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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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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