Autor: Matthias Körbitzer

Während man am Anfang der 90er-Jahre noch Programmierkenntnisse benötigte, um einen Webserver oder eine Internetseite zu erstellen, kann heute jeder innerhalb weniger Stunden einen Webshop einrichten und die eigenen Produkte einem weltweiten Markt zur Verfügung stellen. Nicht viel anders sieht es in puncto Cloud Computing aus. Entsprechende Services sind längst zu einem festen Bestandteil der IT-Infrastruktur in Unternehmen geworden. Die Vorteile liegen auf der Hand: Die Möglichkeit, schnell zusätzliche Ressourcen bereitzustellen, Workloads zu verschieben oder je nach Bedarf zu skalieren, macht Unternehmen flexibler und widerstandsfähiger in einem immer härter werdenden Wettbewerbsumfeld. Cloud-Kunden brauchen zudem weniger eigene Infrastrukturen, was sich natürlich auch auf die Kapitalbindung sowie das gesamte Betriebsmodell auswirkt. Gewissermaßen trägt die Cloud sogar zur Demokratisierung der Digitalisierung bei – immerhin hat nun jeder Zugriff auf hochmoderne Anwendungen.

Trotzdem: Die Migration in die Wolke ist kein Selbstläufer, wie viele Unternehmen schmerzlich erfahren müssen. Das liegt einerseits an den technischen und organisatorischen Hausaufgaben, die Firmen vorab erledigen müssen. Mindestens genauso wichtig ist ein kultureller Wandel – die Rede ist vom Cloud Mindset. Der Wandel kann auf Business-Seite darin bestehen, auf ein agiles Betriebs- und Geschäftsmodell umzustellen, auf IT-Seite kann er sich darin äußern, dass Silos aufgebrochen werden und agile Denkweisen Einzug halten. Fakt ist allerdings auch, dass in jedem vierten Unternehmen die falsche Unternehmenskultur die Cloud-Migration erschwert beziehungsweise riskanter macht. Zu dieser Selbsteinschätzung kommen jedenfalls die jüngst für eine Studie der Computerwoche befragten Firmen.

Nun, es gibt keine verbindliche Definition des Begriffs „Cloud Mindset“, aber einige Vorstellungen, was damit verbunden ist. Aus Sicht der Finanzabteilung ermöglicht eine „Cloud-Denkweise“ den Übergang von CapEx zu OpEx. Für die IT bedeutet es, von der zeitaufwändigen Anschaffung und Verwaltung von Hardware, Software und Services zu ressourcenschonenden As-a-Service-Angeboten überzugehen, was auch die Frage nach ausreichend geeigneten Skills in einem knappen Personalmarkt adressiert. Und für das Unternehmen selbst liegt der Vorteil darin, schnell zu einem agilen Geschäftsmodell wechseln zu können.

Ich möchte aber noch einen weiteren Aspekt hinzufügen: Mit dem Einzug der Cloud hat sich der Grad der Standardisierung erhöht – Cloud-Lösungen sind keine individualisierten Unternehmenssysteme mehr. Bei As-a-Service-Angeboten werden alle Innovationen, neuen Funktionen und nicht zuletzt aktuellste IT-Security-Lösungen dem gesamten Kundenstamm zur Verfügung gestellt. Das Ziel: sicherere, schnellere und stabilere Funktionalitäten. Dies bedeutet jedoch nicht, dass ein System nicht mit den Bedürfnissen von Unternehmen mitwachsen kann. Wer aber mit sehr individuellen Anforderungen den Gang in die Cloud antritt, hat das Prinzip nicht verstanden. Wer kein etabliertes Vorgehen für die Migration wählt, welches immer Modernisierung, Optimierung und einen gewissen Grad der Standardisierung bereits im Vorfeld einschließt, wird seine gewünschten Ziele nicht erreichen. Der große Vorteil ist doch, dass sich Unternehmen auf ihre Kernaufgaben konzentrieren können und sich wenig Gedanken über die Komplexität der IT machen müssen, von der der Erfolg ihres Geschäftes in Zeiten der Digitalisierung immer stärker abhängig ist.

Damit Cloud-Infrastrukturen selbst nicht zu einem komplexen Konstrukt ausufern, sollten Unternehmen dem Prinzip der Simplifizierung folgen und auf Best Practices zum Beispiel in Form von Managed Services setzen. Und das erfordert nun einmal das richtige Mindset.

Gastautor: Matthias Körbitzer, Head of Managed Hybrid Cloud Infrastructure Services & Solution Practice bei NTT Ltd.

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Autor: Matthias Körbitzer

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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Da hört und liest man „Aufbruch in eine neue Zeit“, oder „Künstliche Intelligenz verändert uns Menschen und die Welt“, stimmt. ChatGPT kann in unglaublich kurzer Zeit Texte sowie Programmcode verfassen und schreibt Aufsätze. Auch das ganze Internet auszulesen stellt kein Problem mehr dar. Die Technologien entwickeln sich mit einer rasenden Geschwindigkeit. In den kommenden Jahren wird KI als treibende Macht unseren Planeten verändern, unsere menschlichen Fähigkeiten erweitern und das Arbeitsleben auf den Kopf stellen. Aber was passiert da wirklich, trotz der ganzen Euphorie? Der KI-Boom wird weithin als die nächste technologische Revolution angesehen, die das Potenzial hat, eine neue Welle von Start-ups in die Stratosphäre des Silicon Valley zu katapultieren. Im Jahr 2021 verließ eine Gruppe von Ingenieuren OpenAI, weil sie befürchteten, dass sich das Pionierunternehmen für künstliche Intelligenz zu sehr auf das Geldverdienen konzentriert hatte. Stattdessen gründeten sie Anthropic, ein gemeinnütziges Unternehmen, das sich der Entwicklung verantwortungsvoller KI widmet. Vor kurzer Zeit haben die Weltverbesserer von Anthropic einen überraschenden Partner gefunden: Sie gaben eine Vereinbarung mit Amazon im Wert von bis zu vier Milliarden Dollar bekannt. „Doch anstatt die jahrzehntelange Vorherrschaft von Big Tech in der Internetwirtschaft zu brechen, scheint der KI-Boom bisher eher in deren Hände zu spielen. „Hochmoderne KI erfordert riesige Mengen an Rechenleistung – ein Weg, der aufstrebende Unternehmen direkt zu Microsoft, Google und Amazon führt.“, so beschrieb es Gerrit De Vynck, Technikreporter für die Washington Post, diesen Monat. Wir müssen also aufpassen, sonst werden fünf Konzerne unsere Welt von morgen gestalten, oder besser:

Wir brauchen auch in Deutschland und Europa große KI-Modelle, die wir trainieren und die uns kulturell verstehen. Aber wie ist es momentan um den europäischen KI-Markt bestellt? Laut dem Handelsblatt vom 30. Juni, gibt es derzeit 23 KI-Einhörner in Europa und 142 in den USA. In diesem Kontext fließt auch viel Wagniskapital an die Unternehmen und die Aktionäre sind begeistert von der neuen Revolution, winken doch große Gewinne. Es scheint so, dass der KI-Hype die Lust am Gründen befeuert. Unternehmen wie z. B. DeepL oder Aleph Alpha stehen mit an der „KI-Spitze“ Deutschlands. Die KI-Lösungen von Aleph Alpha richten sich mit dem Sprachmodell „Luminous“ vorrangig an an Unternehmen und Behörden. Taxy.io z. B. ist ein Spin-off der RWTH Aachen, das sich mittels künstlich intelligenter Software der Automatisierung in der B2B-Steuerberatung widmet. Die Aachener unterstützen Steuerkanzleien, indem Recherche- und Analysetätigkeiten von Literatur und Mandantenfällen automatisiert werden, wodurch mehr Zeit für die eigentliche Beratung bleibt. Dafür macht sich Taxy.io Technologien aus der Computerlinguistik und der künstlichen Intelligenz zunutze. Über eine spezielle, semantische Suchtechnologie kann passendes Steuerfachwissen aus Datenbanken abgerufen, zugeordnet und verarbeitet werden. Die KI von Taxy.io ordnet zudem neue Gesetzesänderungen, juristische Kommentare oder Handlungsempfehlungen automatisch individuellen Mandanten zu und identifiziert Beratungsanlässe. Im Gespräch mit der Redaktion erklärte Sven Peper: „Mit der Mission, Unternehmen aus diesem Steuerdschungel zu befreien, haben wir 2018 Taxy.io gegründet und uns darauf konzentriert, gutachterliche Tätigkeiten für Steuerkanzleien und Steuerabteilungen effizienter zu gestalten. Dabei war das Thema künstliche Intelligenz ein elementarer Teil unserer DNA.“

Automatisierung und KI

Der Einsatz von KI wird in vielen Bereichen einen technologischen Sprung ermöglichen, auch in der Automatisierung. In den Digitalisierungsbestrebungen vieler Unternehmen sind Automatisierungsprozesse mittlerweile fest in der Unternehmensstrategie verankert.

Der Einsatz von Robotic Process Automation und intelligenter Automatisierung ist für mittelständische und große Unternehmen wichtiger denn je. Die Vorteile liegen auf der Hand: Kostenreduktion repetitiver Tätigkeiten, Mitarbeiterentlastung zur Fokussierung auf wertschöpfende Tätigkeiten, Prozessstabilität und die Reduzierung der Abhängigkeit vom Fachkräftemangel, was zurzeit besonders wichtig ist. In diesem Kontext betonte Fabian Czicholl, von Appian im Gespräch mit der Redaktion: „Automatisierung ist für Unternehmen kein ‚Nice-to-have‘ mehr, sondern ein ‚Must-have‘.  Appian wurde erst im Oktober 2023 im Gartner Magic Quadrant für Enterprise-Low-Code-Anwendungsplattformen als führend eingestuft. Die Plattform modernisiert Low-Code-Entwicklung und Prozessautomatisierung, indem sie Innovation, Effizienz und Wachstum mit generativer KI vorantreibt. „Was uns unserer Meinung nach von anderen Low-Code-Anbietern unterscheidet, ist der Fokus auf Prozessautomatisierung mit künstlicher Intelligenz“, ergänzt Michael Beckley, CTO und Gründer von Appian. „Unsere Low-Code-Private-AI ermöglicht es Unternehmen, generative KI heute sicher zu nutzen. Darüber hinaus ermöglicht unsere ‚Data Fabric‘ die einfache Integration von privater KI in jeden Geschäftsprozess.“ In diesem Kontext bezieht sich Hyperautomatisierung im Wesentlichen auf den Einsatz intelligenter Technologien wie robotergesteuerte Prozessautomatisierung, Low-Code-/No-Code-Plattformen, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um möglichst viele Prozesse zu identifizieren und zu automatisieren.

Aufbruch zur Transformation KI und ML verändern uns und unsere Welt.

KI-Sprachmodelle wie ChatGPT bieten ein enormes Potenzial, Prozesse effizienter zu gestalten, die Qualität im Unternehmen zu sichern und neue Kundenmehrwerte zu schaffen. Unternehmen, die schon heute auf diese disruptive Technologie setzen, verschaffen sich zudem einen Wettbewerbsvorteil Generative-AI-SaaS-Anwendungen bringen aber auch erhebliche Risiken für die Datensicherheit mit sich. Unternehmen und Datenschutzteams sollten sich vor der Implementierung von KI-Lösungen mit der DSGVO und den geltenden Regeln beschäftigen. Gerade beim Einsatz von Large Language Models wie ChatGPT ergeben sich datenschutzrechtliche Bedenken. User können z. B. personenbezogene Daten eingegeben, sodass auch die generierten Antworten personenbezogene Daten enthalten können. Für diese Verarbeitung liegt normalerweise keine Rechtsgrundlage vor, da der Anwender zuvor keine Einwilligung erteilt hat. Außerdem haben die größten KI-Modelle ihre Server in den USA, sodass die Daten in ein datenschutzrechtlich unsicheres Drittland übermittelt werden. Für die Verwendung im Unternehmen müsste dann sogar ein Auftragsverarbeitungsvertrag inklusive Standardvertragsklauseln gefertigt werden. Um den Datenschutz zu gewährleisten, sichern diverse Tools sensible Daten beim Einsatz generativer KI-Anwendungen. Die Netzwerk- und Cloudsecurity-Spezialisten von Netskope bieten automatisierte Tools für Sicherheitsteams, um kontinuierlich zu überwachen, auf welche Anwendungen (z. B. ChatGPT) Unternehmensbenutzer zugreifen möchten. Das Unternehmen wurde von renommierten Ingenieuren und von führenden Sicherheits- und Netzwerkanbietern wie Palo Alto Networks, Juniper Networks, Cisco und VMware gegründet.

Training und wieder Training

Ein Problem, mit dem viele Unternehmen regelmäßig konfrontiert werden, wenn sie Machine Learning (ML) und KI für ihre Zwecke einsetzen wollen, liegt in der fehlenden Rechenleistung und den technischen Ressourcen. Firmen, die beispielsweise eine automatisierte Qualitätsprüfung der Produktion mittels aufgenommener Bilder durchführen möchten, benötigen unter normalen Umständen mehrere 10.000 Bilder und mehr, um ein gut funktionierendes neuronales Netz zu trainieren.

Nicht nur die Menge an benötigten Bildern stellt ein Problem dar, sondern vor allem auch das Training des neuronales Netzes an sich. Die Komplexität ist so hoch, und erfordert jede Menge Rechenleistung, um brauchbare Ergebnisse zu erzielen. Mit den normalen Möglichkeiten, die Unternehmen zur Verfügung stehen, wird es recht anspruchsvoll eigene KI-Modelle zu trainieren. Es kommt eben auch auf den Anwendungsfall und den jeweiligen Prozess an. 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. Dazu erklärte unserer Redaktion Martin Weis von Infosys: „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.“

Die EU KI-Gesetzgebung:

Unternehmen aus der EU, die heute schon KI-Anwendungen zum Einsatz bringen oder gerade entwickeln, sollten sich jetzt schon mit den neuen Regeln der KI-Verordnung auseinandersetzen.

Auch wenn das Gesetz noch nicht beschlossen wurde, lohnt es die aktuellen Vorschläge und Anträge zu studieren. Die geplante KI-Verordnung, ist ein Prestigeprojekt der EU. Es ist zu erwarten, dass das groß angelegte Regulierungsvorhaben die Verbreitung und den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der EU und über ihre Grenzen hinaus, erheblich beeinflussen wird. Sieht man sich in diesem Kontext die aktuelle Diskussion und den Denkansatz der Politik an, so wird in der Ampelkoalition die Forderung laut, den Einsatz von KI-Technologie zu besteuern. „Grundsätzlich kann man darüber nachdenken“, sagte der Co-Chef der SPD-Linken, Sebastian Roloff, im Juni erst dem Handelsblatt. „Die Idee der KI-Steuer gleicht dem Konzept der Maschinensteuer, die auch bisher schon ins Spiel gebracht wurde, wenn technischer Fortschritt Arbeitsplätze und damit Einnahmen des Staates wegfallen lässt.“

Ob das der richtige Zeitpunkt ist, das Thema anzuschneiden, ist fraglich. Gerade jetzt, wo doch die „Fabrik der Zukunft“ und Industrie 4.0 die Chancen bieten, den Industriestandort Deutschland wieder fit zu machen. Übrigens auch im Hinblick auf die Möglichkeiten, die durch KI und ML für unseren Standort und neue Geschäftsmodelle entstehen. Für alle Unternehmen, die sich gerade auf der Transformationsreise befinden, ist die Verunsicherung groß.

Autor: Bernhard Haselbauer

Trend-Termine KI-Events KI-X – Die KI-Konferenz für HR, 19. bis 20. März 2024, Berlin Hannovermesse – KI & Maschinelles Lernen 22. bis 26. April 2024, Hannover IT-Trans – Intelligente Lösungen im Personenverkehr, 14. bis 16. Mai 2024 Karlsruhe Contra – Die KI Marketing Konferenz, 05. bis 06. Juni 2024, Düsseldorf Vision – Weltleitmesse für Bildverarbeitung, 08. – 10. Oktober 2024, Stuttgart

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Werke zum Thema

Sie interessieren sich für die neuen Technologien rundum KI und ML?

Wir auch!

Wie KI-Lösungen- und Modelle heute angewendet werden, haben wir für Sie auf unseren Webseiten zusammengetragen. Mit Fallbeispielen, Interviews und Gastbeiträgen, zeigen wir auf, wie neue Geschäftsmodelle entstehen, funktionieren und implementiert werden können.

https://trendreport.de/tag/kuenstliche-intelligenz/

CC BY-ND 4.0 DE

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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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Das Ende der Third-Party-Cookie-Ära rückt näher. Traditionelle Advertising-Strategien auf Basis persönlicher Da­ten gehören ab 2024 der Vergangen­heit an. Was den Zuspruch der Verbraucher:innen findet, wirft bei Marken und Werbetreibenden die Fra­ge nach Alternativen auf. Eine der be­währten Alternativen für die cookielo­se Zukunft: Contextual Advertising.

Beim Contextual Advertising werden Anzeigen im passenden Kontext ausge­spielt: Verbraucher:innen werden Wer­beanzeigen angezeigt, die zu dem In­halt passen, den sie sich just in dem Moment ansehen – ohne dass dafür auf persönliche Daten der Nutzer:innen zugegriffen werden muss. Kontextuelle Werbung ist datenschutzkonform und trägt somit zur positiven Markenwahr­nehmung durch die Konsument:innen bei.

Auch im Kampf um Aufmerksamkeit hat Contextual Advertising die Nase vorn: Rund 10.000 Anzeigen werden Nutzer:innen täglich angezeigt. Nur vier von hundert Anzeigen bekommen dabei mehr als eine Sekunde Aufmerk­samkeit. Anzeigen sollten User:innen nicht nur mit ihrem Design ins Auge springen, sondern müssen relevant sein, um aufzufallen. Und wann ist Werbung relevant? Wenn sie den per­sönlichen Interessen und Bedürfnis­sen der Verbraucher:innen entspricht. Das gewährleistet kontextbezogene Werbung.

Nicolas Poppitz: „Beim Contextual Advertising werden Anzeigen im passenden Kontext ausgespielt.“

Sie platziert Anzeigen in Artikeln und auf Webseiten, die für die jeweiligen Zielgruppen relevant sind. Dafür wer­tet kontextuelle KI-Technologie mit ei­nem menschenähnlichen Verständnis Millionen von verfügbaren Informatio­nen wie Schlüsselwörter, Seitentypen, Phrasen und Medienkanäle aus. Sprich: Die KI analysiert Texte, Bilder und Videos, die für eine enge Verbin­dung von Content und Kontext rele­vant sind. Und das länder- und sprach­übergreifend. Was manuell umgesetzt Tage oder Wochen beanspruchen wür­de, wird von der KI in Echtzeit umge­setzt. Das garantiert eine passgenaue, skalierbare und effektive Zielgruppen­ansprache. Das Non-Plus-Ultra einer jeden Kampagne. In Verbindung mit generativer KI ist kontextuelle KI darü­ber hinaus in der Lage, Anzeigen so zu modifizieren, dass sie auf den Webin­halt abgestimmt werden, in dem sie ausgespielt werden. Das heißt: Wird beispielsweise in der Weihnachtszeit ein Laptop beworben, wird das Pro­dukt in der Anzeige in einem entspre­chend weihnachtlichen Design ausge­spielt. Das verspricht eine erhöhte Kaufbereitschaft der Verbraucher:innen.

Konsument:innen freuen sich über den Schutz ihrer Daten und personalisierte Anzeigen. Marken und Händler:innen über ihre Umsätze. Und Werbetreiben­de über optimal genutzte Werbebud­gets. Kontextuelle Werbung ist somit ein Win-win-win für alle Beteiligten.

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Steigende Auslastung, ein Mangel an qualifizierten Fachkräften und bis zum Bersten angespannte Lieferketten – viele Unternehmen agieren heute unter zunehmend komplexen und volatilen Bedingungen. Sie sehen sich einem herausfordernden wirtschaftlichen Umfeld mit sich ständig ändernden Kundenerwartungen, geopolitischen Verwerfungen und immer strikteren gesetzlichen Anforderungen konfrontiert. Zusätzlich verschärft werden diese Herausforderungen durch die noch immer nicht vollständig überwundenen Folgen der Pandemie sowie Disruptionen einer Digital-First-Welt. Unternehmen sind ge­zwungen, ihre digitalen Transformationsstrategien zu beschleunigen. Viele sind bereits dabei, ihre betriebliche und technologische Infrastruktur umzugestalten, um auf diese Herausforderungen zu reagieren. Technische Voraussetzung dafür ist eine umfassendere Automatisierung ihrer IT- und Geschäftsprozesse mittels diverser etablierter Automatisierungstechnologien inklusive Business Rules und Policies – eben eine „Hyperautomatisierung“.

Gastautor Fabian Czicholl, betont: „Hyperautomatisierung geht über das bloße Automatisieren hinaus.“

Die Chancen der Hyperautomatisierung

Hyperautomatisierung geht über das bloße Automatisieren hinaus. Sie basiert auf der Kombination verschiedener Technologien wie Robotic Process Automation (RPA), natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML). Anstatt eine einzelne Aufgabe zu automatisieren, ermöglicht Hyperautomatisierung die Digitalisierung mehrerer Aufgaben innerhalb eines umfassenderen Prozesses. Dies ist die Grundlage für eine funktions- und prozessübergreifende Fähigkeit zur Entscheidungsfindung und damit für geschäftliche Agilität und Resilienz. In der Praxis bedeutet dies, dass Unternehmen nicht nur bestimmte Aufgaben automatisieren, sondern ihre gesamte Wertschöpfungskette mit Hyperautomatisierung durchdringen sollten. Sie ermöglicht es Unternehmen, Aufgaben mit noch mehr Konsistenz, Genauigkeit und Geschwindigkeit zu erledigen. Dies wiederum senkt die Kosten und verbessert die allgemeine Kundenzufriedenheit. So können Unternehmen jeder Größe und Branche nicht nur effizienter arbeiten, sondern auch datengetriebene, vorausschauende Entscheidungen treffen.

KI eröffnet neue Perspektiven

Mit ihrem ganzheitlichen Ansatz bereitet Hyperautomatisierung den Weg für die Implementierung innovativer Technologien. So bietet sie Unternehmen die Chance, KI-gestützte Anwendungen nahtlos in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren und so Produktivität und Effizienz noch weiter zu steigern. Mit einer intelligenten Automatisierungsstrategie können Unternehmen Innovationen beschleunigen und neue Einnahmequellen erschließen bei gleichzeitiger Kostenoptimierung. Hyperauto­matisierung ist eine langfristige, strategische Weichenstellung, die den Weg für den Unternehmenserfolg von morgen ebnet.

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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

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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.

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