30.08.2021

adASTRA: Wie das STRABAG Intrapreneurship Programm die Baubranche auf den Kopf stellt

Unter dem Namen adASTRA – auf zu den Sternen – hat der Baukonzern STRABAG erstmals ein Intrapreneurship Programm ins Leben gerufen, um das interne Potenzial der eigenen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter zur Lösung zukünftiger Herausforderungen zu nutzen. Mit großem Erfolg, denn drei von sechs Teams konnten eine Finanzierung für die Weiterführung ihrer innovativen Projekte an Land ziehen.
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Strabag adAstra
© STRABAG
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Das Intrapreneurship Programm adASTRA stellt die Menschen und ihre Innovationskraft in den Mittelpunkt – ganz nach dem Unternehmenswert „People First“. Großes Ziel ist es, Innovationen aktiv voranzutreiben und einige der großen Herausforderungen des Konzerns zu lösen. Dabei setzt die STRABAG auf das Potenzial der eigenen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, die in sechs Missionen in die Rolle von Unternehmerinnen und Unternehmern schlüpfen, ihr eigenes Geschäftsmodell gestalten und es bis zur Marktreife bringen sollen. 

„Es ist faszinierend, wie eine strukturierte Umgebung kombiniert mit Methoden der Start-up Szene auch in einem Großkonzern Raum für innovative Ideen und deren Umsetzung schaffen!“

Gerhard Urschitz, Unternehmensbereichsleitung STRABAG AG UB 3I International und Tunnelbau

Kulturwandel: Trial & Error statt Fehlervermeidung

Ein für die Baubranche gänzlich neuer Ansatz, wie Klemens Haselsteiner, Chief Digital Officer und Mitglied des Vorstands der STRABAG SE, erklärt: „Unser Job als Baufirma und Generalunternehmer ist es, Risiken zu managen und keine Fehler zu machen. Das passt natürlich schlecht mit der Startup-Idee zusammen, schnell ins Tun zu kommen und dabei einen Trial and Error-Ansatz zu verfolgen.“ 

Hier einen Kulturwandel einzuleiten ist – so Haselsteiner – eine große Herausforderung, die aber im Unternehmen selbst auf viel Gegenliebe gestoßen ist. In Summe gingen fast 140 Bewerbungen mit und ohne konkrete Geschäftsidee von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern aus Österreich, Deutschland und Kroatien ein. Daraus wurden von den Mentors und Experts sechs Crews mit jeweils fünf Mitgliedern aus zwölf verschiedenen Unternehmens- und Zentralbereichen gebildet, die 3 Monate lang mit Herzblut und Leidenschaft an ihren Projekten gearbeitet haben. 

„adASTRA hat mir viele neue Arbeitsweisen und Methoden gezeigt, aber auch zwischenmenschlich hat sich im Konzern für mich viel ergeben.“

Laura Bezic, Intrapreneur
Strabag adAstra Intrapreneurship Programm
© STRABAG

adASTRA: So lief das Programm

Nach der intensiven Bewerbungsphase folgte das Teambuilding. Dafür trafen sich die Crews zu einer zweitägigen, digitalen Kick-off-Veranstaltung, dem sogenannten Innovation Camp. Dort wurden die ersten Ideen inhaltlich entwickelt und analysiert, ehe die dreimonatige Prototyping-Phase folgte, für die die Mitarbeitenden 30 Prozent ihrer Arbeitszeit einsetzen konnten.

Die mit Unterstützung der Mentors, Coaches und Experts validierten Prototypen und Business Cases wurden dann Anfang Juli beim lang ersehnten Demo Day auf großer Bühne vor namhaften Entscheidern präsentiert – mit dem Ziel eine Finanzierung der nächsten Projektphase an Land zu ziehen. Und dabei ging es heiß her, denn ähnlich wie bei dem bekannten deutschen TV-Format „Höhle der Löwen“ oder dem österreichischen Pendant „2 Minuten – 2 Millionen“ mussten die Teams das adASTRA Board in fünf Minuten von ihrer Idee begeistern und sich dann in einer kurzen Fragerunde behaupten.

Strabag adAstra Intrapreneurship Programm
© STRABAG

Win-win-Situation: Startup-Geist trifft Konzernstruktur

Drei von sechs Teams gelang das so gut, dass die Finanzierung bereits steht. Julia Grässel, Sprecherin der Crew TEAMUP, die sich den Publikumspreis sichern konnte und als höchst dotiertes Projekt aus dem Wettbewerb hervorging, war naturgemäß besonders begeistert: „Ich bin überglücklich und das ganze Team freut sich sehr. In den letzten Wochen hat jeder von uns viel Arbeit reingesteckt. Wir sind überzeugt, dass unsere Idee einer Job-Sharing-Plattform für Fachkräfte genau den Zeitgeist trifft.“ Aber auch die drei nicht voll finanzierten Projekte sollen in anderer Form weiterverfolgt werden. 

Weiterverfolgt werden soll aber auch der mit dem Intrapreneurship eingeleitete Transformationsprozess bei der STRABAG: „Im Zuge des adASTRA Programms haben wir den Startup-Zugang kennengelernt. Der lautet: Wir entwickeln nicht ewig, sondern probieren Dinge aus und bieten sie Kunden an. Das Motto lautet fail but fail fast. Es geht darum, schneller Dinge auszuprobieren – das können wir für die Zukunft mitnehmen“, so Franz Klager, Programmleiter von adASTRA.

DIE CREWS

Team TEAMUP: Die Mission lautete, eine Jobbörse zu entwickeln, die den Teilzeitkräften eine Chance gibt, eine qualifizierte Stelle durch Jobsharing zu finden.

Team ENDOWaste: Die Mission lautete: Kreiere eine Lösung zur Unterstützung der sozialen Bauprojekte durch Weiterverwendung der überschüssigen Baumaterialien.

Team HEATERS: Die Mission lautete, eine Lösung für die Reduktion der Entsorgungskosten für das anfallende Holz- und Verpackungsmaterial zu entwickeln.

Team INTERSTELLAR: Die Mission lautete, das gesamte Lebenszyklusmanagement eines Bauwerks mit Hilfe einer smarten Lösung zu vereinfachen.

Team Home of Work: Die Mission lautete: Entwickle eine Lösung, die dem gesellschaftlichen Trend zu flexiblem Arbeiten und Wohnen in Stadtgebieten folgt.
 
Team unLIMITED: Die Mission lautete, eine drittmarktfähige Lösung für die Weiterverwendung von überschüssigen Bauressourcen wie z.B. Holz, Stahl oder sonstige Baumaterialien während und nach Bauprojekten zu schaffen, um eine optimierte Kreislaufwirtschaft zu fördern.
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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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