22.01.2021

4 Tech Trends für 2021

Die Coronakrise hinterlässt auch in den Tech Trends 2021 von Deloitte deutliche Spuren. Große Überraschungen bleiben aber aus.
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Tech Trends 2021
(c) Adobe Stock - H_Ko

In den von den Beratungsunternehmen ausgegebenen Trends für 2020 war die Coronakrise noch nicht absehbar. Dass dadurch letztlich andere Themen, als ursprünglich prognostiziert worden waren, bestimmend wurden, liegt auf der Hand. Dieses Jahr könnte wieder mehr Berechenbarkeit gegeben sein. Ob Deloitte mit seinen Tech Trends 2021 richtig liegt, bleibt freilich dennoch abzuwarten. Die Chancen stehen jedoch gut. Denn wie schon in den Vorjahren sind die Prognosen nicht gerade waghalsig und bergen für Beobachter der technologischen Entwicklung des Planeten wenig Überraschungen.

Das Beratungsunternehmen identifizierte für dieses Jahr neun große Entwicklungen. Deloitte Österreich griff vier Tech Trends 2021 heraus, auf die hierzulande ein besonderes Augenmerk zu legen ist. Bernhard Göbl, Director bei Deloitte Österreich, kommentiert: „Durch digitale Transformation können Unternehmen ihre Prozesse effizienter gestalten und besser auf die dramatischen Schwankungen von Nachfrage und Kundenerwartungen reagieren. Viele haben dieses Potenzial in den letzten Monaten bereits genutzt und dabei Anpassungsfähigkeit sowie Reaktionsschnelligkeit bewiesen. Nun gilt es, den Fokus auf die richtigen Themen zu legen“.

Tech Trends 2021: Daten als dominantes Thema

Und das sind die vier Deloitte Tech Trends 2021, auf die Göbl seinen Fokus legt:

1. „Gezielte Datennutzung“

Laut Deloitte Tech Trends 2021 sollte die verstärkte und zielgerichtete Datennutzung mittels Big Data und Data Analytics in den nächsten Monaten eine zentrale Rolle für die österreichischen Unternehmen spielen. Moderne Methoden der Datenerfassung und -strukturierung sowie die Verbindung großer Datenmengen aus unterschiedlichen Systemen ermöglichen Entscheidungen in Echtzeit für Menschen und Künstliche Intelligenz.

„Die wachsende Bedeutung gezielter Datenanalysen zieht sich heuer durch die gesamte Trendprognose. Unternehmen werden neue Technologien einsetzen müssen, um die wachsenden Datenmengen optimal nutzen zu können. Gerade in Krisenzeiten können sich Unternehmen damit einen Wettbewerbsvorteil verschaffen“, so Göbl.

2. „Optimierung der Lieferketten mit neuen Technologien“

Auch bei der Optimierung der Lieferketten spiele die Datenanalyse eine immer wichtigere Rolle, heißt es in den Tech Trends 2021. Denn durch die Corona-Pandemie hätten sich die Lieferketten deutlich verändert – Grenzschließungen und Lockdowns hätten ihre Spuren hinterlassen. Unternehmen sollten die Automatisierung und das Know-how über die Daten nutzen, um die bisherigen, meist rein kostenfokussierten Partnerschaften in der Lieferkette in kundenorientierte, widerstandsfähige Liefernetzwerke umzuwandeln.

Bernhard Göbl kommentiert die Deloitte Tech Trends 2021
(c) Rauchensteiner/Hackl: Bernhard Göbl

„Im Management der Lieferketten können Unternehmen von den Daten profitieren, die sie sammeln, analysieren und über ihre Liefernetzwerke austauschen. Daneben kommen auch Roboter, Drohnen und fortschrittliche Bilderkennung verstärkt zum Einsatz, um die physischen Interaktionen entlang der Lieferkette effizienter und für die Mitarbeiter sicherer zu machen“, so Göbl. „Ein konkretes Anwendungsbeispiel dafür ist die Inspektion und Wartung von Verschleißkomponenten in Produktionsstätten, die schwer zugänglich oder messbar sind: Durch den Einsatz von Drohnen mit Infrarotkameras und Image Recognition kann ein Verschleiß der Materialien frühzeitig erkannt werden“.

3. „Bessere Gestaltung des digitalen Arbeitsalltags“

Natürlich dürfen auch die Corona- bzw. Lockdown-bedingten Digitalisierungsschritte für Remote Working, virtuelle Kundenmeetings oder das Umsatteln auf Online-Services nicht in den Tech Trends 2021 fehlen. Der Umstieg habe bei einigen Unternehmen zu Unsicherheiten geführt – gerade hinsichtlich Produktivität und Zusammenarbeit der Mitarbeiter im Home Office, heißt es von Deloitte. In Zukunft soll daher der Fokus auch in diesem Bereich auf die von Tools und Plattformen generierten Daten gelenkt werden.

„Wenn die vorhandenen Daten rund um Home Office und neue Arbeitsweisen effektiver genutzt werden, können die individuellen Mitarbeitererfahrungen deutlich verbessert werden. Auch auf Kundenseite müssen Unternehmen eine nahtlose Verknüpfung von digitalem und persönlichem Service schaffen. Hier können gut aufbereitete Daten ebenfalls hilfreich sein“, meint Göbl.

4. „Umsetzung von Modernisierungsvorhaben“

Des Weiteren sollten sich die Unternehmen im neuen Jahr auch auf die Modernisierung ihrer technologischen Infrastruktur und Anwendungen fokussieren, meint am bei Deloitte. Wichtig seien hier Enterprise-Ressource-Planning-Upgrades, Cloud-Migrationen sowie die Optimierung der IT-Infrastruktur und Software-Landschaft. Hierzulande sei dieser Trend bereits aufgegriffen worden: Laut Studie liege Österreich bei den geplanten IT-Vorhaben im Bereich ERP-Updates und IT-Modernisierungen mit 53 Prozent sogar etwas über dem west- und mitteleuropäischen Durchschnitt von 50 Prozent.

Die Modernisierung von älteren angewandten Technologien könne zur Freisetzung von großen Potenzialen führen, meint Bernhard Göbl: „Modernste Technologien in der IT-Infrastruktur und Software-Landschaft sind deutlich energie- sowie platzsparender und weisen eine höhere Ressourcenleistung auf. Durch die damit eingesparten Kosten stehen folglich mehr Ressourcen für andere Maßnahmen zur Verfügung. In Zeiten von anhaltender Unsicherheit sollten innovative Ansätze und größtmögliche Flexibilität deshalb bei jedem CIO ganz oben auf der Agenda stehen“.

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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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