„Welches Wetter hat es dieses Wochenende in Wien? Wie ist der Verkehr vom Flughafen ins Zentrum? Was sind die wichtigsten Sehenswürdigkeiten?“ – Das fragt Behshad Behzadj demonstrativ in sein Handy, genauer gesagt natürlich seinen persönlichen Assistenten, den Google Assistant. Behzadj ist Ingenieur und arbeitet seit mehr als zehn Jahren für Google in der Schweiz.
Allwissende Instanz
„Schönbrunn und die Hofburg“, klingt es aus dem Gerät. Das befindet der Google Assistant für die Highlights in Wien. Über die Streetview kann er seinem Besitzer sogleich auch den Blick von dort zeigen. Die Hofburg kennt Behzadj ja nun schon. Er steht hier beim Pioneers 2017 bei den AI Masterminds auf der Bühne. Aber selbst das weiß der Google Assistant bestimmt schon längst. Schließlich ist er verknüpft mit dem Mail-Posteingang, wo das Flugticket gespeichert ist, mit Google Maps und mit den Fotos, die Behzadi schon von der Bundeshauptstadt gemacht hat. Und außerdem kommuniziert er natürlich zusätzlich mit allen anderen Devices – so läuft das im ,Age of the Assistance‘.
Mehr als fünf Billionen Handys im Jahr 2020
„Kommunizierst du mit Google, dann kommunizierst du gleichzeitig auch mit Google Maps und mit Google Mail“, präsentiert Behzadi die Zukunft der Google Suche, die 1998 startete. Das Ziel ist immer gleich, nur die Mission wurde erweitert. Wenn es im Jahr 2020 fünf Billionen Handys geben wird, sollen diese alle erdenklichen Fragen beantworten. Auch weit komplexere, längere Fragestellungen als das Wetter in Wien, beispielsweise: „Wie heißt der Film, in dem Tom Hanks Billard spielt und dabei tanzt?“ Außerdem dient der persönliche Assistent auch als Simultanübersetzer wie Behshad Behzadj dem Pioneers-Publikum vorzeigt.
Wenn die Maschine erinnert und entscheidet
Behzadi spricht vom Multilevel Machine Learning. Nach ihm wird Babak Hodjat von Sentient Technologie auf der Bühne stehen und das Publikum fragen: Google Search – Ist das Artifical Intelligence? Rund 60 Prozent sagen ja, Hodjat meint, es käme auf die Fragestellung an: Simple Keyword-Suche bestimmt nicht, aber die künstliche Intelligenz übernimmt nicht einfach nur Infos aus dem Datenpool, man kann seinem Assistant etwas lehren. Behzadis virtueller Kompagnon weiß, dass er mit „seinem Team“ den FC Barcelona meint – dieser Kontext mache die Unterhaltung natürlicher. Der Google Assistant erinnert ihn auch, Blumen zu kaufen für die Ehefrau, wenn er zurück in Zürich ist.
Ein einfacher Satz bewirkt also, dass wir uns nicht mehr erinnern oder lange suchen müssen. Abgesehen davon, dass Behzadis Frau vielleicht die Blumen eher schätzen würde, wenn er sich selbst daran erinnert hätte, drängt sich natürlich die Frage auf: Wird unser Gehirn dadurch träge? Das spielt bei der Diskussion keine Rolle. Für Behzadi steht offiziell der Zeiteinsparungs-Effekt im Vordergrund. Die AI soll uns helfen, mehr Zeit für unsere Lieben zu haben.
Natürlich können wir uns auch mit Siri über philosophischen Themen unterhalten, erwähnt Hodjat. Er beeilt sich aber hinzuzufügen, dass ihre Antwort auf einer Wertetabelle basiert. Selbst wenn man sich den Spaß macht und sie nach dem Sinn des Lebens fragt. „Das ist das dreckige Geheimnis hinter Siri: Es ist eine Wertetabelle, auf die sie baut.“
Mehr Daten, mehr Nachfrage, bessere Skalierbarkeit
Nach den Vorträgen merkt eine Stimme im Publikum an: „AI gibt es schon lange – Was passiert genau neu? Was ist fresh?“ „Wir haben mehr Daten und mehr Computing power“, sagt Behshad Behzadj, „im Machine learning hat sich in wenigen Jahren viel entwickelt“. Das gehe Hand in Hand mit dem steigenden Interesse, fügt Hodjat hinzu. Plus die Skalierbarkeit seit der größte Trend. In seinem Vortrag gibt er zu, dass es viele Techniken schon in den 80ern und davor gab, aber jetzt sei die Nachfrage da; und vor allem die notwendigen Daten. Geht es nach Hodjat, so braucht es für die Revolution dann nur noch jemanden, der das verarbeiten kann: Der Platz für die AI sei demnach überall, wo es Entscheidungen gibt. Die soll sie uns abnehmen, meint er und vergleicht das allgemeine Gefühl mit jenem nach der Erfindung der ersten Webpage. Man wusste: „Etwas Gewaltiges passiert, aber wir sind unsicher, wie es weitergeht. In diesem Stadium ist AI jetzt“.
„Wir werden alle Experten für Artificial Intelligence werden“
Für Behzadi ist die Zeitersparnis der Hauptaspekt. „Wir werden alle Experten für Artificial Intelligence werden, so wie wir jetzt auch Computer-Experten sind“, meint Hodjat. Er gibt aber auch zu: „Wenn wir vier, fünf, zehn Leute mit Mechanismen ersetzen können – seien wir uns ehrlich: Wir werden das tun. Wenn neue Technologien reinkommen, werden Leuten zurückgelassen. Wir müssten uns überlegen, wie wir das lösen.“ Bei dieser Debatte bleibt keine Zeit mehr für die ethischen Auswirkungen auf das menschliche Leben und seinen Platz auf der Welt im neuen Alltag. Aber immerhin wurde uns ja Zeiteinsparung in Aussicht gestellt. Und es gibt noch so viel mehr an digitalen Neuerungen zu erkunden am Pioneers Festival. Das Schloß Schönbrunn können sich die internationalen Gäste schließlich auch mit der Google Streetview von Zuhause ansehen.
„Der Transfer ist das Schwierigste“: Ex-BMW Tech-Scouting-Leiter Frank Möbius über Technologie-Früherkennung
Technologie-Trends zu erkennen ist heute einfach, sie ins Kerngeschäft zu übersetzen bleibt die eigentliche Hürde. Frank Möbius hat BMWs Tech-Früherkennung sechs Jahre verantwortet und erklärt im brutkasten-Gespräch, woran der Transfer scheitert und wie er gelingt.
„Der Transfer ist das Schwierigste“: Ex-BMW Tech-Scouting-Leiter Frank Möbius über Technologie-Früherkennung
Technologie-Trends zu erkennen ist heute einfach, sie ins Kerngeschäft zu übersetzen bleibt die eigentliche Hürde. Frank Möbius hat BMWs Tech-Früherkennung sechs Jahre verantwortet und erklärt im brutkasten-Gespräch, woran der Transfer scheitert und wie er gelingt.
Knapp 30 Jahre war Frank Möbius bei BMW. Zuletzt leitete er in der Konzernforschung den Bereich Technologiemanagement und -prognose und koordinierte das weltweite Netzwerk der BMW Technology Offices vom Silicon Valley bis Tokio. Seit 2023 gibt er seine Erfahrung als Senior Innovation Advisor bei der UnternehmerTUM GmbH in München, Europas größtem Gründerzentrum, weiter. Im Interview erklärt er, wie systematische Technologie-Früherkennung funktioniert, warum die meisten Unternehmen am Transfer der daraus gewonnenen Erkenntnisse scheitern und wie KI die Tech-Trenderkennung vereinfacht hat.
brutkasten: Sie waren fast 30 Jahre bei BMW. Wie sind Sie dort zum Thema Innovation gekommen?
Frank Möbius: Ich habe an der Uni Stuttgart Maschinenbau, Fachrichtung Fahrzeugtechnik studiert und nach dem Diplom Anfang 1990 meinen ersten Job bei der Lufthansa Technik in Frankfurt gefunden. Dort durfte ich die damals neuartigen stangenlosen Flugzeugschlepper mitentwickeln und 1992 den neuen Flughafen München damit ausrüsten – meine erste Berührung mit Innovationen und ihrer Einführung im Massengeschäft. Ich verließ die Lufthansa nach ein paar Jahren, um an der Uni Kaiserslautern über Robotik zu promovieren. Nach der Promotion kam ich 1996 zu BMW, meiner Wunschfirma in meiner Wunschstadt. Dort konnte ich viele unterschiedliche Funktionen übernehmen: erst arbeitete ich vier Jahre im Versuchsfahrzeugbau, dann vier Jahre im Personalwesen, ein lehrreicher “Side Step” für einen Ingenieur!
(c) BMW Group
Mitte 2004 durfte ich eine Abteilung für Vorentwicklung und Innovationsmanagement im Bereich Antriebsproduktion übernehmen. Daraus entstand meine Rolle im damals neuen elektrifizierten Antrieb für BMW – von der strategischen Inhouse-Entscheidung und fachlichen Befähigung der Firma bis zur Großserie: über zehn Jahre lang war ich für die Industrialisierung und später Entwicklung von Hochvoltbatterien verantwortlich, vom ersten A-Muster mit einem sehr kleinen Team bis zu 100 Mitarbeitenden. 2017 bin ich schließlich in die Forschung gewechselt und habe dort das Team “Technologiemanagement und -prognose” übernommen, das später in die Einheit “Open Innovation” integriert wurde.
Was macht so eine Open-Innovation-Einheit in einem Konzern konkret?
Mit Open Innovation Methoden erkennt und verwertet man frühzeitig innovative Signale und Trends, die außerhalb der eigenen Unternehmensgrenzen stattfinden. Wir schauen bewusst in Branchen jenseits des Automobilbaus: Consumer Electronics, Luft- und Raumfahrt, Medizin, Computing, Biomaterialien, etc. Immer mit der Frage im Hinterkopf: Was können wir davon für das eigene Kerngeschäft nutzen? Konkret: Technologische Trends aus der Cross-Industrie frühzeitig erkennen, verstehen, bewerten, ein Proof-of-Concept-Projekt durchführen, z. B. mit einem Startup, einer Uni, einem Fraunhofer-Institut, etc. und diese Ergebnisse dann in die Firma für die eigenen Produkte, Services und Prozesse transferieren.
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BMW hat dafür eine eigene Abteilung aufgebaut. Wie hängen die einzelnen Bausteine zusammen?
2015 wurde die Technologie-Früherkennung mit dem Technologie-Trendradar ins Leben gerufen, fast gleichzeitig wurde die BMW Startup Garage gegründet. Das Radar ist zunächst ein Visualisierungs- und Kommunikationstool: wir platzieren die erkannten Technologien nach Kategorien und Reifegraden, um frühzeitig aufzeigen zu können, was sich technologisch weltweit tut. Aber diese Erkenntnisse stehen erstmal nur auf dem Papier. Entscheidend ist nach Bewertung und Priorisierung die Verwertung dieser Erkenntnisse, der sogenannte Transfer. Dieser erfolgt dann oft mit Startups.
Hier kommt die BMW Startup Garage zum Einsatz. Sie betreibt Venture Clienting, d. h. sie investiert nicht, sondern scoutet im Netzwerk der internationalen BMW Tech Offices die besten Startups und koordiniert Innovationsprojekte mit den betroffenen BMW-Fachbereichen, die meist das Budget dafür stellen. Diese Startups müssen schon reifer sein, also ein stabiles Team, eine robuste Finanzierung, ein fertiges Produkt – ggf in anderen Branchen – und am besten schon erste Kunden haben. Das Ziel dabei ist immer, dass das Startup ein regulärer Lieferant für BMW werden kann, wir nennen das “startup as a supplier”. Erst wenn die Lösung des Startups wirklich bei BMW zum Einsatz kommt – in Produkt, Service oder Prozess -, entsteht Impact!
Daneben gibt es das Team BMW iVentures als klassischer Risikokapital-Investor, der ebenfalls über das BMW Tech Office Netzwerk auch in ganz frühphasige Startups investiert. Außerdem gehört dazu ein BMW-interner Incubator und eine Crowd Innovation Plattform.
Wie läuft systematische Tech-Trenderkennung bzw. Tech-Scouting im Alltag ab?
Es gibt vier Prozessschritte: Scouten und Strukturieren, Diskutieren und Bewerten, Visualisieren und Vorbereiten und dann der Transfer in die passenden BMW-Fachbereiche und die dortige Umsetzung. Den ersten Schritt haben früher Mitarbeitende und Werkstudierende gemacht, heute erledigen das maßgeschneiderte KI-Agenten. Für den zweiten Schritt braucht man die Experten: Fachleute von intern und extern. Ggf wird zu einem bestimmten Tech-Trend eine Studie erstellt. Für den dritten Schritt sitzt man in Workshops zusammen und erarbeitet einen Vorschlag für das nächste Trendradar und mögliche Scouting- oder Prototypen-Projekte. Von einer Liste mit über hundert Themen bleiben dann vielleicht vierzig übrig, die auf das Trendradar kommen und fünf, die dann tiefergelegt werden.
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Und dann kommt der Teil, an dem viele scheitern.
So ist es! Die ganzen modernen Technologien und Trends kann man heute recht einfach im Netz recherchieren, Generative AI hilft dabei. Das Entscheidende aber ist am Ende: Was leitet das Unternehmen daraus ab? Nur neues Wissen, eine Produktverbesserung oder gleich ein neues Geschäftsmodell? Einfacher gesagt: was mache ich damit morgen besser als heute? Das ist das Schwierige, der Transferprozess. Dieser hat inhaltliche, strukturelle, finanzielle aber auch menschliche Aspekte. Der Transfer einer neuen, erstmal riskanten Technologie aus einer anderen Branche in die eigene Firma ist oft schwierig. Auch bei BMW hat es ein paar Jahre gedauert, bis erste Erfolge kamen und das Vorgehen akzeptiert war.
Was ist das Rezept, damit es funktioniert?
Man holt die Personen, die später die Erkenntnisse umsetzen sollen, frühzeitig in den Prozess mit hinein. Sie dürfen die Startups mit bewerten, sie erfahren sofort, wenn eine neue Technologie für ihren Fachbereich tiefergelegt werden soll, diese wird dann gemeinsam bewertet. Dafür gibt es in der BMW Startup Garage für jedes Ressort einen konkreten Schnittstellenpartner. Dann geht man gemeinsam in den betroffenen Fachbereich, organisiert die Ressourcen und plant das Projekt, damit das Startup den Prototypen bauen kann. Wichtig: für das Startup-Projekt wird oft das Geld des späteren Fachbereichs verwendet. Das erzeugt zusätzliches Commitment! Und das Zweite ist die Hierarchie: Wenn Du einen Bereichsleiter oder Geschäftsführer hast, der voll hinter Open Innovation steht und auch mal in oberen Etagen politisch unterstützt, dann funktioniert es deutlich besser, auch in Krisenzeiten mit Budgetknappheit.
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Was raten Sie einem Unternehmen, das ohne viel Budget mit Technologiemanagement starten will?
Man muss nicht gleich zehn Leute einstellen. Oft genügt erstmal eine Person mit den nötigen Ressourcen und Befugnissen, dazu evtl. einen Studierenden und ein paar Teilkapazitäten in den relevanten Fachbereichen als Unterstützung. Ggf hilft am Anfang auch eine externe Trendagentur oder ein passender Toolanbieter. KI-Kenntnisse sind wichtig, um einen KI-Agenten nutzen oder einen eigenen aufbauen zu können. Ein gutes, internationales Netzwerk in alle relevanten Industrien ist ebenso wichtig, denn inzwischen betreiben die meisten großen Firmen Technologie-Früherkennung im Rahmen von Corporate Foresight, man kann von ihnen lernen und Best Practices übernehmen. Ich habe aus meinen über 6 Jahren in dieser Rolle eine Liste mit den zehn wichtigsten Lessons Learned zusammengeschrieben. Da steht alles drin, was man braucht, man muss es halt nur noch machen.
Was machen Sie heute bei UnternehmerTUM?
UnternehmerTUM hat drei Zielgruppen: Talente, Startups und Unternehmen – vom großen Corporate und Mittelstand bis zum Familienunternehmen. Meine Hauptarbeit liegt in der Innovationsberatung, wo ich meine BMW-Erfahrung einbringen kann. Daneben bin ich Startup-Mentor, halte Vorlesungen, unterstütze die Internationalisierung der UnternehmerTUM und betreue Delegationen. Und ich baue gerade einen KI-gestützten Technologie-Trendradar-Prozess für die UnternehmerTUM, die TUM Venture Labs und ihre Partner und Kunden auf. Der ist nochmal deutlich umfangreicher als ein Radar für die Automobilindustrie. Wir haben dafür einen KI-Agenten gebaut, der weltweit schwache Tech-Signale erkennt, also Technologien, die noch kein messbarer Trend sind. Diesen KI-Agenten trainiere ich täglich. Gerade für Mittelständler und Familienunternehmen ist das sehr hilfreich, weil sie in der Regel nicht das Netzwerk und die Möglichkeiten großer Firmen haben.
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Gibt es ein Beispiel aus Ihrer BMW-Zeit, das zeigt, was Open Innovation bewirken kann?
Aus der Tech-Trenderkennung und der Startup-Arbeit wurden in den letzten Jahren schon viele Projekte zu Quantum Computing, Fahrzeug-Satelliten-Kommunikation, Gesundheitsdaten-Monitoring im Fahrzeug, Panorama-Displays, In-Car-Gaming u.v.m. erfolgreich transferiert. Einiges davon ist schon im Auto zu erleben, manches wird noch kommen. Mein Lieblingsbeispiel ist das farbwechselnde Auto: keine klassische Trenderkennung, aber ein erfolgreicher Cross-Industry-Transfer und vielleicht sogar ein Trendsetter! Eine Mitarbeiterin von mir hatte vor vielen Jahren die mutige Idee, die Display-Funktionen eines E-Readers aufs Auto zu übertragen. Sie hat sich die E-Ink-Panels besorgt, einen Prototypen entwickelt und damit nach vielen Experimenten mit einigen Helfern den BMW iX Flow aufgebaut – übrigens anfangs im MakerSpace der UnternehmerTUM. Mit diesem Auto war sie mit BMW 2022 in der Schwarz-Weiß-Version und ein Jahr später mit dem BMW i VISION Dee in der Farbversion mit großem Erfolg auf der CES in Las Vegas: The Color-Changing Car! Das ist für mich der perfekte Cross-Industry-Transfer: Ich übertrage eine erfolgreiche Technologie aus einer Industrie in eine völlig andere und habe einen Nutzen daraus. Ob das in irgendeiner Form mal in Serie kommt? Wer weiß …
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