24.05.2017

In der Digitalisierung gilt: Mut zum Ausprobieren

Innovationsprozesse verlaufen in der digitalen Welt viel schneller als bisher. Das kann Geschäftsmodelle von herkömmlichen Unternehmen gefährden. Wie man im Wettlauf die Nase vorne behält verrät Stefan Groß-Selbeck, Chef von BCG Digital Ventures.
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Die digitale Revolution sorgt bei vielen Unternehmen für Verunsicherung. Denn immer öfter bedrohen innovative Wettbewerber das herkömmliche Geschäftsmodell. Im Bereich Consumer Internet hat Europa laut Stefan Groß-Selbeck, Chef von Digital Ventures der Unternehmensberatung Boston Consulting Group (BCG), den Zug schon verpasst. Die großen globalen Plattformen kommen zu drei Viertel aus den USA und rund ein Viertel aus China.

“Innovation findet vor allem in Netzwerken statt, in Ökosystemen.”

Weniger Risiko in Europa

„Die Herausforderung ist es, dass uns das beim industriellen Internet nicht auch noch passiert.“ Der ehemalige Deutschland-Chef von eBay und spätere Vorstandsvorsitzende von Xing kennt die Probleme gut. Der Aufholprozess sei schwierig, weil das Silicon Valley 60 Jahre Vorsprung habe. Es gebe mittlerweile gute Erkenntnisse darüber, wie Innovation passiert und was es dafür braucht. „Innovation findet vor allem in Netzwerken statt, in Ökosystemen. Dafür braucht es Universitäten, etablierte Technologieunternehmen, Investoren und natürlich junge, hungrige Leute“, so Groß-Selbeck. Es sei auch eine Frage der Risikobereitschaft: In Europa sei man weniger bereit, Risiken einzugehen, als in den USA, insbesondere junge Leute. Und nicht zuletzt fehle es in Europa auch an ausreichendem Risikokapital.

Redaktionstipps

Optimierung

(c) Elke Mayr

Für die Unternehmen selbst ist jedoch das Problem, dass sie es im digitalen Umfeld mit einer neuartigen Form von Innovation zu tun haben. Denn es war noch nie so einfach und so billig, ein digitales Service oder einen Dienst einfach auszuprobieren. „Ich bringe einmal ein Produkt in den Markt, das noch gar nicht perfekt ist, um es auszuprobieren und Feedback zu sammeln. Auf dieser Basis optimiere ich es dann. Diese
Art, Innovation zu machen, unterscheidet sich grundlegend von der Art, wie es industrielle Unternehmen gewohnt sind, zu machen: nämlich lange Zyklen versus kurze Zyklen“, argumentiert Groß-Selbeck. In vielen Fällen steigen diese digitalen Angreifer gar nicht in die Hardware ein, sondern schieben sich zwischen Hardware und Nutzer. „Ein gutes Beispiel dafür ist das Thema Connected Home und der Anbieter Google Nest als Plattform, der dem Verbraucher ermöglicht, alles im Haus über diese Plattform zu steuern“, nennt Groß-Selbeck ein Beispiel. Der herkömmliche Anbieter, beispielsweise von Wärme, werde damit zur Commodity und austauschbar.

Vertikale Innovation

Aber wie können Unternehmen nun selbst den Innovationsprozess und die Digitalisierung vorantreiben? „Das Wichtigste ist, dass sich ein CEO oder Firmenchef überlegt, wie stark die Digitalisierung das Unternehmen betrifft, wie hoch das Risiko ist. Daraus ergibt sich, wie aggressiv an das Thema herangegangen werden muss“, rät Groß-Selbeck. Grundsätzlich müsse ein Unternehmen immer seine Prozesse optimieren und in der Wertschöpfungskette die digitalen Technologien nutzen. „Darüber hinaus muss ich mir die Frage stellen, inwieweit ich gezwungen bin, durch disruptive Innovationen – wir nennen das vertikale Innovation – etwas Neues zu machen, weil es sonst jemand anderer tun wird.“ Um vertikale Innovation zu ermöglichen, mit oder ohne externe Hilfe, müsse man das Umfeld dafür schaffen. Es ist nicht überraschend, dass in letzter Zeit viele Innovationslabs auch bei Konzernen entstanden sind. Denn für Innovation müsse man Raum schaffen, eine getrennte organisatorische Struktur mit einer Mischung von internen und externen Mitarbeitern, betont der BCG-Partner. Die BCG-Tochter mache genau das. Sie fokussiere sich auf innovative, digitale Geschäftsmodelle, entwickle diese und setze sie um. „Wir bauen für die Unternehmen Startups.“

Wie sehen das die Kunden

Typischerweise werde ein Portfolio an „Investable Ideas“ entwickelt, also an Konzepten, in die man investieren könne. Der nächste Schritt sei
es, möglichst schnell einen Prototypen zu bauen, zu testen und schließlich umzusetzen. „Die wesentlichste Komponente in so einem Prozess ist, sich die Kundenperspektive anzusehen. Dann schauen wir uns um, ob es schon Startups in dem Bereich gibt, und entweder investieren wir dann in ein schon bestehendes Startup oder bringen die richtigen Leute zusammen für einen Kreativprozess“, sagt Groß-Selbeck. Nicht selten wüssten die Unternehmen sehr genau, in welchem Bereich sie innovativ sein wollen, hätten aber Schwierigkeiten, aus eigener Kraft eine Innovation auf den Boden zu bringen. Das gehe sogar manchmal so weit, dass Unternehmen ein genaues Konzept vor Augen hätten. Wesentlich sei jedenfalls, nicht abzuwarten, sondern aktiv zu werden, um sich so einen Vorsprung zu verschaffen. Mut zum Ausprobieren ist wohl das beste Rezept, um im digitalen Wandel am Ball zu bleiben.

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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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