20.09.2022

Innovation in Corporates: „Ein bisschen Startup funktioniert nicht“

WhatAVenture CEO Max Ditzel argumentiert im Gastkommentar, warum Innovation keine Frage des Wollens, sondern eine Überlebensfrage ist.
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Innovation in Corporates: „Ein bisschen Startup funktioniert nicht“
Innovation in Corporates (c) WhatAVenture
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Die Herausforderungen, die Unternehmen kumulativ zu meistern haben, sind vielfältig: Wir leben inmitten einer digitalen und technologischen Transformation, stehen einer Umwelt- und Gesundheitskrise gegenüber – und das global. Die geopolitischen Risiken nehmen zu, die Konjunktur kühlt weltweit ab, aktuelle Problemstellungen wie hohe Material- und Energiepreise, der Fachkräftemangel und Materialengpässe kommen noch hinzu.

Nun gilt es, neue Antworten auf diese Herausforderungen zu finden: Alte Problemlösungsstrategien reichen nicht mehr. Die Entwicklung innovativer Herangehensweisen gewinnt an Relevanz. Diese neuen, frischen Zugänge bedeuten auch erfüllende Jobs, die wichtige Aufgaben lösen und dadurch auf schwer verfügbare Fachkräfte anziehend wirken.

Auf den Punkt gebracht: Innovation schafft Perspektiven in so vieler Hinsicht. Innovation ist heute daher keine Frage des Wollens mehr, sondern eine Überlebensfrage. Stabilität und nachhaltiges Wachstum sind auch nur mehr in neuen Märkten – außerhalb der Komfortzone – möglich.

Europäische Unternehmen: Innovativer als wir denken

Seit Jahren wird europäisches Unternehmertum vor allem negativ und pessimistisch betrachtet. Das entspricht nicht dem Bild, das ich von europäischen Unternehmen habe: Ich sehe Tag für Tag erfolgsversprechende, hochinnovative Ideen, die nur darauf warten, umgesetzt zu werden.

Sie bleiben jedoch aus den unterschiedlichsten Gründen ungenutzt liegen oder büßen an Geschwindigkeit ein, weil sie in den alten unternehmerischen Strukturen gefangen sind.

Innovation: Drei Kern-Skills entscheiden über Erfolg und Misserfolg

Aus meiner Erfahrung aus der Begleitung von über 150 Unternehmen unterscheiden sich erfolgreiche Innovatoren in drei Themenfeldern von ihrem Mitbewerb: Das sind Innovationsmut, der Aufbau des idealen Settings und die konsequente Umsetzung.

Innovationsmut bedeutet, ganz neue Entwicklungs- und Vermarktungsansätze zu ermöglichen. Produkte und Dienstleistungen, die noch nicht fertig ausgefeilt sind, auf den Markt zu bringen und mit echten Kunden zu testen. Das braucht Mut, und eine neue Fehlerkultur in Unternehmen. Fehler sind gewünscht, denn nur so können wir lernen und unser neues Produkt weiterentwickeln.

Innovation ist kein Hobby und Teilzeit-Spiel. Ein bisschen Startup funktioniert nicht.

Weiters darf das Setting nicht von vorhandenen, alten Strukturen definiert werden. Nur ein vom Tagesgeschäft losgelöstes Vehikel kann sich schneller bewegen und neue Märkte erobern. Dafür braucht es andere Fähigkeiten und ein eigenes Führungsteam, um diese neuen Lösungen in den Markt zu bringen und durch einen hohen Grad an Unsicherheit zu navigieren.

Und drittens braucht es die konsequente Umsetzung: Innovation ist kein Hobby und Teilzeit-Spiel, sondern braucht die volle Aufmerksamkeit. Das gesamte Team muss zu 100 Prozent fokussiert sein, denn ein bisschen Startup funktioniert nicht. Ein Verzetteln schadet dem Bestandsgeschäft, aber auch dem Neuen. Wenn die Zeichen auf Erfolg stehen, dann darf nicht gewartet werden. Aber: Ich muss Projekte auch stoppen, wenn das Timing nicht passt, oder wenn der Rückenwind vom Markt fehlt.

Dem Neuen seinen eigenen Raum geben

Bedeutet: Es braucht andere Unternehmensstrukturen, damit das Neue wachsen und sich entwickeln kann. Hier hat sich Venture Building, das Gründen von unternehmerischen Räumen, als erfolgsversprechender Ansatz entwickelt. Radikale Innovationen kommen in einem alten System nicht vom Fleck. Sie benötigen eine Unabhängigkeit, da sie so ganz andere Entwicklungsbedingungen benötigen als sie in etablierten Mutterunternehmen meist vorherrschen. Nur wenn sie ihren eigenen Weg gehen können, haben diese Ideen die Chance, am Markt Fuß zu fassen.

Viele große und mittelständische Unternehmen nutzen bereits diesen Lösungsansatz. So ist das deutsche Traditionsunternehmen Miele gerade dabei, sich mit Hilfe von innovativen Startups für die Zukunft neu aufzustellen. Die Unternehmensgruppe Lobbe, spezialisiert auf Recycling, widmet sich in einer eigenen Venture-Abteilung neuen Geschäftsmodellen. Auch der Heiztechnik-Profi Viessmann hat die Vorteile des Venture Buildings als Teil seines konsequenten Innovationskurses erkannt.

Mir ist bewusst, dass dieser Weg eine radikale Abkehr vom gewohnten und lieb gewonnenen Alltag bedeutet. Diesen neuen Weg einzuschlagen erfordert Mut. Sie sind auf diesem Weg nicht alleine. Zahlreiche Unternehmen stehen vor ähnlichen Herausforderungen und man kann mittlerweile auf eine ganze Reihe an Best Practice-Beispielen zurückgreifen.

Eines muss jedenfalls klar sein: Gewohnheit hat inmitten der gesellschaftlichen und geschäftlichen Veränderungen sowie globalen Dynamiken keinen Platz mehr. Je schneller Unternehmen das realisieren, desto eher können sie neues Terrain erobern und erfolgreich den zahlreichen Herausforderungen entgegentreten.


Zum Autor

WhatAVenture CEO Max Ditzel | (c) Lea Fabienne
Max Ditzel | (c) Lea Fabienne

Max Ditzel ist CEO und Managing Partner bei WhatAVenture, einem führenden Corporate Venture Builder mit Standorten in Deutschland, Österreich und Italien. Als einer der ersten Mitarbeiter gestaltet er bereits seit 2015 das Wachstum des Unternehmens mit.

Die Zusammenarbeit mit über 150 Unternehmen in ganz Europa ermöglicht ihm einen branchenübergreifenden Einblick in die Erfolgsfaktoren von neuen Geschäftsmodellen.

Mit dieser Erfahrung begleitet er Entscheidungsträger beim Aufbau von Innovationsportfolios und dem Markteintritt von Corporate Startups.

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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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