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That´s IT!

Die Informations- und Kommunikationsbranche werde in Deutschland noch allzu häufig unterschätzt, klagte Dieter Kempf. Dabei habe ITK zu den beiden großen Arbeitgebern im Lande aufgeschlossen – dem Maschinenbau und dem Autobau, die beide knapp eine Million Menschen in Lohn und Brot halten. Das war vor vier Jahren, als der heutige BDI-Präsident noch Präsident des Hightech-Verbands Bitkom war.

Heute strahlt sein Nachfolger im Bitkom-Amt, Achim Berg, über eine ungebremste Dynamik in der Branche. Zwar haben die beiden traditionellen Branchen – Maschinenbau und Autobau – inzwischen die Millionengrenze an Arbeitskräften überschritten. Aber der größte Arbeitgeber ist hierzulande inzwischen der ITK- und Unterhaltungssektor – mit 1,077 Millionen Beschäftigten. Schlägt man die Elektronikindustrie noch dazu, dann sind in Deutschland knapp zwei Millionen Menschen mit der Nutzbarmachung der kleinen Elektronen in Kabeln und Schaltkreisen beschäftigt.

Und immer noch wird die Branche unterschätzt. Zwar spricht inzwischen jeder Sonntagsredner von der Bedeutung der Digitalisierung und erkennt das Internet als eine Infrastruktur an, die beinahe wichtiger ist als das Verkehrsnetz. Aber immer noch tun sich beispielsweise Banken schwer damit, Kredite auf immaterielle Werte wie Software zu gewähren. Noch immer ist eine Idee, die auf die Veränderung von Geschäftsmodellen zielt, schwieriger zu finanzieren, als ein Patent auf eine neue Verpackungsmaschine. Dabei müsste allein der Diesel-Skandal die Macht des Immateriellen für jedermann deutlich machen: die Automobilindustrie scheut die Hardware-Nachrüstung wie der Teufel das Weihwasser und singt stattdessen das Hohelied des Software-Updates.

Tatsächlich ist die Bedeutung von Software und Systemen für die Weltwirtschaft gar nicht groß genug zu bewerten . Noch immer also dürfte der ITK-Sektor in seiner Wirkung als Enabler und Hygienefaktor unterschätzt werden. Dabei sind alleine in Deutschland mindestens noch einmal eine Million Menschen auch in anderen Branchen mit Informations- und Kommunikationstechnik befasst. Über kurz oder lang wird jedes Unternehmen – egal aus welcher Branche – auch ein Software-Unternehmen sein. Denn immer mehr Produkteigenschaften wandern in die Bits und Bytes, die mit der Hardware mitgeliefert werden.

In der Tat schreitet die Dematerialisierung der Wirtschaft immer weiter voran. Vor 25 Jahren beschäftigten sich die fünf teuersten Unternehmen der Welt mit Öl, Hardware und Großanlagen. Vor zehn Jahren hielt sich allein der Ölgigant Exxon in den Top-Five. Und heute finden sich neben den „Oldies“ Apple und Microsoft nur noch Internet-Giganten in der Fünfer-Gruppe der Reichsten und Schönsten.

IT-Skill ist bereits seit Jahrzehnten eine Mangel-Ressource. Ihr Fehlen behindert das wirtschaftliche Wachstum. Nach Einschätzung von Bitkom-Präsident Achim Berg könnten es hierzulande rund 50.000 Beschäftigte mehr sein, die im ITK-Sektor unterkommen. Die Zahl hält sich erstaunlich konstant über die letzten zwei Jahrzehnte. Schon zu Zeiten der Greencard fehlten 50.000 IT-Fachleute. Heute fehlen die Konzepte, wie diese Differenz mit ausländischen Fachkräften ausgeglichen werden könnte. Es ist eine der vielen Herausforderungen, vor denen die nächste Bundesregierung steht. Sie muss ein Einwanderungsgesetz formulieren, das sich wie eine Stellenbeschreibung für Hochqualifizierte liest.

Aber die Wirtschaft weiß sich auch selbst zu helfen. Im Silicon Valley ist längst ein erbitterter Kampf um die Talente entbrannt. Wer heute einen Arbeitsplatz im Tal der unendlichen Möglichkeiten verlässt, wird einen lukrativeren Posten zwei Blocks weiter finden. Und wer über besondere Qualifikationen verfügt – wie etwa die Entwicklung von Systemen künstlicher Intelligenz –, kann nach einem Bericht der New York Times inzwischen Gehälter zwischen 300.000 und 500.000 Dollar verlangen – ohne Doktortitel und mit wenigen Jahren Berufserfahrung. In Googles KI-Projekt Deepmind beispielsweise sind derzeit rund 400 Mitarbeiter involviert. Die Personalkosten für das Projekt belaufen sich aber auf 138 Millionen Dollar jährlich. Das entspricht einem Durchschnittsgehalt von 345.000 Dollar im Jahr. Und die Gehälter werden weiter hochgetrieben, weil inzwischen auch der Maschinenbau und die Automobilhersteller händeringend nach KI-Experten suchen – weltweit!

Deutschland befindet sich also in einem äußerst wettbewerbsstarken Umfeld, wenn es darum geht, den Fachkräftemangel im Land zu verringern. Es bedarf mehr als nur halbherziger Anstrengungen, um die Wachstumsdynamik in Deutschland beizubehalten. Sonst laufen die Fachkräfte weg. Ihnen folgt das Knowhow, dann geht die Arbeit und schließlich das Geld.

Das wärs dann. That´s IT.

Vor dem HAIpe

In regelmäßigen Abständen liefert uns die Gartner Group Megatrends und Zukunftstechnologien frei Haus, die uns ein anregendes Kribbeln im Rückgrat verursachen, weil sie so unfassbar sind, dass wir nicht glauben können, noch zu Lebzeiten mit ihnen konfrontiert zu werden. Und in der Tat bedeutet dieser Blick in die Kristallkugel der Informationstechnologie auch nach Gartners eigener Definition, dass wir uns nach kurzem Schaudern auch gut wieder den eigentlichen Herausforderungen des digitalen Wandels zuwenden können.

Denn der Hype Cycle, der den Technologieprognosen zugrunde liegt, ist von Gartner im Jahr 2000 in fünf Phasen unterteilt worden: Nach dem Auftauchen der Innovation (I) folgt der Gipfel der überzogenen Erwartungen (II), die schließlich ins Tal der Desillusion (III) führen, worauf sich der sanfte Anstieg der Erleuchtung und realistischen Einschätzung (IV) anschließt, der schließlich auf der Hochebene des produktiven Einsatzes (V) ankommt. Demnach sind die Megatrends und Zukunftstechnologien stets in der Phase der überzogenen Erwartungen.

Aber auch im Hype erkennt man die Richtung, in die sich die Informationstechnologie in einem Zeitraum von fünf bis zehn Jahren bewegen wird. Und der Hype der Stunde schreibt sich mit AI: „Artificial Intelligence Everywhere“ nennen die Gartner-Analysten das, was uns aus neuronalen Netzen und regelbasierten Systemen blüht. Denn während die künstliche Intelligenz auf Servern irgendwo in der Cloud residiert, nutzen alle möglichen mobilen und stationären Anwendungen die AI-Services über APIs – nahtlos und unmerklich.

Und gleich dürfen wir auch wieder neue Hype-Vokabeln lernen:

Artificial General Intelligence ist die Allgemeinverfügbarkeit dieser Dienste, die der menschlichen Intelligenz noch recht nahe kommen soll.
Deep Learning oder Machine Learning beschreibt die Fähigkeit, mit Hilfe neuronaler Netze aus den Aktivitäten für die Zukunft zu lernen. Einsatzgebiete sind Bild-, Sprach- und Gesichtserkennung.
Deep Reinforcement Learning wiederum erweitert die Lernmechanismen um Methoden zur Verstärkung (Belohnung) und Schwächung (Bestrafung) von Impulsen. So wird ein System animiert, sich so weiterzuentwickeln, dass der Anteil an Belohnung möglichst 100 Prozent ist.
Cognitive Computing schließlich beschreibt die Simulation menschlicher Denkprozesse, wie sie heute pionierhaft durch IBM Watson erreicht wird. Dabei wird eine Kombination bereits bewährter Technologien angewendet: Data Mining, Mustererkennung, die Verarbeitung natürlicher Sprache und die Nachahmung menschlicher Fähigkeiten wie Lernen, Erinnern, Argumentation und Problemlösung.

Da AI-basierte Systeme nicht nur menschliches Verhalten simulieren, sondern auch menschliches Verhalten zu deuten verstehen, wird die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine immer komfortabler – jedenfalls für den Menschen. Gartner hat auch dafür einen neuen Hype-Text erfunden: Transparently Immersive Experience. Gemeint ist, dass Maschinen immer mehr in die Ausdruckwelt des Menschen eindringen, ihn verstehen und sich verständlich machen. Dazu tragen nicht nur AI-Funktionen wie Sprach- und Gestensteuerung bei, sondern auch neue Darstellungsformen wie Virtual beziehungsweise Augmented Reality oder die Möglichkeit, von praktisch jedem physischen Gegenstand einen digitalen Zwilling zu erzeugen, der Simulationen, Modifikationen, Wartung, Erweiterungen und Weiterentwicklungen erlaubt, ohne dass das Original dafür auseinandergenommen oder auch nur vom Netz oder aus dem Arbeitsprozess genommen werden muss.

Und schließlich glaubt Gartner, dass sich digitale Plattformen für Alles und Jedes in der Cloud etablieren werden. So wird es beispielsweise unter der Wortschöpfung Edge Computing zu Vorschalt-Systemen kommen, die das massive Datenvolumen aus dem Internet der Dinge bündeln, ehe AI-Systeme mit den Daten konfrontiert werden. So ist bereits heute klar, dass ERP-Systeme ein Manufacturing Execution System benötigen, um mit dem gigantischen Datenvolumen aus dem Internet der Dinge fertig zu werden. Ähnliche Plattformen wird es auch in anderen Bereichen geben – beim autonomen Fahren, beim Smart Farming, bei der Telemedizin oder bei Sicherheitssystemen.

Ach ja: 5G, der um das Zehnfache gegenüber der heutigen LTE-Technologie schnellere Mobilfunkstandard, gehört laut Gartner ebenfalls zu den wichtigsten Zukunftstechnologien, auch wenn nach Einschätzung der Gartner-Analysten im Jahr 2020 erst drei Prozent der Anbieter diese zehn Gigabit pro Sekunde schnelle Bandbreite im Programm haben werden. Aber bei allem HAIpe um künstliche Intelligenz – da lassen wir natürlich die neue Bundesregierung nicht vom Haken.

Neues Jobprofil: Der IT-Erklärbär

Die Aussichten könnten besser kaum sein: mehr als die Hälfte der deutschen Anwenderunternehmen plant, das Budget im kommenden Jahr mit Blick auf den digitalen Wandel aufzustocken. Und immerhin jeder dritte will die Ausgaben wenigstens auf der bisherigen Höhe belassen. Das klingt schon deshalb ermutigend, weil die meisten Unternehmen in Investitionen in das Cloud Computing immer noch und vor allem Kostensenkungsmaßnahmen erkennen. Dass Cloud Computing sich aber inzwischen vom reinen Outsourcing-Modell zur hybriden Architektur für Mehrwert-Dienste wie Big Data, Künstliche Intelligenz oder mobile Computing entwickelt, bricht sich erst allmählich in den Köpfen der Anwender Bahn.

Dort herrschen vielmehr „beängstigende Verständnislücken“, wie sie jetzt der internationale Lösungsanbieter Epicor in einer groß angelegten Studie beobachtet hat. Immerhin eine von drei Führungskräften in Deutschland hat nach eigenem Bekunden zwar schon etwas von „Big Data“ oder „Cloud“ beziehungsweise „Software as a Service“ gehört, verbindet mit den Begriffen aber keine konkrete Vorstellung. Darüber hinaus gaben 36 Prozent zu, dass sie nicht mit dem „Internet of Things“ vertraut sind, für „3D-Druck“ liegt dieser Wert bei 44 Prozent, bei „Machine Learning“ bei 40 Prozent.

Der Wettlauf in die Digitalisierung scheint tatsächlich viele Anwender zu überfordern. Es geht nicht allein darum, auf der Höhe der technischen Entwicklung zu bleiben. Ebenso wichtig – wenn nicht wichtiger – ist es, die Möglichkeiten, die diese Technologien bieten, auch intern zu kommunizieren. Denn schließlich geht es darum, mit Hilfe von Big Data, KI, IoT, 3D-Druck oder Machine Learning die eigene Strategie so auszugestalten, dass man als Anwender einen größtmöglichen Nutzen daraus ziehen kann. Tatsächlich aber, so hat die Unternehmensberatung Kienbaum jetzt in einer groß angelegten Studie erfahren, hat eine von vier Führungskräften in Deutschland keine Klarheit über die aktuellen und zukünftigen Unternehmensziele. Ja, sogar jeder fünfte Manager mit Personalverantwortung tappt diesbezüglich im Dunkeln.

Die Geschwindigkeit, mit der sich die Dinge ändern, war vielleicht noch nie so hoch wie heute. Und die Veränderungen sind wohl auch noch nie so weitreichend gewesen – sieht man vielleicht von der Beherrschbarkeit des Feuers ab.

Und während viele Anwender diese Entwicklung damit abzutun scheinen, dass es sich bei der digitalen Transformation um eine Nebenwirkung der digitalen Giganten wie Google, Apple und Amazon handelt, die mit der eigenen Zukunft nur wenig zu tun hat, sind es in Wahrheit doch die Betreiber der Unternehmens-Architekturen – also Microsoft, IBM, Oracle oder SAP – die auf dem Weg ins Cloud Computing mit Hochgeschwindigkeit voranschreiten und gestern Big Data, heute IoT und morgen künstliche Intelligenz promoten. Da kann es nicht verwundern, dass manch mittelständischer Anwender angesichts technologischer Höchstgeschwindigkeit, mangelnder interner Kommunikation und dem Fehlen einer verlässlichen Vision auf der Strecke bleibt.

Da kann nur ein professioneller Erklärbär des Vertrauens helfen – und der ist im Grunde auch schnell bei der Hand. Die wenigsten mittelständischen Anwender kaufen direkt bei einem der großen Architektur-Anbieter. Sie arbeiten eher mit dem Systemhaus um die Ecke zusammen, das in etwa die gleichen Strukturen aufweist, den gleichen Menschenschlag herangebildet hat und offen zugibt, ebenfalls nur mit hängender Zunge mit der technischen Entwicklung Schritt zu halten. 82 Prozent der ITK-Anbieter blicken hoffnungsvoll in die Zukunft. Sie erkennen allmählich, dass Cloud Computing und die damit verbundenen Technologien einen Riesenmarkt für sie darstellen.

Microsoft zum Beispiel rechnet vor, dass 90 Prozent des eigenen Umsatzes durch Partner stimuliert ist. Und umgekehrt bedeutet jeder Euro Umsatz bei Microsoft ein Vielfaches an Einnahmen bei den Partnern. Das gilt ganz analog bei IBM, Oracle und SAP, die diese Zahlen nicht so dezidiert offenlegen, aber im Prinzip die gleiche Channel-Strategie fahren.

Und dieser Vertriebskanal befindet sich selbst im Umbruch. Es geht nicht mehr darum, goldene DVDs in den Firmenrechner zu stecken, um das nächste Update zu „deployen“. Es geht darum, aus den vielen Technologie-Optionen die richtigen für das Anwenderunternehmen auszuwählen, bei der Formulierung einer langfristigen Digitalstrategie zu helfen und diese Maßnahmen dann Schritt für Schritt umzusetzen. Dazu muss man die Zukunft erklären können. Und Voraussetzung dafür wiederum ist es, die technologische Zukunft auch zu verstehen.

Hier steckt wiederum die große Herausforderung für die Architektur-Anbieter. Sie müssen ihre Partner „enablen“, diese neue Rolle des Erklärbärs auch richtig auszuspielen. Ihre Aufgabe muss es sein, die „beängstigenden Verständnislücken“ zu schließen – ehe morgen neue aufbrechen.

Der Anlern-Kollege

Es ist doch immer wieder die gleiche Leier – diesmal hat sie das Beratungshaus capgemini angestimmt: Während die Unternehmen weltweit künstliche Intelligenz vor allem zur Verbesserung der Kundenbindung und damit der Umsatzsteigerung nutzen, liegt das Hauptmotiv bei den Deutschen in der Produktivitätssteigerung und damit in der Kostensenkung. Das ergab eine aktuelle Befragung von Entscheidern rund um den Globus.

Ähnliche Ergebnisse hörten wir schon zum Thema Digitalisierung im Allgemeinen, Industrie 4.0 im Besonderen, und auch bei Big Data Analytics werden die Erkenntnisse hierzulande bevorzugt zur Prozessoptimierung genutzt. Es ist der altbekannte Reflex, nach dem die Deutschen in bestehenden Märkten immer besser werden und dabei mitunter die neuen Märkte erst spät betreten. Es ist auch die Quelle, aus der die Kritiker der deutschen Wirtschaft ihr Menetekel von der mangelnden Investitionsbereitschaft schöpfen.

Aber im rechten Licht betrachtet, ist es gar nicht mal so verkehrt, mit Hilfe künstlich intelligenter Systeme zunächst einmal die produktiven Prozesse zu verbessern, ehe neue Dinge angegangen werden. Zwar ist der Begriff „künstliche Intelligenz“ älter als das Internet und erst recht älter als das Internet der Dinge. Aber trotzdem steckt die Disziplin auch 60 Jahre nach ihrer Schöpfung durch Marvin Minsky noch immer in den Kinderschuhen. Das gilt zwar für das Internet der Dinge auch – aber diese Disziplin hat ja gerade mal ein Jahrzehnt auf dem digitalen Rücken.

Während einerseits durch kognitive Systeme wie IBMs Watson oder KI-Services aus der Cloud, wie sie mit Microsofts Cortana angeboten werden, derzeit völlig neue Einsatzgebiete entstehen – und dabei einer weiteren Studie zufolge sogar mehr Arbeitsplätze geschaffen als obsolet werden – und andererseits die Verknüpfung von großen Datenmengen mit neuen Analyseverfahren auch einen erheblichen Erkenntnisgewinn bringt, sind es doch vor allem die guten, alten regelbasierten Systeme, die die Produktivitätssteigerungen im Unternehmen bringen. Erste Versuche mit den sogenannten Expertensystemen stammen schon aus den achtziger und neunziger Jahren des vergangenen Jahrhunderts. Aber inzwischen sind die Regel- und Lernkomponenten so ausgefeilt, dass man damit richtig arbeiten kann.

Schätzungen zufolge sind allein in der Buchhaltung – und damit also in jedem einzelnen der 3,3 Millionen Betriebe in Deutschland – 70 bis 90 Prozent der anfallenden Arbeiten Kandidaten für die Ablösung durch KI-Systeme. So können regelmäßig wiederkehrende Buchungsvorgänge leicht durch regelbasierte Systeme bewältigt werden, die auch nach klaren Regeln entscheiden, ob ein Betrag vom Normalen abweicht und deshalb den Eingriff des Buchhalters erfordern. Im Controlling können Auswertungen so regelbasiert gestaltet werden, dass Manager-Dashboards mit wenigen Key Performance Indikatoren einen Überblick über das Tagesgeschehen gewähren.

Und natürlich können KI-Systeme die Daten aus dem Internet der Dinge so auswerten, dass eine notwendige Wartung frühzeitig erkannt werden kann, weil die Präzision der Maschine eine bestimmte Toleranzgrenze überschritten hat. Das Kaufverhalten der Kunden gibt schließlich nach klaren Regeln wichtige Informationen über die zukünftigen Produktionsschwerpunkte und den damit verbundenen Einkauf von Vorprodukten. Dass auch den Kunden selbst genauere Empfehlung für ihr nächstes Kauferlebnis vermittelt werden, ist ebenfalls mit regelbasierten Systemen zu meistern.

Diese KI-Systeme sind nichts anderes als Anlern-Kollegen, die aus einem starren Regelwerk heraus ihre Entscheidungen treffen und zugleich dokumentieren, wie sie zu diesen Ergebnissen gelangt sind. So können die Regeln immer weiter verfeinert, die Entscheidungsmöglichkeiten immer weiter ausgebaut werden. Mit Hilfe von neuronalen Netzwerken ist es darüber hinaus möglich, diesen Anlern-Prozess weiter zu automatisieren, in dem die KI-Systeme in der Lage sind, direkt aus den Ereignissen Regeln abzuleiten, ohne auf die Formulierung durch den menschlichen Mentor zu warten.

Wann immer aber derzeit die Diskussion zur künstlichen Intelligenz aufkommt, wird schnell von ethischen Herausforderungen bei der Entscheidungsfindung gesprochen. Die Frage, ob KI-Systeme jemals ein Bewusstsein entwickeln können, lässt wahre Untergangsszenarien entstehen. Und die Vorstellung, Roboter mit künstlicher Intelligenz würden nicht nur die Arbeitsplätze, sondern gleich auch die Weltherrschaft an sich reißen, ist ebenfalls schnell zitiert.

Dabei sind die heutigen KI-Systeme noch immer vor allem eins: Anlern-Kollegen, die genau das tun, was ihnen eingegeben wurde – und nicht mehr. Es ist unser Bewusstsein und unser Reflex, der ihnen größere geistige Fähigkeiten unterstellt. Dabei sind sie gerade einmal gut genug, uns von langweiligen, langwierigen, immer gleichen und deshalb gesundheitsschädlichen Arbeiten zu befreien. Und das ist doch wohl die edelste Form der Prozessoptimierung.