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Autor: Matthias Achim Teichert (Partner #FORTSCHRITT)
- 18.09.2020 -

Die rapide Entwicklung von Hardware und Software hat in den letzten Dekaden zu einer digitalen Revolution geführt. Netzwerke und Plattformen dominieren die Welt der digitalen Geschäftsmodelle und eröffnen immer mehr Möglichkeiten. In diesem Beitrag geht es um die drei Hebel der Digitalisierung und die Evolution der Rechenmaschinen.

Digitalisierung ist in aller Munde und wird dabei zugleich als Buzzwort für die Lösung aller Probleme angeführt. Mit diesem Beitrag möchten wir Aufklärungsarbet leisten und sowohl ökonomisch lukrative Handlungsfelder aufzeigen als auch die Entwicklung und die scheinbar grenzenlosen Potenziale hochmoderner Rechenmaschinen skizzieren.

Drei Hebel der Digitalisierung

Im Allgemeinen haben Projekte mit dem Fokus „Digitalisierung“ drei mögliche Ausrichtungen:

1.) Kostenoptimierung

2.) Nutzensteigerung für den Kunden

3.) Ermöglichung neue Geschäftsmodelle

Digital verstehen Hebel Digitalisierung2 FORTSCHRITT

Abb. 1: Die drei Hebel der Digitalisierung (Quelle: eigene Abbildung)

Mit Kostenoptimierung ist meist die erste Welle der Digitalisierung gemeint, welche stark auf die bestehenden Kostenstrukturen einwirken soll. Mit der Kostenoptimierung können Firmen ihre Overhead-Kosten reduzieren, ihre Renditen verbessern und somit mittelbar auch ihre Liquidität sichern. Beispielsweise kann eine Kostenoptimierung durch die Einführung und die Verbesserung digitaler Systeme (beispielsweise ERP, CRM, SCM, CMS, DMS usw.) erreicht werden. Des Weiteren sind das Erstellen von Schnittstellen und die Verbesserung der Datenverarbeitung übliche Projekte, um Kostenstrukturen zu optimieren.

Nutzensteigerung für den Kunden ist die zweite Welle von Projekten der Digitalisierung. Diese Steigerung des Kundennutzens kann beispielsweise bei den Herausforderungen in den Bereichen Neukundengewinnung, Kundenbindung, Umsatzsteigerung oder bei anderen Optionen helfen. Zum Beispiel werden mit neuen digitalen Kommunikationskanälen (z.B. ChatBot oder Social Media) Vertriebsoptionen (z.B. Webshop oder via WhatsApp), Bonusprogrammen oder KI-fixierter Kundenbetreuung der Nutzen für User und Kunden gesteigert.

Die Dritte Welle der Digitalisierung beschäftigt sind mit Projekten zu neuen Geschäftsmodellen und ist komplexer als die in den ersten beiden Wellen. Die Erstellung neuer digitaler Geschäftsmodelle ist für Unternehmen immer „Neuland“ und somit hochkomplex, wodurch umfangreich neues Know-how notwendig ist. In den wenigsten Fällen stehen die benötigten Fähigkeiten bereits in der ursprünglichen Organisation des Unternehmens bereit, sodass viel „Lehrgeld gezahlt werden muss“ und eine hohe Lernbereitschaft notwendig ist. Obwohl die Unwägbarkeiten in der dritten Welle der Digitalisierung am größten sind, sind auch die Potenziale und Perspektiven am lukrativsten. Bekanntlich hilft das Glück nur den Tüchtigen, was sich bislang auch in der Corona-Krise zeigt - in brancheninternen Vergleichen sind die „digitaleren“ Unternehmen erfolgreicher durch die Krise gekommen.

Produktionskosten sind Limes gegen Null

Einer der größten Unterschiede zwischen der physischen und der digitalen Welt ist der benötigte Aufwand für die Vervielfältigung. Denn mit fortlaufend steigenden Stückzahlen sinken die einzelnen Kopier- bzw. Erzeugungskosten. Denn die Grenzkosten für jede Re-Produktion sinken, sodass sie bei einer unendlich großen Anzahl gegen Null laufen. Vereinfacht gesagt: Das Kopieren von digitalen Inhalten und Leistungen kostet sehr wenig und wird mit steigender Anzahl auch nicht preisintensiver. Dies steht im kompletten Gegensatz zu physischen Produkten! Unabhängig von Produktionsoptimierungen können die Preise durch die Endlichkeit von Kapazitäten und Ressourcen nicht auf Null gesenkt werden. Die gefühlt unendliche Speicherkapazität erhöht die Motivation zum Kopieren, sodass häufig Speicherplatz nicht effizient genutzt wird.

Zu den Kostenstrukturen und den verschiedenen Konstellationen bei Grenz-, Durchschnitts-, Fix-, Installations-, Betriebs- und Entsorgungskosten sowie bei variablen Kosten klärt unser Blog "Am Ende dreht sich alles ums Geld“ auf.

Die Daten sind schon da!

Die Entwicklung von Rechenmaschinen und Hilfsmitteln zum Rechnen hat eine lange Historie. Die ersten Rechenhilfsmittel, auch „Abakus“ genannt, sind bei den Sumerern um 2500 v. Chr. genutzt worden. Die ersten automatisierten Systeme waren heuristisch ausgerichtet und halfen beim „Finden“, ermöglichten aber keine klare Quantifizierung. Diese auf Heuristik basierten Systeme entstanden ab 1837 und werden zum Teil heute noch bei unvollständigen Eingangsdaten genutzt, um zu möglichst sinnvollen Ergebnissen zu gelangen. Zum Beispiel werden beim Suchen von Analogien, beim systematischen Probieren oder der Suche nach Viren anhand deren typischer Merkmale heuristische Ansätze verwendet.

Wissensbasierte Systeme sind die nächste Stufe der Evolution der Rechner, die nach klaren Regeln, Definitionen und Gleichungen funktionieren. Solche Regeln, Definitionen und Gleichungen werden als Algorithmen bezeichnet. Algorithmen sind benannt nach dem persischen Mathematiker „Al-Chwarizmi“ bzw. im griechischen „Algorismi“. Diese wissensbasierten Systeme sind meist in sich geschlossen und mit dem Wissen von Experten bestückt, welches diese Anlage verarbeitet. Der deutsche Ingenieur Zuse, der Ende der 1930er / Anfang der 1940er Jahre einen Rechner entwickelte, ist als Pionier auf dem Gebiet der Rechenmaschinen anzusehen. Auch heute noch finden wissensbasierte Systeme Anwendung in Taschenrechnern, Waschmaschinen oder Anlagen mit Lochstreifen.

Lernende Systeme sind die Weiterentwicklung der wissensbasierten Systeme und die darauffolgende Stufe der Evolution von Rechnern. Die lernenden Systeme sind als offene Systeme konzipiert, damit eine Interaktion mit Menschen oder anderen Systemen als auch die Modifizierung des gesamten Systems möglich ist. Für das Modifizieren bzw. das Lernen und für die Erreichung optimaler Ergebnisse müssen die Systeme mit Datenmassen (Big Data) aufgeladen werden. Denn erst mit ausreichend Daten ist es möglich, die Inhalte zu clustern, Muster aufzuzeigen oder quantifizierte Erkenntnisse abzuleiten. Die notwendige Datensammlung und Bereitstellung für die lernenden Systeme ist der Beginn von „Big Data“ und begann ab den 1990er Jahren. Heute sind die meisten Systeme und Rechner lernende Systeme, wie zum Beispiel ERP- und CRM-Systeme.

Kognitiven Systeme sind die Weiterentwicklung der lernenden Systeme und aktuell die modernste Evolutionsstufe bestehender Rechensysteme im Masseneinsatz. Die kognitiven Systeme suchen eigenständig nach notwendigen Informationen, um Muster zu erstellen oder Erkenntnisse zu clustern. Es erkennt die Muster des jeweiligen Nutzers, leitet aus diesen dessen Vorlieben ab und artikuliert Vorschläge. Für die Funktionsweise kognitiver Systeme ist eine umfangreiche Interaktion mit Menschen und anderen Systemen notwendig, was diese Systeme ohne ausreichend Schutz sehr angreifbar gegen Cyberangriffe macht. Das autonome Fahren, digitale Zwillinge, Künstliche Intelligenz[1] oder individualisierte Content-Platzierung basieren heute auf kognitiven Rechnersystemen.

Die kognitiven Systeme werden nicht das Ende der Entwicklung der Rechner sein. In der Zukunft wird die Entwicklung von Rechnersystemen von Bio-Computern, Quanten-Rechnern und der Steigerung der künstlichen Intelligenz (KI) geprägt sein. Mit der Steigerung und Verbesserung der qualitativen und quantitativen Kapazitäten der Rechner werden diese in baldiger Zukunft die menschlichen Fähigkeiten und die menschliche Intelligenz übertreffen. Dies ist der Beginn der „technologischen Singularität“.

Digital Verstehen Evolution Rechner FORTSCHRITT Teichert

Abb. 2: Evolution der Rechensysteme (Quelle: eigene Abbildung)

Fazit

Digitalisierung ist kein Hokuspokus und folgt nach klaren Regeln. Jedoch bestehen Unterschiede zwischen der analogen und der digitalen Welt. Die „digitalen“ Spielregeln zu (er-)kennen und zu nutzen, ist die Formel zum Erfolg. Es ist notwendig, sich passend auf die digitale Welt aus- und einzurichten! Für die Digitalisierung Ihres Unternehmens genügt es nicht, einen Tischkicker zu installieren und einen rauschebärtigen Hipster ins Kollegium aufzunehmen, sondern hierfür werden grundlegende Veränderungen im Mindset, in der Organisation, in den Strukturen und der Ausrichtung Ihres Unternehmens notwendig sein. Sprechen Sie uns gerne hierzu an, denn wir von #FORTSCHRITT haben umfangreiche Erfahrungen beim Beraten und Begleiten von Mittelständler und Konzernen bei der digitalen Transformation. Diese Erfahrungen und Qualität von #FORTSCHRITT spiegelt sich in der Auditierung für alle Bereiche des „go digital“ Programms des Bundeswirtschaftsministeriums. Zudem entwickeln wir Ihre Mitarbeiter mit dem Digital Bootcamp auf die nächste Stufe der Digitalisierung.

 

[1] Künstliche Intelligenz (KI) oder auch artifizielle Intelligenz ist der Bereich der Informatik welches sich mit selbst lernenden Maschinen beschäftigt. Im Englischen artificial intelligence (AI)

Autor

Matthias Achim Teichert

Co-Founder und Geschäftsführer der Think-Tank-Beratungsgesellschaft #FORTSCHRITT.

Matthias Achim Teichert ist Co-Founder und Geschäftsführer der Think-Tank-Beratungsgesellschaft #FORTSCHRITT. Er ist Experte für Company Building und Start-up-Strategien. In diesem Zusammenhang liegen seine Schwerpunkte auf der erfolgreichen Skalierung von Geschäftsmodellen, Go-to-Market-Strategien sowie Marktanalysen. Des Weiteren ist er als Dozent an der WWU Münster für Polit-Ökonomie tätig.

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