15.03.2023

„Entrepreneure sind Schlitzohren aber keine brutalen Rüpel“

Donatella Rubelj und Direktor Nikolaus Franke vom WU-Institut für "Entrepreneurship & Innovation", gingen der Frage nach, ob es einen Zusammenhang zwischen der Einstellung zu Regelverletzungen und einer unternehmerischen Persönlichkeitsprädisposition eines Menschen gibt.
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Entrepreneure, Studie, Schlitzohren, Brutalos,
(c) WU Executive Academy - Nikolaus Franke, Direktor Institut für Entrepreneurship und Innovation und Donatella Rubelj, Studentin am WU-Institut für Entrepreneurship & Innovation.

Um als Entrepreneur erfolgreich zu sein, muss man gegen den Strom schwimmen. Eine Innovation ist definitionsgemäß etwas Neues und das bedeutet zwangsläufig, dass man die Welt, wie sie ist, hinterfragen und den Mut haben muss, bestehende Regeln, Muster und Konventionen zu brechen – so die Erkenntnis von Nikolaus Franke, Direktor Institut für Entrepreneurship und Innovation an der Wirtschaftsuniversität Wien. Im Rahmen einer kürzlich durchgeführten Studie befragten er und Studienleiterin Donatella Rubelj 89 angehende Entrepreneure und 70 Nicht-Entrepreneure im gleichen Alter und Bildungsgrad sowie der gleichen Geschlechterverteilung.

Entrepreneure mit mehr Risiko

Die Versuchsteilnehmern bekamen insgesamt 21 alltägliche Regelverletzungen vorgelegt. Ihre Aufgabe war es, diese nach dem von ihnen subjektiv wahrgenommenen Grad der Normverletzung zu beurteilen. Sie sollten sich vorstellen, sie würden einen ganz normalen jungen Mann beobachten, wie er diese jeweiligen Verhaltensweisen zeigen würde. Wie schlimm würden sie den Regelverstoß finden? Die Skala reichte von 1 (kein Problem) bis 10 (sehr schlimm).

„Entrepreneure stehen hinter vielen Innovationen, die unser tägliches Leben positiv beeinflussen, deswegen wollte ich herausfinden, in welcher Hinsicht sie sich von Nicht-Entrepreneuren unterscheiden. Wie die aktuelle Forschung bereits zeigt, ist ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal eine höhere Risikobereitschaft und dementsprechend eine größere Bereitschaft Regeln zu brechen, dies kann sich manchmal in negativen Konsequenzen für die Gesellschaft zeigen, beispielsweise in kriminellen Vorfällen“, erklärt Rubelj ihre Intention hinter dieser Untersuchung.

Und Franke ergänzt: „Das Wesen einer Innovation ist es, nicht mit dem Status Quo zufrieden zu sein. Entrepreneure sind Regelbrecher. Sie müssen bestehendes einfach hinterfragen.“

Subtile Unterschiede

Das Ergebnis der Studie lässt sich im Wesentlichen auf den Begriff „Subtilität“ zurückführen. Die Unterschiede zwischen Entrepreneuren und Nicht-Entrepreneuren seien, konkret gesprochen, eher subtil und nicht besonders groß.

„Aber Entrepreneure tendieren dazu, den Sinn von Regeln zu hinterfragen und nehmen es nicht so genau“, erklärt Franke. „Ein Entrepreneur geht nachts bei einer leeren Straße eher über rot und denkt, ’stehen bleiben ergibt keinen Sinn‘, sein Counterpart dagegen bleibt stehen. Was wir aber nicht gefunden haben, war, dass Entrepreneure gesetzliche Verstöße verharmlosen, sondern eher Wege finden, sie zu umgehen, ohne Probleme zu verursachen. Man könnte sie als charmante Schlitzohren bezeichnen, die versuchen, mit Regeln gut umzugehen. Aber nicht als brutale Rüpel.“

Diese Charakterisierung fußt u.a. auch darauf, dass Entrepreneure sozial intelligent sein müssen, und sie nicht dauernd mit anderen Leuten „anecken“ können, wie Franke weiter beschreibt.

„Das bedeutet, dass man soziale Regeln, Normen, Höflichkeit und Anstand beachten muss, wenn man Menschen für die eigene Sache gewinnen möchte. Man muss mit ihnen umgehen können und dafür braucht es soziale und auch emotionale Intelligenz“, erklärt er.

Keine Updates zu Regeln

Das Infragestellen von Regeln hat auch eine zeitliche Komponente, die Einfluss auf Entrepreneure nehmen könnte. Manche Gebote, die früher mal Sinn hatten, gelten heute nicht mehr, auch, ohne dass sie abgeschafft wurden.

„Wie oft geschieht es, dass man eine E-Mail bekommt und neue Regeln erklärt werden?“, fragt der Wissenschaftler. „Oder wann bekommt man gesagt, folgende gelten nicht mehr? Regeln werden selten abgeschafft, sondern erweitert. Manchmal muss man sie deswegen umgehen. Was aber keine Evidenz für Rücksichtslosigkeit oder Brutalität darstellt, sondern eher reaktiv ist und für einen sinnorientierten Umgang mit Regeln spricht.“

Entrepreneure früher „lockerer“

Jenseits der Untersuchung der WU-Forscher haben internationale Studien auch gezeigt, dass Entrepreneure in ihrer Jugend „kleinere Vergehen“ hatten, frühe Trunkenheit oder Schwarzfahren etwa. Hier gebe es einen klaren Unterschied zu Nicht-Entrepreneuren, jedoch nicht bei groben Verstößen mit schweren juristischen Folgen. Es sei der Graubereich, wo man die feinen Unterschiede finden könne.

Dazu gibt es drei Thesen, warum Entrepreneure so „ticken“ wie sie „ticken“: Erstens haben sie eine andere Art der Wahrnehmung von Normen oder bewerten Konsequenzen einer Normenverletzung anders. Unerschrocken.

Die Optimismus-These indes charakterisiert jene Founder:innen, die Tendenzen zu Ober-Optimismus zeigen. Sie wissen, dass man Dinge nicht machen sollte, erklären für sich selbst aber, dass es „schon gut gehen werde“.

Die Kalkulations-These

Der letzte Punkt betrifft die „kühle Kalkulation“, mit der Gründer:innen an eine Sache herangehen. Sie verfallen nicht in Panik, auch wenn das Risiko groß ist und nutzen „Opportunities“, wenn jene in Summe gut aussehen.

„Nicht-Entrepreneure reagieren da weniger emotional, wenn das Element des Risikos da ist“, so Franke abschließend. „Entrepreneure hingegen sagen, dass sie mit der Konsequenz leben können und haben keine Angst vor Blamage oder ihr Gesicht zu verlieren.“

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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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