14.11.2017

Wann zahlt sich eine Blockchain-Lösung für Firmen aus?

Am Advanced Blockchain Sci-Lab am Informatik-Institut der Uni Wien beschäftigt man sich unter anderem mit der Frage, in welchem Fall eine Blockchain-Lösung konventionellen Ansätzen vorzuziehen ist.
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Am Institut für Informatik der Uni Wien wurde das Advanced BlockchainSci Lab gegründet. © Universität Wien/ Barbara Mair
Am Institut für Informatik der Uni Wien wurde das Advanced BlockchainSci Lab gegründet. © Universität Wien/ Barbara Mair

„Den Kilometerstand von Autos zu manipulieren, ist eigentlich verboten“, sagt Wolfgang Klas, der an der Universität Wien Informatik unterrichtet. Bei mindestens jedem zehnten Auto passiert es trotzdem und für den Gebrauchtwagenhandel ist das ein massives Problem. Ein Problem, das mit Hilfe einer Technologie wie Blockchain leicht gelöst werden kann. Eine der größten Stärken der Technologie hinter den Kryptowährungen Bitcoin und Co. ist es, Daten manipulationssicher zu speichern.

Blockchain-Euphorie in Autobranche

In der Schweiz wurde für das Kilometerstands-Dilemma bereits eine prototypische Lösung auf Basis der Blockchain entwickelt. Ein kleines, nachrüstbares Modul stellt sicher, dass nicht schon beim Zählen der Kilometer geschummelt wird. Und das Ergebnis wird dann in einer Blockchain gespeichert. Ein Verkäufer könnte das Protokoll der Kilometerstände aus der Blockchain abrufen und ausdrucken. „In Fachkreisen hat das eingeschlagen wie eine Bombe“, sagt Klas, auch wenn für das endgültige Produkt noch kleinere Probleme zu lösen sind.

+++ Blockchain-Usecases: Es gibt weit mehr als Kryptowährungen +++

Nicht immer ist die Blockchain die Lösung

„Wenn eine Firma überlegt, die Blockchain-Technologie für sich zu nutzen, muss man natürlich genau hinsehen“, sagt Stefanie Rinderle-Ma, die gemeinsam mit Klas das Advanced Blockchain Sci-Lab an der Informatik der Uni Wien gegründet hat. Denn nicht immer ist ein Einsatz so sinnvoll wie im Fall der Kilometerstandsanzeige. Rinderle-Ma: „Bei Hypes hat man schnell das Gefühl, den Zug zu verpassen. Da ist es gut, sich Hilfe zu holen“. Um zu überlegen, ob die Blockchain eine Lösung ist, arbeiten Klas und Rinderle-Ma mit einem Fragenkatalog:

  • Kann das Problem auch mit einer herkömmlichen Datenbank gelöst werden?

    So simpel die erste Frage klingt, so schwierig ist sie oft zu beantworten. Die meisten Fälle der Datenspeicherung und -verteilung werden derzeit mit Datenbanken gelöst. Wenn es nur um interne Datenspeicherung geht oder hohe Transaktionsgeschwindigkeiten notwendig sind, wird derzeit eine Datenbank die bessere Lösung sein, sind sich Klas und Rinderle-Ma einig.Es kann aber sein, dass die bestehende Lösung vielleicht nicht optimal ist. Warum wollen Banken den Zahlungsverkehr in eine Blockchain verlegen? „Weil z.B. das jetzige Swift-System für Banken teuer ist“, sagt Klas. Mit einer gemeinsamen Blockchain könnten Banken das Problem umgehen. Das führt gleich zur nächsten Frage, die sich Firmen stellen sollten, bevor sie auf die neue Technologie setzen:

  • Wird das System von mehreren (auch externen) Teilnehmern genutzt?

    Ein Fotograf, der seine Bilder auf seinem Computer speichert, wird mit einer Datenbank auskommen.  „Interessant wird es, wenn die Daten die Firma verlassen und auch andere darauf zugreifen“, meint Klas. Der Fotograf beginnt also die Bilder an Kunden zu schicken, die die Bilder für verschiedene Zwecke verwenden. In einer Blockchain wäre das Urheberrecht des Fotografen jederzeit manipulationssicher nachvollziehbar.

  • Ist jeder Teilnehmer vertrauenswürdig?

    „Diese Frage ist der Knackpunkt“, sagt Rinderle-Ma. Da die Blockchain als manipulationssicher gilt, kann sie zwischen unbekannten Teilnehmern Vertrauen schaffen und so die Rolle bestimmter Vermittler übernehmen. Das kann zum Beispiel bisher ein Notar oder eine vertrauenswürdige Institution wie eine Bank gewesen sein. Bei möglichen Anwendungsszenarien bei kleineren Unternehmen muss man allerdings sehr genau überlegen, ob es diesen vertrauenswürdigen Dritten wirklich nicht gibt: „Wenn mehrere Komponentenhersteller zusammenarbeiten müssen, könnte die Rolle des vertrauenswürdigen Dritten zum Beispiel ein großer Hersteller sein, dem alle kleineren Zulieferer vertrauen“, erklärt Klas.Erst wenn es diesen vertrauenswürdigen Dritten nicht gibt, kann sich eine Blockchain lohnen, meinen die Forscher – etwa in Hinblick auf das Beispiel der Kilometerstandszähler. Klas: „Man sollte sich jedenfalls gut überlegen, ob man eine Blockchain braucht, da es sehr stark auf Kosten der Transaktionsgeschwindigkeit geht“.

+++ Grundwissen: Die Blockchain – einfach erklärt +++


Disclaimer: Dieser Beitrag entstand in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung des Bundesministeriums für Wissenschaft, Forschung und Wirtschaft (BMWFW) der Republik Österreich.

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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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