31.08.2022

Accenture & IV-Studie: „Digitale Champions“ setzen auf Cloud und QR-Codes

In der Studie "Digitale Dividende 2022" machen Accenture und Industriellenvereinigung erneut Digitalisierung als entscheidenden Faktor aus.
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digitale champions - digitale dividende - accenture iv
vlnr: Christian Helmenstein, Michael Zettel, Michaela Zalesak und Philipp Krabb | (c) Csaky

Digitalisierung steigert den Geschäftserfolg – so kann man das Ergebnis der Studie „Digitale Dividende 2022“ von Accenture und Industriellenvereinigung zusammenfassen. Bereits die vorige Ausgabe der Studie vergangenes Jahr war zum selben Ergebnis gekommen. Für Menschen in der Startup- und Innovationsszene kommt dieses wohl nicht allzu überraschend.

Schnelle Unternehmen sind digital, digitale Unternehmen sind schnell.

Michael Zettel

Für die Studie wurden die 75 befragten Unternehmen in vier Stufen aufgeteilt: Stufe 0 ist „digital blind“: Ein Großteil der Datenspeicherung und der Informationsübermittlung passiert hier noch papierbasiert. Stufe 1 steht für „digital abbilden“: IKT kommt im Bereich der Arbeits- und Hilfsmittel zum Einsatz. Die Stufe 2 heißt „digital agieren“: Diese Betriebe nutzen ihre Daten, verfügen über eine digitale Prozessoptimierung, aber die Entscheidungen liegen noch beim Menschen. Die Stufe 3, die letzte Stufe, bedeutet „digital autonom“: Es werden datenbasierte Produkte und Dienstleistungen verkauft, Prozesse sind automatisiert und datengestützt, Entscheidungen können auch automatisiert getroffen werden. Bei dieser Stufe stehen die digitalen Geschäftsmodelle im Fokus.

Digitale Champions: Um 1,4 Prozentpunkte höheres Umsatzwachstum

In den mit der Studie mitgelieferten Statistiken wurde Stufe 0 ausgeblendet. Stufe 2 und Stufe 3 wurden als „digitale Champions“ aggregiert. Und es zeigt sich: Das Umsatzwachstum fiel bei beiden Gruppen niedriger aus, als in der Vorjahresstudie. Bei den „digitalen Champions“ war es aber mit 14 Prozent um 1,4 Prozentpunkte höher, als bei Unternehmen der Stufe 1. Maßgeblich größer war das Beschäftigtenwachstum mit 14,6 Prozent (digitale Champions) zu 9,9 Prozent (Stufe 1). Eklatant ist hier auch die Steigerung zum Vorjahr (Champions 2021: 8,5 Prozent, Stufe 1 2021: 6,9 Prozent).

Cloud und QR-Codes top, KI auch bei Champions noch nicht weit verbreitet

Deutlich stärker ist auch die Nutzung digitaler Technologien bei den digitalen Champions. Diese wurde auf einer Skala von 1 (gar nicht oder kaum im Einsatz) bis 4 (flächendeckender Einsatz) abgebildet. Demnach setzen digitale Champions massiv auf Cloud Computing (Durchschnitt: 2,9 / Stufe 1: 2,4), Datenverschlüsselung (2,9 / 2,5) und QR-Codes (2,6 / 2,2). Auch bei den digitalen Champions (derzeit noch) weniger im Einsatz sind dagegen aktuell Machine Learning/KI (1,7 / 1,3) und IoT (1,8 / 1,5).

(c) Accenture / Industriellenvereinigung

Es kommt nicht auf die Größe an

Eine weitere Erkenntnis aus der Studie „Digitale Dividende 2022“: Es kommt nicht auf die Größe an – und auch nicht auf das Alter oder die Branche des Unternehmens. Tatsächlich finden sich die „digitalen Champions“ in den verschiedenen Kategorien jeweils in sehr ähnlichen Anteilen. „Jedes Unternehmen kann digitaler Champion werden. Diese Positionierung ist unabhängig von der Branche, der Größe, der Struktur oder des Alters. Die Digitalisierung wirkt sich bei allen unterschiedlichen Unternehmen positiv auf den Geschäftserfolg und das Beschäftigtenwachstum aus“, kommentiert Philipp Krabb, Research Lead Accenture Österreich, in einer Aussendung.

Helmenstein: „Unterscheidung zwischen Old und New Economy künstlich“

Und IV-Chefökonom Christian Helmenstein meint: „Die Unterscheidung zwischen Old und New Economy ist eine künstliche. Wir sehen Unternehmen sozusagen aus der Oldest Economy – zum Beispiel der Holz- und der Steinindustrie –, die genauso Innovations- und Strukturwandeltreiber sind wie Unternehmen aus der Informationstechnologie“. Diese Innovationstreiber, also die digitalen Champions, weisen auch kürzere Produktlebenszyklen vor. „Schnelle Unternehmen sind digital, digitale Unternehmen sind schnell“, sagt dazu Michael Zettel, Country Managing Director Accenture Österreich. Und Michaela Zalesak, Researcher Economica Institut für Wirtschaftsforschung, erinnert: „Gut ausgebildete Fachkräfte bilden das Rückgrat des wirtschaftlichen Erfolgs von Unternehmen“.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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