09.02.2016

Wiener “Darwins Lab” führt Firmen in die digitale Zukunft

Als digitales Überlebenstraining für Unternehmen startet "Darwins Lab" aus einer Kooperation der Tailored Media Group und der Kobza Media Group. Gemeinsam mit einem Experten-Team stellt das neu gelaunchte "Darwins Lab" ab sofort Geschäftsmodelle der old economy auf den digitalen Prüfstand und rüstet sie für die nahe Zukunft.
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“Jedes Unternehmen ist in Zeiten der Digitalisierung in seiner Existenz bedroht”, bringt es Rudi Kobza bei der Pressekonferenz zum Launch von “Darwins Lab” auf den Punkt. Um digital fit zu werden, müssen sie sich daher weiterentwickeln. Österreichische Unternehmen müssen lernen, innovativ zu denken, sonst werden sie von Startups, die moderne Kundenwünsche besser umsetzen, aus dem Markt gedrängt werden.

Darwins Lab geht an den Start

Eine Art Überlebenstraining für Unternehmen ist ab sofort das Darwins Lab, das gleichzeitig die Brücke zwischen old und new economy schlagen will. “Die erste Halbzeit im Match haben wir schon gegen das Silicon Valley verloren”, meint Co-Initiator Lorenz Edtmayer. Zu spät sei es aber noch nicht. “Wir sehen in der Digitalisierung eine große Chance. Sofern man intern die Voraussetzungen schafft, hat jedes Unternehmen die Chance, ganz vorne mitzumischen.” Edtmayer hat zusammen mit seinem Co-Gründer Maximilian Nimmervoll die IT-Agentur Tailored Media Group gegründet. Zusammen mit der Kobza Media Group starten die beiden nun “Darwins Lab“.

Startups wissen: Fehler gehören dazu

“Disruptive Angreifer kommen von außen”, so Kobza. “Große Unternehmen sind gut darin, keine Fehler zu machen.” Im Gegensatz zu Startups, die bestehende Geschäftsmodelle zerstören, neu überdenken und wissen: Fehler gehören dazu.

Hier treffen zwei Kulturen aufeinander:

  • Die digitalen, agilen, oft jungen Unternehmen, sowie
  • jene Firmen, die seit zig Jahren bestehen, eher traditionell und in Hierarchien denken.

Daher würde laut Kobza eine extreme Unsicherheit vorherrschen. Alteingesessenen Firmen wissen zwar, dass etwas passiert, haben aber eine Schwäche darin, digitale Denkprozesse einzuführen. Jüngste Studien untermauern dies: So sollen etwa in den nächsten zehn Jahren vier von zehn Unternehmen verschwinden, die es verpasst haben auf die Digitalisierung zu setzen.

Digitaler Prüfstand

darwins
(c) Darwins Lab: Bei der Pressekonferenz

Dabei werden nicht nur kleine Unternehmen von der Digitalisierungswelle erfasst. “Uber wird momentan mit 62,5 Milliarden Dollar bewertet und ist damit mehr wert als der Autokonzern Ford”, meint Edtmayer. “Ein anderes Beispiel: 42 Milliarden WhatsApp-Nachrichten werden täglich verschickt, das sind fast doppelt soviel wie normale SMS.” Immer mehr klassische Geschäftsmodelle stehen daher auf dem Prüfstand – und genau dort setzt Darwins Lab an.

Mit Hilfe von Trainings, Workshops und Coachings werden Unternehmen zunächst geschult und geprüft. Dann wird mit dem Experten-Team zusammen eine digitale Struktur entwickelt und innovative Konzepte umgesetzt. Dabei sieht sich das “Darwins Lab” in einer schnelllebigen Zeit als langfristiger Partner.

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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