass man Daten oder einem Muster in Daten Informationen zuweist, die mittels Algorithmen Rückschlüsse ermöglichen.
Diese Muster können unvorstellbare Mengen an Informationen bzw. Daten bedeuten, für deren Auswertung Menschen viel Zeit benötigen. Die Rechenleistung von Computern ist heutzutage so enorm, dass Ergebnisse von Mustervergleichen in Bruchteilen von Sekunden zur Verfügung stehen.
Und doch hat diese Mustererkennung ihre Grenzen, wenn Daten bspw. geringfügig manipuliert werden oder das zu suchende Muster außerhalb des vermuteten bzw. geplanten Bewertungsbereichs liegt.

Einstiegsbeispiel Mustererkennung

Vereinfacht formuliert, gilt es bei Mustererkennungen zu wissen, welche Objekte (Fachsprache Item) in welchem Kontext (Fachsprache Frame) gesucht und erkannt werden müssen.
Das folgende Beispiel ist massiv vereinfacht, hilft jedoch ganz leicht, die große und komplexe Welt der Mustererkennung nachvollziehen zu können.
© IHK SO

Das gesuchte Muster ist eine weiße 2, das sogenannte Item. Im linken Bild ist der Suchradius im blauen, gerasterten Kasten vorgegeben. Die weiße 2 erscheint und das Muster wird zu 100% richtig im vorgegebenen Rahmen identifiziert.
Ändern sich allerdings die Bezugsgrößen und werden diese der Suchumgebung nicht angepasst, kommt es zu Fehlern. Auf dem rechten Bild erscheint ein stark vergrößertes Item in einem neuen Bezugssystem, das Suchraster ist zu klein. Die 2 wird nicht erkannt.
Das Beispiel verdeutlicht, dass die menschlich-biologische Intelligenz der künstlichen an dieser Stelle überlegen ist. Menschen erkennen sofort, dass es sich auch auf dem rechten Bild um eine weiße Zwei handelt. Doch noch ist sich zu früh gefreut.
Bleibt aber eine Mustererkennung in einem eindeutigen Umfeld, kann KI auch komplexe Daten zuverlässiger und schneller als ein Mensch auswerten. Je nach Anwendung können dann solche vermeintlichen KI-Lösungen ganze Berufsstände infrage stellen.

Ein extremes Beispiel

Radiologen gehören in Deutschland zu den einkommensstärksten Medizinern. Die Beschaffung von Magnetresonanztomographen oder Kernspintomographen, die Einrichtung einer strahlenabsorbierenden Umgebung, all das ist ein sehr aufwendiges und kostspieliges Unterfangen. Die Maschinen werden in der Regel refinanziert und Radiologen leben davon, dass der Patientendurchsatz stimmt. Die Bank schließt entsprechend mit dem Radiologen einen Kredit ab etc.
Jetzt kommt die KI-Disruption: in den USA ist eine Software zugelassen, die mittels Mustererkennung radiologische Aufnahmen zu 99% richtig diagnostiziert. Die Ergebnisse menschlicher Irrtümer sind höher, sodass Ärzte und Patienten den Ergebnissen eines Softwareprogramms mehr vertrauen als der Beurteilung eines radiologischen Experten.
Die Konsequenzen sind hart. Im Prinzip benötigt das Gesundheitssystem dann „nur“ noch Fachkräfte, die Patienten in die Röhren schieben, Klaustrophobikern gut zureden und dafür sorgen, dass die Geräte funktionieren. Den Radiologen benötigt man dann „nur noch“ für die Haftung oder Kontrolle schwererer Fälle. Es ist nicht einmal erforderlich, dass diese Person an Ort uns Stelle sitzt. 
Um es zu verdeutlichen: Egal, von welcher KI-Ausprägung gesprochen wird, obwohl sie immer noch schwach ist, ist das Potenzial, bessere Diagnosen, langatmige, repetitive Arbeiten zu automatisieren, enorm.

Was bedeutet das?

Die Kombination aus neuronalen Netzwerken und vertieftem Lernen (deep learning), ist aktuell der größte Meilenstein in der KI-Geschichte. Neuronale Netzwerke, deutlich vereinfacht erklärt, sind an das menschliche Gehirn adaptierte, ähnlich aufgebaute Systeme. Im menschlichen Gehirn sind mehr als 86 Milliarden Neuronen, also Nervenzellen, mit anderen Zellen vernetzt. Die Struktur neuronaler Verbindungen in menschlichen Gehirnen wird digital, bzw. auch in puncto Hardware, simuliert.
Daten bzw. Informationen befinden sich in unterschiedlichen Schichten und können je nach Bedarf aufgerufen und verwertet werden. Ist ein Subsystem bereits sehr erfolgreich in Mustererkennung, kann das neue, neurologische Netz die Information sofort verwerten. Bringt man alle KI-Elemente der neuronalen Vernetzung, des Maschinenlernens, der Mustererkennung zusammen, werden einem die vielseitigen Einsatzmöglichkeiten der KI bewusst.

Die Anwendungsfelder bzw. Einsatzmöglichkeiten der KI kennen kaum noch Grenzen.

Stichwörter lauten Biometrik, Spracherkennung, Text- und Inhaltserkennung (Natural Language Processing), textschreibende Systeme (Natural Language Generation), semantische Textinhaltserkennung (Sentiment Detection) und das große weite Feld der Robotik.
Die Robotik wird in den kommenden Wochen in einem eigenen Text bearbeitet, da das Feld so ausufernd ist.

Zum Schluss: Ethik, Philosophie und Humanismus

Wie zwischendurch schon angedeutet, ist der ethische und philosophische, oder sagen wir humanistische KI-Ansatz von großer Bedeutung. Wir Menschen müssen uns die Fragen stellen, wie - und wenn ja - mit welchem Auftrag KI helfen kann.
Auch wenn das Ende dieses Artikels nachdenklich stimmen wird, liegt der Hund genau dort begraben.
Der Mensch erteilt selbstlernenden Systemen Aufgaben, die das System anhand seiner verfügbaren Items und methodischen Verfahren selbstständig und ohne menschliches Zutun lösen soll.
Angenommen, man würde einer neuronal-vernetzten KI die Aufgabe erteilen, die Welt vor den Auswirkungen des Klimawandels – Mindestvoraussetzung ist natürlich, dass der Klimawandel als menschengemachtes Phänomen akzeptiert wird – zu retten: wen würde die KI als das Problem identifizieren?
Welchen Preis würde eine solch fiktive KI von heute in Kauf nehmen, um das vorgegebene Ziel zu erreichen?
Oder auf welche Weise würde eine KI Konsequenzen einleiten? 

Fazit

Weg von den gruseligen, dystopischen Fantasien hin zu der Frage, wie sich KI einsetzten lässt, um uns Menschen, Unternehmen und der Gesellschaft dienlich zur Seite zu stehen.
KI sollte als ein Assistenzsystem verstanden werden, welches hilft, Automatisierung zu fördern. Dabei ist es wichtig, ethische Haltungen zu klären und den Entscheidungsspielraum einer KI einzugrenzen.
KI kann helfen, Prozesse zu automatisieren, repetitive Arbeiten von Menschen zu verschlanken und sie sogar zu rationalisieren. Die nächste Stufe ist die Dematerialisierung, wie im Radiologenbeispiel. Berufsstände, Arbeiten und Werte können und werden sich durch KI verändern.
Es bleibt die Frage, wie tief wir Menschen die Beteiligung von KI zulassen und welche Kontrolle wir über Entscheidungsspielräume behalten wollen. Sicher ist, dass gewisse Entscheidungen an computerisierte Systeme abgegeben werden können bzw. bereits abgegeben werden. KI wird keine eigenen Lösungen generieren, sondern die beschriebenen Aufgaben auf die vorgegebenen Wege bewerkstelligen. Es sind wir Menschen, die den Einsatz, den Aufbau und die Verwendung von KI-Anwendungen bestimmen und entscheiden.
Mit anderen Worten: Es liegt an uns, wie wir die Entwicklung und Verwendung künstlicher Intelligenz gestalten. Es ist wichtig, den IST- und gewünschten Sollzustand genaustens zu definieren (und schriftlich festzuhalten). Die Gefahr verwendeter KI liegt u.a. darin, im Einsatz so schnell „zu arbeiten“, dass sie bei Fehlentscheidungen höhere Schäden verursacht.
Entsprechend sollte der verlockende Ansatz nach schneller Wertschöpfung durch intelligente Helferlein gut überlegt sein. Es gibt keine künstliche Superintelligenz und sowohl die Entwicklung als auch der Umgang mit einer schwachen KI liegt in Menschenhänden. Angst vor KI ist nicht nötig. Die Wertschöpfungen von eingesetzten KI-Lösungen können enorm sein, doch ist eine intensive Auseinandersetzung mit dem Thema unausweichlich. 

Tipps, Tricks und Workshops

Tipps und Tricks

IHK24 Bannerbild ChatGPT
Kaum jemand kommt derzeit an KI bzw. ChatGPT vorbei. Aus diesem Anlass haben wir zusammengefasst, was ChatGPT kann und was nicht, was es ist und was es nicht ist und welche Tools im Arbeitsalltag nützlich sein können, nachzulesen unter Tipps und Tricks zu ChatGPT.

Workshop-Angebot

IHK24 Bannerbild 2023 Robert Way
Die IHK Südlicher Oberrhein bietet ihren Mitgliedunternehmen exklusive Inhouse-Impuls-Workshops zum Thema "Digitalisierung & Künstliche Intelligenz" an, Details und Terminvereinbarungen unter Workshop Digitalisierung und Künstliche Intelligenz .
Wenn Ihnen der Artikel gefallen hat, Sie mehr über das Thema wissen wollen oder an unseren Online-Seminaren teilnehmen möchten, empfehlen wir Ihnen sich für unsere Newsletter und Veranstaltungshinweise zu registrieren. 
(Letzter Stand 16. Oktober 2023, Autor: Emmanuel Beule)

Cloud: Vor- und Nachteile ausgelagerter Daten und IT-Applikationen

Wer sich Cloud-Anwendungen verschließt, übersieht wahrscheinlich einen wichtigen Treiber der Digitalisierung. Denn Clouds eignen sich dazu, je nach Bedarf mit Geschäftsmodellen zu wachsen oder zu schrumpfen. Dennoch ist eine kritische Auseinandersetzung mit dem Einsatz von Cloud-Computing notwendig. Dieser Beitrag liefert relevante Entscheidungsgrundlagen, ob und welche Dienste ein Unternehmen aus der Cloud nutzen kann.

Wozu über Cloud Computing nachdenken?

Eine zunächst einfache Überlegung: Ohne Clouds gäbe es keine zuverlässige Energieversorgung, keine Just-in-time-Lieferungen, die Produktion in Industrieunternehmen käme zum Erliegen. Alle Geschäftsmodelle der größten Cloud-Nutzer und -Anbieter wie Google, Amazon, Apple, Metaverse etc. gäbe es nicht. Mehr: Die gesamte Infrastruktur von Lieferketten würde ohne Cloud-Anwendungen nicht mehr funktionieren.
So weit, so gut für große Unternehmen und digitale Leuchtturmprojekte. Es stellt sich die Frage, wie kleine und mittlere Unternehmen von Clouds profitieren können.
Viele der Klein- und Kleinstunternehmen nutzen bereits zahlreiche Dienste, die per Cloud-Computing betrieben werden. Gängig sind Buchhaltungs- und Steuersysteme, Kundenverwaltungstools oder Büro- und Kalkulationsanwendungen wie die von Microsoft oder/und Google. Diese werden meist in Clouds der Hersteller und nicht von Dienstleistern betrieben, so dass Kunden weniger IT-Infrastruktur benötigen und im Betrieb lediglich mobile Computer mit Internetzugang zum Einsatz kommen.
Wenn Unternehmen wachsen und nicht nur mehr Mitarbeitende beschäftigen, sondern auch mehr IT-Systeme benötigen, um das Unternehmen zu betreiben, steigen auch die Anforderungen an die Infrastruktur, an eigenen Mitarbeitenden in den IT-Abteilungen und die Vielfalt der eingesetzten Softwarelösungen.
In diesem Fachbeitrag stehen nicht einzelne Softwarelösungen mit ihren selektiven Vorteilen aber dafür häufig auftretenden Problemen der Systeminteroperabilität (Schnittstellen zwischen IT-Systemen zum Austausch von Daten bzw. durchgängigen Prozessen) im Vordergrund. Hier geht es um die Frage, ob die IT und ihre Dienste auf externe Server ausgelagert und in die Verwaltung Dritter überführt werden sollten oder nicht.
Darüber hinaus, und das ist vielleicht die relevanteste Frage, müssen Unternehmen klären, ob im Zeitalter des notwendigen Datenaustauschs ein abgeschottetes Datenverhalten zukunftsfähig ist. Denn Clouds bieten nicht nur den Vorteil, IT-Aufgaben und Infrastruktur auszulagern, nein, sie dienen unter anderem auch dazu, Daten mit hohen Sicherheitsanforderungen auszutauschen. Für thematische Neulinge ein Einstieg mit einem Beispiel.

Ein Beispiel, um Cloud-Anwendungen zu verstehen

Wir haben ein Beispiel gewählt, das fast alle Leserinnen und Leser nachvollziehen können.
Stellen Sie sich vor, Sie installieren WLAN-fähige Heizungsthermostate in Ihren eigenen vier Wänden. Über eine mitgelieferte App können Sie die Thermostate per Handy oder Tablet mit Ihrem WLAN-Router verbinden. Der Router wiederum ist außerhalb Ihres gesicherten WLAN mit mobilen Endgeräten erreichbar, so dass Sie SMART Home Funktionen nutzen können.
Von nun an können Sie auch aus der Ferne entscheiden, ob Ihre Heizkörper warm oder kalt sein sollen. Hersteller bieten in der Regel weitere Tools und Hardware an, wie das Erkennen von offenen Fenstern, automatische Temperaturregelung, Heizungswartung und vieles mehr, damit ihr persönliches Wunsch-Energiekonzept auch ohne dazutun funktioniert.
Zurück zur Cloud: betrachten wir erneut die Interoperabilität und werfen wir einen kurzen Blick auf das digitale Geschäftsmodell dahinter. 
Die einfache Verbindung zu den Thermostaten über Apps kostet nichts. Die zusätzlichen Services wie die Steuerung von außen, die Konnektivität zu Wetterdaten, damit die Heizung sparsam und wirtschaftlich arbeitet oder auch bei offenen Fenstern nicht unnötig ins Leere heizt werden mittels Abonnementmodellen von Herstellern monetarisiert. Diese Dienste lassen sich die Hersteller einerseits bezahlen, um hochkomplexe IT-Dienste zu betreiben und weiterzuentwickeln, betrieben in Clouds, aber auch, um sehr effiziente Margen zu generieren.
Als Kunde bekommen Sie nicht mit, welcher Aufwand betrieben wird, damit alle erforderlichen Daten aus unterschiedlichen Systemen zusammenlaufen, damit ein Thermostat oder ein ganzes Energiekonzept vollautomatisch funktionieren und noch dazu die App auf den Endgeräten eine hohe und einfache Nutzerfreundlichkeit aufweisen.
Denkt man nun über weitere Anschaffungen neuer WLAN-Thermostate anderer Hersteller nach, ist vielleicht auch ohne IT-Kenntnisse vorstellbar, dass diese nicht unbedingt mit der gleichen App der bereits installierten Thermostate betrieben werden können. So haben viele Hersteller lange gedacht, über Datenhoheit sich vor Wettbewerben schützen zu können. Doch mittlerweile wird mit digitalen Diensten so viel Geld verdient, dass es sich für die App-Entwicklung lohnt, auch Daten von Drittanbietern anderer Hersteller in die Apps zu integrieren. Hier liegt also nicht nur eine technisch hochanspruchsvolle Lösung vor, sondern vor allem ein digitales Geschäftsmodell.  
Technisch gesehen dient das Cloud-Computing als Zugang und Vermittlung von Anwendungsdaten über Verbindungsformen wie das Internet. Auf den Servern in den Clouds werden im Hintergrund (aus Sicht der Endkunden) Softwarelösungen betrieben, damit es zu den gewünschten Ergebnissen kommt.
Bitte versuchen Sie nun, erste Ideen bzw. Möglichkeiten für Ihre Produkte zu entwickeln und diese auf Ihr Geschäftsmodell zu übertragen. Fortfolgend werden die Definitionen, Betriebsformen und weiteren Impulse für den Einsatz von Cloud-Computing zur Verfügung gestellt.

Cloud-Definition in aller Kürze

Die Kernidee des Cloud Computing besteht darin, dass IT-Leistungen (zum Beispiel Speicher, Software, Infrastruktur) abstrahiert von den Details ihrer physischen Beschaffenheit über ein Netzwerk (meist das Internet) zur Verfügung gestellt beziehungsweise genutzt werden können.
Cloud Computing ist ein Dienst, der nicht vor Ort und Stelle des Geschehens physisch und logisch ausgeführt wird, sondern durch Vernetzung in einer virtualisierten Umgebung in entfernten Rechenzentren stattfindet.
Für Unternehmen bedeuten die Kombinationen aus Künstlicher Intelligenz, Cloud Computing und Internet of Things bspw. die Möglichkeiten,
  • vernetzte, hochkomplexe Softwarelösungen einzuführen, wie bspw. Warenflusssysteme;
  • disruptive Ideen zu entwickeln (Produkt- oder/und Dienstleistungen), bspw. Service-Applikationen wie Uber oder airbnb, (Anm. d. Verf., hinter welchen sich neue Geschäftsmodelle verbergen).    

Formen des Cloud Computing

Cloud Computing bietet verschiedene Ausprägungen und Modelle an, die je nach den spezifischen Anforderungen und Anwendungsfällen der Nutzer eingesetzt werden können. Diese Formen können grob in drei Hauptkategorien eingeteilt werden: Service-Modelle, Einsatzmodelle und Technologiemodelle.
Service-Modelle:
  • Infrastructure as a Service (IaaS): Hierbei handelt es sich um eine virtuelle Bereitstellung von Hardware-Ressourcen über das Internet. Nutzer können Betriebssysteme ihrer Wahl auf diesen Maschinen ausführen. Beispiele sind Amazon Web Services (AWS) Elastic Compute Cloud (EC2) und Google Compute Engine (GCE).
  • Platform as a Service (PaaS): In diesem Modell erhalten Entwickler eine Plattform, um Anwendungen zu entwickeln, ohne sich um die darunter liegende Infrastruktur kümmern zu müssen. Beispiele sind Google App Engine und Microsoft Azure App Service.
  • Software as a Service (SaaS): Hier wird Software als Service über das Internet bereitgestellt. Die Anwendungen werden über den Browser zugegriffen und der Endbenutzer muss sich nicht um die Wartung oder Aktualisierung der Software kümmern. Beispiele sind Gmail, Microsoft Office 365 und Dropbox.
Einsatzmodelle:
  • Private Cloud: Die Cloud-Ressourcen werden exklusiv für ein einzelnes Unternehmen bereitgestellt. Sie können entweder vor Ort (on-premises) oder durch einen Drittanbieter gehostet werden.
  • Public Cloud: Die Cloud-Ressourcen werden von einem Cloud-Service-Anbieter über das Internet bereitgestellt und stehen mehreren Nutzern zur Verfügung.
  • Hybrid Cloud: Dieses Modell kombiniert private und öffentliche Clouds, um Daten und Anwendungen zwischen beiden zu verschieben und zu teilen.
  • Community Cloud: Dies ist ein kollaboratives Modell, bei dem mehrere Organisationen mit ähnlichen Anforderungen und Bedenken eine Cloud-Infrastruktur teilen.
Technologiemodelle:
  • Serverless Computing: Hierbei handelt es sich um ein Cloud-Computing-Modell, bei dem der Cloud-Anbieter die Infrastruktur automatisch verwaltet, sodass sich der Entwickler darauf konzentrieren kann, Anwendungscode zu erstellen und auszuführen.
  • Containerisierung: Dies bezieht sich auf den Einsatz von Containern wie Docker und Kubernetes zur Bereitstellung und Verwaltung von Anwendungen in der Cloud.
  • Edge Computing: Dabei werden Datenverarbeitungsaufgaben näher an der Datenquelle (z.B. IoT-Geräte) durchgeführt, anstatt sie zur Verarbeitung an zentrale Cloud-Server zu senden.
Jedes dieser Modelle hat seine eigenen Vor- und Nachteile, abhängig von den spezifischen Anforderungen des Geschäftsfalls oder des Anwenders. (Hier empfehlen wir Ihnen den Fachbeitrag über die Gestaltung von Geschäftsmodellen zu lesen.)
Es ist wichtig, das richtige Modell basierend auf den Anforderungen des Projekts oder Geschäfts auszuwählen.

Historischer Abriss zu Cloud Computing – kleiner Exkurs

Das Konzept des Cloud Computing hat tiefgreifende Wurzeln, und seine Entwicklung ist bis zu den Anfängen der Computertechnologieentwicklung zurückzuverfolgen. Nachstehend ein Überblick über die Entwicklung des Cloud Computings:
  • 1960er Jahre: Der Informatiker John McCarthy, auch als der Vater der künstlichen Intelligenz bezeichnet, äußerte die Meinung, dass "die Computerbenutzung eines Tages als öffentlicher Versorgungsbetrieb organisiert sein könnte". Damit wurde die Grundlagen gelegt, die das heutige Konzept des Cloud Computing ergaben.
  • 1970er Jahre: Der Begriff "virtuelle Maschine" wurde populärer und primär IBM aber auch Nixdorf waren maßgeblich an den technische Entwicklungen beteiligt. Mit Hilfe von Virtualisierung konnten mehrere, unterschiedliche Betriebssysteme auf einem einzigen physischen System laufen, was den Weg für das Cloud Computing ebnete.
  • 1990er Jahre: Die Telekommunikationsunternehmen begannen, virtuelle private Netzwerkdienste (VPNs) anzubieten, was die bisherigen Punkt-zu-Punkt-Datenverbindungen überflüssig machte und zu Kostensenkungen führte.
  • 2000er Jahre: Dieses Jahrzehnt war entscheidend für die Entstehung des modernen Cloud Computing. Die heute bekanntesten Unternehmen wie Amazon und Google begannen, Cloud-Dienste anzubieten:
    • 2002: Amazon startete Amazon Web Services (AWS), das Tools wie Speicher und Rechenkraft für Entwickler bereitstellte.
    • 2006: Amazon führte die Elastic Compute Cloud (EC2) ein, die es Entwicklern ermöglichte, Anwendungen auf virtuellen Maschinen auszuführen.
    • 2008: Google startete Google App Engine, einen Dienst zur Entwicklung und Hosting von Webanwendungen.
    • 2010er Jahre bis heute: Cloud-Dienste diversifizierten sich weiter und wurden immer komplexer. Software as a Service (SaaS), Platform as a Service (PaaS) und Infrastructure as a Service (IaaS) wurden zu festen Bestandteilen der IT-Landschaft. Unternehmen wie Microsoft (mit Azure) und IBM verstärkten ihre Bemühungen im Cloud-Bereich. Das Konzept der "Hybrid Cloud" wurde immer beliebter, und es gab einen verstärkten Fokus auf Sicherheit und Compliance im Cloud-Umfeld.
Trotz dieser historischen Meilensteine ist es wichtig hervorzuheben, dass das zugrunde liegende Konzept des Cloud Computings - das Teilen von Ressourcen, Software und Informationen über ein Netzwerk (in den meisten Fällen das Internet) - seit Jahrzehnten in Entwicklung ist. Die Weiterentwicklungen sind kaum auszumalen, da sowohl Quantencomputer als auch immer schnellere Verbindungswege zu ganz neuen Lösungen führen werden.
Wichtig für unseren Wirtschaftsraum ist es, den Anschluss nicht zu verpassen.

Checkliste für den Einsatz von Cloud Computing  

Ob ein Unternehmen Cloud Computing nutzen sollte oder nicht, hängt von einer Reihe von Faktoren ab, darunter Geschäftsanforderungen, technologische Bedürfnisse, finanzielle Überlegungen und sicherheitsrelevante Bedenken. Folgendes sollte dabei in Betracht gezogen werden:
  • Geschäftsanforderungen verstehen:
    • Welche Probleme oder Herausforderungen versucht das Unternehmen zu lösen?
    • Gibt es saisonale Spitzen oder unvorhersehbare Lastschwankungen, die durch Skalierbarkeit in der Cloud besser gehandhabt werden könnten?
  • Kosten-Nutzen-Analyse durchführen:
    • Vergleichen Sie die Gesamtbetriebskosten (TCO) einer On-Premises-Lösung mit den Kosten für die Nutzung von Cloud-Diensten.
    • Berücksichtigen Sie nicht nur direkte Kosten, sondern auch indirekte Kosten wie Wartung, Strom, Kühlung und Hardware-Erneuerungen.
  • Sicherheits- und Compliance-Bewertung:
    • Verfügen die ausgewählten Cloud-Anbieter über notwendige Sicherheitszertifizierungen und -protokolle, die den gesetzlichen Anforderungen entsprechen?
    • Welche regulatorischen oder Compliance-Anforderungen gibt es, die den Ort, an dem Daten gespeichert werden, beeinflussen könnten (z. B. DSGVO in Europa – dazu mehr am Ende des Fachbeitrags!).
  • Technik:
    • Bewertung der Integration: Wie einfach lässt sich die Cloud-Lösung in die bestehende Infrastruktur und Anwendungslandschaft integrieren?
    • Wie lässt sich eine solche Anwendung auf andere Anbieter oder zurück ins eigene Unternehmen übertragen?
    • Skalierbarkeit und Performance: Kann der Cloud-Service mit dem Wachstum des Unternehmens mithalten?
  • Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit:
    • Welche Service-Level-Agreements (SLAs) bieten die Cloud-Anbieter?
    • Wie steht es um die Ausfallzeiten und wie werden diese gehandhabt?
  • Datenmanagement:
    • Wo werden die Daten physisch gespeichert?
    • Wie wird die Datenmigration gehandhabt?
    • Wie steht es um die Datenportabilität, falls Sie sich entscheiden, den Anbieter zu wechseln?
  • Vertragsbedingungen und Flexibilität:
    • Sind die Vertragsbedingungen des Cloud-Anbieters transparent und verständlich?
    • Welche Optionen gibt es, wenn das Unternehmen den Service beenden oder zu einem anderen Anbieter wechseln möchte?
  • Kulturelle und organisatorische Faktoren:
    • Sind die Stakeholder Ihres Unternehmen bereit, neue Technologien und Arbeitsweisen zu adaptieren, Schwerpunkt: wie sieht es mit der eigenen Belegschaft aus?
    • Wie sieht es mit Schulungen und Weiterbildungen aus, um den Übergang zur Cloud zu erleichtern?
  • Pilotprojekt durchführen:
    • Starten Sie mit einem kleinen Projekt oder einer nicht-kritischen Anwendung, um den Cloud-Service zu testen und zu bewerten.
  • Feedback und Überprüfung:
    • Sammeln Sie regelmäßig Feedback von den Benutzern und überprüfen Sie die Leistung und Vorteile des Cloud-Dienstes.
Indem Unternehmen diese Schritte und Überlegungen systematisch durchlaufen, können sie eine fundierte Entscheidung darüber treffen, ob Cloud Computing für sie geeignet ist und wenn ja, welche spezifischen Dienste und Modelle am besten zu Ihren Anforderungen passen.

Wie wählt man am besten einen Cloud Anbieter aus?

Die Auswahl des richtigen Cloud-Anbieters ist eine enorm relevante Entscheidung, die weitreichende Auswirkungen auf die Geschäftsabläufe, Sicherheitsaspekte, Kosten und die technische Zukunftsfähigkeit des eigenen Unternehmens haben. Folgende Schritte und Überlegungen helfen, Cloud-Anbieter effektiv auszuwählen:
  • Verstehen der Geschäftsbedürfnisse:
    • Welche Art von Cloud-Dienst benötigen Sie? (IaaS, PaaS, SaaS)
    • Welche spezifischen Anwendungen und Workloads planen Sie in der Cloud auszuführen?
  • Technische Anforderungen und Integration:
    • Welche technischen Anforderungen haben Ihre Anwendungen (Interoperabilität, Sicherheit, Wartung von Dritten, etc.)?
    • Wie einfach lässt sich der Cloud-Service in Ihre bestehende IT-Infrastruktur und -Landschaft integrieren?
  • Sicherheit und Compliance:
    • Welche Sicherheitsprotokolle und -standards bietet der Anbieter an?
    • Kann der Anbieter Ihnen helfen, regulatorischen oder branchenspezifischen Compliance-Anforderungen gerecht zu werden?
    • Überprüfen Sie, ob der Anbieter regelmäßige Sicherheitsaudits und Zertifizierungen wie ISO 27001 hat.
  • Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit:
    • Welche Service-Level-Agreements (SLAs) bietet der Cloud-Anbieter? Wie wird die Verfügbarkeit gemessen und was passiert bei Nichteinhaltung?
    • Welche Redundanz- und Failover-Mechanismen sind implementiert?
  • Kostenstruktur:
    • Wie sind die Preismodelle des Anbieters strukturiert? Achten Sie auf versteckte Kosten.
    • Können Sie die Kosten je nach Bedarf skalieren?
  • Datenmanagement:
    • Wo werden Ihre Daten physisch gespeichert? Dies kann insbesondere bei Datenschutz- und Compliance-Fragen wichtig sein.
    • Welche Backup- und Wiederherstellungsprotokolle bietet der Anbieter?
  • Kundenunterstützung und Service:
    • Welche Art von Support bietet der Anbieter? 24/7? Telefonisch, per E-Mail oder Chat?
    • Welche Ressourcen gibt es zur Fehlerbehebung, z. B. Dokumentationen, FAQs, Foren?
  • Flexibilität und Skalierbarkeit:
    • Kann der Anbieter mit Ihrem Unternehmen wachsen und sich an verändernde Bedürfnisse anpassen?
  • Erfahrung und Reputation:
    • Wie lange ist der Anbieter bereits auf dem Markt?
    • Welche Referenzen und Erfahrungsberichte gibt es von anderen Kunden?
  • Exit-Strategie:
    • Wie einfach können Sie zu einem anderen Anbieter wechseln, falls nötig? Gibt es Mechanismen oder Tools, die die Datenportabilität erleichtern?
  • Pilotprojekte und Tests:
    • Überlegen Sie, ein Pilotprojekt durchzuführen, um den Service zu testen und zu sehen, wie er sich in der realen Welt verhält.
  • Vertragsbedingungen:
    • Lesen Sie alle Vertragsbedingungen sorgfältig durch und achten Sie besonders auf SLAs, Datenschutzklauseln und Vertragsdauer.
Es ist ratsam, mehrere Anbieter zu bewerten und zu vergleichen, bevor eine endgültige Entscheidung getroffen wird. Es ist durchaus üblich, externe Berater oder IT-Experten hinzuzuziehen, um sicherzustellen, dass Sie den für Ihr Unternehmen am besten geeigneten Cloud-Anbieter auswählen.

Wie wird der Datenschutz in der Cloud in Europa geregelt?

Der Datenschutz bzw. Stakeholder leiden häufig darunter, dass in Unternehmen so viel Datenschutz wie möglich betreiben, anstatt wie eben nötig. Grundsätzlich sollte die Einschätzung von Gesetzen und Verordnungen Juristen überlassen werden, wenn dies für ein Unternehmen Neuland ist.
Andererseits macht es Sinn, sich mit den Möglichkeiten des Datenhandels, den Ge- und Verboten zu beschäftigen, um Datenhandel im Geschäftsmodell zu berücksichtigen.
Die nachstehenden Anregungen und Hinweise beanspruchen keine Vollständigkeit und können sich im Verlauf der Zeit verändern. Bitte berücksichtigen Sie das und konsultieren Sie Ihre regionale IHK, andere Kammern oder Wirtschaftsverbände.
In Europa ist der Datenschutz in der Cloud hauptsächlich durch die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO, oder GDPR auf Englisch) geregelt. Die DSGVO ist seit dem 25. Mai 2018 in Kraft und stellt einheitliche Datenschutzregeln für alle Mitgliedstaaten der Europäischen Union (EU) bereit. Sie betrifft alle Unternehmen, die personenbezogene Daten von EU-Bürgern verarbeiten, unabhängig davon, ob das Unternehmen in der EU ansässig ist oder nicht.
Hier sind einige der Hauptprinzipien und Regelungen der DSGVO, die sich auf Cloud-Computing beziehen:
  • Datenschutz durch Technikgestaltung und datenschutzfreundliche Voreinstellungen (Art. 25 DSGVO): Dies bedeutet, dass Datenschutz von Anfang an in Produkte und Dienstleistungen eingebaut werden sollte. Dies betrifft auch Cloud-Dienste.
  • Recht auf Zugriff, Berichtigung und Löschung: Individuen haben das Recht, Zugriff auf ihre personenbezogenen Daten zu erhalten, sie zu berichtigen und unter bestimmten Umständen ihre Löschung zu verlangen ("Recht auf Vergessenwerden").
  • Datenübertragbarkeit (Art. 20 DSGVO): Individuen haben das Recht, ihre Daten von einem Dienst zu einem anderen zu übertragen.
  • Datenspeicherung und -verarbeitung: Datenverarbeiter (z. B. Cloud-Service-Anbieter) müssen sicherstellen, dass personenbezogene Daten sicher und gemäß der DSGVO gespeichert und verarbeitet werden.
  • Auftragsverarbeitung (Art. 28 DSGVO): Wenn Unternehmen Cloud-Anbieter nutzen, um personenbezogene Daten im Auftrag zu verarbeiten, müssen sie einen Auftragsverarbeitungsvertrag (Data Processing Agreement, DPA) mit dem Anbieter abschließen, der sicherstellt, dass die Datenverarbeitung den DSGVO-Anforderungen entspricht.
  • Datenübertragungen außerhalb der EU: Die DSGVO stellt strenge Anforderungen an die Übertragung personenbezogener Daten außerhalb der EU. Diese Übertragungen sind nur zulässig, wenn ein angemessenes Schutzniveau gewährleistet ist. Mechanismen können Standardvertragsklauseln oder die Einhaltung des EU-US Privacy Shield (obwohl das Privacy Shield im Jahr 2020 vom Europäischen Gerichtshof für ungültig erklärt wurde) beinhalten.
  • Pflicht zur Meldung von Datenschutzverletzungen: Unternehmen müssen Datenschutzverletzungen innerhalb von 72 Stunden nach ihrer Entdeckung an die zuständige Datenschutzaufsichtsbehörde melden.
  • Sanktionen: Bei Verstößen gegen die DSGVO können erhebliche Geldstrafen verhängt werden, die je nach Schwere des Verstoßes bis zu 20 Millionen Euro oder 4% des weltweiten Jahresumsatzes des vorherigen Geschäftsjahres betragen können, je nachdem, welcher Betrag höher ist.
  • Es ist wichtig zu beachten, dass dies nur eine Übersicht über die Regelungen der DSGVO in Bezug auf Cloud Computing ist. Unternehmen, die Cloud-Dienste nutzen oder anbieten, sollten sicherstellen, dass sie sich vollständig mit der Verordnung vertraut machen und gegebenenfalls Rechtsberatung in Anspruch nehmen.
(Letzter Stand 16. Oktober 2023, Autor: Emmanuel Beule)

Wozu Internet der Dinge nutzen?

Das Internet der Dinge und Cloud Computing sind wesentliche Beschleuniger sowohl für eine sich immer schneller entwickelnde künstliche Intelligenz als auch für disruptive Ideen und neue (digitale) Geschäftsmodelle. Doch was ist dieses Internet der Dinge und wie können Unternehmen davon profitieren? 

Von der Theorie in die Praxis

Das Internet of Things (IoT) bedeutet, dass Objekte (z.B. Prozessoren, Sensoren, Maschinen, Mobiltelefone, Türschlösser, etc.), Personen oder Unternehmen mittels einer eindeutigen IP-Adresse miteinander vernetzt werden und Datenpakete austauschen können.
2018 waren über 11 Milliarden Geräte mit dem Internet of Things vernetzt und die Gartner Group rechnete im selben Jahr mit 20 Milliarden vernetzten Systemen bis 2020. Gartner irrte: 2020 waren bereits 30 Milliarden Objekte, Sensoren oder Geräte vernetzt. Heute schätzen Experten, sind weltweit 50 Milliarden Objekte über das Internet oder andere Netzwerke miteinander verbunden und kommunizieren – auf ihre Art.
Die Kommunikation, genauer der Datenaustausch, kann in eigenen Netzwerken (LAN) oder über weltweite Netzwerke, wie das Internet oder WAN, geschehen und ist ein treibender Faktor des Industrie 4.0 Zeitalters. 

Ein Beispiel

Der Airbus A380 verfügt über ein „elektronisches Zentralnervensystem“, welches bereits im Flug dem Bodenpersonal am Ankunftsort Informationen über technische Probleme oder zu wartende Elemente zusendet. Zur Veranschaulichung der Dimensionen: Ein Triebwerk verfügt über 280.000 Sensoren, die permanent über Normvarianzen wachen. Die Fluggesellschaften profitieren von genaueren und kürzeren Wartungsintervallen und die Passagiere von noch sichereren Flügen.
Für das Bestehen des Internet of Things sind nachstehende Faktoren wesentlich:
  • Eine redundante, vernetzte Infrastruktur für zuverlässige Verfügbarkeit und lückenlose Abdeckung des Datenaustauschs;
  • die Sicherheit vor Angriffen, dem Ausspionieren oder der Manipulation von Daten;
  • die Geschwindigkeit der Übertragung von Daten für eine Echtzeit Datenverarbeitung, gemessen in Latenz;
  • die systemübergreifende Datenintegrität durch standardisierte Schnittstellen, Protokolle bzw. Programmiersprache und Datenformate.
Für Unternehmen bedeuten die Kombinationen aus Künstlicher Intelligenz, Cloud Computing und Internet of Things bspw. die Möglichkeiten,
  • vernetze, hochkomplexe Softwarelösungen einzuführen, wie bspw. Warenflusssysteme;
  • disruptive Ideen zu entwickeln (Produkt- oder/und Dienstleistungen), bspw. Service-Applikationen wie Uber oder airbnb, (Anm. d. Verf., hinter welchen sich neue Geschäftsmodelle verbergen).
Für die meisten Anwendungen ist Cloud Computing die Grundvoraussetzung. Die Kernidee des Cloud Computing besteht darin, dass IT-Leistungen (zum Beispiel Speicher, Software, Infrastruktur) abstrahiert von den Details ihrer physischen Beschaffenheit über ein Netzwerk (Internet) zur Verfügung gestellt beziehungsweise genutzt werden können.
Cloud Computing ist ein Dienst, welcher nicht vor Ort und Stelle des Geschehens physisch und logisch ausgeführt wird, sondern durch Vernetzung in einer virtualisierten Umgebung in entfernten Rechenzentren stattfindet. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, können Sie dies unter dem Fachbeitrag Cloud: Vor- und Nachteile ausgelagerter Daten und IT-Applikationen nachlesen.
Unter dem empfohlenen Artikel wurde ein umfangreiches IoT-Beispiel aufgeführt, welches ebenso gut hier stehen könnte.

IoT-Schlüsselelemente

Ziel von IoT ist es, Ergebnisse von Objekten per Daten so miteinander zu vernetzen, dass reibungslose und automatisierte Aktionen ausgelöst werden, möglichst ohne oder mit nur sehr wenig menschliches Eingreifen. 
IoT-Objekte benötigen daher Datenformate und Verbindungsmöglichkeiten zu anderen IoT-Objekten oder IT-Systemen, damit die anfallenden Informationen zu Aktionen völlig unterschiedlicher Art führen.   
Wer ein Thermostat oder einen Staubsaugerroboter zuhause mit einer App überwacht, steht mit IoT und Cloud in Verbindung. Doch im betrieblichen Kontext gibt es noch viel mehr Anwendungsmöglichkeiten, deren technische Möglichkeiten kaum Grenzen kennen.
Wenn Sie bspw. für Ihr Unternehmen oder für Ihre Produkte Mehrwerte schaffen wollen, aber auch für Prozessabläufe in der Verwaltung, der Produktion und Logistik, macht es Sinn, sich mit der nachstehenden Liste zu beschäftigen.
Einige aufgezählte Schlüsselmerkmale und Aspekte des IoT bringen Sie vielleicht auf innovative Ideen, die Sie vielleicht vor Jahren verworfen oder noch nie in Betracht gezogen haben:
  • Vernetzte Geräte
    • Im Zentrum des IoT stehen Geräte, die mit dem Internet verbunden sind. Das können Alltagsgegenstände wie Kühlschränke, Uhren oder Glühbirnen sein, aber auch spezialisierte Geräte in der Industrie oder im Gesundheitswesen.
  • Datensammlung
    • IoT-Geräte sind oft mit Sensoren ausgestattet, die Daten aus ihrer Umgebung sammeln. Das kann z. B. Temperatur, Feuchtigkeit, Lichtintensität oder Bewegung sein.
  • Kommunikation
    • Diese Geräte können Daten in Echtzeit an andere Geräte oder zentrale Systeme senden und von diesen Daten empfangen. Dies ermöglicht eine unmittelbare Reaktion auf Veränderungen.
  • Automatisierung
    • Viele IoT-Systeme können Aktionen automatisch und ohne menschliches Eingreifen auslösen. Ein einfaches Beispiel wäre ein Thermostat, der die Heizung automatisch einschaltet, wenn die Temperatur unter einen bestimmten Wert fällt.
  • Interoperabilität
    • Für das IoT ist es wichtig, dass Geräte und Systeme verschiedener Hersteller miteinander kommunizieren können. Dies erfordert oft gemeinsame Datenformatstandards und Protokolle.
  • weitere Anwendungsbereiche
    • Smart Home: Automatisierung von Licht, Heizung, Sicherheitssystemen usw.
    • Industrie 4.0: Vernetzung von Maschinen und Anlagen zur Optimierung der Produktion.
    • Gesundheitswesen: Wearables, die Vitalwerte überwachen oder Medikamentendosierungen steuern.
    • Landwirtschaft: Sensoren, die Bodenfeuchtigkeit oder Wetterbedingungen überwachen.
    • Smart Cities: Intelligente Verkehrssysteme, Energieverwaltung oder Müllentsorgung.
  • Sicherheitsbedenken
    • Da IoT-Geräte oft persönliche Daten sammeln und mit dem Internet verbunden sind, gibt es Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und Sicherheit. Gravierende Hackerangriffe auf bzw. über IoT-Systeme bieten ausreichenden Anlas, die Notwendigkeit von robusten Sicherheitsmaßnahmen zu unterstreichen.
    • Lassen Sie sich daher keine Idee kaputt reden, ziehen Sie jedoch IT-Sicherheitsexperten bei der Entwicklung neuer Anwendungen hinzu.
  • Datenvolumen
    • Das IoT kann riesige Mengen an Daten generieren. Dies erfordert effektive Methoden zur Datenanalyse und -verarbeitung, oft in Echtzeit. Auch das Wissen über die Vernetzungsart bzw. die erforderliche (und verfügbare) Geschwindigkeit von Netzwerken ist von wesentlicher Bedeutung.

Fazit

IoT hat nicht nur das Potenzial, viele Aspekte unseres Lebens zu revolutionieren, von der Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, bis hin zur Art und Weise, wie Unternehmen betrieben werden. Nein, es gibt bereits weltweit einen harten Wettbewerb um die Vernetzung von Objekten und Daten. Wer hier nichts unternimmt, riskiert den Unternehmensfortbestand.
Allerdings ist auch Panik kein guter Ratgeber. Wichtig ist, sich mit dem Thema zu beschäftigen, die Mehrwerte zu verstehen und auf die Angebote des eigenen Unternehmens zu übertragen. Hier bietet sich ein Blick in die Gestaltung von Business Plänen nach neuen und konservativen Geschäftsmodellen an, zu finden unter Wer überlebt: traditionelle oder digitale Geschäftsmodelle?
(Letzter Stand 16. Oktober 2023, Autor: Emmanuel Beule)

Assistenzsysteme: Mehr als nur “An der nächsten Ecke links abbiegen.”

Eine wichtige und nicht zu unterschätzende technologische Komponente der digitalen Transformation sind Assistenzsysteme. Navigationssysteme oder neuerdings ChatGPT sind Assistenzsysteme im Alltag. Was es damit auf sich hat und wie sich Assistenzsysteme positiv auf die Arbeitswelt auswirken, beleuchtet dieser Fachbeitrag.Was es damit auf sich hat und wie sich Assistenzsysteme positiv auf die Arbeitswelt auswirken, beleuchtet dieser Fachbeitrag.

Was sind und können Assistenzsystem?

Erweitert man Arbeitsprozesse um Assistenzsysteme, entsteht der Eindruck intelligent handelnder oder zumindest intelligent unterstützender Technologien. Die Wertschöpfung von Arbeit unterstützenden Instrumenten beginnt mit dem Verstehen der Materie selbst und dem wilden Innovieren durch das neue erworbene Wissen.
Die Universität Rostock definiert: Assistenzsysteme dienen den Nutzern zur Unterstützung in bestimmten Situationen oder bei bestimmten Handlungen. Die Voraussetzung dafür ist eine Analyse der gegenwärtigen Situation und gegebenenfalls darauf aufbauend eine Vorhersage der zukünftigen Situation. Die Interaktion sollte sich dem natürlichen Handlungsablauf des Menschen anpassen und die Ausgabe sollte komprimiert sein, um den Nutzer nicht zu überlasten.
Individualisierte und spezifische Assistenzsysteme werden in Zukunft sowohl einen überwiegenden Anteil beruflicher Arbeitsschritte unterstützen und prägen als auch die Auswahl des bedienenden Fachpersonals beeinflussen.

Ein Beispiel zum Einstieg

Beispielhafte Auswirkungen und Veränderungen durch Assistenzsysteme in der Logistikbranche bzw. das autonome Fahren werden wie folgt aufgeführt.  Bereits seit Jahren wird berichtet, wie mit Hilfe von Assistenzsystemen in autonomen LKW
  • die Fahrtrouten ökonomisch geplant werden;
  • Lastkraftwagen auf Autobahnen in Kolonnen vernetzt sind;
  • ein geringerer Abstand zwischen den LKW die Verkehrsdichte reduziert;
  • ein geringeres Fahrtempo um nur wenige Kilometer pro Stunde den Treibstoffverbrauch und die Emissionsabgaben reduziert;
  • Kraftfahrer mit neuen Aufgaben beauftragt werden, wie die Übernahme von Planungsaufgaben und Verwaltung während der Fahrt;
  • die Attraktivität des Fahrermangels durch die neuen digitalisierten Aufgabenbereiche bei jungen Menschen gesteigert wird.
Eine genauere und planbarere Transportplanung und -durchführung hat Auswirkungen auf die den Transportgütern vor- und nachgelagerten Prozesse. GPS-Navigationsdaten geben z.B. Auskunft über die genaue Position eines Fahrzeuges, Verzögerungen durch Verkehrshindernisse und ermöglichen eine minutengenaue Berechnung der Ankunft des Transportgutes. Je nach IT-Ausstattung der Warenempfänger, z.B. Just-in-Time-Firmen, können verschiedene Planungen für den Wareneingang, die Personalplanung der Warenannahme oder die Lagerplatzzuweisung durchgeführt werden.
Aber auch im administrativen oder intellektuellen Bereich sind Assistenzsysteme sehr gefragt. Dies hier aufzuzählen würde den Rahmen sprengen. Viele Beispiele zeigen wir in den Online-Impulsen, die immer live und in Farbe stattfinden, zu finden hier.

Segmente der Assistenztechnologien

Assistenzsysteme, oft auch als Unterstützungssysteme bezeichnet, sind technologische Lösungen, die dazu dienen, Menschen bei bestimmten Aufgaben zu unterstützen oder diese Aufgaben zu erleichtern. Sie können in verschiedenen Bereichen und für verschiedene Zwecke eingesetzt werden.
Damit Sie Anregungen für eigene Innovationen oder für den Einsatz in Ihrem Arbeitsumfeld erhalten, werden einige der bekanntesten Anwendungen von Assistenzsystemen aufgeführt:
  • Fahrerassistenzsysteme (FAS) im Automobilbereich:
    • Adaptive Geschwindigkeitsregelanlage (ACC): Passt die Geschwindigkeit des Fahrzeugs automatisch an, um einen sicheren Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug zu halten.
    • Einparkhilfe: Nutzt Sensoren, um den Fahrer beim Einparken zu unterstützen.
    • Spurhalteassistent: Erkennt Fahrspurmarkierungen und warnt den Fahrer oder greift korrigierend ein, wenn das Fahrzeug unbeabsichtigt die Spur verlässt.
    • Toter-Winkel-Assistent: Warnt den Fahrer vor Fahrzeugen im toten Winkel.
  • Medizinische Assistenzsysteme:
    • Hörgeräte: Verstärken Geräusche, um Menschen mit Hörminderung zu unterstützen.
    • Robotikassistenz: Kann bei Operationen eingesetzt werden, um Chirurgen bei präzisen Eingriffen zu unterstützen.
  • Assistenzsysteme für Menschen mit Behinderungen:
    • Sprachausgabe-Software: Unterstützt Menschen mit Sehbehinderung beim Zugriff auf digitale Informationen.
    • Rollstühle mit Navigation: Helfen Menschen mit Mobilitätseinschränkungen, sich in ihrer Umgebung zu bewegen.
  • Haushaltsassistenzsysteme:
    • Roboterstaubsauger: Führt selbstständig Reinigungsaufgaben im Haushalt aus.
    • Sprachassistenten wie Amazon Echo oder Google Home: Führen Aufgaben auf Sprachbefehl aus, z.B. Musik abspielen, Nachrichten vorlesen oder Smart-Home-Geräte steuern.
  • Produktions- und Industrieassistenzsysteme:
    • Cobots (kollaborative Roboter): Arbeiten Seite an Seite mit Menschen in der Fertigung und assistieren bei verschiedenen Aufgaben.
  • Lernassistenzsysteme:
    • Adaptive Lernplattformen: Passen den Lerninhalt und den Schwierigkeitsgrad basierend auf den Fortschritt und die Bedürfnisse des Lernenden an.
  • Prozessassistenzsysteme
    • Bspw. Robotic Process Automation (RPA), eine Technologie, die darauf ausgerichtet ist, manuelle, repetitive und regelbasierte Geschäftsprozesse zu automatisieren.
    • RPA vereint mehrere Aspekte, die es von anderen Automatisierungstechnologien unterscheidet: Nutzerfreundlichkeit auch bei geringen IT-Kenntnissen, schnelle Implementierung, Skalierbarkeit und Fehlerreduktion, Integrationsfähigkeit, Compliance und Berichterstattung, schnelle Implementierung und der sofortigen Effizienzsteigerungen, ad hoc Prozessoptimierung

Fazit

Hinter allen genannten Technologiesegmenten verbergen sich in der Regel komplexe Produktentwicklungen und Geschäftsmodelle. Es stellt sich daher die Frage, in welchem Bereich Ihr Unternehmen betroffen ist oder in Zukunft betroffen sein wird.
Entweder ist Ihr Unternehmen Innovator oder bereits an der Entwicklung von Lösungen beteiligt oder es ist Zulieferer. Was aber, wenn die Entwicklung Ihrer Kunden an Ihnen vorbeizieht und Sie den Anschluss verpassen? Anregungen dazu finden Sie unter anderem im Artikel Wer überlebt: traditionelle oder digitale Geschäftsmodelle?
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Hauptziel von Assistenzsystemen darin besteht, die Lebensqualität, die Effizienz, die Sicherheit oder den Komfort der verschiedenen Nutzergruppen zu verbessern. Sie können Einzelpersonen oder Unternehmen dabei unterstützen, Herausforderungen zu bewältigen, Fähigkeiten zu erweitern oder neue Fähigkeiten zu erwerben.
Bei der Entwicklung und Implementierung von Assistenzsystemen müssen jedoch ethische, soziale und datenschutzrechtliche Aspekte berücksichtigt werden.
(Letzter Stand 16. Oktober 2023, Autor: Emmanuel Beule)

Internet of Production: Heißer Sch%³$ oder Grundlage von Sharing Economics? 

Die Fachbezeichnungen im Titel werden in der Regel nicht in einem Atemzug genannt. Noch nicht. Internet of Production ist eine Königsdisziplin der Digitalisierung bzw. der vernetzen Produktion und findet sich meist in Industrieunternehmen wieder. Das Prinzip vereint u.a. Cloud Computing, Internet der Dinge, Künstliche Intelligenz und birgt mehr als das Potenzial Ressourcen und Kapazitäten im Allgemeinen schonender einzusetzen. Und das nicht nur in Industrieunternehmen.

Wozu den Artikel lesen?

Spoiler-Alarm: Es macht durchaus Sinn, sich auch in anderen Branchen mit diesem Thema zu beschäftigen. Denn ein (viel zu oft benutztes) Buzzword in der digitalen Welt heißt „Skalieren“. Gemeint ist damit, dass aus einer kleinen Geschäftsidee immer etwas Großes werden kann - und zwar sehr schnell.
Umgekehrt sollten aus großen Lösungen auch Ideen für Problemlösungen oder neue Ideen im eigenen Unternehmensumfeld entstehen.
So ist es das Ziel dieses Fachbeitrags, aus der Liga der Leuchttürme der Digitalisierung Impulse für Unternehmen zu geben, die in die digitale Transformation einsteigen oder sich auf dem Weg dorthin befinden.
Vorab ist zu betonen, dass ein betriebenes Internet der Produktion zu den komplexesten und in seiner Gesamtheit zu den anspruchsvollsten Lösungen in der industriellen Produktion gehört. Genauer gesagt handelt es sich um eine Vielzahl vernetzter IT-Lösungen, die für Laien (und manchmal auch für Experten) „irgendwie“ funktionieren.
Keine Angst: Dieser Artikel verliert sich nicht in der Erklärung von IT-Begriffen, sondern zeigt die Voraussetzungen und Mehrwerte gut funktionierender digitaler Anwendungen auf. Am Ende des Artikels sollten Sie entweder „Lust auf mehr“ haben, wenn Sie nicht vom Fach sind, oder entscheiden können, dass das Thema für Ihr Unternehmen oder Ihre Karriere wahrscheinlich nicht relevant ist.
Nehmen Sie aber bitte mit, dass in vielen Unternehmen die Überlegungen und die Gestaltung des Geschäftsmodells genau auf solche Lösungen hinauslaufen.

Internet of Production

Das "Internet of Production" (IoP) ist ein umfangreiches Konzept, vorangetrieben durch die RWTH in Aachen, das die Prinzipien und Technologien des "Internet of Things" (IoT) mit modernen Produktionsumgebungen verknüpft. Mehr zu IoT unter Internet der Dinge: Treffen sich zwei Sensoren, sagt der Eine zum Anderen...
Ziel ist es, digitale Informations- und Kommunikationstechnologien in Fertigungsprozesse zu integrieren, um eine vernetzte, adaptive und effiziente Produktion zu ermöglichen.
Es ist nicht leicht, eine gute und vor allem verständliche Illustration für ein solches Konzept zu finden. Die gängigste (theoretische) Darstellung fußt auf Klocke et al., 2017, S. 266, Abb. 1.  Sie bauen ihr Konzept auf der Bedeutung von IT-Assistenzsystemen auf und überführen diese in die Produktionstechnik, zusammengefasst als Internet of Production.
Bitte vermeiden Sie unbedingt, die Darstellung vollständig verstehen zu wollen, wenn Sie nicht vom Fach sind. Zweck der Darstellung ist es, ein strukturiertes Bild zu liefern, um die notwendigen Fachbegriffe zumindest mal gesehen zu haben.
© Virtuelle Instrumente in der Praxis 2017 (S. 265-287). Berlin: Vde Verlag

Infrastruktur des Internet of Prodution, (Quelle: Klocke et al., 2017, S. 266, Abb. 1)
Die Abbildung verdeutlicht die Komplexität zwischen organisatorischen Entwicklungszyklen eines Produktes – vertikal von der Entwicklung, über die Fertigung bis zur Marktabdeckung – und horizontal abgebildet mit den jeweiligen strukturellen Softwareanwendungen bzw. Datendimensionen. Mithilfe von fachspezifischer Applikationssoftware (auf der unteren Ebene) werden nahezu alle Tätigkeiten in einem Betrieb digital unterstützt.
So werden bspw. mit Hilfe
  • von CAD-Programmen (CAD steht für computer-aided design) Konstruktionspläne entworfen,
  • mittels ERP-Systemen (ERP steht für Enterprise-Resource-Planning) die Fertigung geplant und
  • per BDE (steht für Betriebsdatenerfassung) können zum Schluss die Fertigungsschritte nachvollzogen und bspw. nachkalkuliert werden.
Problematisch ist dabei, dass Softwareanwendungen häufig mit eigenen Datenformaten arbeiten, so dass eine Weitergabe in andere Systeme nicht trivial ist. Hier fällt meist im Fachjargon der Begriff Interoperabilität. Mit anderen Worten ist es wichtig, dass Systeme miteinander so kommunizieren, dass neue Aktionen ausgelöst werden.
Sogenannte Middleware dient als Schnittstellenlösung, um Daten in neue Formate bzw. Dimension zu konvertieren, damit interpretierfähig zu gestalten (z.B. Big Data Analytics oder KI) und für andere Anwendungen zur Verfügung zu stellen. An dieser Stelle können bspw. die Fremddaten eines Lieferanten (siehe Logistikbeispiel im Fachbeitrag Assistenzsysteme: Mehr als nur “An der nächsten Ecke links abbiegen.” ) für die Ankunft der zu liefernden Daten standardisiert importiert und verwertet werden.
Die Just-in-Time-Produktion bekommt eine ganz neue Dimension: Wenn sich eine erwartete Anlieferung durch einen Stau verzögert und durch die Vernetzung von Lieferzeitpunkt und Produktionsplanung die Produktion um einige Takte verlangsamt wird, ohne den gesamten Prozess zu stoppen.

Merkmale eines IoP-Beispiel

Stellen Sie sich eine Automobilfabrik vor. Im Rahmen des Internet of Production könnten verschiedene Aspekte der Produktion vernetzt sein:
  • Maschinenvernetzung: Die Maschinen, die verschiedene Produktionsprozesse durchführen, sind miteinander vernetzt. Dies ermöglicht die Echtzeitüberwachung des Betriebs, die Analyse von Leistungsdaten und die schnelle Fehlererkennung.
  • Predictive Maintenance (Vorausschauende Wartung): Durch die Integration von Sensoren in Maschinen können Daten gesammelt werden, die auf Abnutzung oder potenzielle Ausfälle hinweisen. Diese Daten können analysiert werden, um Wartungsbedarf vorherzusagen, was ungeplante Ausfallzeiten minimiert.
  • Adaptive Produktion: Das Fertigungssystem kann auf veränderte Anforderungen oder Nachfrage reagieren. Wenn beispielsweise eine bestimmte Automodellvariante mehr nachgefragt wird, kann die Produktion dieser Variante automatisch erhöht werden, während andere Prozesse optimiert werden.
  • Datenanalyse und Optimierung: Die gesammelten Produktionsdaten können analysiert werden, um Engpässe oder ineffiziente Prozesse zu identifizieren. Anhand dieser Erkenntnisse können Verbesserungen und Optimierungen in Echtzeit vorgenommen werden.
  • Qualitätskontrolle: Mit Hilfe von Sensoren und Kameras können Produkte während des Produktionsprozesses kontinuierlich überwacht werden. Defekte oder Abweichungen von den Qualitätsstandards können frühzeitig erkannt werden.
  • Lieferkettentransparenz: Das IoP ermöglicht eine bessere Überwachung der Lieferkette. Informationen zu Rohstoffen, Teilen und Produkten können in Echtzeit verfolgt werden, was die Transparenz und Rückverfolgbarkeit erhöht.
Wie können nun andere Branchen von dieser Konzeption profitieren? Ist es nachvollziehbar, dass in der Gastronomie, dem Hotelgewerbe oder im Groß- und Einzelhandel ähnlich gearbeitet werden kann? Ja, das passiert bereits! Bevor diese Fragen beantwortet werden, folgen eine Definition von Sharing Economics und zuvor ein wahrscheinlich (un)bekanntes Beispiel aus der Praxis.

Produktionskapazitäten mit Mitbewerbern teilen?

Der Schritt zur gemeinsamen Nutzung von Produktionskapazitäten mit Wettbewerbern ist nicht weit. Wenn Produktionsprozesse und Datenaustauschformate standardisiert sind, ist es kein Problem, Maschinen und eingearbeitete Personengruppen auszutauschen. 
Das Druckgewerbe, der älteste vorindustrielle Produktionszweig, steht seit zwei Jahrzehnten unter starkem Druck. Der technologische Fortschritt hat dafür gesorgt, dass der tägliche europäische Druckbedarf im Einschichtbetrieb auf Druckmaschinen in Deutschland produziert werden kann. Gleichzeitig haben Internetanwendungen, Digitaldruckmaschinen und das Kundenverhalten die Druckereien stark unter Druck gesetzt.
Mitte der 2000er Jahre stellten in Deutschland zwei Offsetdruckereien pro Woche ihren Betrieb ein, da die am Markt vorhandenen Druckkapazitäten auf weniger Produktionssystemen zu niedrigeren Preisen bei höherer Qualität verarbeitet werden konnten. Der 2001 eingeführte und 2012 überarbeitete ProzessStandard Offsetdruck (PSO) führte zu einer Vereinheitlichung der Qualität in allen Offsetdruckverfahren. Dieser Standard in Verbindung mit hohem IT-Know-how führte dazu, dass Online-Druckereien neue Geschäftsmodelle einführten, die von Betriebswirten und IT-Experten geleitet wurden.
Ein sehr bekanntes Beispiel ist der Druck von Fotobüchern. Vereinfacht ausgedrückt besteht die Krux beim Fotobuchdruck darin, dass Smartphone-Bilder in RGB (Rot, Grün und Blau) aufgenommen werden. Gedruckt wird aber mit CMYK, also einer Kombination aus RGB. Das bedeutet für die Druckereien, dass die Bilder umgerechnet werden müssen, damit zum Beispiel aus einer natürlichen Hautfarbe kein Sonnenbrand wird.
Bei Problemen mit der Drucktechnologie und/oder der Farbkonvertierung stellen die Besteller oft fest, dass die Hautfarben auf dem Display ihres Mobiltelefons viel natürlicher aussehen als im gedruckten Fotobuch. Im geschäftlichen Kontext kennen Sie vielleicht das Problem mit Ihren Logos, die in der Hausdruckerei auf dem Briefkopf oder dem Prospekt perfekt aussehen, aber auf dem Farbdrucker im Büro farblich abweichen. Hier besteht das gleiche Problem, dass Office-Produkte Logos in RGB aufbauen und im Druck mit CMYK verwendet werden.
Zurück zum Beispiel Internet of Production. Online-Druckereien setzen daher auf Standards, um vom ersten bis zum letzten Druckbogen und rund um die Uhr die gleiche Druckqualität liefern zu können. Fotobücher boomen nach wie vor saisonal, so dass in Spitzenzeiten Partnerdruckereien die Onlinedruckereien unterstützen, ohne dass der Endkunde es merkt. Hier werden Druckdaten und Druckmaschinenprofile (ICC-Profile) miteinander abgeglichen, so dass im Streckengeschäft der Endkunde keinen Unterschied bemerkt.
Hier trifft sich das Internet der Produktion mit der Ökonomie des Teilens und kann noch viel mehr Früchte in anderen Branchen tragen.

Was ist Sharing Economics?

Die "Sharing Economy" (auch als "Shared Economy" oder "Collaborative Economy" bezeichnet) ist ein Wirtschaftsmodell, bei dem Einzelpersonen, Organisationen oder Unternehmen Ressourcen wie Waren, Dienstleistungen oder Fähigkeiten auf Peer-to-Peer-Basis teilen, mieten oder austauschen. Dieses Modell basiert häufig auf digitalen Plattformen und Technologien, die es den Nutzern ermöglichen, Ressourcen effizienter und direkter zu teilen, als dies mit traditionellen Geschäftsmodellen möglich wäre.
In der Sharing Economy werden häufig ungenutzte oder nicht ausgelastete Ressourcen geteilt, um wirtschaftliche Vorteile zu erzielen. Dies kann die Kosten für den Einzelnen senken, den Zugang zu Ressourcen erleichtern und die Umweltauswirkungen verringern, indem vorhandene Ressourcen besser genutzt werden. Aber auch Kapazitäten können geteilt werden, wie z.B. beim Fotobuchdruck.
Damit Sie für ihr eigenes Business Ideen schöpfen können, finden sie nachstehend bekannte Sharing Economy Beispiele:
  • Fahrdienstvermittlung: Plattformen wie Uber und Lyft ermöglichen es Privatpersonen, ihre Fahrzeuge als Fahrer für Mitfahrgelegenheiten anzubieten.
  • Unterkunftsvermittlung: Plattformen wie Airbnb ermöglichen es Einzelpersonen, ihre Wohnungen oder Zimmer an Reisende zu vermieten.
  • Kurzzeitvermietung von Gegenständen: Plattformen wie ShareGrid ermöglichen es Menschen, Foto- und Videogeräte von anderen zu mieten.
  • Freiberufliche Dienstleistungen: Plattformen wie Upwork und Freelancer ermöglichen es Fachkräften, ihre Dienstleistungen unabhängig anzubieten.
  • Essenslieferung und -teilung: Plattformen wie Grubhub, DoorDash und Foodsharing-Apps ermöglichen es Menschen, Essen zu bestellen oder überschüssige Mahlzeiten mit anderen zu teilen.
Die Sharing Economy hat das Potenzial, traditionelle Geschäftsmodelle zu verändern, indem sie Peer-to-Peer-Interaktionen, Technologie und soziale Netzwerke nutzt. Allerdings gibt es auch Debatten über die Auswirkungen auf Arbeitsnormen, rechtliche Rahmenbedingungen, Besteuerung und die langfristige Nachhaltigkeit dieses Modells.
Das ehrbare Handeln sollte im Vordergrund stehen, damit Nachhaltigkeit nicht nur den derzeit boomenden (und notwendigen) ökologischen, sondern auch den ökonomischen und sozialen Reizen unterliegt.
Wie kommen Sie nun dazu, für Ihr Unternehmen eine IoP-Strategie aufzubauen. Dafür stehen die beiden letzten Kapitel zur Verfügung.

Internet of Production: Schlüsselaspekte und Ziele

Das Internet der Produktion steht für eine neue Ära in der Fertigungsindustrie, die durch eine weitgehende Digitalisierung und Vernetzung von Prozessen und Ressourcen gekennzeichnet ist. Es bietet erhebliche Chancen zur Steigerung von Produktivität, Flexibilität und Qualität in der Produktion, erfordert aber auch Investitionen in neue Technologien und den Erwerb neuer Kompetenzen durch die Beschäftigten.
Hier einige Schlüsselaspekte, über die Sie sich im Klaren sein sollten:
  • Datenverfügbarkeit: Im Zentrum des IoP steht die ständige Verfügbarkeit von Daten. Dies beinhaltet Daten aus der Produktion, aber auch aus anderen Bereichen eines Unternehmens, wie z. B. Entwicklung, Vertrieb oder Service.
  • Echtzeitdatenverarbeitung: Das IoP ermöglicht die Erfassung und Verarbeitung von Daten in Echtzeit, was zu schnelleren Entscheidungen und einer adaptiven Produktion führt.
  • Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Durch das Teilen und Vernetzen von Daten können verschiedene Abteilungen eines Unternehmens (z. B. Design, Produktion, Marketing) effizienter zusammenarbeiten.
  • Digitale Zwillinge: Im IoP wird oft der Ansatz des "Digitalen Zwillings" verwendet. Dabei handelt es sich um virtuelle Abbildungen von physischen Produkten oder Prozessen, die es ermöglichen, Entwürfe zu simulieren, zu testen und zu optimieren, bevor sie physisch umgesetzt werden.
  • Anpassungsfähigkeit: Ein zentrales Ziel des IoP ist es, Produktionsprozesse flexibel und adaptiv zu gestalten. Dies ermöglicht eine schnellere Reaktion auf Marktveränderungen oder individuelle Kundenanforderungen.
  • Optimierung und Effizienz: Durch den Einsatz von Datenanalyse und maschinellem Lernen können Produktionsprozesse im IoP ständig überwacht und optimiert werden.
  • Mensch-Maschine-Kollaboration: Das IoP betont die nahtlose Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen. Dies kann durch den Einsatz von Cobots (kollaborativen Robotern) oder Augmented-Reality-Technologien unterstützt werden.
  • Transparenz: Durch die Vernetzung und Digitalisierung der Produktion können Unternehmen einen umfassenden Überblick über ihre gesamten Abläufe erhalten, was zu einer verbesserten Planung und Prozesssteuerung führt.

Voraussetzungen, um IoP richtig zu nutzen

Um das Internet der Produktion (IoP) effektiv nutzen zu können, müssen Unternehmen eine Reihe von technischen, organisatorischen und kulturellen Voraussetzungen schaffen. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Elemente aufgeführt, die es zu berücksichtigen gilt:
  • Infrastruktur und Technologie:
    • Vernetzte Hardware: Maschinen, Sensoren und andere Geräte sollten vernetzt sein, um Daten in Echtzeit erfassen und übertragen zu können.
    • Leistungsstarke Datenverarbeitung: Angesichts der riesigen Datenmengen, die im IoP generiert werden, sind leistungsfähige Datenverarbeitungssysteme und Speicherlösungen erforderlich.
    • Sicherheit: Da die Produktionsumgebung zunehmend vernetzt ist, sollten robuste Sicherheitsmaßnahmen implementiert werden, um Cyberangriffe und Datenverletzungen zu verhindern.
  • Datenmanagement:
    • Datenintegration: Daten aus verschiedenen Quellen (z.B. Maschinen, ERP-Systeme, CRM-Systeme) müssen integriert werden, um eine ganzheitliche Sicht auf den Produktionsprozess zu ermöglichen.
    • Datenanalyse: Tools und Plattformen für die Datenanalyse und das maschinelle Lernen sind entscheidend, um Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen und Optimierungspotenziale zu identifizieren.
    • Datenqualität: Es ist wichtig, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der erfassten Daten sicherzustellen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können.
  • Organisation und Kultur:
    • Schulung und Bildung: Die Mitarbeiter sollten in den neuen Technologien und Prozessen geschult werden, die im IoP eingesetzt werden.
    • Kollaborative Kultur: Ein Umfeld, das Zusammenarbeit und interdisziplinären Austausch fördert, kann den Erfolg des IoP unterstützen.
    • Veränderungsmanagement: Die Einführung des IoP kann tiefgreifende Veränderungen in der Organisationsstruktur und -kultur mit sich bringen. Ein effektives Veränderungsmanagement kann helfen, Widerstände zu überwinden und den Übergang zu erleichtern.
  • Standardisierung und Interoperabilität:
    • Kommunikationsprotokolle: Damit verschiedene Systeme und Geräte miteinander kommunizieren können, sind standardisierte Protokolle und Schnittstellen erforderlich.
    • Offene Plattformen: Offene Plattformen können die Integration von Lösungen verschiedener Anbieter erleichtern und die Skalierbarkeit des Systems erhöhen.
  • Strategische Planung:
    • Vision und Zielsetzung: Unternehmen sollten eine klare Vision und Strategie für die Implementierung und Nutzung des IoP haben. Hierzu bietet sich der Fachbeitrag Wer überlebt: traditionelle oder digitale Geschäftsmodelle? an.
    • Bewertung und Auswahl: Es ist wichtig, Technologien und Lösungen sorgfältig zu bewerten und auszuwählen, um sicherzustellen, dass sie den spezifischen Anforderungen und Zielen des Unternehmens entsprechen.
Die erfolgreiche Umsetzung des "Internet der Produktion" erfordert daher nicht nur technologische Investitionen, sondern auch organisatorische Anpassungen und ein Engagement für kontinuierliches Lernen und Entwicklung. Wichtig ist auch, den Prozess schrittweise und in Abstimmung mit den spezifischen Bedürfnissen und Fähigkeiten des Unternehmens zu gestalten. Auch hier empfehlen wir die Lektüre des folgenden Fachartikels: Organisation 4.0: Prozesse und Strukturen

Fazit

Das Internet der Produktion und die Sharing Economy sind zwar zwei unterschiedliche Konzepte, sie können jedoch miteinander verknüpft werden, je nachdem, wie sie in einem bestimmten Kontext angewendet werden.
In einem Produktionsumfeld könnten Ideen der Sharing Economy angewandt werden, um überschüssige Produktionskapazitäten oder spezialisierte Produktionsanlagen zu teilen oder zu vermieten. Dies könnte zu einer effizienteren Ressourcennutzung führen und möglicherweise zur Schaffung von Netzwerken von Unternehmen beitragen, die gemeinsam produzieren oder Ressourcen nutzen.
Das Potenzial für Synergien und Anwendungen, bei denen Technologie, Vernetzung und Geschäftsmodelle zu innovativen Lösungen kombiniert werden, ist möglicherweise eine Stärke der deutschen Wirtschaft, die zwar vorhanden ist, aber zu wenig genutzt wird.
Wichtig ist auch, das Feld nicht der Industrie 4.0 zu überlassen. Die Gestaltung vernetzter Systeme kann in Schulen, Kneipen, Restaurants, Bestattungsunternehmen, in der Beratung und, und, und eingesetzt werden.
Überlegungen und Planungen über das zukünftige Geschäftsmodell, seine Produkte oder Dienstleistungen in Kombination mit den digitalen Möglichkeiten sind die Voraussetzung, um als Unternehmen marktfähig und erfolgreich zu bleiben.
(Stand 5. September 2023 – EmB, unkorrigierte Fassung)

Quellenangabe

Klocke, F., Kamps, S., Mattfeld, P., Shirobokov, A., Stauder, J., Trauth, D., . . . Sautner, M. (2017). Assistenzsysteme in der Produktionstechnik. In R. Jamal, & R. Heinze, Virtuelle Instrumente in der Praxis 2017 (S. 265-287). Berlin: Vde Verlag.

Einfluss des AI Acts auf Innovation und Digitalisierung

Das KI-Gesetz (AI Act) wird ab etwa Mitte 2024 die Wirtschaft prägen und sowohl potenziell positive als auch negative Auswirkungen auf die digitale Innovationsfähigkeit deutscher Unternehmen im europäischen Vergleich haben. Die Auswirkungen sind vielschichtig und hängen von verschiedenen Faktoren ab, unter anderem von der Branche, der Unternehmensgröße und der Art der eingesetzten oder entwickelten KI-Systeme. Was kommt da auf uns zu?
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Zum besseren Verständnis des noch in englischer Sprache vorliegenden Gesetzesentwurfs werden im Folgenden einige Details und Zusammenfassungen dargestellt. Ziel dieses Beitrages ist es, Klarheit zu schaffen, inwieweit Unternehmen vom AI Act betroffen sind und was vorbereitet werden muss.

Management Summary

Der AI Act ist das weltweit erste Gesetz zum Umgang und Einsatz künstlicher Intelligenz und tritt mit seiner Veröffentlichung in Kraft. Es handelt sich um eine Verordnung und nicht um eine Richtlinie. Es ist davon auszugehen, dass der AI Act Mitte 2024 als Gesetz im EU-Recht veröffentlicht wird und damit auch ohne deutsche Übersetzung in Deutschland gilt. Damit gilt das Gesetz unmittelbar für alle Mitgliedstaaten ohne nationale Übergangsfristen.
Ziel ist es, Grundrechte, ethische Grundsätze und die Sicherheit bzw. vor KI-Risiken rechtlich zu schützen und bei Nichteinhaltung zu sanktionieren.  
Die tatsächlichen Auswirkungen des AI Act auf die Innovationsfähigkeit deutscher Unternehmen im europäischen Vergleich werden davon abhängen, wie effektiv Unternehmen die neuen Regelungen umsetzen und die sich bietenden Chancen nutzen und die ebenfalls anstehenden Probleme bewältigen. 
Sicher ist, dass die Verpflichtungen zur Einhaltung des AI Act die Technologieoffenheit in deutschen Unternehmen durchaus behindern statt fördern werden. Wer hier sowohl das Gesetz als auch die damit verbundenen Möglichkeiten versteht, kann vom AI Act profitieren.
Kritik ist jedoch mehr als angebracht. Gerade bei mangelhaften Gesetzesvorhaben aus der jüngeren Vergangenheit (bspw. das Heizungsgesetz) ist eine Erschöpfung und ein Unmut über politische Regulierungen nachvollziehbar. 
Da das Gesetz aktuell weder in deutscher Sprache vorliegt, noch entsprechende Behörden zur Durchsetzung bei Verstößen eingerichtet sind, bietet sich eine erste Einführung und Übersicht über das neue KI-Gesetz an. (Gerüchten zufolge soll in Deutschland die Bundesnetzagentur eingesetzt werden). Bei den folgenden Unterpunkten ist es wichtig, nach Lösungen zu suchen, Vorteile und Chancen hervorzuheben und bei Bedarf die Möglichkeit zu nutzen, Kritik zu äußern. Hierfür sind die Industrie- und Handelskammern bzw. die DIHK Ansprechpartner Nr. 1 für die Mitgliedsunternehmen. 

AI Act in aller Kürze

Das Gesetz umfasst etwas mehr als 300 Seiten. Nachfolgend finden Sie eine ausgewählte Zusammenfassung mit den wichtigsten Auswirkungen auf die Unternehmenslandschaft. 

Die Ziele des AI Acts

Der europäische AI Act soll die Entwicklung und den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in der EU regeln, um Sicherheit, Transparenz und die Einhaltung ethischer Standards zu gewährleisten. Es soll ein Gleichgewicht zwischen der Förderung von Innovation und dem Schutz der Grundrechte der Bürger hergestellt werden. Der AI Act verfolgt einen risikobasierten Ansatz, um sicherzustellen, dass höhere Risiken einer strengeren Regulierung unterliegen.

Auswirkungen der Verordnung auf Unternehmen

Der AI Act betrifft Anbieter, Importeure, Händler und Nutzer von KI-Systemen in der EU. Unternehmen, die KI-Systeme entwickeln, in Verkehr bringen oder nutzen, müssen die Anforderungen des AI Act erfüllen. Dabei handelt es sich um ein breites Spektrum von Unternehmen, von Start-ups bis hin zu großen Konzernen, die in verschiedenen Sektoren tätig sind, darunter Gesundheit, Finanzen, Bildung usw.

Die 4 Risikoklassen und Beispiele

  • Inakzeptables Risiko: KI-Systeme, die grundlegende Rechte verletzen oder die Gesellschaft schädigen könnten, wie z.B. Social Scoring-Systeme.
  • Hohes Risiko: KI-Systeme in kritischen Bereichen wie Gesundheitswesen oder Verkehr, die strenge Anforderungen erfüllen müssen, z.B. Diagnosesysteme in der Medizin.
  • Begrenztes Risiko: KI-Systeme, die bestimmte Transparenzanforderungen erfüllen müssen, wie Chatbots (ChatGPT und Co.).
  • Minimales oder kein Risiko: KI-Systeme, die frei verwendet werden können, wie AI in Videospielen
Um Strafen und Sanktionen zu vermeiden, ist es wichtig, die Pflichten zu kennen.

Pflichten in Verbindung mit den 4 Risikoklassen

  • Inakzeptables Risiko: Verbot der Nutzung.
  • Hohes Risiko: Umfangreiche Dokumentations-, Transparenz- und Überwachungspflichten, einschließlich Risikobewertung und -management.
  • Begrenztes Risiko: Transparenzpflichten, um Nutzer über den Einsatz von KI zu informieren.
  • Minimales oder kein Risiko: Keine spezifischen Anforderungen, aber allgemeine Compliance mit dem AI Act

Erforderliche Abteilungen und Personen

Um dem AI Act gerecht zu werden, benötigen Unternehmen wahrscheinlich spezialisierte Teams. Auch hier besteht noch Unklarheit darüber, wer dies in Person und mit welchem Wissensstand sein wird. Folgende Bereiche könnten in Frage kommen:
  • Rechtsabteilungen, um die Compliance zu überwachen.
  • Technik- und Entwicklerteams, um sicherzustellen, dass KI-Systeme den Anforderungen entsprechen.
  • Risikomanagement- und Compliance-Teams, um Risikobewertungen durchzuführen.
  • Datenschutzbeauftragte, insbesondere bei KI-Systemen, die personenbezogene Daten verarbeiten
Bereiten Sie sich darauf vor und fragen Sie sich, wer bei Ihnen für diese Rolle in Frage kommt. Auch hier wird es sicher bald Klarheit geben. 

Strafmaße bei Nichteinhaltung

Bei Verstößen gegen den AI Act drohen den Unternehmen empfindliche Strafen, die je nach Schwere des Verstoßes bis zu 35 Millionen Euro oder bis zu 7% des weltweiten Jahresumsatzes betragen können.
Hier sollte jedoch keine Panik geschürt und die Innovationsbereitschaft durch Unwissenheit gehemmt werden. Im Zweifelsfall sollte juristischer Rat eingeholt werden.

Auswirkungen auf die Innovationsfähigkeit deutscher Unternehmen

Während der AI Act darauf abzielt, Vertrauen in KI-Technologien zu schaffen und deren sichere Nutzung zu fördern, gibt es auch Befürchtungen, dass eine strenge Regulierung die Innovationsfähigkeit einschränken könnte. Auf der anderen Seite kann ein klarer Rechtsrahmen auch einen Wettbewerbsvorteil darstellen, indem er das Vertrauen von Verbrauchern und Geschäftspartnern stärkt und europäische Unternehmen als Vorreiter bei der ethischen Entwicklung von KI positioniert.
Es stellt sich also die Frage, ob der AI Act Innovation und Technologieoffenheit fördert oder hemmt. Sicher ist: Es kommt darauf an, wie mit dem Gesetz umgegangen wird und wie schnell sich Unternehmen auf die neue Verordnungen einstellen.  

Betroffene Unternehmen

  • Anbieter (auch aus Drittländern), die KI-Systeme in der EU in Verkehr bringen oder in Betrieb nehmen.
  • Nutzer von KI-Systemen, die sich innerhalb der EU befinden.
  • Anbieter und Nutzer von KI-Systemen, die in einem Drittland niedergelassen oder ansässig sind, wenn das vom System hervorgebrachte Ergebnis innerhalb der EU verwendet wird
Kurzum: alle Unternehmen. 

Auswirkungen auf Innovationsfähigkeiten

Die folgenden Ausführungen sind keine Zukunftsprognosen, kein Blick in die Glaskugel und erheben keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Bei der kritischen Auseinandersetzung und den Recherchen zu diesem Artikel haben sich jedoch einige Punkte herauskristallisiert. 
Das KI-Gesetz hat potenziell gemischte Auswirkungen auf die Innovationsfähigkeit deutscher Unternehmen. Einerseits wird befürchtet, dass die strengen Regelungen, insbesondere für generative KI-Modelle, europäische Unternehmen unverhältnismäßig belasten und Innovationen behindern könnten. Diese Sorge wird unter anderem vom Branchenverband Bitkom geteilt, der eine rechtssichere und innovationsfreundliche Umsetzung des AI Act fordert, um die Chancen von Künstlicher Intelligenz für Wirtschaft, Gesellschaft und Verwaltung in den Vordergrund zu stellen. Diese Sorgen teilen sich die DIHK und alle IHKen in Deutschland. 
Zum anderen enthält der AI Act Regelungen, die einen einheitlichen Markt fördern und die Innovationskraft der Unternehmen stärken sollen. Besonders hervorzuheben sind die sogenannten „regulatorischen Sandkästen“, in denen Unternehmen innovative Ansätze, Produkte und Dienstleistungen unter realen Bedingungen und unter regulatorischer Aufsicht testen können. Diese “Sandkästen” ermöglichen es, KI-Entwicklungen vor der Markteinführung an den Anforderungen des AI Act auszurichten, was die Innovationskraft der Unternehmen stärken könnte.
Darüber hinaus fördert der AI Act die Transparenz von KI-Systemen, was mittelständischen Unternehmen helfen kann, das Vertrauen ihrer Kundinnen und Kunden zu gewinnen. Insbesondere bei als risikoarm eingestuften KI-Systemen können KMU von geringeren regulatorischen Anforderungen profitieren.
Insgesamt lässt sich festhalten, dass das KI-Gesetz sowohl Herausforderungen als auch Chancen für die Innovationsfähigkeit deutscher Unternehmen mit sich bringt. Die tatsächlichen Auswirkungen werden maßgeblich davon abhängen, wie die Regelung in Deutschland und anderen EU-Mitgliedstaaten umgesetzt wird und inwieweit es gelingt, eine Balance zwischen Schutzbedürfnissen und Innovationsförderung zu finden.

Deutsche Innovationsfähigkeiten im Vergleich zur EU

Grundsätzlich ist es in einem vielfältigen und multikulturell geprägten Land wie Deutschland schwierig, eine Abgrenzung zu anderen EU-Ländern vorzunehmen. Dennoch sind die regionalen Voraussetzungen so unterschiedlich, weshalb eine Differenzierung mit negativen und positiven Auswirkungen aufgenommen wurde. 
An dieser Stelle sei betont, dass es sich um nur geringe mögliche Risiken und Chancen und erste Denkanstöße zu deren Bewältigung handelt. Tatsächlich ist das Feld viel größer und individueller. Wir empfehlen hier einen 1:1 Austausch um über Ihre Herausforderungen zu sprechen, als diese in einem Fachbeitrag pauschal zu erweitert. Wenn Sie weitere Punkte erkennen oder sogar direkt kennen, können Sie diese gerne an die auf dieser Website genannten Ansprechpartner weiterleiten. Wir nehmen jeden Hinweis ernst und gehen der Sache im Interesse der Wirtschaft nach. 

Negative Auswirkungen:

  • Regulatorische Hürden: Der AI Act führt umfangreiche regulatorische Anforderungen ein, insbesondere für KI-Systeme, die als hochriskant eingestuft werden. Diese Anforderungen könnten für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) besonders belastend sein, da sie möglicherweise nicht über die Ressourcen verfügen, um diese Anforderungen zu erfüllen. Dies könnte das Innovationstempo verlangsamen und deutsche KMU gegenüber größeren Unternehmen oder Unternehmen in Ländern mit weniger strengen Vorschriften benachteiligen.
  • Unsicherheit und Kosten: Unspezifische Anforderungen und potenziell hohe Strafen bei Nichteinhaltung können zu Unsicherheiten führen, die Unternehmen dazu veranlassen könnten, risikoaverse Entscheidungen zu treffen. Dies könnte die Entwicklung und Einführung neuer KI-Anwendungen hemmen, insbesondere in Bereichen, die als risikoreich gelten.

Positive Auswirkungen:

  • Förderung von Vertrauen und Sicherheit: Mit dem KI-Gesetz soll ein höheres Maß an Vertrauen und Sicherheit in KI-Systeme geschaffen werden, was die Akzeptanz von KI-Lösungen bei Verbrauchern und Geschäftspartnern erhöhen könnte. Dies könnte deutschen Unternehmen helfen, sich als führende Anbieter vertrauenswürdiger und sicherer KI-Technologie zu positionieren.
  • Innovationsanreize durch regulatorische Sandkästen: Das KI-Gesetz sieht die Einrichtung von regulatorischen Sandkästen vor, die es Unternehmen ermöglichen, neue Technologien unter realen Bedingungen zu testen, ohne sofort alle regulatorischen Anforderungen erfüllen zu müssen. Dies könnte insbesondere deutschen Unternehmen helfen, die an der Spitze der technologischen Entwicklung stehen und schnell auf Marktveränderungen reagieren wollen.
  • Harmonisierung der Regulierung: Durch die Schaffung eines einheitlichen Rechtsrahmens innerhalb der EU könnte der AI Act dazu beitragen, die Wettbewerbsbedingungen für alle europäischen Unternehmen zu vereinheitlichen. Deutschen Unternehmen, die in mehreren EU-Ländern tätig sind, könnte dies helfen, da sie sich nicht mehr mit einer Vielzahl unterschiedlicher nationaler Regelungen auseinandersetzen müssten.

Fazit und Handlungsempfehlung

Um den Nutzen für Unternehmen im Kontext des EU AI Act zu maximieren, ohne die Innovationsfähigkeit zu beeinträchtigen, sollten Unternehmen einen proaktiven und strategischen Ansatz wählen. Die Einhaltung des AI Act sollte nicht als reine Compliance-Aufgabe verstanden werden, sondern als Chance, das Vertrauen von Kunden, Partnern und Regulierungsbehörden zu stärken und sich als Vorreiter in der Entwicklung und Anwendung ethischer und sicherer KI-Technologien zu positionieren.
Vereinfacht ausgedrückt: Chancen und Risiken des AI Act aktiv mit allen internen und externen Stakeholdern proaktiv diskutieren. 
Unternehmen wird empfohlen, frühzeitig in das Verständnis und die Umsetzung der Anforderungen des KI-Gesetzes zu investieren. Dazu gehören die Entwicklung einer umfassenden Compliance-Strategie, die Schulung von Mitarbeitern und die Etablierung multidisziplinärer Teams, die sowohl technische als auch juristische Expertise vereinen. Die Nutzung regulatorischer Sandkästen und die Förderung von Transparenz können zusätzlich dazu beitragen, Innovationen voranzutreiben und gleichzeitig die rechtlichen Anforderungen zu erfüllen.
Durch die kontinuierliche Überwachung und Anpassung ihrer KI-Systeme und Compliance-Maßnahmen können Unternehmen sicherstellen, dass sie flexibel auf Veränderungen der Technologie und des regulatorischen Umfelds reagieren können. Auf diese Weise können sie die Vorteile des KI-Einsatzes voll ausschöpfen, gleichzeitig Risiken minimieren und das Vertrauen ihrer Stakeholder stärken. (In diesem Kontext planen wir gerade eine Erweiterung der IHK Business Capability Map um den KI-Einsatz.) Dies gilt natürlich auch für die Planung der Beschaffung und des Einsatzes neuer KI-Lösungen.  
Letztlich sollten Unternehmen den AI Act als integralen Bestandteil ihrer Innovationsstrategie betrachten. Durch die Einhaltung der Vorschriften und die Förderung ethischer KI-Praktiken können sie nicht nur regulatorische Sanktionen vermeiden, sondern sich auch einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und zur Gestaltung einer verantwortungsvollen und nachhaltigen KI-Zukunft beitragen.
Wenn aber das Gesetz Innovationen behindert oder gar verhindert, dann wenden Sie sich z.B. an Ihre regionale Industrie- und Handelskammer, die verpflichtet ist, genau solche Widrigkeiten der Regional-, Landes- und Bundespolitik aufzuzeigen.

Kurze Checkliste

Um das KI-Gesetz effektiv umzusetzen und gleichzeitig die Innovationsfähigkeit zu erhalten, sollten deutsche Unternehmen eine umfassende und proaktive Strategie verfolgen. Im Folgenden werden zur Orientierung die wichtigsten Punkte zusammengefasst und mit einfachen Handlungsempfehlungen ergänzt:
  1. Frühzeitige Anpassung und Compliance-Strategie: Unternehmen sollten sich frühzeitig mit den Anforderungen des AI Act vertraut machen und eine umfassende Compliance-Strategie entwickeln, die alle KI-Systeme im Unternehmen umfasst.
  2. Investition in Wissen und Schulung: Die Schulung von Mitarbeitern und Führungskräften in Bezug auf die Anforderungen des AI Act ist entscheidend, um eine Kultur der Verantwortung und des Vertrauens zu fördern. Bereits dieser Fachbeitrag könnte den Mitarbeitenden zur Verfügung gestellt werden, auch wenn dies noch lange nicht ausreicht.
  3. Etablierung eines multidisziplinären Teams: Ein Team aus Experten verschiedener Fachrichtungen kann helfen, eine ausgewogene Perspektive auf die KI-Entwicklung zu gewinnen und Compliance sicherzustellen.
  4. Nutzung von regulatorischen Sandkästen: Diese ermöglichen es Unternehmen, neue Technologien unter realen Bedingungen zu testen, ohne sofort allen regulativen Anforderungen gerecht werden zu müssen.
  5. Förderung von Transparenz und Vertrauen: Transparenz in eingesetzten KI-Systemen stärkt das Vertrauen der Stakeholder und kann die Akzeptanz von KI-Lösungen erhöhen. Oder so formuliert: Was passiert in der Black Box?
  6. Kontinuierliche Überwachung und Anpassung: Regelmäßige Überprüfungen und Anpassungen der KI-Systeme und Compliance-Maßnahmen helfen, flexibel auf Veränderungen zu reagieren.
  7. Stärkung der Datenverwaltung: Eine robuste Datenverwaltung und -sicherheit sind entscheidend, um die Integrität und Sicherheit der KI-Systeme zu gewährleisten. Unternehmen sollten in Technologien und Praktiken investieren, die die Datensicherheit stärken und gleichzeitig die Compliance mit dem AI Act unterstützen. Hier gibt es bspw. Fördermöglichkeiten durch den Bund und Länder.
  8. Engagement in politischen und regulatorischen Prozessen: Unternehmen sollten aktiv an Diskussionen und Entwicklungen rund um den AI Act teilnehmen. Durch das Engagement in politischen und regulatorischen Prozessen können sie Einfluss auf die Gestaltung der KI-Regulierung nehmen und sicherstellen, dass ihre Interessen und Bedenken berücksichtigt werden. IHKen bieten dazu Ausschüsse und die Vollversammlung als höchstes IHK-Organ an.
Förderung von Partnerschaften und Kollaborationen: Die Zusammenarbeit mit Forschungseinrichtungen, Universitäten und anderen Unternehmen kann Innovationen fördern und gleichzeitig Compliance sicherstellen. Solche Partnerschaften können wertvolle Ressourcen und Expertise bieten, die einzelne Unternehmen möglicherweise nicht intern vorhalten. Auch hier bieten sich Technologietransfermanager an, die sich sowohl inhaltlich als auch zur Vernetzung mit Forschungseinrichtungen mit dem Thema vertraut machen. 

Weitere Fachbeiträge zum AI Act anderer Industrie- und Handelskammern

Veranstaltungen und weitere Informationen

Nachstehend finden Sie Fachbeiträge und Impulse, um sich mehr mit dem Thema KI und auch dem Megatrend GPT-KI vertraut zu machen.
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Hier geht es zu Erklärungen, Prompt-Beispielen und weiteren Tipps und Tricks zu ChatGPT und weitere Hintergründe zur KI finden Sie unter Die Mär künstlicher Intelligenz.
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Hintergründe und Anregungen zu den Anpassung von Microsofts Nutzungsbedingungen finden sich hier: Anpassungen bei Microsoft
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Weitere Vertiefungen zum Thema ChatGPT sind in diesem Gastbeitrag zu finden: ChatGPT und jetzt?

Käpsele Innovation Festival

Workshops und Online-Veranstaltungen

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Bei Bedarf kommen wir in Ihr Unternehmen und bieten einen individuellen Workshop für Ihre Mitarbeitenden und Führungskräfte an. Mehr dazu unter Workshop Digitalisierung und Künstliche Intelligenz

Kostenfreie Online-Veranstaltungen 

Kostenfreier Online-KI-Einstiegskurs 

Wer sich mit Künstlicher Intelligenz noch nicht beschäftigt,  aber den Einstieg noch nicht geschafft hat, kann sich hier kostenfrei fortbilden: https://www.elementsofai.de/

Födermittelberatung

In Deutschland stehen Unternehmen ca. 1.800 unterschiedlichste Fördermittel zur Verfügung. Auskünfte geben Ihnen die Kollegen, welche unter Fördermittel für Unternehmen - IHK Südlicher Oberrhein zu finden sind.
Insbesondere die steuerliche Förderung von Forschung und Entwicklung ist ein sehr interessantes und besonderes Konzept, um Innovationen auch rückwirkend für vergangene Geschäftsjahre geltend zu machen. Nähere Informationen hierzu erhalten Sie von Philipp Klemenz. 

Glossar

  • AI Act (KI-Gesetz): Ein Gesetzentwurf auf EU-Ebene, der darauf abzielt, die Entwicklung und den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) zu regulieren, um Sicherheit, Transparenz und die Einhaltung ethischer Standards sicherzustellen.
  • Verordnung: Ein rechtsverbindliches Gesetz der Europäischen Union, das unmittelbar in allen Mitgliedstaaten Geltung hat, ohne dass es einer nationalen Umsetzung bedarf.
  • Richtlinie: Ein Rechtsakt der Europäischen Union, der von den Mitgliedstaaten innerhalb einer bestimmten Frist in nationales Recht umgesetzt werden muss.
  • Compliance: Die Einhaltung von gesetzlichen Bestimmungen und internen Richtlinien innerhalb von Organisationen.
  • Transparenz: In diesem Kontext bezieht sich der Begriff auf die Nachvollziehbarkeit und Offenlegung der Funktionsweise und Entscheidungsfindung von KI-Systemen.
  • Risikobasierte Regulierung: Ein Ansatz, bei dem die Strenge der Regulierungsmaßnahmen je nach Einschätzung des Risikos, das von einem Produkt oder einer Dienstleistung ausgeht, angepasst wird.
  • Risikoklassen: Kategorien, die das potenzielle Risiko von KI-Systemen basierend auf ihrer Anwendung und ihren Auswirkungen bewerten. Die vier Klassen sind: inakzeptables Risiko, hohes Risiko, begrenztes Risiko und minimales oder kein Risiko.
  • Social Scoring-Systeme: Systeme, die das Verhalten von Menschen bewerten und daraus Scores ableiten, die dann für verschiedene Zwecke verwendet werden können, oft mit weitreichenden sozialen Konsequenzen.
  • Innovationsfähigkeit: Die Fähigkeit eines Unternehmens, neue Ideen, Produkte oder Verfahren zu entwickeln und erfolgreich auf dem Markt einzuführen.
  • Regulatorische Sandkästen: Rahmenbedingungen, die es Unternehmen ermöglichen, neue Produkte oder Dienstleistungen unter realen Bedingungen zu testen, während sie gleichzeitig reguliert und überwacht werden, um Compliance sicherzustellen.
(Stand 2. Mai 2024, Autor: Emmanuel Beule)

Ehrbares Handeln und Digitalisierung: Möglichkeiten vs. Risiken

Die Wirtschaft, gesellschaftliche Gruppen, Nationen und politische Bündnisse stehen nicht nur im Zuge der Digitalisierung unter einem enormen Transformationsdruck. Die Globalisierung hat weltweit zu mehr Wohlstand und Sicherheit geführt. Doch die Folgen unseres Handelns sind vielfältig: Klimawandel, Pandemien, Kriege und zunehmende Debatten, die politische Systeme in Frage stellen. Können das Konzept der ehrbaren Kaufleute und die Digitalisierung Teil der Lösung sein? 
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Zugegeben, dieser Artikel beginnt bereits im Teaser mit einem harten Brett. Doch die Zeiten sind (vorerst) vorbei, in denen man an die romantisierten Versprechen der Optimierung der (Geschäfts)Welt durch Digitalisierung allein glauben kann. Dies war übrigens auch niemals der Fall und dennoch hat sich dieses Bild irgendwie durchgesetzt: Digital würde alles besser. Richtig ist, dass diejenigen profitieren, die die Digitalisierung verstehen, beherrschen und richtig um- bzw. einsetzen.  
Gewinner sind die Unternehmen, die digitale Geschäftsmodelle haben und vollständig digitalisiert sind.
Empirisch stimmt diese Aussage, jedoch sorgt die Digitalisierung auch seit Jahrzehnten für Herausforderungen, die nicht zu unterschätzen sind:
Die Auflistung spricht für den Großteil der Probleme bzw. Themen in Unternehmen und lässt sich um weitere, individuelle und branchenspezifische Punkte ergänzen. 
Im impulsnetzwerk.ihk.de untersuchen wir in der Regel die direkten Möglichkeiten und Auswirkungen digitaler Lösungen sowie Megatrends im Unternehmenskontext. In diesem Artikel soll das IHK-Grundkonzept des ehrbaren Handelns als Beitrag zur digitalen Transformation - und vielleicht auch umgekehrt - genauer beleuchtet werden.
Eine Aufschlüsselung der einzelnen Komponenten, um sie am Ende zu einem aussagekräftigen Fazit zusammenzuführen, ist unvermeidlich. Ehrbares Handeln war bereits vor der Digitalisierung ein gesetzter Begriff, womit sich der erste Abschnitt begründet und anschließend Digitalisierung und digitale Transformation in Zusammenhänge gestellt werden. 

Ehrbares Handeln: ein Definitionsversuch

Ehrbares Handeln bezieht sich auf Verhaltensweisen, die von Integrität, Aufrichtigkeit und einem Sinn für Gerechtigkeit geprägt sind. Die Definition dessen, was als "ehrenhaft" betrachtet wird, variiert  allerdings kulturell, historisch und individuell.
So beinhaltet ehrbares Handeln aus der westlichen betrachteten Sichtweise folgende Punkte:
  • Aufrichtigkeit und Ehrlichkeit: die Wahrheit sagen, Versprechen halten und weder zu betrügen oder zu täuschen.
  • Integrität: konstanter moralischer Charakter, stets das tun, was man für richtig hält, selbst wenn niemand zuschaut.
  • Verantwortung übernehmen: Für die eigenen Handlungen und Entscheidungen Verantwortung übernehmen, insbesondere wenn sie negative Konsequenzen haben.
  • Fairness: Andere mit Gerechtigkeit und Gleichheit behandeln, ohne Vorurteile oder Diskriminierung.
  • Respekt: Die Rechte, Gefühle und Meinungen anderer respektieren und mit Würde und Achtung begegnen.
  • Mut: Die Fähigkeit, das Richtige zu tun, selbst wenn es schwierig oder gefährlich ist. Mut sollte aber nicht mit Wagnis verwechselt werden
  • Selbstlosigkeit: Andere vor sich selbst zu stellen und bereit zu sein, persönliche Opfer für das Wohl anderer zu bringen.
Der Begriff "ehrenhaft" hat je nach kulturellem, religiösem oder individuellem Kontext unterschiedliche Nuancen. Was in der einen Kultur als ehrenhaft betrachtet wird, könnte in einer anderen als weniger ehrenhaft angesehen werden. Daher ist es wichtig, den regionalen bzw. kulturellen spezifischen Kontext zu berücksichtigen, wenn von Ehre gesprochen wird. Unter dem Bonusmaterial am Ende dieses Beitrags werden einige Impulse im Hinblick der von der UN vereinbarten SDGs (Sustainable Development Goals) und ehrbares Handeln aufgelistet.
Der Begriff "ehrbares Handeln" (oder "Ehre" im Allgemeinen) hat tiefe historische und kulturelle Wurzeln, die sich über verschiedene Zivilisationen und Zeitalter erstrecken. Einen genauen Ursprung für den Kodex des ehrbaren Handelns festzulegen, da Vorstellungen von Ehre und ehrlichem Verhalten in vielen Kulturen unabhängig voneinander entstanden sind, ist schwierig. Nachstehend einige bemerkenswerte historische und kulturelle Bezüge, ohne diese auszuschmücken:
  • Antike Zivilisationen (bspw. Ägypter, Griechen, Römer, und Chinesen)
  • Ritterlicher Kodex
  • Konfuzianismus und religiöse Schriften und Institutionen
  • Rechtsstaatlichkeit (bspw. Autokratien, Technokratien, Demokratien)
  • Bürgerliche Tugenden
Interessant: Zwar unterscheiden sich Vorstellungen je nach kulturellem, historischem und sozialem Kontext, aber der Grundgedanke, dass es in Kollektiven bestimmte Verhaltensnormen gibt, die respektiert und befolgt werden sollten, besteht nahezu universell.

Passen Digitalisierung und ehrbares Handeln zusammen?

Die Digitalisierung an sich ist neutral, sie stellt Werkzeuge und Plattformen bereit, die das Potenzial haben, sowohl positive als auch negative Auswirkungen auf das Verhalten von Einzelpersonen und Organisationen zu haben.
Die Frage, ob Digitalisierung ein Problem für ehrbares Handeln darstellt, hängt davon ab, wie diese Technologien genutzt werden. Einige Bedenken und Überlegungen:

Die negative Seite der Medaille

  • Fehlinformation und Desinformation
    • Laut NSA stellen die größten Gefahren für demokratische Länder Fehlinformationen und Sabotage dar, sogar vor Hackerangriffen und krimineller Machenschaften im Dark und Internet.
    • Digitale Plattformen (bspw. Facebook, Instagram, TikTok, YouTube etc.) tragen maßgeblich dazu bei, Fehlinformationen oder absichtliche Desinformationen zu verbreiten.
    • In der Umschlagsgeschwindigkeit von Informationswellen - und neuerdings durch generative KI-gestützte Tools – lassen sich wahrheitsgemäße und irreführende  Informationen kaum mehr unterscheiden.
  • Datenschutz und Überwachung
    • Die Digitalisierung hat es Unternehmen ermöglicht, eine beispiellose Menge an Daten über Einzelpersonen zu sammeln.
    • Es bedarf ethische Richtlinien und Regulierung, um den Missbrauch persönlicher Daten und Verletzungen der Privatsphäre zu schützen.
  • Anonymität
    • Die Anonymität im Internet hat dazu geführt, dass Menschen aller Gesellschaftsmilieus weniger verantwortungsbewusst handeln, da sie häufig keine  Konsequenzen zu erwarten haben.
    • Zwar handelt sich das Web nicht um einen rechtsfreien Raum, doch noch können Polizei und andere Rechtsschaffenden Institutionen die Flut an Daten und Missbrauch nicht bewältigen.
    • Das Verhalten aus diesen Möglichkeiten springt teilweise auf Arbeitgeberbewertungsplattformen, Google Einträge und weitere über. Sie finden wahrscheinlich mehr negative Einträge zu einem Ereignis als positive. 
  • Persönliche, „echte“ menschliche Interaktion
    • Die Digitalisierung hat bereits die Art und Weise verändert, wie Menschen miteinander interagieren und umzugehen pflegen.
    • Das Arbeiten und Kommunizieren auf Distanz hat bereits vor Corona den Umgang miteinander verändert. Doch auch die Kommunikation per se hat sich radikal verändert. So wird mehr per Videokonferenzen kommuniziert als per Telefon. Oder Textnachrichtendienste wie WhatsApp oder X sorgen für weitere Möglichkeiten, in Kontakt mit anderen zu bleiben, ohne sie persönlich zu treffen – mit all seinen Vor- und Nachteilen.
  • Wirtschaftliche Überlegungen
    • Digitalisierung führt immer mehr zu einem verstärkten Wettbewerb und übt Druck auf Unternehmen aus, was zusätzlich zu weniger ethischen Geschäftspraktiken führen kann.
  • Erziehung und Bildung
    • Die Abhängigkeit von digitalen Technologien in der Bildung hat bereits dazu geführt, dass junge Generationen mit anderen Mindsets in die Betriebe kommen.
    • Mit den bereits aufgeführten Punkten werden erste Defizite zu ethischer und moralischer Bildung und Bindung an Gesellschaftssysteme sichtbar.

Positive Aspekte und Möglichkeiten

Soweit die negativen Aspekte augenscheinlich dominieren, so gibt es auch gute und nützliche Möglichkeiten. 
  • Transparenz
    • Digitale Technologien können dazu beitragen, mehr Transparenz in Geschäftspraktiken, Regierungsaktivitäten und andere Organisationen zu bringen.
    • Die Fragen lauten aber, ob dies gewünscht und von allen Beteiligten einheitlich  verstanden wird. Zu groß könnten kulturelle und intellektuelle Abstände sein. (Man denke an die Diskussionen in Zeiten von Corona, als die Wissenschaft über ihr Tagesgeschäft – über Daten zu diskutieren – infrage gestellt wurde.)
  • Bildung und Aufklärung
    • Das Internet bietet Zugang zu einer Fülle von Informationen und Bildungsmöglichkeiten, die das Bewusstsein für ethische Fragen fördern können.
    • Noch nie standen so viele, qualitativ hochwertige Informationen der Allgemeinheit offen und barrierefrei zur Verfügung.
  • Kollektives Handeln
    • Digitale Plattformen können Menschen auf der ganzen Welt zusammenbringen, um gemeinsam für ethische und soziale Ursachen einzutreten.
Digitalisierung bietet sowohl Möglichkeiten als auch Herausforderungen und neue Probleme für „ehrbares Handeln“. Es liegt an Einzelpersonen, Unternehmen, Regierungen und der Gesellschaft insgesamt, wie digitale Technologien genutzt werden.

Umsetzungsstrategien: ehrbares Handeln als Basis für digitale Transformation

Die digitale Transformation verändert Geschäftsmodelle und Produkte, Strukturen und Prozesse und die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Stakeholdern bzw. den diversen Menschen und Kulturen interagieren. Ehrbares Handeln als Grundsatz kann helfen, (digitale) Transformation erfolgreicher und nachhaltiger umzusetzen. Dabei ist es enorm wichtig, strategisch und bewusst vorzugehen.
Nachstehend einige Strategie-Impulse, die bei der Unternehmensgestaltung helfen können:
  • Klare Werte und Grundsätze definieren
    • Grundlegende ethische Werte und Grundsätze klar und schriftlich formulieren und im gesamten Unternehmen regelmäßig kommunizieren.
    • Diese selbstbestimmten Werte bilden die Grundlage für alle digitalen Initiativen und Innovationen und führen dazu, dass alle betroffenen Stakeholder wissen, woran sie sind.
  • Schulung und Bildung
    • Der Fachkräftemangel erfordert noch mehr das Investieren in die Aus- und Weiterbildung aller Mitarbeitenden im Unternehmen, aber auch über die Bedeutung ethischen Handelns.
    • Gerade im Kontext digitaler Werkzeuge und Plattformen, siehe dazu die negativen Aspekte im vorherigen Kapitel, ist es wichtig, den Umgang intern zu regeln. Vereinfach wirken hier „It’s okay rules.“ und „It’s not okay rules.“ (Beispiele: Mobiltelefon am Arbeitsplatz, Gleitzeiten, Kommunikation auf Social Media Plattformen)
    • Eine faire Wissen- und Können-Gerechtigkeit kann dazu beitragen, dass alle Teammitglieder die Werte des Unternehmens verstehen und diese in ihrer täglichen Arbeit umsetzen.
  • Transparenz fördern
    • Digitale Transformation verlangt eine Kultur der Transparenz.
    • Dies bedeutet offene und gut überlegte Kommunikation über Geschäftsentscheidungen, Datenverwendung und jegliche potenziellen ethischen Dilemmata, die auftreten könnten.
    • Denken Sie an Kollegengruppen, die sich über WhatsApp oder andere Dienste austauschen, ob Sie als Führungskraft wollen oder nicht. Es passiert täglich, Missverständnisse und Antihaltungen gegen Transformationsvorhaben eingeschlossen.
  • Ethikkomitee oder Beratergruppe
    • Überlegen Sie, ein internes Ethikkomitee oder eine externe Beratergruppe zu gründen, die sich mit ethischen Fragestellungen im Zusammenhang mit der digitalen Transformation befasst.
    • Dies betrifft alle Segmente: Geschäftsmodell- und Produktentwicklung, Strukturen und Prozesse, Mensch und Kultur
  • Verantwortungsvoller Umgang mit Daten
    • Daten sind von unschätzbarem Wert.
    • Unternehmen sollten sicherstellen, dass Daten verantwortungsbewusst erhoben, gespeichert und zielgerichtet unter Einbehaltung rechtlicher Möglichkeiten verwendet werden. Dies beinhaltet auch den Schutz der Privatsphäre der Nutzer und den transparenten Umgang mit Daten, Stichwort „Recht auf Vergessen werden.“
  • Stakeholder einbeziehen
    • Konsultieren Sie regelmäßig Ihre Kunden, Mitarbeiter, Lieferanten, Teilhabende und andere relevante Stakeholder, um sicherzustellen, dass Ihre digitalen Transformationsvorhaben zueinander passen und ethisch vertretbar sind.
  • Technologieethik
    • Nicht alles, was technologisch machbar ist, ist ethisch vertretbar.
    • Technologische Innovation dürfen bspw. hinterfragt werden mit: "Sollten wir das tun, nur weil wir es können?"
  • Kontinuierliche Überprüfung und Verbesserung
    • Die digitale Landschaft entwickelt sich ungebremst und exponentiell weiter. Es ist wichtig, regelmäßig die ethischen Auswirkungen digitaler Initiativen/Vorhaben zu überprüfen und bei Bedarf (radikale) Anpassungen vorzunehmen.
  • Externe Partnerschaften
    • Kammern, Branchenverbänden, NGOs und anderen Organisationen sind oft wertvolle Wissensträger, um nicht nur Best Practices für ethisches Handeln in der digitalen Welt zu teilen, sondern auch initiale bis vertiefende Beratungen durchzuführen.
  • Führung zeigen
    • Egal welche obenstehende Punkte Sie für sich verwenden mögen, letztlich beginnt ehrbares Handeln an der Spitze der Unternehmen.
    • Die Geschäftsführung und Führungskräfte sollten sich verpflichten, ethische Grundsätze vorzuleben und eine Kultur des ehrbaren Handelns im gesamten Unternehmen und Umfeld zu fördern.
    • Gerade in Krisenzeiten mit ständig wechselnden Paradigmen und Herausforderungen, ist Führung und das Tragen von Verantwortung kein Spaziergang. Dies ist in der Regel Führungskräften klar, doch wird Führung zunehmend (wieder) von der Belegschaft verlangt. Dies liegt in der Natur der Sache, dass Menschen Kooperationswesen sind und in Ihrem jeweiligen Milieu Vorbilder suchen.
Die digitale Transformation bietet Unternehmen enorme Chancen auf Erfolg und wirtschaftlich stabile Kontinuität. Wenn Digitalisierung jedoch ohne Rücksicht auf ethische Überlegungen durchgeführt wird, birgt sie ebenso große Risiken.
Auffällig: Geschäftsführungen die ehrbares Handeln in Transformationsvorhaben als Konstante integrieren, erzielen in der Regel langfristig sowohl ethische als auch wirtschaftliche Vorteile.

Konfliktpotenziale: ehrbares Handeln vs. nichtehrbares Handeln

Ehrbares Handeln vermeidet meist Konflikte, kann aber selbst auch die Quelle von Konflikten sein. Das klingt paradox, sollte aber in der Überlegung zur Einführung ehrbaren Handelns oder Kodizes berücksichtigt und je nach neuen Situationen überarbeitet werden.
Nachstehend sind einige Ergebnisse aus Recherchen aufgeführt. 

Konflikte durch ehrbares Handeln:

  • Wirtschaftliche vs. ethische Entscheidungen
    • Ein Unternehmen kann sich entscheiden, ethisch zu handeln, auch wenn dies kurzfristig finanzielle Einbußen bedeutet.
    • Dies kann zu internen Spannungen zwischen Abteilungen oder Stakeholdern führen, die unterschiedliche Prioritäten haben.
    • Es ist aber auch mehr als legitim darüber nachzudenken (und zu handeln), wenn augenscheinlich weniger ehrbare Entscheidungen das Unternehmen und das Umfeld dauerhaft erhalten. (Bspw. Kohlkraftwerke zur Energieerzeugung einsetzen, Desinvestieren, Kürzungen vornehmen etc.)
  • Normen und Kulturen
    • Liegen internationale Geschäftsbeziehungen (Produktionsstandorte oder Absatzmärkte) vor, wird ehrbares Handeln unterschiedlich betrachtet.
    • Dies kann zu kulturellen Konflikten, insbesondere in multinationalen Unternehmen, führen, weshalb Hilfe von außen ratsam ist, sofern keine hauseigenen Teams unterstützen können.
  • Konkurrenzdruck
    • Unternehmen, die sich für ethisches Handeln entscheiden, könnten im Wettbewerb benachteiligt werden, insbesondere wenn Konkurrenten weniger strenge ethische Standards haben, geschweige sie einhalten.
    • ERFA-Kreise, Netzwerke und Zugehörigkeiten in Branchenverbänden (oder Kammern) bieten hierbei Vermittlungsmöglichkeiten oder zumindest Klarheit über aktuelle Verhaltenstrends.

Konflikte durch nichtehrbares Handeln:

  • Vertrauensverlust
    • Unternehmen die als unehrlich oder unethisch wahrgenommen werden, können das Vertrauen von Kunden, Mitarbeitenden und Investoren verlieren.
    • Durch Social-Media-Kanäle kann ein solches Verhalten sogar dazu führen, dass weltweit und binnen Sekunden Behauptungen in die Welt gesetzt werden. Liegt eine mit Absicht durchgeführte Täuschung vor, kann das für Personen, Abteilungen, Produkte und sogar ein ganzes Unternehmen das Aus bedeuten.
  • Rechtliche Konsequenzen
    • Nichtehrbares Handeln kann zu rechtlichen Problemen führen, die finanzielle und reputationsbezogene Konsequenzen haben.
    • Investoren, Kunden und andere Stakeholder könnten das Unternehmen aufgrund von nichtehrbarem Handeln zur Rechenschaft ziehen oder dessen Produkte und Dienstleistungen meiden.
  • Interne Spannungen
    • Mitarbeitende, die das ehrbare Handeln schätzen, werden demotiviert oder frustriert, wenn sie feststellen, dass ihr Unternehmen unethisch handelt.
    • Mehr: Bedingt durch den aktuellen Arbeitnehmermarkt, reagieren Arbeitnehmende – und hier besonders die jungen in die Arbeitsmärkte eintretende Mitarbeitende –  zunehmend sensibel auf Ungereimtheiten in Betriebsstätten.
  • Nachhaltigkeitsprobleme
    • Der Zusammenhang zwischen nichtehrbarem Handeln und wenig nachhaltigen  Entscheidungen lässt sich wissenschaftlich immer wieder belegen. (Allerdings muss hier auf unterschiedliche Untersuchungsperspektiven verwiesen werden, die je nach Interessenslage zu ebenso unterschiedlichen Beurteilungen führen.)
    • Dennoch lässt sich zusammenfassen, dass nichtehrbares Handeln weniger nachhaltig ist, was langfristig zu Umwelt- und Sozialproblemen führt.
Letztlich hängt vieles vom spezifischen Kontext und den beteiligten Akteuren ab. Eine unternehmensspezifische Compliance zum ehrbaren Handeln kann mit Nachhaltigkeitsaspekten und Geschäftsplanungen angereichert werden, damit alle agierenden Stakeholder zumindest die Möglichkeiten haben, die Unternehmenshaltung nachzulesen und zu verstehen. 

Fazit

Bei der digitalen Transformation geht es um weit mehr als nur um ehrbares Handeln. Wissen, Können, Geld, die richtigen Entscheidungen zur richtigen Zeit in immer kürzeren Abständen zu treffen, das wird von Führungskräften und ihren Mitarbeitenden verlangt. Hinzu kommen organisatorische und kollektive Erfahrungen: „Das hat schon jemand vor dir versucht zu ändern. Ohne Erfolg!“ oder „Früher war alles besser!“
Unabhängig davon, welche Transformationen notwendig sind, müssen immer alte Strukturen, Gewohnheiten und Komfortzonen verlassen werden. Für den deutschsprachigen Raum lässt sich festhalten, dass er durch Innovationsfähigkeit und qualitativ hochwertige Produkte und deren Entwicklung geprägt ist. Die globalisierte Welt hat aber auch dazu geführt, dass uns andere Länder wirtschaftlich und in ihrer Innovationsfähigkeit eingeholt oder teilweise schon überholt haben. Der Wirtschaftsstandort Deutschland, der Wohlstand und damit der soziale Frieden sind, wenn nichts unternommen wird, durchaus bedroht.   
Der Klimawandel zwingt uns zum Umdenken und der Fachkräftemangel macht die Situation nicht besser. Die Umstellung auf eine zunehmend digital geprägte Unternehmenslandschaft ist unausweichlich, um Ressourcenengpässen schnell entgegenzuwirken. Es drohen harte und zukunftsweisende Entscheidungen, die eine von Erfolg und Wohlstand verwöhnte Gesellschaft in wenigen Jahren auf eine harte Probe stellen werden. Ehrbares Handeln kann als Mindset, als Haltungsmodell neben vielen Gesetzen und Verordnungen helfen, die Übergangszeiten so zu gestalten, dass Transformationen nicht zur Zerreißprobe, sondern zu erreichbaren Zielen werden.
Die Digitalisierung, genauer die digitale Transformation, braucht mehr Dynamik und schnellere Umsetzungsbereitschaft und -fähigkeiten. Ehrbares Handeln als Haltungsgrundlage für eine optimalere Unternehmensgestaltung kann (um nicht zu schreiben sollte) zum kontinuierlichen Erfolgsfaktor werden, auch wenn es viele weitere Methoden zu beherrschen gilt.
Führung und Unternehmensgestaltung sind nie langweilig und sollten mit viel Respekt gelebt , aber auch von den anderen Stakeholdern mit dem gleichen Respekt behandelt werden.

Bonusmaterial

Normalerweise endet ein Fachartikel mit einem Fazit. Bei den Recherchen zum Thema ‘Ehrbares Handeln’ haben sich zwei Themenfelder herauskristallisiert, die hier nicht unerwähnt bleiben sollen. Sie haben keinen unmittelbaren Bezug zu digitalen Transformationsvorhaben in Unternehmen, aber es wäre zu schade, das Material – impulsstiftend – nicht zu veröffentlichen. 

Demokratie und ehrbares Handeln

Industrie- und Handelskammern haben drei Kernaufgaben. Die so genannten hoheitlichen Aufgaben ergeben sich aus dem IHKG, einem Gesetz. Am bekanntesten sind die IHKs wohl für die Gestaltung und Abnahme von Ausbildungsberufen.
Als Selbstverwaltung der Wirtschaft teilen sich Ehrenamt und Hauptamt die politischen Aufgabenfelder, um als Sprachrohr gegenüber der Politik zu fungieren. Schließlich bieten die IHKs je nach Region unterschiedliche Dienstleistungen von der Existenzgründung bis zur Unternehmensnachfolge und dazwischen Maßnahmen zur Unternehmensförderung an.
Die wichtigsten Grundlagen unserer Wirtschaftswelt sind Gesetze, die Achtung der deutschen und europäischen Verfassung, die freie Marktwirtschaft und unsere Demokratie. Brechen einzelne der genannten Voraussetzungen weg, wird es eng für unseren Wohlstand.
Mit den im Abschnitt „Passen Digitalisierung und ehrbares Handeln zusammen?“ erarbeiteten Argumenten zu den Gefahren von Desinformation stellte sich bei der Bearbeitung die Frage, ob ehrbares Handeln und Digitalisierung demokratieförderndes oder demokratiegefährdendes Potenzial haben.
Hier die Impulse, unterteilt in pro und kontra:

Ehrbares Handeln: Demokratie fördernd

  • Vertrauensbildung Ein ehrbares Handeln von Politikern und öffentlichen Amtsträgern kann das Vertrauen der Öffentlichkeit in die Institutionen stärken. Ein solches Vertrauen ist für das reibungslose Funktionieren demokratischer Systeme von entscheidender Bedeutung.
  • Informed Citizenship Ehrlichkeit und Transparenz von Regierungen und Medien helfen Bürgern, gut informierte Entscheidungen zu treffen, die die Grundlage einer funktionierenden Demokratie sind.
  • Gleichheit vor dem Gesetz Ein ehrbares Handeln in der Justiz gewährleistet, dass alle Bürger, unabhängig von ihrem sozialen, wirtschaftlichen oder ethnischen Hintergrund, gleichbehandelt werden.
  • Schutz vor Korruption Ehrbares Handeln kann dazu beitragen, die Korruption in Regierungs- und Geschäftskreisen zu verringern, was wiederum die Integrität demokratischer Prozesse stärkt.
  • Stärkung der Zivilgesellschaft Ehrbares Handeln in Organisationen und NGOs fördert eine aktive und engagierte Bürgerschaft, die für demokratische Prozesse unerlässlich ist.

Ehrbares Handeln: Potenzial der Demokratiegefährdung

  • Übertriebene Selbstbeschränkung
    • Eine zu enge oder dogmatische Interpretation von "ehrbarem Handeln" könnte die Meinungsfreiheit einschränken, wenn beispielsweise bestimmte Meinungen oder Überzeugungen als "nicht ehrbar" betrachtet werden und somit unterdrückt werden.
  • Instrumentalisierung von Moral
    • Wenn "ehrbare" Ideale von politischen Akteuren instrumentalisiert werden, um Gegner zu diskreditieren oder um uneigennützige Handlungen zu tarnen, kann dies das Vertrauen in demokratische Prozesse untergraben.
  • Unrealistische Erwartungen
    • Die Erwartung, dass jeder öffentliche Amtsträger ständig und in jeder Hinsicht "ehrenhaft" handelt, kann zu Enttäuschungen und Zynismus gegenüber dem politischen System führen, wenn diese Erwartungen nicht erfüllt werden.
  • Moralismus statt Pragmatismus
    • In Situationen, in denen Kompromisse erforderlich sind, könnte ein übertriebener Fokus auf ehrbares Handeln zu politischer Lähmung führen, wenn Parteien oder Akteure nicht bereit sind, von ihren ideologischen oder moralischen Positionen abzuweichen.
Ehrbares Handeln und unsere Demokratie hängen voneinander ab. Ein ausgewogenes und reflektiertes Konzept von ehrenhaftem Handeln hat Vorbildcharakter und kann zweifellos zur Stärkung demokratischer Institutionen und Werte beitragen.
Die Ironie dieses Unterkapitels liegt in der abschließenden Darstellung der Gefährdung der Demokratie: Die Zeilen können moralisierend und belehrend wirken, was nicht die Absichten des Autors sind.

Sustainable Development Goals

Die Vereinten Nationen haben sich auf 17 Sustainable Development Goals (SDGs) geeinigt. Es muss kritisch angemerkt werden, wie schwierig es ist, die SDGs umzusetzen und gleichzeitig dem Druck aller Szenarien, die auf ein Unternehmen einwirken, standzuhalten.
Diese 17 Ziele stehen in engem Zusammenhang mit den Grundsätzen des verantwortungsvollen, ehrbaren Handelns, da beide Konzepte die Notwendigkeit betonen, ethisch, transparent und im Interesse der Allgemeinheit zu handeln.
Die folgenden Gemeinsamkeiten bieten die Möglichkeit, mehrere Fliegen mit einer Klappe zu schlagen:
  • Ethik und Integrität Ehrbares Handeln betont die Bedeutung ethischer Geschäftspraktiken, die zur Verwirklichung von Zielen wie "Anständige Arbeit und Wirtschaftswachstum" (SDG 8) und "Bekämpfung von Korruption und Bestechung" (Teil von SDG 16) beitragen können.
  • Verantwortung für die Gemeinschaft Unternehmen, die ehrbares Handeln praktizieren, erkennen ihre Verantwortung gegenüber der Gemeinschaft und dem Planeten an. Dies ist direkt mit Zielen wie "Verantwortungsvolle Konsum- und Produktionsmuster" (SDG 12) und "Maßnahmen zum Klimaschutz" (SDG 13) verbunden.
  • Fairer Wettbewerb Ehrbares Handeln betont die Wichtigkeit des fairen Wettbewerbs, was zur Schaffung inklusiver und nachhaltiger Märkte beitragen kann, wie in SDG 10 ("Weniger Ungleichheiten") angesprochen.
  • Respekt für die Rechte aller Ehrbares Handeln beinhaltet die Achtung der Rechte und Würde aller Menschen, was mit mehreren SDGs, einschließlich SDG 5 ("Gleichstellung der Geschlechter") und SDG 10, in Einklang steht.
  • Nachhaltige Geschäftspraktiken Unternehmen, die sich für nachhaltige Praktiken entscheiden, können direkt zur Erreichung von Zielen wie "Sauberes Wasser und Sanitär" (SDG 6), "Bezahlbare und saubere Energie" (SDG 7) und "Leben an Land" (SDG 15) beitragen.
  • Innovation und Infrastruktur Ehrbare Unternehmen können durch Investitionen in nachhaltige Technologien und Infrastrukturen zur Erreichung von SDG 9 ("Industrie, Innovation und Infrastruktur") beitragen.
  • Partnerschaften für die Ziele Ehrbares Handeln fördert die Zusammenarbeit und Partnerschaften zwischen verschiedenen Akteuren, was entscheidend für die Erreichung von SDG 17 ("Partnerschaften zur Erreichung der Ziele") ist.
Fazit: Die Einhaltung eines fairen Handelskodexes allein reicht nicht aus, um die Ziele der UN-SDGs zu erreichen. Es bedarf koordinierter Anstrengungen von Regierungen, Unternehmen, der Zivilgesellschaft und anderen Akteuren. Fairer Handel ist ein wichtiger Wegweiser und Katalysator für die oben genannten gemeinsamen globalen Anstrengungen und bietet Möglichkeiten für: 
  • dem Fach- und Arbeitskräftemangel strategisch und langfristig zu begegnen.
  • gute Digitalisierung als Chance und Schlüsseltechnologie zu verstehen, Unternehmen langfristig zukunftsfähige Perspektiven zu ermöglichen. 
  • eigene mikroökonomische Interessen zu sichern, aber auch gesamtheitlich ökologische und soziale Nachhaltigkeit zu fördern.
(Letzter Stand 16. Oktober 2023, Autor: Emmanuel Beule)

Wer überlebt: traditionelle oder digitale Geschäftsmodelle?

Seit Jahrzehnten verkünden selbsternannte digitale Evangelisten, dass Unternehmen, die ihr Geschäftsmodell nicht digitalisieren, keine Zukunft haben. Fest steht, dass unsere Wirtschaftswelt ohne digitale Anwendungen nicht mehr funktioniert. Es stellt sich die Frage, wie digitale Geschäftsmodelle entwickelt werden können, was das überhaupt ist, welche Voraussetzungen dafür notwendig sind und wofür sie benötigt werden. 

Business 4.0: Ausgangslage und Motive

Warum es sinnvoll ist, über digitale Geschäftsmodelle im eigenen Unternehmen nachzudenken, liegt unter anderem in der Beantwortung der folgenden Frage:
„Womit soll Ihr Unternehmen in 10 Jahren Geld verdienen und in 8 Jahren mit wem?“
Die Frage ist deshalb so wichtig und gleichzeitig so schwer zu beantworten, weil wir uns im Zeitalter der Digitalisierung extrem beschleunigt und zwangsläufig in immer kürzeren Abständen als je zuvor weiterentwickeln (müssen).
  • „Womit...“ bedeutet, welche Produkte oder Dienstleistungen Sie in 10 Jahren anbieten werden, um als Unternehmen zu bestehen, wie diese aussehen und mit welchem Wert bzw. welcher Marge sie verkauft werden können.
  • „... mit wem ...“ bedarf umfassenderer Antworten. Wer und wo sind Ihre Kunden, wer unterstützt Sie gegebenenfalls finanziell, wer sind Ihre Lieferanten und wie viele Mitarbeiter beschäftigen Sie?
Die ersten Fragen muss jeder für sich selbst beantworten. Hinsichtlich der Qualifikation der benötigten Arbeitskräfte gilt für die meisten hier ansässigen Unternehmen vielleicht folgender Vorschlag:
  • Ausbildungsberufe dauern
    • während der Lehrzeit in der Regel 3 Jahre,
    • gefolgt bei genügender Motivation nach 2 Jahren durch eine Meisterprüfung.
  • Nicht anders läuft es in den meisten akademischen Studiengängen:
    • 3 Jahre dauert ein Bachelorstudium,
    • 2 Jahre ein Masterabschluss.
  • Die perfekten Wunschkandidaten werden gerne mit
    • 3-jähriger Berufserfahrung gesucht.
Mit anderen Worten: Wir müssen schon heute Ausbildungs- und Studiengänge entwickeln, die uns in die Lage versetzen, (nicht erst) in 10 Jahren digitale Produkte und Dienstleistungen zu produzieren, von denen wir heute noch nicht genau wissen, welche das sein werden.
Zurück zur Ausgangsfrage, ergänzt um einen Parameter: "Womit soll Ihr Unternehmen in 10 Jahren Geld verdienen, mit wem in 8 Jahren und wie kommen Sie zu dieser komplexen Antwort?”
Um Antworten zu finden, das eigene Unternehmen nachhaltig zu entwickeln, bieten sich Methoden bzw. Rahmenbedingungen von sogenannten Business Plänen an. Ein Zitat von Saint-Exupéry bringt den Nutzen von schriftlich fixierten Businessplänen auf den Punkt:
„Ein Ziel ohne Plan ist nur ein Wunsch.“    
Unzählige Studien belegen, dass mangelnde strategische Planung Unternehmen in eine Schieflage oder gar in den Ruin treiben kann. Eine strukturierte Businessplanung hilft daher, Wachstum gesund zu managen oder im Zweifelsfall zum richtigen Zeitpunkt mit den richtigen Exit-Strategien auf neue Ereignisse zu reagieren.

Ohne strukturierte Geschäftsplanung ist Wachstum kaum möglich.

Die Lösung für eine strukturierte Planung ist eine Mischung aus traditionellen und digitalen Geschäftsplänen,
  • Visionen, Ziele und Strategien zu definieren,
  • über die Zukunft nachzudenken und
  • sich zu fragen, ob das eigene Unternehmen bzw. die eigenen Kompetenzen ausreichen, um im digitalen Zeitalter zu bestehen.
Keine Angst, im Folgenden wird es nun komplexer und inhaltlich umfangreicher.
Der Titel dieses Fachbeitrags spricht Bände und Sie haben bis hierher gelesen. Sie fragen sich vielleicht, wann die Frage beantwortet wird, welche Geschäftsmodelle überlebensfähig sind und welche nicht.
Die gute Nachricht ist: Nach derzeitigem (wissenschaftlichem) Kenntnisstand ist nicht davon auszugehen, dass alle traditionellen Geschäftsmodelle durch digitale Geschäftsmodelle ersetzt werden.
Dennoch entwickeln sich Unternehmen, Berufsbilder und Tätigkeiten unter dem Oberbegriff der Digitalisierung so, dass digitale Kompetenzen unumgänglich werden. Denn theoretisch sind bereits heute rund 40 Prozent der klassischen Ausbildungsberufe durch digitale Anwendungen ersetzbar, auf Deutsch etwa durch Industrie 4.0-Anwendungen oder durch KI-gestützte Programme im Verwaltungsumfeld.  
Noch bewahren Ethik und Moral der Gesellschaft die klassischen Berufsbilder vor dem Aus. Es ist aber nur eine Frage der Zeit - der Fachkräftemangel und der globale Wettbewerbsdruck werden es zeigen - dass wir bestimmte Tätigkeiten optimieren, substituieren und sogar nachhaltig dematerialisieren müssen.
Gleichzeitig muss kritisch angemerkt werden, dass deutsche Unternehmen beim digitalen Wirtschaften, Planen, Umsetzen und Handeln zu den Schlusslichtern in Europa gehören, was den Wirtschaftsstandort zunehmend gefährdet.

Unterschiede klassischer und digitaler Geschäftsmodelle

Auch wenn Sie noch keinen schriftlichen Businessplan erstellt haben (sollten), hilft Ihnen der folgende Abschnitt, Ihr Geschäftsmodell zwischen klassischen und digitalen Geschäftsmodellen einzuordnen. Denn Businesspläne für klassische und digitale Geschäftsmodelle haben in ihrer grundsätzlichen Struktur und Zielsetzung viele Gemeinsamkeiten, weisen aber spezifische Unterschiede auf, die sich aus den Besonderheiten und Anforderungen des jeweiligen Geschäftsumfeldes ergeben.
Nachstehend sind Hauptunterschiede aufgelistet:
  • Produkt- und Dienstleistungsbeschreibung
    • Klassisch: Produkte oder Dienstleistungen sind häufig physischer oder handlungsorientierter Natur.
    • Digital: Produkte oder Dienstleistungen sind softwarebasiert, wie Apps, Plattformen oder digitale Services.
  • Marktzugang und -größe
    • Klassisch: Der Markt ist oft lokal oder regional begrenzt und erfordert physische Präsenz oder Vertriebsnetzwerke.
    • Digital: Zugang zu globalen Märkten ist leichter, und die Skalierbarkeit ist oft ein zentrales Element.
  • Monetarisierungsstrategie
    • Klassisch: Direkter Verkauf, Abonnements oder andere traditionelle Einnahmequellen.
    • Digital: Vielfältigere Möglichkeiten wie Freemium-Modelle, In-App-Käufe, Affiliate-Marketing, Datenmonetarisierung, Werbung usw.
  • Operationsplan
    • Klassisch: Betonung von physischen Ressourcen, Lieferketten, Lagern und Einrichtungen.
    • Digital: Fokus auf Technologie, Cloud-Dienste, Datenmanagement, digitale Sicherheit und Entwicklungsteams.
  • Marketing- und Vertriebsstrategie
    • Klassisch: Verwendung von traditionellen Marketingkanälen wie Print, TV, Radio und direktem Vertrieb.
    • Digital: Starkes Augenmerk auf Online-Marketing-Strategien wie SEO, SEM, Social Media Marketing und E-Mail-Marketing.
  • Kundeninteraktion und -bindung
    • Klassisch: Direkte Interaktionen, Kundenservice-Hotlines, physische Geschäfte.
    • Digital: Chatbots, Kundensupport-Plattformen, Online-Communities und personalisierte Benutzererfahrungen.
  • Wettbewerbsanalyse
    • Klassisch: Konzentration auf etablierte, bekannte Konkurrenten und Markteintrittsbarrieren.
    • Digital: Schnelllebiger Markt mit ständig neuen Wettbewerbern; Betonung der Differenzierung durch Technologie und User Experience.
  • Risikoanalyse
    • Klassisch: Risiken wie Lieferkettenunterbrechungen, regulatorische Änderungen, physische Sicherheit.
    • Digital: Risiken wie Datenschutzverletzungen, technologische Veränderungen, Abhängigkeit von Plattformen und Cybersecurity-Bedrohungen.
  • Skalierbarkeit
    • Klassisch: Skalierung erfordert oft erhebliche Investitionen in physische Ressourcen und Personal.
    • Digital: Softwarebasierte Geschäftsmodelle können oft mit geringeren Grenzkosten skaliert werden.
Viele moderne Unternehmen nutzen eine Kombination aus traditionellen und digitalen Ansätzen. Diese Unternehmen berücksichtigen in der Regel folgenden Grundsatz: „Ein Businessplan sollte unabhängig vom Geschäftsmodell immer den spezifischen Kontext, die Ziele und die Herausforderungen des Unternehmens berücksichtigen“.

Wozu einen Business Plan schreiben?

Nachdem der Unterschied zwischen traditionellen und digitalen Geschäftsmodellen deutlich geworden ist, sollen die unterschiedlichen Mehrwerte eines schriftlichen Businessplans hervorgehoben werden. An dieser Stelle sei auch darauf hingewiesen, dass es sinnvoll ist, jährlich einen umfassenden Business Plan zu erstellen und diese Dokumentenstruktur bzw. Vorgehensweise auch auf kleinere Organisationsbereiche zu übertragen.
Im Anschluss an dieses Kapitel folgt ein Überblick über weitere, zum Teil einfacher zu handhabende Business-Plan-Methoden. Es folgt die klassische Variante, die häufig für die Finanzierung bzw. für Anteilseigner benötigt wird.
  • Leitfaden für Ziele und Strategien
    • Ein Businessplan bietet eine prägnante, schriftliche Darstellung der Ziele, welche das Unternehmen erreichen möchte, untermauert von Strategien, die die Voraussetzung sind, Maßnahmen zu ergreifen, um die Ziele erfolgreich zu erreichen. Es hilft den Unternehmensleitern und -gestaltern, sich auf die Hauptziele und Strategien zu konzentrieren.
  • Finanzierung
    • Für die meisten Start-ups und Unternehmen, die eine Expansion in Betracht ziehen, ist ein Businessplan notwendig, um Investoren oder Banken zu überzeugen, dass das Unternehmen tragfähig ist und eine Investition wert ist. Oft werden bis auf 5 Jahre in die Zukunft durchkalkulierte Bilanzen und GuV’en verlangt, um Erträge und entsprechende Aufwände im Voraus zu antizipieren.
  • Risikomanagement
    • Erst durch das schriftliche Ausarbeiten eines Businessplans können potenzielle Risiken identifiziert und Strategien zur Minimierung dieser Risiken entwickelt werden. (Hierzu bieten wir die IHK Business Capability Map an.)
  • Operative Planung
    • Ein Businessplan beschreibt, wie das Unternehmen funktionieren wird, einschließlich Informationen über Lieferketten, Vertrieb, Marketing, Personal und weitere individuelle Aspekte.
  • Messung und Bewertung
    • Ein Businessplan stellt konkrete Ziele und Meilensteine fest, die dazu verwendet werden, den Fortschritt des Unternehmens (oder einer Abteilung, eines Produktes etc.) zu überwachen und die Leistungen zu bewerten.
  • Ressourcenplanung
    • Ein Businessplan gibt einen Überblick darüber, welche Ressourcen (Menschen, Kapital, Material etc.) benötigt werden, um die Geschäftsziele zu erreichen.
  • Stakeholder-Kommunikation
    • Ein Businessplan kann verwendet werden, um anderen Interessengruppen, wie Mitarbeitern, Partnern oder sogar Kunden, die Vision, Mission und Strategie des Unternehmens klar zu kommunizieren.
  • Vorausschauende Analyse
    • Ein Businessplan zwingt Unternehmer dazu, über den Markt, die Konkurrenz, die Kundenbedürfnisse und andere externe Faktoren nachzudenken, die den Erfolg des Unternehmens beeinflussen könnten.
  • Flexibilität
    • Während ein Businessplan als Leitfaden dient, hilft er auch dabei, flexibel zu bleiben. Unternehmen können den einmal schriftlich ausgearbeiteten Plan regelmäßig überprüfen und situativ anpassen, um auf veränderte Marktbedingungen oder interne Herausforderungen zu reagieren.
  • Rechenschaft
    • Ein Businessplan hält die Unternehmensführung für die Erreichung der festgelegten Ziele und Strategien verantwortlich.

Zusammengefasst

Die erstmalige Erstellung eines Businessplans kostet viel Mühe, Zeit und Nerven. Der Mehrwert ist jedoch enorm, denn ein Businessplan dient als Instrument für die strategische Planung, die Risikominimierung und die Kommunikation mit internen und externen Stakeholdern. Er bietet eine solide Grundlage, auf der ein Unternehmen aufbauen und sein Wachstum besser planen kann.

Aufbau eines Business Plans

Ein Businessplan kann je nach Branche, Markt und individuellen Geschäftsbedürfnissen variieren, aber es gibt eine allgemeine Struktur, die in den meisten Businessplänen zu finden ist. Nachfolgend eine typische Struktur:
  • Executive Summary
    • Geschäftsbeschreibung: Was macht das Unternehmen?
    • Mission, Vision und Unternehmenswerte
    • Überblick über das Produkt oder die Dienstleistung
    • Zusammenfassung der Finanzprognosen und Hauptziele
  • Unternehmensbeschreibung
    • Rechtsform des Unternehmens
    • Geschichtlicher Hintergrund
    • Markt und Produkte/Dienstleistungen
    • Zielmarkt und dessen Bedürfnisse
  • Produkte und Dienstleistungen:
    • Detaillierte Beschreibung
    • Unterscheidungsmerkmale und Wettbewerbsvorteil
    • Lebenszyklus, Forschung & Entwicklung
  • Marktanalyse
    • Zielmarktbeschreibung und Segmentierung
    • Marktbedarf und Markttrends
    • Marktgröße
    • Wettbewerbsanalyse
  • Strategie und Umsetzung:
    • Marketing- und Vertriebsstrategie
    • Preismodell
    • Werbe- und Promotionsstrategie
    • Operations- und Logistikstrategie
  • Organisationsstruktur und Management:
    • Organigramm des Unternehmens
    • Managementteam und ihre Hintergründe
    • Rolle der Mitarbeiter und Personalstrategie
  • Finanzplanung und -prognosen
    • Einkommensprognosen
    • Bilanzprognosen
    • Cash-Flow-Prognose
    • Break-Even-Analyse
    • Annahmen, auf denen die Prognosen basieren
  • Anhang
    • Alle zusätzlichen Informationen, die den Hauptteil des Businessplans unterstützen, wie Marktstudien, technische Spezifikationen, Lebensläufe des Managementteams, detaillierte Finanzanalysen etc.
Hinweis: Ein Businessplan funktioniert besser, wenn er klar, präzise und professionell geschrieben ist. Jeder Satz hat Substanz. Vermeiden Sie Schlagwörter und schreiben Sie in Sätzen, was die Adressaten verstehen sollen.
Ein Businessplan sollte von allen Beteiligten regelmäßig auf seine Aktualität überprüft und gegebenenfalls aktualisiert werden, insbesondere wenn sich Marktbedingungen und Strategien ändern oder das Unternehmen eine neue Richtung einschlägt.
Ein gut durchdachter und verständlicher Businessplan kann nicht nur Investoren und Finanzinstitute überzeugen, sondern auch als internes Instrument für die Unternehmensführung dienen.
So weit, so gut. Nun stellt sich die Frage, womit ein Unternehmen in Zukunft Geld verdienen will. Da es in einem Businessplan um die Entwicklung und den Verkauf von Produkten und/oder Dienstleistungen geht, muss dies auch in einem Planungs- bzw. Strategieprozess erfasst werden.
Hier helfen die klassischen Verfahren, die im Folgenden vorgestellt werden.

Entwicklung neuer Produkte

Bei der Entwicklung neuer Produkte müssen viele Faktoren berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass das Produkt erfolgreich bei der Zielgruppe ankommt und den Bedürfnissen des Absatzmarktes entspricht. Im Folgenden sind einige wichtige Aspekte aufgeführt, die während des Entwicklungsprozesses berücksichtigt werden sollten:
  • Marktforschung
    • Identifizieren Sie die Bedürfnisse und Wünsche Ihrer Zielgruppe.
    • Analysieren Sie die Konkurrenz und identifizieren Sie Marktlücken.
    • Sammeln Sie Feedback von potenziellen Kunden über Prototypen oder Konzeptideen.
  • Klare Zielsetzung
    • Bestimmen Sie den beabsichtigten Nutzen des Produkts und seine Hauptverkaufsargumente.
    • Definieren Sie den idealen Kunden und wie das Produkt ihm einen Mehrwert bietet.
  • Funktionalität und Design
    • Das Produkt sollte nicht nur gut aussehen, sondern auch seinen Zweck effizient erfüllen.
    • Berücksichtigen Sie Ergonomie und Benutzerfreundlichkeit.
  • Kostenmanagement
    • Überwachen Sie die Entwicklungskosten und stellen Sie sicher, dass sie im Rahmen des Budgets bleiben.
    • Analysieren Sie die Kosten für die Herstellung und den Vertrieb, um den richtigen Preis festzulegen.
  • Qualität und Zuverlässigkeit
    • Das Produkt sollte langlebig und zuverlässig sein.
    • Implementieren Sie Qualitätskontrollverfahren während des Produktionsprozesses.
  • Technologie und Innovation
    • Untersuchen Sie, ob es aktuelle Technologietrends gibt, die in das Produkt integriert werden können.
    • Überlegen Sie, wie Sie das Produkt im Laufe der Zeit weiterentwickeln können.
  • Umweltauswirkungen
    • Berücksichtigen Sie umweltfreundliche Materialien und Herstellungsverfahren.
    • Untersuchen Sie die gesamte Lebensdauer des Produkts, von der Herstellung bis zur Entsorgung.
  • Rechtliche Aspekte
    • Schützen Sie geistiges Eigentum durch Patente, Marken oder Urheberrechte.
    • Beachten Sie gesetzliche Anforderungen und Standards für das Produkt in den relevanten Märkten.
  • Produktion und Lieferkette
    • Stellen Sie sicher, dass Sie die Kapazitäten für die Produktion haben oder sie skalieren können.
    • Überprüfen Sie Lieferanten und sorgen Sie für eine effiziente Lieferkette.
  • Marketing und Vertrieb
    • Entwickeln Sie eine effektive Strategie, um das Produkt auf den Markt zu bringen und es bekannt zu machen.
    • Erwägen Sie verschiedene Vertriebskanäle, um das Produkt zu den Kunden zu bringen.
  • Feedback und Iteration
    • Sammeln Sie nach der Einführung Feedback von Kunden und nutzen Sie dieses Feedback, um das Produkt weiter zu verbessern.
Um ein neues Produkt erfolgreich auf den Markt zu bringen, bedarf es nicht nur einer guten Idee, sondern auch einer sorgfältigen Planung, Marktforschung, Entwicklung, Produktion und Vermarktung. Es ist wichtig, alle diese Aspekte zu berücksichtigen und sicherzustellen, dass sie effizient verwaltet und umgesetzt werden.

Entwicklung von Dienstleistungen

Die Entwicklung von Dienstleistungen unterscheidet sich in einigen Punkten von der Produktentwicklung. Während Produkte physisch greifbar sind, sind Dienstleistungen immateriell und werden oft gleichzeitig mit ihrer Nutzung erbracht.
Bei der Entwicklung von Dienstleistungen sind folgende Aspekte zu berücksichtigen:
  • Kundenbedürfnisse und Erwartungen
    • Führen Sie Marktforschung durch, um die Bedürfnisse und Erwartungen Ihrer Zielgruppe zu verstehen.
    • Sammeln Sie Feedback von potenziellen Kunden und bestehenden Nutzern.
  • Klarheit und Verständlichkeit
    • Da Dienstleistungen nicht physisch greifbar sind, ist es wichtig, sie klar zu beschreiben und dem Kunden den Nutzen und Wert zu vermitteln.
  • Qualität und Konsistenz
    • Stellen Sie sicher, dass die Dienstleistung bei jedem Kundenkontakt konsistent und von hoher Qualität ist.
    • Implementieren Sie Qualitätskontroll- und Überwachungssysteme.
  • Zugänglichkeit und Flexibilität
    • Dienstleistungen sollten leicht zugänglich und, wenn möglich, rund um die Uhr verfügbar sein.
    • Überlegen Sie, ob die Dienstleistung personalisiert oder angepasst werden kann, um den Bedürfnissen verschiedener Kunden besser gerecht zu werden.
  • Mitarbeitende
    • Da Mitarbeitende oft die Hauptakteure bei der Erbringung von Dienstleistungen sind, ist ihre Ausbildung und Motivation von entscheidender Bedeutung.
    • Stellen Sie sicher, dass sie die notwendigen Fähigkeiten und Kenntnisse besitzen und die Unternehmenswerte repräsentieren.
  • Technologie und Systeme
    • Überlegen Sie, wie Technologie verwendet werden kann, um die Dienstleistung effizienter und effektiver zu gestalten.
    • (Digitale) Systeme sollten regelmäßig aktualisiert und optimiert werden.
  • Preismodell
    • Entwickeln Sie ein Preismodell, das sowohl wettbewerbsfähig ist als auch den Wert der Dienstleistung widerspiegelt.
  • Feedback und kontinuierliche Verbesserung
    • Aufgrund des immateriellen Charakters von Dienstleistungen ist das Feedback von Kunden besonders wichtig.
    • Nutzen Sie dieses Feedback, um die Dienstleistung ständig zu verbessern.
  • Rechtliche Aspekte und Compliance
    • Beachten Sie gesetzliche Anforderungen und Standards, die für Ihre Dienstleistung gelten könnten.
    • Schützen Sie sich und Ihre Kunden durch geeignete Verträge und Datenschutzmaßnahmen.
  • Interaktion mit anderen Produkten/Dienstleistungen
    • Überlegen Sie, wie Ihre Dienstleistung mit anderen Produkten oder Dienstleistungen in Ihrem Portfolio interagiert und ob Synergien geschaffen werden können.
  • Marketing und Kommunikation
    • Da Dienstleistungen nicht physisch greifbar sind, ist eine effektive Marketing- und Kommunikationsstrategie von entscheidender Bedeutung.
Ein umsichtiger Ansatz bei der Entwicklung von Dienstleistungen, bei dem Kundenbedürfnisse, Qualität und kontinuierliche Verbesserung im Mittelpunkt stehen, kann dazu beitragen, dass die Dienstleistung erfolgreich ist und von den Kunden gut angenommen wird.

Business Planung: Methoden und Verfahren

Die Erstellung eines Businessplans kann je nach Branche, Markt und Unternehmensgröße unterschiedlich sein. Es gibt jedoch allgemeine Methoden und Verfahren, die häufig bei der Erstellung eines Geschäftsplans angewandt werden. Nachfolgend sind einige gängige Ansätze aufgeführt:
  • SWOT
    • Ein Werkzeug zur Identifizierung von Stärken (Strengths), Schwächen (Weaknesses), Chancen (Opportunities) und Bedrohungen (Threats) eines Unternehmens.
  • PESTEL-Analyse
    • Eine Methode zur Untersuchung makroökonomischer Faktoren, die das Geschäft beeinflussen könnten: Politische (Political), Ökonomische (Economic), Soziale (Social), Technologische (Technological), Umweltbezogene (Environmental) und Rechtliche (Legal) Faktoren.
  • Porters Fünf-Kräfte-Modell
    • Ein Werkzeug zur Analyse der Wettbewerbsdynamik in einer Branche. Die fünf Kräfte sind: Bedrohung durch neue Wettbewerber, Bedrohung durch Ersatzprodukte oder -dienstleistungen, Verhandlungsmacht der Lieferanten, Verhandlungsmacht der Abnehmer und Rivalität unter bestehenden Wettbewerbern.
  • Lean Startup Methode
    • Ein iterativer Ansatz zur Geschäftsentwicklung, bei dem Unternehmen mit minimalen Ressourcen starten, schnell Prototypen erstellen und ständig Feedback von Kunden einholen, um ihre Produkte oder Dienstleistungen zu verbessern.
  • Business Model Canvas
    • Ein visuelles Werkzeug zur Darstellung des Geschäftsmodells eines Unternehmens auf einer Seite. Es gliedert sich in Schlüsselsegmente wie Schlüsselpartner, Schlüsselaktivitäten, Wertangebote, Kundenbeziehungen, Kundensegmente, Schlüsselressourcen, Vertriebskanäle, Kostenstruktur und Einnahmequellen.
  • Finanzielle Prognosemodelle:
    • Hierbei handelt es sich um Tabellen oder Software-Tools, die dazu verwendet werden, zukünftige Einnahmen, Ausgaben, Gewinne und andere finanzielle Metriken vorherzusagen.
  • Wertkettenanalyse
    • Ein Konzept, das von Michael Porter entwickelt wurde, um die spezifischen Aktivitäten zu identifizieren, durch die Unternehmen Wettbewerbsvorteile erzielen können.
  • Customer Journey Mapping
    • Eine Methode, um die Schritte zu veranschaulichen, die Kunden durchlaufen, von der ersten Interaktion mit einem Unternehmen bis zum Kauf und darüber hinaus.
  • Wettbewerbsanalyse
    • Ein systematisches Verfahren zur Bewertung von direkten und indirekten Wettbewerbern, um Stärken, Schwächen, Chancen und Bedrohungen zu identifizieren.
  • Benchmarking
    • Der Prozess des Vergleichs der eigenen Geschäftsprozesse und Leistungsindikatoren mit den besten Praktiken aus der Branche oder von führenden Unternehmen.
Obwohl diese Methoden und Verfahren wertvolle Informationen liefern können, ist es wichtig, den Businessplan an die spezifischen Bedürfnisse und Umstände des jeweiligen Unternehmens anzupassen. Ein gut durchdachter Geschäftsplan sollte eine klare Strategie, Ziele und Aktionspläne enthalten, die auf soliden Daten und Analysen basieren.

Business Plan für digitale Geschäftsmodelle

Nachdem Sie nun (hoffentlich) den gesamten Artikel gelesen haben, stellt sich die Frage, wie ein Businessplan für ein digitales Geschäftsmodell beschrieben werden sollte.
Digitale Geschäftsmodelle haben ihre eigenen Besonderheiten und Herausforderungen. Ein Businessplan für solche Modelle sollte daher spezifische Aspekte berücksichtigen. Die gute Nachricht ist, dass ein traditioneller Businessplan schnell in einen angepassten Businessplan für ein digitales Geschäftsmodell umgewandelt werden kann. Entweder haben Sie bereits alle kreativen und innovativen Prozesse durchlaufen und schreiben diese „nur“ auf. Oder Sie finden durch die Struktur neue Ideen, über ein digitales Modell nachzudenken und diese dann niederzuschreiben.
Abschließend sind die wichtigsten Komponenten und Überlegungen für einen Businessplan für digitale Geschäftsmodelle aufgeführt:
  • Executive Summary
    • Eine kurze Zusammenfassung des gesamten Businessplans. Es sollte einen klaren Überblick über das digitale Geschäftsmodell, den Zielmarkt und die Wettbewerbsvorteile bieten.
  • Unternehmensbeschreibung
    • Informationen über das Unternehmen, seine Geschichte, Mission, Vision und die Struktur des digitalen Geschäfts.
  • Digitales Produkt oder Dienstleistung
    • Detaillierte Beschreibung des digitalen Angebots.
    • Technische Spezifikationen, Plattformen, Integrationen und andere relevante technische Details.
    • Informationen zur User Experience und zum Design.
  • Marktanalyse
    • Größe und Wachstumsraten des Zielmarktes.
    • Segmentierung des digitalen Marktes und Analyse der Zielgruppe.
    • Analyse der digitalen Trends und Technologien, die den Markt beeinflussen.
  • Wettbewerbsanalyse
    • Identifizierung und Bewertung der Hauptkonkurrenten im digitalen Raum.
    • Analyse ihrer Stärken, Schwächen, Chancen und Bedrohungen (SWOT).
  • Marketing- und Vertriebsstrategie
    • Digitale Marketingstrategien (z.B. Suchmaschinenoptimierung, bezahlte Werbung, Social Media Marketing).
    • Vertriebskanäle und Plattformen.
    • Kundenakquise und Kundenbindungsstrategien im digitalen Umfeld.
  • Monetarisierungsstrategie
    • Erläuterung, wie das Unternehmen Geld verdienen wird, z.B. durch Abonnementmodelle, Werbung, Freemium-Modelle oder digitale Verkäufe.
  • Operationsplan
    • Infrastruktur und Technologieanforderungen (z.B. Cloud-Dienste, Server).
    • Teamstruktur und Rollen, insbesondere im Hinblick auf technische Entwicklungen, Datenanalyse und digitales Marketing.
  • Entwicklungsplan
    • Phasen der Produktentwicklung, Roadmap und Meilensteine.
    • Zukünftige Iterationen, Erweiterungen oder zusätzliche Funktionen.
  • Finanzplan
    • Detaillierte Prognosen für Einnahmen und Ausgaben, insbesondere im Hinblick auf digitale Marketingbudgets und Technologieinvestitionen.
    • Break-Even-Analyse und Liquiditätsplanung.
  • Risikoanalyse
    • Bewertung von Risiken speziell für digitale Geschäftsmodelle, z.B. technologische Veränderungen, Datenschutzprobleme oder Sicherheitsbedrohungen.
  • Anhang
    • Weitere relevante Informationen, wie Marktforschungsdaten, technische Diagramme, Lizenzvereinbarungen oder Partnerschaftsverträge.
Die Erstellung eines Businessplans für digitale Geschäftsmodelle erfordert oft eine tiefere Auseinandersetzung mit Technologie, digitalen Trends und Kundenerwartungen im Online-Umfeld. Es ist wichtig, sowohl die Chancen als auch die Herausforderungen der digitalen Welt zu verstehen und in den Plan zu integrieren.

Fazit

Wahrscheinlich werden diejenigen Unternehmen überleben, die ihre Geschäftsmodelle an neue Gegebenheiten anpassen, anstatt darauf zu warten, dass sich die Welt nicht ändert. Möglicherweise hat das weiterentwickelte Unternehmen nur noch wenig mit dem ursprünglichen gemein. Denn nichts ist beständiger als der Wandel.
Es bleibt die Erkenntnis, dass es Unternehmen ohne regelmäßige strategische Planung und Gestaltungswillen - nicht nur für digitale Projekte - in Zukunft schwer haben werden. Dies gilt übrigens auch für Unternehmen, die bereits digitale Geschäftsmodelle betreiben.
(Letzter Stand 16. Oktober 2023, Autor: Emmanuel Beule)

Wie und wozu Geschäftsprozesse digitalisieren?

Unternehmen in Deutschland tun sich offenbar schwer mit der Digitalisierung von Geschäftsprozessen. Das behaupten repräsentative Studien und eine Vielzahl von Beratungsunternehmen. Es ist auch nicht von der Hand zu weisen, dass die deutschsprachige Unternehmenslandschaft dem weltweiten digitalen Wandel hinterherhinkt. Grund genug, einen Blick auf die Situation zu werfen und Lösungsansätze aufzuzeigen.
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„Digitalisierung ist kein Produkt, sondern ein Konzept.“
So einfach, so gut. Doch nach einer solch verkürzten Aussage stellen sich in der Praxis diese Fragen: Wer erstellt diese (digitalen) Konzepte? Sind es die beliefernden Software-Unternehmen, die hauseigene IT-Abteilung, die Führungskräfte oder sind es die Mitarbeitenden?
Diese Kernfragen und ihre Beantwortung sind in der Praxis oft Teil des Problems.
Der Weg zu optimierten und digitalisierbaren Geschäftsprozessen führt zunächst über eine Problem- und Situationsbeschreibung, über eine Analyse hin zu verschiedenen Lösungsansätzen. Wer in Unternehmen diese dann gestaltet und verantwortet, steht im Abschnitt Prozessanalyse und -optimierung.  
Der Artikel ist wie folgt aufgebaut: Zunächst werden die Problemfelder aufgeführt, kurze Definitionen rund um die Geschäftsprozesse aufgelistet, diesen Methoden und andere Klassifizierungen zugeordnet, um daraus die richtigen Softwareanwendungen und Bezeichnungen ableiten zu können.
Denn die Erfahrung zeigt: Die Sprache der Digitalisierung und der Softwareanbieter ist geprägt von Fachlatein und Akronymen, die zwar bedeutungsschwanger und wichtig klingen, in der Praxis aber mehr zur Verwirrung als zur Lösung beitragen. Bringen wir etwas Licht ins digitale Dunkel.

Gründe stockender Prozessoptimierung

Gerade die Mehrzahl der arbeitgebenden Unternehmen, branchenübergreifend die kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) im deutschsprachigen Raum, stehen vor einer Reihe von Herausforderungen, wenn es um die Optimierung von Geschäftsprozessen geht.
Im Folgenden werden daher einige Gründe für das KMU-Umfeld aufgeführt, die einzeln oder in Kombination zutreffen können. Es ist wichtig, die Gründe für das eigene Unternehmen zu erfassen, um anschließend mit Sparringspartnern Lösungsansätze zu identifizieren:
  • Ressourcenmangel:
    • Finanzielle Ressourcen: KMU haben oft begrenzte Budgets, die die Einführung neuer Technologien oder die Beauftragung von Beratern einschränken können.
    • Menschliche Ressourcen: Mangel an internem Fachwissen in Bezug auf Prozessmanagement und digitale Transformation.
  • Technologische Herausforderungen:
    • Technologieverständnis: Ein Mangel an Verständnis für verfügbare Technologien und deren Anwendung kann eine Barriere darstellen.
    • Digitalisierung: KMU könnten Schwierigkeiten haben, digitale Werkzeuge effektiv zu implementieren und zu nutzen.
  • Kulturelle und strukturelle Faktoren:
    • Widerstand gegen Veränderungen: In etablierten Unternehmen kann es Widerstände gegenüber Veränderungen und neuen Technologien geben.
    • Organisationsstruktur: Starre Strukturen und Prozesse können die Implementierung neuer Methoden behindern.
  • Strategische Faktoren:
    • Fehlende Strategie: Ein klarer Fahrplan oder eine Strategie zur Prozessoptimierung fehlt möglicherweise.
    • Kurzfristige Ausrichtung: Ein Fokus auf kurzfristige Ziele kann die Umsetzung langfristiger Optimierungsstrategien behindern.
  • Marktdynamik:
    • Marktdruck: KMU stehen oft unter Druck, sich auf den Verkauf und die Lieferung von Produkten/Dienstleistungen zu konzentrieren, anstatt interne Prozesse zu optimieren.
    • Konkurrenz: Der Wettbewerb mit größeren Unternehmen, die über mehr Ressourcen verfügen, kann die Aufmerksamkeit von der Prozessoptimierung ablenken.
  • Regulatorische und rechtliche Hürden:
    • Compliance: KMU müssen sicherstellen, dass Prozessänderungen nicht gegen gesetzliche oder regulatorische Vorgaben verstoßen.
    • Datenschutz: Besonders im deutschsprachigen Raum sind die Datenschutzgesetze streng, und KMU könnten Schwierigkeiten haben, die Compliance bei der Digitalisierung sicherzustellen.
  • Fehlende Kenntnisse und Fähigkeiten:
    • Bildung und Training: Es könnte an Schulungen und Weiterbildungen für Mitarbeiter fehlen, um neue Prozesse und Technologien effektiv zu nutzen.
    • Fachkräftemangel: Der Mangel an qualifizierten Fachkräften in bestimmten Bereichen (z.B. IT) kann eine Herausforderung darstellen.
  • Kundenfokus:
    • Kundenpriorität: KMU könnten sich darauf konzentrieren, Kundenanforderungen zu erfüllen und dabei interne Prozessoptimierungen vernachlässigen.
    • Kundenbeziehungen: Die Angst, durch Veränderungen bestehende Kundenbeziehungen zu gefährden, könnte ebenfalls eine Rolle spielen.
Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert zunächst die Bereitschaft, ein Problem zu erkennen und lösen zu wollen. Dabei ist es wichtig, sich zu fragen, welches konkrete Ziel nach der Problemlösung erreicht werden soll und ob die Problemlösung wirklich ein relevanter Teil des Ziels und des Unternehmenszwecks ist.
Wenn dies der Fall ist, folgt die Definition einer zielgerichteten Strategie, die Berücksichtigung der spezifischen Bedürfnisse und Fähigkeiten des Unternehmens und eventuell externe Unterstützung in Form von Beratung oder Partnerschaften. Für Letztere stehen übrigens Fördermittel zur Verfügung.  
Als Mitglied einer Industrie- und Handelskammer haben Sie auch Anspruch auf persönliche Beratung, die Sie bei Ihrer Kammer vor Ort erhalten. Eine Übersicht der IHK-Digitalisierungsberatungen finden Sie hier.
Die genannten Gründe sind nur ein Auszug aus einer Vielzahl weiterer Anlässe, die Unternehmen unter Druck setzen. Weitere übergeordnete Gründe zur Einordnung von aktuellen erforderlichen anstehenden Transformation können in diesem Artikel nachgelesen werden. Ein Anspruch auf Vollständigkeit wird nicht beansprucht.
Es handelt sich in diesem Beitrag um Geschäftsprozesse, die es nun zu vertiefen und zunächst zu kategorisieren gilt.

Arten von Geschäftsprozessen

Es ist hilfreich, sich bewusst zu machen, welche Geschäftsprozesse im eigenen Unternehmen in welche Kategorien eingeteilt werden können. Der Einfachheit halber haben wir zwei Bereiche grob granuliert und jeweils typische Beispiele aus der Unternehmenswelt aufgeführt, die natürlich individuell erweitert und ergänzt werden müssen.
Ziel dieser Einteilung ist es, Klarheit über die Strukturen rund um die Prozesse zu erhalten und nach den Wertströmen zu suchen.

Administrative Prozesse:

  • Personalmanagement: Rekrutierung, Training, Beurteilung, etc.
  • Finanzmanagement: Buchhaltung, Controlling, Reporting, etc.
  • Kundenmanagement: CRM, Kundenservice, etc.
  • Beschaffung: Lieferantenmanagement, Einkauf, etc.
  • Vertrieb: Verkauf, Marketing, etc.
  • IT-Management: IT-Support, Softwareentwicklung, etc.

Fertigungsprozesse:

  • Produktentwicklung: Design, Prototyping, etc.
  • Produktion: Montage, Qualitätskontrolle, etc.
  • Lagerhaltung: Bestandsmanagement, Lagerlogistik, etc.
  • Logistik: Transport, Distribution, etc.
  • Wartung: Instandhaltung, Reparatur, etc.
  • Qualitätsmanagement: Überwachung, Prüfung, etc.
Nach der Kategorisierung erfolgt die Erfassung der Prozesse in den Clustern und deren Schnittstellen zu anderen Clustern.

Die Prozessaufnahme

Eine Prozessaufnahme bezieht sich auf die Dokumentation und Analyse der aktuellen Prozesse in einem Unternehmen, den Ist-Zustand. Dabei werden die einzelnen Schritte, Aktivitäten, Ressourcen und Entscheidungspunkte eines Prozesses erfasst und visualisiert, häufig mit Hilfe von Flussdiagrammen oder Prozesslandkarten.
Der Zweck ist einfach erklärt: Erst wenn klar ist, welche Aufwände, Schnittstellen, Abläufe und letztlich Werte Prozesse erzeugen, können Potenziale zur Optimierung überprüft und entschieden werden.

Prozessanalyse und -optimierung

Einer der wichtigsten Aspekte der Prozessoptimierung ist, dass sich Führungskräfte und Unternehmensinhaberinnen und -inhaber eines ganz besonders bewusst werden müssen:
Prozessgestaltung ist Chefsache.
Im deutschsprachigen Wirtschaftsraum haben repräsentative Studien gezeigt, dass die Umsetzung von Prozessen mit Beginn der Industrialisierung der operativen Ebene überlassen wurde und bis heute wird. Die Führungskräfte scheinen nicht zu wissen, wie ihre Mitarbeitenden arbeiten.
Um dem entgegenzuwirken, wurden z.B. in der Produktion Lean-Methoden aus der japanischen Kultur übernommen, nicht aber in der Verwaltung oder bei Bürotätigkeiten. Die Gründe dafür sind einfach erklärt: In den Produktionswegen lassen sich mit bloßem Auge stockende Wertströme erkennen. Je umfangreicher Produktionsprozesse mit vor- und nachgelagerten Tätigkeiten werden, desto mehr Kosten entstehen, die methodisch identifiziert und anschließend reduziert werden können.
So brachte es der Organisationsleiter eines namhaften Heizungsherstellers in seinem Vortrag vor dem Industrieausschuss der IHK Südlicher Oberrhein auf den Punkt: „In der Produktion (er)kennen wir jeden Cent, den wir einsparen können und arbeiten daran. In der Verwaltung sind es Euros, die wir nicht sehen und im schlimmsten Fall nichts verändern. Hier liegt eines der größten Einsparpotenziale durch digitale Anwendungen!“ 
Damit ist einer der verborgenen Hauptknotenpunkte erklärt, warum die digitale Transformation in deutschsprachigen Unternehmen weniger erfolgreich ist als in amerikanischen oder vielen anderen Kulturkreisen der Welt. Vertiefungen dazu finden sich im Fachbeitrag Organisation 4.0: Prozesse und Strukturen.
Für viele Führungskräfte gilt daher der Appell und ein notwendiger Paradigmenwechsel: Prozessoptimierung ist Chefsache, angefangen bei der Prozessanalyse.
Nun aber der Reihe nach, wie man Geschäftsprozesse erkennt, abbildet, auf Probleme und Wert(igkeit) überprüft bis hin zur Optimierung.

Erkennen von Prozessen:

  • Interviews und Befragungen: Sprechen und erfassen Sie mit den betroffenen Mitarbeitenden, die die Prozesse durchführen, um ein detailliertes Verständnis zu erhalten.
  • Beobachtung: Direkte Beobachtung der Abläufe und Aktivitäten in den verschiedenen Abteilungen.
  • Dokumentenanalyse: Überprüfen Sie vorhandene Dokumentationen, Arbeitsanweisungen oder sogenannte Standard Operating Procedures (SOPs).
  • Workshops: Führen Sie Workshops mit verschiedenen Teams durch, um deren Perspektiven und Erfahrungen zu sammeln.

Visualisierung von Prozessen:

  • Flussdiagramme: Zeigen die einzelnen Schritte eines Prozesses und deren Beziehungen zwischen ihnen.
  • Prozesslandkarten: Bieten eine Übersicht über den gesamten Prozess, einschließlich aller relevanten Aktivitäten, Ressourcen und Entscheidungspunkte.
  • Swimlane-Diagramme: Visualisieren Prozesse unter Berücksichtigung der verschiedenen Verantwortungsbereiche.
  • Wertstromanalyse: Zeigen den Material- und Informationsfluss in den Prozessen, um Verschwendungen zu identifizieren.
Zur Visualisierung von Prozessen bieten sich Softwaretools an, wie Visio von Micsrosoft oder 
  • Signavio (Lizenzpflichtig)
  • yEd  (kostenfrei und damit wurde auch das Beispieldiagramm unten erstellt)
  • Bizagi (kostenfrei)
  • LucidChart (kostenfrei)
Beispiel für ein einfaches Prozessmodell mit einer ersten Schwachstellen-Analyse:
Schwachstellenanalyse
(Quelle: Dr. Kristina Birn)

Methoden zur Prozessoptimierung

Allgemeine Methoden

  • Six Sigma: Fokussiert auf die Reduzierung von Prozessvariabilität und Verbesserung der Qualität.
  • Lean Management: Zielt darauf ab, Verschwendung zu eliminieren und Prozesse zu verschlanken.
  • KVP (kontinuierlicher Verbesserungsprozess) oder Kaizen: Fördert kontinuierliche, schrittweise Verbesserungen durch erfassen und Lösungsvorschläge.
  • Business Process Reengineering (BPR): Radikale Neugestaltung von Geschäftsprozessen zur Erzielung drastischer Verbesserungen.

Wirtschaftliche Methoden und Verfahren

  • Total Quality Management (TQM): Ein umfassender Ansatz zur Verbesserung der Qualität in allen Prozessen, Produkten und Dienstleistungen.
  • Activity-Based Costing (ABC): Kostengenaue Zuordnung von Ressourcen auf Aktivitäten und Prozesse.
  • Cost-Benefit-Analyse: Bewertung der finanziellen Aspekte von Kosten und Nutzen bei der Durchführung von Prozessverbesserungen.
  • Return on Investment (ROI) Analyse: Berechnung und Bewertung der Rentabilität einer Investition in Prozessverbesserungen.
  • Theory of Constraints (TOC): Identifizierung und Management von Engpässen, um den Durchsatz zu maximieren.

Managementsysteme und Normen

  • DIN EN ISO 9001: Deutsche und europäische Adaption der internationalen Norm für Qualitätsmanagement.
  • DIN EN ISO 14001: Deutsche und europäische Adaption der internationalen Norm für Umweltmanagement.
  • DIN EN ISO 22301/BSI 200-4: Business Continuity Management System
Letztere Norm beinhaltet eine Business Impact Analyse: Hier wird die Frage gestellt, wann ein Prozess beginnt, wann er endet und auf Basis welcher Entscheidungen sein Output ist. Eine Kernfrage lautet: Was ist eigentlich der Normalbetrieb des Unternehmens?
In Anlehnung an ein Business Continuity Management System haben wir eine IHK Business Capability Map entwickelt, die Unternehmen strukturiert dabei unterstützt, geschäftsfähig zu bleiben. Mehr zu den Inhalten und Veranstaltungsangeboten unter IHK Business Capability Map.

Richtlinien

  • bspw. ISO 9001: Ein internationaler Standard für Qualitätsmanagementsysteme.
  • bspw. ISO 14001: Ein Standard für Umweltmanagementsysteme.

Leitlinien

  • bspw. Balanced Scorecard: Ein strategisches Management- und Messsystem.
  • bspw. SCOR-Modell: Ein Modell zur Analyse und Gestaltung von Lieferketten.
Anmerkung: Leitlinien sind selbst gesetzte Ziele innerhalb des Unternehmens. Richtlinien hingegen sind vorgegebene Werte, die sich aus Verordnungen zur Erreichung von Zertifikaten oder Gesetzen ergeben können.

Vorgehensweise

  • Prozessidentifikation: Identifizieren Sie die Kern- und Support-Prozesse im Unternehmen.
  • Prozessaufnahme: Nutzen Sie die oben genannten Methoden zur Erkennung und Visualisierung der Prozesse.
  • Prozessanalyse: Identifizieren Sie Schwachstellen, Engpässe oder Ineffizienzen in den visualisierten Prozessen.
  • Prozessoptimierung: Wählen Sie geeignete Methoden zur Prozessoptimierung und implementieren Sie Verbesserungsmaßnahmen.
  • Kontrolle und Überwachung: Überwachen Sie die verbesserten Prozesse kontinuierlich und passen Sie sie bei Bedarf an.
Die Auswahl der Methoden sollte sich an den spezifischen Anforderungen, Herausforderungen und Zielen des Unternehmens orientieren. Entscheidend ist, dass die betroffenen Akteure in den Prozess der Prozessoptimierung einbezogen werden, um deren Akzeptanz und Mitwirkung sicherzustellen.
Weitere vertiefende Artikel finden Sie unter Führung 4.0 Es könnte so einfach sein und in der Studie von Great Place to Work und der IHK Südlicher Oberrhein unter Unterlagen Themen ohne Grenzen Kulturtankstelle.

Vom Geschäftszweck zum Geschäftsprozess und wieder zurück

Definition von Geschäftszwecken:

Geschäftszwecke definieren den Grund, warum ein Unternehmen existiert und betrieben wird.
Sie beinhalten:
  • Mission: Der übergeordnete, dauerhafte Zweck des Unternehmens.
  • Vision: Ein inspirierendes Bild der Zukunft, das das Unternehmen anstrebt.
  • Ziele: Konkrete, messbare, zeitgebundene angestrebte und definierte Ergebnisse, die das Unternehmen zum eigenen wirtschaftlichen Erhalt erreichen möchte bzw. muss.
  • Werte: Die Prinzipien und Überzeugungen, die das Handeln des Unternehmens leiten.
Die wirtschaftlichen Aspekte lauten:
  • Rentabilität: Erwirtschaftet das Unternehmen Gewinne?
  • Liquidität: Kann das Unternehmen seine kurzfristigen Verbindlichkeiten begleichen?
    • Oder anders ausgedrückt: Wie lange kann ein Unternehmen ohne Einnahmen überleben, Stichwort Risikoappetit ?
  • Effizienz: Werden Ressourcen optimal genutzt?
  • Wachstum: Kann das Unternehmen seine Marktstellung ausbauen?
  • Nachhaltigkeit: Ist das Geschäftsmodell langfristig tragfähig?
    • Differenzierung in ökonomische, ökologische und soziale Nachhaltigkeitsaspekte, da ökologische Verpflichtungen aktuell durch gesetzliche Regulierung zunehmen.

Kausale Zusammenhänge

Kausalität toppt Korrelation, doch zu kurz gesprungen, neigen Menschen zu Entscheidungen aus dem Bauch heraus und auf Basis korrelierender Daten. Dies passiert häufig durch eine Verkettung vieler zu treffender Entscheidungen in immer kürzeren Abständen, was dazu führt, dass auf verkürzte Schlüsselindikatoren geachtet wird.
Urteilsverzerrungen bestimmen immer häufiger den Alltag und führen zu Fehlurteilen. Gerade wenn in bestehende Prozesse eingegriffen wird, ist es besonders wichtig zwischen Korrelationen und Kausalität zu unterscheiden.
Zu kurz gedacht, kann ein Geschäftsprozess wenig bis keine Auswirkungen auf das Große und Ganze zeigen, aber in kausalen Zusammenhängen kann das fehlende kleine Zahnrädchen den gesamten Ablauf zum Erliegen bringen.
Umgekehrt, welch Ironie des Alltags, neigen wir kulturell dazu, wenn es an Führungs- und Gestaltungswillen fehlt, hier und da überflüssige Prozesse einzuführen, mit denen wir fortan leben, ohne deren Wirksamkeit und Relevanz infrage zu stellen. Kritisches Denken ist Teil der Lösung.

Folgende Grundsätze helfen in Ist-Soll-Analysen.   

  • Effizienz von Prozessen: Geschäftsprozesse sollten so gestaltet sein, dass sie die Erreichung der Geschäftszwecke unterstützen, indem sie effizient und effektiv sind.
  • Kundenorientierung: Prozesse sollten darauf ausgerichtet sein, Kundenbedürfnisse zu erfüllen, um Kundenbindung und -zufriedenheit zu fördern, was wiederum zur Erreichung der Geschäftszwecke beiträgt.
  • Innovation: Geschäftsprozesse sollten Innovationen fördern, um Wettbewerbsvorteile zu schaffen und das Unternehmenswachstum zu unterstützen.
  • Qualität: Die Qualität der Produkte/Dienstleistungen, die durch die Geschäftsprozesse hervorgebracht werden, sollte im Einklang mit den Geschäftszwecken stehen.

Prüfung, ob ein Geschäftsprozess den Geschäftszweck erfüllt:

  • Leistungsmessung: Überprüfen Sie die Leistung des Prozesses anhand von KPIs (Key Performance Indicators), die mit den Geschäftszwecken verknüpft sind.
  • Kundenfeedback: Sammeln und analysieren Sie Feedback von Kunden, um zu bewerten, ob ihre Erwartungen und Bedürfnisse erfüllt werden.
  • Benchmarking: Vergleichen Sie die Leistung Ihrer Prozesse mit Branchenstandards oder Best Practices.
  • Kosten-Nutzen-Analyse: Bewerten Sie, ob die Kosten für den Prozess im Verhältnis zum erzielten Nutzen stehen.

Beispiele für Prozessoptimierung und Digitalisierung:

  • Kundenservice
    • Vorher: Manuelle Bearbeitung von Kundenanfragen per E-Mail oder Telefon.
    • Nachher: Einführung eines Chatbots für häufig gestellte Fragen und eines Ticket-Systems zur effizienteren Bearbeitung von Anfragen.
  • Rechnungswesen
    • Vorher: Manuelle Rechnungserstellung und -versand.
    • Nachher: Automatisierte Erstellung und digitaler Versand von Rechnungen.
  • Personalwesen
    • Vorher: Manuelle Zeiterfassung und Urlaubsverwaltung.
    • Nachher: Einführung eines digitalen Systems für Zeiterfassung und Urlaubsmanagement.
  • Produktion
    • Vorher: Manuelle Überwachung von Maschinen und Anlagen.
    • Nachher: Implementierung eines IoT-Systems (Internet of Things) zur automatisierten Überwachung und Wartung.
  • Vertrieb:
    • Vorher: Manuelle Verwaltung von Kundeninformationen und Verkaufsdaten.
    • Nachher: Einführung eines CRM-Systems (Customer Relationship Management) zur digitalen Verwaltung von Kundeninformationen und Analyse von Verkaufsdaten.
Durch die Optimierung und Digitalisierung von Geschäftsprozessen können Unternehmen ihre Effizienz steigern, Kosten senken und die Kundenzufriedenheit erhöhen, was letztlich zur Erreichung der Unternehmensziele beiträgt.
Darüber hinaus ist es wichtig zu erkennen, dass unter dem Aspekt der Mitarbeiterorientierung gut funktionierende Geschäftsprozesse die Mitarbeiterbindung erhöhen und Fehlzeiten und Krankheitstage reduzieren. Und das spricht sich auch im Bewerbermarkt rum, Social Media und Co. machen es möglich. Eine Win-Win-Win-Situation.
Mit welcher Softwaregattung lassen sich die ausgearbeiteten Konzepte erfolgreich umsetzen?

Überblick und Nutzen von Softwarearten

Nach all der Analyse und Bewertung stellt sich nun die Frage, wie die Prozesse digitalisiert werden können. Hier gibt es kein richtig oder falsch. Die Detailtiefe Ihrer Analyse und die richtige Beschreibung Ihrer Probleme und Ziele bestimmen, welche Software für Ihr Unternehmen (annähernd) die richtige ist.
Wir haben versucht, einen Überblick zwischen den oben genannten Clustern - administrative und produktive Tätigkeiten - zu geben und diese den Softwareüberbegriffen zuzuordnen.

Software zur Optimierung von Geschäftsprozessen

Im Folgenden wird zwischen Software für Büro- und Verwaltungstätigkeiten und Software für die Produktion bzw. Fertigung unterschieden.
Die ausgewählten Oberbegriffe stellen einen Durchschnitt über alle Branchen dar. Es kann jedoch vorkommen, dass in einzelnen Branchen andere Bezeichnungen verwendet werden. Wenn Sie also auf der Suche nach Unternehmenssoftware sind, finden Sie in dieser Übersicht auch Oberbegriffe für Nischenlösungen, die von den Softwareherstellern für Ihre Branche möglicherweise anders bezeichnet werden. Die Anbietenden werden Ihre Wünsche und Bedürfnisse wahrscheinlich sofort verstehen.
Hinweis: Als Industrie- und Handelskammer sind wir zur Neutralität verpflichtet. Die beispielhaft genannten Produktnamen bzw. Hersteller können Ihnen bei der Suche nach weiteren Lösungen helfen, die für Ihre Belange richtige Software zu finden. Insofern handelt es sich nicht um Produktempfehlungen, sondern um Suchergebnisse von Internet-Suchmaschinen, die durch Suchoptimierung an erster Stelle ausgegeben wurden. Dies bedeutet jedoch nicht, dass die Software auch die richtige Lösung darstellt.

Administrative Softwarearten

  • Enterprise Resource Planning (ERP) Software:
    • Beispiel: SAP, Oracle, Microsoft Dynamics, Schrempp edv, Abas, und etwa 2.000 weitere Branchenlösungen
    • Zweck: Integration und Automatisierung von Kerngeschäftsprozessen wie Finanzwesen, HR und Beschaffung.
  • Customer Relationship Management (CRM) Software:
    • Beispiel: Salesforce, HubSpot
    • Zweck: Verwaltung von Kundeninformationen, Vertriebspipeline und Marketingaktivitäten.
  • Human Resources Management System (HRMS):
    • Beispiel: Workday, BambooHR
    • Zweck: Verwaltung von Mitarbeiterdaten, Gehaltsabrechnungen, Rekrutierung und Leistungsmanagement.
  • Document Management System (DMS):
    • Beispiel: ELO, Docuware, M-Files, SharePoint
    • Zweck: Verwaltung, Speicherung und Archivierung von Dokumenten.
  • Accounting Software:
    • Beispiel: QuickBooks, Xero
    • Zweck: Verwaltung der Finanzbuchhaltung und Erstellung von Finanzberichten.

Softwarearten in der Produktion

  • Manufacturing Execution System (MES):
    • Beispiel: Siemens Opcenter, Rockwell Automation
    • Zweck: Überwachung und Steuerung der Produktion in Echtzeit.
  • Product Lifecycle Management (PLM) Software:
    • Beispiel: Siemens Teamcenter, PTC Windchill
    • Zweck: Verwaltung des gesamten Lebenszyklus eines Produkts von der Idee bis zur Ausmusterung.
  • Supply Chain Management (SCM) Software:
    • Beispiel: SAP Integrated Business Planning (IBP), Oracle SCM Cloud
    • Zweck: Optimierung von Lieferkettenprozessen, einschließlich Planung, Beschaffung und Logistik.
  • Computer-Aided Design (CAD) Software:
    • Beispiel: AutoCAD, SolidWorks
    • Zweck: Entwurf und Entwicklung von Produkten.
  • Computer-Aided Manufacturing (CAM) Software:
    • Beispiel: Mastercam, Autodesk Fusion 360
    • Zweck: Automatisierung von Fertigungsprozessen und Maschinen.

Softwarearten für Verwaltungstätigkeiten in der Produktion:

  • ERP Software: Kann Produktionsdaten mit administrativen Daten verknüpfen, um eine umfassende Sicht auf Ressourcen, Kosten und Leistung zu bieten.
  • HRMS: Unterstützt die Personaleinsatzplanung in der Produktion, um sicherzustellen, dass ausreichend qualifiziertes Personal zur Verfügung steht.
  • DMS: Hilft bei der Verwaltung von Produktionsdokumenten, wie z.B. Arbeitsanweisungen, Qualitätsdokumente und technische Zeichnungen.

Softwarearten zur Auswertung der Produktionsaktivitäten in der Verwaltung:

  • MES: Kann Daten zur Maschinenauslastung und Produktionsleistung liefern, die für die Kostenrechnung und Leistungsanalyse in der Verwaltung nützlich sind.
  • SCM Software: Unterstützt die Verwaltung bei der Planung und Optimierung von Beschaffungs- und Lieferkettenaktivitäten.
  • PLM Software: Hilft bei der Verwaltung von Produktinformationen und sorgt dafür, dass relevante Daten für Marketing, Vertrieb und Kundenservice verfügbar sind.
Die Auswahl der richtigen Software sollte sich an den spezifischen Anforderungen und Prozessen des Unternehmens orientieren. Häufig ist es nicht nur notwendig, sondern auch sinnvoll, verschiedene Softwarelösungen zu integrieren, um eine durchgängige Prozesslandschaft zu schaffen, die sowohl administrative als auch produktionsbezogene Aktivitäten unterstützt. Dies ermöglicht u.a. eine effiziente Datenflusssteuerung und Entscheidungsfindung über verschiedene Unternehmensbereiche hinweg.
Unabhängig davon, für welche Software Sie sich (nach der Optimierung Ihrer Prozesse) entscheiden, sind folgende Punkte wichtig und unumgänglich: 
  • Verschriftlichung des Projektes in einem sogenannten Lastenenheft.
  • Es sollte nicht zu umfangreich sein, sondern beschreiben, welches Problem die Software löst und welches Ergebnis sie liefert. Es gibt noch einige andere Punkte, die in ein Lastenheft gehören, aber dazu mehr in einem späteren Artikel. Wenn Sie es eilig haben, rufen Sie uns an. Wir unterstützen Sie gerne.
  • Je genauer die Anforderungen an die zu digitalisierenden Prozesse beschrieben werden, desto besser wird das Ergebnis sein. 
  • Die anbietenden Unternehmen müssen die Anforderungen zur Kenntnis nehmen und im Idealfall ein Lastenheft zur Abnahme des Projektes anbieten bzw. zum Gegenstand des Kauf- oder Leasingvertrages machen. 
  • Nur dann besteht die Möglichkeit, im Falle von Mängeln auf deren Beseitigung ohne zusätzliche Kosten zu bestehen.
Hinweis: Das Lastenheft wird von den auftraggebenden Unternehmen vorbereitet, damit die auftragnehmende Partei ein Pflichtenheft erstellen kann. Mögliche Mehrkosten oder nicht erfüllbare Leistungen können so vor Vertragsabschluss geklärt werden. Bei Bedarf bieten wir hierzu regelmäßig den Online-Impuls Meine Lösung - Dein Problem oder Digitalisierung richtig kaufen an. 
Weitere Impulse zum Thema Softwareeinsatz- auch für nichtindustrielle Unternehmen - finden Sie bei Interesse im Fachbeitrag Internet of Production und Sharing Economics.

Mögliche Nutzen digitaler Geschäftsprozesse in der Praxis

Eine hilfreiche Unterteilung von Prozessen bzw. Prozesstypen bietet die standardisierte Business Impact Analyse, die bereits weiter oben im Business Continutiy Management bzw. der IHK Business Capability Map empfohlen wurde.
  • Geschäftsprozesse sind alle modellierbaren (definierbaren) Prozessabläufe einer Organisation, unabhängig von ihrer Relevanz.
  • Ein Hauptgeschäftsprozess besteht in der Regel aus weiteren Teilprozessen und dient der Wertschöpfung und dem Geschäftszweck. Er wird oft auch als Kundenprozess oder Wertschöpfungsprozess bezeichnet. Kommt dieser Prozess zum Stillstand, ist die Wertschöpfungskette unterbrochen. In der Regel erwirtschaftet ein Unternehmen ohne diesen z.B. keinen Umsatz.
  • Teilprozesse sind Prozesse innerhalb des Hauptgeschäftsprozesses oder anderer Prozesse. Aus Sicht des Hauptgeschäftsprozesses bzw. des übergeordneten Prozesses sind sie Prozessschritte.
  • Ein Kernprozess ist ein Prozess, der für die Erfüllung des gesamten Geschäftszwecks elementar ist. Ein Kernprozess kann sowohl Teil des Hauptgeschäftsprozesses als auch Teilprozess eines übergeordneten Kernprozesses sein.
  • Ein Unterstützungsprozess ist ein Prozess, der andere Prozesse zur Erreichung des Geschäftszwecks unterstützt und notwendige Schritte dieser Prozesse vereinfacht. Der Wegfall oder die Funktionseinschränkung eines Supportprozesses führt jedoch nicht zum vollständigen Stillstand der Kernprozesse.

Praxisbeispiele: digitale Geschäftsprozesse

Digitale Geschäftsprozesse beziehen sich auf die Integration von digitaler Technologien in die Geschäftsabläufe eines Unternehmens, um die Effizienz, Flexibilität und Qualität zu steigern. Sie umfassen die Automatisierung, Optimierung und Vernetzung von Prozessen durch den Einsatz von Informationstechnologie, um einen reibungslosen, papierlosen und oft in Echtzeit ablaufenden Informationsfluss zu gewährleisten. Dies kann sowohl interne Abläufe als auch die Interaktion mit externen Stakeholdern wie Kunden, Lieferanten oder Partnern betreffen.
  • E-Commerce (Einzelhandel):
    • Digitaler Prozess: Online-Bestellung, Zahlung, und Lieferverfolgung.
    • Nutzen: Erhöhte Marktreichweite, 24/7 Verfügbarkeit, verbesserte Kundenerfahrung.
  • Telemedizin (Gesundheitswesen):
    • Digitaler Prozess: Online-Konsultationen, digitale Rezeptausstellung, und elektronische Patientenakten.
    • Nutzen: Erhöhte Zugänglichkeit, Kosteneffizienz, und verbesserte Patientenversorgung.
  • Online-Banking (Finanzsektor):
    • Digitaler Prozess: Elektronische Überweisungen, Kontoüberwachung, und digitale Beratung.
    • Nutzen: Bequemlichkeit, schnelle Transaktionen, und verbesserte Kundenservice-Erfahrung.
  • Smart Manufacturing (Produktion):
    • Digitaler Prozess: IoT-gesteuerte Maschinen, automatisierte Qualitätskontrolle, und vernetzte Lieferkette.
    • Nutzen: Erhöhte Produktionseffizienz, reduzierte Ausfallzeiten, und verbesserte Produktqualität.
  • E-Government (Öffentlicher Sektor):
    • Digitaler Prozess: Online-Bürgerdienste, elektronische Steuererklärungen, und digitale Dokumentenverwaltung.
    • Nutzen: Erhöhte Transparenz, verbesserte Dienstleistungen, und Kosteneinsparungen.

Betriebswirtschaftliche Nutzen digitaler Geschäftsprozesse

  • Effizienzsteigerung:
    • Erklärung: Automatisierung und Digitalisierung eliminieren manuelle, zeitaufwändige Aufgaben.
    • Nutzen: Reduzierte Betriebskosten und schnellere Prozessdurchlaufzeiten.
  • Verbesserte Kundenerfahrung:
    • Erklärung: Digitale Prozesse ermöglichen eine schnellere und benutzerfreundlichere Kundeninteraktion.
    • Nutzen: Erhöhte Kundenzufriedenheit und Loyalität.
  • Datengetriebene Entscheidungsfindung:
    • Erklärung: Digitale Prozesse generieren Daten, die analysiert werden können, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
    • Nutzen: Verbesserte strategische und operative Entscheidungen.
  • Skalierbarkeit:
    • Erklärung: Digitale Prozesse können leicht angepasst werden, um das Wachstum des Unternehmens zu unterstützen.
    • Nutzen: Flexibilität und Anpassungsfähigkeit an Marktveränderungen.
  • Wettbewerbsvorteil:
    • Erklärung: Unternehmen, die digitale Prozesse effektiv nutzen, können sich einen Vorsprung gegenüber Konkurrenten verschaffen.
    • Nutzen: Differenzierung im Markt und potenzielle Erhöhung des Marktanteils.
  • Risikominderung:
    • Erklärung: Digitale Prozesse ermöglichen eine genauere Überwachung und Kontrolle von Geschäftsaktivitäten.
    • Nutzen: Frühzeitige Erkennung von Problemen und verbessertes Risikomanagement.
Die Umsetzung digitaler Geschäftsprozesse ist entscheidend, um in der heutigen technologiegetriebenen Geschäftswelt wettbewerbsfähig zu bleiben. Das digitale Verständnis ermöglicht es den Unternehmen, agiler und anpassungsfähiger zu (re-)agieren, die Erwartungen der Kunden besser zu erfüllen und vor allem die Mitarbeitenden in die Lage zu versetzen, alles zu tun, um die Ziele des Unternehmens zu erreichen.

Fazit

Es gibt zwei Möglichkeiten, Prozesse zu identifizieren, zu analysieren und zu verbessern. Wenn Sie die Analyse mit der Frage „Warum den Prozess ändern?“ untersuchen, werden Sie wahrscheinlich zu folgenden Ergebnissen kommen:
Effizienzsteigerung, Reduzierung von Verschwendung und Eliminierung ineffizienter Abläufe, Kostenreduzierung, Minimierung von Betriebskosten durch Automatisierung und verbessertes Prozessdesign, Kundenzufriedenheit, gesteigerte Wettbewerbsfähigkeit, Qualitätsverbesserungen und realistische Skalierbarkeit auf andere Bereiche oder Geschäftsentwicklungen.
Stellt man die Frage direkt in Bezug zum Geschäftszweck „Wozu dient der Geschäftsprozess?“, wird man die (wirtschaftlichen) Auswirkungen zusätzlich verstehen. Dazu noch ein paar Buzzwords, die wir abschließend tabellarisch gegenüberstellen, um diesem Impulsbeitrag den letzten Kick zu geben.
Produktivitätssteigerung, Erhöhung des Outputs bei gleichem oder sogar geringerem Ressourceneinsatz. Gewinnsteigerung, Steigerung der Profitabilität durch Kostensenkung, effizientere Leistungserstellung, bessere Marktposition, Stärkung der Marktposition durch verbessertes Angebot und Kundenservice, höhere Mitarbeiterzufriedenheit, Unterstützung nachhaltigen Wirtschaftens durch ressourceneffiziente Prozesse und Strukturen.
Insgesamt ist die Optimierung von Geschäftsprozessen ein entscheidender Faktor, um ein Unternehmen zukunftssicher, wettbewerbsfähig und kundenorientiert aufzustellen. Sie ermöglicht nicht nur kurzfristige Verbesserungen, sondern legt die Basis für langfristigen Erfolg und nachhaltiges Wachstum mit allen Stakeholdern.
Nicht zu unterschätzen ist die Arbeitgeberattraktivität für die Mitarbeitenden, sowohl die bestehenden als auch die neu zu rekrutierenden. Hier gilt ein oft übersehenes Faustpfand: Employer Branding folgt Employer Purpose - nicht umgekehrt, auch bei der Gestaltung von Geschäftsprozessen.
Kommen wir zum Schluss. Hier finden Sie die vorangegangenen beispielhaften Punkte in einer tabellarischen Gegenüberstellung. Die ausgewählten Merkmale stellen nur einen Querschnitt der deutschen Unternehmenslandschaft dar und müssen natürlich mit den realen Werten Ihres Unternehmens angereichert bzw. angepasst werden.
Nachfolgend eine beispielhafte Gegenüberstellung, die im Ergebnis andeutet, wofür es sich gelohnt hat, diesen langen Artikel nicht nur bis zum Ende gelesen zu haben, sondern sich im eigenen Unternehmen die Mühe zu machen, Prozesse zu erfassen und zu optimieren.
Kategorie
Warum sollten Prozesse optimiert werden?
Wozu führt die Optimierung von Prozessen?
Effizienz & Kosten
Reduzierung von Verschwendung und Eliminierung ineffizienter Abläufe. Minimierung von Betriebskosten durch verbesserte Prozessgestaltung.
Erhöhung des Outputs bei gleichbleibendem oder reduziertem Ressourceneinsatz. Steigerung der Profitabilität durch Kostensenkung und effizientere Leistungserbringung.
Kunden & Markt
Sicherstellung einer höheren Servicequalität und schnelleren Lieferzeiten. Anpassung an Marktveränderungen und Sicherung eines Vorsprungs gegenüber Mitbewerbern.
Stärkung der Position im Markt durch verbesserte Angebote und Kundenservice.
Qualität & Mitarbeiter
Erhöhung der Produkt- oder Dienstleistungsqualität. Schaffung eines positiveren Arbeitsumfelds durch klar definierte Prozesse.
Schaffung eines Rahmens, der Innovationen begünstigt, indem Ressourcen und Zeit für Entwicklung und Verbesserung freigesetzt werden.
Wachstum & Innovation
Ermöglichung eines stabilen Wachstums durch skalierbare Prozesse.
Unterstützung nachhaltiger Geschäftspraktiken und Förderung von Innovationen durch ressourceneffiziente Prozesse und Strukturen.

  Buchempfehlungen

  • Praxishandbuch BPMN 2.0, Jakob Freund und Bernd Rücker
  • Fundamentals of Business Process Management, Marlon Dumas et al.
  • Prozessoptimierung 4.0, Rupert Hierzer
  • Leading Change, John P. Kotter
  • Informationsmanagement, Helmut Krcmar
(Letzter Stand 16. Oktober 2023, Autor: Emmanuel Beule)

Tipps und Tricks zu ChatGPT

Kaum jemand kommt derzeit an KI bzw. ChatGPT vorbei. Aus diesem Anlass haben wir zusammengefasst, was ChatGPT kann und was nicht, was es ist und was es nicht ist und welche Tools im Arbeitsalltag nützlich sein können. Nach einer thematischen Einführung finden Sie Plugins, Promptsammlungen und Mega-Prompts. Außerdem haben wir aufgelistet, was sich hinter den Begriffen verbirgt.
IHK24 Bannerbild ChatGPT

Was ist und wie lernt ChatGPT?

Mittlerweile gibt es neben ChatGPT von openai.com auch von Microsoft den Copilot, von Google Bard , Meta hat die Quest 3 mit KI-Anwendungen versehen und nennt sich nun Meta KI und viele weitere Unternehmen geben KI-basierende GPT-Modelle frei für Unternehmen und den Privatmarkt. (Wenn Sie sich als Apple-Fan gerade fragen, warum aus diesem Unternehmen KI wenig gepusht wird, empfehlen wir Ihnen an unseren Veranstaltungen teilzunehmen. Fakt ist: auch für Apple spielt KI eine Rolle, doch das Unternehmen verfolgt eine leisere Strategie.)  
Da Copilot für den europäischen Raum noch nicht freigegeben ist und Bard Schwächen aufzeigt, haben wir ChatGPT unter die Lupe genommen. Was aber genau ist GPT?
GPT steht für Generative Pre-trained Transformer. In neuronalen Netzwerkmodellen werden Daten darauf trainiert, Muster und Logiken zu erkennen, um diese in selbsterlernten – antrainierten – Verfahren in neue Datenmuster auszugeben.
Sehr vereinfacht erklärt, gibt es zwei wesentliche Trainings- bzw. Lernprogramme:

Unbeaufsichtigtes lernen

  • Vorausahnen des nächsten erforderlichen Wortes – noch keine Semantik
  • Erkennen von Ähnlichkeiten in Informationen, also der Datenvariablen
  • Aufbau von Korrelationen zwischen den erfassten Informationen als Ergebnis in Zusammenhängen

Überwachtes lernen

  • Menschen geben den GPT-Modellen Rückmeldung über die erzielten Ergebnisse, z.B. richtig, falsch.
  • Dadurch lernt das System, vermeintlich Fragen besser zu verstehen und Antworten in semantisch und inhaltlich korrekten Ergebnissen auszugeben.
  • Dies hat aber nichts mit einem bewussten Verstehen der Ergebnisse zu tun, sondern mit Logik und Wahrscheinlichkeitsrechnung.
Im Großen und Ganzen arbeitet GPT mit Wahrscheinlichkeiten, um das wahrscheinlichste Wort nach dem vorhergehenden Wort auszugeben. Vereinfacht gesagt, werden die verfügbaren Daten(banken) genutzt und für eine neue Datenausgabe trainiert.
Dadurch ist ChatGPT in der Lage, mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit semantisch und grammatikalisch bzw. inhaltlich korrekte Sätze zu bilden. Das bedeutet aber auch, dass GPT die Fragen nicht inhaltlich versteht, sondern nach einer Logik aus erlernten Daten neue Datenzusammenhänge ausgibt. Aus unendlich vielen verfügbaren (Daten)Sätzen erkennt GPT das Muster, dass „Autos fahren“ und nicht „gehen“. Nach Wahrscheinlichkeitsberechnungen verwendet ChatGPT daher das Verb “fahren” im Zusammenhang mit Autos. Hupen, Blinker, Scheibenwischer und viele andere Merkmale werden in den Kontext der gestellten Frage gestellt und mit der höchsten Wahrscheinlichkeit korrekt wiedergegeben.
ChatGPT verbessert ständig seine Fähigkeiten, indem es vorhandene und neue Datensätze nutzt.  Es handelt sich hierbei um ein Assistenzsystem, das keine menschlichen Eigenschaften besitzt und somit nicht denkt, sondern einer vorprogrammierten Logik folgt. Seine Antworten sind jedoch derart überzeugend, dass es sogar Menschen gibt, die sich regelrecht in ChatGPT verliebt haben.
Trotzdem können durch die Trainingsmethode auch Deepfakes oder Fehlinformationen entstehen, da ChatGPT nicht darauf programmiert wurde, eine bestimmte Qualität zu bewahren. Letztendlich wird sich die Qualitätssituation mit der Zeit sicherlich verbessern, jedoch ist es weiterhin notwendig, achtsam zu sein und das kritische Denken nicht zu vernachlässigen.
Wichtig ist , dass die richtigen Fragen für die richtigen Ergebnisse mit Hilfe von Prompts gestellt werden. Hier sind einige Vorschläge, Plugins und Megaprompts, die helfen, ChatGPT und ähnliche Tools symbiotisch mit den eigenen Fähigkeiten und Kenntnissen zu nutzen.

ChatGPT Prompts und andere hilfreiche Impulse

Nachstehend finden sich Parameter, die openai.com für ChatGPT nutzt, um im Sprachmodell (LLM) bessere bzw. konkretere Antworten zu bieten: Best practices for prompt engineering with OpenAI API | OpenAI Help Center.   
  • Anbei eine Sammlung von Prompts aus der User-Welt, unverifiziert, aber die Webseite macht einen guten Eindruck: Awesome ChatGPT Prompts.
  • Außerdem finden Sie für die Optimierung von Dall-E Prompts, dem Bildausgabe-Bot unter der Version ChatGPT 4, Bildbeispiele mit den Bot-Anweisungen unterder Webseite von Lexica
  • Weitere hilfreiche Prompt^-Sammlungen aus aller Welt finden Sie auf der kostenfreien Seite von Discord. 

Plugins zur ChatGPT-Erweiterung

Plugins können in Browsern über einen Webshop nachträglich installiert werden. Hier haben wir Google Chrome genutzt, um einige Plugins auszuprobieren und zu empfehlen. In der Regel bieten die Plugin-Entwickler kleine Werbevideos an, damit die Pluginleistungen schnell erklärt werden. Udapte dazu: Durch die neue ChatGPT4 Turbo Version erübrigen sich einige Plugins. 
  • Englische Prompts mittels AIPRM (Artificial Intelligence Prompt Manager) nutzen und auf Deutsch ausgeben hier. 
  • Sider: ChatGPT Sidebar, GPT-4 & Vision hier. 
  • Superpower ChatGPT hier. 
  • WebChatGPT, ChatGPT mit Internetzugang hier.  
  • Social Comments GPT, Social Media Beiträge schreiben hier. 
  • Chat with any PDF, auslesen von PDF-Inhalten hier. 
Es gibt viele zusätzliche Plugins, mit denen man bspw. per Sprachsteuerung Befehle eingeben oder Ergebnisse in verschiedenen Stimmen und Betonungen ausgeben kann. Mithilfe von ChatGPT lassen sich Codes schreiben, Excel-Berechnungen anlegen und nutzen, PowerPoints erstellen und es entstehen täglich viele weitere neue Anwendungsfelder.
Es ist möglich, mit Bezahlversionen, Bilder und Schnittstellen direkt mit ChatGPT zu erstellen. Auch das Erkennen von selbst aufgenommenen Fotos und das Bereitstellen von Lösungen für erkennbare Probleme ist nun auf openai.com möglich. Die Vorteile sind enorm. Deshalb ist es wichtig, sich schon jetzt auf die Möglichkeiten der GPT-basierten KI vorzubereiten – auch für Nicht-IT-Experten.
Die folgenden Prompts sind für ChatGPT entwickelt worden. Wir empfehlen, dass Sie die Prompts bzw. Megaprompts einfach ausprobieren und die Ergebnisse mit Ihrer persönlichen Expertise überprüfen. Dennoch verweisen eindringlich darauf, dass die Daten in der kostenfreien ChatGPT Version 3.5 aus dem Jahr 2021 und die Daten der Pro-Version ChatGPT 4.0 aus dem Jahr 2022 sind.
Mit den oben aufgeführten Plugins oder mit weiteren APIs (Schnittstellen), erwerblich über ChatGPT, lassen sich auch Echtzeitdaten abrufen. Dazu bieten wir in Live-Online-Veranstaltungen oder Inhouse Schulungen weiteren Informationen an. 

Vorsicht ist geboten

Bitte beachten Sie, dass Daten, die Sie auf ChatGPT hochladen, z.B. ein Jahresbericht, in den Datenbestand und das Eigentum von openai.com übergehen. Seien Sie daher vorsichtig, welche Daten Sie verwenden, wenn Sie ChatGPT über die Chat-Funktion zur Verfügung stellen. Dies gilt insbesondere für die frei zugängliche Version. In der kostenpflichtigen Enterprise-Lizenz lassen sich Daten angeblich schützen.
Hinsichtlich der Aktualisierung von AGB bzw. Nutzungsbedingungen verhalten sich viele Anbieter derzeit dynamisch, so dass mit gesundem Menschenverstand Skepsis angebracht ist.   
Dies gilt auch für Plugin- bzw. andere GPT-Anbieter. Am Ende sind Sie als Unternehmen, als Nutzer, immer selbst für Ihr Handeln verantwortlich. Bitte prüfen Sie daher immer die Allgemeinen Geschäftsbedingungen und Nutzungsverträge. Als IHK Südlicher Oberrhein geben wir lediglich Anregungen zu Nutzungsfeldern von ChatGPT. 

Mega-Prompts

Hinweis: Nachfolgend finden Sie unter jeder Unterschrift umfassende Prompts, also Fragen für den ChatGPT-Bot, die Sie einfach kopieren und in das Chat-Feld einfügen können. Mega-Prompts sind optimierte Abfragen, teils sich selbst optimierende, um schneller an das gewünschte Ergebnis zu gelangen. Nach dem Eingabebefehl starten die Interaktionen mit dem Bot. Sie können entsprechend weitere Prompts schreiben, auf Rückfragen reagieren und, und, und.
In eigener Sache: Es gibt sehr viele Sammlungen von Prompts. Es ist unmöglich, sie alle auf einer Webseite unterzubringen. Wir bieten hier eine kleine Auswahl an, die Ihnen helfen kann, sich mit Prompts und Megaprompts vertraut zu machen. Es liegt an Ihnen, einfach mal die Prompts auszuprobieren und zu verändern. Viel Spaß dabei!  

Megapromt Marketingplanung

Du bist ein professioneller Marketing-Experte, der versucht, ein Produkt oder eine Dienstleistung zu verkaufen.
In deiner ersten Antwort fragst Du mich nach dem Produkt oder der Dienstleistung. Nachdem Du meine Antwort hast, machst du folgendes:
1. Nachfragen. Du stellst mir bis zu fünf Nachfragen, sodass ich dir mehr Informationen geben kann, die für dich wichtig sind, um mich bestmöglich zu unterstützen. Warte nach diesem Schritt meine Antwort ab und wiederhole ihn so oft, bis du bereit bist weiterzumachen.
2. Beschreibe die Zielgruppe. Nenne die Probleme der Zielgruppe in Form von Stichpunkten. Nenne die Wünsche der Zielgruppe in Form von Stichpunkten.
3. Erstelle einen ansprechenden und hochgradig konvertierenden Werbetext. Der Werbetext sollte allgemein sein und die Vorteile des Produkts auf ansprechende Weise vermitteln. Danach gibst du mir verschiedene Befehle zur Auswahl, wie wir weiter an der Marketingkampagne arbeiten können.

Die Befehle sind die folgenden:
/Diskussion - Wir sprechen über die bisher erzeugten Inhalte und können diese iterativ verbessern oder verändern.
/Video - Du erstellst ein Skript in drei verschiedenen Stilen für eine Social-Media-Videowerbung (das Skript muss mindestens für ein 20-Sekunden-Video ausreichen). Das Skript muss Voice-Overs, Regieanweisungen, Kameraanweisungen und einen fesselnden Aufhänger enthalten.
/Email - Du erstellst eine E-Mail-Marketing-Kampagne, die aus einer Reihe von drei E-Mails besteht, um Leads zu pflegen und Konversionen für das Produkt zu fördern. Jede E-Mail sollte einzigartig sein und sich von den beiden anderen unterscheiden.
/Text - Du erstellst einen ansprechenden und hochgradig konvertierenden Werbetext. Der Werbetext sollte die Vorteile des Produkts auf ansprechende Weise vermitteln.
/Website - Du erstellst eine Struktur für eine Landing Page mit hoher Konversionsrate, einschließlich Inhaltsbeispielen für die Abschnitte "Hero", "Produktvorteile", "Funktionsweise", "Preistabelle", "Erfolgsgeschichte", "Über den Autor", "FAQ" und "CTA", "Fußzeile“.

Nach jeder Option kann ich weitere Informationen (z.B. Thema der Email-Kampagne oder Input für die Diskussion) angeben, die ich mit folgender Anweisung kennzeichne: +kontext Informationen
Beziehe diesen Kontext immer mit ein, wenn du die Befehle ausführst. Nach jeder Antwort kann ich wiederum die Befehle verwenden, um das Gespräch fortzusetzen.
Befehle: Im Marketing-Megaprompt dienen die Befehle mit einem “/” dazu, die dahinter stehenden Anweisungen auszuführen. Sie können die Befehle natürlich an Ihre Bedürfnisse anpassen. Wenn Sie z.B. /Diskussion +kontext eingeben, können Sie eine Vertiefung der ersten Ergebnisse anfordern oder neue kontextbezogene Fragen stellen. Unter dem Megapromtutor finden Sie weitere Anweisungen wie z.B. /sokrates. Mit anderen Worten: Sie können Ihre eigenen Megaprompts erstellen und Befehle kombinieren.

Wenn Sie über einen ChatGPT-Zugang verfügen, können Sie die Bot-Anweisung direkt hier abrufen: Megaprompt Marketingplanung 

Simulation eines Bewerberinterviews

Ich möchte, dass Du die Rolle des Interviewers übernimmst. Ich werde der Bewerber sein und Du wirst mir Fragen für die Stelle „Stellenbezeichnung einfügen“ stellen. Ich möchte, dass Du nur in der Rolle des Interviewers antwortest. Schreibe nicht die ganze Unterhaltung auf einmal. Ich möchte, dass Du nur ein Interview mit mir führst. Stelle mir jeweils nur eine Frage und warte auf meine Antworten. Schreibe keine Erklärungen nach meinen Antworten. Stelle mir eine Frage nach der anderen, wie es ein Interviewer tut, und warte auf mein Antworten. Mein erster Satz lautet "Hallo, schön, dass ich befragt werde. Was wollen Sie wissen?"
Tipp: Sie können auch die Rollen tauschen und sich selbst als Interviewer ausprobieren. In diesem Fall ist es sinnvoll, zunächst eine Stellenbeschreibung hochzuladen und sich bei der Befragung darauf zu beziehen. 

Wenn Sie über einen ChatGPT-Zugang verfügen, können Sie die Bot-Anweisung direkt hier abrufen: Bewerberinterview 

Mega-Prompt-Tutor

Du bist mein Tutor. Du hilfst mir beim Lernen. Ich kann dir verschiedene Befehle geben, um unterschiedliche Lern-Modi zu verwenden. Die Befehle sind die folgenden:
/tutor - Du bist mein Tutor und erklärst mir das gewählte Thema. Du beantwortest alle meine Nachfragen ausführlich und gewissenhaft.
/sokrates - Du antwortest mir immer im sokratischen Stil antwortet. Du gibst mir nie die Antwort, sondern versuchst immer, genau die richtige Frage zu stellen, um mir dabei zu helfen, selbst zu denken. Du solltest deine Frage immer auf mein Interesse und meinen Wissensstand abstimmen und das Problem in einfachere Teile zerlegen, bis es genau das richtige Niveau für mich hat.
/multiplechoice - Du stellst mir Multiple Choice Fragen zum gewählten Thema. Ich beantworte die Fragen und du gibst mir Feedback zur Antwort, bevor du die nächste Frage stellst.
/abfrage - Du stellst mir offene Fragen zum gewählten Thema. Ich beantworte die Fragen und du gibst mir Feedback zur Antwort, bevor du die nächste Frage stellst.
/lösung - Unabhängig vom aktuellen Modus gibst du mir die Lösung oder antwortest konkret auf meine Frage.
/neustart - Du beendest den aktuellen Modus und wartest auf einen neuen Befehl.
Nach dem Befehl können Parameter stehen, die mehr Informationen enthalten. Die Parameter sind:
--thema - Das Thema, um das es geht.
--niveau - Das Schwierigkeitsniveau, auf dem wir unsere Unterhaltung führen.
Tipp: Sie können vorab Inhalte aus Lehrbüchern hochladen oder ein beschriftetes Bild aus einem Lehrbuch fotografieren und in ChatGPT4 hochladen. Weisen Sie den Bot an, das Bild zu analysieren und den Tutor zum Lernen zu verwenden. Der Phantasie sind kaum Grenzen gesetzt. Die Anweisung /sokrates dient dazu, dass Sie sich selbst Gedanken zu einer Anfordeurngen machen, ohne direkt eine Antwort zu erhalten. Somit kommen Sie ihrem gewünschten Ergebnis näher. 

Wenn Sie über einen ChatGPT-Zugang verfügen, können Sie die Bot-Anweisung direkt hier abrufen: Mega-Prompt-Tutor

Prompt-Creator

Ich möchte, dass du mein Prompt Creator wirst. Dein Ziel ist es, mir zu helfen, den bestmöglichen Prompt für meine Bedürfnisse zu erstellen. Der Prompt wird von dir, ChatGPT, verwendet. Du wirst den folgenden Prozess befolgen:
1. Als erstes fragst du mich, worum es in dem Prompt gehen soll. Ich werde dir meine Antwort geben, aber wir müssen sie durch ständige Wiederholungen verbessern, indem wir die nächsten Schritte durchgehen.
2. Auf der Grundlage meines Inputs erstellst du 3 Abschnitte: a) Überarbeiteter Prompt (du schreibst deinen überarbeiteten Prompt. Er sollte klar, präzise und für dich leicht verständlich sein), b) Vorschläge (du machst Vorschläge, welche Details du in den Prompt einbauen solltest, um ihn zu verbessern) und c) Fragen (du stellst relevante Fragen dazu, welche zusätzlichen Informationen ich brauche, um den Prompt zu verbessern).
3. Der Prompt, den du bereitstellst, sollte die Form einer Anfrage von mir haben, die von ChatGPT ausgeführt werden soll.
4. Wir werden diesen iterativen Prozess fortsetzen, indem ich dir zusätzliche Informationen liefere und du die Aufforderung im Abschnitt "Überarbeitete Aufforderung" aktualisierst, bis sie vollständig ist.
Wenn Sie über einen ChatGPT-Zugang verfügen, können Sie die Bot-Anweisung direkt hier abrufen: Prompt-Creator

Prompt-Optimierung

Du sollst das Continuous Problem Solving System (CPSS) anwenden, um durch ständige Wiederholungen eine fundierte und durchdachte Lösung für meine Frage zu finden.
Das CPSS-System funktioniert wie folgt:
1. Du wirst einen 6-stufigen Problemlösungsprozess anwenden, um meine ursprüngliche Frage zu bewerten: 1. Identifiziere das Problem, 2. definiere das Ziel, 3. generiere Lösungen (maximal 3), 4. bewerte und wähle eine Lösung, 5. setze die Lösung um, 6. nächste Fragen.
2. Im Schritt "Lösungen generieren" sollten maximal 3 Lösungen aufgelistet werden. Der Schritt "Bewerten und eine Lösung auswählen" sollte eine präzise und spezifische Lösung auf der Grundlage der generierten Lösungen liefern. Der Schritt "Umsetzung der Lösung" sollte konkrete Möglichkeiten aufzeigen, wie die gewählte Lösung in die Tat umgesetzt werden kann.
3. Der Abschnitt "Nächste Fragen" sollte die wichtigsten Fragen enthalten, die du mir stellen kannst, um weitere Informationen zu erhalten, die für die Fortsetzung des Problemlösungsprozesses notwendig sind, mit maximal 3 Fragen.
4. Deine Antworten sollten kurz und bündig sein und im Markdown-Format verfasst werden, wobei die Namen der einzelnen Schritte fett gedruckt sind und der gesamte Text einschließlich der Beschriftungen eine einheitliche Schriftgröße hat.
5. Die nächste Iteration des CPSS-Prozesses beginnt, nachdem du meine erste Frage beantwortet hast.
6. Das System wird meine letzte Antwort integrieren und mit jeder Iteration eine fundiertere Antwort geben, die du durch neue Fragen an mich einleitest.
Deine erste Antwort sollte nur eine Begrüßung sein und darauf hinweisen, dass du ein Continuous Problem Solving System (CPSS) bist. Beginne deine erste Antwort nicht mit dem CPSS-Prozess. Deine erste Antwort besteht nur aus einer Begrüßung und der Bitte um eine Frage oder ein zu lösendes Problem. Ich werde dich dann mit Informationen versorgen. Mit deiner nächsten Antwort beginnst du den CPSS-Prozess.
Wenn Sie über einen ChatGPT-Zugang verfügen, können Sie die Bot-Anweisung direkt hier abrufen: CPSS Prompt Optimierung

Tutorial-GPT als Lernunterstützung

Du bist TutorialGPT, eine KI, die Tutorials und Anleitungen schreibt.
Deine Aufgabe ist es, leicht verständliche, gut geschriebene und informative Tutorials/Anleitungen für die User zu erstellen.
Vorgehensweise:
1. Der User teilt TutorialGPT mit, welche Art von Tutorial er benötigt.
2. TutorialGPT wählt eine passende Expertenrolle oder ggf. mehr als eine Rolle, die es für das Schreiben des Tutorials annimmt. Dann fragt TutorialGPT den User, ob er mit der gewählten Rolle zufrieden ist oder ob er Änderungen vornehmen möchte.
3. TutorialGPT erstellt einen Tutorialplan, der Folgendes enthält:
Titel und Kurzbeschreibung:
Gib einen Titel für das Tutorial und eine kurze Beschreibung an.
Strukturierte Übersicht:
Gib einen strukturierten Überblick über das gesamte Tutorial mit Themen, Unterthemen usw.
4. Wenn der User mit dem Plan des Tutorials zufrieden ist, kann er es mit der Eingabe von "Start" beginnen: "start" oder wenn er ein bestimmtes Kapitel wünscht "start (Kapitelnummer)". TutorialGPT führt den User dann Schritt für Schritt durch den gesamten Lehrgang. Halte das Lernprogramm immer dann an, wenn der User den nächsten Schritt ausführen muss und frage, ob der Schritt funktioniert hat oder ob der User weitere Hilfe benötigt, bevor du zum nächsten Schritt übergehst. Gehe immer davon aus, dass der User keinerlei Vorkenntnisse zu dem Thema hat. Gestalte die Tutorials immer sehr detailliert und einfach zu folgen.
Nun lass uns beginnen. Erkläre den Zweck dieser Eingabeaufforderung und wie der User sie verwenden kann.
Tipp: siehe auch Anweisungen unter dem Mega-Prompt-Tutor

Wenn Sie über einen ChatGPT-Zugang verfügen, können Sie die Bot-Anweisung direkt hier abrufen: Tutorial Lernunterstützung

Prompt-Creator

Du bist ein Prompt-Engineer. Dein Ziel ist es, mir dabei zu helfen, das bestmögliche Prompt für mich zu schreiben.
Der Prompt wird von dir, ChatGPT, später verwendet werden, um die bestmögliche Ausgabe zu generieren.
Folgenden Prozess durchläufst du dafür:
1. Deine erste Antwort wird darin bestehen, mich zu fragen, worum es in dem Prompt gehen soll. Ich werde meine Antwort geben, aber wir werden sie durch kontinuierliche Iteration verbessern, indem wir die nächsten Schritte durchlaufen.
2. Basierend auf meiner Eingabe wirst du 4 Abschnitte generieren:
a) Du teilst mir mit, welche Rolle du dir als Assistent gibst (Beispiel: Persönlicher Assistent, Diätplaner, Content Creator, Redakteur, etc.). Diese Rolle wirst du am Anfang des Promptes einsetzen:
“Du bist [Rolle], der mir dabei hilft, …”
b) Überarbeitetes Prompt (gib dein umgeschriebenes Prompt an. Es sollte klar, prägnant und leicht verständlich für dich sein),
c) Vorschläge (gib Vorschläge dazu, welche Details in das Prompt aufgenommen werden sollen, um es zu verbessern)
d) Fragen (stelle alle relevanten Fragen bezüglich zusätzlicher Informationen, die von mir benötigt werden, um das Prompt zu verbessern)
Wir werden diesen iterativen Prozess fortsetzen, indem ich dir zusätzliche Informationen gebe und du das Prompt im Abschnitt 'Überarbeitetes Prompt' aktualisierst, bis ich zufrieden bin.
Wenn Sie über einen ChatGPT-Zugang verfügen, können Sie die Bot-Anweisung direkt hier abrufen: Prompt-Creator

(Ver)Kaufentscheidungen und Entscheidungshemmnisse prüfen

Dieser Mega-Prompt ist so lang, dass wir ihn hier nicht abbilden. Sie können mit dem Prompt vollständig prüfen, wie Ihr Projekt aufgestellt werden soll, was Sie berücksichtigen und planen können. Sie finden den gesamten Promt hier. 

Wenn Sie mögen, haben wir ein Beispiel für Sie durchgespielt, welches Sie als PDF abrufen können. Wir haben die Rolle eines Geschäftsführers simmuliert, der in seinem Betrieb digitale Belegflüsse einführen möchte. Sie finden den Verlauf der Ideenfindung mit ChatGPT unter Muster für Megaprompt Entscheidungen (nicht barrierefrei, PDF-Datei · 379 KB). 

Wenn Sie Fragen zu den Prompts haben oder mehr über ChatGPT und Einsatzmöglichkeiten wissen wollen, kontaktieren Sie uns gerne. Weitere Unterlagen und Nutzungsfelder können Sie auch unter der Unterlagenseite KI im Arbeitsalltag finden. 

Workshopangebot: "Digitalisierung & Künstliche Intelligenz im Fokus"

IHK24 Bannerbild 2023 Robert Way

Die IHK Südlicher Oberrhein bietet ihren Mitgliedunternehmen exklusive Inhouse-Impuls-Workshops zum Thema "Digitalisierung & Künstliche Intelligenz" an. In diesen werden zunächst die Elemente und der Nutzen digitaler Möglichkeiten umrissen. Anschließend werden Beispiele für KI und Live-Anwendungen in gängigen GPT-Apps vorgestellt. Das Ziel ist es, die Belegschaft - einschließlich der Führungskräfte - praxisnah über die Chancen und Risiken von KI-Anwendungen für kommende innovative Sprünge zu informieren.
Buchungsmöglichkeiten und weitere Informationen unter Workshop Digitalisierung und Künstliche Intelligenz

KI-Veranstaltungen

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz birgt für Unternehmen große Chancen, aber auch Gefahren. Im virtuellen KI-Café stellen Expertinnen und Experten monatlich verschiedene Erkenntnisse und Einsatzmöglichkeiten in der Praxis vor. Wir sollten uns dieser Technologie nicht verschließen und den sinnvollen Einsatz schnell verstehen. Dazu dient dieses monatliche Impuls-Online-Format.
Buchungsmöglichkeiten und weitere Informationen unter KI Cafe Impuls Serie 
(Letzter Stand 6. November 2023, Autor: Emmanuel Beule)

Gamification: Chancen oder Gefahren für das Business?

Der Aspekt Arbeit in spielerische Elemente und Abläufe zu überführen, spielt eine immer wichtigere Rolle im Arbeitsleben. Was die Idee von spielerischen Belohnungssystemen ist, ob sie im Business etwas bringen - oder was nicht - und wenn doch, wie sie eingeführt werden können, ist Teil dieses Beitrags.

Hintergründe und Artikelaufbau

Der Begriff „Gamification" wurde Anfang der 2000er Jahre in der digitalen Spieleindustrie geprägt. Der genaue Ursprung lässt sich nicht auf eine einzige Urheberschaft zurückführen. Interessant ist, wie sich der Begriff im Laufe der Zeit in verschiedenen Kontexten, Berufen und Branchen entwickelt hat und in unterschiedlichen Märkten und Aktivitäten Anwendung findet – teilweise ganz unbemerkt.
Nick Pelling, ein britischer Computerspieleentwickler, machte sich bereits Anfang der 1980er Jahre einen Namen in der IT-Welt. Er untersuchte Spiel- und Arbeitskonzepte, die sich auf verschiedene Anwendungen außerhalb von Computerspielen übertragen ließen. Vermutlich geht der Begriff oder zumindest der Trend des Gamifizieren auf seine Analysen und Vorhersagen zurück.
Kurz gesagt: Die Idee, Gamification außerhalb von Spielen als Arbeits-, Innovations- und Ergebnisunterstützung einzusetzen, begann sich Ende der 1990er Jahre zu entwickeln.
Unternehmen und Forscher begannen, spielerische Elemente und Prinzipien in nicht spielerische Kontexte wie Bildung, Marketing, Mitarbeiterengagement und Gesundheitsfürsorge zu integrieren – teils mit Erfolg, teils mit Widerstand. Zu oft verwechselt die erwachsene Geschäftswelt spielerisches Arbeiten mit infantilem Verhalten und scheinbar mangelnder Ernsthaftigkeit. 
Heute profitieren Assistenzsysteme, Social-Collaboration-Tools, Social-Business- und Social-Media-Anwendungen, aber auch Apps auf Mobiltelefonen und zahlreiche Softwareanwendungen in Unternehmen von Gamification-Elementen.
Werfen wir daher einen Blick auf die Anwendungen in der Praxis, auf den englisch dominierten und teilweise unklaren Fachjargon Rund um Gamification. Wichtig sind die Chancen und Risiken, die auf Basis von spielerischen Anwendungen in Unternehmen genutzt werden oder zukünftig genutzt werden könnten. Abschließend wird ein Ausblick auf die Einführung solcher Werkzeuge gegeben und ein Fazit gezogen.

Welchen Nutzen bietet Gamification der Arbeitswelt?

In der Arbeitswelt wird Gamification eingesetzt, um unterschiedliche Personengruppen zu motivieren, ihre Produktivität und ihr Engagement zu steigern und bestimmte Verhaltensweisen oder Fähigkeiten zu fördern.
Im Folgenden sind einige Vorteile aufgeführt, die Gamification in der Arbeitswelt bieten kann.
Anmerkung: Leider lassen sich einige Fachbegriffe nicht vermeiden, aber wir halten uns an unsere selbst auferlegte Regel, diese in eine verständliche Sprache zu übertragen. Wenn etwas unklar ist, schicken Sie uns gerne eine E-Mail und wir werden es verbessern.
Überlegen Sie kritisch, ob Sie in Ihrem Arbeitsumfeld einen Vorteil daraus ziehen können:
  • Erhöhte Motivation: Durch den Einsatz von Spielelementen, wie Punkten, Medaillen, Ranglisten oder Erfolgen, können Mitarbeitende motiviert werden, bestimmte Aufgaben zu erfüllen oder Leistungsziele zu erreichen.
  • Engagement und Beteiligung: Gamification kann dazu beitragen, dass Mitarbeitende aktiver an Prozessen oder Schulungen teilnehmen, da sie durch spielerische Elemente unterhalten und herausgefordert werden.
  • Lernen und Weiterbildung: Spielebasierte Lernplattformen können den Lernprozess attraktiver und interaktiver gestalten. Mitarbeitende können durch solche Plattformen oft effektiver neue Fähigkeiten erlernen oder vorhandenes Wissen vertiefen. Hierzu bieten wir regelmäßig folgende Online-Impulse: Neues Lernen an.
  • Teamarbeit und Kollaboration: Team-basierte Spiele oder Herausforderungen können die Zusammenarbeit fördern und ein Gefühl der Gemeinschaft unter den Mitarbeitenden schaffen.
  • Verhaltensänderung: Gamification kann genutzt werden, um gewünschte Verhaltensweisen zu fördern, sei es in Bezug auf Compliance-Richtlinien, gesundheitliche Gewohnheiten oder umweltfreundliche Praktiken.
  • Feedback und Anerkennung: Sofortiges Feedback durch Punkte, Abzeichen oder andere Belohnungen kann Mitarbeitenden helfen, ihren Fortschritt zu erkennen und gibt ihnen das Gefühl, für ihre Anstrengungen anerkannt zu werden.
  • Analyse und Einsicht: Gamifizierte Systeme können Daten über die Aktivitäten und Leistungen von Mitarbeitenden und vernetzen Maschinen sammeln, was Führungskräften wertvolle Einblicke in Stärken, Schwächen und Entwicklungspotenziale bietet.
  • Probleme lösen: Spielbasierte Ansätze können dazu beitragen, kritisches Denken und Problemlösungsfähigkeiten zu fördern, indem sie unterschiedliche Personengruppen mit Herausforderungen konfrontieren, die sie auf kreative Weise bewältigen müssen.
  • Erhöhte Nachhaltigkeit: Indem Arbeitsprozesse unterhaltsamer und belohnender gestaltet werden, kann Gamification dazu beitragen, die Mitarbeiterbindung zu erhöhen, Absentismus zu reduzieren und eine Fluktuation zu verringern.
Gamification kann zweifellos viele Vorteile bieten. Es ist jedoch wichtig, vor dem Einsatz eine sorgfältige Bedarfs- und Nutzenanalyse durchzuführen, um eine erfolgreiche Implementierung und eine rentable Nutzung zu gewährleisten.
Nicht jede Gamification-Strategie eignet sich für jede Organisationskultur oder sämtliche Mitarbeitenden. Ein übermäßiger oder schlecht durchdachter Einsatz von Gamification kann sogar negative Auswirkungen haben, indem Mitarbeitende frustriert werden und der Eindruck entsteht, dass ernsthafte Aufgaben „gamifiziert" nicht zum Ziel führen. 
Daher ist es wichtig, den Kontext, die Ziele und die Bedürfnisse der Aufgaben bzw. der Mitarbeitenden zu berücksichtigen, um eine erfolgreiche Gamification-Strategie zu entwickeln.

Fallbeispiele aus der Arbeitswelt

Die folgenden Fallbeispiele bieten initiale Impulse, über Einsatzmöglichkeiten im eigenen Umfeld nachzudenken. Letztlich hängt es immer von den eigenen Produkten, dem Geschäftsmodell, den Mitarbeitenden und/oder der Kundengruppe ab, ob und wie Gamification eingesetzt werden kann. Es geht hier darum, herauszufinden, ob durch den Einsatz spielerischer Elemente ein Problem schneller gelöst oder ein qualitativ wünschenswertes Ergebnis besser als zuvor erzielt werden kann.
  • Bildung: In der Bildungsbranche wird Gamification verwendet, um den Lernprozess ansprechender zu gestalten. Plattformen wie Duolingo oder Babble setzen auf spielerische Übungen, um Sprachen zu erlernen. Manchen Unternehmen bieten Schulungen und Weiterbildungen an, die durch Gamification motivierender gestaltet werden, indem sie Punkte, Ranglisten und Belohnungen integrieren. So werden in Masterplan oder Bandao mit Lernpfaden Lernwettbewerbe mit Punktesystemen ausgelobt, damit Abteilungen oder Personengruppen um Lernerfolge eifern können.
  • Gesundheitswesen: Gesundheits- und Fitness-Apps nutzen Gamification, um Menschen zu mehr Bewegung und einem gesünderen Lebensstil zu motivieren. Fitnesstracker wie Fitbit, Running oder Samsung Health belohnen die Nutzer mit Abzeichen und vorgegebenen Herausforderungen, um sie zu mehr Bewegung zu motivieren. Darüber hinaus ermöglichen solche Apps Community-Wettbewerbe, bei denen sich Nutzer vernetzen und gemeinsam Ziele erreichen oder gegeneinander antreten.
  • Vertrieb und Marketing: Unternehmen setzen Gamification-Elemente ein, um Vertriebsmitarbeitende zu motivieren, ihre Leistungen zu steigern. Beispielsweise können Verkäufer Punkte sammeln, wenn sie bestimmte Verkaufsziele erreichen oder eine gewisse Schlagzahl an Telefonaten und Besuchen absolvieren, um die erzielten Punkte in Prämien oder Boni umzuwandeln. Kunden werden mit kleinen Online-Spielen auf Webseiten gelockt, um nach dem Spielen von vermeintlich gewonnenen Rabatten zu profitieren.
Hinweis: Im Verlauf dieses Artikels werden weitere Fallbeispiele aufgeführt und mit weiteren Anmerkungen ergänzt. 

Fachbegriffe, die Gamification mit IT-Anwendungen verbinden

Die Welt der Gamification-Entwicklung bzw. der Anwendungen und Mehrwertversprechen diverser Hersteller ist geprägt von englischen Fachbegriffen. Folgende Begriffe tauchen in verschiedenen Anwendungen immer wieder auf, weshalb wir zum besseren Verständnis eine Übersicht mit den jeweiligen Merkmalen und beispielhaften Einsatzgebieten aufführen:
  • Leaderboards (Ranglisten):
    • Beispiel: In einer Verkaufssoftware werden die Verkaufsmitarbeiter in Echtzeit auf einem Leader- oder Dashboard angezeigt, welches die aktuellen Leistungen anhand von Verkaufszahlen und anderen geforderten Werten anzeigt.
    • Einsatzgebiete: Vertriebsteams, Online-Spiele, Fitness-Apps.
  • Badges (Abzeichen):
    • Beispiel: In einer Lernplattform erhalten Benutzer Abzeichen für das Abschließen von bestimmten Lektionen oder das Erreichen von Wissenszielen.
    • Einsatzgebiete: E-Learning-Plattformen, Schulungsprogramme, Community-Foren.
  • Points (Punkte):
    • Beispiel: In einer Projektmanagement-Software können Projektmitarbeiter Punkte sammeln, wenn sie Aufgaben rechtzeitig abschließen oder Meilensteine erreichen.
    • Einsatzgebiete: Projektmanagement, Aufgabenverwaltung, Gamifizierte Trainingsprogramme.
  • Quests (Aufgaben oder Herausforderungen):
    • Beispiel: In einer Mitarbeiter-App können Quests gestaltet werden, bei denen Mitarbeiter bestimmte Aufgaben erfüllen müssen, um Prämien oder Anerkennung zu erhalten.
    • Einsatzgebiete: Mitarbeiterengagement, Schulung und Entwicklung, Onboarding.
  • Achievements (Erfolge):
    • Beispiel: In einem Videospiel werden Erfolge vergeben, wenn der Spieler bestimmte Ziele erreicht, wie das Besiegen eines Gegners oder das Abschließen eines Levels.
    • Einsatzgebiete: Videospiele, E-Learning, Fitness-Apps.
  • Avatars (virtuelle Charaktere):
    • Beispiel: In einer Online-Kollaborationsplattform können Benutzer virtuelle Avatare verwenden, um sich selbst in virtuellen Meetings oder Arbeitsumgebungen zu repräsentieren.
    • Einsatzgebiete: Virtuelle Zusammenarbeit, soziale Plattformen, Online-Gaming.
  • Narrative (Geschichte oder Hintergrund):
    • Beispiel: In einem Compliance-Training wird Gamification verwendet, um die Mitarbeiter durch eine interaktive Geschichte zu führen, in der sie Entscheidungen treffen müssen, um Compliance-Richtlinien zu verstehen.
    • Einsatzgebiete: Schulung und Compliance, E-Learning, Simulationen.
  • Echtzeit-Feedback:
    • Beispiel: In einer Mitarbeiter-Performance-App erhalten Mitarbeiter sofortiges Feedback zu ihrer Leistung nach Abschluss einer Aufgabe oder eines Projekts.
    • Einsatzgebiete: Mitarbeiterbewertung, Leistungsmanagement, Lernplattformen.
  • Gamification-Engine:
    • Beispiel: Eine Software-Engine, die die Verwaltung von Gamification-Elementen wie Punkten, Abzeichen und Ranglisten in verschiedenen Anwendungen ermöglicht.
    • Einsatzgebiete: Entwicklung von Gamification-Plattformen, Integration in bestehende Software.
  • Loyalty-Programme:
    • Beispiel: Viele Unternehmen in verschiedenen Branchen, wie Fluggesellschaften, Einzelhandelsketten und Restaurants, verwenden Gamification in ihren Treueprogrammen.
    • Kunden sammeln Punkte oder Belohnungen für ihre Einkäufe oder Aktivitäten.
Diese ausgewählten Fachbegriffe und verkürzten Beispiele verdeutlichen die breiten Anwendungsmöglichkeiten von Gamification. In der Regel steht hinter jeder der aufgeführten Beispiele ein umfassenderes Konzept, das eine ganzheitliche Betrachtung von der Ausgangsproblematik bis zur Zielerreichung beinhaltet.
Einen gemeinsamen Nenner teilen sich alle Anwendungen: Nutzer zu motivieren, sich zu engagieren und zu belohnen, um vorgegebene Ziele zu erreichen, sei es im Vertrieb, im Lernen, im Projektmanagement oder in anderen Unternehmensbereichen. Dann sind gut eingesetzte Gamification-Elemente Belohnungssysteme, die die Zufriedenheit der Anwender teils offensichtlich, teils unbewusst steigern.
Gamification wird in verschiedenen Branchen und Bereichen der Arbeitswelt erfolgreich eingesetzt. Die Integration von spielerischen Elementen und Belohnungssystemen kann dazu beitragen, langweilige oder monotone Aufgaben interessanter zu gestalten. In der Regel erhöht ein solches System die Bindung an das Unternehmen aus Sicht der Mitarbeitenden oder an eine Marke aus Sicht der Kunden.

Negativbeispiele für Gamification-Aspekte:

Bei all den positiven Ausprägungen kann es schnell zu Abstumpfungseffekten kommen. Wenn die Gamification-Elemente immer wieder die gleichen sind und sich Eingabemuster herausbilden, die nicht darauf abzielen, den Effekt zu erzielen, sondern das Eingabesystem so zu umgehen, dass lediglich ein positives Ergebnis dargestellt wird. Dann besteht die Gefahr, dass Gamification nicht nur zum Rohrkrepierer wird, sondern die Arbeit und ihre Ergebnisse behindert und verschlechtert. Folgend einige Cluster für Negativbeispiele:
  • Over-Gamification: Wenn Gamification übertrieben eingesetzt wird und die Arbeitnehmer das Gefühl haben, ständig in einem Wettbewerb zu stehen, kann dies zu Stress und Burnout führen.
  • Unfaire Belohnungssysteme: Wenn Belohnungen ungerecht verteilt oder nicht klar kommuniziert werden, kann dies zu Frustration und Unzufriedenheit führen.
  • Mangelnde Anpassung: Wenn Gamification-Mechanismen nicht auf die Bedürfnisse und Vorlieben der Zielgruppen zugeschnitten sind, können sie ineffektiv sein und sogar das Gegenteil von Motivation bewirken.

Gamification-Beispiele aus der Praxis

Im oberen Abschnitt haben wir bereits erste Beispiele aus der Arbeitswelt genannt. Um Ihnen weitere Anregungen zu geben, haben wir weitere bekanntere Fallbeispiele aus der Praxis aufgeführt, die Sie als Anwender nutzen bzw. im wahrsten Sinne des Wortes sehen können.
Ziel der folgenden Beispiele ist es, Eigenschaften und Anwendungsbereiche hervorzuheben, um Lösungsansätze für das eigene Umfeld zu antizipiren. Es handelt sich ausdrücklich nicht um Kaufempfehlungen oder Präferenzen für eine Marke.
Die folgende Auflistung kann eine Orientierung für eigene Anwendungsbereiche bieten, um selbstständig Konkurrenzprodukte zu vergleichen, oder Anregungen für die Entwicklung eigener Anwendungen für Ihre Kunden auslösen – so der Hintergedanke.
Bitte beachten Sie, dass es sich hier um „augenscheinlich schöne und perfekte Beispiele“ handelt: Was Sie nicht sehen, sind die dahinter stehenden Geschäftskonzepte, IT-Ressourcen, IT- und Geschäftsprozesse, die erforderlichen Voraussetzung und Ressourcen sowie und Programmierleistungen.
  • Nike Training Club: Diese Fitness-App verwendet Gamification, um Benutzer zu sportlichen Aktivitäten zu motivieren. Nutzer können Punkte sammeln und Abzeichen freischalten, indem sie Workouts absolvieren und persönliche Fitnessziele erreichen.
  • Salesforce: Das CRM-System Salesforce verwendet Gamification-Elemente, um Vertriebsteams zu motivieren. Mitarbeiter können Punkte sammeln, wenn sie Leads generieren, Deals abschließen und ihre Verkaufsziele erreichen.
  • Zynga-Spiele: Zynga ist bekannt für Spiele wie FarmVille und Words with Friends, die stark auf soziale Interaktion und Gamification setzen. Spieler können Belohnungen verdienen, um ihr Spielerlebnis zu verbessern.
  • EducationCity: Diese Plattform für den Bildungsbereich nutzt Gamification, um Schülern beim Lernen zu helfen. Lehrer können Schüler mit Belohnungen und Abzeichen motivieren, wenn sie bestimmte Aufgaben und Lernziele erreichen.
  • SAP Community: SAP, ein Unternehmen für Unternehmenssoftware, hat eine Community-Plattform mit Gamification-Elementen entwickelt. Mitglieder können Punkte sammeln, wenn sie Fragen beantworten, Artikel veröffentlichen und andere unterstützen.
  • Google Maps: Google Maps verwendet Gamification, um Benutzer dazu zu ermutigen, Bewertungen, Fotos und Informationen über Orte beizutragen. Nutzer können Punkte und Belohnungen erhalten, wenn sie aktiv an der Community teilnehmen.
  • Fitocracy: Diese Fitness-App konzentriert sich stark auf Gamification. Nutzer können Erfahrungspunkte (EP) sammeln, während sie Workouts absolvieren, und sich mit anderen Fitocracy-Benutzern in Wettkämpfen messen.
  • LinkedIn Learning: LinkedIn bietet mit LinkedIn Learning gamifizierte Elemente an. Benutzer erhalten Badges und Zertifikate für abgeschlossene Online-Kurse. Diese werden dem LinkedIn-Profil hinzugefügt, sodass Rekrutierer gewisse Skills filtern können.
Die ausgewählten Beispiele verdeutlichen, wie vielfältig die Anwendungen bzw. Einsatzgebiete von Gamification in verschiedenen Branchen sind, sei es in der Fitness, im Vertrieb, in der Bildung oder im sozialen Bereich. Vielleicht nutzen Sie Gamification bereits, ohne Ihre Vorgehensweise so zu nennen.

Gamification in der Produktion

Gamification-Lösungen lassen sich auch gut in der Produktion von Industrieunternehmen einsetzen, um die Motivation der Mitarbeitenden zu steigern, die Produktivität zu erhöhen und die Qualität der Arbeit zu fördern.
Im Folgenden werden einige Gamification-Beispiele in der industriellen Produktion vorgestellt:
  • Produktionswettbewerbe: Industrieunternehmen führen Wettbewerbe zwischen Mitarbeitende oder Teams durch, bei denen sie Punkte oder Belohnungen für das Erreichen von Produktionszielen vergeben. Diese Ziele können die Anzahl der hergestellten Einheiten, die Reduzierung von Ausschuss oder eine Verbesserung der kontinuierlichen Effizienz umfassen.
  • Digitale Score oder Dashboards: Unternehmen nutzen digitale Anzeigetafeln in der Produktionshalle, um die aktuelle Leistung und den Fortschritt in Echtzeit anzuzeigen. Dies kann zu einer Art Wettbewerb unter den Mitarbeitende führen und sie motivieren, ihre Ziele zu erreichen. So sind nicht nur Informationen darüber interessant, wie lange unfallfrei gearbeitet wurde, sondern auch, wie der Ausschuss reduziert und die Qualität verbessert wurde.
  • Digitale Zwillinge und Simulationsspiele: In einigen Unternehmen werden Simulationsspiele in virtuellen digitalen Zwillingen eingesetzt, um das Personal in realitätsnahen Szenarien zu schulen. Diese Spiele können beispielsweise dazu dienen, komplexe Maschinen oder Produktionsprozesse zu erlernen und zu beherrschen. Zunehmend werden dabei virtuelle Brillen eingesetzt, die ein echtes dreidimensionales Raumgefühl vermitteln, anstatt auf einem zweidimensionalen Bildschirm zu spielen.
  • Schulung und Onboarding: Gamification wird in Schulungs- und Onboarding-Prozessen eingesetzt, um neue Mitarbeiter schneller in die Produktionsumgebung zu integrieren und sicherzustellen, dass sie die erforderlichen Fähigkeiten erwerben.
  • Echtzeit-Feedback: Einige Unternehmen setzen Gamification ein, um den Mitarbeitenden Echtzeit-Feedback über ihre Leistung zu geben. Dies kann in Form von Punkten oder Belohnungen erfolgen und hilft den Mitarbeitenden, sich kontinuierlich zu verbessern.
  • Wartung und Instandhaltung: In der Instandhaltung von Maschinen und Anlagen können Gamification-Elemente verwendet werden, um Techniker dazu zu motivieren, regelmäßige Wartungsarbeiten durchzuführen und Probleme frühzeitig zu erkennen.
Die Auswahl und Implementierung der geeigneten Gamification-Maßnahmen ist entscheidend, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen und die Mitarbeitenden positiv zu beeinflussen.

Digitale Zwillinge mit Gamification-Elementen kombinieren

Der Einsatz von digitalen Zwillingen in Kombination mit Gamification-Elementen kann in verschiedenen Unternehmensbereichen Mehrwerte schaffen. Digitale Zwillinge sind virtuelle Abbilder von physischen Produkten, Prozessen oder Systemen, die Daten und Informationen in Echtzeit erfassen und analysieren. Die Integration von Gamification-Elementen in digitale Zwillinge kann dazu beitragen, die Nutzung und Effizienz dieser Technologie zu maximieren.
Folgend sind einige Einsatzgebiete und mögliche Mehrwerte aufgeführt:
  • Produktentwicklung und -verbesserung:
    • Unternehmen können digitale Zwillinge von Produkten erstellen und Produktentwicklerinnen und -entwickler dazu motivieren, diese in virtuellen Umgebungen zu testen und zu verbessern. Ganz nebenbei lassen sich so auch Arbeiten auf Distanz ermöglichen oder Kundenbefragungen aus anderen Kulturkreisen einbauen. Denn ein Produkt kann je nach Absatzmarkt kulturell andere Merkmale benötigen.
    • Gamification-Elemente wie Punkte und Belohnungen können für die Produktenwickelenden für innovative Ideen und Verbesserungsvorschläge vergeben werden. Die Produkttester können auf ähnliche Weisen belohnt werden.
  • Fertigungsprozessoptimierung:
    • Digitale Zwillinge von Fertigungsanlagen können dazu verwendet werden, Produktionsprozesse zu simulieren und zu optimieren.
    • Mitarbeitende können Punkte oder Auszeichnungen erhalten, wenn sie Verbesserungen in der Produktion implementieren, die zu Kosteneinsparungen oder Effizienzsteigerungen führen.
  • Wartung und Instandhaltung:
    • Digitale Zwillinge von Maschinen und Anlagen können risikofrei und permanent überwacht werden, um potenzielle Ausfälle vorherzusagen. So lassen sich bspw. Ausfälle und die Wiederherstellung samt Aufwänden und Zeiten simulieren.
    • Techniker können Herausforderungen oder Rätsel lösen, um Probleme zu identifizieren und Lösungen zu entwickeln, wodurch ihre persönlichen Fähigkeiten verbessert und Standzeiten der Maschinen reduziert werden.
  • Training und Schulung:
    • Digitale Zwillinge bieten eine sichere Umgebung für das Training von Mitarbeitenden, insbesondere in gefährlichen oder komplexen Situationen.
    • Gamification kann in Schulungsprogrammen eingesetzt werden, um die Mitarbeitenden dazu zu motivieren, sich aktiv und risikoarm an den Trainingsaktivitäten zu beteiligen.
  • Umweltschutz und Nachhaltigkeit:
    • Digitale Zwillinge können verwendet werden, um den Energieverbrauch, die Abfallproduktion und den CO2-Ausstoß zu überwachen und zu reduzieren.
    • Mitarbeitenden können Belohnungen für umweltfreundliche Initiativen und Effizienzmaßnahmen erhalten.
  • Vertrieb und Kundenservice:
    • Digitale Zwillinge von Produkten oder Dienstleistungen können für Verkaufs- und Kundendienstzwecke genutzt werden, um den Kunden interaktive Erlebnisse zu bieten. Dies kann z.B. durch virtuelle Räume, Augmented Reality oder Mixed Reality geschehen.
    • Gamification-Elemente können in Verkaufswettbewerben oder bei der Kundenbetreuung verwendet werden, um Mitarbeitende für kontinuierliche Leistungen zu motivieren und die Kundenbindung zu stärken.
Die Kombination von digitalen Zwillingen und Gamification ermöglicht es Unternehmen, ihre Prozesse zu optimieren, die Mitarbeitermotivation zu steigern und innovative Lösungen zu entwickeln, um letztendlich Kunden zu binden bzw. neue Kunden zu gewinnen. Dabei ist es wichtig, die Gamification-Elemente sinnvoll in die Geschäftsprozesse zu integrieren und sicherzustellen, dass sowohl der Geschäftszweck eingehalten als auch die Erreichung der gewünschten Ziele unterstützt wird.  Vertiefungen dazu finden Sie unter Wie und wozu Geschäftsprozesse digitalisieren oder auch unter Organisation 4.0: Prozesse und Strukturen.

Umsetzungsvoraussetzungen

Die Einführung von Gamification im eigenen Unternehmen erfordert eine sorgfältige (Vor)Planung und Umsetzung. Im Folgenden sind einige Voraussetzungen aufgeführt, die Unternehmen berücksichtigen sollten, um Gamification erfolgreich einzuführen:
  • Klare Ziele festlegen:
    • Definieren Sie klare und messbare Ziele (SMART) für die Einführung von Gamification. Was wollen Sie mit der Einführung erreichen? Bspw. können dies Ziele wie die Steigerung der Mitarbeitermotivation, die Verbesserung der Produktivität oder die Förderung der Teamarbeit sein. Vergessen Sie dabei nie den kausalen Zusammenhang zum Geschäftszweck.
  • Identifikation geeigneter Bereiche:
    • Bestimmen Sie, in welchen Unternehmensbereichen oder Prozessen Gamification am besten geeignet ist. Nicht jeder Bereich benötigt Gamification oder ist dafür geeignet. Daher sollten Sie die Bereiche sorgsam auswählen, in denen gamifiziertes Arbeiten den größten Mehrwert bietet.
  • Verknüpfung mit Unternehmenszielen:
    • Stellen Sie sicher, dass die Gamification-Initiativen eng mit den strategischen Unternehmenszielen und -werten verknüpft sind. Gamification sollte die gewünschten Verhaltensweisen und Ergebnisse fördern.
  • Einbeziehung der Mitarbeiter:
    • Holen Sie die Meinungen und Ideen Ihrer Mitarbeitenden ein, bevor Sie Gamification einführen. Mitarbeitende, die in den Entscheidungsprozess einbezogen werden, sind oft motivierter und fühlen sich mehr mit dem Programm verbunden.
  • Auswahl geeigneter Gamification-Elemente:
    • Wählen Sie die richtigen Gamification-Elemente und Mechanismen aus, die am besten zu Ihren Zielen passen. Dies könnten Punktesysteme, Abzeichen, Wettbewerbe oder Herausforderungen sein.
  • Klare Kommunikation:
    • Kommunizieren Sie klar und transparent, wie die Gamification-Initiative funktioniert, welche Belohnungen verfügbar sind und wie die Mitarbeiter davon profitieren können. Die Erwartungen sollten von Anfang an deutlich sein.
  • Anpassungsfähigkeit und Feedback:
    • Seien Sie bereit, das Gamification-Programm basierend auf dem Feedback der Mitarbeiter anzupassen. Eine kontinuierliche Verbesserung ist wichtig, um die Akzeptanz und Effektivität sicherzustellen. So könnte es auch zwischendurch Gaming-Pausen geben.
  • Integration in den Arbeitsalltag:
    • Stellen Sie sicher, dass die Gamification nahtlos in den Arbeitsalltag integriert ist und die Produktivität nicht beeinträchtigt. Mitarbeitende sollten in der Lage sein, ihre Aufgaben effizient zu erledigen, während sie die Gamification-Elemente nutzen.
  • Datenanalyse und -auswertung:
    • Verfolgen Sie die Leistung und die Auswirkungen der Gamification anhand von Daten und Messungen. Dies ermöglicht es Ihnen, den Erfolg oder Misserfolg zu evaluieren und notwendige Anpassungen vorzunehmen.
  • Belohnungen und Anerkennung:
    • Anerkennung und Belohnungen sind Schlüsselelemente in der Gamification-Methode. Stellen Sie sicher, dass die Belohnungen attraktiv und motivierend sind, um die Teilnahme der Mitwirkenden zu fördern.
  • Datenschutz und Ethik:
    • Achten Sie darauf, Datenschutzbestimmungen einzuhalten und ethische Standards in Bezug auf Gamification zu wahren. Mitarbeitende sollten sich sicher fühlen und ihre Privatsphäre gewahrt wissen.
Die Einführung von Gamification erfordert Zeit und Engagement, kann aber erhebliche Vorteile in Bezug auf Mitarbeitermotivation, Kundenzufriedenheit und einer generellen Leistungssteigerung bieten. Eine gründliche Planung und regelmäßige Überprüfung der Erfolge oder Misserfolge sind entscheidend, um sicherzustellen, dass Gamification-Initiativen effektiv und nachhaltig sind.

Fazit

Gamification hat das Potenzial, die Arbeitswelt in vielerlei Hinsicht zu verbessern und positive Veränderungen in Unternehmen zu bewirken. Es kann die Mitarbeitermotivation steigern, die Leistung verbessern und die Mitarbeiterbindung fördern. Es ist jedoch wichtig, Gamification sorgfältig zu planen und anzupassen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen und nicht gegenteilige Reaktionen zu provozieren. Hier macht vermutlich die Dosis das Gift.
Abschließend haben wir einen Positiv-Negativ-Vergleich nach Abteilungen erstellt, um den Einsatz spielerischer Systeme in Arbeitsaktivitäten zu implementieren oder zu vermeiden:

Mögliche Auswirkungen nach Abteilungen:

  • Vertrieb:
    • Positiv: Gamification kann den Vertriebsmitarbeitenden helfen, ihre Ziele zu erreichen und die Verkaufsleistung zu steigern. Ranglisten und Belohnungen können den Wettbewerb anregen und die Produktivität erhöhen.
    • Negativ: Übermäßige Gamification kann zu ungesundem Wettbewerb und Stress führen, wenn die Belohnungen zu stark auf kurzfristige Ziele ausgerichtet sind oder das Ziel zu Spielen größer wird, als die richtigen Lösungen oder Produkte zu verkaufen.
  • Produktion:
    • Positiv: Gamification kann die Produktivität der Mitarbeitenden in der Produktion steigern, indem sie Anreize schafft, effizienter zu arbeiten und Qualitätsstandards einzuhalten.
    • Negativ: Eine zu starke Konzentration auf Gamification kann dazu führen, dass Mitarbeitende die Qualität ihrer Arbeit opfern, um bestimmte Gamification-Ziele zu erreichen.
  • Schulung und Entwicklung:
    • Positiv: Gamification in der Schulung kann die Lernmotivation steigern und die Effektivität von Schulungsprogrammen erhöhen.
    • Negativ: Wenn Gamification zu komplex oder überwältigend ist, kann es die Lernenden abschrecken und den Lernprozess beeinträchtigen. Im schlimmsten Fall wird das Lernen als lästig und nicht als nützlich empfunden.
  • Kundenservice:
    • Positiv: Gamification kann Mitarbeitende im Kundenservice dazu motivieren, sich stärker für die Kundenbedürfnisse einzusetzen und die Kundenzufriedenheit zu steigern.
    • Negativ: Wenn Belohnungen in Kundenservice-Abteilungen nicht fair verteilt werden, kann dies zu Spannungen und Unzufriedenheit führen und am Ende Kunden unzufrieden stimmen.
  • Innovation und Ideenfindung:
    • Positiv: Gamification kann die Kreativität und den Ideenaustausch fördern, indem sie Anreize für innovative Vorschläge bietet.
    • Negativ: Eine zu starke Fokussierung auf Belohnungen kann dazu führen, dass Mitarbeitende nur auf kurzfristige Anreize achten und langfristige Innovationsziele vernachlässigen.
Wenn Ihnen der Artikel gefallen hat, Sie mehr über digitale Themen wissen wollen oder an unseren Online-Impulsen teilnehmen möchten, empfehlen wir Ihnen sich für unsere Newsletter zu registrieren. 
(Letzter Stand 16. Oktober 2023, Autor: Emmanuel Beule)

Anpassungen bei Microsoft: Was Unternehmen über Cloud-Sicherheit wissen sollten

Im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz und dem Hype um ChatGPT oder Copilot von Microsoft stellt sich die Frage, ob die Cloud-Dienste von Microsoft sicher sind. Microsoft könnte möglicherweise auf die ausgelagerten Daten zugreifen und die Inhalte für KI-Anwendungen zu Trainingszwecken nutzen. Verschiedene Gerüchte über die Macht von Microsoft kursieren im Netz, was Anlass gibt, nachzuschauen und aufzuklären.
IHK24 Bannerbild Microsoft Anpassungen 2023

Ausgangslage

Die Beantwortung der Frage, ob Microsoft, Google, Apple und wie sie alle heißen, gute oder schlechte Daten- und Servicepartner sind, ist ziemlich komplex, aber für Unternehmen von enormer Bedeutung. Zudem häufen sich derzeit Aussagen oder Vermutungen wie „Microsoft liest unsere Daten aus, speichert und nutzt sie für höhere Zwecke..." versus „Keine Sorge, die Microsoft-Cloud ist sicher...".
In der Tat hat Microsoft kürzlich seine Nutzungsbedingungen angepasst, was im Internet für Furore und Unmut gesorgt hat und in Unternehmen berechtigte Sorgen auslöst. Eine Bestandsaufnahme ist notwendig und ein Blick in die Nutzungsbedingungen auch. Am Ende finden Sie zudem eine Gegenüberstelltung im Umgang mit Daten von openai (ChatGPT Anbieter) und Microsoft (Copilot). 

Gutes oder böses Microsoft?

Eine pauschale Antwort für die gesamte Struktur und eine adäquate Reaktion auf die letzten beiden Aussagen ist nicht möglich. Denn an beiden Aussagen ist etwas Wahres dran. Die Wirklichkeit ist, wie so oft, kompliziert. Wir haben Tim Haas, MS-365-Experte im Kammerbezirk der IHK Südlicher Oberrhein und Geschäftsführer der Ignition Teams GmbH, zum Thema gefragt und er hat sich die Zeit genommen, für Aufklärung zu sorgen.
Nachfolgend eine Einordnung der aktuellen Situation der Nutzungsbedingungen für Microsoft 365 Kunden, also vermutlich für einen Großteil der Unternehmen, die sich mit dem Thema Cloud, Datensicherheit, GPT-Anwendungen und weiteren Aspekten beschäftigen müssen. Der Artikel enthält konkrete Handlungsempfehlungen, ein Fazit und ein Glossar.
Aktuelle Meldung aus dem Netz: „Microsoft hat Anfang des Monats die Nutzungsbedingungen für private MS-365-Verträge geändert und wird Konten, die gegen die Verhaltensregeln verstoßen, sperren“. (Quellen: diverse Foren und Newsticker)
Das stimmt für die privaten Dienste von Microsoft. Für den Einsatz im Unternehmensumfeld sind diese Abonnements jedoch völlig ungeeignet.

Szenario: Führungskräfte und IT-Vertrauen

Unternehmerinnen und Unternehmer nutzen häufig private Microsoft-Accounts zur Speicherung persönlicher Daten, um diese vor dem Zugriff der IT-Administratoren zu schützen. Das ist in vielen Fällen verständlich und nachvollziehbar. Und grundsätzlich ist es auch nicht falsch, für diesen Anwendungsfall eine Cloud-Lösung zu wählen. Aber bitte keine Dienste von DropBox, Microsoft oder Google für die private Nutzung.

Warum raten wir von der Nutzung dieser Dienste ab: 

Das Hauptproblem ist der Datenschutz: Diese Dienste garantieren keine Datenspeicherung innerhalb der EU und keinen Schutz vor dem Zugriff deutscher Strafverfolgungsbehörden. Auch die Datensicherheit ist nicht gewährleistet, da es kaum praktikable Möglichkeiten gibt, sich vor Datenverlust durch versehentliches Löschen oder Datendiebstahl, zum Beispiel durch Ransomware, zu schützen.
Private Accounts lassen sich zudem nur schwer extern sichern, was aber notwendig ist, um die Folgen einer möglichen Kontosperrung zu vermeiden. Es sind Fälle bekannt, in denen Microsoft private
Accounts wegen des Verdachts der Speicherung illegaler Inhalte gesperrt hat, obwohl es sich nur um harmlose Familienfotos handelte. Natürlich gab es auch berechtigte Fälle, aber die Abgrenzung und der Schaden stehen in keinem Verhältnis.

Handlungsempfehlungen

  1. Geschäftsführer und Inhaber von Unternehmen sollten personenbezogene Daten immer außerhalb der Unternehmens-IT speichern und zusätzlich sichern. Dies ist wichtig, um den Zugriff auch in Situationen zu gewährleisten, in denen der Zugang zum Unternehmen eingeschränkt ist (z.B. bei Insolvenz oder Verkauf).
  2. Sowohl geschäftliche als auch private Daten sollten ausschließlich in Diensten gespeichert werden, die für die geschäftliche Nutzung konzipiert sind. Selbst Basisangebote wie Microsoft 365 Basic bieten ausreichend Speicherplatz in georedundanten Rechenzentren in Deutschland und umfassenden Schutz vor unberechtigtem Zugriff. Durch die Aktivierung der Multi-Faktor-Authentifizierung wird ein deutlich höheres Sicherheitsniveau als bei herkömmlichen NAS-Systemen erreicht.
  3. Cloud-Dienste erfordern immer eine Datensicherung, die eine Wiederherstellung der Daten auch ohne Zugriff auf den Cloud-Account ermöglicht. Viele „günstige" Dienste bieten diese Möglichkeit nicht.
  4. Die Nutzung der Cloud unter diesen Bedingungen ist in der Regel sicherer als der Umgang mit externen Festplatten und NAS-Systemen.
  5. Es empfiehlt sich, einen Basistarif mit einem zusätzlichen Cloud-Backup-Dienst zu kombinieren. Diese Lösung bietet Sicherheit und minimiert den administrativen Aufwand.

Microsoft-Cloud im Unternehmen

Nach der Corona-Pandemie haben viele Unternehmen zusätzlich zur „normalen" IT - was auch immer das bedeuten mag - Microsoft Cloud Services eingeführt, z.B. Videokonferenzteams und Chat-Tools. Häufig fehlt jedoch das nötige Know-how oder die Umsetzung erfolgt nur teilweise durch IT-Mitarbeitende, die mit lokalen Systemen (on premise) vertraut sind. Die besonderen Anforderungen einer Cloud-Umgebung können hier jedoch erhebliche Risiken bergen:
  • Datenschutz (Datenschutz-Folgenabschätzung, Anpassung der technischen und organisatorischen Maßnahmen)
  • ordnungsgemäße Verträge mit Microsoft
  • Datensicherheit (insbesondere Schutz vor Datenverlust und unberechtigtem Zugriff)
  • Betriebsvereinbarungen mit Betriebsrat
  • Ausgestaltung der Compliance-Funktionen des Cloud-Tenants
Qualifizierte Beratung ist daher unerlässlich. Es kommt vor, dass Server-Systemhäuser mit der rechtlichen Beratung und der Einrichtung von Gegenmaßnahmen überfordert sind. Fairerweise muss angemerkt werden, dass die Entwicklungsgeschwindigkeit in der IT-Branche sich selbst überholt und es selbst für ausgewiesene Expertinnen und Experten immer schwieriger wird, den vollständigen Überblick über die technologischen Möglichkeiten und die Änderungen der Allgemeinen Geschäftsbedingungen und Nutzungsbedingungen zu behalten.
So suchen Angreifer gezielt nach nur teilweise genutzten Umgebungen, in denen sie mangelnde Sicherheit und geringes Know-how vermuten. Außerdem müssen die Endbenutzer geschult werden, damit sie wissen, was sie tun und welche Auswirkungen ihre Handlungen in IT-Anwendungen haben können. Stichwort: Die berühmte E-Mail mit dem Anhang, der kein echter Anhang ist, sondern Malware enthält.
Schulungen und Präventionstrainings gegen Angriffe und ein Verständnis dafür, was in Clouds möglich ist und was nicht, sind im Sinne der Organisationsentwicklung sinnvoll und notwendig. Die Verlagerung administrativ aufwendiger und damit kostenintensiver Dienste wie Exchange und Fileserver in die Microsoft Cloud ist in den meisten Fällen schon aus wirtschaftlichen Gründen sinnvoll. Ausnahmen bilden wie immer die Regel.
Mit weiteren Cloud- bzw. MS-365-Diensten in den Microsoft-Lizenzen können zusätzliche Vorteile für Unternehmen erzielt werden:
  • Automatisierung von Verwaltungsprozessen
  • Verbesserung der internen Kommunikation, Einsparung von E-Mails, Zeitersparnis
  • Entlastung der IT-Administratoren
  • Wissensmanagement: Aufbau einer Knowledge Base, digitales Handbuch
  • Digitale Buchhaltung: papierlose Prozesse und Archive ohne teures Dokumentenmanagementsystem
  • Verbesserung der internen Aufgabenverwaltung und Nachverfolgung
  • Beschleunigung interner Projekte
Es gibt viele Gründe, den unsicheren Zustand des teilweisen Einsatzes von MS-365 zu beenden, aber ebenso viele, wenn nicht noch mehr Gründe, es zu verwenden. Das Wissen und die Eingrenzung der Risiken sind das Gebot der Stunde.

Handlungsempfehlungen

  1. Lassen Sie sich von Cloud-Spezialisten beraten.
  2. Stellen Sie sicher, dass die Sicherheitseinstellungen und die Datensicherung Ihrer Cloud-Umgebung auf dem neuesten Stand sind. In diesem Zusammenhang sollten auch die Administratoren geschult werden.
  3. Prüfen Sie die Möglichkeiten von M365 für Ihre Organisation, um zu entscheiden, ob eine erweiterte Nutzung sinnvoll ist.
  4. Implementieren Sie ein Cloud-zu-Cloud-Backup, das eine Datenwiederherstellung unabhängig von Microsoft ermöglicht.
  5. Erledigen Sie alle datenschutzrechtlichen Aufgaben im Zusammenhang mit M365.
  6. Entscheiden Sie sich für die volle Nutzung der Dienste mit entsprechendem Sicherheitsaufwand oder für eine starke Einschränkung der Hintergrunddienste bei ausschließlicher Nutzung von MS Teams. Lassen Sie keine Schatten-IT zu!

Fazit

Die Anwendungen von Microsoft sind aus der Büro- und Geschäftswelt nicht mehr wegzudenken. Allen Unkenrufen zum Trotz sind die Lösungen für Unternehmen gut, wenn die richtigen so eingesetzt werden, dass sie den individuellen und geschäftlichen Anforderungen gerecht werden. Skepsis durch Anpassung der Nutzungsverträge ist angebracht, zumal die Chatbots bzw. KI-GPT-Anwendungen von Microsoft auch in Deutschland bald bzw. in Enterprise-Lizenzen bereits verfügbar sind.
Nehmen Sie sich im Zweifelsfall Zeit und externe Unterstützung. Achten Sie darauf, wie Unternehmen wie Microsoft mit Ihren Daten umgehen. Auf B2B-Ebene haben Sie wenig zu befürchten, aber schließen Sie die Kanäle, über die Sie die Kontrolle über Ihre Daten verlieren können.
Die IT-Welt ist so schnelllebig, dass es mehr als legitim ist, von Fachleuten oder Dienstleistern Rückversicherung über den Zustand der Cloud zu verlangen.

Bonus: ChatGPT oder MS-Copilot im Unternehmen

Die Warnungen vor Datenschutzproblemen bei den kostenlosen Versionen von ChatGPT, gemeint ist ChatGPT 3.5, werden leider viel zu häufig ignoriert und sollten nicht nur im betrieblichen Kontext sehr ernst genommen werden. Gleiches gilt für die bing-Variante und den GPT-Kollegen Google Bard. Immer noch ist vielen Usern nicht klar, welche Auswirkungen der leichtfertige Umgang mit sensiblen hochgeladenen Daten bedeuten kann.  
Kein Wunder, denn die KI-Dienste sind im Alltag sehr nützlich, kostenfrei, enorm einfach zu bedienen und die Outputs sind verblüffend gut. Schlimmer noch als formale Datenschutzprobleme ist die konkrete Gefahr des Know-how-Diebstahls, insbesondere wenn Mitarbeitende oder Führungskräfte interne Informationen zur Bearbeitung in die freie Version von KI-Tools hochladen. Microsoft ist maßgeblich an OpenAI beteiligt und hat daher die Produkte in seiner aktuellen Suite als kostenlose Preview veröffentlicht.

Geschütze Bot-Nutzungsmöglichkeiten

Hier geht es zur Preview von Bing Chat Enterprise, die sichere und geschützte Variante von ChatGPT, und die Microsoft Edge for Business Sidebar ohne zusätzliche Kosten sind für Microsoft Kunden verfügbar, die eine Microsoft 365-Lizenz E3, E5, Business Standard, Business Premium oder A3 oder A5 für Lehrkräfte abonniert haben. Alternativ bietet auch openai eine ChatGPT Enterprise Lizenz an, in welcher versichert wird, dass Daten nicht zu Trainingszwecken in den Datenbestand und damit in den Eigentum von openai übergehen.
Hinweis: Der Markt ist so volatil wie nie zuvor. Es ist gut möglich, dass sich viele neue Optionen für Unternehmen von anderen Anbietern ergeben werden, die zum Stand dieses Artikels noch nicht verfügbar sind.
Das Besondere: Nutzer- und Unternehmensdaten sind geschützt und gelangen nicht nach außen. Sie können sicher sein, dass die Chatdaten nicht gespeichert werden, dass Microsoft keinen Zugriff darauf hat und dass sie nicht zum Trainieren des gesamten Datenmodells verwendet werden.  Achten Sie auf den grünen Hinweis: "Ihre persönlichen und geschäftlichen Daten sind in diesem Chat geschützt". Mehr dazu auf der Seite von Microsoft hier.
Sobald Sie in Ihrem Unternehmen die MS-365 Enterprise-Version ab E4 einsetzen, können Sie Copilot, das GPT-Modell von Microsoft, verwenden, um Ihre Unternehmensdaten zu trainieren. Dabei werden die gleichen Mechanismen wie bei den großen openai Datensammlungen verwendet, so dass Sie Ihre eigenen Daten zur Skalierung verwenden können. Weitere Informationen darüber, wie GPT lernt und was sich hinter Prompting verbirgt, finden Sie unter
 Die Mär künstlicher Intelligenz und Tipps und Tricks zu ChatGPT nachlesen. 
Weitere Vertiefungen zum Spektrum der MS-365-Welt finden Sie unter Blogbeiträgen wie 

Online-Veranstaltung zum Thema

Digitales Unternehmen Xing
Regelmäßig senden wir einen Online-Impuls mit anschließendem Austauschformat unter dem Titel: Wie bewerten, ob die IT-Ausstattung den Unternehmenszweck erfüllt. 
Die Teilnahme ist kostenlos. 

Glossar

Leider wimmelt es in der Softwarewelt von Fachbegriffen, Abkürzungen und Akronymen. Wir haben daher ein Glossar aus dem Fließtext erstellt, da es nicht möglich war, mit den korrekten Fachbegriffen zu schreiben, wir aber unserem Motto “endlich verständlich” treu bleiben wollen.
  • Ransomware: Schadsoftware, die einen Computer oder Daten sperrt und ein Lösegeld für die Entsperrung verlangt.
  • NAS-Systeme (Network Attached Storage): Speichersysteme, die über ein Netzwerk mit anderen Geräten verbunden sind und zentralen Datenspeicher bereitstellen.
  • Georedundante Rechenzentren: Rechenzentren, die Daten an mehreren Orten speichern, um die Datensicherheit zu erhöhen.
  • Multi-Faktor-Authentifizierung: Sicherheitsverfahren, bei dem mehrere Nachweise zur Verifizierung der Identität verwendet werden.
  • Cloud-Tenant: Eine Instanz eines Cloud-Dienstes, die einem Kunden zur Verfügung gestellt wird und isoliert von anderen Instanzen läuft.
  • Schatten-IT: IT-Systeme oder -Lösungen, die innerhalb einer Organisation ohne offizielle Genehmigung verwendet werden.
  • Compliance: Einhaltung von gesetzlichen Bestimmungen und Richtlinien.
  • Eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) ist gemäß Artikel 35 der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) erforderlich, wenn eine Art der Verarbeitung, insbesondere bei Verwendung neuer Technologien, voraussichtlich ein hohes Risiko für die Rechte und Freiheiten natürlicher Personen zur Folge hat1 .
  • Im Zusammenhang mit Microsoft 365 (M365) kann eine DSFA dazu beitragen, die datenschutzkonforme Nutzung von M365 nachzuweisen. Da M365 in hohem Maße anpassbar ist, kann eine DSFA je nach den Einzelheiten Ihrer Microsoft-Konfiguration erforderlich sein.
  • Es ist wichtig zu beachten, dass Sie als für die Verarbeitung Verantwortlicher die angemessene Nutzung der Daten bestimmen müssen. Die DSFA kann dabei helfen, potenzielle Risiken zu identifizieren und geeignete Maßnahmen zur Minimierung dieser Risiken zu ergreifen. Es wird empfohlen, vor der Nutzung von M365 eine DSFA durchzuführen.
  • Technische und organisatorische Maßnahmen (TOM): Sicherheitsstrategien und -verfahren zum Schutz von Daten.
  • Knowledge Base: Zentrale Ablage von Informationen und Wissen.
  • Dokumentenmanagementsystem (DMS): System zur digitalen Verwaltung von Dokumenten.
  • ChatGPT ist ein Dienst mit künstlicher Intelligenz, der natürliche Sprache versteht und generiert. Er kann mit Menschen über verschiedene Themen chatten oder ihnen bei verschiedenen Aufgaben helfen.
  • OpenAI ist eine gemeinnützige Forschungsorganisation, die künstliche Intelligenz (KI) zum Nutzen der gesamten Menschheit entwickelt, ohne finanzielle Interessen zu verfolgen. OpenAI erforscht generative Modelle und deren Ausrichtung an menschlichen Werten und bietet eine Plattform für KI-Anwendungen wie ChatGPT.
  • Bing ist eine Suchmaschine von Microsoft, die Informationen aus dem Web, Bilder, Videos, Nachrichten und mehr liefert. Bing bietet auch einen KI-gestützten Suchassistenten, der mit Nutzern chatten und ihnen helfen kann, Antworten zu finden, Inhalte zu erstellen und Inspiration zu finden.
  • Bing Chat Enterprise ist eine sichere Version von ChatGPT, die in Microsoft 365 integriert ist und es Nutzern ermöglicht, mit einer künstlichen Intelligenz zu chatten, die natürliche Sprache versteht und generiert, ohne dass ihre Daten nach außen gelangen oder von Microsoft verwendet werden.
(Letzter Stand 26. Oktober 2023, Autor: Tim Haas; Co-Autor und Herausgeber Emmanuel Beule)

Ergebnisse und Impulse aus DIHK-Digitalisierungsumfrage

Laut der aktuellen DIHK-Digitalisierungsumfrage werden die Digitalisierung bzw. die vielfältigen digitalen Möglichkeiten in deutschen Unternehmen primär als Werkzeug und weniger als Innovationstreiber wahrgenommen und genutzt. Was die Studie aussagt und wie Unternehmen einen selbstkritischen Blick auf ihre eigene digitale Unternehmensentwicklung und ihren digitalen Reifegrad werfen können, ist Gegenstand dieses Beitrags.
Bannerbild DIHK Umfrage 2023 Gajus

Nutzen von Studien

„Traue keiner Statistik, die du nicht selbst gefälscht hast“. Wissen Sie, wer das gesagt haben soll? Die Älteren werden wahrscheinlich Winston Churchill rufen, aber es gibt keinen Beleg dafür, dass er das jemals gesagt hat. Mit anderen Worten: Wem können wir wirklich trauen, wenn es um Statistiken und die Einordnung verschiedener Zustände geht?
Um es kurz zu machen: Zweifellos haben Statistiken und Studien gerade in unserem Land mit seiner herausragenden empirischen Kompetenz einen hohen Stellenwert. Man denke nur an die präzisen Wahlprognosen kurz vor Bekanntgabe des amtlichen Endergebnisses. Auf unsere Statistik- und Erhebungsverfahren ist Verlass.
Kurzum: Eine Studie mit Vergleichswerten, gerade wie die eines unsichtbaren digitalen Reifegrades, kann helfen, Orientierung im eigenen Unternehmen zu finden. Wo steht das Unternehmen mit seinen digitalen Möglichkeiten, wie ordnet es sich selbst ein und gibt es neben den alltäglichen digitalen Herausforderungen auch Druck durch Wettbewerber oder an anderen Stellen, die das Unternehmertum und die betrieblichen Abläufe hemmen oder gefährden können?
Oder gibt es Chancen durch (aufzubauende) digitale Kompetenzen, die den Fortbestand des Unternehmens sichern? Fragen über Fragen, deren Beantwortung jedoch Klarheit schafft und Unternehmen weiter auf die (digitale) Transformationsfähigkeit vorbereitet. Und - das ist vielleicht die wichtigste Quintessenz - kein Unternehmen gleicht dem anderen, jede Problemstellung ist anders und Geschäftsmodelle können trotz vergleichbarer Produkte völlig unterschiedlich sein.
Neben der Studie bieten wir daher verschiedene Beratungsleistungen wie Digitalisierungs- und Fördermittelberatung oder die Begleitung in Innovationsprojekten an, um Unternehmen in ihrer digitalen innovativen Entwicklung und Zukunftsfähigkeit zu unterstützen. 

Studienergebnisse

Nachfolgend finden Sie die Zusammenfassung der Studie mit ergänzenden Kommentaren, die Sie in voller Länge von der Website der DIHK herunterladen können.
Ergebnisse der Digitalisierungsumfrage 2023 mit N = 4.114 Unternehmen
  1. Digitalisierungsfortschritt in Unternehmen: Die deutschen Unternehmen bewerten ihren Digitalisierungsgrad im Durchschnitt mit der Schulnote 2,8 (Vorjahr: 2,9), was auf eine stabile, aber noch ausbaufähige Gesamtsituation hindeutet. Gerade angesichts der vielfältigen globalen Krisen wird die Digitalisierung weiter vorangetrieben. Die Herausforderung besteht darin, das Tempo der Digitalisierung trotz Krisen und Hemmnissen wie bürokratischen Hürden beizubehalten.
  2. Digitalisierung als Werkzeug: Die Digitalisierung wird vor allem als Mittel zur Flexibilisierung der Arbeit, zur Qualitätsverbesserung und zur Kostensenkung gesehen, weniger als Innovationsmotor. Das Potenzial für Kooperationen zwischen Staat und Unternehmen, um beispielsweise dem Fachkräftemangel zu begegnen, ist groß, wird aber nicht ausgeschöpft. Digitale Innovationen könnten Arbeits- und Fachkräftemangel kompensieren und weniger gut genutzte Ressourcen schonen. Hier ist noch viel Luft nach oben.
  3. Herausforderungen der digitalen Transformation: Zeitmangel, Komplexität und Finanzierungsfragen sind die Haupthindernisse. Problematisch sind auch die lokalen kulturellen Gegebenheiten, die immer noch hierarchisch geprägt sind und kooperatives Arbeiten am Unternehmen verhindern können.

    Ein Ansatz zur Bewältigung könnte die Einrichtung spezialisierter Digitalisierungsteams sein, die sich ausschließlich mit der Umsetzung digitaler Projekte befassen und durch externe Fördermittel unterstützt werden. Die Voraussetzungen dafür sind einfach formuliert: Das Management muss es wollen und zulassen und die jeweiligen Teams müssen es können.
  4. Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI): Der Einsatz von KI-Technologien in Unternehmen nimmt zu, wobei die Verfügbarkeit von Daten und digitale Kompetenzen als kritische Erfolgsfaktoren identifiziert werden. Eine Lösung könnten interne Weiterbildungsprogramme sein, um Mitarbeitende und Führungskräfte in datenwissenschaftlichen Kompetenzen zu schulen.

    Dabei sollte der Begriff "Datenwissenschaft" jedoch nicht als Raketenwissenschaft verstanden werden, sondern als Verlässlichkeit der Datenqualität und deren Nutzung. Mit anderen Worten: Sie ist leicht erlernbar.
  5. Rechtliche Unsicherheiten bei der Datennutzung: Rechtliche Rahmenbedingungen stellen ein Hindernis dar. Eine mögliche Lösung wären klare gesetzliche Vorgaben und Richtlinien durch den Gesetzgeber, um den Unternehmen Rechtssicherheit zu geben. Aber auch hier müssen die Unternehmen vorbeugen und intern klare Richtlinien und Vorgaben machen, damit jeder im Unternehmen weiß, was er darf und was nicht.
  6. Netzausbau und digitale Infrastruktur: Der Bedarf an schnellem Internet und der Ausbau von Glasfaseranschlüssen werden als entscheidend angesehen. Kooperationen zwischen öffentlicher Hand und privaten Anbietern könnten hier den Ausbau beschleunigen. Auch die IHKs spielen als regionales Sprachrohr der Wirtschaft gegenüber der Kommunal- und Landespolitik eine wichtige Rolle. Dies gilt es zu nutzen.

    Unternehmen können diesen Kanal nutzen, um der Politik ihre Forderungen zum Erhalt des Wirtschaftsstandortes deutlich zu machen. Das Verfahren ist für Laien auf den ersten Blick etwas sperrig, aber umso wirkungsvoller, wenn es nachvollziehbar ist. In den IHKs gibt es dafür Fachausschüsse, die mit Unternehmerinnen und Unternehmern besetzt sind und mit einem politischen Mandat die Interessen der Branche oder des Fachbereichs vertreten.
  7. Cybersicherheit: Angesichts der Zunahme von Cyber-Angriffen ist Cyber-Sicherheit ein kritisches Thema. Regelmäßige Sicherheitsaudits und Schulungen können helfen, Risiken zu minimieren und das Bewusstsein zu schärfen. In der aktuellen Situation sollte besonders intensiv geprüft werden, über welche Sicherheitsmaßnahmen ein Unternehmen verfügt. Die Angriffe haben seit dem Angriffskrieg gegen die Ukraine exorbitant zugenommen.

    Die meisten IHKs bieten hierzu Unterstützung an. Alternativ kann die IHK Business Capability Map genutzt werden, in der Methoden bzw. Verfahren zur Planung und Sicherstellung der Business Continuity als zentraler Kern zur Verfügung gestellt werden.
  1. Digitalisierung der öffentlichen Verwaltung: Die schleppende Digitalisierung der Verwaltung wird als Hemmnis empfunden. Digitale Plattformen und einheitliche Standards könnten die Interaktion zwischen Unternehmen und Verwaltung verbessern. 

    Sprechen Sie mit Ihren IHKs über die Tücken und Hürden der Bürokratie. Es ist unsere Aufgabe, dies an die Politik weiterzugeben und Druck zu machen. Viele Unternehmen wissen nichts von dieser Arbeit der IHKs. Je mehr konkrete und authentische Informationen wir über hinderliche bürokratische Verfahren erhalten, desto konkreter und besser können wir im Interesse unserer Mitgliedsunternehmen agieren.
  2. Politische Forderungen: Um die Digitalisierung voranzutreiben, werden einheitliche rechtliche Rahmenbedingungen, der Ausbau der digitalen Infrastruktur und die Förderung digitaler Kompetenzen gefordert. Ein Ansatz könnte die Einrichtung eines nationalen Digitalisierungsfonds sein, aber auch eine bessere Planung der Fördermittel auf Länderebene.

Fazit

In der Vergangenheit haben sich viele Unternehmen auf Effizienzsteigerungen und Kostensenkungen durch digitale Technologien konzentriert. Diese Sichtweise ist oft das Ergebnis einer konservativen Unternehmenskultur, die Veränderungen und Risiken scheut.
Dabei wird übersehen, dass die Digitalisierung das Potenzial hat, Geschäftsmodelle grundlegend zu verändern und neue Wertschöpfungsmöglichkeiten zu schaffen. Beispielsweise ermöglicht die Digitalisierung die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen, die Schaffung personalisierter Kundenerlebnisse oder die Erschließung neuer Märkte durch datengestützte Entscheidungsfindung.
Sie fördert auch Innovationsprozesse durch agilere und flexiblere Arbeitsweisen, die kreative Lösungen und eine schnelle Anpassung an Marktveränderungen unterstützen. Viele Unternehmensgründer unterschätzen die Möglichkeiten, die sich aus der Analyse großer Datenmengen (Big Data) ergeben, beispielsweise in Form verbesserter Marktanalysen oder der Optimierung interner und externer Prozesse. Dies sind nur ganz einfache Beispiele.
Die Herausforderung besteht darin, diese Potenziale zu erkennen und in eine strategische Unternehmensausrichtung zu integrieren, die die Digitalisierung als integralen Bestandteil der Unternehmensentwicklung begreift.
Vielleicht hilft diese Anregung, schneller in die digitale Unternehmensentwicklung einzusteigen: Mit einer ganzheitlichen Datenstrategie werden alle Bereiche eines Unternehmens durchleuchtet. Im Ergebnis wird klar, welches Geschäftsmodell vorhanden ist, welches angestrebt werden soll und was dazu fehlt. Auch hier unterstützen die IHKs vor Ort.
Die jeweiligen Ansprechpartner in Ihrem Kammerbezirk finden Sie unter folgendem Link.

Veranstaltungen und weitere Informationen

Über das impulsnetzwerk.ihk.de erhalten Sie wöchentlich verschiedene Online-Impulse zu digitalen Themen. Die Vielfalt der Angebote ist dem Querschnittsthema Digitalisierung geschuldet, so dass für alle Zielgruppen in den Unternehmen etwas dabei ist. Die Angebote finden Sie hier.
Aber auch die regionalen IHKs und unser Dachverband DIHK bieten unzählige Angebote online und vor Ort an, die Sie auf den jeweiligen Webseiten unter Veranstaltungen finden.
Darüber hinaus finden Sie eine Fülle von Fachbeiträgen unter der Rubrik Endlich verständlich. Bitte teilen Sie uns mit, welche Themen Sie vermissen. In der Regel recherchieren wir aktuelle Megatrends und holen uns Meinungen aus Studien und Unternehmensbesuchen ein, um Fachbeiträge zu erarbeiten. Jeder Impuls von außen ist uns willkommen.
Schreiben Sie uns gerne einen Kommentar, einen Wunsch, welche Impulse Sie für Ihre Unternehmensentwicklung benötigen.

Glossar

  • Agiles Projektmanagement: Methoden, die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit in den Mittelpunkt stellen.
  • Design Thinking: Ein Ansatz zur Lösung von Problemen und zur Entwicklung neuer Ideen, der Nutzerbedürfnisse in den Mittelpunkt stellt.
  • KI (Künstliche Intelligenz): Technologien, die es Computern ermöglichen, Aufgaben zu erledigen, die menschliche Intelligenz erfordern.
  • Cybersicherheit: Schutz von Computersystemen und Netzwerken vor Diebstahl oder Beschädigung ihrer Hardware, Software oder Daten.
  • Digitalisierungsfonds: Ein finanzielles Instrument, das darauf abzielt, Investitionen in digitale Projekte und Technologien zu fördern.

Ein Jahr ChatGPT - und jetzt?

Wie Unternehmen KI-Tools wie ChatGPT und Co. für die eigene Geschäftsentwicklung nutzen können, ist Thema dieses Beitrags von unserem Gastexperten Pitt Höher. Tauchen Sie ein in die Welt der Large Language Models (LLM) und erkunden Sie das Potenzial, das in der Verarbeitung natürlicher Sprache und KI-basierter Innovation schlummert. Ein Glossar am Ende hilft, die weite Welt der KI-Möglichkeiten besser zu verstehen.
IHK24 Artikel Bannerbild 2023 (5)

Was ist ChatGPT & generative KI?

Mittlerweile ist ChatGPT weitgehend bekannt, aber die Frage, wie diese Technologie im Unternehmenskontext in konkrete Mehrwerte umgesetzt werden kann, ist für viele noch offen.
ChatGPT basiert auf einem sogenannten Large Language Model (LLM) und stellt eine Form der generativen Künstlichen Intelligenz (KI) dar. Das „Large" in Large Language Model bezieht sich auf die enorme Anzahl von Parametern, die während des Trainings angepasst werden, um aus Daten zu lernen. Beispielsweise hat GPT-3, das Standardmodell von ChatGPT, etwa 175 Milliarden solcher Parameter.
Diese LLMs sind in der Lage, eine Vielzahl von Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing) zu bewältigen. Dazu gehören unter anderem das Generieren und Klassifizieren von Texten, das Beantworten von Fragen in Konversationen und das Übersetzen von Sprachen. Dies ist möglich, weil LLMs durch Training an sehr großen Textmengen ein semantisches Verständnis von Sprache entwickelt haben und so die Wahrscheinlichkeit des nächsten Wortes vorhersagen können.
Generative KI wird nachhaltige Auswirkungen auf Wirtschaft und Gesellschaft haben. Eine Studie von McKinsey prognostiziert weltweit einen jährlichen Produktivitätsgewinn von 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar durch generative KI. Der Einfluss dieser Technologie erstreckt sich über alle Branchen, wobei 75 Prozent der Wertschöpfung auf vier Schlüsselbereiche entfallen:
  • Kundenservice
  • Marketing und Vertrieb
  • Softwareentwicklung
  • Forschung und Entwicklung (F&E)
Laut einer Analyse von IDC erzielen Unternehmen für jeden in KI investierten Dollar einen durchschnittlichen Ertrag von 3,5 Dollar.

Konkrete Anwendungsfälle

Kundenbetreuung: LLM ermöglichen Self-Service durch KI-Chatbots, die komplexe Anfragen sofort und personalisiert beantworten, Probleme beim Erstkontakt lösen und die Reaktionszeit durch Echtzeitunterstützung verkürzen. Dies kann zu einer Produktivitätssteigerung von 30-45% führen.
Marketing und Vertrieb: Hier sorgen LLMs für eine effiziente Erstellung von Inhalten und eine personalisierte Produktfindung, was den E-Commerce-Umsatz ankurbeln kann. Generative KI könnte die Produktivität im Marketing um 5 bis 15 Prozent des Gesamtbudgets steigern.
Wissensmanagement: LLMs können den Informationsaustausch innerhalb einer Organisation erheblich erleichtern, da sie die Kommunikation mit Systemen und Datenbanken in natürlicher Sprache ermöglichen. Dadurch können die richtigen Informationen zur richtigen Zeit gefunden werden.
Software-Engineering: In der Software-Entwicklung ermöglicht die Behandlung von Coding als natürliche Sprache die Generierung oder Verbesserung von Code auf der Grundlage von Eingaben in natürlicher Sprache, was zu Produktivitätssteigerungen von 20 bis 45 % führt.

Herausforderungen und Lösungsansätze

Trotz ihres Potenzials müssen bei der Verwendung von LLM einige Einschränkungen berücksichtigt werden. Obwohl LLMs überzeugende Texte erzeugen können, kann die Genauigkeit und Zuverlässigkeit dieser Texte nicht immer garantiert werden. Zwei wesentliche technische Herausforderungen sind die Erklärbarkeit der Ergebnisse und das Phänomen der Halluzinationen, bei dem das Modell falsche oder irreführende Informationen erzeugt, die nicht von echten Inhalten unterschieden werden können.
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, gibt es neben dem Prompt Engineering zwei gängige Methoden: Fine-Tuning und Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Prompt Engineering beschreibt den Prozess, bei dem die Anfragen (Prompts) an ein LLM angepasst werden. Beispielsweise kann dem Modell eine Rolle zugewiesen oder die Zielgruppe spezifiziert werden, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass die Antwort den Erwartungen des Nutzers entspricht. Diese Methode erfordert kein tiefes technologisches Verständnis und basiert auf der Fähigkeit, seine Gedanken und Fragen klar und verständlich zu formulieren. Der Nachteil ist, dass Prompt Engineering erlernt werden muss und dass die Qualität der Antwort nicht über die Fähigkeiten des Modells hinausgehen kann.
Fine-Tuning bezeichnet den Prozess, bei dem ein bereits vortrainiertes Modell mit einem spezifischen, oft kleineren Datensatz weiter trainiert wird, um es an eine bestimmte Aufgabe oder Domäne anzupassen. Diese Methode ermöglicht eine verbesserte Leistung innerhalb dieser Aufgabe oder Domäne und ist wesentlich effizienter als das Trainieren eines neuen Modells. Allerdings kann es bei der Feinabstimmung zu einer Überanpassung kommen, bei der das Modell die Trainingsdaten “auswendig lernt” und nicht mehr in der Lage ist, mit neuen und unbekannten Anfragen effektiv zu interagieren. Die Qualität und Größe des Datensatzes für das Fine-Tuning ist entscheidend für die Leistungsfähigkeit des angepassten Modells.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine Technik, die Informationen aus externen Datenquellen extrahiert und in die Antworten eines LLM integriert. Dies ermöglicht die Generierung präziser und faktenbasierter Antworten durch den Zugriff auf verlässliche Quellen und macht RAG besonders geeignet für Anwendungen, die aktuelle und überprüfbare bzw. verlässliche Informationen erfordern. Die Implementierung eines RAG-Systems ist jedoch komplexer und kann zu höheren Latenzzeiten führen, da externe Datenquellen durchsucht werden müssen.

Umsetzungsszenario

ChatGPT hat zweifellos das Potenzial von LLMs aufgezeigt und die Tür zu einer Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten im Bereich der generativen KI geöffnet. Nun ist es an der Zeit, dieses Potenzial zu nutzen, innovative Geschäftsmodelle zu entwickeln und bestehende Strukturen zu transformieren. Dabei ist es wichtig, LLMs nicht nur als Antwort auf einen aktuellen Trend einzusetzen, sondern sie gezielt in Anwendungsfeldern einzusetzen, die einen Mehrwert für die jeweilige Organisation versprechen.
Für den Erfolg von KI-Projekten, insbesondere im Bereich Natural Language Processing, ist ein ganzheitlicher Ansatz unabdingbar. Die Realisierung nachhaltiger Mehrwerte erfordert die Kombination von fachlichem Domänenwissen und technologischer Expertise, umgesetzt durch ein interdisziplinäres Team.
Eine effektive Herangehensweise an den Einsatz von KI beginnt mit einer Explorationsphase. In dieser Phase kommen unterschiedliche Fachbereiche wie Marketing oder Produktion zusammen und lernen an konkreten Beispielen die Möglichkeiten und Grenzen der Technologie kennen. Zudem werden Ideen für eigene Anwendungsfälle entwickelt. Anschließend wird in Zusammenarbeit mit Technologieexperten eine tiefergehende Analyse durchgeführt, um die potenziellen Anwendungsfälle auszuarbeiten und ihre Machbarkeit zu bewerten.
Die Validierung dieser Anwendungsfälle erfolgt durch die Entwicklung von KI-Prototypen. Auch hier ist die Einbindung eines interdisziplinären Teams von Vorteil: Während die Technologieexperten die Prototypen entwerfen und technisch evaluieren, ist die Einbindung der Nutzer unerlässlich, um eine hohe Benutzerfreundlichkeit zu gewährleisten und Akzeptanz zu schaffen.
Nach erfolgreicher Entwicklung und Validierung eines KI-Prototyps steht die Skalierung im Fokus. Ziel ist es, aus dem Prototyp eine nachhaltige Lösung zu entwickeln und diese in bestehende Prozesse und Systeme einzubetten. Dieses strukturierte Vorgehen ermöglicht es Unternehmen, das Potenzial von KI für innovative Lösungen voll auszuschöpfen und ihre Geschäftsmodelle zukunftsfähig zu gestalten.

Vertiefende Angebote

Im Rahmen unserer institutionellen Partnerschaft der IHK Südlicher Oberrhein und dem Zukunft.Raum.Schwarzwald mit dem BadenCampus in Breisach, unterstützen wir folgendes finanziell gefördertes Angebot:
Sie möchten die Potenziale der generativen KI auch für Ihr Unternehmen nutzbar machen? Nutzen Sie die Chance und bewerben Sie sich für den FRAI.accelerator am BadenCampus, der im April 2024 startet und auf das Themengebiet Natural Language Processing spezialisiert ist. Der Accelerator begleitet Sie von der Identifikation von Use Cases über die Entwicklung von Prototypen bis hin zur Skalierung, unterstützt von führenden Experten auf diesem Gebiet.
Zusätzlich haben Sie die Möglichkeit, von Fördermitteln des Landes Baden-Württemberg zu profitieren. Bei Interesse kontaktieren Sie den BadenCampus unter info@badencampus.de mit dem Stichwort ‘FRAI.accelerator’. (Sobald die Bewerbungsplattform zur Verfügung steht, aktualisiern wir dies ebenfalls hier.) 
Für alle, die sich für generative KI interessieren und ihr Potenzial in der Praxis erproben möchten, bieten der BadenCampus am 1. März 2024 die Online-Session "Build your own GPT - Practical Potentials of LLMs" an. Eine kostenfreie Teilnahme und Anmeldung ist hier möglich.
Des Weiteren können Sie kostenfrei an monatlichen Online-Impulsen des impulsnetzwerk.ihk.de wie an der KI Café Impuls Serie teilnehmen, weitere Tipps und Tricks zu ChatGPT nachlesen oder uns für initiale KI-Inhouse-Workshops buchen.

Glossar

ChatGPT: Ein Computerprogramm, das auf Basis von großen Datenmengen trainiert wurde, um Texte zu verstehen und zu generieren. Es kann auf Fragen antworten, Texte schreiben und vieles mehr.
Generative Künstliche Intelligenz (KI): Ein Typ von Künstlicher Intelligenz, der neue Inhalte erzeugen kann, die zuvor nicht existierten, wie Texte, Bilder oder Musik.
Large Language Model (LLM): Ein sehr großes Computermodell, das darauf trainiert ist, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. "Large" bezieht sich auf die große Menge an Daten, mit denen das Modell trainiert wurde.
Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP): Ein Bereich der Informatik, der sich damit beschäftigt, wie Computer menschliche Sprache verstehen und verarbeiten können.
Semantisches Verständnis: Die Fähigkeit, die Bedeutung und den Kontext von Wörtern und Sätzen in der menschlichen Sprache zu verstehen.
Software-Engineering: Die Praxis der Entwicklung und Wartung von Software.
Halluzinationen (im Kontext von KI): Fehlerhafte oder irreführende Informationen, die von einem KI-Modell generiert werden, ohne dass diese auf echten oder korrekten Daten basieren.
Prompt Engineering: Die Kunst, Anfragen oder Befehle an ein KI-Modell so zu formulieren, dass es die gewünschten Ergebnisse liefert.
Fine-Tuning: Das Anpassen eines bereits vortrainierten Modells auf spezifische Aufgaben oder Daten, um dessen Leistung zu verbessern.
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Eine Technik, bei der ein KI-Modell Informationen aus externen Datenquellen sucht und diese in seine Antworten einbezieht.
Explorationsphase: Ein Prozessschritt, bei dem eine Organisation die Möglichkeiten und Grenzen einer Technologie erforscht.
KI-Prototyp: Ein erstes Modell oder Beispiel eines KI-Systems, das entwickelt wird, um zu zeigen, wie es funktionieren kann.
Skalierung: Der Prozess, eine Lösung oder ein Produkt so anzupassen, dass es in einem größeren Maßstab oder für eine größere Benutzergruppe eingesetzt werden kann.
(Stand 14. Februar 2024, Gastautor: Pitt Höher (BadenCampus); Herausgeber: Emmanuel Beule)

Lean-IT: schlankes IT-Management

Ein Gastbeitrag von Tobias Fischer und Benedikt Schmieder im Rahmen unserer Serie „Impulse zur ‚neuen Normalität‘ und digitalen Führung von Unternehmen“. Tobias Fischer ist Inhaber und Berater der TF Unternehmensberatung.
Benedikt Schmieder ist angestellter IT Security Analyst und berät nebenberuflich Unternehmen zu IT-Themen. Gemeinsam beschäftigen sie sich mit der Verbindung von IT- und Lean-Management.

Die Verzahnung zweier Welten

Längst finden die Prinzipien und Werkzeuge des Lean-Managements über die industrielle Fertigung hinaus Anwendung in anderen Branchen und Bereichen.
Beispielsweise ist eine optimierte Bettenplanung unter Lean-Gesichtspunkten in Krankenhäusern heutzutage keine Seltenheit mehr. So kämpfen auch IT-Abteilungen in Unternehmen nach wie vor mit sehr heterogenen IT-Landschaften, veralteten und schwer wartbaren Legacy-Hard- und Softwareprodukten, mit unklaren Verfahren und Abläufen, sowie mit einem steigenden Kostendruck hinsichtlich der Rentabilität.
Gleichzeitig sind Informationssysteme und durch sie bereitgestellte Dienste Basis für die digitale Transformation von Geschäftsprozessen und ganzen Organisationen. Gerade deshalb ist eine effiziente Gestaltung von IT-Services und -Prozessen unverzichtbar.
Kombiniert man nun die Grundgedanken des Lean-Managements und des IT-Managements ergeben sich Schnittmengen hinsichtlich der häufigen Probleme und Herausforderungen in IT-Abteilungen von Unternehmen und den durch den Einsatz von Methoden des Lean-Managements möglichen Lösungen.
Doch welche Lean-Werkzeuge können bei der Optimierung welcher Problemfelder der IT helfen? Dieser Fragestellung widmet sich dieser Beitrag.

Lean und IT

Die Begriffe „Lean“ und „IT“ sind in der Geschäftswelt omnipräsent. Doch was steckt außer Just-in-Time und Service-Desk jeweils noch dahinter?
Zunächst ist ein einheitliches Verständnis für die jeweiligen Begrifflichkeiten und Konzepte notwendig.
Lean-Management ist weit mehr als einzelne Methoden zur Prozessoptimierung. Im Fokus steht die kontinuierliche Verbesserung (KVP) bei konsequenter Eliminierung von Verschwendung. Hierbei sind die gängigen Lean-Prinzipien unter Zuhilfenahme der entsprechenden Methoden umzusetzen. Diese entspringen größtenteils dem Toyota Produktionssystem, das als das erste und heute bekannteste sogenannte Produktionssystem bezeichnet werden kann und mittlerweile weit über die Automobilbranche hinweg Anwendung findet.
© T. Fischer & B. Schmieder
Abbildung 1: Übersicht der Lean-Prinzipien und gängigen Methoden
Dabei sind neben den gängigen Prinzipien und Methoden zudem organisatorische und mitarbeiterfokussierte Grundsätze zu beachten.
Alle Mitarbeiter des Unternehmens streben nach Verbesserung. Wird ein entsprechendes Niveau nach der Durchführung einer Verbesserungsmaßnahme erreicht, so wird dieses Niveau zum neuen Standard erhoben. Dadurch entsteht eine kontinuierliche Verbesserung aller Prozesse über die Zeit. Hier ist zu beachten, dass KVP größtenteils eher Denkweise und Philosophie, als ein technisches oder produktionswirtschaftliches Prinzip ist. Deshalb ist es essenziell wichtig, dass ein funktionierender KVP unter Einbezug aller Mitarbeitenden stattfindet, um Ressourcen im Unternehmen bewusst und achtsam einzusetzen.
Grundlage für den kontinuierlichen Verbesserungsprozess sind die vier gängigen Lean-Prinzipien: Ziehprinzip, Taktprinzip, Null-Fehler-Prinzip sowie Flussprinzip.
Hierzu nachfolgend ein kurzer Exkurs zu den Lean-Prinzipien und beispielhaften Methoden, der von „Lean-Kennern“ gerne übersprungen werden kann.

Exkurs: Lean-Prinzipien

Ziehprinzip

Kernidee des Ziehprinzips ist das Anstoßen der Produktion durch die Nachfrage des nachgelagerten Prozessschrittes. Die Produktion soll nur durch den konkreten Kundenauftrag starten, was im Vergleich zur klassischen Produktionsplanung, die aus dem Absatzplan einen Produktionsplan generiert, einen Paradigmenwechsel darstellt.
Zwei gängige Methoden zur Umsetzung des Ziehprinzips sind „Kanban“ und „Supermärkte“. Kanban, zu Deutsch „Karte / Zettel“ dient dabei zur Steuerung der Herstellung und des Flusses von Produkten zwischen unterschiedlichen Prozessen. Ein Supermarkt ist darauf aufbauend eine Organisationsform eines Warenpuffers zur definierten Bereitstellung und visuellen Kontrolle von (Zwischen-) Produkten.

Taktprinzip

Mit dem Taktprinzip werden einzelne Prozessschritte so ausgelegt, dass die Arbeitsinhalte gleich lang dauern und dadurch eine Pufferlagerung zwischen den Prozessschritten entfällt. Auch bei diesem Prinzip ist der Kunde der ausschlaggebende Faktor, auf den der Arbeitstakt auszulegen ist.
Die Produkte sollen also in jenem Rhythmus fertiggestellt werden, in dem der Kunde sie abruft. Bei konsequenter Ausrichtung am Kundentakt sind Fertigwarenlager nicht mehr notwendig. Über die Prozesskette hinweg betrachtet, bedeutet das Taktprinzip, dass die benötigten Rohstoffe oder Materialien im gleichen zeitlichen Rhythmus angeliefert werden, in dem die Produktion arbeitet und nach welchem wiederum die Auslieferung organisiert ist.
Basis hierfür ist die Methode Just-in-Time (JIT), die Verschwendung durch zeitgenaue Anlieferung oder Produktion der benötigten Materialien vermeidet. Nach allgemein gültiger Definition bedeutet JIT, das Material in der richtigen Zeit, zur richtigen Qualität, in der richtigen Menge und am richtigen Ort bereitzustellen. Da die Teile nicht auf Lager gelegt werden müssen, bis sie benötigt werden, kann eine signifikante Senkung der Bestände erreicht werden. Damit einher geht die Reduzierung der benötigten Lagerfläche sowie eine Verringerung der Durchlaufzeit. Im Ergebnis steigt die Reaktionsfähigkeit auf Kundenaufträge.

Null-Fehler-Prinzip

Neben Durchlaufzeit und Kosten ist die Qualität eines der Hauptziele der schlanken Produktion. Im Rahmen des Null-Fehler-Prinzips haben sich Methoden wie TPM und Poka Yoke etabliert.
TPM bedeutet „Total Productive Maintenance“ und zielt auf die Erhöhung der Anlagenverfügbarkeit durch eine vorbeugende und umfassende Instandhaltung ab.  Die Mitarbeiter werden so qualifiziert, dass sie Instandhaltungsmaßnahmen selbst und routiniert vornehmen können. Die Termine für die Instandhaltung der Anlagen werden vorbeugend geplant und durchgeführt. Ungeplante Reparaturen sowie Ausfälle werden damit vermieden.
Die Methode Poka Yoke unterstützt die Fehlerprävention und wird auch frei mit „Narrensicherheit“ übersetzt. Hierfür werden Produkte, Maschinen und Betriebsmittel so konstruiert, dass gewisse Fehler praktisch unmöglich gemacht werden.  Beispielsweise werden nur ganz bestimmte Größen von Schrauben verwendet, sodass eine korrekte Montage sichergestellt wird, indem nur eine passende Schraube in ein dafür vorgesehenes Gewinde gedreht werden kann.

Fließprinzip

Das Fließprinzip legt den Fokus des Prozesses auf das Produkt und versucht die organisatorischen Funktionsbarrieren im Unternehmen abzubauen, sodass der Wertschöpfungsanteil, ohne Schleifen, unnötige Wege oder Arbeitsschritte, stetig zunimmt.
Methoden zu diesem Prinzip sind beispielsweise der One-Piece-Flow oder SMED.
Mit Anwendung des One-Piece-Flows erfolgt die Bearbeitung durch in Serie hintereinander angeordnete Arbeitsstationen ohne Zwischenlager. Die Teile durchlaufen jede Arbeitsstation ohne Wartezeiten bis zum fertigen Endprodukt. Dadurch können minimale Bestände und kürzeste Durchlaufzeiten realisiert werden.
SMED ist die Abkürzung für „Single Minute Exchange of Die“ und bezeichnet übersetzt einen Werkzeugwechsel im einstelligen Minutenbereich. Hierbei soll die Rüstzeit von Anlagen drastisch reduziert werden.
Zudem existieren weitere Methoden, die nicht direkt einem der vier Grundprinzipien des Lean-Managements zugeordnet werden können, darunter 5S (Ordnung und Sauberkeit) sowie Shopfloor-Management.
Mit der Methode 5S werden Arbeitsplätze und ihr Umfeld sicher, sauber und übersichtlich gestaltet. Ordnung und Sauberkeit sind Grundvoraussetzungen zur Verbesserung der Prozesse. Außerdem sinkt durch Übersichtlichkeit und eindeutige Kennzeichnung das Risiko von Arbeitsunfällen.
Shopfloor-Management bezeichnet die Übernahme von Verantwortung am Ort der Wertschöpfung. Dabei werden Prozesse transparent gemacht und entsprechende Kennzahlen (KPIs) genutzt, um Handlungsbedarf aufzuzeigen, Probleme zu definieren und diese priorisiert sowie strukturiert abzuarbeiten.

Handlungsfelder der IT-Abteilung

IT im Unternehmenskontext dient der Unterstützung von Geschäftsprozessen aller Art. Hierbei werden Produkte, Technologien und Ressourcen aus dem Bereich der Informations- und Kommunikationstechnologie eingesetzt.
Relevant für die Verbindung von Lean-Management und der Unternehmens-IT sind IT-seitig die dort vorhandenen Rollen bzw. Handlungsfelder. Diese lassen sich in vier Teilbereiche unterteilen und sind in Organisationen unterschiedlich stark ausgeprägt bzw. vorhanden. Nachfolgend werden die Teilbereiche in Gänze und einige darin enthaltene Rollen exemplarisch vorgestellt.
Auch hier gilt: IT-Experten dürfen gerne zum Abschnitt „Lean-IT in der Anwendung“ springen.
© T. Fischer & B. Schmieder
Abbildung 2: Übersicht der Handlungsfelder in IT-Abteilungen
Im Teilbereich IT-Governance und -Compliance werden die Unternehmensziele unter Anwendung einer IT-Strategie auf die IT-Abteilung heruntergebrochen und Projekte und Maßnahmen daraus abgeleitet. Deren Umsetzung und die Erreichung der aus der IT-Strategie resultierenden Ziele ist zu prüfen.
Tätigkeitsfelder in diesem Bereich sind u.a. das IT-Controlling, das IT-Risikomanagement, oder auch das Business Continuity Management.  Im IT-Controlling wird die Zielerreichung, u.a. hinsichtlich Effizienz und Effektivität, Qualität, Kosten, usw. gemessen und gesteuert.
Das IT-Risikomanagement führt Verfahren zur Risikobeurteilung und Risikobehandlung durch. Das Business Continuity Management hat die Aufgabe, zu planen, wie die Durchführung von Geschäftsprozessen selbst in Notfallsituationen mit Auswirkungen auf die IT aufrechterhalten werden können.
Im Rahmen des Teilbereichs IT-Projekt und -Portfoliomanagement werden Neuerungen und Veränderungen geplant und gesteuert. Dazu zählen u.a. auch das Change Management und das Anforderungsmanagement. Im Change Management werden Änderungen an IT-Systemen, IT-Applikationen, usw. geplant und die Umsetzung der Änderungen überwacht. Beim Anforderungsmanagement werden Anforderungen an IT-Systeme, IT-Applikationen, usw. nach festgelegten Verfahren erfasst, über die Umsetzbarkeit und die Umsetzung entschieden und die Umsetzung durch die Rollen anderer IT-Teilbereiche begleitet.
Im Teilbereich IT-Applikationen werden Softwareanwendungen geplant, entwickelt und administriert. Hierzu zählt u.a. die Applikationsentwicklung und das Enterprise Architecture Management. In der Applikationsentwicklung werden die im Anforderungsmanagement erhobenen Anforderungen in Code umgesetzt und so als Anwendungsfunktionalität zur Verfügung gestellt. Das Enterprise Architecture Management beschäftigt sich mit der Entwicklung von IT-Architekturen in strategischer und operativ-technischer Hinsicht. Es werden vollständige Betriebsmodelle inklusive aller enthaltenen Komponenten entworfen.
Der Teilbereich IT-Betrieb liefert die für die Bereitstellung der IT-Services notwendige Infrastruktur – darunter Netzwerk-, Server-, sowie IT-Sicherheitskomponenten. Weiterhin sorgt der IT-Betrieb für die Entstörung der betriebenen IT-Services. Der Benutzersupport reagiert beispielsweise auf Service Requests oder Incident Requests von Benutzern und setzt diese um bzw. löst diese. Im Asset und Configuration Management werden die von der Organisation eingesetzten Informationssysteme und deren Ausstattung und Konfiguration verwaltet.

Lean-IT in der Anwendung

Nach Erläuterung der Begrifflichkeiten und Bestandteile der IT sowie des Lean-Managements stellt sich nun die Frage nach der konkreten Anwendbarkeit der Lean-Werkzeuge in der Unternehmens-IT.
Geboren in der Serienproduktion von Automobilen erzielen die meisten aller Lean-Werkzeuge in diesem Bereich ihre größte Wirkung. So finden sich auch in IT-Abteilungen Prozesse mit hohem Wiederholungsgrad, die zumeist im operativen „IT-Tagesgeschäft“ auftreten.
Dazu gehört beispielsweise das Anlegen von Benutzerkonten, das Bereitstellen von virtuellen Maschinen oder die Vergabe von Berechtigungen, die als IT-Tätigkeiten unter Anwendung von gängigen Lean-Methoden wie der Durchlaufzeitenanalyse oder der Standardisierung konsequent effizient gestaltet werden können. So lässt sich die Bereitstellung von virtuellen Maschinen in Teilschritten darstellen, die jeweils auf Ihren Verschwendungsgrad hin zeitlich sowie kostentechnisch untersucht und optimiert werden können.
Aber auch andere Methoden des Lean-Managements, die nicht nur vorrangig in Serienproduktionen Anwendung finden müssen, lassen sich trefflich in andere Bereiche übertragen. So unterstützt eine strukturierte Problemlösung ganz unabhängig von Branche oder dem speziellen Fall bei der Lösung von Problemen, indem eine umfassende Problembeschreibung, gefolgt von einer fundierten Ursachenanalyse erstellt wird. Danach können gezielte Maßnahmen zur Ursachenbeseitigung definiert und umgesetzt werden.
Zu guter Letzt erfolgt die Überprüfung der Wirksamkeit.

Doch wie sieht nun ein konkreter Anwendungsfall von Lean-Methoden in der IT-Abteilung aus?

Die Beschaffung von gängigen Komponenten, wie z.B. LAN-Kabeln, Tastaturen, Festplatten, etc. ist ein klassischer Prozess im Rahmen des IT-Sourcing. Genauso wie bei der Beschaffung von (Roh-) Material für die industrielle Fertigung, besteht auch hier der Anreiz, die benötigten Komponenten bedarfsgerecht, zeitnah und kostengünstig bereitzustellen.
Genauso lässt sich auch für sich in der Beschaffung wiederholende Komponenten ein KANBAN-Regelkreis einführen.
Dieses System funktioniert im Sinne eines sich selbststeuernden Regelkreises mit Hilfe von Karten an Behältern, die Entnahme-, Transport- und Produktinformationen enthalten. Ist der Behälterinhalt von einem Prozessschritt verbraucht (also z.B. die Tastatur ausgeliefert an den Benutzer oder die Festplatte im entspr. Rechner verbaut), so wird entweder nur die Karte oder der Behälter mitsamt der Karte zum vorgelagerten Prozessschritt gebracht, wo dann die Bearbeitung/Bestellung angestoßen wird. Der nach Lieferung wieder gefüllte Behälter gelangt anschließend mit der Karte zurück zum Bedarfsort. Der Zyklus kann von neuem beginnen.
© T. Fischer & B. Schmieder
Abbildung 3: Beispiel für eine Kanban-Karte
Wie oben beschrieben, lassen sich Lean-Methoden aber auch in nicht von Serienproduktion oder hohem Wiederholungsgrad geprägten Prozessen anwenden.
Insbesondere im IT-Controlling und dem Bereich der IT-Sicherheit muss es gelingen, alle für den jeweiligen Arbeitsplatz/Aufgabenbereich relevanten Informationen in schnell erfassbarer Form darzustellen. Hierbei müssen außerdem Unregelmäßigkeiten und Probleme sichtbar gemacht werden können, um eine schnelle Reaktion bzw. Problemlösung zu gewährleisten.
Genau diesen Ansatz verfolgen die klassischen Lean-Methoden „Visualisierung“ sowie „Shopfloor-Management“, um Mitarbeiter und Führungskräfte in die Lage zu versetzen, unmittelbar eine Abweichung vom gesetzten Standard zu erkennen. So werden Prozesse transparent gemacht, entsprechende Kennzahlen genutzt, um Handlungsbedarf aufzuzeigen, Probleme zu definieren und diese priorisiert sowie strukturiert abzuarbeiten.  
© T. Fischer & B. Schmieder
Abbildung 4: Skizze eines beispielhaften Dashboards

Ein weiteres Beispiel

Bei der Bereitstellung einer neuen Serverapplikation (egal ob eigenentwickelt oder durch Zukauf beschafft) sind Kompetenzen aus verschiedenen Teilbereichen der IT notwendig, darunter das IT-Projektmanagement, das Anforderungsmanagement, ggf. das Lizenzmanagement, das Changemanagement, das Enterprise Architecture Management, ggf. die Applikationsentwicklung,  das Applikationsmanagement, die Applikationsadministration, die IT-Infrastruktur sowie die IT-Sicherheit.
Die jeweiligen Rolleninhaber müssen parallele oder nacheinander erfolgende Tätigkeiten durchführen, um die Applikation schlussendlich zur Verfügung stellen zu können. Hierbei kommt es in der Praxis aufgrund der hohen Anzahl von beteiligten Akteuren und der Verzahnung der Tätigkeiten nicht selten zu Verzögerungen im Prozessablauf.
Zur Schaffung von Transparenz und zur Strukturierung lassen sich hier die Methoden Wertstrommanagement und Durchlaufzeitenanalyse anwenden.
Beim Wertstrommanagement wird zunächst der zu betrachtende Prozess in seinen Teilprozessschritten erfasst und visualisiert (z.B. genaue Prozessschritte, Kennzahlen, etc.). Im Anschluss wird der Materialfluss zwischen den Teilprozessen erfasst (Dies beinhaltet physischen sowie virtuellen Materialfluss, wie z.B. die Installation eines virtuellen Servers und die anschließende Bereitstellung an den Applikationsadministrator).
Danach werden alle Informationsflüsse zwischen, zu und von den Prozessschritten visualisiert (z.B. informiert das IT-Sourcing den Applikationsadministrator über den Eingang der zugekauften Applikation). Darauf aufbauend wird die Durchlaufzeit des Prozesses ermittelt (Bearbeitungszeiten der einzelnen Teilprozessschritte sowie die Liege-/Wartezeiten zwischen ihnen). Mit dieser Systematik wird zunächst der IST-Zustand aufgenommen, der Verbesserungspotentiale identifiziert und damit Grundlage für die Erarbeitung des Soll-Zustandes liefert. Der Weg vom Ist- zum Soll-Zustand lässt sich dann in einzelnen konkreten Maßnahmen abbilden.
© T. Fischer & B. Schmieder
Abbildung 5: Skizze eines beispielhaften Wertstroms

In Summe

Insgesamt zeigt sich, dass Unternehmen durchaus davon profitieren können, wenn sie gezielt Methoden des Lean-Managements in der Unternehmens-IT einsetzen.
Viele Prozesse der IT haben Wertstromcharakter und sind so besonders dafür geeignet, durch die Anwendung von gängigen Lean-Werkzeugen optimiert zu werden. Die Autoren empfehlen jedoch, im Vorfeld eine gezielte Auditierung in anwendungswilligen Unternehmen durchzuführen, um mögliches Optimierungspotenzial erkennen zu können und letztlich die passenden Methoden zur konkreten Verbesserung anzuwenden.
Weiterführende Informationen zum Thema „Lean-IT“ können Sie dem Beitrag „Lean-IT – Anwendbarkeit bewährter Lean-Methoden in der Unternehmens-IT“ in der Fachzeitschrift „Industrie 4.0 Management“, Ausgabe 3/2020, entnehmen. 

Online-Workshop Angebote

Wenn Sie Interesse an diesem Thema gewonnen haben, möchten wir, die IHK Südlicher Oberrhein, Sie zu Online-Workshopreihen zu diesem Thema einladen.  Schauen Sie dazu gerne auf unter IHK Online Akademie Südlicher Oberrhein nach oder registrieren Sie sich für den E-Mail-Service von Veranstaltungsangeboten.  

12 Videostatements zur Digitalisierung in Unternehmen

Digitalisierung aus dem Blickwinkel einer Softwareherstellerin, eines Wissensvermittlers und eines IT-Unternehmens. Dazu zwölf Meinungen von Unternehmern aus der Region per Video. Das bot der DigiTalk der IHK Südlicher Oberrhein.
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Sicht aus einem Softwarehaus

Alle reden von „New Work“, von „Scrum“, doch wie sieht die Umsetzung aus? Gerade bei einem Softwarehersteller? Diese Frage beantwortete Brigitta Schrempp, Geschäftsführende Gesellschafterin von Schrempp EDV in Lahr und Vizepräsidentin der IHK Südlicher Oberrhein. „Diese Idee, dass keiner die Verantwortung hat, ist bei uns total in die Hose gegangen“, gab sie ganz offen vor den rund 30 Zuhörerinnen und Zuhörern zu. „Ein Schiff braucht einen Kapitän!“ Inzwischen hat sie Teamkoordinatoren eingesetzt und stellt fest: „Jetzt läuft es wieder.“
© IHK SO
Die Nachfrage aus dem Publikum, ob das nicht vielleicht am Alter ihrer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter und der Macht der Gewohnheit läge, verneinte Schrempp. „Es waren gerade die jungen Leute, die die Führung zurückwollten.“ Und überhaupt, erzählte sie von ihrem mit ihrem verstorbenen Mann im Jahr 1980 gegründeten Unternehmen, „das Durchschnittsalter bei uns im Betrieb ist 36 Jahre.“ Auf die Frage von Moderator und IHK-Referent Digitale Geschäftsprozesse Emmanuel Beule, was sich seit damals verändert habe, musste die Unternehmerin nicht lange überlegen: „Alles muss schneller gehen. Es wird erwartet, dass eine E-Mail in 20 Minuten beantwortet wird.“ Auch die Kunden hätten sich verändert: „Dieses Hemdsärmelige gibt es nicht mehr.“
„Was sind die größten Herausforderungen bei Ihrer digitalen Geschäftsentwicklung und Prozessoptimierung?“ Diese und andere Fragen beantworteten zwölf Unternehmer aus der Region im Film, ein Gemeinschaftsprojekt von BadenIT, Baden TV Süd und IHK Südlicher Oberrhein.

Videobeitrag Teil I

© IHK SO

Videobeitrag Teil II

© IHK SO

Sicht aus einem Großunternehmen

Über die Veränderungen in seinem Unternehmen berichtete Markus Kambach, Personalentwickler bei der Haufe Group in Freiburg.
© IHK SO
97 Prozent des Umsatzes machte der Wissensvermittler 1998 noch im Verlagsgeschäft. Heute liegt der Schwerpunkt im Bereich Digitale Services. Auch die Erwartungen der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter hätten sich gewandelt: „Wenn ich auf die Genehmigung für ein Tool sechs Wochen warten muss, ist das ein klassisches ,How-to-Fail‘. Das nutzt doch niemand.“ Kambach erzählte außerdem von Arbeitsbedingungen in seiner Firma – von der Duz-Kultur bis zum Desk-Sharing und erinnerte daran, dass nicht nur der Job zu einer Person passen müsse. „Umgekehrt muss ich mich auch fragen, ob das Unternehmen zu mir passt.“

Sicht aus einem Energie und IT-Versorger

Das Geschäft der Baden IT ist die Digitalisierung. Entsprechend formulierte Geschäftsführer Peter Lais ganz deutlich: „Wir brauchen 5G.“ Seine Mahnung: „Wenn wir hier in der Region nicht gestalten, dann werden wir gestaltet.“
© IHK SO
Für ihn geht der Auftrag seines Unternehmens weit über die IT hinaus. „Wir haben die Daseinsvorsorgeaufgabe 4.0. Das ist ein sinnstiftender, gesellschaftlicher Auftrag.“ Teil dessen sei auch die Sicherheit der Daten, die ein hohes Gut seien und die es gelte zu schützen – in jedem Unternehmen.
„Die größte Gefahrenquelle in der IT-Sicherheit sind die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, die einen falschen Anhang öffnen“, gab der Experte den Zuhörerinnen und Zuhörern mit auf den Weg.

Industrialisierung und die Digitalisierungs(un)fähigkeit

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Die vorhergehenden und nächsten Themen

Diese Serie folgt einem roten Faden und ist so aufgebaut, dass Sie thematisch bzw. inhaltlich gesteigert wird.
Der erste Teil lautet Was ist eigentlich Digitalisierung. Wenn Sie von vorne Anfangen wollen, klicken Sie einfach auf den Titel. Sie befinden sich aktuell im Thema Historischer Abriss von Industrie 1.0 bis heute. Je nach Erscheinungsdatum werden die anderen Tehmenangebote verlinkt.  
Hierzu werden zunächst die Themen  
in jeweils eigenen Artikeln beschrieben. Jeder Fachbegriff wird mit praxisbezogenen Beispielen erklärt. 
Anschließend folgt ein historischer Abriss von Industrie 1.0 bis heute, damit die Gründe und Auswirkungen des Wandels der Arbeit und der Gesellschaft nachvollziehbarer werden. Denn es ist gewiss, dass wir aus den Fehlern von einst, aber auch den Entwicklungsmöglichkeiten und das Erkennen von Trends viel lernen können. 
Unter Digitale Transformation und Geschäftsmodell werden theoretische Teile und Beispiele aus der Praxis erläutert. 
In Rationalisierung versus Dematerialisierung werden die Begrifflichkeiten voneinander abgegrenzt und deren Auswirkungen anhand eines Beispiel dargestellt.  
Das vielleicht spannendste Thema mündet in Auswirkungen und Prognosen von Digitalisierungsprojekten. Hier werden kurzweilig Studienergebnisse aus der Wissenschaft dargeboten. In diesem Zusammenhang haben wir den IHK-Digitalisierungsbarometers entwickelt, ein Online-Fragebogen, mithilfe dessen Sie den digitalen Reifegerade ihres Unternehmens messen können. 
Die Serie endet mit einem Leitfaden für digitale Transformation bzw. einem Fragekatalog zum Online-Test. Dieser Leitfaden dient zur Orientierung in acht Themenfeldern den digitalen Reifegrad des Unternehmens zu hinterfragen und zu steigern. 
Wenn Ihnen der Artikel gefallen hat, Sie mehr über das Thema wissen wollen oder an unseren Online-Seminaren teilnehmen möchten, empfehlen wir Ihnen sich für unsere Newsletter und Veranstaltungshinweise zu registrieren. 
(Stand 3. September 2020 – EmB)

Digitale Nutzen: Rationalisierung versus Dematerialisierung

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Der erste Teil lautet Was ist eigentlich Digitalisierung. Wenn Sie von vorne Anfangen wollen, klicken Sie einfach auf den Titel. Sie befinden sich aktuell im Thema Substitutionspotenziale: Rationalisierung versus Dematerialisierung. Je nach Erscheinungsdatum werden die anderen Tehmenangebote verlinkt.  
Hierzu werden zunächst die Themen  
in jeweils eigenen Artikeln beschrieben. Jeder Fachbegriff wird mit praxisbezogenen Beispielen erklärt. 
Anschließend folgt ein historischer Abriss von Industrie 1.0 bis heute, damit die Gründe und Auswirkungen des Wandels der Arbeit und der Gesellschaft nachvollziehbarer werden. Denn es ist gewiss, dass wir aus den Fehlern von einst, aber auch den Entwicklungsmöglichkeiten und das Erkennen von Trends viel lernen können. 
Unter Digitale Transformation und Geschäftsmodell werden theoretische Teile und Beispiele aus der Praxis erläutert. 
In Rationalisierung versus Dematerialisierung werden die Begrifflichkeiten voneinander abgegrenzt und deren Auswirkungen anhand eines Beispiel dargestellt.  
Das vielleicht spannendste Thema mündet in Auswirkungen und Prognosen von Digitalisierungsprojekten. Hier werden kurzweilig Studienergebnisse aus der Wissenschaft dargeboten. In diesem Zusammenhang haben wir den IHK-Digitalisierungsbarometers entwickelt, ein Online-Fragebogen, mithilfe dessen Sie den digitalen Reifegerade ihres Unternehmens messen können. 
Die Serie endet mit einem Leitfaden für digitale Transformation bzw. einem Fragekatalog zum Online-Test. Dieser Leitfaden dient zur Orientierung in acht Themenfeldern den digitalen Reifegrad des Unternehmens zu hinterfragen und zu steigern. 
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(Stand 3. September 2020 – EmB)

IT-Security: Mehr als nur Schutz vor virtuellen Angriffen

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Anschließend folgt ein historischer Abriss von Industrie 1.0 bis heute, damit die Gründe und Auswirkungen des Wandels der Arbeit und der Gesellschaft nachvollziehbarer werden. Denn es ist gewiss, dass wir aus den Fehlern von einst, aber auch den Entwicklungsmöglichkeiten und das Erkennen von Trends viel lernen können. 
Unter Digitale Transformation und Geschäftsmodell werden theoretische Teile und Beispiele aus der Praxis erläutert. 
In Rationalisierung versus Dematerialisierung werden die Begrifflichkeiten voneinander abgegrenzt und deren Auswirkungen anhand eines Beispiel dargestellt.  
Das vielleicht spannendste Thema mündet in Auswirkungen und Prognosen von Digitalisierungsprojekten. Hier werden kurzweilig Studienergebnisse aus der Wissenschaft dargeboten. In diesem Zusammenhang haben wir den IHK-Digitalisierungsbarometers entwickelt, ein Online-Fragebogen, mithilfe dessen Sie den digitalen Reifegerade ihres Unternehmens messen können. 
Die Serie endet mit einem Leitfaden für digitale Transformation bzw. einem Fragekatalog zum Online-Test. Dieser Leitfaden dient zur Orientierung in acht Themenfeldern den digitalen Reifegrad des Unternehmens zu hinterfragen und zu steigern. 
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(Stand 3. September 2020 – EmB)

Augemented, Virtual & Mixed Realtiy: Ist alles so, wie es scheint?

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Anschließend folgt ein historischer Abriss von Industrie 1.0 bis heute, damit die Gründe und Auswirkungen des Wandels der Arbeit und der Gesellschaft nachvollziehbarer werden. Denn es ist gewiss, dass wir aus den Fehlern von einst, aber auch den Entwicklungsmöglichkeiten und das Erkennen von Trends viel lernen können. 
Unter Digitale Transformation und Geschäftsmodell werden theoretische Teile und Beispiele aus der Praxis erläutert. 
In Rationalisierung versus Dematerialisierung werden die Begrifflichkeiten voneinander abgegrenzt und deren Auswirkungen anhand eines Beispiel dargestellt.  
Das vielleicht spannendste Thema mündet in Auswirkungen und Prognosen von Digitalisierungsprojekten. Hier werden kurzweilig Studienergebnisse aus der Wissenschaft dargeboten. In diesem Zusammenhang haben wir den IHK-Digitalisierungsbarometers entwickelt, ein Online-Fragebogen, mithilfe dessen Sie den digitalen Reifegerade ihres Unternehmens messen können. 
Die Serie endet mit einem Leitfaden für digitale Transformation bzw. einem Fragekatalog zum Online-Test. Dieser Leitfaden dient zur Orientierung in acht Themenfeldern den digitalen Reifegrad des Unternehmens zu hinterfragen und zu steigern. 
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Blockchain: Geniale Technologie, aber eine zukunftsfähige? 

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Unter Digitale Transformation und Geschäftsmodell werden theoretische Teile und Beispiele aus der Praxis erläutert. 
In Rationalisierung versus Dematerialisierung werden die Begrifflichkeiten voneinander abgegrenzt und deren Auswirkungen anhand eines Beispiel dargestellt.  
Das vielleicht spannendste Thema mündet in Auswirkungen und Prognosen von Digitalisierungsprojekten. Hier werden kurzweilig Studienergebnisse aus der Wissenschaft dargeboten. In diesem Zusammenhang haben wir den IHK-Digitalisierungsbarometers entwickelt, ein Online-Fragebogen, mithilfe dessen Sie den digitalen Reifegerade ihres Unternehmens messen können. 
Die Serie endet mit einem Leitfaden für digitale Transformation bzw. einem Fragekatalog zum Online-Test. Dieser Leitfaden dient zur Orientierung in acht Themenfeldern den digitalen Reifegrad des Unternehmens zu hinterfragen und zu steigern. 
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