Kassenlose Gesellschaft

Seit neun Monaten läuft jetzt der experimentelle Vorzeige-Laden von Amazon Go in Seattle und immer noch bilden sich Schlangen – nicht an der Kasse, sondern am Eingang. Weil die Kassen abgeschafft wurden, kommen immer mehr Menschen in den Laden, um das kassenlose Einkaufserlebnis auszuprobieren. Inzwischen sind die Ergebnisse und Erträge wohl so ermutigend, dass Amazon nicht nur im laufenden Jahr sechs weitere Shops ohne Kassen eröffnen will, sondern bis 2021 eine ganze Ladenkette aus 3000 Filialen plant.

Und das allein in den Vereinigten Staaten, die das Potential für Amazon Go hergeben. Denn die vergleichsweise kleinen Läden stehen nicht in Konkurrenz zu den großen Supermärkten und Malls, sondern zu den kleiner ausgelegten Convenience Stores, in denen Waren für den täglichen Bedarf in kleineren Verpackungsgrößen und frisch zubereitete Fertiggerichte vom Sandwich bis zum Salat angeboten werden. Einfach reingehen, registrieren lassen, Regale ansteuern, rausgehen. Den Rest erledigt die künstliche Intelligenz hinter den Amazon Go Stores.

Schon wird die Vision vom servicefreien Leben in Selbstbedienung ohne zweckgebundene Kommunikation heraufbeschworen, in der die Automatisierung nicht nur Kontaktarmut verursacht, sondern auch noch Arbeitsplätze vernichtet. Doch offensichtlich ist das Gegenteil der Fall, wie einige Stippvisiten bei Amazon Go zeigen. Während im klassischen Supermarkt drei bis vier Mitarbeiter pro Schicht Dienst tun, sind es in Seattle eher sieben bis acht, die damit beschäftigt sind, Convenience Food frisch anzurichten, Eingangskontrollen vorzunehmen, Regale einzuräumen und bei den Spirituosen das Alter der Kunden zu checken. Hinzu kommen die Mitarbeiter in der IT, im Backoffice und in der Logistik.

Automatisierung schafft Arbeitsplätze überall dort, wo sich für den Menschen ein Mehrwert ergibt, und vernichtet sie dort, wo dieser Added Value nicht entsteht. An der Kasse entsteht kein Mehrwert, beim frisch zubereiteten Convenience Food aber schon. Das ist der Vorteil einer kassenlosen Gesellschaft, in der das Bezahlen zu einem schlichten Buchungsvorgang vereinfacht wird. Kameras übernehmen dabei die Ausgangskontrolle auf dem Kassenband. Wer was aus dem Regal genommen hat, wird in den videoüberwachten Stores genau aufgezeichnet und im virtuellen Warenkorb vermerkt.

Amazon Go soll neben den USA auch in Großbritannien und Frankreich, wo Intermarché an einer Zusammenarbeit interessiert sein soll, forciert werden. In Deutschland ist dem Vernehmen nach eine Ausweitung der Kaufzone für die kassenlose Gesellschaft noch unklar. Hierzulande sind die Käufer ohnehin erst noch auf dem Liefertripp. Das Berliner Grownup Delivery Hero beispielsweise erfreut sich – auch nach Gerüchten über eine Übernahme durch den Fahrdienstleister Uber – einer Marktkapitalisierung von 7,87 Milliarden Euro. Ungefähr die Größenordnung des MDAX-Neulings Commerzbank.

Und auch bei Lieferservices gilt: was automatisiert werden kann, wird automatisiert; wo ein Mehrwert erzeugt werden kann, wird auch in Personal investiert. Das ist das Grundgesetz der KI-Revolution, deren Tragweite viel weiter reicht als die der digitalen Transformation. Digitalisierung ist die Voraussetzung für Analyse und Automatisierung durch KI. Das lässt sich tagtäglich im Handel beobachten, wo Skaleneffekte sofort zutage treten. Die Investitionen in einen Amazon Go Store, die bei rund einer Million Dollar zusätzlich für die Technologieausstattung liegen, rechnen sich, wenn zugleich die Kosten in der gesamten Logistikkette gesenkt werden können. Die kassenlose Gesellschaft ist dabei ein bemerkenswertes Experiment. In Deutschland müssen wir darauf – wieder einmal – warten.

 

Von der Suchmaschine zur Findemaschine

Was haben Amerika, die kosmische Hintergrundstrahlung, Viagra, Nylonstrümpfe und Sekundenkleber gemeinsam? – Nun, dies alles sind Funde auf der Suche nach etwas anderem. Kolumbus war auf der Suche nach dem Seeweg Richtung Indien; die kosmische Hintergrundstrahlung wurde zunächst als Störgeräusch beim Testen einer Antenne wahrgenommen; Viagra war ursprünglich ein Mittel zu Behandlung von Bluthochdruck und Angina Pectoris; Nylonstrümpfe waren nicht das erste Anwendungsbeispiel für Polyamide, aber deren erfolgreichstes; und die klebrige Eigenschaft von Cyanacrylat wurde zunächst als störend empfunden, ehe dieses „Feature“ als Sekundenkleber zum eigentlichen Verkaufsschlager wurde.

Alle diese Innovationen verbindet die Tatsache, dass ihnen der sprichwörtliche „glückliche Zufall“ zur Seite sprang, der allerdings nur „den vorbereiteten Geist begünstigt“. Will sagen: Nur wer sucht, kann auch finden. Ganz schnell sei noch erwähnt, dass dieses Phänomen seit gut 150 Jahren „Serendipität“ genannt wird, benannt nach dem Sanskrit-Wort für die Insel Ceylon. Denn in nur wenigen Jahren werden wir dieses wunderbare Phänomen nur noch „Big Data Analytics“, „Machine Learning“ oder „Cognitive Computing“ nennen…

Künstliche Intelligenz ersetzt vielleicht nicht den vorbereiteten Geist, aber doch den glücklichen Zufall, indem klassische Suchmechanismen zu Findemethoden ausgebaut werden. Ob bei der Entwicklung neuer Wirkstoffe in der Pharma-Industrie, bei der Diagnose seltener Krankheiten, bei der Hilfestellung am Arbeitsplatz oder beim autonomen Fahren oder Fliegen – KI ist im Begriff, überall den Zufall durch Analyse zu ersetzen.

Nirgendwo ist diese Entwicklung allerdings besser zu beobachten als im Handel, wo seit Jahrzehnten massenhaft gesammelte Konsumentendaten darauf warten, dass die richtigen Schlussfolgerungen zeitnah und zielorientiert gezogen werden. Handel definiert sich seit Jahrtausenden aus dem Ausgleich asymmetrischer Märkte, aus dem Wissensvorsprung des Verkäufers gegenüber dem Käufer, aus dem Ausgleich von Angebot und Nachfrage. KI bedient genau diese Eigenschaften und wird deshalb den Handel – egal ob im stationären Ladenlokal oder im Online-Shop – revolutionieren.

Dabei geht es gar nicht einmal darum, ob Drohnen künftig Waren ausliefern, Roboter im Baumarkt Kundenfragen beantworten, oder smarte Spiegel im Fashion-Shop dabei helfen, das richtige Outfit zusammenzustellen. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz werden schon heute Preise individuell austariert – je nach dem Potenzial des Kunden und dem Wunsch, ihn zu binden. KI sorgt für mehr Marken-Loyalität, weil sie auf das individuelle Bedürfnis der Kunden ausgelegte Erlebniswelten erschafft. Und KI sorgt dafür, dass das individuell gestaltete Produkt genau dem Kundenwunsch entspricht – und zwar, bevor der Kunde diesen Wunsch überhaupt geäußert hat. Am Ende sucht nicht der Kunde nach seinem Produkt, sondern das Produkt findet seinen Kunden. Der „glückliche Zufall“ wird automatisiert.

Mit KI wird Marktforschung zur Meinungsforschung, die sich nicht aus einer Sonntagsfrage speist, sondern jeden Schritt und jede Entscheidung des Käufers analysiert. Nicht nur Amazon und Google experimentieren mit KI-gestützter Kundenanalyse, auch WalMart oder die großen deutschen Discounter optimieren inzwischen ihr Warenangebot und das Laden-Layout mit Hilfe von der Auswertung großer Mengen an Kundendaten. Davon profitieren vor allem globale Handelsketten, die nicht nur über deutlich mehr Datenmaterial verfügen, sondern auch über die notwendigen Economies of Scale, in denen die riesigen Investitionen überhaupt wirtschaftlich vertretbar sind – egal, ob am Point of Sale oder im Lieferservice.

Die Nutzung von künstlicher Intelligenz im Handel steht sonderbarerweise im krassen Gegensatz zur Wahrnehmung der Kunden. Sie bemerken es kaum, wenn KI-Assistenten ihre Kaufentscheidung beeinflussen oder die Lieferung zum richtigen Zeitpunkt am richtigen Ort erfolgt. Im Gegenteil: Nur 15 Prozent der Deutschen glauben, dass KI-Technologie einen tatsächlichen Nutzen erbringt. Damit lebt der Handel auch weiterhin von der Asymmetrie: der Verkäufer weiß mehr als der Käufer – nur auf höherem Niveau.

Verkehrte Welt!

Vor einem Vierteljahrhundert war IBM eine ganz große Nummer bei den Fertigungsunternehmen rund um den Globus. Mit der Produktionsplanungssoftware COPICS und der Design-Anwendung CATIA steuerte Big Blue die Entwicklungs- und Produktionsabteilungen. Großrechner und Netzwerke des Computerriesen tickten bei Automobilzuliefern, Maschinenbauern und Elektronikunternehmen und bildeten das Rückgrat der Datenverarbeitung. Dann traf IBM eine folgenschwere Entscheidung: Raus aus dem Anwendungsgeschäft und Konzentration auf die Plattformen, hieß die neue Marschrichtung – und IBM verlor Jahr für Jahr an Boden auf dem Fertigungsboden. Dafür füllten Konkurrenten wie SAP mit Planungssoftware und Microsoft mit PC-basierten Plattformen das Lösungsvakuum. – Verkehrte Welt!

Jetzt ist IBM zurück auf der Produktionsebene. Strategische Partnerschaften mit Fertigungsunternehmen rund um den Globus werden im Monatsrhythmus abgeschlossen. Der Grund: Die Anbieter von Maschinen, Apparaten und Bauteilen haben erkannt, dass ihre Hardware ohne Software dumm bleibt und damit nicht in die digitalisierte Welt der Zukunft passt. Was sie jetzt brauchen, ist vor allem eines: eine Plattform, auf der sie die Datenströme aus dem Internet der Dinge kanalisieren und analysieren können. Die Stoßrichtung zielt sowohl auf eine smartere Produktion, als auch auf smartere Produkte. Denn die Daten sollen helfen, Produkte so herzustellen, wie sie gebraucht werden und wann sie gebraucht werden. Die Produkte sollen aber auch selbst Daten bereitstellen, damit sie besser das tun können, was gebraucht wird und wenn es gebraucht wird.

Das geht nicht ohne eine Plattform, die praktisch alle Facetten des Produktionsunternehmens zusammenfasst. Cloud-basierte Lösungswelten sind damit Teil der verkauften Hardware. Sie stellen Services bereit, die zu mehr Effizienz bei der Herstellung der Produkte führen und gleichzeitig die Produkte effizienter machen.

Doch IBM ist auch diesmal nicht allein. Microsoft hat sich unter Satya Nadella zu einem Plattform-Anbieter gewandelt, der auf die gleichen Kernkompetenzen zielt wie IBM. Und auch SAP hat erkannt, dass nicht nur die „White-Collar“-Bereiche des Unternehmens Daten sehen wollen, sondern auch die „Blue-Collar“-Kollegen im unmittelbaren Produktionsprozess aus Daten Taten machen. Nie war die klassische Hardware so umworben wie jetzt, wo die Software in die Cloud wandert. Verkehrte Welt!

Dabei ziehen sich die Plattform-Anbieter durchaus ihre eigenen Wettbewerber heran. Denn die großen Automobilzulieferer, Maschinenbauer und Elektrounternehmen nutzen die Cloud-Dienste ihrer Lösungslieferanten auch dafür, aus der eigenen, konzernweiten Digitalplattform ein Angebot für ihre Kunden zu schneidern. Die Cloud wird damit als Plattform zum Produkt, auf dem die Anwender selbst Dienste anbieten. Verkehrte Welt!

Und dieser Markt dürfte gigantisch werden. Denn nicht nur bleibt die bekannte Cisco-Prognose, nach der im Jahr 2020 rund 50 Milliarden Endgeräte im Internet der Dinge Daten über die Cloud austauschen, unwidersprochen. Auch nach einer aktuellen Studie des Beratungsunternehmens Frost & Sullivan werden sich die Investitionen in Plattformen für das Internet der Dinge Jahr für Jahr um 25 Prozent erhöhen, um die Kommunikation von Maschine zu Maschine zu erleichtern. Allein in der Logistik zwischen Unternehmen werden dabei nach der gleichen Studie schon 2018 drei Milliarden Megabyte an Daten ausgetauscht. Insgesamt, so glauben die Marktforscher bei General Electric, könnte sich die Wertschöpfung durch IoT-Plattformen in den kommenden Jahren um bis zu 15 Billionen Dollar steigern.

Kein Wunder also, dass General Electric selbst in Plattformen investiert – ebenso wie Siemens oder Bosch. Sie werden sich selbst zum Enabler wandeln, der durch Plattform-Angebote aus der Cloud smartere Kunden und smartere Produkte ermöglicht. Und nicht zuletzt smartere Geschäfte: Denn die Cloud-Plattformen selbst sind Bestandteil der neuen Geschäftsmodelle, in denen Hardware wie Software verkauft wird, die über das Internet gewartet und aktualisiert werden kann, durch Updates neue Produkteigenschaften und Features erfährt und die möglicherweise nur noch gemietet und nach Nutzung bezahlt wird.

Moment mal: Hatten wir das nicht schon? IBMs größte innere Revolution ereignete sich in den siebziger Jahren, als Big Blue vom Mietgeschäft zum Kaufmodell wechselte und damit einen ganzen Markt durcheinander brachte. Jetzt wird auf den Cloud-Plattformen dieses Paradigma wieder umgekehrt. Verkehrte Welt!

 

Hat die Zukunft schon begonnen – oder erst 2017?

Es ist gar nicht so einfach, jedes Jahr zehn neue Megatrends in der Informationswirtschaft zu identifizieren. So schnell entwickelt sich nicht einmal diese Branche vorwärts. Und: je komplexer Megatrends wie Internet der Dinge, Big Data oder Cloud Computing sind, desto langsamer erfolgt ihre Umsetzung – vor allem im Mittelstand.

Doch ohne die nächsten zehn ganz großen Dinger wäre die Gartner ITXpo im floridaischen Orlando nicht die Gartner ITXpo. Bemerkenswert ist jedoch dieses Mal, welcher Trend nicht zu den zehn ganz großen gehört: Cyber Security! Haben wir aufgegeben, uns zu schützen, weil Hacker Hekatomben verursachen können. Der Wahlkampf in den USA macht deutlich, dass nichts und niemand vor den Angriffen aus dem Alltag der Cyberkriminellen sicher zu sein scheint.

Dabei werden wir immer verwundbarer – wenn man die aktuellen Trends auf sich wirken lässt:

Trend #1: Dass Künstliche Intelligenz Maschinen dazu befähigen kann, aus dem Verhalten ihrer Umgebung zu lernen, ist eigentlich nichts Neues. Neu ist aber das Ausmaß, in dem künftig die uns umgebenden Geräte mit dieser Fähigkeit ausgestattet sein sollen. Dabei steckt die Lernfähigkeit nicht in der Maschine selbst, sondern irgendwo in der Cloud. Was ein Gerät lernt, könnten alle verbundenen Geräte nutzen.

Trend #2: Was für Geräte gilt, trifft auch – oder sogar noch eher – auf die Software zu. Schließlich ist es die Software, die Geräte zu lernenden Systemen macht. Aber wenn sich Apps oder virtuelle Assistenten auf unserem Smartphone künftig ebenfalls an unserem Verhalten orientieren, können wir sie besser für unsere Zwecke einsetzen. Oder sie uns?

Trend #3: Nicht direkt intelligent, aber ihrer Umwelt bewusst werden Gegenstände durch Sensoren und die Vernetzung mit anderen Dingen. Im Ergebnis können sich Gegenstände des täglichen Bedarfs koordiniert und scheinbar intelligent verhalten – zum Beispiel, indem sie Licht nur dort einschalten, wo auch Menschen sind, oder den Verkehr nur dort regeln, wo auch Verkehr zum Regeln vorhanden ist.

Trend #4: Virtuelle Realität wird heute vor allem mit Computerspielen in Verbindung gebracht. Dann gibt es noch die Bilder von Designern, die mit ihren 3D-Brillen vor einem Fahrzeugmodell stehen und etwas sehen, was wir nicht sehen. Zwar führt die erweiterte Realität (Augmented Reality) nicht unbedingt zur Bewusstseinserweiterung, aber vielleicht zu mehr Erkenntnis, wenn es durch diese Technik schneller und besser gelingt, durch große Datenmengen zu navigieren. Schon heute gilt, dass jede gute Grafik mehr Erkenntnis bringt als die Tabelle, auf deren Daten sie beruht.

Trend #5: Wer unter digitalen Doppelgängern die Suche nach einem zweiten Selbst versteht, liest zu viel Science Fiction. Tatsächlich aber erwartet Gartner, dass digitale Doppelgänger von Maschinen und Dingen besser dabei helfen können, Wartungsarbeiten zu planen oder Einsatzmöglichkeiten zu erweitern. Wenn der Daten-Doppelgänger voraussagen kann, wann ein Teil verschleißt, kann man die Maschine rechtzeitig ausbessern.

Trend #6: Blockchain, die manipulationssichere Basis für Kryptowährungen, tritt bereits einen Siegeszug unter Fintech-Apps und Banken-Services an. Doch, so mutmaßt Gartner, wenn sich das Verfahren weiterhin als vertrauenswürdig erweisen sollte, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass praktisch alle Finanzanwendungen darauf zurückgreifen. Dann gäbe es vielleicht sogar ein einziges cloud-basiertes Hauptbuch für Soll und Haben – wie beim Nikolaus…

Trend #7: Chatbots werden nicht nur als sprechende virtuelle Assistenten ihren Einsatz finden – sie sind sozusagen die Schnittstelle schlechthin, die Maschinen dazu befähigt, unsere Befehle zu verstehen und auszuführen. Die Zeiten wären endlich vorbei, in denen wir – wie es im Sprachgebrauch entlarvend heißt – „den Computer bedienen müssen“.

Trend #8: MASA – oder: Mesh App and Service Architecture – ist die Vorstellung, dass eine Vielzahl von Anwendungen eine Reihe von zentralen Basisdiensten nutzt – beispielsweise Sprachdienste oder die ultimative Art und Weise der Buchhaltung. Oder sie könnten einen gemeinsamen Datenpool nutzen – wie die Wissensbasis medizinischer Veröffentlichungen. So würden nicht nur Anwendungen schnell zusätzliche Funktionen übernehmen können – ihre Funktionsweise würde auch international standardisiert werden können.

Trend #9: Wer schon bei MASA an die Matrix oder den Sprawl denkt, der wird spätestens mit der „Digital Technology Platform“ an den großen, vereinheitlichten Cyberspace denken: alle künftigen Anwendungen und Dienste beruhen nach Ansicht der Gartner-Forscher auf praktisch ein und derselben Technologieplattform, die aus Informationssystem, Benutzer-Schnittstelle, Analyse- und Auswertungsfunktionen, dem Internet der Dinge und dem Branchen-Ökosystem besteht.

Trend #10: Und dann doch noch Sicherheit: zu den Basisdiensten, die diese vereinheitlichte Plattform zur Verfügung stellen sollen, gehört auch die Adaptive Security Architecture, die höchste Sicherheitsstandards für alle Anwendungen zentral liefern soll. Der Vorteil: Dann muss man nur noch diese zentrale Plattform hacken, um an alles dranzukommen. Was für eine Effizienzsteigerung.

Und das alles soll schon 2017 Wirklichkeit werden! Geht es Ihnen nicht auch so? Man kann bei allem, was wir uns für die nächste und ferne Zukunft vorstellen, schon nicht mehr unterscheiden, ob es Perzeption ist oder Realität oder – Satire.