30.01.2024

„Sind ein 112 Jahre altes Startup“ – IBM-Österreich-Chef Marco Porak im Talk

IBM-Österreich-Generaldirektor Marco Porak spricht über die Evolution des Weltkonzerns, strategische Entscheidungen und die aktuell wichtigsten Zukunftstechnologien des “112 Jahre alten Startups”.
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IBM, Porak
(c) IBM/Pepo Schuster - Österreich Generaldirektor Marco Porak.

IBM ist eines der größten Unternehmen der Welt, hat Stand 2022 rund 288.300 Mitarbeiter:innen und macht einen Umsatz von mehr als 60 Mrd. US-Dollar. Ältere Generationen schauen weniger auf diese Zahlen, sondern leben, wenn sie die drei Buchstaben sehen, diverse Erinnerungen durch – für viele war es der erste Kontakt mit einem PC. Doch seither hat sich viel getan.

Österreich-Chef Marco Porak bezeichnet heute IBM als 112 Jahre altes Startup, mit einer immerwährenden Transformation, immerwährender Revolution und Evolution.

IBM und die zwei grundlegenden Bereiche

„IBM ist ein Unternehmen, das im Wesentlichen aus zwei großen Bereichen besteht. Das eine ist der Technologiebereich, der Hardware, Software, Cloud (sowie Quantum) umfasst. Und auf der anderen Seite steht unser Beratungsbereich“, erklärt Porak. „Diese beiden arbeiten sehr eng zusammen, um unsere Kunden optimal zu betreuen.“

Der gesamte Video-Talk mit Marco Porak zum Nachsehen

Damit verweist der CEO auf die Kooperation in einer Art Ökosystem, konkreter auf den Bereich Technologie, der auf der einen Seite mit Consulting als internem und auf der anderen mit externen Partnern zusammenarbeitet.

„Consulting muss per se technologieoffen sein, arbeitet aber natürlich mit unserer eigenen Technologie und auch mit Technologien dritter“, sagt er. „Das Ganze fußt auf einem signifikanten Research- und Development-Apparat, der über die ganze Welt verteilt ist und sehr intensiv mit Academia und mit Universitäten an den ganz großen Themen der Zukunft forscht.“

Ein Grund für genau diese Ausrichtung liegt in der Vergangenheit verankert, als in den letzten Jahren dem Unternehmen zwei wesentliche Meilensteile gelungen sind. Zum einen wurde aus dem „Global Technology Services“-Bereich ein Spin-off, sprich, ein neues Unternehmen am Markt, das gar nichts mehr mit IBM zu tun hat: „Das ist nicht mehr in unserem Mehrheitsbesitz“, erklärt Porak. „Wir haben fast 90.000 Kolleginnen und Kollegen in dieses Unternehmen bewegt, 20 Milliarden Dollar Umsatz. Das war ein substanzieller Teil von IBM.“

Red Hat Ankauf

Der zweite Faktor der Ausrichtung war 2019 der Ankauf der Firma Red Hat (Anm.: 34 Milliarden US-Dollar Kaufpreis) mit ihrem Open-Shift-Portfolio, das vereinfacht als „Betriebssystem der hybriden Cloud“ bezeichnet werden kann.

„Das war ein ganz wesentlicher strategischer Schritt, weil wir als IBM sagen, es gibt nicht nur eine Cloud oder nur eine Cloud-Strategie in der IT, sondern die Welt ist hybrid“, führt Porak tiefer aus. „Damit meinen wir, dass speziell große Unternehmen, hauptsächlich unsere Kunden, immer eine Mischform an verschiedenen IT-Technologien verwenden werden, um ihren Zweck optimal zu erreichen. Deswegen diese zwei Meilensteine, und das ist die IBM heute.“

Konstante Veränderung

Porak selbst ist ein 1978er-Jahrgang und hat miterlebt, dass Evolution und Veränderung etwas Konstantes ist. Für den Tech-Giganten macht er in seiner Beobachtung ein paar Evolutionsstufen aus, die das Unternehmen in seiner über 100-jährigen Geschichte durchgemacht hat.

In den 60er bis 80er Jahren etwa kam die Mainframe-Ära auf (Anm.: Hochleistungscomputer mit viel Speicherplatz und Prozessoren, die Milliarden einfacher Berechnungen und Transaktionen in Echtzeit verarbeiten können). Danach der PC, gefolgt von Services und einem Software-Schwerpunkt.

„Heute sind wir in einer Welt aus hybrider Cloud, AI und Quantum angekommen“, sagt Porak. „Diese revolutionären Stufen, wenn ich es so nennen darf, sind meiner Meinung nach wirklich der Weitsicht unserer IBM-Strategen zu verdanken und auch einem enormen Mut.“

„Wahnsinnig gescheit“

Laut Porak hat IBM Ende der 70er Jahre den PC erfunden, merkte aber rund 20 Jahre danach ein Abflachen in diesem Segment. Was zur Folge hatte, dass man aus dem PC-Business ausgestiegen ist. Das und der milliardenschwere Kauf von Red Hat waren strategische Entscheidungen, die nicht einfach zwischen Tür und Angel getroffen wurden, sondern wesentliche Überlegungen dargestellt haben, denkt der Generaldirektor.

„Ich muss zugeben, und das darf ich vielleicht selbstkritisch sagen, wenn unsere Strategen solche strategischen Entscheidungen treffen, wundere ich mich manchmal im ersten Moment, und frage mich, was ist jetzt passiert? Um dann einige Monate später darauf zu kommen, das ist wahnsinnig gescheit“, sagt Porak.

Ein Erfolgsgeheimnis dieser Strategieentscheidungen sei, dass jene in einem kleinen Gremium getroffen werden, alles andere als ein demokratischer Prozess sind, dann aber sehr umfangreich kommuniziert werden, wie Porak erklärt. „Es wird versucht, die ganze Mannschaft in der IBM mit auf den Weg zu nehmen. Auch wenn es danach verschiedene Meinungen gibt, die strategische Entscheidung steht fest. Und diese wird dann in einer sehr konsequenten Kultur des Wandels auch wirklich umgesetzt. Da leisten dann 170 Landesorganisationen ihren Beitrag.“

Dabei stehe „think global, act local“ als Mantra hinter diesem Prozess. Konkret bedeutet das, dass IBM lokale Kulturen und lokale Entscheidungswege ernst nimmt, die aber in eine Triebfeder des internationalen Unternehmens IBM eingebettet sind, wie Porak erzählt.

Mut zu großen Würfen

Einen weiteren Erfolgsfaktor sieht der CEO darin begründet, dass es US-amerikanische Kultur ist, Mut zu großen Würfen und großen Investments zu haben. Und eine Fehlerkultur, die Amerikaner Europäern voraus hätten.

Er sagt: „Dazu kommen noch ganz wichtige Aspekte dazu, wie wir in der IBM mit Kultur umgehen. Beispielsweise Inklusion, Diversität. Das sind alles Dinge, die uns aus vollem Herzen wichtig sind. Das ist nicht bloß ‚auf die Fahnen schreiben‘, sondern das messen wir ständig. Da gibt es Prozesse dafür.“

Etwa die Zero-Tolerance-Policies, wenn zum Beispiel gegen die IBM-Grundsätze gehandelt wird. Das führe dazu, dass sich ein diverses Team wohlfühlt und an einem Strang ziehen kann.

Richtige Positionierung von IBM

In weiterer Folge führt Porak aus, warum seiner Ansicht nach Hybrid-Cloud, AI und Quantencomputing als Positionierung die richtige strategische Entscheidung war und erklärt, warum er von einem knapp 290.000 Personen fassenden Unternehmen immer wieder beeindruckt ist, mit welcher Geschwindigkeit es reagieren kann.

Als Beispiel nennt er die Quantenforschung bzw. die Entwicklung des Prozessors IBM Quantum Heron – „dem leistungsstärksten Quantum-Prozessor, den es bisher in der IBM-Quantum-Prozessorenreihe gibt“.

„Gleichzeitig haben wir noch einen zweiten neuen Prozessor angekündigt, den Condor-Prozessor. Der erste seiner Art mit mehr als 1.000 Qubits auf einem Chip“, sagt er. „Wesentlich ist daran, dass diese Fülle an neuen Ankündigungen gepaart ist mit einer zehn Jahre definierten Roadmap, wie wir weiterentwickeln wollen.“

IBM greift dazu heute auf ein Quantum-Netzwerk mit mehr als 200 Unternehmen zurück, das rund 1.800 wissenschaftliche Papers zum Thema verfasst hat. Teils alleine, teils mit dem US-Riesen. Auch findet aktuell eine Kooperation mit der NASA statt, wo Gen-AI-Modelle entwickelt werden, die Forschern dabei helfen sollen, weltweit Klimaphänomene zu erforschen.

Die Klima-Fragen

„Wir haben im Wesentlichen mit der NASA gemeinsam Satellitendaten und Satellitenbilder aus der Vergangenheit und natürlich auch aus der Gegenwart in Gen-AI-Modelle überführt, um auf diese Art und Weise mithilfe von AI Rückschlüsse ziehen zu können“, sagt Porak.

Dabei wurden Fragen behandelt, wie: Wie passieren lokale Wetterphänomene? Wie passieren große Wetterphänomene? Und was kann man dagegen tun?

Weiters berichtet Porak von einer AI-Alliance, u.a. mit Meta und rund 50 anderen Unternehmen, die an vertrauenswürdiger Künstlichen Intelligenz forschen; mit einem 50 Mrd. US-Dollar Forschungsbudget.

IBM watsonx

„IBM hat zudem eine Plattform entwickelt, die nennt sich watsonx. Da ist die Governance von AI ein ganz zentraler Bestandteil davon. Damit ist gemeint, dass es beispielsweise in großen Unternehmen viele AI-Modelle geben wird. Nicht nur ein zentrales Modell, sondern viele, die in verschiedenen Domänen wirken. Dabei werden Fragen behandelt, wie etwa, wie viele Modelle habe ich? Warum habe ich die als Unternehmen eigentlich? Wer ist dafür verantwortlich? Was tun die? Wie lange brauchen wir die noch? Auf welchem Stand sind die? Und, warum geben die als Gen-AI die Antwort, die sie geben? Das sind alles Punkte, die für große Unternehmen wichtig sind. Weil eine falsche Antwort einer AI ist für ein Unternehmen eine zu viel“, erklärt Porak. „Das kann ein signifikantes Problem werden. Und deshalb ist es bei uns ganz wichtig zu sagen, wir wollen die Governance über diese Modelle haben. Wir wollen nachvollziehen können, welche Daten wir für AI verwenden. Das wollen wir sehr gezielt machen.“

Abschließend hat Porak für kleine, wie große Unternehmen den Tipp, AI als zentralen Bestandteil der Unternehmensstrategie zu sehen und nicht als „nice to have“. In eigens durchgeführten Studien sei nämlich ganz klar herausgekommen, dass richtig genutzte AI ganz große Wettbewerbsvorteile bringen werde. Denn, so Porak: „Ich bin überzeugt, es wird kaum noch Lösungen geben, die ganz ohne AI auskommen oder designt werden.“

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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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