Datenbasierte Geschäftsmodellinnovationen

Das IoT wird zum KI-Datenlieferanten: Durch die Algorithmen des maschinellen Lernens entstehen so neue Produkte, Prozesse und Services.

Im Interview mit der TREND-REPORT-Redaktion sprach Prof. Dr. Dr. Schildhauer, Principal Investigator am Weizenbaum-Institut für die vernetzte Gesellschaft, über das Veränderungspotenzial der mit dem IoT einhergehenden Datenmenge (Big Data).

Herr Prof. Schildhauer, inwieweit verändert die KI/AI (Künstliche Intelligenz/Artificial Intelligence) datenbasierte Geschäftsmodelle?
Es entstehen durch weiterentwickelte Algorithmen Chancen, bspw. durch maschinelles Lernen, Systeme zu entwickeln, die basierend auf großen Datenkontingenten helfen, Prozesse, Strukturen und Arbeitsabläufe in Unternehmen zu optimieren und zu steuern. Mit dem Hype-Begriff „Künstliche Intelligenz“ gehe ich in diesem Kontext noch sehr vorsichtig um. Aber sichtbar ist, dass neben maschinellem Lernen weitere Technologien wie Cloud Computing, IoT oder Additive Manufacturing ein wichtiger technischer Enabler für datenbasierte Geschäftsmodelle sind. So entwickeln sich in Deutschland in diesem Zusammenhang neue technologiebasierte Start-ups z. B. in den Sektoren Handel, Logistik, Gesundheit oder Mobilität.

Prof. Dr. Schildhauer beschreibt die notwendigen Veränderungen von Geschäftsmodellen in Bezug auf die Datengebundenheit.

Start-ups, aber auch etablierte Unternehmen entwickeln auf Basis großer Datensammlungen und entsprechender Algorithmen neue Geschäftsmodelle, die beispielsweise Vorhersagen auf künftige Bedarfe oder Nutzerverhalten analysieren und vorhersagen – Predictive Analytics. Insbesondere vollzieht sich der Wandel bei etablierten Unternehmen dort, wo zumeist auf der Ebene unternehmensinterner Prozessoptimierungen Potenziale aus der Analyse großer Datenmengen geschöpft werden. Dies kann im Versicherungsbereich (bspw. Vorhersage über Schadenrisiken aus Daten der Vergangenheit und aktuellen Wetter- und Verhaltensdaten) ebenso wie in Produktionsunternehmen (Predictive Maintenance) zur Anwendung kommen. Ob und wie sich aus diesen Innovationen tragfähige datenbasierte Geschäftsmodelle entwickeln, untersucht die Forschungsgruppe „Datenbasierte Geschäftsmodellinnovation“ am Weizenbaum-Institut für die vernetzte Gesellschaft – Das deutsche Internet-Institut.

Welche Innovationen werden mit diesen neuen Technologien möglich?
Das Innovationspotenzial erstreckt sich über die gesamte Wertschöpfungskette in Unternehmen und führt zu neuen Prozessen, Produkten, Services und Geschäftsmodellen in vielen unterschiedlichen Sektoren. Neben den bereits beschriebenen Beispielen aus Dienstleistungs- und Produktionsbranchen wird die Echtzeitanalyse riesiger Datenbestände mittels Big-Data-Analytics heute auch in der Krebsdiagnostik genauso eingesetzt wie in der personalisierten Werbung. Große Potenziale entstehen auch im Bildungsbereich, diesen untersucht die Forschungsgruppe schwerpunktmäßig.

Der Einsatz von Augmented Reality führt z. B. in der Berufsbildung dazu, dass Auszubildende verstärkt praktische Fähigkeiten durch virtuelle Simulationen erlernen, was vor allem bei riskanten und teuren Arbeitsschritten ein wichtiges Innovationspozential darstellt. Neue digitale Bildungsplattformen verändern den Lehr- und Lernprozess und machen diesen erstmalig messbar. So hat z. B. eine führende Plattform für Online-Kurse im Aus- und Weiterbildungsbereich mittels maschinellen Lernens einen Algorithmus entwickelt, der Teamleiter*innen aufzeigt, welche Kompetenzen Mitarbeiter*innen fehlen und mit welchen offerierten Online-Kursen diese erworben werden können. Auch kann die Sammlung von Verlaufs-, Abbruch- und Abschlussdaten der Lernenden auf Lernplattformen dazu genutzt werden, die Lernsysteme in Echtzeit an das Verhalten der Lernenden anzupassen (Learning Analytics).

Dieser Text stammt aus dem Open-Content-Buchprojekt „Handbuch Internet of Things“. Lesen Sie hier weiter…

CC BY-SA 4.0 DE

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