04.01.2019

Digitalisierung: Auf das “Jahr der Konzepte” folgt das “Jahr der Umsetzung”

Michael Zettel, Country Managing Director von Accenture Österreich, schildert in einem Gastkommentar für den brutkasten, warum 2019 in Sachen Digitalisierung das "Jahr der Umsetzung" wird, und wie sich in den letzten Jahren die Beratung von Kunden verändert hat.
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Accenture
(c) Martina Draper / Accenture Österreich: Country Managing Director Michael Zettel

Es fühlt sich ein bisschen an wie 1989: Damals war ich Schüler und verfolgte aufmerksam die “Zeit im Bild” über das Bröckeln des Eisernen Vorhangs, die Geschehnisse an den Botschaften und schlussendlich den Fall der Berliner Mauer. Bis ich die Geschehnisse verstanden und die Dimension erkannt habe, hat es etwas gedauert, denn es waren nicht einfach “Geschehnisse”, sondern “Geschichte” – eine Revolution. Seitdem weiß ich, dass man Dinge mit Abstand betrachten muss, damit man seinen Blick schärfen kann. Kein Zeitpunkt ist besser als der Jahreswechsel, um das Jahr zu “erkennen”.

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2017 war das “Jahr des Probierens”

Die Digitalisierung ist eine Revolution – wie jene 1989 und wir sind mitten drin. Good News: Wir können sie gestalten. So war das Jahr 2017 in der Retrospektive das “Jahr des Probierens”. Der “Proof of Concept” geisterte durch die Chefetagen der führenden Konzerne. Es war ein munteres Rumprobieren mit ein bisschen AI hier, etwas Cloud da und ein nettes IoT-Projekt zum Drüberstreuen.

2018 war das “Jahr der Konzepte” und Digital-Strategien

2018 haben viele erkannt, dass es nun Zeit für mehr ist. Das letzte Jahr war das “Jahr der Konzepte” und Digital-Strategien. “Wie kann ich die neuen Technologien strategisch einsetzen?”, lautete die Kernfrage. Mit neuen Technologien das Kerngeschäft verbessern, um es nachhaltig zu verändern, war die Aufgabe im vergangenen Jahr, der wir bei unseren Kunden nachgegangen sind.

Digital- und AI-Roadmaps

Wir haben für und vor allem mit unseren Kunden Digital- und AI-Roadmaps entwickelt, wie die unterschiedlichen Unternehmensbereiche mit angewandter AI optimiert werden können. Immer mit einem ganzheitlichen und auf Endkunden fokussierten Anspruch: Wir wollen nicht nur “vorhersagen”, wann etwa ein Endkunde wechselwillig wird, sondern wie wir ihn am besten halten können? Wie kann man Kunden stärker an ein Unternehmen binden? Und parallel dazu – inklusive Perspektivenwechsel: Wie kann man Mitarbeiter von unproduktiven Tätigkeiten entlasten?

Veränderung des Beratungsansatzes

Wir reden dabei nicht nur über Veränderung bei unseren Kunden: Das Aufregende daran ist, dass sich in der jüngsten Vergangenheit unser Beratungsansatz grundlegend geändert hat. Ich bin seit 20 Jahren – mit zwei bis drei Jahren Unterbrechung – Berater. Und 20 Jahre lang lief ein Beratungsprojekt nach dem oft zitierten “Schema F” ab: eine Analyse (drei bis fünf Interviews), ein Soll (ein bis zwei Workshops) und anschließend eine Roadmap. Das Ganze im Gutachten-Style – Abfragen was der Kunde sagt, mit “Best in Class”-Vergleichen, die auf 10 bis 30 vollgeschriebene Powerpoint-Folien hingepinselt wurden.

Der Mensch steht im Mittelpunkt

Das hat sich in den letzten eineinhalb Jahren um 180 Grad gedreht. Heute laufen unsere Projekte so ab: Zuerst erfolgt eine datengetriebene Analyse – immer in Bezug auf Endkunden oder eine definierte Zielgruppe. Jedenfalls steht immer der Mensch – der Kunde, der Mitarbeiter, der Bürger – im Mittelpunkt. Dann erfolgt die Betrachtung der Touchpoints und “emotionalen Situation”. Für mich als Berater hat das schon fast einen Hauch von Esoterik.

Co-Creation mit den Kunden

Der nächste Schritt ist die Co-Creation mit dem Kunden und Endkunden – und ja, man darf auch mit “richtigen” Kunden sprechen. Jeder bringt seine Expertise ein. Das Ergebnis ist vorher vollkommen offen, und nachher immer besser als gedacht. Es entsteht eine Customer Journey oder eine Digital Roadmap von der man nahtlos weiterarbeiten kann. Und was man nicht außer Acht lassen sollte: Es macht allen Beteiligten richtig Spaß. Der Berater nimmt eine neue Rolle ein und ist kein “böser Besserwisser, der vom Vorstand geschickt wurde”.

Es braucht neue Skills

Dazu braucht es ganz unterschiedliche, neue Skills – begonnen mit Strategen, AI- und Daten-Profis, Industrie-Experten bis hin zu Innovations-Methodiker und Experience-Architekten. Dabei entstehen typischerweise über 100 Ideen oder Einzelmaßnahmen, viele davon richtig innovativ, und alle Beteiligten identifizieren sich mit dem Ergebnis. Die Umstellung des Prozesses war eine anstrengende Reise. Wir haben als Berater Neuland betreten – und ja, auch Berater sind manchmal veränderungsresistent. Und ich frage nur mehr, warum haben wir das nicht immer so gemacht?

Wie wird 2019?

Mein Ausblick auf 2019? Makroökonomisch gibt es sicherlich einige Unsicherheiten: Meine Top 5 Global Concerns sind Aktienkurse, Brexit, Frankreich, Italien und Handelskriege. Österreich mit einer Exportquote von 50 Prozent ist auch keine Insel der Seligen. Aber wenn man die raue internationale See einmal gedanklich weglässt, dann bin ich sehr optimistisch für 2019: die Top-Unternehmen Österreichs sind voll auf digitalen Transformationskurs.

2019 wird das “Jahr der Umsetzung”

Nach dem “Jahr der Konzepte” wird 2019 das “Jahr der Umsetzung”. Wir digitalisieren mit unseren Kunden ihr Kerngeschäft – mit all den neuen Wunderwaffen AI, Cloud & Co. Und ein weiterer Aspekt untermauert meine Zuversicht für 2019: Die Bundesregierung und vor allem das BMDW mit Bundesministerin Dr. Schramböck setzen auch 2019 ihren Schwerpunkt auf Digitalisierung. Das Glas ist mindestens halbvoll – Vollgas!

=> mehr über Accenture und Michael Zettel


Videoarchiv: Live vom Accenture Future Camp Opening, mit Michael Zettel, Managing Director of Accenture Österreich

Live vom Accenture Future Camp Opening, mit Michael Zettel, Managing Director of Accenture Österreich (Karriere bei Accenture).

Gepostet von DerBrutkasten am Mittwoch, 31. Mai 2017

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Logo von OpenAI
Foto: Adobe Stock

Wenn OpenAI neue Dinge ankündigt, hört die KI-Szene hin. Klar, nicht jede Ankündigung des US-Unternehmens in den vergangenen zwei Jahren hatte dieselbe Tragweite wie jene vom 30. November 2022, als OpenAI den Start eines Chatbots namens ChatGPT verlautbaren ließ. Aber potenziell könnte jede Mitteilung des Unternehmens rund um CEO Sam Altman bahnbrechend sein. Kein Wunder also, dass es für Aufsehen sorgte, als OpenAI Anfang Dezember verlautbarte, zwölf Tage hintereinander neue Dinge vorzustellen.

Schon in der Ankündigung hatte Altman darauf hingewiesen, dass es neben größeren auch kleinere Neuigkeiten sein würden, die OpenAI liefern würde. So kam es dann auch: Zugang zu ChatGPT über WhatsApp oder die Integration in Apple Intelligence waren eher in die zweite Kategorie einzuordnen. Daneben veröffentlichte OpenAI aber auch das neue Modell o1 für ChatGPT – oder Sora, ein Tool zur Videoerstellung.

Den größten Widerhall in der KI-Szene fand allerdings die Ankündigung am letzten der zwölf Tage. Am vergangenen Freitagabend stellte OpenAI sein neues Modell o3 vor. Wichtig dabei: Das Modell ist noch nicht öffentlich zugänglich. OpenAI stellte zunächst einmal nur vor, wie das Modell in unterschiedlichen KI-Benchmarks abschnitt. Aber diese Ergebnisse hatten es in sich.

o3 zeigt starke Performance bei AGI-Benchmark

Vielbeachtet wurde dabei vor allem die Benchmark namens ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), bei der zwei Varianten des o3-Modells deutlich bessere Ergebnisse erzielten als die bisher führenden o1-Modelle. Das Ziel von ARC-AGI ist es zu messen, wie sich eine KI im Umgang mit ihr unbekannten Aufgaben schlägt.

Wie die O3-Modelle verglichen mit anderen OpenAI-Modellen abschneiden // Grafik: ARC Prize

Es gibt unterschiedliche Definitionen von AGI. Die meisten davon verstehen AGI aber als ein System, das sämtliche intellektuellen Aufgaben mindestens so gut oder besser als ein Mensch erledigen kann.

Die ARC-AGI-Benchmark wurde von François Chollet konzipiert. Er definiert AGI als ein System, das “in der Lage ist, effizient neue Fähigkeiten zu erwerben und neuartige Probleme zu lösen, für die es trainiert wurde.”

Eine AGI ist also nicht für eine bestimmte Aufgabe trainiert, sondern kann jegliche Aufgaben übernehmen. Es ist weitgehender Konsens in der KI-Szene, dass solche Systeme noch nicht existieren. OpenAI wurde aber beispielsweise explizit mit dem Ziel gegründet, AGI zu erreichen.

Chollet gehört zu den bekanntesten Namen der internationalen KI-Szene. Er hat die bekannte KI-Library Keras entwickelt und seit einigen Jahren für Google tätig. Dem von ChatGPT ausgelösten Hype rund um generative KI steht Chollet seit Anfang an eher kritisch gegenüber, wie beispielsweise auch dieser brutkasten-Bericht wenige Wochen nach Erscheinen von ChatGPT thematisierte.

o3: “Wir befinden uns auf neuem Terrain”

Umso interessanter ist es, was Chollet nun zu den Ergebnissen des o3-Modells bzw. seiner Varianten zu sagen hat. In einem Blogeintrag attestiert er OpenAI, mit dem Modell einen “bedeutenden Sprung nach vorne” erreicht zu haben.

Die Performance des Modells stelle “einen echten Durchbruch” in der Anpassungsfähigkeit und Verallgemeinerung” von KI-Modellen dar”, wenn es darum gehe, wie sich KI-Modelle an neue Aufgaben anpassen könnten. o3 stelle nicht bloß einen “schrittweisen Fortschritt” dar. Vielmehr befinde man sich auf “neuem Terrain”, das “ernsthafte wissenschaftliche Aufmerksamkeit” erfordere.

Aber es ist schon Artificial General Intelligence (AGI)? Hier schränkt Chollet ein: “o3 scheitert immer noch an einigen sehr einfachen Aufgaben, was auf grundlegende Unterschiede zur menschlichen Intelligenz hinweist”. Dennoch befeuerten die Ergebnisse die Diskussion rund um AGI – und manche Stimmen sahen, anderes als Chollet, mit o3 AGI sogar bereits erreicht.

Selbst wenn dem so wäre, wäre es zum jetzigen Zeitpunkt schwer nachzuprüfen: Denn das Modell ist noch nicht veröffentlicht. Forscher:innen im Bereich der KI-Sicherheit können sich für Zugang vormerken lassen. Wann und zu welchen Konditionen das Modell für Endnutzer:innen zugänglich sein wird, ist aktuell noch unklar. Klar ist allerdings schon jetzt, dass die beeindruckenden Ergebnisse bei der ARC-AGI-Benchmark enorme Rechenressourcen erforderten – und dementsprechend teuer waren.

Reasoning-Modelle

Das o3-Modell ist eine verbesserte Version des o1-Modells, welches OpenAI am 4. Dezember veröffentliche und das zuvor bereits in Preview- und Mini-Varianten für ChatGPT-User:innen zugänglich gewesen war. Dieses Modell unterscheidet sich zu dem im Mai 2024 veröffentlichten GPT4o-Modell insofern, als es auf einen “Reasoning”-Ansatz setzt.

OpenAI bezeichnet GPT4o weiterhin als das “vielseitige, hochintelligente Flagship-Modell”, das für die “meisten Aufgaben” die richtige Wahl sei. Die o1-Modelle wiederum referenziert das Unternehmen als “Reasoning-Modelle, die sich bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben auszeichnen”.

Enduser:innen von ChatGPT merken dies in der Nutzung vor allem insofern, als sich die o1-Modelle länger Zeit nehmen, Ergebnisse zu produzieren. Diese Modelle “verbringen mehr Zeit mit Nachdenken, bevor sie reagieren”, wie es OpenAI formuliert. In einigen (aber nicht notwendigerweise in allen) Bereichen liefern sie dann deutlich bessere Ergebnisse als die bisherigen Modelle.


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