Der digitale Arbeitsplatz

Neue Technologien verändern unsere Arbeitswelt. Agilität, Flexibilität und Kreativität werden zunehmend gefordert.

Working out loud

Als Working Out Loud (WOL) wird eine Mentalität der Zusammenarbeit und auch eine darauf aufbauende Selbstlern-Methode bezeichnet.

Grundidee des Working Out Loud

Der Begriff wurde 2010 von Bryce Williams aufgegriffen und in einem Blogpost erläutert.[1] Die Kernidee fasst Bryce wie folgt zusammen :

Working Out Loud = Observable Work + Narrating Your Work

Man solle doch nicht nur seine Arbeit erledigen, sondern auch Andere daran teilhaben lassen, damit alle zusammen dabei lernen und besser werden. Soziale Netzwerke und Kollaborationsumgebungen seien Werkzeuge hierfür, um sich aktiv einzubringen.

Mit WOL hat Bryce Williams damit in Worte gefasst, was sich mit der zunehmenden Relevanz von Blogs und sozialen Medien beobachten ließ: dem Paradigmenwechsel[2][3] für Wissensarbeiter weg vom Wissenssammler zum Wissensteiler: Relevant ist, wer bereitwillig sein Wissen teilt und hilft – nicht mehr wer das Wissen hortet und bewacht.

Die Lernmethode WOL

John Stepper entwickelte die Methode weiter[4] und machte sie mit einem 2015 veröffentlichten Buch bekannt.[5]

Stepper beschreibt WOL als einen Weg um Beziehungen aufzubauen, die einem helfen ein Ziel zu erreichen, eine Fähigkeit zu entwickeln oder ein neues Thema zu entdecken. Anstatt jedoch zu netzwerken um etwas zu bekommen, soll in Beziehungen investiert werden. Durch das Einbringen von Beiträgen aus eigener Arbeit und Erfahrungen wird jeder Teilnehmer im Lauf der Zeit besser sichtbar.[6]

Die 5 Prinzipien von WOL lauten:

  • Beziehungen (Relationships)
  • Großzügigkeit (Generosity)
  • Sichtbare Arbeit (Visible work)
  • Zielgerichtetes Verhalten (Purposeful Discovery)
  • Wachstumsorientiertes Denken (Growth Mindset)

Der Kern der Methode ist ein 12-wöchiges Programm (der sogenannte WOL-Circle), in dem durch verschiedene Übungen (die Circle-Guides) die Teilnehmer in die Lage versetzt werden, ihre Gewohnheiten an die Prinzipien anzupassen.

Die deutsche Working Out Loud Community of Practice (WOLCoP, bestehend aus Vertretern von AUDI, BMW, Bosch, Continental, Daimler, Deutsche Bank, Telekom, Siemens) gewann im November 2017 für ihre selbstorganisierte unternehmensübergreifende Zusammenarbeit und Austausch den HR-Excellence-Award in der Kategorie Mitarbeiterengagement und Collaboration (Konzern)[7].

Working Out Loud Circle

Ein Circle arbeitet dabei selbstorganisiert. Zusammensetzung, Terminfindung, Lernen, Zielkontrolle findet ohne Externe statt und baut vollkommen auf die intrinsische Motivation der Teilnehmer.

Es ist den Teilnehmern dabei selbst überlassen, ob sich für die Treffen persönlich oder virtuell zusammenfinden.[8]

Die Übungen in den Guides sind prinzipiell technologie-unabhängig, sehr viele Beispiele setzen jedoch ganz stark auf digitale Zusammenarbeit und entsprechende Tools.[9]

Empfohlen werden für die Circles 3–5 Teilnehmer, von denen jeder sich selbst ein Ziel setzt und darauf ausgerichtet die Übungen der einzelnen Wochen (je eine Stunde Treffen pro Woche) bearbeitet. Während der Treffen sollten entsprechend der vorgeschlagenen Agenda die Ergebnisse der Übungen besprochen werden. Teilweise sind Gruppenübungen vorgesehen.

Dieser Beitrag stammt aus der Wikipedia Freie Enzyklopädie. Das Original ist hier abrufbar: https://de.wikipedia.org/wiki/Working_out_loud

Pop-up – Die Zukunft des Einzelhandels

Gastbeitrag von Martin Bressem, Geschäftsführer der Brick Spaces GmbH

Trotz des E-Commerce steigen die Umsatzzahlen im stationären Handel. Die Einkaufsstraßen sind gefüllt und der Erlebnisdrang des Menschen ist gegeben, jedoch hat sich das Kaufverhalten des Kunden verändert.

Menschen bekommen alles online – zum besten Preis und sofort. Kunden suchen in der realen Welt also etwas anderes. Sie wollen testen, fühlen, schmecken, riechen. Nur sind heutzutage die meisten stationären Shops so überholt, dass sie auf die Sinneswahrnehmung nicht einzahlen. Auch der Kundenservice lässt häufig zu wünschen übrig. Der Pop-up-Gedanke bringt hingegen genau das mit sich, was die Menschen vermissen. Es steht nicht der Verkauf, sondern das Erlebnis im Vordergrund. Es werden bei Pop-up-Konzepten oft Event-Komponenten integriert, wie z. B. digitale Installationen, Atmosphäre und Gastronomie. Ladenbausysteme werden so flexibel gehalten, dass die Warenpräsentation agil bleibt. Es wird mit Limitierung gearbeitet.

„Es entsteht bei Pop-ups eine Erlebniswelt, wo der Abverkauf das positive Beiprodukt ist“

Martin Bressem, Brick Spaces

Influencer werden eingebunden. Eigene Mitarbeiter werden rekrutiert. Es entsteht schließlich bei Pop-ups eine Erlebniswelt, wo der Abverkauf das positive Beiprodukt ist. Unsere Hypothese: je besser das Erlebnis, desto besser der Verkauf. Genau an der Stelle setzen wir ein und helfen Kunden bei der Realisation von Pop-up-Projekten. Diesen Sommer 2019 launchen wir unter Betracht der o. g. Punkte sogar unseren eigenen Store „blaenk“ mit 20 Marken in Düsseldorf und pilotisieren zugleich unsere KI-gestützte Tracking-Lösung, die den Online-üblichen Sales-Funnel des Einzelhandels darstellt. Unser Credo: Die Zukunft des Einzelhandels muss innovativer und erlebnisorientierter werden. Diese Zukunft wollen wir mitgestalten!

Weitere Informationen unter:
www.brickspaces.de

Positives Kundenerlebnis als Erfolgsmotor

Mit der digitalen Transformation sieht sich der Kundenservice großen Herausforderungen gegenüber. Ständige Verfügbarkeit, reibungslose Prozesse und ein empathischer Service auf der einen Seite – Kostendruck und technische Hürden auf der anderen. Im Gespräch verrät uns Robert Mulatz, Ge­schäftsführer von Bosch Service Solutions, wie der Spagat gelingt.

„Mit der Digitalisierung verändern sich die Kundenerwartungen von Grund auf“, erklärt Robert Mulatz. „Millennials erwarten, sich rund um die Uhr über alle Kanäle an Unternehmen wenden zu können. Sie wollen nicht nur eine schnelle Antwort. Ihnen missfallen auch Fehler. Entspricht der Service nicht ihren Erwartungen, kehren sie dem Unternehmen den Rücken.“ In Kombination mit der immer stärker nachlassenden Markenloyalität führt das dazu, dass dem Service heute eine Schlüsselrolle zukommt. Denn nur wer zufrieden ist, bleibt. Der Service muss aber nicht nur hohe Anforderungen erfüllen, er muss auch noch bezahlbar bleiben. „Unsere Antwort darauf heißt Service Design“, sagt Mulatz. „Mit dem ganzheitlichen Ansatz verbessern wir den kompletten Kundenservice und nutzen dafür neueste technische Möglichkeiten.“

Robert Mulatz betont: „Das positive Kunden­erlebnis entschei­det künftig über den Geschäftserfolg.“

Doch wie gehen nun die Kommunikationsprofis in der Praxis vor? Laut Mulatz sollte zunächst die gesamte Customer Journey auf die unterschiedlichen Kundengruppen hin analysiert werden. „Wir fragen danach, was es braucht, um Endkunden zu begeistern und wie wir die Geschäftsziele erreichen können. Darauf aufbauend schlagen wir eine individuelle Gesamtlösung vor und zei­gen Verbesserungspotenziale auf“, so Mulatz. Dabei können auch Prozesse umgestellt werden oder neue Geschäfts­­modelle entstehen, die zur Refinanzierung beitragen. Automatisierungstech­nologien wie RPA sorgen für mehr Effizienz und Kosteneinsparungen. Der Service-Spezialist geht davon aus, dass bis 2025 mit einer Effizienzsteigerung durch neue Technologien von bis zu 25 Prozent zu rechnen ist. Neben der Effizienzsteigerung tragen Techno­logien wie RPA aber auch dazu bei, Ser­vicemitarbeiter zu entlasten. Das ver­hilft dazu, dass diese sich zu 100 Prozent auf die Kundenbedürfnisse konzentrieren können. „Richtig eingesetzt, können KI und andere Technologien eine sehr positive Auswirkung auf das Kundenbeziehungsmanagement haben. Sie können das Anliegen im Kundengespräch erkennen und dem Servicemitarbeiter unaufgefordert Informationen zur Beratung anzeigen. Damit kann dem Kunden schnell und gezielt geholfen werden“, so Mulatz.

Auf die Frage hin, was denn nun einen guten Kundenservice ausmachen würde, verrät uns Mulatz: „Einen schnellen, effektiven Kundenservice zu liefern, bei dem der Servicemitarbeiter empathisch auf Kundenbedürfnisse eingehen kann. Denn das führt zu einem positiven Kun­denerlebnis. Dafür setzen wir auf eine ideale Kombination aus Mensch und Technik. Davon profitieren nicht nur alle, es ist auch der Motor für Erfolg.“

Weitere Informationen unter:
www.boschservicesolutions.com

Brand Building für die Zukunft

Noch zeigen Google, Amazon und Co. bei einer Produktsuche eine breite Produktauswahl an, doch im Zuge des Voice-Commerce wird sich das Angebot für Konsumenten massiv verkleinern. „Digitale Assistenten tref­fen eine Vorauswahl und empfehlen oft im ersten Schritt nur ein einziges Produkt zum Kauf – algorithmisch“, erklärt Patrick Benner, CEO der Digitalagentur Artus Interactive.

Für Marken bedeutet die Vorauswahl durch die KI einen drohenden Bedeu­tungsverlust. Verantwortliche sollten daher die bislang üblichen, oft auf Reichweite gerichteten Marketingmaßnahmen überdenken. Da der digitale Assistent in Zukunft maßgeblich zur Kaufentscheidung beiträgt, rückt er zwangsläufig in den Fokus des Marketings. „Für Marken ist es von Vorteil, wenn die gesprochene Anfrage des Konsumenten bereits den Markennamen beinhaltet“, erklärt Benner. „Es macht nämlich einen Unterschied, ob der Konsument bei Alexa, Siri & Co. Zahnpasta bestellt oder Zahnpasta von blend-a-med.“ Deshalb nimmt Brand Building, also die Marke insgesamt aufzuladen und für den Konsumenten relevant zu machen, an Bedeutung zu.

„Marken müssen sich verstärkt im Pull-Mindset der Konsumenten positionieren“, mahnt Patrick Benner im Zuge des Voice-Commerce.

Patrick Benner, Artus Interactive

Gleichzeitig verlieren die bekannten Push-Mechanismen der digitalen Markenführung an Wirkung. Einzelne Maßnahmen machen eben kein Brand Building aus. Tatsächlich gelingt es immer weniger Marken, die Konsumenten langfristig zu überzeugen. Und der Anteil an Produktsuchen, bei denen der Markenname ein Teil der Anfrage ist, geht zurück. „Damit Brand Building heute funktioniert, müssen sich Markenverantwortliche verstärkt mit dem Mindset der Konsumenten befassen“, mahnt Benner. „Insbesondere junge Konsumenten vertrauen Marken, die transparent sind und Haltung zeigen und auch gesellschaftliche Werte transportieren.“ Für die Zukunft bleibt zu hoffen, dass diese verkündeten Werte dann mehr sind als Marketing.

Weitere Informationen unter:
www.artus.com

Intelligente Schichtplanung mit KI

Die Redaktion im Gespräch mit Per Kaminsky, Leiter IT bei Hawk Intelligent Technologies GmbH, über die Herausforderungen für Unternehmen mit hoher Planungskomplexität im Kontext der industriellen Schichtplanung

Per Kaminsky: „Die intelligente Schichtplanung ermöglicht durch den KI-Einsatz eine Einsparung von bis zu 30 Prozent beim Planungsaufwand.“

Schichtplaner in Produktionsunterneh­men stehen vor der Herausforderung, auf Arbeitszeitflexibilisierung, schwankende Nachfrage und die Bedürfnisse der Mitarbeiter adäquat zu reagieren. „Das muss sich in den Schichtplänen wi­derspiegeln“, betonte Per Kaminsky ein­gangs des Gespräches. Darüber hinaus muss der Schichtplaner auf alle kurzfristigen Änderungen schnell und flexibel mit Planänderungen reagieren und dabei alle komplexen Abhängigkeiten, die sich z. B. aus den gesetzlichen Bestimmungen, Abwesenheiten, Maschinen- und Mitarbeiterausfällen ergeben, auflösen. Gleichzeitig stehen immer auch Personalkosten und Produktivität der Belegschaft auf dem Prüfstand.

„Die intelligente Schichtplanung ist da­durch gekennzeichnet, dass der Schicht­planer von einem auf KI basierenden Assistenten-System unterstützt wird, um schnell und effizient auf die sich ständig ändernden Situationen reagieren zu können und auch die immer komplexer werdenden Abhängigkeiten auflösen zu können“, betonte dabei Per Kaminsky im Hintergrundgespräch mit unserer Redaktion. Selten würde man die perfekte Lösung finden, daher wäre es wichtig, dass der Planer verschiedene Varianten von mög­lichen Mitarbeiterbelegungen erhält (in­klusive der Unterschiede und Bewertun­gen dieser Lösungen). Kamins­ky fährt fort: „Hierfür erstellt die künstliche Intelligenz in getaiplan Vorschläge für potenzielle Schichtbelegungen in Abhängigkeit der vom Planer eingestellten Gewichtungen für z. B. Vollbesetzung oder Berücksichtigung von Mitarbeiterwünschen.“

Die automatische Mitarbeiterbelegung in getaiplan basiert auf einer KI-gestütz­ten Optimierung und verbessert damit die klassischen Methoden aus der Ope­rations-Research. Das selbstlernende KI-Verfahren verwendet dafür Elemente aus dem Bereich des Reinforcement Learnings. Zusammengefasst vernetzt getaiplan sowohl die Führungskräfte mit den Mitarbeitern als auch die Mitar­beiter untereinander. Der gesamte Planungsprozess wird dezentralisiert. Der Aufwand für Umplanungen wird durch die KI-gestützte Methodik von teilweise Stunden auf Minuten reduziert. Änderungen werden automatisch kommuniziert. Planungsfehler und teure Maschinenstillstände durch fehlendes Personal werden minimiert. Neue Kapazitäten bei Ihren Führungskräften werden geschaffen. Mithilfe der getaiplan-App können sämtliche Transaktio­nen, wie beispielsweise Abwesenheits­anträge oder Schichttausch, initiiert werden. Das Ergebnis ist maximale Prozesssicherheit bei einer Zeitersparnis in der Planung von bis zu 30 Prozent. Durch die Integration von Zeitarbeitsfirmen kann ein weiteres Einsparungspotenzial durch die Reduzierung von Systembrüchen realisiert werden.

Weitere Informationen unter:
www.hawk-intech.com

Handel mit Zukunft

Voice-Commerce und schlaue Algorithmen verändern die Spielregeln

Strategie Agilität

Die Redaktion im Gespräch mit Eleonora Weisstroffer und Jörg Faulstich von Ibo über agile Methoden für die Unternehmensstrategie.

Eventuell kennen Sie diese Situation? Ihre Mitarbeiter sitzen in der Strategie-Besprechung und diskutieren intensiv über neue Ausrichtungen des Unternehmens. Trotzdem führt so manches Mal die Diskussion ins Leere, weil die diskutierten Themen einfach nicht zu den täglichen Herausforderungen passen.

„Agile Strategizing ist die Art und Weise, wie sich agile Organisationen quasi in Echtzeit an Umwelt, Markt und Kun­den ausrichten können“, so Jörg Faulstich.

Wenn man das Paradigma von agilem Arbeiten ernst nimmt, kann bereits hier anders als bisher vorgegangen werden. Zum einen ließe sich der Stra­tegieprozess selbst agil gestalten. „Agile Strategizing ist die Art und Weise, wie sich agile Organisationen quasi in Echtzeit an Umwelt, Markt und Kun­den ausrichten können. Dazu gibt es bereits eine Vielzahl guter Steuerungs­elemente, die bereits in großen agilen Organisationen angewendet wer­den“, erklärt uns dazu Jörg Faulstich.

So zum Beispiel die Ausrichtung des Unternehmens am eigenen Sinn und Zweck und die Definition und konsequente Bearbeitung übergreifender Ziele anhand geplanter Ergebnisse. Jörg Faulstich betonte dabei: „Das alleine birgt schon das Potenzial für eine konzentrierte unternehmensübergreifende Ausrichtung aller wert­schöpfenden Einheiten am Markt, die sich nicht in konkurrierenden Partialstrategien und untereinander konkurrierenden Bereichen verlieren, wie wir das leider heute allzu oft beobachten.“

Zum anderen können agile Methoden genutzt werden, um Führung und Manage­ment sowie die eigene Or­ganisationsstruktur zu agilisieren. Das bedeutet, dass die bereits definierten Kom­munikations- und Ent­schei­dungs­wege (z. B. Hierarchien, Aufbaustrukturen) sowie die Weiterentwicklung und Veränderungen von Produktportfolio und Multiprojektmanagementinitiativen mit agilen Me­tho­den hochkooperativ, transparent und „ohne Umwege“ neu konfiguriert werden.

Ein wichtiger erster Schritt ist z. B., eine gemeinsame Antwort auf das ‚Warum?‘ zu finden. Dieser ‚Case for Action‘ muss eine sinnvolle Antwort auf tatsächlich wahrgenommene Herausforderungen sein“, so Eleonora Weistroffer.

Auf unsere Frage hin, wie Unternehmen ihre Organisation agiler gestalten könnten, erklärte uns Eleonora Weis­troffer: „Die meisten Hürden sind im Kopf! Ein wichtiger erster Schritt ist z. B., eine gemeinsame Antwort auf das ‚Warum?‘ zu finden. Dieser ‚Case for Action‘ muss in den Augen der Ak­teure auf allen Ebenen eine sinnvolle Antwort auf tatsächlich wahrgenommene Herausforderungen sein.“
Eine empfehlenswerte Strategie sei es, sich sehr offen und transparent mit den harten Fragen auseinanderzusetzen und auch Mitarbeiter am Denkprozess und nicht nur am Ergeb­nis teilhaben zu lassen. Es braucht sehr viel Energie und Ausdauer, um eine agile Transformation durchzuhalten und tatsächlich woanders herauszukommen als man gestartet ist. Aber wie fängt man am besten an? Eleonora Weisstroffer erklärte uns dazu: „Wenn wir könnten, wie wir es für am sinnvollsten halten, würden wir grundsätzlich mit einer Diagnose der aktuellen Situation (Strategie, Struktur, Kultur, individuelle Bereitschaft und Fähigkeit zum Wandel, Technologie etc.) starten, um daraufhin mit gezielt ausgewählten agilen Praktiken in Pilotteams und gleichzeitig initiierten Reflexionsprozessen einen Lernprozess in den Unternehmen in Gang zu bringen.“

Weitere Informationen unter:
www.ibo.de

Pop-up-Stores: Kurzweilige Shopping-Erlebniswelten

Die TREND-REPORT-Redaktion spach mit Martin Bressem, Geschäftsführer der Brick Spaces GmbH, über Pop-up-Stores und den Erlebnisdrang des Menschen.

Data Warehouse Security

Pierre Thompson-Lukas ist überzeugt, dass Unternehmen sich an die neue Data Economy anpassen müssen, wollen sie nicht auf der Strecke bleiben. „Daten-Darwinismus“ nennt er das. Zur Anpassung gehören auch der sichere Umgang mit Daten und die Einhaltung von Regularien wie der EU-DSGVO.

„Jeder, der Daten aus der Cloud beziehen und dort zur Verfügung stellen will, sollte darauf achten, dass diese im europäischen Rechtsraum bleiben“, betont der Regional Director DACH bei Snowflake in diesem Kontext. Bei seinem Unternehmen liegen die Daten auf den Rechenzentren der großen Infrastrukturanbieter, z. B. für AWS in Frankfurt oder für Microsoft Azure in Amsterdam.

„Bei uns werden sowohl die gespeicherten Daten als auch der Transportweg verschlüsselt“, betont Pierre Thompson-Lukas.

Im Sinne des Datenschutzes müssen Organisationen wissen, welche Daten sie wo vorhalten und wer Zugriff darauf hat. Doch beim Umgang mit Datensätzen werden diese oftmals vervielfältigt und „vergessen“. Entsprechend ist „diese Datenduplikation, dieses Klonen, dieses Mehrfachvorhalten desselben Datensatzes“ das größte Sicherheitsrisiko bei einem Data Ware­house. Beim Snowflake-Ansatz entfällt das kopieren. Alle arbeiten mit genau denselben Daten, allerdings auf Basis einer separaten virtuellen Rechenkapazität.

„Natürlich lassen sich in einem Data Warehouse auch alle weiteren Sicherheitsmechanismen – Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle, Multifaktorauthentifizierung etc. – leicht umsetzen“, ergänzt Thompson-Lukas. „Bei uns werden sowohl die gespeicherten Daten als auch der Transportweg verschlüsselt und der Key regelmäßig ausgetauscht. Wir sind sogar in der Lage, einen Kundenschlüssel zu integrieren, sodass ein externer Zugriff nur möglich ist, wenn dieser public zur Verfügung steht.“ Sicherheit ist bei der Plattform also garantiert.

Lesen Sie dazu auch das Interview „Das Data Warehouse in der Cloud“ mit Pierre Thompson-Lukas

Weitere Informationen unter:
www.snowflake.com

Employee Engagement mit künstlicher Intelligenz

Investitionen in Mitarbeiter zahlen sich aus. Wer für seinen Arbeitgeber „brennt“, ist produktiver, bringt mehr Ideen ein und wagt öfter etwas Neues. Allerdings könnten Arbeitgeber das Thema Employee Engagement ernster nehmen. Eine KI-Technologie soll die Wende bringen.

Untersuchungen des britischen Beratungsunternehmens Aon Hewitt belegen einen direkten Zusammenhang zwischen Employee Engagement und Unternehmensgewinn. Organisationen, die über ein hohes Employee Engagement verfügen, sind produktiver bei einer geringeren Fluktuation, was sich in einem um bis zu drei Prozent höheren Gewinn niederschlägt. Dennoch fühlt sich hierzulande nur ein kleiner Anteil von 15 Prozent der Arbeitnehmer seinem Arbeitgeber verbunden, wie aus dem Gallup Engagement Index des Jahres 2018 hervorgeht.

Wer versteht, was die eigenen Leute motiviert und sie inspiriert, hält also den Schlüssel zu einem erfolgreichen, florierenden Unternehmen in der Hand.
Dazu müssen Arbeitgeber bei ihren Mitarbeitern nachfragen. Häufig beauftragen Organisationen Berater, die Mitarbeiter interviewen und aus deren Antworten Handlungspläne ableiten. Doch das ist kostenintensiv und zeitaufwendig. Kostengünstiger und schneller sind digitale Mitarbeiterbefragungen, doch mangelt es diesen oft an nötiger Tiefe.
Abhilfe verspricht eine Software-Lösung, die alle Parameter berück­sichtigt, auf die es im Unternehmen ankommt, nämlich Effizienz, überschaubare Kosten und tiefgründige Analysen.

Wieland Volkert berichtet über KI-Tech­nologien, die HR-Mitarbeitern wichtige Vorteile für das Employee Engagement bringen.

Das Zauberwort dahinter heißt: „Na­tural Language Processing“ (NLP) und ist das Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich mit dem Verständnis natürlicher Sprachen auseinandersetzt. Mitarbeiter beantworten Fragen, indem sie vorgegebene Antworten anklicken und Freitextfelder ausfüllen. Algorithmen untersuchen daraufhin das Feedback und geben somit schnell Einblicke in die Ergebnisse.

Umfragen sind auf diese Weise schnell erstellt, frei konfigurierbar und über jedes Endgerät zugänglich. Zusätzlich können Befragungen jederzeit unterbrochen und wieder fortgesetzt werden. Auf diese Weise können Mitarbeiter genau dann antworten, wenn sie sich auch die Zeit dafür nehmen können. Dank NLP kann umfassenderes Feedback von Mitarbeitern als mit einem einfachen Multiple-Choice-Fragebogen gewonnen werden. Damit können sich Mitarbeiter auch zu Themen äußern, die nicht explizit abgefragt werden.
Das verschafft Unternehmen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil, denn sie können aus den Ergebnissen Mehrwerte für Mitarbeiter schaffen. Davon profitieren beide Seiten: Mitarbeiter sind hochmotiviert und fühlen sich ihrem Arbeitgeber gegenüber verbundener. Arbeitgeber erfreuen sich an validen Ergebnissen – eine Win-win-Situation für alle Beteiligten.

Weitere Informationen unter:
www.people-doc.de

Geldanlage mit Big Data und KI

Gastbeitrag von Bastian Lechner, CEO Catana Capital

Gründer und CEO der Catana Capital GmbH, berichtet über KI Anlage­strategien im Data Intelligence Fund (ISIN: DE000A2H9A68)

Wir bieten ein innovatives quantitatives Asset-Management auf Grundlage eines Big-Data-basierten KI-Ansatzes. Dabei werden mehrere Millionen relevante Nachrichten, Artikel, Research sowie Inhalte aus Blogs und Tweets täglich rund um die Uhr in Englisch, Deutsch und Chinesisch über automatische Sprachverarbeitung analysiert und in Handelssignale umgewandelt.

Der Big-Data-powered KI-Ansatz nutzt die kombinierte Meinung von Millionen Markt-Sen­timents und his­torische Kursbewe­gungen, um Vorher­sagen über die Marktentwicklung zu treffen. Unsere vollautomatische Long- / Short-Aktienstrategie nutzt eine einzigartige Kombination aus Aktienauswahl, in­telligentem Exposure-Management und maßgeschneidertem Risiko­ma­nagement mit dem Ziel, überdurch­schnittliche Marktrenditen zu erzie­len. Durch die Short-Komponente ist unser innovativer Data In­telligence Fund (ISIN: DE000A2H9A68) insbesondere in Korrekturphasen und Abwärtsmärkten interessant, da wir durch die KI-basierten Algorithmen schnell auf negative Trends reagieren können, was positiv zur Stabilität und Performance des Fonds beiträgt.

Weitere Informationen unter:
catanacapital.com/trendreport

Conversational Commerce – Markenverantwortliche müssen aufhorchen

Die TREND-REPORT-Redaktion sprach mit Patrick Benner, Inhaber von Artus Interactive, über die Bedeutung des Markenaufbaus im Kontext von Alexa und Co.

Software-Roboter lernen Sehen und Verstehen

Gastbeitrag von Sabine Obermayr, Marketing Director Central Europe bei UiPath

„Robotic Process Automation“ (RPA) war bisher oft auf Prozesse mit klar strukturierten Informationen und eindeutigen Regeln beschränkt. Die Integration von KI in RPA-Plattformen ändert das grundlegend.
Durch Machine Learning & Co. kön­nen sich Software-Roboter neue Fähigkeiten aneignen und ihre mensch­lichen Kollegen noch besser unterstützen. Mit Computer-Vi­sion-Tech­no­logien auf Basis von Deep Learning sind sie in der Lage, Informationen aus Bildern oder mehrdimensionalen Quellen zu erkennen, mit ihnen zu interagieren und sie ähnlich wie ein Mensch zu interpretieren. Das unterstützt beim Nachahmen menschlicher Fähigkeiten wie der Identifizierung von Bildern auf einem Bildschirm oder daraus resultierend bei der Vorhersage von Ergebnissen.

„Durch künstliche Intelligenz können sich Software-Roboter neue Fähigkeiten aneignen“, sagt Sabine Obermayr.

Spezielle Machine-Learning-Technologien ermöglichen ihnen, unstrukturierte Do­kumente und Scans mit inkonsistenten Formaten auszuwerten und direkt weiterzuverarbeiten. Mit „Natural Lan­gua­ge Processing“ (NLP) können Software-Ro­boter außerdem auch E-Mails, SMS- und Chat-Nachrichten sowie gesprochene Sprache verstehen. Durch Sentiment-Analysen haben sie dabei sogar die Mög­lichkeit, Absichten und Stimmungen zu registrieren – und etwa bei Unzufrieden­heit eines Anrufers im Callcenter gleich eine besänftigende Aktion anzustoßen.

Das sind nur einige Beispiele für die kommenden kognitiven Fähigkeiten der Software-Roboter von UiPath. Durch die Integration mit einer Vielzahl von KI-Technologiepartnern entstehen weitere branchen- und fachspezifische KI-Kennt­nisse, die künftig mit RPA eingesetzt wer­den können. Idealerweise lässt sich KI in jedem Fall unkompliziert per Drag-and-drop in die RPA-Workflows einbinden.

Weitere Informationen unter:
www.uipath.com/de/

Mobiles Agenturcontrolling in Zeiten von New Work

Kerstin Götz, Geschäftsführerin Troi GmbH, im Hintergrundgespräch mit der Redaktion über die VUCA-Welt und New-Work-Konzepte für Agenturen

Frau Götz, in wieweit kann Ihre Lösung Agenturen bei der Etablierung von New-Work-Konzepten unterstützen?
Agenturen müssen ein schwankendes Projektgeschäft effizient und strukturiert planen. New Work Konzepte und Work-Life-Balance spielen zudem eine immer entscheidendere Rolle. Zusätzlich zu einer teilweise undurchsichtigen Projektlage kommt also die Organisation von Ressourcen über Remote-Konstellationen oder flexible Arbeitszeitmodelle.
Diesen Herausforderungen kann Rechnung getragen werden durch eine umfassende und vor allem smarte System-Lösung, die Mitarbeitern zum einen die Kollaboration erleichtert und zum anderen wichtige Informationen für unternehmensrelevante Entscheidungen liefert.

Welchen Stellenwert nimmt in unserer „agilen Zeit“ das Echtzeit-Reporting ein?
Um eine agile Entscheidungsfindung zu fördern ist es unabdingbar, aktuelle Unternehmens-Daten 24/7 parat zu haben. Gerade hieran scheitert es jedoch oft. Denn nicht immer sind die so entscheidenden Daten in der Kürze der Zeit verfügbar. Oder sie müssen entsprechend aufbereitet werden, um ein aussagekräftiges Reporting zu ergeben. Ressourcen dies zu tun sind nicht immer greifbar und die Fehleranfälligkeit ist hoch. Aus diesem Grund haben wir ein mobiles Echtzeit-Reporting geschaffen, das immer den aktuellen Projektstand, die Teamperformance sowie die Umsatz- und Margenentwicklung aufzeigt.

Kerstin Götz, Geschäftsführerin der Troi GmbH

Was hat es mit Ihrer neuen TROI Live App auf sich und wie tief konnten Sie diese in Ihre Lösung intergrieren?
Die App ist die logische Ergänzung zu Troi, die den Funktionsumfang der Weblösung vollumfänglich nutzt, um diese in aussagekräftigen Dashboards zu visualisieren. Die Grundlage für die Daten speist sich komplett aus dem Troi System und wertet diese transparent in Echtzeit aus. Ebenso können Projekt- und Arbeitszeiten einfach erfasst und ausgewertet werden. Damit muss sich die Agentur über die aktuellen Entwicklungen bzgl. der Arbeitszeiterfassung keine Gedanken mehr machen. Die Zeiterfassung ist bei uns ein fest integrierter Bestandteil – gerade in Anbetracht der New Work Arbeitswelt.

Welche Prozesse im Agenturalltag sind eigentlich automatisierbar?
Alle Prozesse sind automatisierbar – von der Projektakquise bis zur Abrechnung. In Troi ist der Projektworkflow ein durchgängiger Prozess, der mit der Projektkalkulation beginnt und mit einer vorbereitenden Buchhaltung endet. Und selbst hier ist über diverse Schnittstellen eine Anknüpfung an weitere Systeme möglich, um diesen Prozess zu erweitern. Damit erhält man einen durchgängigen Datenflow, der den Mitarbeitern die Arbeit enorm erleichtert und die Konzentration auf die wertschöpfende Tätigkeit fokussiert.

Frau Götz, vor welchen Herausforderungen stehen Agenturen und Dienstleister im Kontext der digitalen Transformation?
Für die neue VUCA Welt gilt es, mit geeigneten Systemen und Prozessen gewappnet zu sein. In einem Umfeld, in dem Parameter, wie Volatilität, Unsicherheit, Komplexität und Mehrdeutigkeit an der Tagesordnung sind, ist es wichtig Transparenz zu allen relevanten Kennzahlen zu haben, um konkurrenzfähig zu bleiben und schnell fundierte Entscheidungen treffen zu können. Dieser Vorsprung ist wichtig um zeitnah reagieren zu können. Und nur, wenn alle Stakeholder ein klares Bild vom aktuellen Stand des Business haben, kann eine effiziente Steuerung erfolgen – vor allem im Einklang mit New Work Prinzipien. Denn hier muss eine Kommunikation oft remote erfolgen.

Welche Features, Module und Tools konnten Sie in Ihre Lösung intergieren?
Der Kernbereich ist die Projektabwicklung, sie ist der Dreh- und Angelpunkt einer jeden Agentur. Also ist auch in Troi das Projektmanagement das zentrale Modul. Wie bereits erwähnt, geht es bei Troi aber darum, den gesamten Projektalltag abzubilden. Dies beginnt bereits viel früher, nämlich bei der Projektakquise bzw. der Kontaktpflege. Die gesamte Kundenhistorie kann in unserem System datenschutzkonform dokumentiert werden. Damit ist immer eine Nachvollziehbarkeit gewährleistet. Aber nicht nur die zentrale Projekt- und Ressourcensteuerung erfolgt über Troi, auch die Erfassung der Projekt-Aufwände durch die verschiedenen Gewerke erfolgt über das System. Durch die Projektkalkulation und die erfassten Aufwände erfolgt ein automatisiertes Projektreporting. Der Projektverantwortliche kann so immer steuern, ob das Projekt noch im Bugdet und im Zeitplan liegt. Ein projektübergreifendes Reporting (das MIS Reporting) bietet gerade für Führungsverantwortliche und Geschäftsführer ein wichtiges Steuerungsmodul. Hier wird in Echtzeit das aktuelle Ergebnis über alle Projekte hinweg ausgewiesen.

Welche Rolle nimmt dabei das Projektmanagement ein?
Sowohl die Kalkulation, die Erstellung und Zuweisung von Projektaufgaben, als auch die zeitliche Planung erfolgt über das System. Das Aufgabenmanagement wird hier anschaulich über ein Kanban Board dargestellt und die Milestone-Planung über ein Gant Chart. Systemisch ist es möglich, sowohl agil als auch traditionell vorzugehen, das hängt von der Ausrichtung des Projektmanagements in der jeweiligen Agentur ab. Wir sehen oft, dass viele Agenturen mit hybriden Modellen arbeiten, denn nicht auf alle Projekte lässt sich die eine oder die andere Methode gänzlich anwenden. Wichtig ist aber, dass Troi durch die Automatisierung des Projektmanagement-Workflows sowie durch ein (device-übergreifendes) Controlling eine agile Entscheidungsfindung fördert und Agenturen damit unterstützt, sich im Projektmanagement weiterzuentwickeln. Und gemeinsam mit unseren Partnern lernen und entwickeln auch wir uns täglich weiter.

Weitere Informationen unter:
www.troi.de/live

Neue Perspektiven für KI

Die Redaktion sprach mit Prof. Dr. Volker Gruhn, Vorstandsvorsitzender der adesso AG, über die Planung und Implementierung neuer Technologien.

Herr Prof. Gruhn, wie unterscheiden sich KI-Projekte von anderen IT-Projekten?
Ziel KI-basierter Anwendungen ist es, Zusammenhänge in Daten zu erkennen oder große Datenmengen automatisch zu klassifizieren. Hier geht es um Anomalien, Muster oder Cluster: Die eine Kreditkartentransaktion unter 100 000, die ein Betrug ist. Die fünf Sensormessungen in Terabytes von Datenströmen, die zusammen auf einen Maschinenausfall hindeuten. Bei diesen datengetriebenen Systemen gibt es häufig keine klaren Anforderungen, die das Projektteam zu Beginn formulieren könnte. Deswegen kommt der Datenbasis im Vergleich zu klassischen Softwareentwicklungsprojekten eine größere Bedeutung zu. Verfügbarkeit, Qualität, Herkunft, Konsistenz, aber auch die rechtlichen Rahmenbedingungen der Nutzung sind entscheidende Themen.

Wie finden Unternehmen am besten heraus, ob und wie ihnen die neuen KI-Technologien Wettbewerbsvorteile verschaffen?
Dieses Finden der passenden KI-Anwendungsfälle – passend zu den eigenen Kunden, Prozessen und Mitarbeitern – ist eine der entscheidenden Managementaufgaben. Es mangelt nicht an Einsatzmöglichkeiten. Das Gegenteil ist der Fall: Das Zuviel an Auswahl ist das Problem. Eine Kunst, sich hier nicht zu verzetteln. Dagegen hilft nur etwas ganz Altmodisches: miteinander reden. Der Datenanalyst und der Sachbearbeiter, der Machine-Learning-Experte und der Kampagnen-Manager, der Software Engineer und der Endkunde. Nur wenn KI-Know-how und Fachwissen von Anfang an zusammenkommen und zusammenarbeiten, entsteht etwas Sinnvolles. Das klingt einigermaßen trivial, ist aber in der Praxis häufig der Punkt, der über Erfolg und Misserfolg entscheidet.

Welche Vorgehensmodelle oder wel­che Projektwerkzeuge helfen den Ent­scheidern in Unternehmen bei diesen Kommunikationsthemen weiter?
„Building AI-based Systems“ ist unsere Antwort auf diese Besonderheiten des KI-Entwicklungsprozesses. Dahinter ver­birgt sich ein Vorgehensmodell mit Rollen, Phasen und Verantwortlichkeiten. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Beteiligten frühzeitig wissen, ob KI-An­wendungen überhaupt geeignet sind. Er strukturiert den gesamten Prozess und unterstützt das Team dabei, KI-Sys­teme in den Kontext klassischer Informations- oder cyberphysikalischer Systeme einzubinden. Im Rahmen von Building AI-based Systems arbeiten wir mit speziellen Rollenprofilen: Domain Expert, Data Scientist, Software Engineer und Data Domain Expert. Jeder dieser Experten bringt unterschiedliches Know-how über Daten, Technologien, Prozesse, Domänen und das eigene Unternehmen ein. Durch die Kombination dieser Fertigkeiten entsteht ein Projektteam, das alle KI-Anforderungen abdeckt, nicht nur die technischen. Der zweite Ansatz, auf den wir bei KI-Themen setzen, ist der sogenannte „Interaction Room“ (IR). Der IR gibt Kommunikationsprozessen in Pro­jekten eine Struktur und einen Rahmen. Eigentlich ist er nicht speziell für KI-Projekte gedacht, passt aber genau zu den oben beschriebenen Anforderungen. Beim IR handelt es sich um einen echten, begehbaren Raum mit vier Wän­den. Sie dienen zur Visualisierung von Prozessen und zur Darstellung von Projektdetails. Im IR arbeitet ein interdisziplinäres Team aus Fach- und IT- bzw. KI-Experten unter der Anleitung eines Moderators zusammen. Gemeinsam ermitteln sie in Abstimmungsrun­den Lösungen für die zen­tralen Themen und Fragestellungen des Projektes.

„Building AI-based Systems ist unsere Antwort auf die Besonderheiten des KI-Entwicklungsprozesses.“

Prof. Volker Gruhn

Wie und wie schnell werden die neuen Technologien rund um KI, Blockchain und IoT Prozesse verändern?
Wo die Reise mit KI und anderen Technologien hingeht, kann heute niemand seriös beantworten. Wer hätte 2009 vorhersagen können, wie Smartphones und Apps unser Leben ver­ändern? Vielleicht setzen wir in fünf Jahren Blockchain-Anwendungen so selbstverständlich ein wie heute die EC-Karte an der Supermarktkasse. Oder die Technologie reiht sich ein in die Reihe der überzogenen Hypes. Die genauen Entwicklungspfade vorherzusagen, ist unmöglich. Aber Tendenzen zeichnen sich ab: Sprache wird in der Interaktion mit Systemen immer be­deutender. Mit der Konsequenz, dass Technologie für Anwender unsichtbar wird. Die Autonomie von Anwendungen nimmt zu. Häufiger treffen sie Ent­scheidungen, ohne einen Menschen mit ins Boot zu holen. Dies führt in vielen Bereichen, vom Einkauf über die Produktion bis hin zur Logistik, zu anderen, deutlich enger getakte­ten Prozessen. Aber auch zu anderen Konstellationen in der Zusammenarbeit zwischen Menschen und Systemen.

Weitere Informationen unter:
www.adesso.de

Demokratisierung von Machine Learning

Dass die Digitalisierung von Geschäftsprozessen von hoher strategischer Bedeutung ist und insbesondere künstliche Intelligenz Unternehmen zu Smart Companies transformiert, ist hinreichend bekannt. Dennoch setzen laut einer aktuellen Accenture-Studie nur 18 Prozent der befragten Unternehmen KI-Lösungen in mehreren Geschäftsbereichen ein. Es wird also Zeit, das Potential neuer Technologien auszuschöpfen.

Dem Machine Learning (ML), als Teilgebiet der KI, kommt dabei eine besondere Bedeutung zu. Damit kann beispielsweise das Kundenverhalten vorhergesagt und Kündigungen vermieden werden. Auch neue Standorte lassen sich so optimal planen. Ferner ermöglicht ML Predictive Maintenan­ce, wobei die Sensordaten von Industriemaschinen ausgewertet und in der Folge die Kosten sowie der Aufwand der Maschinenwartung drastisch reduziert werden. „Machine Learning ist die Grundlage für jeden industriellen Optimierungsprozess“, bestätigt Dr. Eli­­sa­betta Castiglioni, CEO bei A1 Digital, die Bedeutung. Ihr Unternehmen berät KMUs bei ihrer digitalen Transformation und konzentriert sich dabei auf branchenspezifische IoT-Anwendungen.

Aus persönlichen Gesprächen kennt sie daher auch die Gründe des unternehmerischen Zögerns: „Angst vor der Komplexität, Mangel an Informationen und Mangel an Experten, die nicht nur Daten analysieren, sondern auch die Bedürfnisse des Unternehmens verstehen.“ Dennoch mahnt sie Entscheidungsträger „ihre Komfort­zone zu verlassen und ihre Denkweise zu ändern, um den Sprung zu Smart Enterprises zu schaffen“.

„Die Machine-Learning-Plattform ermöglicht einen offenen Zugang zu einem bisher sehr kom­plexen und technischem The­ma.“

Dr. Elisabetta Castiglioni

Der zentrale, bisher fehlende Baustein in der ML-Strategie ist die A1 Digital ML-Plattform, die einfache Skalierbarkeit und Programmierbarkeit vereint. „Es ist ein strategisches Werkzeug für den Einstieg ins Business 4.0, weil es einen offenen Zugang zu einem bisher sehr komplexen und technischem Thema ermöglicht“, so Castiglioni. „Nutzer brauchen keine Kenntnisse von Programmiersprachen oder Statistikkenntnisse, um erfolgreich ML-Algorithmen wie Random Forest oder Neuronale Netzwerke anzuwenden und deren Vorhersagequalität miteinander zu vergleichen.“

Statt teuren und kaum verfügbaren Data Scientists benötigen Unterneh­men d­a­mit nun sogenannte Citizen Data Scien­tist, die Gartner als „Schweizer Messer“ zur Digitalisierung bezeich­net. „Der Citizen Data Scientist kann zwar keine parallelen Datenpipelines in Spark bau­en, hat aber immer noch ein gutes Verständnis für maschinelle Lern­funktionen und ist im Geschäftsfeld versiert“, beschreibt ihn Castiglioni. „Als Enabler versteht er alle Geschäftseinheiten und ihre spezifischen Geschäfts­anforderungen, vielleicht nicht zu 100 Prozent, aber doch zu 80 Prozent.“

Weitere Informationen unter:
www.a1.digital

Innovatives Recruiting mit KI

Die TREND-REPORT- Redaktion sprach mit Dr. Jan Christian Seevogel, Senior Vice President DACH bei Avature, über den Einfluss neuer Technologien auf die Personalabteilung.

Welche Bedeutung haben heute die KI-Technologien für das HR-Management?
Ich empfehle Unternehmen, die für ihr Wachstum auf KI-Technologien setzen wollen, den Schwerpunkt des Einsatzes der neuen Technologien auf das HR-Management zu legen. In der sich immer rasanter verändernden Welt entsteht Wachstum aus Transformation und Transformation beginnt bei den Menschen, die das Unternehmen ausmachen, also den Mitarbeitern. Das HR-Management nimmt folglich eine zentrale strategische Rolle ein. KI hilft dabei, Teams den strategischen Entscheidungen entsprechend auf- und auszubauen und kann so eine der Antriebsfedern der Transformation des gesamten Unternehmens werden. Zudem kann KI die Produktivität im HR steigern und gleichzeitig helfen, die Kos­ten zu senken. Ein Effekt, der umso wichtiger ist, macht doch die Personalabteilung in aller Regel einen hohen Anteil der Gesamtbetriebskosten aus.

Können Sie Beispiele nennen, wie KI-Technologien im Recruiting sinnvoll zum Einsatz kommen?
KI kann genutzt werden, um Talente und Kandidaten zu finden und beim anschließenden Screening Profile automatisiert zu vergleichen. Die HR-spezifische semantische Suche hilft Recruiting-Teams, die Geschwindigkeit zu erhöhen, mit der passende Kandidaten gefunden werden. So werden Ähnlichkeiten von Jobtiteln erkannt und entsprechende Vorschläge unterbreitet. Bei der Suche nach einem Web-Developer könnte das System etwa vorschlagen, auch nach einem Front End-Engineer zu suchen, weil die Begriffsverwendung sehr ähnlich ist. Auf diese Weise können auch HRler ohne besondere Branchenkenntnisse die Suche optimieren und beschleunigen. Entsprechende Hilfe bietet die semantische Suche auch für Skills, Rechtschreibfehler, branchentypische Abkürzungen oder besondere regionale Ortsbezeichnungen. So hilft die semantische Suche dabei, schnellstmöglich die Nadel im Heuhaufen, diesen Spitzenkandidaten, zu finden, vor allem wenn sie mit weiteren unternehmensspezifischen Suchfiltern kombiniert werden kann. KI kann außerdem eingesetzt werden, um in großen Datenbanken der Unternehmen oder extern im Web Profile zu finden, die denen bereits vorhandener viel­versprechender bzw. sogar bereits eingestellter Kandidaten ähnlich sind. Die gleiche Funktionalität lässt sich auch anwenden, um ähnliche Jobs innerhalb der Datenbank zu finden, was für die strategische Planung bei großen Unternehmen mit vielen Stellen enorm hilfreich sein kann. Wenn ich beispielsweise von einer Stelle weiß, dass deren Neubesetzung extrem viel Zeit in An-spruch nahm, dann kann ich mich bei vergleichbaren Jobs schon frühzeitig um die richtigen Maßnahmen wie etwa den Aufbau eines entsprechenden Talent-Pools bemühen. KI kann auch nach außen, also dem Kandidaten gegenüber genutzt werden. Durch das automatisierte Matching müssen Talente nicht länger selbst nach dem passenden Job suchen, sondern können einfach ihren Lebenslauf hochladen oder mit einem Klick ihre Daten aus Xing oder LinkedIn mit dem Karriere-Portal verknüpfen. Die KI listet dann durch die Analyse der Kandidaten-Daten die am besten passenden Jobs aus der Datenbank und mit einem weiteren Klick ist die Bewerbung abgesendet. Auch bei der administrativ sehr aufwändigen Interviewterminierung und der Beziehungspflege mit Kandidaten kann KI verbunden mit der Automatisierung von Prozessen unterstützen.

Vor welchen Herausforderungen stehen in diesem Kontext insbesondere große Unternehmen und Konzerne?
Künstliche Intelligenz funktioniert nur mit sehr vielen Daten und die Systeme, die diese Daten verarbeiten, brauchen sehr viel Rechenleistung, was zunächst rein technisch abgebildet werden muss. Hinzu kommt, dass die Verwendung von Daten und KI-Technologien in verschiedenen Regionen der Welt unterschiedlich reguliert ist. Das verlangt von Unternehmen eine gewisse Flexibilität, da sie global operierend in den verschiedenen Ländern unterschiedlich verfahren müssen. Außerdem entstehen Herausforderungen im Zusammenhang mit dem maschinellen Lernen der KI. Hier muss darauf geachtet werden, dass das System nur das lernt, was es auch lernen soll, sonst droht eine mit Vorurteilen belastete KI Entscheidungen zu treffen, die sich niemand wünscht.

Von einer Black-Box-KI muss ich dringend abraten

Dr. Jan-Christian Seevogel

Wie kann dieses Problem gelöst werden?
Sie können die KI zunächst ausschließlich mit Daten füttern, die für ihre Ent­scheidungen eher ungefährlich sind (etwa nur Bildungsverlauf und Berufserfahrung auslesen). Wollen Sie die KI auch mit potenziell gefährlicheren Daten – im Sinne einer möglichen Fehlentscheidung – füttern, dann brauchen Sie ein festes unternehmensweites Regelwerk, das Verzerrungen vermeidet und vor allem eine White-Box-KI. Das heißt jeder Mitarbeiter, der die KI nutzt oder betreut, muss zu jedem Moment wissen, was die KI überhaupt macht. Von einer Black-Box-KI, bei der die Entscheidungskriterien unbekannt sind, muss ich dringend abraten.

Hilft eine White-Box-KI dann auch, den Mitarbeitern die Angst vor der Technologie zu nehmen?
Genau. Angst entsteht meist dann, wenn Menschen Situationen ausgesetzt sind, die sie nicht kennen. Wenn ich mit Ent­scheidungen konfrontiert werde, deren Entstehung ich nicht nachvollziehen kann – die intransparent sind. Wenn ich aber die Entscheidungsfindung der KI transparent darstelle, versetze ich die Beteiligten in die Lage, sich damit auseinanderzusetzen und diese gegebenen­falls auch zu überdenken und zu revidieren. Das sollte die Angst nehmen. Eine andere Angst ist, dass der eigene Arbeitsplatz durch die neue Technologie ersetzt wird. Allerdings gibt es noch sehr wenige Jobs, die ohne weitere Technologiesprünge vollständig automatisiert werden können. KI kann aber rund die Hälfte der von Menschen wäh­rend ihrer Arbeit ausgeübten und vor allem administrativen Aktivitäten abbil­den. Es geht also im Kern darum, Mitarbeitern durch künstliche Intelligenz Raum zu schaffen für die eigentlich wichtigen und erfüllenden Herausforderungen. Das sollte Angst nehmen und Zuversicht erzeugen.

Weitere Informationen unter:
www.avature.net/de

Flexible Immobilienprojektfinanzierung

Kreditfonds werden immer beliebter. Die TREND-REPORT-Redaktion im Gespräch mit Lahcen Knapp, CEO der Empira AG, über die verschiedenen Formen von Immo­bilienkreditfonds und deren Marktpotenzial.

Herr Knapp, was sind Kreditfonds?
Kreditfonds sind Kapitalanlagevehikel, die bei (in der Regel institutionellen) Investoren Kapital einsammeln und es ausgewählten Kreditnehmern über eine bestimmte Laufzeit und für einen vorab vereinbarten Zweck als Fremdkapital zur Verfügung stellen. Je nach Ausgestaltung erhalten sie im Gegenzug eine laufende Verzinsung und/oder eine Beteiligung an der finanzierten Unternehmung. Aus der Unternehmensfinanzierung sind solche Produkte schon seit Langem bekannt, am deutschen Immobilienmarkt spielen sie erst seit einigen Jahren eine relevanter werdende Rolle. Gerade im Zuge regulatorischer Veränderungen (Basel III, Solvency II, u.a.) nehmen diese alternativen Finanzierungsangebote konventionellen Kreditinstituten zunehmend Marktanteile ab.

Können Sie das weiter ausführen?
Immobilienfinanzierungen im höheren LTV-Bereich sind ein Geschäft, das für klassische Banken teilweise deutlich schwieriger geworden ist. Im Kontext von Basel III müssen sie für Kredittranchen, die über den Senior Loan hinausgehen, sehr viel mehr Eigenkapital hinterlegen. Aus diesem Grund werden einige Tranchen für sie uninteressant, was eine Marktnische für Kreditfonds geschaffen hat. Neben diesem regulatorischen Faktor kommt hinzu, dass mehr und mehr Akteure auf den Immobilienmarkt streben – nicht zuletzt getrieben vom Niedrigzinsumfeld. Dies treibt die Preise. Mehr Akteure und höhere Preise bedeuten auch mehr Nachfrage nach Finanzierungen insgesamt, speziell im alternativen Bereich. Davon profitieren neben Crowdinvesting-Plattformen und Direct Lending-Anbietern eben auch Initiatoren von Kreditfonds wie wir.

Wer fragt diese Finanzierungen nach – und wieso?
Grundsätzlich gilt es, bei Immobilienkreditfonds verschiedene Formen zu unterscheiden. Dabei reicht die Palette von Whole-Loan-Finanzierungen, die den kompletten Fremdkapitalanteil eines Projekts oder einer Transaktion zur Verfügung stellen und moderat verzinst sind, bis hin zu Mezzanine-Fonds, die lediglich die riskanteste Kredittranche stellen und entsprechend hoch verzinst sind. So vielschichtig wie die Angebote sind hier auch die Kreditnehmer. Eine wichtige Zielgruppe sind sicherlich Projektentwickler. Gerade Entwickler ohne Track-Record haben es oft schwer, an konventionelle Bankkredite zu kommen oder kurzfristig Überbrückungsfinanzierungen zu erhalten. Zudem wollen oft selbst etablierte Entwickler und Käufer ihre Finanzierungsquellen diversifizieren. All dies können Kreditfonds leisten.

Wer investiert dabei in Ihre Fonds?
Unsere Produkte richten sich ausschließlich an institutionelle Investoren, vor allem Versicherungen, Versorgungswerke und Pensionsfonds. Diese Anleger haben einen langfristigen Anlagehorizont und sind oftmals aufgrund ihrer eigenen Auszahlungsverpflichtungen auf regelmäßige und prognostizierbare Cashflows angewie­sen. Fest verzinste Fremdkapitalinstrumente können dies leisten. Hinzu kommt ein regulatorischer Hintergrund: Durch die Solvency-II-Regelungen sind Fremd­kapitalinvestments wie z. B. Immobilienkreditfonds für Versicherungen unter Umständen interessanter als Direktanlagen oder bestandshaltende Immobilienfonds. Institutionelle An­leger schätzen die relativ hohen Renditen, während das Risiko naturgemäß niedriger ausfällt als bei klassischen Investments in Eigenkapital. Letztlich handelt es sich auch bei Kreditfonds um Anlagen am deutschen Immobilienmarkt.

Welche Modelle bieten Sie an?
Neben Whole-Loan- und Mezzanine-Produkten bieten wir seit diesem Jahr unseren Anlegern auch einen Joint-Venture-Fonds, der dem Projektentwickler im Rahmen einer Beteiligung neben dem Fremd- auch Eigenkapital zur Verfügung stellt. Beim Exit ist er dann auch entsprechend am Verkaufserlös der Liegenschaft beteiligt. Der Vorteil für Projektentwickler liegt in der niedrigeren laufenden Verzinsung und einer größeren Planungssicherheit, die durch gleichlaufende Interessen aller Beteiligten sichergestellt ist. Für unsere institutionelle Anlegerschaft wiederum ermöglicht dieses Modell einen langfristig nachhaltigen Cashflow bei einem gleichzeitig hohen Wertschöpfungspotenzial durch den späteren Verkaufserlös. Dabei lässt sich in verschiedene Nutzungsarten investieren, von Büroimmobilien über Wohnobjekte bis hin zu – aus unserer Sicht – besonders interessanten Quartiersentwicklungen, die aus gemischt genutzten Komplexen bestehen. Diese werden besonders stark nachgefragt.

„Die Wachstumsfaktoren, von denen der Markt für Kreditfonds profitiert, sind keine Modeerscheinungen“, so Lahcen Knapp.

Wie groß ist das Risiko und wie hoch sind die Zinsen?
Die Zinsen reichen vom niedrigen bis mittleren einstelligen Bereich bei Whole-Loan-Produkten bis hin zu niedrigen zweistelligen Prozentsätzen bei Mezzanine-Finanzierungen mit sehr kurzen Laufzeiten, sind aber natürlich vom jeweiligen Einzelfall abhängig. Grundsätzlich besteht wie bei jedem Investment auch ein Ausfallrisiko. Die existierenden Risiken sind daher korrekt zu identifizieren, zu bepreisen und zu beherrschen. Entscheidend ist hier vor allem die Auswahl des Kreditnehmers beziehungsweise des zu finanzierenden Projekts. Wir achten dabei sehr auf den Track-Record des Partners. Relevant ist zudem die Bewertung und zu welchem Preis das Projekt angekauft wurde. Zuletzt zählt natürlich auch die Markteinschätzung zum jeweiligen Projekt. Hier verlassen wir uns mit Erfolg auf unsere langjährige Marktkenntnis und Expertise.

Warum können Kreditfonds im Abschwung unter Druck kommen?
Mezzanine-Kreditfonds decken die Junior-Tranchen des vergebenen Fremdkapitals ab, also die höheren Beleihungswerte. Oftmals handelt es sich um Nachrangdarlehen. Im Falle eines drastischen Wertverfalls, einer Insolvenz oder einer Zwangsversteigerung zu einem deutlich niedrigeren Preis haftet es vor dem übrigen Fremdkapital – aber immer noch nach dem Eigenkapital. Eine große Expertise in der Strukturierung solcher Finanzierungen, langjährige Erfahrung in der Auswahl von Kreditnehmern sowie am Immobilienmarkt allgemein, eine ausreichende Diversifizierung und eine risikoadäquate Bepreisung sind deshalb notwendig.

Wie wird sich der Markt in den kommenden Jahren entwickeln?
Die Wachstumsfaktoren, von denen der Markt für Kreditfonds profitiert, sind keine Modeerscheinungen, sondern nachhaltige Entwicklungen. Die regulatorischen Anreize sind vom Gesetzgeber gewollt so gesetzt und werden absehbar bestehen bleiben. Die Neujustierung institutioneller Portfolios hin zu einer höheren Sachwerte- und Immobilienallokation ist ebenfalls ein strukturelles und kein temporäres Phänomen. Selbst für den Fall abrupt und zeitnah deutlich steigender Zinsen können Anleger im Bereich Kreditfonds gelassen bleiben. In einem Umfeld generell höherer Zinsen schrumpft der Unterschied zwischen den Kosten eines konventionellen Bankkredits und Mezzanine-Fonds, sodass letztere relativ noch attraktiver werden. Für besonders interessant halte ich mit Blick auf die Zukunft dabei Mezzanine- und Joint-Venture-Strategien.

Weitere Informationen unter:
www.empira.ch

Sicherheit durch kontinuierliche Simulation

Kleinste Veränderungen in Konfiguration, Technologie oder den zugrunde liegenden Prozessen von IT-Infrastrukturen bedeuten tiefgreifende Änderungen hinsichtlich einer möglichen Angreifbarkeit.

Zudem werden ständig neue Schwachstellen entdeckt. „Um deren Ausnutzung zu unterbinden, ist es notwendig, die eigene Infrastruktur auf diese Verwundbarkeiten kontinuierlich zu überprüfen und gefundene Schwachstellen umgehend zu schließen“, meint Jürgen Bruder, Mitglied der Geschäftsleitung von TÜV Hessen. „Tut man das nicht, nimmt man in Kauf, dass inzwischen bekannte Schwachstellen ausgenutzt werden und es so möglich wird, Unternehmensdaten zu entwenden oder aber ganze Teile der Infrastruktur zu korrumpieren.“

Mit der „Continuous Attack and Threat“-Simulation (CATS) simuliert TÜV Hessen in Echtzeit kontinuierlich Attacken gegen die eingesetzten IT-Sicherheitstechnologien. „Organisationen, die CATS nutzen, sind nicht lediglich hinsichtlich ihrer Cybersicherheit compliant aufgestellt“, so Bruder. „Vielmehr bekommen sie durch den simulierten Beschuss mit reellen Bedrohungen ein sehr genaues Lagebild ihrer tatsächlichen Sicherheit.“ Der Managed Service beurteilt jeden einzelnen simulierten Angriff hinsichtlich seiner Kritikalität und gibt letztlich eine Handlungsempfehlung ab, um die eigene Robustheit und Resilienz zu steigern. Damit die Angriffsvektoren stets auf dem neuesten Stand sind, basiert die CAT-Simulation auf einem lernenden Netzwerk: der LION-Plattform (Learning I/O-Network).

Zur Nutzung müssen keine Veränderungen in der Kundeninfrastruktur vorgenommen werden. Die Implementierung ist durch das Anbringen eines Sensors, der mit dem Service kommuniziert, in wenigen Minuten abgeschlossen. Erste Ergebnisse sind nach wenigen Stunden abrufbar.

Weitere Informationen unter:
www.tuev-hessen.de