23.05.2017

Wenn Innovationen zum Imageschaden werden

Startups haben wenig zu verlieren, wenn sie ein neues Produkt auf den Markt bringen. Großunternehmen schon: ihren mühsam aufgebauten Ruf.
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Catalin Pop-fotolia.com

Startups haben es vergleichsweise leicht, wenn es darum geht, ihre Ideen zu testen. Meistens machen sie das im laufenden Betrieb und arbeiten das Feedback gleich ins Produkt ein. Mario Herger war lange Entwickler beim Softwarekonzern SAP in Palo Alto, Silicon Valley. Heute lebt und arbeitet er dort als Buchautor und Berater. Gründer, so Herger, arbeiten oft nach dem Prinzip des „Design Thinking“: „Am Anfang steht eine Hypothese, zum Beispiel die, dass der Fahrkartenautomat verbessert werden muss. Also stellt sich der Gründer den ganzen Tag neben den Automaten und beobachtet die Menschen, wie sie ihn bedienen.“ Die Mutter mit Kleinkind und Einkäufen in der Hand, wie sie beim Fahrscheinkauf die Nerven wegwirft. Die alte Dame, die die Schrift nicht lesen kann. „Dann verbesserst du den Prototypen und fängst wieder von vorne an. So hältst du die Kosten des Scheiterns gering, denn eine Hypothese zu verlieren kostet nichts. Je schneller du diese Zyklen durchgehst, desto kostengünstiger.“

„Wenn du alsetablierter Konzern etwas ausprobierst und es geht schief, ist das größte Problem der Imageschaden“

Es geht um die Marke

Große Unternehmen haben es da weniger leicht. Sie haben viel Geld, Zeit und Energie in den Aufbau ihrer Marke gesteckt, oft über zig Jahre. Sie sind etablierte Player auf umkämpften Märkten und haben einen Ruf zu verteidigen. Romed Haberl weiß, was das in der Praxis bedeutet. Er leitet das Produktmanagement für Accessoires und Lifestyleprodukte beim oberösterreichischen Motorradhersteller KTM, einem Unternehmen mit rund 2.500 Mitarbeitern und gut einer Milliarde Euro Jahresumsatz. „Wenn du alsetablierter Konzern etwas ausprobierst und es geht schief, ist das größte Problem der Imageschaden“, sagt Haberl. Zwar sei es immer auch unangenehm, Geld in den Sand zu setzen. „Aber das Ansehen der Marke ist der wichtigste Faktor.“ KTM wandelt dabei auf einem schmalen Grat: Einerseits will man auch ungewöhnliche Produkte auf den Markt bringen, um herauszustechen: So verkauft KTM zum Beispiel auch Schnuller, die belegen sogar Platz eins unter den Accessoires. „Gleichzeitig müssen die Dinge zur Marke passen, zu den Werten, die wir vertreten.“ Bei weniger komplizierten Produkten, zum Beispiel Uhren, sei ein umfangreiches Produkttesting nicht nötig. „Da entscheide ich, ob ich das gut finde und ob es ins Sortiment passt.“ Ein Motorrad sei freilich eine ganz andere Nummer. Da entscheidet KTM in enger Zusammenarbeit mit der Agentur Kiska, welche Designs, Farben und Formen gerade gefragt sind.

Redaktionstipps

Freude am Risiko

Herger bringt ein Beispiel aus der Autoindustrie. „Tesla verhält sich wie ein Startup. Die gehen mit Betaversionen auf den Markt. Und die Kunden schätzen diese Risikofreude. Mercedes könnte sich das nicht erlauben, weil sie schon so viel Geld und Jahre in ihren Ruf investiert haben.“ Oder sein ehemaliger Arbeitgeber SAP: Wenn ein so großer Konzern mit einer fehlerhaften Software auf den Markt gehe, würden schnell Hunderttausende Kunden geschädigt, es komme schnell zu Klagen. Oder die jüngste Pannenserie bei General Motors, wo Probleme mit dem Zündschloss tödliche Unfälle zur Folge hatten und die den Konzern 900 Millionen Dollar kostete; den Imageschaden noch
nicht eingerechnet. Da seien gleich viel mehr Menschen betroffen als bei einem Startup, das eine überschaubare Kundenzahl hat, so Herger.
„Diese Konzerne haben diese Dinge erlebt und in ihrer DNA gespeichert. Man will kein Risiko mehr eingehen.“ „Natürlich dauert in einem großen Konzern alles länger, du kannst nicht so rasch reagieren. Es gibt mehr Abteilungen, mit denen du die Dinge öfter abstimmen musst“, sagt Romed Haberl von KTM. Das sei einerseits gut, weil man so Fehler bemerke. „Aber du bist nicht so schnell und wendig wie in einem kleinen Unternehmen.“ Wie schafft man es, als großes Unternehmen trotzdem innovativ und offen für Feedback zu bleiben? Das Team bei KTM ist im Durchschnitt relativ jung. „Man ist offen für die Ideen von jungen Mitarbeitern. Sie werden angehört und oft auch umgesetzt.“

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vl. Patrick Ratheiser (EY), Rainer Kalkbrener (ACP), Sulejman Ganibegovic (KEBA Digital) und Hermann Erlach (Microsoft) | (c) brutkasten
vl. Patrick Ratheiser (EY), Rainer Kalkbrener (ACP), Sulejman Ganibegovic (KEBA Digital) und Hermann Erlach (Microsoft) | (c) brutkasten

„No Hype KI“ wird unterstützt von ACPEYITSVKEBA GroupLenovoMicrosoftONTEC AI und der Universität Graz.


„Die Vorstellung, dass man dank KI seine Hausaufgaben nicht machen muss, ist grundfalsch. Ganz im Gegenteil: Gerade hier ist es essenziell, bei der Datenqualität und der gesamten IT-Architektur eine saubere Basis zu schaffen“, konstatiert Rainer Kalkbrener, CEO von ACP, im Staffelfinale der brutkasten-Serie “No Hype KI”.

Mit diesem Befund ist er in der Expertenrunde nicht alleine. Der Fokus verschiebt sich von theoretischen Machbarkeiten hin zu den harten Bedingungen für echten Business Value, so der Tenor.

Österreichs Status quo und der Weg aus der Sandbox

Hermann Erlach, General Manager Austria bei Microsoft, weist auf ein aktuelles Studienergebnis hin: Österreich befindet sich bei der KI-Nutzung weltweit in den Top 20. Während Konsument:innen die Technologie im privaten Alltag bereits intensiv nutzen würden, zeige sich im Unternehmensbereich – insbesondere im Mittelstand – jedoch noch Aufholbedarf bei der Adaption. Für Patrick Ratheiser, Director & Head of AI bei EY, ist dabei klar: Der wahre geschäftliche Mehrwert liege oft nicht in hochgradig gehypten Vorzeigeprojekten. “Es sind oft die unscheinbaren Machine-Learning-Lösungen und Prozessautomatisierungen, die den Unternehmen wirklich helfen”, sagt er.

Dennoch stecken derzeit viele Initiativen noch in isolierten Experimentierphasen fest. Sulejman Ganibegovic, CEO KEBA Digital, fordert daher mehr Risikobereitschaft, um Projekte aus der geschützten Laborumgebung in den produktiven Betrieb zu überführen. Sein Appell an die Entscheidungsträger:innen: „Lieber ist man einmal mutig und wagt den Schritt aus der geschützten Laborumgebung, anstatt sich zweimal feige davor zu drücken, endlich etwas Produktives umzusetzen“. Man müsse akzeptieren, dass auch eine KI-Lösung, die nicht zu 100 Prozent fehlerfrei funktioniert, bereits einen enormen Mehrwert liefern kann.

KI als unbestechlicher Spiegel der Datenqualität

Dass dieser Weg in die erfolgreiche Produktivität zwingend über saubere Datenstrukturen führt, ist breiter Konsens in der Runde. Kalkbrener warnt, dass die KI durch ihre weitreichenden Suchkapazitäten “schonungslos die Schwächen von bestehenden Systemen aufdeckt”. Denn ohne eine funktionierende Data-Governance, so der ACP-Chef “führt das am Anfang oft zu bösen Überraschungen, wenn plötzlich intern sensible Dokumente wie Gehaltslisten oder Passwort-Dateien dank KI für weite Teile der Belegschaft auffindbar werden.”

Auch Ratheiser betont, dass der bloße Import von unstrukturierten Firmendaten in ein KI-Sprachmodell keine Wunder bewirke: „Die Arbeit, die wir seit 20 Jahren bei der Datenqualität und beim Aufräumen versäumt haben, kann jetzt nicht einfach die KI für uns lösen“.

Regulierung: Innovationsbremse oder Türöffner?

Neben der internen Datenorganisation bestimmt auch der externe Rahmen maßgeblich, wie schnell KI im Unternehmensalltag ankommt. Ein differenziertes Bild zeichnen die Experten daher bei der Debatte um den europäischen AI Act. Für Ratheiser stellt das risikobasierte Regelwerk eine notwendige Basis dar, um den breiten Rollout von Use-Cases sicher skalierbar zu machen. “Ohne klare Policies und Governance sind autonome KI-Agenten im Unternehmen auf Dauer nicht steuerbar”, so der EY-Experte. Ähnlich pragmatisch sieht das Ganibegovic aus Sicht der Industrie. Er argumentiert, dass verbindliche Spielregeln gerade bei kritischen B2B-Infrastrukturen als Türöffner fungieren: „Wenn man KI in sensiblen Bereichen einsetzen möchte, braucht es einen Rahmen, der Vertrauen schafft. Klare Gesetze untermauern dieses Vertrauen und bringen Kunden dazu, sich für neue Anwendungen zu öffnen“.

Kalkbrener hingegen äußert sich deutlich kritischer. Er warnt, dass Regulatorien oft innovationsfeindlich seien und die Geschwindigkeit im Markt drosseln würden. “Man darf nicht den Fehler machen, aus Angst vor Regulierungen alle potenziellen Probleme schon im Vorfeld lösen zu wollen”, so der CEO. Europa verliere sonst in der globalen Wirtschaft an Wettbewerbsfähigkeit.

Der kulturelle Wandel: Menschen als „Manager von Agenten“

Letztlich entfalten aber weder saubere Daten noch die besten regulatorischen Rahmenbedingungen ihre Wirkung, wenn die Belegschaft nicht mitzieht – ein Befund, der sich übrigens wie ein roter Faden durch die gesamte “No Hype KI”-Staffel zog. Die massiven Auswirkungen auf die Unternehmenskultur bilden laut den Experten den entscheidenden Hebel für die Zukunft. Erlach prognostiziert den Aufstieg sogenannter „Frontier Firms“, die KI ganz selbstverständlich neben Kapital und menschlicher Arbeitskraft als elementaren Produktionsfaktor begreifen. Der organisatorische Durchbruch gelinge dann, „wenn jeder im Unternehmen beginnt, als Manager von Agenten zu agieren und den eigenen Job mithilfe von KI zu optimieren“. Mitarbeiter:innen, die diese Tools aktiv nutzen, würden vom Management als hochproduktiv wahrgenommen, während Verweigerer an Leistungsfähigkeit dramatisch zurückfielen.

Dass dieser Wandel die Teams bereits spürbar verändert, bestätigt Ganibegovic aus der Praxis: Wenn man ein AI-natives Team mit KI-Tools ausstatte, forme man quasi ein Team von „Avengers“ mit enormer Schlagkraft, das traditionelle Entwicklungszyklen im Softwarebereich massiv verkürzen könne. Um diesen Zustand jedoch flächendeckend zu erreichen, sei ein gezieltes Befähigen der Belegschaft notwendig, meint Ratheiser. Unternehmen müssten aktiv in den Aufbau von KI-Kompetenzen (Literacy) investieren, um Berührungsängste zu minimieren und den produktiven Umgang mit den neuen Werkzeugen strategisch im Arbeitsalltag zu verankern.

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