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Der Option-Schock

Vor einem halben Jahrhundert war es einfach, ein Softwarehaus zu gründen: man brauchte nur einen großen Kunden, der einem Rechenzeit auf dem eigenen Mainframe gewährte. Dann programmierte man ein bisschen, compilierte ein bisschen, korrigierte ein bisschen und compilierte erneut. Time-Sharing hieß das damals und jeder träumte davon, einen eigenen Computer zu besitzen.

Heute ist es noch einfacher, ein Software- oder Systemhaus zu gründen: man braucht nur ein interessantes Geschäftsmodell, ein bisschen Kapital, einen Internet-Zugang und Kontakte. Plattform-Ökonomie heißt das heute und jeder träumt davon, ein eigenes Startup zu gründen.

Man braucht sogar noch nicht einmal ein eigenes Geschäftsmodell, denn es reicht völlig aus, sich an die Geschäftsmodelle der großen Plattform-Anbieter wie Microsoft, IBM, SAP, Google, Amazon, Apple, Alibaba oder Salesforce zu hängen. Dort gibt es alles, was das digitale Herz begehrt – komplette Development-Kits, Cloud-Services, Schnittstellen, Infrastructure as a Service oder einfach nur Speicherplatz und Rechenzeit. Und es gibt Workspace zum Mieten, Autoflotten zum Teilen, Freelancer zum Programmieren, Social Media für Marketing und Vertrieb.

In der Tat: das Dasein im Vertriebs-Kanal eines Plattform-Anbieters könnte komfortabler kaum sein. Gut – es gibt Knebel-Verträge, die es zu erfüllen gilt. Aber dafür gibt es auch Incentives.

Das Problem ist nur, dass man im Jahre 2019 kaum weiß, in welche Richtung man seine Qualifizierung ausprägen sollte. Die soziologischen und technologischen Trends des Jahres sorgen für einen veritablen Option-Schock:

Managed Services sind wahrscheinlich die attraktivste Option für Softwarehäuser mit traditionellen Unternehmenslösungen. Sie können vergleichsweise sanft ihr altes Vertriebsmodell auf Cloud-Services umstellen und dabei ihr Lösungsangebot modernisieren.
Cybersecurity dürfte zu den beratungs- und betreuungsintensivsten Bereichen für Systemhäuser avancieren. Der Bedarf ist so allgegenwärtig und anhaltend wie die Bedrohung.
Internet of Things bietet mit Sicherheit das größte Wachstumspotential für Software- und Systemhäuser, die sich in Richtung Plattform-Anbieter weiterentwickeln wollen. Mit potentiell über 50 Milliarden im IoT vernetzten Dingen ist der Bedarf schlicht unüberschaubar.
Künstliche Intelligenz dürfte das Software-Segment mit dem größten Zukunftspotential sein. Lernende Systeme von der Sprachassistenz bis zur Robotik verändern unsere Arbeitsplätze radikaler als alles zuvor.
KI-gestützte Softwareentwicklung als Spezialfall der KI-Nutzung revolutioniert zugleich die Art und Weise, wie wir Software künftig entwickeln. Nach Schätzungen werden in den kommenden zehn Jahren mehr Anwendungen entstehen als seit der ersten Lochkarte vor 120 Jahren.
Compliance ist ein weites Beratungs- und Dokumentationsfeld, das sich von der Datenschutz Grundverordnung bis zur Zahlungsdiensterichtlinie (PSD2) erstreckt.
Sharing wird zur tragenden Säule unseres Konsumverhaltens. Ob Cloud-Speicher oder Fahrzeuge, ob Workspace oder freie Mitarbeiter – wer teilen will, braucht Plattformen.
Distribution und Transport bleiben wichtigste Szenarien an der Schnittstelle von Virtuellem zur Realität – denn geliefert werden muss auch in einer teilenden Gesellschaft.

Das ist nur eine kursorische Aufzählung all der Optionen, die sich für Unternehmer und Gründer in der Digitalwirtschaft ergeben. So wie sich die Partner-Unternehmen wandeln, so wandelt sich der Vertriebs-Kanal in der Plattform-Ökonomie. Die Herausforderung wird nicht darin bestehen, eine Richtungswahl zu treffen, sondern die richtige Wahl für die DNA des eigenen Unternehmens. Die Massen-Entlassungen und Massen-Neueinstellungen bei großen Technologieunternehmen machen deutlich, dass dafür auch ein anderer Skill, eine andere Qualifikation der Mitarbeiter benötigt wird. Jeder Einzelne steht vor einem Option-Schock. Wie sagte der legendäre Baseballspieler Lawrence Peter „Yogi“ Berra: When you come to a fork in the road, take it!

Who, the fuck, is Ellis?

Man könnte angesichts der Innovationsflut, die gegenwärtig auf uns niederbricht, beinahe verzagen. Mobile Computing ist noch kaum bewältigt. Cloud Computing ebenso wenig. Und gleichzeitig kommen mit dem digitalen Wandel und der vierten industriellen Revolution zwei Technologiewellen auf uns zu, die mindestens eine Dekade lang Investitionen und Innovationen beherrschen werden. Doch die alles überragende Tsunami-Welle, die auf uns zu rollt, türmt sich mit den Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz auf. Sie wird weit ins Land vordringen und unser Leben von Grund auf verändern.

1200 Milliarden Dollar werden nach Schätzungen der Gartner Group allein im laufenden Jahr in KI-Systeme und –Services investiert. Ein internationaler Wettlauf um die führende Position ist unter den Technologie-Giganten ausgebrochen. Und schon scheint es so zu sein, dass die Karten längst verteilt sind. Die größten KI-Anbieter kommen entweder aus den USA und heißen Google, Microsoft und IBM oder sie kommen aus China – wie zum Beispiel Alibaba oder Tencent. Große europäische Anbieter oder gar Deutsche kommen erst unter „ferner liefen“.

Das gilt inzwischen bereits für die gesamte Wertschöpfungskette rund um künstliche Intelligenz. Dort, wo KI-Systeme genutzt werden, entstehen Umsatz-Sprünge durch Predictive Analytics, Kommunikationsvorteile durch Sprachsteuerung, Effektivitätsgewinne durch Automatisierung, Erkenntnisgewinne durch Cognitive Computing und ein Mehr an Flexibilität durch Machine Learning oder Deep Learning. Google, Amazon und Facebook in den USA und wieder Alibaba und Tencent in China sind die größten Nutznießer aus der KI-Nutzung.

Das gleiche Bild ergibt sich bei der Grundlagenforschung rund um künstliche Intelligenz. Es sind nicht mehr nur Stanford und Harvard, die weltweit die schlauesten Forscher an sich ziehen. Im gesamten Silicon Valley tobt ein Krieg um die Köpfe, der längst dazu geführt hat, dass europäische Wissenschaftler den Weg über den Atlantik antreten, um auch auf diesem Gebiet auf optimale Arbeitsbedingungen für Grundlagenforschung und die Entwicklung neuer Algorithmen zu stoßen. In China gibt es längst eine staatliche verordnete Konzentration auf Forschungsgebiete für KI. Dabei ist keineswegs mehr sichergestellt, dass die Forschungsergebnisse – wie Jahrhunderte lang üblich – der Wissenschaftsgemeinde frei zugänglich gemacht werden. Gerade die staatlichen chinesischen Konzerne und die Internet-Giganten aus den USA haben die Wettbewerbsvorteile durch Geheimhaltung für sich erkannt.

Denn KI-Forschung ebenso wie die gewerbliche Nutzung von künstlicher Intelligenz benötigt einen der wertvollsten Rohstoffe, die die Menschheit überhaupt hervorbringen kann: die Daten über unser Handeln und Wandeln. Sie sind die Voraussetzung dafür, dass KI-Systeme zu Erkenntnissen und Entscheidungsvorlagen gelangen, die dem menschlichen Geist auch auf den zweiten Blick verborgen bleiben. Der nächste Handelskrieg zwischen den Kontinenten wird nicht um Stahl geführt, sondern wegen der Daten, die die internationalen Konzerne weltweit eintreiben und auswerten.

Sowohl bei der Finanzierung als auch bei der Erhebung von Daten als Grundlage für KI-Forschung sind die Europäer ins Hintertreffen geraten. Längst erheben sich deshalb Stimmen aus der Wissenschaftsgemeinde, die eine gemeinsame europäische Initiative fordern. Vorbild solle dabei das vor 65 Jahren gegründete Großforschungslabor für Kernphysik CERN werden. Nur im Zusammenschluss der 22 Mitgliedstaaten war eine Kraftanstrengung möglich, wie sie der Bau des Large Hadron Colliders darstellt, mit dem schließlich der Nachweis des Higgs-Teilchens und damit ein historischer Meilenstein in der Quantenphysik gelang. Einen Namen hat die Initiative schon: European Laboratory for Learning and Intelligent Systems – kurz: Ellis. Von der Gründungsidee des CERNs bis zur Grundsteinlegung des ersten Labors bei Genf vergingen drei Jahre. Kaum zu glauben, dass es der europäischen Union gelingen könnte, Ellis innerhalb von nur drei Jahren aus dem Boden zu stampfen. In der KI-Forschung bedeuten drei Jahre eine Ewigkeit. Wir werden uns wohl ewig fragen müssen: Who, the fuck, is Ellis, wenn wir die europäische Krankheit, die Bräsigkeit, nicht ablegen. Sonst werden wir dem abgefahrenen KI-Zug hinterherwinken…

Oder gibt es Hoffnung? Ich hatte die Ehre, auf dem 49. Monetären Workshop in Frankfurt, zu dem sich hochkarätige Banker und Finanzexperten trafen, meine Thesen zur KI-Entwicklung vorzutragen. Ich gewann dabei durchaus den Eindruck, dass die Finanzwelt den Ernst der Lage erkennt. Wer meine Thesen nachlesen möchte, braucht nur hier zu klicken.

Begegnungen der dritten Art

Das Jahr 2017 ist nun Vergangenheit – aber es ist nicht fort. Es bestimmt als gewesene Gegenwart die gerade eintreffende Zukunft. So viel populäre Philosophie ist wohl nötig, um zu erklären, was diesen Jahreswechsel von seinen Vorgängern unterscheidet: Denn – zumindest in meinem persönlichen Empfinden – sind die Debatten, die wir vor gerade erst zwölf Monaten geführt haben, aus heutiger Sicht ungemein gestrig…

Vor zwölf Monaten glaubten wir noch, die Digitalisierung wäre ein technisches Projekt, in dem es darum geht, analog arbeitende Maschinen durch moderne zu ersetzen, um möglichst viele Daten zu möglichst vielen Prozessen zu erhalten, die dann ausgewertet und genutzt werden können. Aber im Laufe des Jahres wuchs die Erkenntnis, dass Digitalisierung zugleich Dematerialisierung bedeutet: Immer mehr Eigenschaften eines Produkts oder eines Prozesses werden durch digitale Dienste aus der Cloud definiert. Ein Auto ist nicht einfach nur ein Fahrzeug, sondern ein mobiles Kommunikationsgerät; eine Uhr ist nicht einfach nur ein Chronometer, sondern ein Multifunktionsgerät.

Digitalisierung schafft lediglich die Infrastruktur, auf der die eigentliche Revolution allmählich Gestalt anzunehmen beginnt. Denn hinter den digitalen Diensten aus der Cloud steckt immer häufiger künstliche Intelligenz. Diese Systeme sind es, die in Wirklichkeit unser Leben verändern werden. Sie helfen Unternehmen dabei, sich mit ihren Angeboten besser auf unsere Wünsche einzustellen. Sie helfen Kliniken dabei, die wahren Ursachen unserer Krankheiten zu diagnostizieren. Und sie helfen sich selbst dabei, komplexe Strukturen und Regelwerke zu erlernen und damit Entscheidungen zu treffen, die geradezu übermenschlich sind…

Und diese Entwicklung hat ein Tempo angenommen, dass inzwischen wenige Monate wie Jahre wirken. Was wir gestern noch Machine Learning nannten, haben Wissenschaftler und Entwickler in Googles Schwestergesellschaft DeepMind jetzt mit einem neuen Begriff versehen: Reinforcement Learning. Das neuronale Netz AlphaZero lernt dabei Verhaltensmuster und Strategien aus sich selbst heraus – ohne dass es auf menschlichen Input angewiesen ist. In nur vier Stunden hat AlphaZero sich selbst Schachspielen angeeignet und es dabei zu einer Meisterschaft gebracht, die das bislang beste Schachprogram namens Stockfish wie einen Anfänger aussehen lässt. In einhundert Partien hat AlphaZero nicht ein einziges Mal verloren, aber 25 Siege davongetragen.

Das Revolutionäre daran ist, dass AlphaZero sich damit unabhängig von menschlichen Vorurteilen entwickeln kann. Sie gelten in vielen lernenden Systemen als ein Hemmnis, wenn es darum geht, neuen, bislang unbetretenen Denkpfaden zu folgen. Menschliche Voreingenommenheit ist aber umgekehrt auch die sicherste Methode, inhumane Entscheidungen durch künstliche Intelligenzen zu verhindern. Keine geringeren als Ginni Rometty (IBM), Vishal Sikka (damals Infosys) und Satya Nadella (Microsoft) haben auf dem World Economic Forum in Davos diese ethischen Fragestellungen zur Sprache gebracht. Es ist erst zwölf Monate her, aber es wirkt heute wie ein Ruf aus weiter Ferne.

Denn 2018 wird das Jahr sein, in dem wir überall eine Begegnung der dritten Art in Gestalt von künstlicher Intelligenz haben werden. Dass ihre überwiegend positiven Leistungen möglichst vielen Menschen zugutekommen sollen, ist das Ziel zahlreicher Initiativen. DeepMind ist eine davon. IBMs kognitiver Computer Watson erscheint tagtäglich in sympathischen Werbeeinblendungen mit freundlichen Fingerzeigen fürs tägliche Leben. Und Microsofts hat praktisch seine gesamte Produktpalette mit künstlicher Intelligenz aus der Cloud hinterlegt. „Demokratisierung von künstlicher Intelligenz“, nannte Microsofts CEO Satya Nadella diese Vision im vergangenen Sommer. Inzwischen ist sie Realität.

AlphaZero wird seine Milliarden-Investitionen nicht dadurch rechtfertigen, dass es andere Schachprogramme in Grund und Boden spielt. Reinforcement Learning kann dafür genutzt werden, komplexe Logistiknetzwerke zu optimieren oder Verkehrsströme zu lenken. Es kann an der Börse spekulieren oder unsere Kaufabsichten erahnen, wenn nicht gar beeinflussen. Es kann aber auch Drohnen lenken und auf menschliche Ziele ansetzen. Und es kann bei Null anfangend völlig eigene Denkstrukturen aufbauen. Tabula Rasa nennen das die Autoren des Fachartikels, der AlphaZeros mathematische Grundlagen beschreibt.

Der Begriff Tabula Rasa weckt ungute Assoziationen. Und er wirft – wie in der Begegnung der dritten Art – neue ethische Fragen auf, denen wir uns 2018 stellen werden.

Die mobile Revolution

Die mobile Revolution begann vor genau einem Vierteljahrhundert. Sie begann mit der Freischaltung des sogenannten D-Netzes in Deutschland durch Mannesmann mobil und De.Te.Mobil. Die eine überlebte den Erfolg des eigenen Netzes nicht und wurde samt der stahlharten Mutter an Vodafone verkauft. Die andere wurde zu T-Mobile – die Nummer Eins im deutschen Mobilfunknetz mit einem Marktanteil von 35 Prozent und die Nummer Drei im US-Mobilmarkt, die sich Gerüchten zufolge gerade anschickt, mit der Nummer Vier zu fusionieren.

Nein, die wirkliche mobile Revolution begann vor genau einem Jahrzehnt. Sie begann mit dem Verkauf des ersten iPhones in den USA durch Apple und – zunächst exklusiv – durch AT&T. Damit wurde aus dem Handy das multifunktionale Smartphone. Nokia, der damalige Marktführer mit einem Marktanteil von 33 Prozent – hielt das Touch-Ding für eine vorübergehende Modeerscheinung und bezahlte diese Fehleinschätzung mit der Bedeutungslosigkeit. Apple hingegen wurde zum wertvollsten Unternehmen der Welt.

Rund eine Milliarde iPhones hat Apple in diesen zehn Jahren verkauft, etwas mehr als 600 Millionen davon sind aktuell im Gebrauch, was einem Marktanteil von knapp 15 Prozent entspricht. Auch wenn der Anteil im Vergleich zu den „Nachahmer-Produkten“ gering ist, hat Apple eine weltweite Umwälzung des Mobile Computings bewirkt. Hierzulande nutzen laut Bitkom 78 Prozent der Deutschen ein Smartphone, der Rest hängt am guten alten Handy, mit dem man nur telefonieren kann. Die zweitwichtigste Funktion nach Telefonieren ist für 90 Prozent der Smartphone-User die Kamera. Sieben von zehn geben an, das Smartphone zum Musikhören, Nachrichten lesen und als Zugang zu den sozialen Netzen zu benutzen. Das sind die Lebensgewohnheiten, die vor zehn Jahren noch unvorstellbar waren.

Das Smartphone in Gestalt des iPhones könnte die bisher wichtigste Innovation des noch jungen 21. Jahrhunderts und der Wegbereiter des digitalen Wandels sein. Mehr noch als durch das Internet markiert es die Popularisierung des digitalisierten Lebens. Und dieses Leben ist mobil: Allein in Deutschland sind derzeit 130 Millionen SIM-Karten im aktiven Einsatz. Damit hat jeder Deutsche, der der Grundschule entwachsen ist, zwei mobile Endgeräte. Sie sind Navigationssystem, persönlicher Assistent, Nachrichtenbörse, Fotokamera und Album, Musik- und Video-Streamer und Nachschlagewerk in einem – ganz zu schweigen von der Spielebox. Die Vielfalt ist unbegrenzt: Allein im Apple-Store werden zwei Millionen Apps angeboten. In Google Play sind es noch 350.000 mehr. Darunter befinden sich Front-Ends für Unternehmenslösungen, Vergleichsbörsen, eCommerce-Shops, soziale Medien, ePaper, Übersetzungshilfen und und und.

Aber das iPhone war auch eine Revolution des Designs. Kein Gerät hat sich so schmeichelnd in die Hände seiner User hineinbegeben wie das iPhone. Selbst das Auspacken hat Steve Jobs damals zu einem Ereignis gemacht, ja zu einem Erlebnis. Und die jungfräulich weißen Apple Flagshipstores wurden stilgebend für Trend-Marken.

Heute herrscht bei Apple so etwas wie Ruhe vor dem Sturm. Tim Cook, dem Nachfolger des verstorbenen Steve Jobs als CEO, wird von Analysten vorgeworfen, dass das nächste ganz große Ding auf sich warten lasse. Die Apple Watch war‘s nicht. Der HomePod ist auch nur eine Kopie des Amazon Echo. Und alle warten nicht auf das runderneuerte iPhone 7, sondern gleich auf das iPhone 8.

Doch gleichzeitig wabern die Gerüchte um das Projekt Titan, das Apple vor zwei Jahren großartig inszenierte und letztes Jahr ohne viel Aufhebens zusammendampfte. Ob Apple nun an einem vollständig in Eigenregie entwickelten Elektroauto mit Selbstfahrkapazitäten arbeitet oder doch nur an einer Software, mit der Apple anderen Automobilherstellern auf dem Weg in die Fahrautonomie weiterhelfen möchte, ist bis heute im Expertenstreit umstritten. Apple hält sich gewohnheitsmäßig zurück.

Doch vieles spricht dafür, dass am Ende nicht eine reine Software-Lösung herausspringt, sondern eine Komplettlösung aus Hardware, Software und Shared Economy. Apple hat noch immer einen Weg gesucht, ein eigenes, hermetisches Produkt zu entwickeln, das ein komplettes Ökosystem für Apple erzeugt. Für den Wettbewerber bleibt dann nur wieder die Nachahmer-Produktion. Und Apple ist fest davon überzeugt, dass das Auto der Zukunft zusammengebaut werden sollte wie ein Smartphone – von Zulieferbetrieben wie Foxcomm.

Das wäre dann die doppelte Mobilitäts-Revolution – das fahrende Smartphone und das smarte Fahrzeug in einem. Das Autonomobil. Titanisch.