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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Frank Möbius (links) | (c) BMW Group

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.

(c) BMW Group

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.

(c) BMW Group

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.

(c) BMW Group

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.

(c) BMW Group

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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