27.03.2019

Vier Modelle für das Unternehmen der Zukunft

Sind sie noch Supplier oder schon Ecosystem Driver? Die MIT-Forscherin Stephanie Woerner hat vier Modelle entwickelt, mit denen Unternehmen sich für die Zukunft rüsten können.
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(c) Fotolia / Kir Smyslov
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Wie schaut das Unternehmen der Zukunft aus? Dieser Frage widmet sich die MIT-Wissenschaftlerin Stephanie Woerner bei ihrem Talk auf der MIT Europe Conference, die am 27. und 28. März in Wien stattfindet.

Gemeinsam mit ihrem Kollegen Peter Weill begann Woerner im Jahr 2012, an der besagten Thematik zu forschen. Dazu führten die beiden Forscher Gespräche mit 144 CIOs und leiteten daraus zwei Dimensionen ab, die derzeit die Transformationsprozesse in Unternehmen maßgeblich bestimmen.

Stephanie Woerner
MIT-Wissenschaftlerin Stephanie Woerner zu Besuch in Wien. (c) Stefan Mey

Erstens geht es um die Frage, wie gut die Unternehmen die Endkonsumenten kennen: Was motiviert sie, das Produkt zu kaufen? Welches Problem wollen sie mit dem Produkt lösen? Zweitens kristallisiert sich heraus, dass Unternehmen ihre Geschäftsmodelle ändern. Technologie ermöglicht ihnen, mit mehr potenziellen Kunden zu interagieren – zugleich brauchen sie aber auch neue Partner, um die verschiedenen Bedürfnisse besser befriedigen zu können. „Die Entwicklung geht somit von klassischen Wertschöpfungsketten hin zu neuen Ökosystemen“, sagt Woerner.

Vom Supplier zum Ecosystem Driver

Das mag noch ein wenig abstrakt klingen – aus eben diesen beiden Dimensionen hat Woerner aber vier unterschiedliche Geschäftsmodelle abgeleitet, die mit Beispielen aus der echten Geschäftswelt illustriert werden.

Erstens wäre da der „Supplier“: Ein Lieferant, der Produkte bereitstellt, aber wenig mit dem Endkunden in Kontakt tritt und daher auch wenig über ihn weiß. Als Beispiel nennt sie zum Beispiel Procter&Gamble, welche zwar mit Pampers und Tide bekannte Marken liefern, diese aber nur in geringen Mengen selbst verkaufen. „Manche dieser Unternehmen versuchen, den Kunden besser kennen zu lernen“, sagt Woerner: P&G zum Beispiel verkauft Windeln via Pampers.com.

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© 2019 MIT Sloan CISR

Als zweites Modell nennt Woerner „Omnichannel“: Hierunter fällt der Einzelhandel, sowie diverse Banken. Sie lösen die Probleme ihrer Kunden und kennen sie daher besser als der Supplier. Dabei sammeln sie Daten und sind gezwungen, immer mehr Kanäle zu bedienen – online ebenso wie offline.

Das dritte Modell ist der „Modular Producer“. In diese Kategorie fällt zum Beispiel PayPal. Der Modular Producer stellt Lösungen bereit, der technologieunabhängig in jedes Ökosystem integriert werden kann. „Dabei geht es nicht nur um digitale Lösungen“, sagt Woerner: Auch zum Beispiel Whitelabel-Kundenbindungssysteme für Hotelketten fallen in diese Kategorie. Die Ertragsmodelle variieren hier und verlangen den Unternehmen viel Experimentierfreude ab: Abo-Modelle und API-Lizenzierungen fallen zum Beispiel darunter.

Das vierte Modell schließlich ist das, zu dem laut Woerner „jedes Unternehmen gerne gehören würde, wenn es könnte“: Der „Ecosystem Driver“. Beispiele hierfür sind Amazon oder WeChat. Es handelt sich dabei um Plattformen, die Kundenprobleme lösen, als eine Art Mittelmann agieren und manchmal sogar direkte Konkurrenten integrieren, um für den Endkunden attraktiver zu sein.

Welches Modell ist das Beste für mich?

Manager mögen sich nun fragen: Welches Modell ist das Beste für mein Unternehmen? Laut Woerner ist es durchaus üblich, dass Betriebe sich wandeln und verschiedene Modelle durchlaufen. Für österreichischen KMU aus dem Supplier-Segment sei es zum Beispiel auch überlegenswert, Kern-Zielgruppen zu identifizieren und für diese als Ökosystem-Anbieter aufzutreten.

In einer Langzeitanalyse haben die Wissenschaftler jedenfalls bemerkt, dass sich von 2013 bis 2017 die Anzahl der vorhandenen Omnichannel-Unternehmen fast verdoppelte, während die Modular Producer und die Ecosystem Driver deutlich weniger wurden.

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© 2019 MIT Sloan CISR

Laut Woerner ist dies darauf zurück zu führen, dass vor allem im Bereich der Ecosystem Driver ein starker Konkurrenzkampf herrscht. Bei den Modular-Produzenten wiederum glaubt sie, dass sie zahlenmäßig in den kommenden Jahren wieder zunehmen werden, sobald die Geschäftsmodelle ausgereift sind.

Zugleich hat sie jedoch analysiert, wie die Unternehmen bei KPIs wie Markteinführungszeit, Margen und Wachstum performen – und in all diesen Bereichen zeigt sich, dass die Ecosystem Driver das große Los gezogen haben.

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© 2019 MIT Sloan CISR

Fazit

Es gibt also kein Patentrezept dafür, welches Business Model sich in Zukunft durchsetzen wird – das hängt von der individuellen Situation der Unternehmen ab, also etwa von eigenen Wettbewerbsvorteilen, Ressourcen und dem Grad der Digitalisierung. Auch die Frage des Führungsstils spielt hier eine große Rolle – etwa, wie technologieaffin der Vorstand ist. Und, auch das ist wichtig: Bei aller Innovation darf nicht darauf vergessen werden, dass auch das Alltagsgeschäft effizient sein muss, sagt Woerner abschließend.

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Fünf der RBI Global FinTech Scouts gaben uns Einblicke in die aktuellen globalen FinTech-Trends (vl.): Vel Vasic, Aditi Subbarao, Ken Thomas, Scarlett Sieber und Nnanna Ijezie | (c) brutkasten / Dervisevic
Fünf der RBI Global FinTech Scouts gaben uns Einblicke in die aktuellen globalen FinTech-Trends (vl.): Vel Vasic, Aditi Subbarao, Ken Thomas, Scarlett Sieber und Nnanna Ijezie | (c) brutkasten / Dervisevic

„Die große Stärke des Programms ist Neugier. Es geht darum, das Beste aus der ganzen Welt zusammenzutragen und dann zu nutzen“, sagt Aditi Subbarao, Enterprise Account Director beim US-AI-Data-Cloud-Anbieter Snowflake, im Gespräch mit brutkasten. Sie spricht über das Global FinTech-Scouts Program der Raiffeisen Bank International (RBI), für das sie seit dem Start vergangenes Jahr als Expertin fungiert. Ziel ist es, die wichtigsten Erkenntnisse im FinTech-Bereich von globalen Top-Expert:innen zusammenzutragen und für die gesamte RBI-Gruppe – und damit im ganzen CEE-Raum – nutzbar zu machen.

Im Mai holte die RBI ihre „Scouts“ wieder nach Wien. Brutkasten war vor Ort und bat fünf der Expert:innen, darunter auch Subbarao um ihre Einschätzung zu den aktuell wichtigsten FinTech-Trends.

1. KI-Agenten und die notwendige Datenstrategie

KI-Agenten seien aktuell wenig überraschend das dominierende Thema in den Führungsetagen der Finanzwelt, erklärt Aditi Subbarao. Dabei gehe es um die effiziente und sichere Umsetzung. Und diese sei an strenge technologische Voraussetzungen geknüpft: „Ohne eine solide Datenstrategie gibt es keine KI-Strategie. Unternehmen werden von KI-Agenten nicht profitieren, solange ihre zugrunde liegenden Daten nicht robust und KI-fähig sind“.

Zusätzlich zur Datenqualität sei die Sicherheit der Systeme entscheidend. Subbarao warnt vor unregulierten Modellen: „Selbst bei einer optimalen Datenbasis können ohne sichere, regulierte KI-Agenten mit angemessenen Leitplanken nicht die zuverlässigen und richtlinienkonformen Ergebnisse erzielt werden, die man für seine Kunden will“.

2. Web3 und Payments wachsen zusammen

Ein grundlegender Wandel vollzieht sich auch in der Infrastruktur digitaler Transaktionen, erklärt Vel Vasic, CEO des in Singapur ansässigen FinTech-Venture-Studios OTLRS. Er beobachtet eine zunehmende Verschmelzung etablierter Systeme: „Wir erleben derzeit, wie der traditionelle Zahlungsverkehr und Web3, die früher völlig getrennte Welten waren, konvergieren“.

Die Integration gehe dabei in beide Richtungen. „Zahlreiche Anbieter digitaler Vermögenswerte betrachten den Zahlungsverkehr mittlerweile als zentralen Bestandteil der Customer Journey“, führt Vasic aus. Er prognostiziert für die Branche eine weitreichende Veränderung: „In den kommenden zehn Jahren wird sich dies in Kombination mit künstlicher Intelligenz zu einem nahtlosen Omnichannel-Erlebnis für digitale Zahlungen entwickeln“.

3. Identitätsprüfung im Zeitalter von KI-Betrug

Die schnelle Verbreitung von künstlicher Intelligenz bringt auch neue Herausforderungen im Bereich der Cybersicherheit mit sich. Für Scarlett Sieber, Chief Strategy and Growth Officer beim New Yorker FinTech-Konferenzveranstalter Money20/20, rücken defensive Strategien in den Fokus. „Mein Hauptinteresse gilt der Rolle von Betrug und Identitätsprüfung im Kontext von künstlicher Intelligenz“, erklärt Sieber.

Sie sieht dabei einen direkten Zusammenhang zwischen technologischer Entwicklung und Cyber-Kriminalität: „Mit dem Aufstieg der KI verzeichnen wir einen deutlichen Anstieg von Betrugsfällen. Infolgedessen spielt die eindeutige Identitätsfeststellung eine wichtigere Rolle als jemals zuvor“.

4. Hyperpersonalisierung durch „Context Pulling“

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