15.03.2022

Dark Side of Entrepreneurship: Was Robin Hood und Uber gemeinsam haben

Teil 1 von 3: In einer idealen Welt stimmen Recht und Moralempfinden natürlich überein. In der realen nicht immer.
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Uber, Taxi
© Unsplash

Serie „The Dark Side of Entrepreneurship“: In drei Teilen beleuchtet Nikolaus Franke illegales, aber legitimes Unternehmertum. Franke ist wissenschaftlicher Leiter des Professional MBA Entrepreneurship & Innovation der WU Executive Academy. Beim Stichwort „Entrepreneur“ denkt man unweigerlich an unternehmerische Helden wie Elon Musk, Steve Jobs und Jeff Bezos, die durch ihre Innovationskraft für Fortschritt, Wohlstand und Beschäftigung sorgen. Doch auch jenseits des gesetzlichen Rahmens oder bestehender Konventionen finden Innovatoren neue Geschäftsmöglichkeiten, die sie mit Kreativität und Energie erfolgreich nutzen. Weltweit untersuchen daher immer mehr Forschungsprojekte, welche Formen von „Dark Entrepreneurship“ es gibt, was man von ihnen lernen kann und unter welchen Bedingungen die dunkle Seite des Unternehmertums sogar gesellschaftlichen Nutzen stiften und damit die helle Seite stärker strahlen lässt.


Lange Zeit haben sich die Wirtschaftswissenschaften auf den Bereich der Wirtschaft konzentriert, der sich innerhalb geltender Gesetze – legal – und gesellschaftlicher Wertvorstellungen – legitim – abspielt. Dies gilt auch für Entrepreneurship und Innovation. Doch es existiert auch eine Welt jenseits dieses Rahmens. Schätzungen zufolge macht sie bis zu 17% des Bruttoinlandsproduktes in Industrienationen und bis zu 40% in Entwicklungsländern aus. Welche Rolle spielen hier Entrepreneurship und Innovation?

Hierzu ist es nötig, zwischen Legalität und Legitimität zu unterscheiden. In einer idealen Welt stimmen Recht und Moralempfinden natürlich überein. In der realen nicht immer.

Dies kann beispielsweise der Fall sein, wenn das formale Gesetz nur den Interessen einiger weniger dient. Ein „Gesetzloser“ wie Robin Hood, der sich für die soziale Gerechtigkeit einsetzt, handelt nicht legal nach den herrschenden rechtlichen Rahmenbedingungen, wird aber aufgrund seines Tuns von weiten Teilen der Gesellschaft als legitim empfunden.

Illegal, aber legitim: „Informal Entrepreneurship”

Eine wissenschaftliche Fallstudie zeigt exemplarisch, welcher gesellschaftliche Nutzen von „Informal Entrepreneurship” ausgehen kann. In der verarmten Provinz Anhui in den 1970er Jahren kamen kreative chinesische Bauern auf die Idee, das zwangskollektivierte Land insgeheim untereinander aufzuteilen und eigenverantwortlich zu bewirtschaften. Dieses Geschäftsmodell einer Quasi-Privatisierung war eindeutig illegal. Die kommunistische Wirtschaftsordnung war ideologisch auf Planwirtschaft und gemeinschaftlichen Besitz ausgerichtet. Die Wirkung der Innovation war aber überaus positiv. Schon im ersten Jahr erreichten die Ernteerträge der „informellen Entrepreneure“ die der letzten fünf Jahre zusammengenommen. Dieser beträchtliche Erfolg blieb der Regierung nicht verborgen. Sie beeinflussten die große Reform des Agrarsystems 1984 maßgeblich und führten dazu, dass die Gesetzgebung sehr viel stärker auf Privatbesitz setzte – mit segensreichen Wirkungen für Millionen von Menschen.

„Informal Entrepreneurship” kann auch bei uns zu sinnvollen Reformen führen

Ideologie spielt in der Gesetzgebung westlicher Volkswirtschaften zweifellos eine geringere Rolle als im kommunistischen China. Auch macht unsere demokratische Gesellschaftsordnung Gesetze unwahrscheinlich, die nur einer kleinen Elite dienen. Dennoch ist auch bei uns nicht jede formale Regelung gesellschaftlich sinnvoll. In New York führte die Regulierung des Transportwesens beispielsweise dazu, dass eine Taxilizenz mit über einer Million US Dollar gehandelt wurde. Die hohen Kosten führten zu hohen Eintrittsbarrieren, geringem Wettbewerb und damit zu geringer Kundenorientierung und schlechter Qualität. Uber und Lyft umgingen viele der Regelungen, indem sie sich als Technologieunternehmen positionierten. Viele Städte und Länder reagierten auf den Druck, den diese neue Art der Dienstleistung ausübte, und reformierten die Bestimmungen. Ähnliche Wirkungen gingen von vielen anderen Entrepreneuren der sogenannten Shared Economy aus, wie Airbnb oder der File Sharing Plattform Pirate Bay. Je größer die technologische Änderungsgeschwindigkeit ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass Gesetze und Bestimmungen veraltet sind und sinnvollen Innovationen im Weg stehen. Informelle Entrepreneure können also Treiber des Wandels sein.

Drei Dinge, die wir vom „Informal Entrepreneurship” lernen können

  1. Radikalität und Nonkonformismus

Charakteristisch für die informellen Entrepreneure ist ihre Radikalität. Sie orientieren sich nicht an bestehenden Regelungen und ihren engen Spielräumen. Sie stellen die Welt, wie sie ist, in Frage und definieren sie neu. Sie sind Nonkonformisten. Diese geistige Unabhängigkeit und Offenheit ist für jeden Entrepreneur sinnvoll. Innovationen sind schöpferische Zerstörungen, und nur wer in der Lage ist, weitsichtig und visionär über den Tellerrand hinaus zu denken, hat das Zeug zum großen Unternehmer.

2. Pragmatismus

Ein zweites Merkmal ist ihr Pragmatismus. Sie suchen den Sinn, nicht die Regelkonformität. Der Sinn, das eigentliche Ziel, der übergeordnete Nutzen leitet ihr Handeln. Einen Schuss dieses „Informal Entrepreneurship” braucht auch heute jeder Manager, der etwas verändern will. Je größer das Unternehmen und je zentralistischer es organisiert ist, desto ausufernder ist die Menge an bürokratischen Regelungen. Ein sehr erfolgreicher Manager drückte es mir gegenüber so aus: „Wenn ich wirklich alle Vorschriften wortwörtlich einhalten würde, dann wäre ich 24 Stunden pro Tag damit beschäftigt, Formulare auszufüllen“.

3. Der ethische Kompass

Die dritte wichtige Folgerung ist, dass Entrepreneure einen guten ethischen Kompass benötigen. Was ist legitim? Für wen ist es legitim und nach welchen Maßstäben? In welcher Weise werden gesellschaftliche Kosten oder Risiken mit gesellschaftlichem Nutzen „verrechnet“? Es ist klar, dass diese Fragen nicht einfach zu beantworten sind, und die Einschätzung eines Entrepreneurs möglicherweise durch Eigennutzmotive beeinflusst sind. Dies zeigt die Wichtigkeit von Ethik auch in der Entrepreneurship-Ausbildung. Im schlechtesten Fall ist die „Legitimität“ sonst eine billige Ausrede, die die beiden Formen des Dark Entrepreneurship ermöglicht, die wir in den nächsten beiden Teilen dieser Serie behandeln.

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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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