26.11.2018

Intrapreneurship: „Nur nach Ideen zu fragen ist noch nicht Innovation“

Die Raiffeisen Bank International (RBI) baut im Intrapreneurship-Programm Innovation Garden "kleine Lösungen" für den gesamten Konzern. Dahinter steht ein Wandel in der Unternehmenskultur, der von den einfachen Angestellten bis ins Top-Management reicht.
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RBI Intrapreneurship - Innovation Garden
(c) der brutkasten / Haris Dervisevic: Nicole Stroj, Head of Innovation Management der RBI
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Es sind die Top-Entscheider des gesamten Konzerns, die im Board des Intrapreneurship-Programms Innovation Garden der Raiffeisen Bank International (RBI) sitzen. Konzern-CEO Johann Strobl, die CEOs der größten Tochterbanken und Top-ManagerInnen der Gruppe. Doch derzeit fiele diesen Top-Entscheidern das Entscheiden sehr schwer, erzählt Nicole Stroj, Head of Innovation Management der RBI. Denn der nächste Schritt im Innovation Garden steht kurz bevor: Beim Demo Day im Dezember müssen zwei von derzeit acht Intrapreneurship-Teams gewählt werden, deren Konzepte in die MVP-Phase gehen.

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Innovation Garden: Start mit 765 Ideen

„Die Board-Members sind von allen acht Konzepten begeistert. Sie sind laufend in Kontakt mit den Teams. Sie müssen aber eine Entscheidung treffen“, sagt Stroj. Man sei da sehr streng. Denn es brauche eine klare Priorisierung. Man könne eben nicht alles machen. Dabei hat man im Innovation Garden bereits einen beachtlichen Auswahl-Prozess hinter sich gebracht. Sechs Wochen lang waren die rund 47.000 MitarbeiterInnen der RBI-Gruppe aus 14 Ländern im Frühling dieses Jahres aufgerufen gewesen, Ideen einzureichen. Genau 765 Einreichungen sind es geworden – „viel mehr als erwartet und auch verglichen mit Intrapreneurship-Programmen anderer Unternehmen extrem viel“, wie Nicole Stroj stolz bemerkt.

„Wie eine ‚Startup-Fabrik'“

„Doch wir glauben: Nur nach Ideen zu fragen ist noch nicht Innovation“, sagt die Innovationsmanagerin. Daher gehe man Schritt für Schritt immer mehr in die Tiefe. Zunächst kamen 20 Ideen in die engere Auswahl. Und es folgte ein weiterer Call: Wieder waren alle MitarbeiterInnen der Gruppe aufgerufen – diesmal um sich zur Mitarbeit an einem der 20 Projekte zu melden. 100 von rund 250 BewerberInnen wurden für die zweite Phase des Intrapreneurship-Programms gewählt. In einem zweitägigen Design Thinking-Workshop, dem Innovation Jam im Juni, feilten sie erste Konzepte aus und pitchten diese anschließend vor dem Board. „Es war wie eine ‚Startup-Fabrik‘. Ein riesiger Erfolg für die Unternehmenskultur“, erinnert sich Nicole Stroj.

Nicole Stroj im Video-Talk zum Intrapreneurship-Programm Innovation Garden

Live-Talk with Nicole Stroj from RBI

Nicole Stroj, Head of Innovation Management of Raiffeisen Bank International AG, in a video-talk about the intrapreneurship program innovation garden and the outcome, it’s role in the overall innovation strategy of a traditional banking group and lots more.

Gepostet von DerBrutkasten am Freitag, 23. November 2018

Eine schwere Wahl

Und nach dem Pitch lernte man eine organisatorische Lektion: „Nächstes Mal servieren wir das Essen bereits während des Auswahl-Meetings des Boards“. Denn dieses habe zweieinhalb Stunden anstatt der anberaumten 45 Minuten für die Entscheidung gebraucht. „Es wurde sehr intensiv diskutiert“, erzählt Stroj. Nun blieben also die erwähnten acht Teams übrig. Drei Monate lang arbeiten sie insgesamt an ihren Konzepten. In zwei Batches aufgeteilt verbringen die Teams dabei die Hälfte der Zeit im Wiener WeXelerate, die andere Hälfte an ihren „regulären“ Arbeitsplätzen. „Es geht auch darum, sich dort vor Ort unmittelbar Feedback zu holen und die Lösungen direkt ‚on the job‘ zu evaluieren“, sagt Nicole Stroj.

Kleine Lösungen für die gesamte Gruppe

Die Teams stehen dabei vor einer fordernden Aufgabe. Denn ihre Lösungen müssen einerseits dem gesamten Konzern nutzen. Andererseits dürfen sie nicht „zu groß“ sein. „Es gibt diese Tendenz, gleich die ultimative Lösung liefern zu wollen. Dabei kommen Prozesse heraus, die sehr lange dauern und sehr teuer sind. Wir wollen Lösungen, die am Anfang nicht viel Geld kosten und sich relativ schnell umsetzen lassen. Sie sollen in weiterer Folge wachsen“, sagt Nicole Stroj. Von diesem neuen Mindset soll die gesamte Gruppe profitieren. „Das zu verinnerlichen war auch ein großer Lernprozess für das Top-Management“, sagt die Innovationsmanagerin.

Recherchieren, umhören, sammeln

„Man will immer gleich eine Lösung parat haben“, erzählt Programmteilnehmerin Christine Streibl aus dem Group Communications-Team der RBI in Wien. Dabei sei es für die Arbeit im Innovation Garden essenziell gewesen, sich zunächst intensiv mit dem Ausgangsproblem zu beschäftigen. „Wir haben recherchiert, uns umgehört und Input gesammelt und darauf die konkreten Projekt-Ideen aufgebaut“, sagt Streibl. Zentral sei es dabei gewesen, von Beginn an mit KundInnen zu sprechen und Feedback einzuholen.

„Vielfalt an Blickwinkeln öffnet einem die Augen“

„Diesen Zugang nimmt man dann automatisch auch in den regulären Job mit. Die Methodik kann man bei allen Herausforderungen anwenden“, erklärt die Teilnehmerin. Doch nicht nur davon habe sie beim Intrapreneurship-Programm profitiert. „Wir arbeiten im Programm mit Leuten aus anderen Netzwerkbanken mit komplett unterschiedlichen Funktionen im Unternehmen. Diese Vielfalt an Blickwinkeln öffnet einem wirklich die Augen“, sagt Streibl.

RBI Intrapreneurship - Innovation Garden
(c) der brutkasten / Haris Dervisevic: Balint Bartha und Christine Streibl

Intrapreneurship: Output erwartet

Ähnlich sieht es auch Balint Bartha aus dem Risiko-Management-Bereich der ungarischen RBI-Tochter. „Ich habe mich als Mitarbeiter einer der Netzwerkbanken hier nie als Außenseiter gefühlt“. Das Team sei von Beginn an extrem enthusiastisch an die Sache gegangen. „Es fühlt sich inzwischen an wie Familie“. Dennoch wolle man nicht nur Spaß haben. „Wir wollen liefern. Und langsam sind wir schon ziemlich nervös“, räumt Bartha ein. Denn der Demo Day rückt näher. „Und das Board erwartet einen entsprechenden Output“, ergänzt Innovationsmanagerin Nicole Stroj.

Nur zwei Konzepte kommen in die MVP-Phase

Nur zwei Konzepte werden es in die nächste Phase schaffen. In einer sechsmonatigen „MVP-Phase“ werden zwei MitarbeiterInnen pro Team – Stroj: „Wir nennen sie ‚the Founders'“ – zu 100 Prozent für das Projekt freigestellt. „Das ist natürlich auch eine persönliche Entscheidung. Die Teams arbeiten in dieser Zeit dauerhaft in Wien. Dazu müssen die TeilnehmerInnen aus den Netzwerkbanken auch bereit sein“, sagt Nicole Stroj. Zumindest über Balint Bartha kann man sagen: Er ist mehr als bereit. Zuvor muss das Board des Innovation Garden nun aber noch seine Entscheidung treffen. Und die wird – wie eingangs erwähnt – sehr schwer.

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ISS, SAP
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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.

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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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