19.07.2017

Wo die großen Innovationen herkommen

Manager, die Innovation anstreben, müssen wissen, welche Quellen dafür am vielversprechendsten sind. Eine aktuelle Befragung von Entscheidungsträgern aus dem privaten und öffentlichen Sektor zeigt, dass hier eklatante Fehleinschätzungen vorherrschen.
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Die Fähigkeit zur Innovation ist in praktisch allen Branchen mittlerweile der entscheidenste Erfolgsfaktor im Wettbewerb. Wer die Fähigkeit hat, neue Produkte, neue Dienstleistungen, neue Geschäftsmodelle und neue Prozesse zu generieren und durchzusetzen, kann heute schneller wachsen und höhere Gewinne machen als je zuvor – wem Innovation fehlt, riskiert der schöpferischen Zerstörung zum Opfer zu fallen. Das Wissen, woher die nächsten radikalen und womöglich disruptiven Innovationen kommen, ist daher von entscheidender Bedeutung für alle Organisationen.

Die wichtigste Quelle für Innovationen: User

Es gilt seit einigen Jahren als gesicherte Erkenntnis der Innovationsforschung, dass User die wichtigsten Innovationsquellen sind. Zahllose Innovationen, vom Mountain Bike
über die Herz-Lungen-Maschine, „atmenden“ Schuhen, Flugzeugen, bis hin zum Internet stammen von NutzerInnen, die Trends angeführt und dringend eine Lösungen für ein Problem gesucht haben. Eric von Hippel (MIT) und Kollegen belegten in einer Reihe von Studien, dass ein großer Teil der jeweils wichtigsten Innovationen eines Marktes auf Ideen und Prototypen von Usern zurückgehen.

Redaktionstipps

User-Innovation

Im Zeitalter der „Connectedness“ hat sich diese Dominanz weiter verstärkt. Es ist heute so einfach, sich über Foren und Online-Communities mit Anderen zu vernetzen, auszutauschen und fehlendes Wissen zu erschließen. Die Österreichischen Bundesministerien für Verkehr, Innovation und Technologie sowie für Wissenschaft, Forschung und Wirtschaft haben 2016 aufgrund der Bedeutung von User-Innovation eine nationale Open-Innovation-Strategie erarbeitet.

Was denken Manager? Eine aktuelle Studie der WU Wien und TU Hamburg

Um zu untersuchen, wie weit diese Erkenntnis in der Praxis verbreitet ist, führten das Institut für Entrepreneurship und Innovation der WU Wien (Prof. N. Franke, P. Bradonjic, MSc.) und das Institut für Innovationsmarketing der TU Hamburg (Prof. C. Lüthje) eine
Befragung von 1.768 EntscheidungsträgerInnen in Unternehmen, Politik und Wissenschaft durch. Die Befragten wurden aufgefordert zu schätzen, wie sich die jeweils wichtigsten Innovationen in den Bereichen Medizin-Apps, Off-Label-Medikamente, disruptive Innovationen, wissenschaftliche Instrumente, Kajaksport, Windsurfen, Mobile Finanzdienstleistungen, Bankdienstleistungen für Firmenkunden sowie Bankdienstleistungen für Privatkunden auf die möglichen Quellen „User“, „Herstellerunternehmen“, „Universitäten/Forschungseinrichtungen“ und „Erfinder/sonstige Dienstleister“ verteilen. Für alle Innovationen liegen wissenschaftlich
abgesicherte Informationen über die tatsächliche Quelle vor. Die aggregierten Schätzwerte können damit mit den tatsächlichen Werten verglichen werden.

Eine drastische Unterschätzung der User

Insgesamt unterschätzten die befragten Entscheidungsträger User als Innovationsquelle um 58 Prozent – die wahre Bedeutung dieser wichtigsten Quelle wird also durchschnittlich nicht einmal zur Hälfte erkannt. Nur eine winzige Minderheit der 1.758 Befragten – genau neun Personen – schätzen die Bedeutung von Usern korrekt ein oder überschätzten sie leicht, 99,5 Prozent der Manager dagegen glaubten, dass auf User weniger Innovationen zurückgehen als dies tatsächlich der Fall war. Die Unterschätzung zieht sich dabei quer
durch alle Branchen, Organisationsgrößen, Hierarchieebenen, Funktionsbereiche und Bildungshintergründe. Man kann also sagen, dass es sich bei der Unterschätzung von User-Innovationen um eine stabile und systematische Wahrnehmungsverzerrung handelt.

Ursachen der Wahrnehmungsverzerrung

Als Gründe für diesen überraschend deutlichen Befund bieten sich zwei Erklärungen an. Zunächst fehlt es einfach an Wissen über aktuelle Erkenntnisse der Innovationsforschung. Traditionelle Lehrbücher vermittelten lange das Bild des Herstellerunternehmens als zentralem Innovationstreiber. Auch die Unternehmen, die User-Innovationen aufgreifen und kommerziell vermarkten, legen selten die Quelle der Innovation offen. So kommt es, dass vielen Menschen nicht bewusst ist, wie mächtig und kreativ die große Masse der User
sein kann. Der zweite Grund ist, dass Innovationen von außerhalb des Unternehmens vielfach als Bedrohung empfunden werden. „Not invented here“ heißt die weitverbreitete Tendenz von Organisationen, die Kreativität außerhalb des Unternehmens aktiv abzuwerten.

Was kann man tun?

Wer sich die gewaltigen ökonomischen Potenziale von User-Innovationen nicht entgehen lassen möchte, sollte unbedingt Zugang zu neuen Methoden und Erkenntnissen suchen. Schlagworte wie „Lead User“, „Crowdsourcing“ und „Innovationscommunities“ haben wohl die meisten Manager schon gehört – aber wie macht man es konkret? Welche Methoden helfen in welcher Situation? Wie kann man die Suche nach Innovationen effizient organisieren? Wie baut man ein dauerhaftes Ökosystem mit User-Communities auf? Das
Wissen zu Methoden schreitet rasant voran. Wer die Chancen nutzen will, sollte rasch handeln.

Über den Autor

Nikolaus Franke ist Leiter des Instituts für Entrepreneurship & Innovation des WU Gründungszentrums und der User Innovation Research Initiative an der WU Wien. Er ist auch Akademischer Leiter des Professional MBA Entrepreneurship & Innovation der von der TU Wien sowie der WU Executive Academy angeboten wird.

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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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