03.01.2019

Prognose und Hellseherei: Was wir über die Zukunft wissen

Leitartikel des brutkasten Magazins #7: Leuchtende und dunkle Zukunftsszenarien sind so alt wie die Menschheit selbst. Doch was können wir tatsächlich zuverlässig voraussagen?
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Zukunft
(c) fotolia / razoomanetu

„Ich glaube an das Pferd. Das Automobil ist eine vorübergehende Erscheinung“. Zugegeben, dieses bekannte Zitat des Deutschen Kaisers Wilhelm II zu Beginn des 20. Jahrhunderts mag ein Beispiel für besondere Ignoranz bei Zukunftsprognosen sein. Es zeigt aber ein Muster, das wir auch bei aktuellen Voraussagen finden. Sie sind häufig von individuellen Einschätzungen und Emotionen geprägt. Ihnen können dabei durchaus empirische Erkenntnisse zugrunde liegen. Auch das macht sie noch nicht automatisch richtig.

+++ brutkasten Magazin #7: Die Welt in 5 Jahren +++

Von KI bis zum Klimawandel

Werden Maschinen und künstliche Intelligenzen uns in absehbarer Zeit in fast allen Bereichen ersetzen? Wird Europa wirtschaftlich zwischen China und den USA zerrieben? Fällt das Pensionssystem bald zusammen? Wird in einigen Jahren niemand mehr selbst Auto fahren? Und haben wir in Sachen Klimawandel die Kante des Abgrunds bereits überschritten? Diesen Fragen liegen Thesen zugrunde, die uns ständig begegnen. Diese Thesen basieren alle auf Zahlen. Sie sind nicht an den Haaren herbeigezogen. Umstritten sind sie dennoch – aus gutem Grund.

Was wissen wir über die Zukunft?

Wir wissen etwa, dass die Entwicklung von Machine-Learning-Algorithmen und -Applikationen gerade in großem Tempo vorangeht. Wir wissen, dass in diesem Moment an der Automatisierung unzähliger Tätigkeiten, die jetzt noch von Menschen durchgeführt werden, gearbeitet wird. Wir wissen also, dass ein Austausch von Menschen durch Maschinen in absehbarer Zeit in sehr vielen Bereichen möglich sein wird, die bislang nicht automatisiert werden konnten.

Europa könnte ins Hintertreffen geraten

Wir wissen, dass China seit Jahren ein enormes Wirtschaftswachstum hinlegt und sich technologisch an die Weltspitze gearbeitet hat. Wir wissen, dass die USA dabei nicht den Anschluss verloren haben und nach wie vor eine dominante Rolle in der Weltwirtschaft spielen. Wir wissen auch, dass Europa nicht im gleichen Tempo vorankommt. Wir wissen also, dass der „alte Kontinent“ in den kommenden Jahren wirtschaftlich ins Hintertreffen geraten könnte.

Babyboomer gehen in Pension

Wir wissen, dass die geburtenstarken Jahrgänge der „Baby Boom“-Generation sich dem Pensionsalter nähern. Wir wissen, dass es in den Jahrzehnten nach dem Boom zu einem Geburtenrückgang kam. Wir wissen, dass unser aktuelles Pensionssystem darauf angewiesen ist, genügend Einzahler zu haben. Wir wissen also, dass der Status Quo sich nicht aufrechterhalten lässt.

Verbot von selbständigen Autofahren?

Wir wissen, dass selbstfahrende Autos bereits seit Jahren in einigen Städten unterwegs sind. Wir wissen, dass sie dabei inzwischen deutlich sicherer fahren, als Menschen. Wir wissen, dass die großen Technologie- und die großen Autokonzerne an neuen Geschäftsmodellen arbeiten, um diesen Umstand zu nutzen. Wir wissen, dass bereits laut über Pläne zum Verbot menschlicher Fahrer aus Sicherheitsgründen nachgedacht wird. Wir wissen also, dass selbstfahrende Autos bald weitreichend verfügbar sein werden.

Wir müssen uns an den Klimawandel anpassen

Und zuletzt: Wir wissen, dass die Menschheit durch CO2-Emmissionen bereits nicht umkehrbare Veränderungen unseres Planeten verursacht hat. Wir wissen, dass die dadurch entstehende Erderwärmung eine massive Auswirkung sowohl auf Natur und Biodiversität, als auch auf den Menschen und verschiedene Branchen haben wird. Wir wissen also, dass eine Anpassung an die durch den Klimawandel geänderten Gegebenheiten nötig ist und weiter sein wird.

Empirische und kreative Prozesse

All das sind keine Mutmaßungen. Es sind fundierte Aussagen, an denen sich nicht rütteln lässt. Ihnen liegt kein kreativer Prozess zugrunde, sondern ein empirischer. Innovationen hingegen liegt dieser kreative Prozess zugrunde. Sie nutzen die Empirie als Grundlage. Doch die InnovatorInnen stellen eine andere Frage:

Was wissen wir nicht über die Zukunft?

Wir wissen etwa nicht, in welchen Bereichen automatisierte Lösungen letztlich von KundInnen angenommen werden und in welchen nicht. Wir wissen nicht, nach welchen genuin menschlichen Tätigkeiten hohe Nachfrage bestehen wird, wenn Maschinen dafür Platz schaffen.Wir wissen nicht, ob das Kapital, dass in China und den USA gerade angehäuft wird, in einer Welt, die mit den anderen genannten Herausforderungen konfrontiert ist, auf Dauer den gleichen Stellenwert haben wird, den es jetzt hat. Wir wissen nicht, ob in einer Welt, in der Maschinen einen Großteil der traditionellen Wertschöpfung generieren, ein klassisches Pensionssystem nötig sein wird.

Pensionen und Vertrauen in selbstfahrende Autos

Wir wissen nicht, ob Menschen im Pensionsalter überhaupt aufhören wollen zu arbeiten, wenn ihnen für sie spannende Tätigkeiten offenstehen. Wir wissen nicht, ob viele Menschen nicht weiterhin selbst fahren wollen, weil es ihnen einfach Spaß macht. Wir wissen nicht, ob den selbstfahrenden Autos das Vertrauen entgegengebracht werden wird, dass ihnen aus empirischer Sicht zustünde. Und zuletzt: Wir wissen nicht, wie genau unsere Chancen in einem noch nicht einmal richtig begonnenen Kampf gegen den Klimawandel stehen.

Wie sieht die Welt in fünf Jahren aus?

Wer klare Voraussagen zu diesen Aussagen trifft, begibt sich ins Feld der Spekulation, oder wenn man es provokant ausdrücken will: der Hellseherei. Aber viele dieser Fragen werden letztlich durch das Schaffen von EntrepreneurInnen beantwortet werden. Wie die Entwicklung weiter verläuft hängt stark davon ab, was InnovatorInnen aus den Gegebenheiten machen. Wie sieht die Welt in fünf Jahren aus? Wir wissen es nicht. Was wir wissen ist: Es gibt viele AkteurInnen, die sie gestalten wollen.


Dieser Beitrag erschien in gedruckter Form im brutkasten Magazin #7 “Die Welt in 5 Jahren”.

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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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