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13.08.2018

Blockchain-Bullshit

Die ersten Blätter sind leicht bräunlich verfärbt. Der Wind wird stärker und die Luft wird kühler. Der Sommer der Blockchain ist vorbei. Winter is coming.

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✨ AI Kontextualisierung

Bitcoin ist ohne Zweifel disruptiv. Auch wenn heute noch der Preis auf Null fällt: Bitcoin und die Ideen, die dahinter stehen, haben die Welt verändert. Es ist eine dieser Technologien, die so gut sind, dass sie alle, denen ihr Potenzial rechtzeitig klar wurde, reich gemacht haben. Das war der Frühling der Blockchain, als ein Laptop gereicht hat um Bitcoin zu minen.

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Sobald eine Idee wie Bitcoin die ersten Krisen übersteht und einen Zweifler nach dem anderen eines Besseren belehrt, hat das – nachvollziehbarerweise – zur Folge, dass sich immer mehr Leute für dieses „neue Ding“ interessieren. Die Idee setzt dann neue Triebe an, die von InvestorInnen sorgfältig mit Geldregen begossen werden, in der Hoffnung auf eine ergiebige Ernte. Ethereum, IOTA oder Monero beispielsweise haben Probleme und Potenziale in der ursprünglichen Bitcoin-Blockchain entdeckt und bauen auf diesen Entdeckungen auf (und bringen im Gegenzug ihre eigenen Probleme mit).

Wenn es jetzt Sommer wird, dann haben die meisten dieser Triebe schon beträchtliche Wurzeln geschlagen und manche tragen auch schon pralle Früchte. In dieser Zeit, im technologischen Hochsommer, wenn die Sonne am hellsten strahlt und alles blüht und gedeiht, dann ziehen dunkle Wolken auf, die ersten Boten des bevorstehenden Winters. Es sind Wolken der Gattung cumulus coenum tauri, zu Deutsch: Bullshit-Wolken.

Es sind Gewitterwolken. Sie bringen meist trockene Gewitter aus falschen Versprechungen, ungerechtfertigter, euphorischer Hysterie und unqualifizierter Logorrhoe mit sich. Oder wie man in der Blockchain-Welt sagt: „ICO„.

„Die Anwendungsgebiete sind schier unendlich“

Falsche Versprechungen sind in der Welt der modernen Technologie – oder zumindest in deren medialen Echo – an der Tagesordnung. Von künstlicher Intelligenz über Quantencomputation bis hin zum längst von der Realität eingeholten Hype rund um Chatbots – sobald eine neue Innovation in den richtigen Kreisen publik wird, setzt eine Art Automatismus ein, der diese Innovation mit dem frühen Internet vergleicht und zur neuen Zukunft der Menschheit erklärt. Speziell die Blockchain ist ein fantastisches Beispiel dafür, wie man eine brilliante Idee durch die Phrasen wie „die Anwendungsgebiete sind schier unendlich“ auf dem Foltertisch des technologischen Halbwissens zu einem unbrauchbaren Frankenstein-Monster verstümmeln kann.

„Die Anwendungsgebiete der Blockchain sind keineswegs unendlich.“

Die Anwendungsgebiete der Blockchain sind nämlich keineswegs unendlich. Es sind nicht einmal viele. Es sind eigentlich sehr wenige. Bitcoin ist angetreten um eine spezifische Sammlung an Problemen zu lösen. Von diesen Problemen hat sie einige gut, aber andere nicht (wirklich) gelöst. Beispielsweise ist Bitcoin nicht anonym, zumindest nicht so wie ursprünglich intendiert und ihr Anwendungsbereich ist auch nicht der tägliche Zahlungsverkehr, wie ursprünglich intendiert.

Die echten Use-Cases der Blockchain

Nüchtern betrachtet ist die Blockchain nichts anderes als eine Methode um (Interaktions-)Daten langfristig zu speichern, eine Datenbank. Sie tut das mit den drei wichtigen Charakteristika Immutability, Decentralisation und Trustlessness. Diese Charakteristika sind allerdings nicht das eigentlich revolutionäre an der Blockchain. Das eigentlich revolutionäre an der Blockchain ist, dass sie das wirtschaftliche Prinzip der Knappheit – so wie wir es aus der „echten“ Welt kennen – in die digitale Welt überträgt (das ist der Moment, an dem man gerne das Buzzword „Double-Spending-Problem“ verwendet).

Was sind also die Use-Cases für eine Datenbank, wo knappe Güter und deren BesitzerInnen aufgelistet werden, die dezentral gespeichert werden muss (oder sollte), deren Daten nicht mehr verändert werden können, und bei deren Verwendung ich den anderen involvierten Parteien nicht vertrauen muss? Viel kann bei einem derart konkret definierten Anforderungsprofil eigentlich nicht übrig bleiben. Das tut es auch nicht.

Nach dem Ausschlussprinzip

Zunächst einmal fallen durch den Halbsatz über das Vertrauen schon alle Anwendung der Blockchain weg, wo haptische Güter auf der Blockchain gehandelt werden. Sobald ich darauf vertrauen muss, dass die richtige Anzahl (und Qualität, etc.) von Gütern in die Blockchain eintragen werden, ist die ganze Operation nicht mehr trustless und die Blockchain somit nur noch ein reines Gimmick.

Viele Blockchains lösen Probleme, die bereits (mehrfach) digital gelöst sind, noch einmal mit Blockchain. Dahinter mögen zwar nachvollziehbare und edle Motive stecken, aber ob die Online-Stromabrechnung und die Parkpickerl-App im Hintergrund über SQL oder eine Blockchain laufen, das wird denjenigen EndnutzerInnen, die bei beidem nicht wissen, was es ist, herzlich egal sein. Hauptsache es funktioniert, und das tut es ohne Blockchain auch.

Das Charakteristikum der Immutability ist per se nichts Gutes, es gibt Bereiche in der analogen und digitalen Welt, in denen es wichtig oder teilweise sogar essentiell ist, dass Daten verändert werden können. Beispielsweise wenn ein Fehler gemacht wurde. Oder stellen Sie sich vor, Sie werden zu Unrecht verurteilt und es würde in einer Blockchain gespeichert, stellen Sie sich vor jemand würde Sie besachwalten lassen, obwohl Sie komplett bei Verstand sind. Auch wenn das alles revidiert würde: Auf der Blockchain wäre es ewig. Eine dezent unangenehme Vorstellung.

Was übrig bleibt

Bitcoin. Vielleicht nicht buchstäblich und ausschließlich Bitcoin, aber als Sammelbegriff für „digitale Werteinheiten“. Die Anwendungsgebiete der Blockchain sind weitaus weniger, als Viele es in den Wirren des aktuellen Bullshit-Gewitters ausmachen können. Allerdings werden die falschen Versprechungen irgendwann in sich zusammenfallen und die Tokens, die einmal jeder haben musste und jetzt keiner mehr haben will in der Bedeutungslosigkeit verschwinden. Dann werden die Investorenquellen einfrieren und der ganze Kreislauf kommt zum erliegen. Es wird einen Winter geben.

Dieser dauert so lange, bis sich ein neuer Trieb durch die Schneedecke kämpft. Etwas Neues, tatsächlich Innovatives. Bei künstlicher Intelligenz war dieser Trieb die Wiederentdeckung der Deep Learning Algorithmen im Jahre 2012. Es war Tauwetter und seitdem haben sich die verhaltenen kleinen Bäche aus InvestorInnengeldern zu reissenden Flüssen entwickelt. Das könnte auch der Blockchain passieren, aber zuerst muss sie es durch den Winter schaffen.

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„No Hype KI“ wird unterstützt von ACP, EY, ITSV, KEBA Group, Lenovo, Microsoft, ONTEC AI und der Universität Graz.

„Die Vorstellung, dass man dank KI seine Hausaufgaben nicht machen muss, ist grundfalsch. Ganz im Gegenteil: Gerade hier ist es essenziell, bei der Datenqualität und der gesamten IT-Architektur eine saubere Basis zu schaffen“, konstatiert Rainer Kalkbrener, CEO von ACP, im Staffelfinale der brutkasten-Serie “No Hype KI”.

Mit diesem Befund ist er in der Expertenrunde nicht alleine. Der Fokus verschiebt sich von theoretischen Machbarkeiten hin zu den harten Bedingungen für echten Business Value, so der Tenor.

Österreichs Status quo und der Weg aus der Sandbox

Hermann Erlach, General Manager Austria bei Microsoft, weist auf ein aktuelles Studienergebnis hin: Österreich befindet sich bei der KI-Nutzung weltweit in den Top 20. Während Konsument:innen die Technologie im privaten Alltag bereits intensiv nutzen würden, zeige sich im Unternehmensbereich – insbesondere im Mittelstand – jedoch noch Aufholbedarf bei der Adaption. Für Patrick Ratheiser, Director & Head of AI bei EY, ist dabei klar: Der wahre geschäftliche Mehrwert liege oft nicht in hochgradig gehypten Vorzeigeprojekten. “Es sind oft die unscheinbaren Machine-Learning-Lösungen und Prozessautomatisierungen, die den Unternehmen wirklich helfen”, sagt er.

Dennoch stecken derzeit viele Initiativen noch in isolierten Experimentierphasen fest. Sulejman Ganibegovic, CEO KEBA Digital, fordert daher mehr Risikobereitschaft, um Projekte aus der geschützten Laborumgebung in den produktiven Betrieb zu überführen. Sein Appell an die Entscheidungsträger:innen: „Lieber ist man einmal mutig und wagt den Schritt aus der geschützten Laborumgebung, anstatt sich zweimal feige davor zu drücken, endlich etwas Produktives umzusetzen“. Man müsse akzeptieren, dass auch eine KI-Lösung, die nicht zu 100 Prozent fehlerfrei funktioniert, bereits einen enormen Mehrwert liefern kann.

KI als unbestechlicher Spiegel der Datenqualität

Dass dieser Weg in die erfolgreiche Produktivität zwingend über saubere Datenstrukturen führt, ist breiter Konsens in der Runde. Kalkbrener warnt, dass die KI durch ihre weitreichenden Suchkapazitäten “schonungslos die Schwächen von bestehenden Systemen aufdeckt”. Denn ohne eine funktionierende Data-Governance, so der ACP-Chef “führt das am Anfang oft zu bösen Überraschungen, wenn plötzlich intern sensible Dokumente wie Gehaltslisten oder Passwort-Dateien dank KI für weite Teile der Belegschaft auffindbar werden.”

Auch Ratheiser betont, dass der bloße Import von unstrukturierten Firmendaten in ein KI-Sprachmodell keine Wunder bewirke: „Die Arbeit, die wir seit 20 Jahren bei der Datenqualität und beim Aufräumen versäumt haben, kann jetzt nicht einfach die KI für uns lösen“.

Regulierung: Innovationsbremse oder Türöffner?

Neben der internen Datenorganisation bestimmt auch der externe Rahmen maßgeblich, wie schnell KI im Unternehmensalltag ankommt. Ein differenziertes Bild zeichnen die Experten daher bei der Debatte um den europäischen AI Act. Für Ratheiser stellt das risikobasierte Regelwerk eine notwendige Basis dar, um den breiten Rollout von Use-Cases sicher skalierbar zu machen. “Ohne klare Policies und Governance sind autonome KI-Agenten im Unternehmen auf Dauer nicht steuerbar”, so der EY-Experte. Ähnlich pragmatisch sieht das Ganibegovic aus Sicht der Industrie. Er argumentiert, dass verbindliche Spielregeln gerade bei kritischen B2B-Infrastrukturen als Türöffner fungieren: „Wenn man KI in sensiblen Bereichen einsetzen möchte, braucht es einen Rahmen, der Vertrauen schafft. Klare Gesetze untermauern dieses Vertrauen und bringen Kunden dazu, sich für neue Anwendungen zu öffnen“.

Kalkbrener hingegen äußert sich deutlich kritischer. Er warnt, dass Regulatorien oft innovationsfeindlich seien und die Geschwindigkeit im Markt drosseln würden. “Man darf nicht den Fehler machen, aus Angst vor Regulierungen alle potenziellen Probleme schon im Vorfeld lösen zu wollen”, so der CEO. Europa verliere sonst in der globalen Wirtschaft an Wettbewerbsfähigkeit.

Der kulturelle Wandel: Menschen als „Manager von Agenten“

Letztlich entfalten aber weder saubere Daten noch die besten regulatorischen Rahmenbedingungen ihre Wirkung, wenn die Belegschaft nicht mitzieht – ein Befund, der sich übrigens wie ein roter Faden durch die gesamte “No Hype KI”-Staffel zog. Die massiven Auswirkungen auf die Unternehmenskultur bilden laut den Experten den entscheidenden Hebel für die Zukunft. Erlach prognostiziert den Aufstieg sogenannter „Frontier Firms“, die KI ganz selbstverständlich neben Kapital und menschlicher Arbeitskraft als elementaren Produktionsfaktor begreifen. Der organisatorische Durchbruch gelinge dann, „wenn jeder im Unternehmen beginnt, als Manager von Agenten zu agieren und den eigenen Job mithilfe von KI zu optimieren“. Mitarbeiter:innen, die diese Tools aktiv nutzen, würden vom Management als hochproduktiv wahrgenommen, während Verweigerer an Leistungsfähigkeit dramatisch zurückfielen.

Dass dieser Wandel die Teams bereits spürbar verändert, bestätigt Ganibegovic aus der Praxis: Wenn man ein AI-natives Team mit KI-Tools ausstatte, forme man quasi ein Team von „Avengers“ mit enormer Schlagkraft, das traditionelle Entwicklungszyklen im Softwarebereich massiv verkürzen könne. Um diesen Zustand jedoch flächendeckend zu erreichen, sei ein gezieltes Befähigen der Belegschaft notwendig, meint Ratheiser. Unternehmen müssten aktiv in den Aufbau von KI-Kompetenzen (Literacy) investieren, um Berührungsängste zu minimieren und den produktiven Umgang mit den neuen Werkzeugen strategisch im Arbeitsalltag zu verankern.

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