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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Fawks AI
© LinkedIn/Canva - Neha Agarwal, Co-Founderin Fawks AI.

Eigentlich geht es hier nicht um ein Startup aus Indien, aber dennoch muss es kurz erwähnt werden: über 86 Millionen US-Dollar Umsatz, eine geschätzte Firmenbewertung von 200 Millionen US-Dollar, 500 Mitarbeiter:innen. Und das gebootstrapped. Das ist die Geschichte des indischen Proptech Housiey. Gegründet wurde es 2016 von Neha Agarwal und ihrem Bruder Ankit.

Problem Intransparenz

Der Ausgangspunkt der Geschwister damals war ein Markt, in dem es zwar viele Immobilienportale gab, aber es aufgrund laxer Regulierung immer wieder zu Fällen kam, in denen Makler:innen Objekte zu Preisen anboten, die vom tatsächlichen Endpreis stark abwichen. Auch Angaben zu Steuern, Regulierung und Mindestpreisen fehlten und Käufer:innen zahlten häufig zu viel für Immobilien.

Darin sahen die beiden eine Marktlücke. So bauten sie eine Plattform, auf der Bauträger direkt vertreten sind. Ihr Bruder übernahm als CEO den Vertrieb, Agarwal verantwortete die gesamte Technik. Dazu gehörte die Suchmaschinenoptimierung, die die heute in Wien lebende Gründerin als einen der Eckpunkte für den investorenlosen Erfolg nennt. „Housiey sollte bei Google gut ranken, ohne viel Geld für Werbung auszugeben. Das war noch vor dem KI-Zeitalter“, sagt sie. Außerdem entwickelte Agarwal den Anmeldeprozess für Nutzer:innen und setzte zu Beginn auf YouTube-Kanäle, um Immobilien zu präsentieren.

Der andere zentrale Faktor für Erfolg war die Transparenz: Nutzer:innen sollen alle Informationen zu einer Immobilie in einem durchgängigen Ablauf sehen können, vollständig und korrekt. „Das schafft Vertrauen und sie tappen nicht in eine Falle“, so Agarwal.

Von Indien nach Österreich: Fawks AI entsteht

2012 endete das Kapitel Indien und die Founderin kam für einen Job bei den Vereinten Nationen nach Österreich (IAEA). Eigentlich war ein Aufenthalt von sechs Monaten geplant, doch sie blieb, wechselte danach in einen Job bei einem anderen Unternehmen und kündigte dort schließlich, um gemeinsam mit COO Arun Gaurav Fawks AI in Wien zu gründen.

© zVg – Neha Agarwal und Arun Gaurav.

Das Wiener KI-Startup entwickelt eine eigene Speech-Engine zur Kundenkommunikation: eine KI, die Telefonanrufe im Kundensupport wie ein Mensch führen soll und sich an Unternehmen richtet. Erste Tests mit zahlenden Kund:innen laufen bereits.

aws-Förderung

Dafür erhielt das Startup eine Förderung in Höhe von 300.000 Euro von der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Förderprogramms aws Preseed | Deep Tech. Damit soll die Kerntechnologie mit dem Codenamen HIVE vom Konzept zu einem produktionsreifen Prototyp weiterentwickelt werden. Im vergangenen Jahr wurde Fawks AI zudem für den ersten Venture-Cake-Jahrgang von weXelerate, dem Wiener Startup-Accelerator, als eines von acht Startups bei 150 Bewerbungen ausgewählt. Ein möglicher Grund dafür: eine sprachliche Besonderheit von Fawks AI.

„Wir haben festgestellt“, präzisiert Agarwal, „dass es bei der deutschen Sprache auf den Dialekt ankommt, etwa Vorarlbergerisch oder Wienerisch. Im Benchmarking lag die Erkennungsrate nur bei 68 Prozent. Wir haben überall gesucht, aber kein Spracherkennungsmodell gefunden, auch nicht in Europa, sondern nur US-Modelle. Wenn ein Anruf zum Beispiel eine Bankangelegenheit betrifft und eine IBAN genannt wird, wird die Nummer nicht korrekt erkannt, und der nächste Workflow wird nicht ausgelöst. Viele große Unternehmen können KI deshalb nicht richtig einsetzen, weil die Spracherkennung nicht gut genug ist.“

Deswegen deckt Fawks AI Standarddeutsch, Wienerisch und Österreichisch-Bairisch ab, und adressiert auch Menschen, die Deutsch nicht als Muttersprache, sondern in der Schule gelernt haben. Künftig möchte man noch Schweizerdeutsch in die Anwendung implementieren.

Damit ist Fawks AI nicht allein und bewegt sich hierzulande in einem Feld, mit großer Konkurrenz wie fonio, KI-Note oder NeedNect. Doch es gibt einen Grund, warum man sich für Wien entschieden hat.

„Ernst genommen“

„Österreich hat uns ernst genommen, bevor es andere taten“, sagt Agarwal. „Die Förderung ist ein Signal, dass die aws bereit ist, anspruchsvolle Ingenieursprobleme zu unterstützen, nicht nur Anwendungen. Europäische KI-Infrastruktur lässt sich nicht mit amerikanischen Standardwerkzeugen aufbauen. Das hat die aws verstanden, und ihre Jury ebenso. Wir sind dankbar für das Vertrauen.“

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