16.04.2018

Innovation – und dann? Skalierung als „fehlendes Stück im Puzzle“

Beim Accenture InnovationsForum 2018 im Wiener Future Camp wurde nicht mit knackigen Aussagen gespart. Die Kern-Message: Innovation im Unternehmen kann nicht einfach nebenbei erledigt werden.
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Accenture InnovationsForum 2018
(c) Georg Krewenka: Mark Turrell auf der Bühne beim Accenture InnovationsForum 2018

„Innovation sollte im Unternehmen nicht Kostenbringer, sondern Profitbringer sein“, sagt Mark Turrell, Futurist, Innovation Architect und Young Global Leader des World Economic Forums. Er trat am 11. April als Keynote-Speaker beim Accenture InnovationsForum 2018 im Wiener Future Camp auf. Seine Aussage scheint auf den ersten Blick selbstverständlich. Doch tatsächlich sieht es in vielen Unternehmen anders aus. Man würde sich häufig zu stark auf die Kreativität, die Idee und das Protoyping fokussieren, meint Turrell. Und das bringe zu wenig Skalierbarkeit.

+++ Accenture und Anyline: So geht Corporate-Startup-Collaboration +++

Die zwei größten Irrtümer der Innovation

Er rät zum radikalen Perspektiven-Wechsel. „Innovation heißt einfach, neue Dinge zu tun, die Wert bringen“, sagt er. Die Skalierung passiere dabei in kleinen Schritten. Ist es also eine so simple Weisheit, mit der Innovationsprozesse in Unternehmen zum Erfolg gebracht werden können? In der Umsetzung ist sie dann eben offenkundig nicht so simpel, weiß auch Turrell: „Die Skalierung ist das fehlende Stück im Innovation-Puzzle“, sagt er. Er spricht damit auf isolierte „Innovations“-Prozesse in Unternehmen an, die letztlich im Sand verlaufen. Das bringt auch Accenture Österreich Country Managing Director Michael Zettel auf den Punkt, wenn er sagt: „Die vermeintlichen Vorbilder Uber, Airbnb & Co sowie Design-Thinking-Workshops ohne Folgeschritte sind die zwei größten Irrtümer der Innovation“. Für die Accenture-Kunden sei die Frage, wie Innovation tatsächlich gelänge, eine der größten Herausforderungen.

„Selbstbewusste Bescheidenheit“ als Schlüssel

Folgt man Turrell, ist es unabdingbar für den Erfolg, dass die Management-Ebene bereits von Beginn an in Innovationsprozesse involviert ist. Dann ginge es darum, kleine, smarte Maßnahmen zu setzen, mit dem Ziel, mit möglichst geringem Aufwand möglichst große Ergebnisse zu erzielen. Es brauche dazu „confident humility“ – frei übersetzt „selbstbewusste Bescheidenheit“ – also die Stärke, nicht die scheinbar prestigeträchtigsten, sondern stattdessen die effizientesten Innovationsprojekte anzugehen. Auch Zettel gibt eine klare Devise aus: „Innovation muss vor allem im Kerngeschäft angewendet und innerhalb der Organisation gelebt werden“. Und wie man die Innovation ins Kerngeschäft hineinbekomme, sei letztlich auch bei den Accenture-Kunden die große Frage.

Skalieren wie „Fifty Shades of Grey“

Wie also bringt man die Innovationen zum Skalieren? „Entscheidend ist, dass man nicht zuerst das Produkt baut und es dann zu skalieren versucht, sondern das man es zum Skalieren designt“, sagt Turrell. Als Beispiel bringt er im Gespräch mit dem Brutkasten nicht etwa ein innovatives Produkt, sondern das Buch „Fifty Shades of Grey“. „Es ist ein ganz schreckliches Buch, aber alles daran – beginnend beim Cover-Foto – ist auf Skalierung ausgelegt“, sagt er. Das wichtigste sei bei diesem „Design to scale“ sei, bereits am Beginn des Prozesses klare Ziele zu definieren – mögen diese nun Kundenzahlen, Produktion oder Umsatz betreffen. „Wenn versucht wird, ein Produkt im Nachhinein zu skalieren, scheitert das oft, weil es einfach zu teuer ist, um es an den Mann zu bringen, oder weil es in der Umsetzung zu aufwändig ist“, sagt Turrell.

Mark Turrell und Michael Zettel im Video-Interview:

Die „Kundenbrille“ aufsetzen

Nach der Keynote-Speech von Mark Turrell beim Accenture InnovationsForum 2018 präsentierten drei österreichische Unternehmen, wie sie erfolgreich Innovation in ihrer Organisation umsetzen. Harald Kollmann, der in der ÖBB als Projektmanager des CEO die Innovationsagenden vorantreibt, meint, dass der erste Schritt zur Innovations-Bereitschaft schon in der Selbstwahrnehmung passiere: „Bin ich ein Eisenbahnunternehmen oder ein Mobilitäts-Dienstleister?“ Man müsse die Unternehmenskultur darauf ausrichten. Dies passierte in der ÖBB mit dem eigenen Open Innnovation Lab, das „Raum, Methodik und Ökosystem ist“, so Kollmann. „Wir setzen dort die Kundenbrille auf, um neue Lösungen zu entwickeln.“

+++ Fokus: Corporate Innovation +++

Design- statt technologiegetrieben

Danach ging es in einem Vortrag von Stefan Häbich, Managing Director Bee One GmbH über Innovationsprozesse bei der Erste Bank. Einer der Erfolgsfaktoren sei, so Häbich, die Unabhängigkeit. Bee One wurde 2012 als eigenes Unternehmen von und für die Erste gegründet – mit dem Auftrag „ein Banking wie es euch gefällt“ zu entwickeln. Das sei die Geburtsstunde von George gewesen. Warum George so erfolgreich ist, erklärt Häbich damit, dass es nicht technologiegetrieben, sondern designgetrieben entwickelt worden ist. Und aus damals 15 Mitarbeitern sind heute 200 geworden.

Skalierung als „Kultur- und Kopfthema“

Den Abschluss als Redner machte beim Accenture InnovationsForum 2018 Oliver Holle, Founder und CEO von Speedinvest. Er beleuchtete das Skalierungs-Thema aus der Venture Capital-Perspektive. Scaling sei seiner Erfahrung nach ein „Kultur- und Kopfthema“, sagt Holle. Man müsse das eigene Potenzial richtig einschätzen können. Er erkennt in vielen Unternehmen, dass die Herangehensweise an Innovation nicht stimmt. „Viele Innovationsabteilungen operieren mit kleinen Marketing-Budgets“, sagt er. Dabei hätten Corporates etwas, das Startups nur selten haben: Expertise. Diese gelte es zu nutzen.

+++ Interview mit Oliver Holle: “Entweder glaubt man dem Markt oder nicht” +++

Impressionen vom Accenture InnovationsForum 2018:

⇒ Zur Page des Accenture Future Camps

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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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