Die Automobilbranche ist ordentlich unter Druck und in Bewegung. Der vielschichtige und kostspielige Umbruch ist in vollem Gange. Viele Herausforderungen sind im Hinblick auf Klimawandel, Digitalisierung, Elektrifizierung und geopolitische Verwerfungen in den Lieferketten, zu meistern. Entscheidungen müssen nun unter hohem Zeitdruck von OEMs, der Politik und Gewerkschaften getroffen werden. Viele Bereiche der Automobilindustrie transformieren sich gerade mit hoher Geschwindigkeit und immer schneller, momentan dominiert jedoch noch der Wechsel vom Verbrenner zum Elektroantrieb die meisten Themen der Autobauer und Gesellschaft. Aber schon seit einiger Zeit deutet sich die Digitalisierung als Treiber einer grundsätzlichen Umwälzung des Geschäftsmodells und der Wertschöpfung der Automobilindustrie an. Seit längerem drängen ständig neue, innovative Automobilhersteller in den Markt und stellen die Marktmacht etablierter Hersteller infrage. Zusätzlich mischen neue Akteure aus der Informations- und Kommunikationsindustrie den Mobilitätsmarkt auf und erobern die automobile Wertschöpfungskette. Kurz gesagt: Rund um Automotive verändern sich die Geschäftsmodelle sehr schnell und dynamisch.

Die Zukunft der Mobilität ist eben voller Vielfalt und neue digitale Technologien wie ChatGPT sind auf dem Vormarsch und halten gerade Einzug in unsere Fahrzeuge. Zum Beispiel holt die Stellantis-Tochter DS ChatGPT ins Auto und integriert die künstliche Intelligenz ins Infotainment-System. Dies wird bald z. B. in Fahrzeugen von Peugeot und Opel erlebbar sein. Von der Ergänzung durch ChatGPT erhofft sich DS einen flüssigeren und natürlicheren Dialog zwischen Fahrer und Fahrzeug. In diesem Kontext erklärte Rüdiger Ostermann von TE unserer Redaktion: „Aber auch die Datenkonnektivität spielt im Hinblick auf Fahrzeuginnovationen eine immer größere Rolle. Die Kunden von heute scheinen nicht mehr so sehr auf PS-Stärke, Beschleunigung oder Höchstgeschwindigkeit zu achten. Viel wichtiger ist der Aspekt, wie gut sich das Auto mit der kundenspezifischen Welt verbindet. Dabei spielen die verschiedensten Arten von Entertainment im Fahrzeug für Passagiere eine immense Rolle.“ Zudem entwickelt sich autonomes Fahren Schritt für Schritt weiter. „Meiner Meinung nach geht es vielfach gar nicht mehr darum, dass Fahrzeuge kontinuierlich autonom fahren könnten, sondern um die Möglichkeit dieses im Bedarfsfall zu können wie auf dem Weg zur Arbeit schon an einer Besprechung teilzunehmen. Daraus resultiert der Bedarf an Data-Connectivity-Produkten, die wir innovativ entwickeln und auf den Markt bringen. Systemisches Denken ist dabei unabdingbar, um nicht nur ein Produkt anzubieten, sondern um die Herausforderungen in diesem Bereich zu lösen“, betonte Ostermann. Machine Learning und KI treiben zudem das autonome Fahren voran. Nach Mercedes will nun auch BMW seinen Kunden erlauben, das Steuer zeitweilig loszulassen. BMW hat die Zulassung für „Stufe 3“ des automatisierten Fahrens vom Kraftfahrt-Bundesamt just erhalten. Die Lösung soll noch in diesem Jahr in Fahrzeuge der Siebener-Reihe eingeführt werden. Gerade erleidet die GM-Tochter Cruise einen Rückschlag und muss den Betrieb für ihre selbstfahrenden Taxis in den USA einstellen. Es dauert also noch ein bisschen bis, die KI-Technologien besser trainiert sind und für mehr Nachhaltigkeit in der Branche sorgen. Ganz gut verdeutlicht momentan die Transformation der deutschen Autobauer, Zulieferer und Ausrüster, die neue Cloud-Initiative Catena-X. Ziel soll es sein die gesamte Wertschöpfungskette der deutschen Autoindustrie digital abzubilden. Endlich will man sich enger vernetzten. Dabei entstehen für alle beteiligten Unternehmen neue Chancen. Das Projekt soll den Datenaustausch vereinfachen und für mehr Nachhaltigkeit in der Branche sorgen. Zum Beispiel soll die digitale Plattform den Einstieg in die Kreislaufwirtschaft erleichtern und die Rückverfolgbarkeit aller Materialien ermöglichen.

Abzuwarten bleibt, wie der Datenaustausch zwischen den Konzernen und Mittelständlern verlaufen wird. Viele konzerneigene IT-Systeme und spezifische Zulieferer müssen unter einen Hut gebracht werden. Dann wären die Grundlagen vorhanden, um alle Daten zu teilen, um neue Erkenntnisse für alle Beteiligten zu generieren. Catena-X setzt auf Open-Source-Zusammenarbeit und Softwareentwicklung. Ein wichtiger Baustein als Basis für den zukünftigen Erfolg. Dass die Open-Source-Philosophie der Branche guttut, zeigte auch der diesjährige VDI-Kongress „ELIV“.  Dieses Jahr lautete das Schwerpunktthema „Open Source“. Insbesondere wurden die Vorteile und Möglichkeiten von Open-Source-Software in der Automobilindustrie hervorgehoben und diskutiert. Dies könnte ein weiterer Baustein sein, um der heranrollenden Marktmacht aus China zu begegnen und die digitale Transformation der Branche in Europa zu beschleunigen.

Digital integrierte Technologien für eine Hochleistungsfertigung sind gefragt wie nie. Innovationen wie der digitale Zwilling entstehen heute durch die Hyperkonvergenz bereits bekannter Technologien. Aus der Verbindung von Sensorik, Chips, Rechenleistung, ML und KI wird der Automobilbau momentan nachhaltig verändert. Durch digitale Zwillinge können die Werke der Autobauer schneller auf die Produktion neuer Modelle umgestellt werden. Fehler in der Produktion können mit dem realen Betrieb in einer virtuellen Umgebung, schnell identifiziert und durch Analyse und Interaktion in Echtzeit korrigiert werden. Der komplette Produktionsprozess wird im Nachhinein analysiert und dient so als Grundlage für weitere Simulationen.  In diesem Kontext hat Mercedes angekündigt, bis 2025 mit dem digitalen Zwilling schneller Autos bauen zu wollen. Die neue Technologie wurde gemeinsam mit dem Grafikkarten-Spezialisten Nvidia entwickelt. Für den digitalen Zwilling wird ein wirklichkeitsgetreues,virtuelles Abbild einer Fabrik geschaffen. Zum Einsatz kommen soll der digitale Zwilling zum Start der nächsten Generation von Kompaktmodellen auf der Plattform MMA (Mercedes Modular Architecture), in den Werken Rastatt, Kecskemet und Peking.

Autor: Bernhard Haselbauer

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Die KI hat es gegeben und Spotify hat es genommen. So ähnlich könnte man das Problem bezeichnen, das Spotify und Boomy, gerade lösen wollen.  Boomy ist ein kostenloser Online-Musikgenerator, der durch KI unterstützt wird. Jeder ist damit in der Lage in Sekundenschnelle eigene Songs zu kreieren. Eigentlich eine ganz tolle Sache und unproblematisch, auch wenn User auf diese Art und Weise erzeugte Musiktracks bei Spotify hochladen. Doch der Musik-Streaming-Dienst Spotify zeigte sich von den Möglichkeiten, die KI bietet, nicht sonderlich begeistert und löschte Zehntausende Titel von seiner Plattform, die User mit Boomy erzeugt hatten, so ein Bericht der Financial Times. Spotify löschte jedoch nur Musikstücke, bei denen der Verdacht auf Fake-Streams bestand. Diese nicht von Usern abgespielten Musik-Streams, wurden von Online-Bots erzeugt, die Titel massenhaft abspielen und so hohe Zugriffszahlen ermöglichen. Ziel dabei war es, die an die Künstler bezahlten Provisionen betrügerisch in die Höhe zu treiben. So etwas kann mit und durch die Verknüpfung der neuen Technologien schnell passieren. Aber genauso so, nur eben legal, können neue Geschäftsmodelle durch Machine Learning (ML), KI, Blockchain & Co. von Unternehmen generiert werden. Neue Geschäftsmodelle entstehen momentan auch rundum digitale Zwillinge (digital twins). Kurz gesagt, repräsentiert ein digitaler Zwilling ein reales Objekt in der digitalen Welt.

In der Praxis geht es darum, ein hochkomplexes virtuelles Modell zu erstellen, das das exakte Gegenstück, oder der Zwilling, eines physischen Objekts ist. Die Technologie verschafft der Industrie Effizienzsteigerung, Nachhaltigkeit im Produktlebenszyklus und Verbesserungen beim Thema Forschung und Entwicklung.  Viele Vordenker sind davon überzeugt, dass digital Twins schon bald die am häufigsten benutzte Applikation in der Industrie sein wird. Das Metaversum bietet im Hinblick darauf auch neue Geschäftsmodelle für Unternehmen.  Die aktuelle Partnerschaft von Siemens und Nvidia verdeutlicht die anstehende Transformation sehr gut. Die beiden Konzerne wollen mit „Xcelerator“ eine digitale Plattform für die Industrie schaffen und Unternehmen ins Metaversum bringen. Hauptsächlich geht es bei der Zusammenarbeit um den digitalen Zwilling. Dazu sollen das Siemens-Xcelerator-Ökosystem und die Omniverse-Plattform von Nvidia verknüpft werden.

Die neuen Technologien verändern nicht nur die Industrie in ihrer Wertschöpfung rasant, sondern eigentlich alle Branchen, wie auch die Logistikbranche. Ob humanoide Roboter, fliegende Warenhäuser, selbstfahrende Züge und Lkw: Die Zukunft der Logistik besteht aus Innovationen durch die schlaue Kombination neuer Technologien. Zum Beispiel wird so KI mit Sensorik und Robotik zum neuen Treiber der digitalen Transformation. In diesem Kontext betonte Martin Böhmer, Vice President Global Technology bei SSI Schäfer: „Im Lager der Zukunft erobern zunehmend schwarmartig organisierte mobile Transportroboter das Feld. Die Intralogistik von heute und morgen ist untrennbar mit hochmoderner Software verknüpft, die mittels Echtzeit-Analysen, smarter Datenverarbeitung und Optimierungsalgorithmen die komplexen Prozesse im Lager optimal steuert und lückenlose Transparenz gewährleistet. Durch die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz und der ganzheitlichen Vernetzung werden Roboter in Zukunft auch komplexe Aufgabenstellungen in der Logistik zuverlässig ausführen können.“

Auch im Einkauf liegt noch der Gewinn, wenn Chatbots wie z. B. ChatGPT zum Einsatz kommen. Aber was macht die Textroboter für die einzelnen Geschäftsbereiche so attraktiv?  Laut Sergen Batman, setzen sich gerade im SAP-basierten Einkauf die innovativen digitalen Helfer unaufhaltsam durch. „Da sind zum einen die Beschaffungs-Bots, wie der apsolut Procurement Bot, der die indirekte Materialbeschaffung unterstützt. Die Anforderer setzen sich dabei in einer Chat-Umgebung – zum Beispiel in Microsoft Teams oder im Unternehmensportal – mit dem Textroboter in Verbindung und durchlaufen einen intuitiven Auswahl- und Bestellprozess.“, erklärte der SAP BTP Architect von apsolut, im Gespräch mit unserer Redaktion. Ein weiteres Beispiel ist laut Sergen Batman, sein Negotiation Bot, der bei Tail-Spend-Bestellungen die Verhandlungen mit den Lieferanten übernimmt und den Unternehmen jede Menge Ausgaben spart.  Künstliche Intelligenz krempelt schon seit einigen Jahren unsere Werbung und die gesamte Werbebranche um. Zielgruppen sollen ohne Streuverluste erreicht werden, am besten im perfekten Moment, mit dem passenden Produkt. Wenn also gerade in der Küchenschlacht ein Tomatensugo im TV gekocht wird, bekommt der Zuschauer im gleichen Moment die Tomatensuppe aus der Tüte präsentiert.  Die Werbung soll uns also genau in der Sekunde erreichen, in der wir für sie am empfänglichsten sind. Werbestrategen tüfteln auch gerade daran, wie künstliche Intelligenz Werbung mit Emotionen verbinden kann. Anders als beim „Contextual Advertising“, das auf Keywords basiert, können Werbekunden beim „Emotion based Targeting“ bestimmte Emotionen wie Neugier, Freude oder sogar Wut als Umfeld für ihre Botschaften buchen. Wie KI die Werbung evolutioniert zeigt zum Beispiel Seedtag, mit der neuen Lösung Contextual Audiences. Angetrieben durch die kontextuelle KI-Technologie von Seedtag ermöglichen „Contextual Audiences“ Vermarktern die Aktivierung einer präzisen und skalierbaren Zielgruppenausrichtung, um ihre ideale Zielgruppe zu erreichen. Kontextbezogene Zielgruppen beseitigen effektiv die Hürden in Bezug auf Reichweite, Umfang und Datenschutz, mit denen Werbetreibende aufgrund der bevorstehenden Abschaffung von Tracking-Cookies von Drittanbietern häufig konfrontiert werden. „Unsere kontextuelle KI Liz ist ein ausgereiftes Deep-Machine-Learning-Modell. Liz wertet täglich mit einem menschenähnlichen Verständnis mehr als 60 Millionen Artikel aus. Sie ist nicht nur in der Lage, semantische Analysen durchzuführen, sondern erarbeitet ein schier unendliches Content-Universum, das auf den Interessen der relevanten Zielgruppen beruht. So können Marken ihre Anzeigen passgenau ausspielen“, erklärte uns dazu Nicolas Poppitz von Seedtag.

Datenqualität und Training

Wenn Sie Ihr Unternehmen datengetrieben ausrichten möchten, stehen Sie schnell vor der Frage: Woher nehme ich all die qualifizierten Data-Science-Spezialisten, um mich bei meiner digitalen Reise und Transformation nicht ausbremsen zu lassen? Außerdem sollten Unternehmen berücksichtigen, dass der größte Aufwand von Datenprojekten in die Datenaufbereitung fließt. „Die Qualität einer KI steht und fällt mit der Qualität der zugrunde liegenden Daten.“, betonte Alexander Zschaler von Fivetran in diesem Kontext. Sein Unternehmen hat sich zum Ziel gesetzt, die wachsende Nachfrage in Unternehmen nach zuverlässigen, hochwertigen Daten zu erfüllen, damit KI-Bots, Machine-Learning-Modelle und andere Tools daraus lernen können. „Die Lösung für diese Herausforderung liegt im automatisierten Data Movement: Die Replikation von Daten aus allen erdenklichen Quell-Systemen in Zielsysteme, wie z.B. andere Datenbanken oder KI-Tools, ermöglicht den Echtzeitzugriff auf alle Daten in einem Unternehmen. Dabei müssen die Geschäftsprozesse nicht den einzelnen Abteilungen angepasst werden. So können Unternehmen sicherstellen, dass alle die an oder mit Daten arbeiten immer die aktuellsten Daten verwenden. Dadurch sind alle Ergebnisse vertrauenswürdig.“, erklärte Alexander Zschaler. Ein gutes Beispiel, welche Rolle in Zukunft die richtigen Informationen, Daten und Kennzahlen spielen, ist das ESG Reporting. Die neue EU-Richtlinie verpflichtet ab 2025 mittelständische und größere Unternehmen, jährlich öffentlich gemäß European Sustainability Reporting Standards (ESRS) über ökologische, soziale und regulatorische (Environmental-, Social-, Governance) KPIs zu berichten.

Cybersicherheit mit ML und KI

Cyberangriffe können jedes Unternehmen treffen – unabhängig von der Größe und Branche und ohne Cybersicherheit, macht auch die ganze digitale Transformation keinen Sinn. Laut Claudia Plattner vom BSI, ist die Bedrohung durch Cyberkriminelle in Deutschland deutlich gestiegen und könnte durch den Missbrauch von KI-Sprachmodellen wie ChatGPT noch weiter anwachsen. Die Lage sei „besorgniserregend.“, förderte der Lagebericht der BSI-Präsidentin zu Tage. Nach einer Studie des Digital-Branchenverbandes Bitkom entstanden der deutschen Wirtschaft durch Cyberkriminalität zuletzt jährlich mehr als 200 Milliarden Euro Schaden. Da laut Claudia Plattner immer mehr Cyberkriminelle für ihre Attacken auf „Dienstleistungen“ anderer Krimineller zugreifen, sei zwischen den Anbietern dieses „Crime-as-a-Service“-Modells ein zunehmender Konkurrenzdruck entstanden. Nach Plattner, führt der Konkurrenzkampf zwischen cyberkriminellen Gruppen zu einer Erhöhung des Drucks auf die betroffenen Angriffsopfer, hier im Hinblick auf Ransomware und die Erpressungen, die mit der Festplattenverschlüsselung einhergehen. KI und ML beschleunigen damit Angreifer, sind aber auch für die Verteidigung das A und O.

Mehr als 200 Milliarden Euro Schaden durch Cyberkriminalität in Deutschland pro Jahr!

 

„Die Themen Automatisierung und KI-gestützte Lösungen verändern die Landschaft der Cybersicherheit tiefgreifend. Insgesamt haben diese Entwicklungen das Potenzial, die Cybersicherheit erheblich zu verbessern, es ist jedoch auch wichtig, sie mit einem kritischen Blick zu implementieren und ständig zu evaluieren. Eine ideale und ganzheitliche Sicherheitsstrategie kombiniert menschliche Expertise mit den Vorteilen der Automatisierung und KI.“, erklärte uns dazu Jürgen Tabojer von der NTS AG. Das „Threat Detection Service | SIEM“ von NTS ermöglicht einen ganzheitlichen Blick auf die Sicherheitslage. „Hier werden Meldungen und Logfiles verschiedener Systeme gesammelt, überwacht und ausgewertet. Speziell ausgebildeten Security Experten aus dem NTS Defense Team bieten dem Kunden eine schnelle und zuverlässige Erkennung von verdächtigen Aktionen und ganz wichtig, auf diese kann dann auch entsprechend reagiert werden.“, betonte Jürgen Tabojer. Wer jetzt motiviert wurde und sich für neue Geschäftsmodelle mit KI und ML interessiert, sollte sich mit der KI-Landkarte der Plattform Lernende Systeme beschäftigen. Viele Anwendungsfälle und Beispiele werden auf der Plattform anschaulich und nachvollziehbar beschrieben und helfen, die neue Welt zu verstehen.

Autor: Bernhard Haselbauer

Trend-Thema

EU will KI bändigen

Verhandlungsposition zum Gesetz über künstliche Intelligenz: KI, die in Europa entwickelt und eingesetzt wird, soll in vollem Umfang mit den Rechten und Werten der EU im Einklang stehen, einschließlich menschlicher Aufsicht, Sicherheit, Datenschutz, Transparenz, Nichtdiskriminierung sowie sozialem und ökologischem Wohlergehen. Die Vorschriften folgen einem risikobasierten Ansatz und legen Verpflichtungen für Anbieter und Anwender von KI-Systemen fest, die sich nach dem Grad des Risikos richten, das die KI erzeugen kann.

https://www.trendreport.de/eu-will-ki-baendigen

Wichtig

Hinweisgeberschutz: Jetzt handeln!

Das Hinweisgeberschutz-Gesetz ist für Unternehmen ein zentrales Compliance-Thema. Digitale Lösungen helfen sowohl beim Hinweisgeberschutz als auch bei anderen Compliance-Herausforderungen. Das Ziel: Mehr Sicherheit, Transparenz und Effizienz durch intelligente Workflows und Automatisierung.

https://www.trendreport.de/hinweisgeberschutzgesetz

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Herr Ostermann, welche Lösungen für die Automobilindustrie bieten Sie an?

Schon seit vielen Jahren sind unsere TE Connectivity (TE) Produkte im Auto­mobilbereich im Einsatz. In den letzten Jahrzehnten haben die elektrischen Komponenten im Fahrzeug mehr und mehr zugenommen und wir stellen die technischen und hochwertigen Steck­verbinder dafür her. Mit der Zeit haben sich dabei drei Hauptbereiche heraus­gebildet. Als erstes wäre da der Bereich der konventionellen Komponenten im 12V Bereich. Hier verbinden wir von den Elektronikmodulen bis zu den Sensoren und Aktuatoren eigentlich al­les, was es zu verbinden gilt. Der zwei­te, recht neue Hauptbereich ist E-Mo­bility, der eine ganze Palette von Pro­dukten für die Elektrifizierung der Fahrzeuge bereithält. Hier ist viel Dy­namik im Markt. Als drittes Segment hat sich die Data Connectivity heraus­gebildet. Darunter fasst man alles zu­sammen, was die Infotainment Ele­mente eines Fahrzeugs verbindet.

Welche Herausforderungen müssen im Hinblick auf Elektrofahrzeuge von Ih­ren Ingenieuren gemeistert werden?

Dieser Markt ist noch jung und entspre­chend dynamisch. Die Technologien ändern sich schnell und somit entwi­ckeln wir neue Komponenten sehr agil. Es gibt auch eine Reihe von neuen Auto­herstellern, die Dinge schlichtweg an­ders machen und den Status Quo in Fra­ge stellen. Die „Vertical Integration“, die wir bei einigen neuen Marktteilneh­mern beobachten, führt zu ganz ande­ren Konzepten, die letztlich einen Kos­tenvorteil bieten. Die Folge: Die am Markt etablierten Player müssen reagie­ren. Ich sehe diese Herausforderung mehr als Chance , denn als Risiko, da wir bei TE hier gut aufgestellt sind, um entsprechend reagieren zu können.

Welche Trends bei der Fahrzeugpro­duktion machen Sie derzeit aus?

Neben der Elektrifizierung, die ja schon fast selbstverständlich ist, möchte ich hier die Software-Defined Vehicles an­sprechen. Diese ermöglichen erst eine vertikale Integration mit anderen elekt­rischen Architekturen. „Zonal Architec­ture“ ist ein anderer Begriff aus diesem Bereich. Leitungssätze werden sich ver­ändern und vermehrt automatisch ge­fertigt. Denn heute ist noch viel Handar­beit im Spiel.

Woran arbeiten Sie gerade?

Durch die vielen Änderungen in der Au­tomobiltechnologie auf den Märkten, die auch geopolitisch beeinflusst wer­den, den neuen Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz (KI) sowie den umweltpolitischen Zielen sind wir der­zeit damit beschäftigt, unsere langfristi­ge Engineering Strategy neu aufzuset­zen.

Rüdiger Ostermann betont: „Schon seit vielen Jahren sind unsere TE Connectivity Produkte im Automobilbereich im Einsatz.“

Welche Rolle spielt die Datenkonnektivität im Hinblick auf Fahrzeuginnovationen?

Die Kunden von heute scheinen nicht mehr so sehr auf PS-Stärke, Beschleunigung oder Höchstgeschwindigkeit zu achten. Viel wichtiger ist der Aspekt, wie gut sich das Auto mit der kundenspezifischen Welt verbindet. Dabei spielen die verschiedensten Arten von Entertainment im Fahrzeug für Passagiere eine immense Rolle.

Zudem entwickelt sich autonomes Fahren Schritt für Schritt weiter. Meiner Meinung nach geht es vielfach gar nicht mehr darum, dass Fahrzeuge kontinuierlich autonom fahren könnten, sondern um die Möglichkeit dieses im Bedarfsfall zu können wie auf dem Weg zur Arbeit schon an einer Besprechung teilzunehmen.

Daraus resultiert der Bedarf an Data Connectivity Produkten, die wir innovativ entwickeln und auf den Markt bringen. Systemisches Denken ist dabei unabdingbar, um nicht nur ein Produkt anzubieten, sondern um die Herausforderungen in diesem Bereich zu lösen.

Sie heißen BYD oder Xpeng: Fast im Monatstakt drängen chinesische Marken mit ihren Elektromodellen auf den europäischen Markt.

Herr Ostermann, wie können deutsche Autobauer der China-Welle standhalten?

BYD und andere haben es geschickt verstanden, die Vorteile von elektrifizierten Fahrzeugen in Kombination mit Software-Defined Vehicles zu nutzen. Dadurch haben sie einen Produktionskostenvorteil. Ein weiterer Punkt ist, dass sie sich nicht mit dem Balast der existierenden Technologien befassen müssen, da sie als neue Player am Markt direkt mit den State-of-the Art Technologien einsteigen. Dabei liegt der Kostenvorteil nicht grundlegend im Standort China, sondern ist tatsächlich technologisch begründet. Deutsche Hersteller und auch viele andere etablierte OEMs auf dem internationalen Feld müssen reagieren. Der Markt ist dadurch in Bewegung gekommen, denn es gibt viele verschiedene Wege, sich den Herausforderungen zu stellen. Ich bin davon überzeugt, dass es hier viele neue Ansätze gibt, die der Automobilwelt am Ende gut tun werden. Die deutschen Hersteller haben dabei alle Voraussetzungen, mitzuhalten.

Auf was stützt sich Chinas Vorreiterrolle bei Fahrzeugen der nächsten Generation?

Mein erster Gedanke bei dieser Frage ist Agilität. Wobei die Vorreiterrolle für die technischen Konzepte eher von Tesla kommen. Die chinesischen Hersteller haben das schnell und agil weitergedacht und verstanden, welche Bedürfnisse und Wünsche die Kunden von heute haben – und sich dabei im ersten Schritt auf China selbst fokussiert. Für die deutschen Hersteller ist China ein wichtiger Markt, auf dem sie entsprechend agieren und auf veränderte Kundenwünsche reagieren müssen. Es bleibt jetzt abzuwarten, ob die chinesischen Autos auch in anderen Märkten wie Deutschland erfolgreich sein werden. Persönlich denke ich, dass das der Fall sein wird. Denn Wert kann man definieren als Funktion im Verhältnis zu den Kosten. Daher glaube ich aufgrund meiner Beobachtungen, dass die Herausforderer sich hier in einer guten Position befinden.

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Daten sind das neue Öl. Wie Unterneh­men diesen wichtigen Rohstoff nutzen, variiert stark und hängt von verschiede­nen Faktoren ab. Entscheidend ist aber, dass in vielen Fällen nur wenige Prozent der verfügbaren Daten als Grundlage für Businessentscheidungen verwendet werden. Unternehmen könnten also viel smarter und fundierter agieren. Daten­silos, Probleme mit Datenqualität, Res­sourcenmangel und mehr verhindern das. Mit der Nutzung von KI wird die Be­deutung qualitativ hochwertiger Daten noch offensichtlicher: Wie können ver­lässliche und rechtssichere Ergebnisse erzielt werden? Die Basis dafür ist die zentrale Bereitstellung von qualitativ hochwertigen Daten, auf die KI-Bots, Machine-Learning-Modelle und andere Tools zugreifen können. Eine aktuelle Umfrage von Fivetran zeigt, dass neun von zehn Unternehmen nicht die Auto­matisierungsfähigkeiten haben, um ak­tuelle und relevante Daten zeitnah in entscheidende Umgebungen einzuspei­sen. Experten schätzen, dass die dafür zuständigen Datenspezialisten in Unter­nehmen etwa ein Drittel ihrer Arbeits­zeit mit ineffizienten Datenprozessen verbringen – Zeit, die sie eigentlich für andere Dinge einsetzen sollten.

Fivetran automatisiert Daten­ströme aus Hunderten von Quel­len in Echtzeit.

Die Lösung für diese Herausforderung liegt im automatisierten Data Move­ment: Die Replikation von Daten aus al­len erdenklichen Quell-Systemen in Zielsysteme (wie z. B. andere Datenban­ken oder KI-Tools) ermöglicht den Echt­zeitzugriff auf alle Daten in einem Unter­nehmen. Dabei müssen die Geschäfts­prozesse nicht den einzelnen Abteilungen angepasst werden. So kön­nen Unternehmen sicherstellen, dass alle, die an oder mit Daten arbeiten (oder auch eine KI), immer die aktuells­ten Daten verwenden. Dadurch sind alle Ergebnisse vertrauenswürdig. Zudem können Unternehmen durch Automati­sierung die Regeln zur Nutzung vordefi­nieren. Eine Lösung wie die von Fivetran automatisiert alle Arten von Data Move­ment: Sie lässt riesige Datenmengen aus Hunderten von Datenquellen via Kon­nektoren über Datenpipelines in einem Data Warehouse oder in einem Data Lake zusammenfließen – egal woher die Daten kommen: aus SAP, Oracle, Sales­force oder von Google, Facebook und al­len möglichen Quellen und Formaten. Dank dieses Ansatzes können sich Data Engineers, die ursprünglich für diese Aufgabe zuständig waren, auf weitaus bedeutsamere Projekte konzentrieren, ohne sich um die Verwaltung der Daten­pipelines kümmern zu müssen.

In Deutschland gehören Unternehmen wie Douglas, Hermes, Lufthansa, Sie­mens, VW Financial Services und West­wing bereits zu denjenigen, die sich auf den Weg in die Zukunft gemacht haben: Sie entscheiden auf Basis rechtssicherer Echtzeitinformationen, die wiederum auf der Lösung von Fivetran basieren.

Alexander Zschaler: „Die Qualität einer KI steht und fällt mit der Qualität der zugrunde liegenden Daten.“

 

 

 

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Frau Simpson, welche Rolle spielt heute eine moderne Sicherheitsarchitektur?
Die Arbeitswelt hat sich für immer verändert, weil sich Benutzer von überall aus anmelden: im Büro, zu Hause, in einem Café oder am Flughafen. Heutzutage müssen Sicherheitsteams Unternehmensdaten schützen, unabhängig davon, wo sie sich befinden oder übertragen werden, und durch diesen Wandel nehmen die Schwachstellen erheblich zu. Benutzer haben auch einen größeren Bedarf an Transparenz darüber, wo und wie Daten verwendet werden. Eine gut implementierte moderne Sicherheitsarchitektur, die auf Zero-Trust-Prinzipien basiert, ermöglicht es Mitarbeitern, von zu Hause oder privaten Netzwerken aus sicher und zuverlässig auf das Web, die Cloud und Apps zuzugreifen. Sie ermöglicht außerdem eine effizientere Netzwerkarchitektur, die für die Performance in Büros und Zweigstellen optimiert werden kann, während sie von Unternehmens- oder privaten Geräten aus gleichermaßen effektiv ist und mit IoT-Umgebungen sicher interagiert.

Wie kann damit die Agilität von Unternehmen verbessert werden?
So wie Reiseversicherungen Touristen das Vertrauen geben, die Welt zu sehen, gibt eine starke und moderne Sicherheit Führungskräften das Mandat und die Plattform für Innovationen. Bis vor kurzem konzentrierte sich die Sicherheitsarchitektur auf die Fähigkeit, binäre „Zulassen oder Blockieren“-Entscheidungen auf der Grundlage der Zero-Trust-Prinzipien zu treffen, sodass sie zwangsläufig den Ruf erlangte, eine untragbare Hürde für Innovationen zu sein. Zum Glück ändern sich die Dinge jetzt. Sicherheit entwickelt sich endlich weiter, um „intelligenter“ zu werden; sie ist in der Lage, Nuancen und Zusammenhänge zu erkennen und darauf agil und flexibel aufzubauen. Sicherheit ermöglicht es Unternehmen heute, Logistikabläufe, Lieferketten, Handels- und Servicebereitstellungsmodelle, Partnerschaften und geografische Präsenzen sicher hinzuzufügen, zu ändern oder zu stärken, während sie den Weg zu einem erfolgreichen Geschäftsergebnis beschreiten.

Inwieweit beeinflusst SASE das Tagesgeschäft?
In einer idealen Welt sollte Sicherheit unsichtbar sein, abgesehen von intelligenten Coaching-Eingabeaufforderungen, die den Benutzern helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Eine moderne Cloud-Sicherheitsarchitektur kann hinter den Kulissen arbeiten, um intelligente Entscheidungen zu erkennen und zu treffen und so Bedrohungen in Echtzeit abzuwehren. SASE bietet Benutzern schnellen, zuverlässigen und sicheren Zugriff auf das Web, die Cloud und private Apps von jedem Gerät und Standort aus. Für IT- und Sicherheitsteams bedeutet das geringere Kosten und Komplexität durch Konsolidierung und Modernisierung. Durch die Zusammenführung mehrerer Sicherheitsdienste auf einer einzigen cloudbasierten SASE-Plattform werden von Anfang an enorme Einsparungen erzielt, sodass Unternehmen den Zyklus regelmäßiger großer Investitionen in separate Sicherheitsdienste und -geräte durchbrechen können.

Ilona Simpson zum Thema: „SASE“

Als Begriff beschreibt SSE (Security Service Edge) die Konvergenz mehrerer zuvor unterschiedlicher Sicherheitstechnologiekategorien, darunter Cloud Access Security Broker (CASB), Secure Web Gateway (SWG), Zero Trust Network Access (ZTNA) und Firewall-as-a-Service (FWaaS). Allerdings ist SSE nur eine Komponente für Unternehmen, die eine vollständig sichere und direkte Lösung suchen. SASE geht noch einen Schritt weiter, indem es SSE-Netzwerksicherheitsfunktionen mit optimierten WAN-Funktionen kombiniert, einschließlich Software Defined Wide Area Network (SD-WAN). SASE stellt sicher, dass diese wichtigen Dienste von einer perfekt einheitlichen Plattform bereitgestellt werden, sodass IT-Teams die Versprechen der Cloud und der digitalen Transformation vollständig einhalten können.

Welche Vorteile haben Unternehmen, die mit Ihren Cloud-Sicherheitslösungen arbeiten?
Die Netskope SASE-Lösung ermöglicht die Zukunft der Arbeit. Sie definiert Risikomanagement und Datenschutz neu und vereinfacht den Betrieb. Netskope hilft Ihnen, die Performance zu steigern und bietet unübertroffene Transparenz in allen Cloud-, Web- und privaten Anwendungsaktivitäten. Um eine sichere Zusammenarbeit zu ermöglichen, gleichen wir Vertrauen und Risiko mit granularen Zero-Trust-Kontrollen ab, die sich an Veränderungen in ihrer Umgebung anpassen. Netskope SASE schützt vor fortschrittlichen und cloudbasierten Bedrohungen und schützt Daten, wo auch immer sie sich befinden, und sorgt gleichzeitig für ein schnelles Benutzererlebnis sowie vereinfachte Abläufe. Darüber hinaus basiert Netskope Intelligent SASE auf der Netskope Security Cloud, einer Plattform, die unübertroffene Transparenz und Echtzeit-Daten- und Bedrohungsschutz beim Zugriff auf Cloud-Dienste, Websites und private Apps von überall aus und auf jedem Gerät bietet.

Welche Faktoren treiben eigentlich die Nachfrage nach SASE an?
Der Aufstieg von Remote Work, gepaart mit der Verlagerung von Daten und Anwendungen in die Cloud durch Unternehmen, hat zu einem explosionsartigen Anstieg der Akzeptanz von Cloud-Diensten geführt. Unternehmen erkennen mittlerweile, dass die traditionelle Sicherheitsarchitektur für dieses wachsende Datenvolumen nicht geeignet ist, und Unternehmen, die ihre Sicherheit nicht auf einen einheitlichen Zero-Trust-Ansatz umstellen, setzen ihre digitale Infrastruktur zunehmend Cyberrisiken aus. Jüngste Beispiele von Angriffen auf die Lieferkette und das wachsende Interesse an der Einführung von KI-Tools haben dieses Feuer nur noch weiter angeheizt. Dieser schnelle technologische Wandel hat dazu geführt, dass Unternehmen erkannt haben, dass sie die Implementierung ihrer Sicherheit überdenken müssen, und SASE bietet eine vielseitige Lösung.

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Unser persönliches Gespräch mit Ilona Simpson, haben wir auf englisch geführt.

Ms Simpson, what role does a modern security architecture play in the way we work now and in the future?
The working world has changed forever because users log in from anywhere: the office, home, in a cafe or airport. Today, security teams must protect company data regardless of where it lives or travels, and vulnerabilities expand significantly with this shift. Users also have greater demand for visibility over where and how data is being used.

A well implemented modern security architecture based on zero trust principles allows employees to safely and reliably access the web, cloud and apps from home or private networks. It also allows for more efficient network architecture that can be optimised for performance in offices and branches, while also being equally as effective from corporate or personal devices, and safely interacting in IoT environments.

Ms Simpson, how can a modern security architecture improve the agility of companies today?
Just as travel insurance gives tourists the confidence to see the world, strong and modern security gives business leaders the mandate and platform to innovate.

Until recently, security architecture has focused on the ability to make binary ‘allow or block’ decisions based on the principles of zero trust, so inevitably it’s built a reputation as a prohibitive roadblock to innovation. Luckily, things are now changing. Security is at last evolving to become „smarter“; able to see nuance and context, upon which it can build agility and flexibility.

Security today allows businesses to safely add, amend or strengthen logistics workflows, supply chains, commercial and service delivery models, partnerships and geographic footprints as they navigate the path to a successful business outcome.

Should cybersecurity still be seen as a hurdle for business today?
As security leaders, we need to be better at telling our fellow executives, board members and business leaders that cybersecurity is no longer an impediment to business. Quite the opposite, a robust and dynamic cybersecurity posture enables businesses to be bolder.

Take AI for example, many businesses are sitting on a wealth of data and have aspirations to use AI tools to bring new insights and efficiencies. However, they are also concerned about giving away that data to a vendor, who might in turn work with a competitor that benefits from your corporate IP. With modern security architecture, companies can safely adopt AI tools, safe in the knowledge that their data is secure.

SASE helps make digital transformation possible. While security architecture transitions might be seen as strenuous, the reward of implementing an intelligent security posture that safeguards your data, particularly those that incorporate crucial zero trust principles, far outweighs this concern.

Why have cybercriminals changed their approach and are exploiting new attack surfaces in the cloud?
The cloud offers criminals the ability to expand their attacks beyond a single instance to potentially impact a whole global enterprise, and even hold an entire supply chain to ransom.

Criminals are incredibly innovative and can often exploit technological advancements with greater ease and velocity than businesses because they do not operate within the boundaries and constraints of law-abiding organisations. They are not regulated or governed, but are often well funded and well-coordinated. The result is that businesses need a security posture that gives them complete visibility over their data and digital infrastructure to spot attacks as soon as they happen.

What does cloud-based, data-centric SSE actually mean?
As a term, SSE (Security Service Edge) describes the convergence of several previously distinct security technology categories, including cloud access security broker (CASB), secure web gateway (SWG), Zero Trust Network Access (ZTNA), and Firewall-as-a-Service (FWaaS).

However, SSE is only one component for organisations in search of a fully secure and direct solution. SASE goes one step further by combining SSE network security functions with optimised WAN capabilities, including software defined wide area network (SD-WAN). SASE ensures that these critical services are provided from one perfectly unified platform, enabling IT teams to fully deliver on the promises of cloud and digital transformation.

Ms Simpson, what factors are driving demand for SSE?

The rise of remote work, paired with businesses shifting their data and applications to the cloud, has caused the adoption of cloud-delivered services to explode. Businesses now recognise that traditional security architecture is not appropriate for this increasing volume of data, and those that do not update their security toward a unified, zero trust approach are leaving digital infrastructure increasingly exposed to cyber risk. Recent examples of supply chain attacks and the wave of interest in adopting AI tools has only added fuel to this fire.

This rapid technological change has caused businesses to recognise that they need to rethink how they implement their security, and SASE provides a versatile solution.

Ms Simpson, how do modern solutions differ from traditional security architectures?
Traditional security architectures revolved around a secure perimeter usually for an on-premises model. However, as the need for secure remote access increased and businesses shifted to the cloud, there were greater strains on network bandwidth and an increase in the number of potential vulnerabilities. Security was often an afterthought, with organisations implementing a patchwork of tools to block or allow access from both inside and outside the perimeter.

SASE puts security firmly in the cloud, delivering clarity for organisations over their security architecture, embedding zero trust controls while simultaneously delivering greater visibility over network activity and, of course, an accelerated performance.

Ms. Simpson, what are the benefits for companies that work with your cloud security solutions?
The Netskope SASE solution enables the future of work. It redefines risk management and data protection, and simplifies operations. Netskope helps you accelerate performance and provide unrivalled visibility into any cloud, web, and private application activity. To empower safe collaboration, we balance trust against risk with granular zero trust controls that adapt to changes in your environment.

Netskope SASE protects against advanced and cloud-enabled threats and safeguards data wherever it lives while also delivering a fast user experience and simplified operations.

Additionally, Netskope Intelligent SASE is built on the Netskope Security Cloud, a platform that provides unrivalled visibility and real-time data and threat protection when accessing cloud services, websites, and private apps from anywhere, on any device.

What role will the new technologies around ML and AI play in IT security management?
Many tools within a SASE architecture sit at crucial security decision points, and this is where AI and ML technologies are having significant impact, particularly in identifying threats and optimising decision making. At Netskope we have over 100 AI and ML patents with use cases that range from improving data classification, with an emphasis on identifying PII and other sensitive data, and automated implementations of security controls according to set company policies. Given the volume of data now generated by a modern business, the only way to analyse, categorise, apply agreed policies and take action to mitigate threats in real time is to utilise AI and ML tools.

This is especially relevant as attackers start to use their own AI tools to attack businesses, the only way to police AI is to use AI, a single human response is insufficient.

https://www.netskope.com/de/

Wie macht sich die digitale Trans­formation in der Logistik bemerkbar?

Wir befinden uns mittendrin in der digitalen Transformation. Ging es zu­nächst um die Nutzung digitaler Tech­nologien und die Optimierung beste­hender Prozesse, rückt nun schon die zweite Welle der digitalen Transforma­tion an, in der die komplette Wert­schöpfung digitalisiert oder sogar neue Geschäftsmodelle eingeführt werden. Digitalisierung ist endgültig auf der Strategieebene angekommen. Dies führt zu einem radikalen Struktur­wandel mit neuen Möglichkeiten.

Automatisierung und Digitalisierung verändern die Strukturen der Intralo­gistik für Industrie und Handel – und zwar in allen Größenordnungen, von den kleinen bis mittelständischen Un­ternehmen bis hin zu den großen Glo­bal Playern. Technologische Neuhei­ten ziehen ins Lager ein, wie autono­me mobile Roboter, fahrerlose Transportsysteme und stationäre Ro­boter für die verschiedensten Anwen­dungen. Doch die Entwicklungen ge­hen immer weiter – mit zum Beispiel innovativen Wearables wie Exoskelet­ten, Cobots – also Roboter, die mit Menschen im gleichen Raum ohne Zäune zusammenarbeiten – und Drohnen für Transporte innerhalb und außerhalb der Lager.

Dr. Martin Böhmer erklärt: „Der Einsatz von KI er­reicht in der Intralogistik zur Optimierung von Pro­zessen, Energieverbrauch und Wartung eine neue Dimension.“

Wird die mobile Robotik künftig zum Gamechanger im Lager?

Heute erfolgt der Materialfluss und da­mit auch die physikalische Synchroni­sation zwischen Lager, Auftragsbehäl­tern und Kommissionierstationen oft­mals durch aufwändige Fördertechnik, durch Sorter oder mehrstufiges Hand­ling. Im Lager der Zukunft erobern zu­nehmend schwarmartig organisierte mobile Transportroboter das Feld. Die Intralogistik von heute und morgen ist untrennbar mit hochmoderner Soft­ware verknüpft, die mittels Echtzeit- Analysen, smarter Datenverarbeitung und Optimierungsalgorithmen die komplexen Prozesse im Lager optimal steuert und lückenlose Transparenz ge­währleistet. Durch die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz und der ganzheitlichen Vernetzung werden Roboter in Zukunft auch kom­plexe Aufgabenstellungen in der Logis­tik zuverlässig ausführen können.

Welche Rollen nehmen das Inter­net of Things und die künstliche Intelligenz in der Intralogistik ein?

Durch das Internet der Dinge (IoT) können unter anderem die Logistikda­ten wie z. B. Prozess-, Produkt- und Maschinendaten in Echtzeit analysiert werden. Das bedeutet also, dass die Di­gitalisierung die Auftragsabwicklungs- und Logistikprozesse signifikant ver­bessern wird. Plattformen für Logistik­daten und der entsprechende Datenaustausch erlauben die Steue­rung und Koordination der Supply Chain. Der Einsatz von KI erreicht in der Intralogistik zur Optimierung von Prozessen, Energieverbrauch und War­tung eine neue Dimension. Im Ver­gleich zu klassischen Optimierungsme­thoden können nun viel komplexere Zusammenhänge und Einflussfaktoren in Bezug gesetzt und optimale Ent­scheidungen getroffen werden.

Bei den digitalen Prozessen ist Cybersecurity eine grundlegen­de Notwendigkeit, oder?

Ja, Datensicherheit ist Grundvorausset­zung in der Intralogistik, hier gilt es, höchsten Standards zu entsprechen. Denn je stärker Prozesse, Maschinen und Produkte vernetzt sind, desto mehr Daten erzeugen sie. Ein orchestrierter Datenaustausch steigert die Prognose­fähigkeiten in der Logistik und ermög­licht autonome KI-basierte Entschei­dungen innerhalb der gesamten Wert­schöpfungskette, wovon alle Akteure profitieren.

Wie sieht die Zukunft des Arbei­tens aus?

Der Mensch rückt verstärkt ins Zentrum der neuen Arbeitswelt. Neue Technologi­en sollen den Menschen nicht ersetzen, sondern ihn entlasten, ihm neue, gesund­heitlich weniger belastende Tätigkeiten und qualitativ höherwertige Aufgaben zuweisen. In der Intralogistik der Zu­kunft plant und überwacht der Mensch die Prozesse, er schleppt keine Pakete mehr. Dies bedeutet aber auch teils geän­derte Beschäftigtenprofile, Organisati­onsveränderungen und Weiterbildungs­bedarf.

Im Porträt:
Seit dem 1. April 2022 verantwortet Dr.- Ing. Martin Böhmer als Vice President Global Technology das weltweite Inno­vations- und Technologiemanagement der SSI Schäfer Gruppe. Von 2010 bis 2022 war er beim Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik (IML) zuständig für das Management von Logistik-IT und das betriebliche Infor­mationsmanagement in logistischen Ökosystemen, zuletzt als Leiter der Abteilung „Informationslogistik und Assistenzsysteme“. Davor war Martin Böhmer bei einem großen, australi­schen Logistikdienstleister und einem IT-Consulting-Unternehmen in Bochum tätig. Sein Studium an der Technischen Universität Dortmund schloss er mit einem Diplom in Informatik und einem Diplom in Logistik ab. Im Anschluss erfolgte berufsbegleitend die Promoti­on an der Fakultät Maschinenbau der TU Dortmund.

www.ssi-schaefer.com

  CC BY-ND 4.0 DE

https://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/deed.de#

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Herr Peper, inwieweit können Ihre KI-Lösungen Steuerberater in ihrer täglichen Arbeit unterstützen?

Wir bieten deutschlandweit das erste und einzige Recherchetool für steuer­rechtliche Sachverhalte und Fragen auf Basis von Qualitätsinhalten des Dr. Otto Schmidt Verlags, inklusive Quel­lenverweise zu Verlagsdokumenten. Dies ermöglicht Steuerberatern, sich auf wertvolle strategische Beratung zu fokussieren sowie ihre Dienstleistun­gen zu erweitern. 

Wie viel Zeit kann eingespart werden und wie sieht es mit der Beratungs­qualität aus?

Generative Sprachmodelle in Kombi­nation mit fachspezifischen Modellen haben einen erheblichen Einfluss auf die Arbeit in Steuerkanzleien – insbe­sondere bei den Schreib- und Recher­chetätigkeiten, die einen signifikanten Anteil der Arbeitszeit ausmachen. So kann über 30% der gesamten Bearbei­tungszeit eingespart werden, die sonst auf einen Sachverhalt verwendet wer­den müsste. Dabei werden die Antwor­ten durch relevante Quellen gestützt.

 Wie kann z. B. Ihr Tool bei der Erb­schaftsteuerberatung helfen?

Erbschaftsteuerberatung ist ein kom­plexes und zeitaufwendiges Thema, da es viele rechtliche und steuerliche As­pekte zu berücksichtigen gibt. Unser Produkt „Taxy.io Schenken & Vererben“ vereinfacht die Erbschaftsteuerbera­tung enorm. In nur 30 Minuten erhalten Steuerkanzleien eine umfassende Ana­lyse, um steuerliche Risiken zu erken­nen und den Beratungsbedarf ihrer Mandanten festzustellen.

Welche Vorteile haben Steuerkanzlei­en, die Mitglieder im „KI Beta Club“ sind?

Steuerkanzleien im „KI Beta Club“ er­halten exklusiven Zugang zu unseren neuesten KI-Tools und Features. Sie können diese vor allen anderen testen. Zudem bietet die Mitgliedschaft die Möglichkeit, das Wissen rund um KI in der Steuerberatung zu erweitern und Teil einer innovativen Community zu werden.

 Welche neuen Tools und Projekte sind gerade in der Mache?

Eines unserer Projekte, das aktuell noch in der Entwicklung ist, trägt den Namen „TaxFeed”. Wie es der Name vermuten lässt, arbeiten wir an einem proaktiven Feed, der die Kanzlei mit den aktuell relevanten Beratungsanläs­sen für die eigenen Mandanten ver­sorgt. So arbeiten wir an der Umkehr der Kommunikation hin zu einer proak­tiven Kanzlei, die ihre Mandanten mit intelligenten themenbezogenen Anläs­sen kontaktieren kann.

Gastautor Sven Peper betont: „Wir bieten deutschlandweit das erste und einzige Recherchetool für steuerrechtliche Sachverhalte und Fragen.“

Wie sieht es mit dem Thema Datenschutz bei den KI Modellen von Taxy.io aus?

Taxy.io Answers baut die Brücke zwischen der sprachlichen Perfektion von großen Sprachmodellen mit einer aktuellen, fachlich geprüften Faktenbasiertheit der Verlagsliteratur. Unser hochentwickeltes System hilft dabei, steuerliche Inhalte auf eine völlig neue Art und Weise zu verstehen und zu nutzen. Das Ganze immer mit belastbaren Quellenverweisen. Die Lösung ist made & gehostet in Germany, mit allen Datenschutzeinstellungen, damit unsere Kunden datenschutzkonform bleiben.

Welche Aufgaben übernimmt Ihre Lösung TaxFeed?

Die Steuerberatung ist geprägt von der ständigen Fortentwicklung der Gesetzgebung und deren Auslegung durch Gesetzgeber, Finanzverwaltung und Rechtsprechung. Diese ständigen Veränderungen zu beobachten und auf individuelle Mandantensituationen anzuwenden ist eine hochanspruchsvolle Aufgabe. Aufgrund der Masse an Änderungen und individuellen Mandantensituationen ist es kaum möglich, diese Aufgabe ohne technische Unterstützung zu bewältigen. Hier setzt die Lösung TaxFeed an, indem zunächst anhand von bestimmten Dokumenten des Mandanten ein individuelles Profil (“Client Fingerprinting”) erstellt wird. Anhand dessen und im Zusammenspiel mit den durch uns aufbereiteten Rechtsänderungen kann ein entsprechender Handlungsbedarf erkannt und individuelle Lösungsvorschläge unterbreitet werden.

https://www.taxy.io

CC BY-ND 4.0 DE

https://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/deed.de#

Im Interview erklärt Martin Weis, Ma­naging Partner and Global Co-Lead Artificial Intelligence, Analytics & Au­tomation bei Infosys Consulting, in­novative Wertschöpfungsmöglich­keiten mit Data Science und künstli­cher Intelligenz.

Herr Weis, welche Tools und Funk­tionen umfasst Ihr neues KI-Lö­sungspaket?

Infosys Topaz ist unser KI-First-Set an Services, Lösungen und Plattformen, das den Geschäftswert für Unterneh­men durch generative KI beschleu­nigt. Es verstärkt das Potenzial von Menschen, Firmen und Gemeinschaf­ten. Damit lassen sich Chancen zur Wertschöpfung basierend aus Innova­tionen, vernetzten Ökosystemen und allgegenwärtigen Effizienzen erschlie­ßen. Mit den Vorteilen von mehr als 12.000 KI-Assets, über 150 vortrainier­ten KI-Modellen und mehr als zehn KI-Plattformen gewährleistet es Vertrau­en, Datenschutz, Sicherheit, Ethik und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

Welche Rolle spielt das Thema „Re­sponsible AI“ bei Ihren Lösungen?

Infosys legt großen Wert darauf, dass die Prinzipien der verantwortungsvol­len KI bereits zu Beginn der Entwick­lungsprojekte berücksichtigt werden, um ethische Probleme und Befangen­heit zu vermeiden. Zu den wichtigsten Aspekten gehört, dass jede Phase des KI-Lebenszyklus gut dokumentiert und für die Beteiligten verständlich ist. Zu verantwortungsvoller KI bei Infosys ge­hört auch ein fairer und verantwor­tungsvoller Ansatz. Ethische Erwägun­gen werden berücksichtigt und sicher­gestellt, dass robuste Governance- und Sicherheitsmaßnahmen mit der ra­schen Verbreitung von KI-Funktionalitä­ten in Einklang stehen. Dieser umfas­sende Ansatz unterstreicht das Engage­ment für den Aufbau von KI-Systemen, die nicht nur technologisch fortschritt­lich, sondern auch ethisch einwandfrei und sozial verantwortlich sind.

Inwieweit können Unternehmen Ihr KI-Lösungspaket nutzen, um neue Wertschöpfungsmöglichkeiten und Umsatzsteigerungen für ihre Kun­den zu erschließen?

Infosys Topaz beschleunigt die Wert­schöpfung und das Wachstum durch die Konvergenz von Cloud und Datenana­lyse. Gleichzeitig ermöglicht die Suite kognitive Lösungen. Sie nutzt das an­gewandte KI-Framework von Infosys, um einen „KI-first“-Kern zu entwi­ckeln. Menschen liefern so kognitive Lösungen. Von Infosys unterstützte In­vestitionen in generative KI bieten schnelle Renditen aufgrund des pro­aktiven Ansatzes, um KI für Wert­schöpfung und Umsatzwachstum zu nutzen.

Gibt es Beispiele in diesem Zusam­menhang?

Wir haben Kunden aus verschiedenen Branchen, die von Infosys Topaz profi­tieren. Zum Beispiel nutzt ein nationa­les Eisenbahnunternehmen unsere Lösung, um einen intelligenten Kno­tenpunkt zu entwickeln. Dadurch konnten mit weiteren Partnern neue Funktionen wie die erste und letzte Meile in der Logistik aufgebaut wer­den. Das Ergebnis waren agile Wert­schöpfungsketten. Genauso innovativ arbeitet zum Beispiel eine britische Bank mit Infosys Topaz, um mehr als 2.000 Kundenservice-Prozesse so um­zugestalten, dass sie nahezu in Echt­zeit statt in einer Woche ablaufen.

Martin Weis, erklärt: „Infosys Topaz ist unser KI-First-Set an Services, Lösungen und Plattformen.“

Welche Kooperationen haben Sie und welchen Mehrwert bringen sie Ihren Kunden?

Infosys hat seine Allianz mit Google Cloud erweitert, um Unternehmen bei der Entwicklung von KI-gestützten Erlebnissen zu unterstützen. Diese nutzen Infosys Topaz-Angebote und die generativen KI-Lösungen von Google Cloud. Gemeinsam gründeten beide Unternehmen Generative AI Labs für die Entwicklung. Infosys arbeitet auch mit Microsoft zusammen, um die Einführung von generativer KI zu beschleunigen und zu demokratisieren. Beide Anbieter wollen Unternehmen dabei unterstützen, einen KI-first-Ansatz zu verfolgen. So lassen sich KI-Lösungen der nächsten Generation skalieren und die betriebliche Effizienz verbessern. Das Ergebnis: ein höheres Umsatzwachstum und eine geschäftliche Transformation.

Welche Möglichkeiten bieten Sie Unternehmen mit Ihren generativen KI-Lösungen?

Infosys bietet Unternehmen mit seinen generativen KI-Lösungen eine Fülle von Möglichkeiten, um die die Dynamik in den Bereichen Business, Technologie und Menschen neu zu gestalten.
Hier sind einige Aspekte:

• Unternehmen neu aufstellen: Infosys Generative AI Labs, Teil von Infosys Topaz, erleichtert es, digitale Unternehmen neu zu gestalten. Es bietet gebrauchsfertige Industrielösungen, ein umfangreiches Partner-Ökosystem, Accelerator und verantwortungsvolle Design-Frameworks, um die generative Revolution anzuführen. Sie ermöglichen auch den von Stakeholdern angestrebten Wandel.
• Schnelle Investitionsrendite: Unternehmen erhöhen ihre Investitionen in generativer KI und erzielen rasche Renditen. Für das nächste Jahr wird ein Anstieg der GenAI-Investitionen um 67 Prozent prognostiziert.
• Erweiterung wichtiger Angebote mit generativer Infosys bietet Angebote, die sich mit generativer KI erweitern lassen. Dazu gehören eine Reihe von Funktionen und Anwendungen.

Welche Erkenntnisse haben Sie aus Ihrer aktuellen Studie gewonnen?

Eine davon: Organisationen sollten auf vier Säulen aufgebaut sein.

1. Prozesse und Erfahrungen, die mit KI neugestaltet werden sollen, priorisieren. Es lässt sich eine Machbarkeitsstudie über drei Dimensionen durchführen: einfache Implementierung, Auswirkungen auf das Geschäft und Vertrauenswürdigkeit.
2. Technische Exzellenz gewährleisten. Unternehmen sollten Plattform-Engineering-Praktiken und Code-Generierungs-Tools für maximale Wirkung nutzen.
3. Eine KI entwickeln, die verantwortungsbewusst ist. Sponsoren aus dem Unternehmen sollten den Zweck der KI von Anfang an verstehen und sicherstellen, dass die KI die Datenschutzgesetze einhält.
4. Schließlich sollte das Betriebsmodell produktorientiert sein und die KI-Produktteams nach Wertströmen oder Customer Journeys organisieren. Ein Mikro-Änderungsmanagement-Ansatz kann den Wandel in überschaubare Teile zerlegen, was zu exponentiellen Ergebnissen führt.

Was bedeutet „vortrainierte“ KI-Modelle?

Vorgefertigte KI-Modelle beziehen sich auf Modelle, die vor ihrem Einsatz auf einem großen Datensatz trainiert wurden. Diese Modelle haben bereits Muster und Merkmale aus den zur Verfügung gestellten Daten gelernt. Dies spart Zeit und Ressourcen. Sie lassen sich so verwenden, wie sie sind. Oder sie werden mit spezifischen Daten, die sich auf die jeweilige Aufgabe beziehen, weiter verfeinert. Infosys Topaz profitiert von den Vorteilen von mehr als 150 vortrainierten KI-Modellen unter seinen mehr als 12.000 KI-Assets, um das Potenzial von Menschen, Unternehmen und Gemeinschaften zu erweitern. Die Funktion „Document Comprehension“ zeigt beispielsweise ein vortrainiertes Modell, das Dokumente in der Realität versteht und verarbeitet.

Was raten Sie Unternehmen, die nach neuen und disruptiven Geschäftsmodellen suchen?

Infosys empfiehlt Unternehmen, die nach neuen Geschäftsmodellen suchen, einen mehrstufigen Ansatz. Erstens: Einsatz von Design Thinking, um sich in die Kunden hineinzuversetzen, Prototypen zu entwickeln und Lösungen zu testen. Zweitens: Eine zukunftsfähige digitale Strategie entwickeln, die neue Technologien und den Marktwettbewerb versteht. Drittens: Connected Ecosystems wie Infosys Topaz schaffen, um Daten zu demokratisieren, die disruptive Modelle und neue Einkommensströme ermöglichen. Viertens: Mutige Schritte, um disruptive Veränderungen zu bewältigen, proaktiv neue technologische Chancen ergreifen. Und schließlich KI und andere neue Technologien als Katalysator für neue Geschäftsmodelle und Produkte nutzen.

Inwieweit waren Sie in der Lage, Ihren eigenen Wandel in Bezug auf KI-Lösungen zu realisieren?

Infosys hat erhebliche Fortschritte bei der Umsetzung seiner eigenen Transformation hinsichtlich KI-Lösungen gemacht. Die Transformation spiegelt einen KI-First-Ansatz wider, bei dem KI-Technologien in seine Marktangebote, Unternehmensabläufe und Kundenservices einfließen:

• Das Topaz-Angebot von Infosys ist darauf ausgelegt, Wachstum zu beschleunigen, vernetzte Ökosysteme aufzubauen und Effizienzsteigerungen in großem Umfang zu erzielen. Es hat beispielweise ein Unternehmen in die Lage versetzt, eigenständig Datensignale zu verknüpfen, kognitive Lösungen zu liefern und den Kundenservice durch generative KI-Technologien zu verbessern.
• Außerdem ermöglichte es einer britischen Bank die Umstellung von mehr als 2.000 Kundendienstprozessen, so dass diese nun nahezu in Echtzeit statt innerhalb einer Woche ablaufen.
• Infosys Generative AI Labs ist eine weitere Initiative, bei der generative KI-, Analyse- und Cloud-Technologien eingesetzt werden, um die Transformation von Unternehmen zu beschleunigen. Infosys entwickelte fast 50.000 wiederverwendbare intelligente Dienste, um seine Abläufe und Kundenkontakte durch KI-Technologien zu verbessern.

Zusammenfassend lässt sich sagen: Infosys hat seine eigene Transformation hinsichtlich KI-Lösungen deutlich vorangetrieben. Dazu gehört die Entwicklung und der Einsatz von Angeboten wie Infosys Topaz und dem Cloud-First-Angebot Infosys Cobalt ebenso wie Generative AI Labs und die Nutzung verschiedener KI-Frameworks und -Technologien. So ließen sich Geschäftsprozesse neugestalten und die Wertschöpfung beschleunigen.

Inwieweit werden die neuen Technologien für KI und Machine Learning (ML) die Welt verändern?

Machine Learning hilft dabei zugrunde liegender Trends in Daten zu erkennen und ist für zahlreiche Bereiche wichtig. Die Entwicklung hin zu einer KI auf menschlichem Niveau hat das Potenzial, die Gesellschaft erheblich zu beeinflussen. KI und ML haben erhebliche Auswirkungen auf unterschiedliche Branchen und drängen Unternehmen dazu, diese Technologien zu nutzen, um produktiver und innovativer zu sein. Wirtschaftlich gesehen könnte KI das globale BIP bis 2030 um 15,7 Billionen Dollar bzw. 14 Prozent aufgrund KI-gesteuerter Automatisierung und Investitionen steigern –  insbesondere in Regionen wie China, Nordamerika und Nordeuropa. Diese Technologien sind ein wesentlicher Bestandteil der wirtschaftlichen und potenziell der gesellschaftlichen Entwicklung sowie des industriellen Wandels. Sie zeigen den Weg zu einer stärker vernetzten und automatisierten Welt auf.

Welchen Rat geben Sie Unternehmen, wenn es um die aktuelle Gesetzgebung zum EU-KI-Gesetz geht?

Unternehmen sollten sich proaktiv auf das KI-Gesetz der EU vorbereiten: es bringt neue Pflichten für Organisationen, die KI-Systeme entwickeln und einsetzen. Hier einige Überlegungen:

1. Risikomanagement: Umfassendes KI-Risikomanagementprogramm einführen, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen, rechtliche, Reputations- und wirtschaftliche Risiken zu minimieren und eine faire und ethische Nutzung von KI-Systemen sicherzustellen.
2. Nachweis des KI-Nutzens: Nachweis, dass KI in der jeweiligen Branche einen messbaren Wert schafft, um dem KI-Gesetz zu entsprechen.
3. Auswirkungen verstehen: Unternehmen müssen sich mit dem KI-Gesetz vertraut machen, um zu verstehen, welche Auswirkungen es auf sie haben kann. Dazu gehören auch Compliance- und Versicherungsaspekte. Sie sollten die KI-bezogenen Risiken einschätzen und auf Fragen von Versicherern in Bezug auf KI-Einsätze vorbereiten.
4. Auseinandersetzung mit der vorgeschlagenen Gesetzgebung: Die vorgeschlagene KI-Gesetzgebung detailliert lesen, um deren Rahmen und die regulatorische Landschaft zu verstehen, die sie für KI-Anwendungen vorgibt.
5. Über Aktualisierungen auf dem Laufenden bleiben: Sich über die Entwicklung des KI-Gesetzes und seine eventuelle Verabschiedung auf dem Laufenden halten. Nur so lassen sich Vorschriften einhalten und Unternehmen sind in der Lage, sich an etwaige Änderungen anzupassen.

Dank dieser Schritte sind Unternehmen in einer besseren Position, um sich in der durch das EU-KI-Gesetz geschaffenen Regulierungslandschaft zurechtzufinden. Damit lassen sich sowohl die Vorschriften einhalten als auch der Nutzen von KI-Anwendungen maximieren.

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