Makro-Faktoren

Egal ob Künstliche Intelligenz, Makro-Faktoren oder 5G – die Digitalisierung sowie die Technologisierung versuchen auch 2019 gemeinsam einen Weg zu ebnen, der das Fundament für eine erfolgreiche digitale Transformation stellt – inklusive der dazugehörigen Stolpersteine wie Politik, Budget und fehlende Kompetenz. Ich möchte im Folgenden speziell die Daten-getriebenen Trends in den Fokus rücken. Meine ganz persönliche Einschätzung. Daten und Makro-Faktoren Es wird euch nicht überraschen, Daten werden in Zukunft Dreh- und Angelpunkt; egal in welchem Industriezweig wir uns technologisch bewegen. Liest sich abgedroschen? Meines Erachtens werden sogenannte Makro-Faktoren eine immer wichtigere Rolle einnehmen. Neben den Daten an sich, also den technologischen Faktoren, wird in Zukunft ein Mix aus unterschiedlichen Themengebieten das informationsgetriebene Zusammenspiel beschreiben – sprich, eine Makroökonomie auf Basis von unterschiedlichen Datensätzen aus verschiedenen Wirtschaftssektoren und Organisationen. Zu letzterem gehören etwa Politik, Unternehmen, Umwelt, Kultur, Recht und natürlich die entsprechenden technologischen Komponenten. Ob man dann eher von Smart Data oder Big Data spricht, steht auf einem anderen Blatt geschrieben. Grund: Aus der Vielzahl an aufbereiteten Informationen können neue Erkenntnisse kreiert werden, die Digitalisierung auf eine völlig neue Stufe gehievt werden. Dabei geht es grundsätzlich nicht um das Unternehmen selbst, vielmehr rückt der Kunde immer expliziter in den Fokus. Laut einer Adobe-Umfrage (Digitaltrends 2019) versuchen 55 Prozent der Unternehmen heutzutage eine bessere Nutzung der Kundendaten zu erreichen, auch um ein effektiveres Segmentieren und Targeting von Zielgruppen zu ermöglichen. 5G und Low Earth Orbit Satelliten – Connectivity der Zukunft Die Vielfalt an Daten geht einher mit der Vielfalt an Verbindungsvarianten, der sogenannten Vernetzbarkeit. Unterschiedliche Netzwerkstandards führen dazu, dass unterschiedliche Informationen nicht zur gleichen Zeit am selben Ort ausgewertet werden können – für Sensor-gestützte Predictive Maintenance oder datengetriebene Geschäftsmodelle ein Horrorszenario. Grundsätzlich werden immer schnellere Datenkanäle für den Austausch von Daten benötigt. Der Funkstandard 5G kann Unternehmen dabei helfen, auch entlang der Supply Chain, für eine hohe Datenkonsistenz zu sorgen - auch außerhalb der Unternehmensgrenzen. Zudem sind Technologiegedanken wie das taktile Internet und der Datenaustausch mittels Low Earth Orbit Satelliten zu erwähnen. So geht es nicht mehr nur um herkömmlichen Datenaustausch; vielmehr sind ab einer bestimmten Datenrate Anwendungen realisierbar, etwa im Bereich IoT und autonomes Fahren. Künstliche Intelligenz und das Marketing Unternehmen werden bereits in naher Zukunft eigene Algorithmen schreiben, um selbständig Daten auszuwerten und dazuzulernen. Unternehmenseigene Predictive Analytics wird so nicht nur in der Umsetzung beschleunigt, Unternehmen erhalten so ein eigenes Datensilo und gleichzeitig Einblicke für zukünftige Trends und Kundenbelange. Das Auslagern der internen Daten liegt derzeit zwar im Trend, doch werden meines Erachtens Datenskandale und Kundenanforderungen Anbieter solcher Auswertungen schwinden lassen. Nur wenige werden sich in Zukunft behaupten oder werden von anderen Unternehmen aufgekauft. „Die neue Welt des Marketings ist personalisiert, kontextualisiert und dynamisch. Zukunftsweisendes Experience Management und Experiential Marketing stützen sich auf viel präzisere und relevantere Kundendaten, die durch die oben erwähnten Technologien gewonnen werden können“, so der Bank-Blog zu einer Studie der Unternehmensberatung Deloitte. „Es geht dabei nicht darum, den Kunden zu manipulieren, sondern vielmehr seinen authentischen Wünschen entgegenzukommen.“ New Work ist tot, es lebe der Intelligent Workplace Nein, ich werde kein New-Work-Thema in den Artikel mit einfließen lassen; dafür ist New Work einfach eine Einstellungssache, keine Hängematte, keine Tischtennisplatte – wie @Nico treffend auf der hallo.digital feststellte. Doch glaube ich, dass sich in Unternehmen wesentlich schneller zukunftsträchtige Technologien durchsetzen werden, als beispielsweise in Schulen und Universitäten. Letzteren fehlt es einfach an Geld. Augmented Reality beispielsweise wird es zügig in Handbücher schaffen, Datenbrillen sind schon jetzt in vielen Unternehmen Hilfsmittel, um die Instandhaltung von IT und Maschinen zu gewährleisten. Zudem wird Künstliche Intelligenz dazu führen, dass Mitarbeiter entlastet werden – der sogenannte ‚Employee Self-Service by KI‘ lässt den Mitarbeiter nur die Aufgaben erledigen, die tatsächlich nur ein Mensch erledigen kann. Einfache Dinge erledigt ein Algorithmus. Zudem werden wir in Zukunft mit immer mehr Bots zu tun haben; was eigentlich nicht unbedingt schlimm ist. Denn der intelligente Arbeitsplatz rationalisiert und automatisiert wiederholende Prozesse; E-Mail-Beantwortung, Auftragsbestätigungen, Unterlagenbereitstellung, Präsentationen, first level - technischer Support. Cloud und Künstliche Intelligenz Microsoft setzt im Hinblick auf seine Service-Dienste in Zukunft ausschließlich auf die Cloud, Google lebt diese Philosophie seit Beginn der eigenen steilen Unternehmenskarriere – warum also nicht auch die Künstliche Intelligenz in die digitale Wolke hieven? Viele kommerzielle Anbieter, wie die oben genannten plus IBM und SAP bieten bereits brauchbare KI-Lösungen an. Dennoch, ich ziele ich nicht auf die bereits schon angewandte Intelligenz im Hinblick auf die Cloud-Optimierung – letzteres beschreibt beispielsweise das Übernehmen von wichtigen Systemfunktionen innerhalb der Cloud-Administration. Vielmehr möchte ich auf die Möglichkeit aufmerksam machen, dass mittels der Cloud unterschiedliche KI-Lösungen dem Mittelstand zur Verfügung stehen. Den Unternehmen also, die in der Masse eher weniger auf KI setzen. „Neben den proprietären Angeboten von AWS, Google, IBM und Microsoft gibt es viele auch kostenlos als Open Source“, so das Magazin com! professional. Und laut des Reports ‚Machine Learning/Deep Learning 2019‘ von IDG setzen rund 60 Prozent der deutschen Firmen bereits mindestens ein KI- oder Machine-Learning-Verfahren ein. „Das heißt aber auch: 40 Prozent sind noch nicht auf den KI-Zug aufgesprungen“, erklärt com! professional weiter. Gravierender: „Und auch bei den 60 Prozent ist noch die Frage, wie all die schönen KI-Versprechen in die Praxis umgesetzt werden.“ Soll heißen; Unternehmen müssen zunächst erkennen, wie KI bei ihren Problemstellungen unterstützen kann. „Was fehlt ist ein praktisches Verständnis, wann welche Probleme mit KI und Machine Learning sinnvoll adressiert werden können“, so Bastian Karweg, CEO bei Echobot. Und jetzt? Ich bin der festen Überzeugung, dass gerade Cloud-Plattformen dafür sorgen werden, dass bereits in naher Zukunft smarte Daten in sogenannten KI-Frameworks zu ersten sinnvollen Lösungen innerhalb mittelständischer Unternehmen führen werden – vorausgesetzt wir wissen im Vorfeld, was wir eigentlich mit den Informationen erreichen wollen; oder ob überhaupt von -Künstliche Intelligenz- die Rede ist . Und blickt man auf die oben beschriebenen Technologien, egal ob Künstliche Intelligenz, Makro-Faktoren oder 5G - sämtliche Technologien werden grundsätzlich Daten-getrieben sein.

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