Verloren in der digitalen Transformation – Aktuelle Technologien und Managementmethoden
Digitalisierung, digitale Transformation, digitaler Wandel, Industrie 4.0, Internet der Dinge (IoT), Künstliche Intelligenz (KI), Big Data… Die digitale Transformation ist ein sich auf alle Bereiche des Unternehmens ausbreitender, stetiger Entwicklungsprozess. Diese wird durch den Einsatz neuer Technologien vorangetrieben und soll zum Ergebnis haben, auch in Zukunft wettbewerbsfähig und erfolgreich zu sein. Somit geht es nicht mehr nur darum, digitale Datenverarbeitung zu nutzen, sondern Ihr Unternehmen ganzheitlich in die Zukunft zu begleiten.
In unserer dreiteiligen Artikelserie wollen wir auf diese Aspekte eingehen und aufzeigen, welche Bedeutung diese Themen für mittelständische Unternehmen haben können und werden.
Nach der Betrachtung des Ist-Zustandes und der grundlegenden Schritte hin zur Transformation stellen wir im dritten Teil dieser Serie einige Technologien und Arbeits-/ beziehungsweise Managementmethoden vor und gehen auf „Künstliche Intelligenz“, „Machine Learning“, „Internet of Things“ und „Big Data“ ein.
Künstliche Intelligenz – Wenn der Computer anfängt zu denken
Zwei der aktuell sehr präsenten Begriffe sind „Machine Learning“ und „KI“. Was auf den ersten Blick synonym erscheint, sind in Wirklichkeit jedoch zwei unterschiedliche Konzepte, auch wenn sie eng miteinander verbunden sind.
Zunächst ist einmal festzustellen, dass Künstliche Intelligenz nicht eine einzelne bestimmte Technologie darstellt, sondern ein allgemeines Konzept beschreibt, wie das menschliche Denken und Lernen auf einen Computer übertragen werden kann, sodass dieser am Ende selbstständig und „intelligent“ agiert.
Aus Erfahrungen lernen
Eines der großen Teilgebiete innerhalb der KI ist das sogenannte „Machine Learning“. Auf Basis bereits vorhandener Datenbestände wird durch das Erkennen von Mustern und Gesetzmäßigkeiten neues Wissen generiert und das System „lernt“ aus gemachten Erfahrungen. Gezielt eingesetzt kann Machine Learning einen großen Vorsprung für Unternehmen bedeuten: Auf Basis der analysierten Daten können genauere Vorhersagen getroffen und basierend auf den erkannten Mustern Prozesse optimiert werden.
Die Einsatzmöglichkeiten sind sehr vielfältig: Im Bereich der IT-Sicherheit können Systeme beispielsweise Spam-Mails selbstständig identifizieren und die Filter entsprechend verbessern. Im Customer-Relationship-Management (CRM), im Marketing oder der Produktentwicklung können neue Erkenntnisse gewonnen und für weitere Maßnahmen genutzt werden. Die Logistik kann genauer und effizienter geplant werden. Auch in der Produktion können Roboter Handlungsschritte selbstständig erlernen, was zwar voraussetzt, dass eine Handlungsanweisung und ein gewisser Rahmen vorgegeben werden, die detaillierte Programmierung und eventuell nötige Anpassungen an Veränderungen entfallen aber.
Wenn die Maschinen miteinander kommunizieren
Eine immer verbreiteter eingesetzte Technologie ist das „Internet of Things“ (IoT). Durch das Integrieren von Sensoren und Schnittstellen (APIs) ist es heutzutage möglich, dass fast jedes Objekt mit anderen Objekten im gleichen Netzwerk kommunizieren und so Informationen und Daten weitergeben beziehungsweise austauschen kann. So kommunizieren ganze Fertigungsstraßen miteinander oder Materialanforderungen werden passgenau eingetaktet, um die Durchlaufzeiten zu optimieren und gleichzeitig die Lagerhaltungskosten zu senken. An anderer Stelle können Sensoren den Wartungsbedarf überwachen oder es ergeben sich für Unternehmen ganz neue Geschäftsmodelle, da durch IoT eine Vielzahl an weiteren Services angeboten werden kann.
Was tun mit all den Daten?
Innerhalb kürzester Zeit werden so riesige Mengen an Daten generiert, die ebenfalls verarbeitet werden müssen. Das unter dem Begriff „Big Data“ zusammengefasste Sammeln, Speichern und Verarbeiten der Daten stellt die Unternehmen zusehends vor neue Herausforderungen. Doch hier schließt sich wieder der Kreis zur KI. Auf Basis dieser neu generierten Daten können die Maschinen und Computer neues Wissen generieren und so auch neue, angepasste Entscheidungen treffen.
Genau an diesem Punkt setzt auch ein „Business Rules Management System“ an. Business Rules oder auch Geschäftsregeln geben vor, wie (basierend auf einem Algorithmus und Ablaufplan) und mit welchen Entscheidungen (Aktionen) auf bestimmte Bedingungen (Daten) reagiert werden soll. Die Business Rule Engine ist die dazugehörige Softwarekomponente, welche es ermöglicht, dies umzusetzen. Wird diese zusätzlich unterstützt durch KI beziehungsweise Machine Learning, können nicht nur einfache „Wenn-Dann“-Befehle ausgeführt werden, sondern komplexe Entscheidungen automatisiert abgewogen und getroffen werden.
Umdenken erforderlich
Damit dies alles funktionieren kann, ist auch in der Organisationsstruktur ein Umdenken erforderlich. Steile Hierarchien und feste Fachabteilungen werden flacheren Hierarchien und immer wieder neu zusammengestellten, fachübergreifenden Projektgruppen weichen müssen, um schneller und vor allem agiler handeln zu können. Nicht nur bei den Mitarbeitern ist es wichtig, dass sich diese stets fortbilden, um mit dem Wandel Schritt halten zu können. Auch von Führungskräften wird in Zukunft erwartet, die Möglichkeiten aber auch die Herausforderungen und Grenzen der neuen Technologien zu verstehen und damit umgehen zu können.
Damit all diese Aspekte gelingen, ist es wichtig, in ein gutes Change- und Transformations-Management zu investieren. Wenn bereits an dieser Stelle die Weichen für die Veränderung richtig gestellt werden und auch der gesamte Prozess begleitet, überwacht, überprüft und angepasst wird, kann die digitale Transformation für das Unternehmen einen Mehrwert schaffen. Zugleich sind die generierten Daten und Informationen vermehrt die Werte des Unternehmens. Deren Schutz ist von größter Bedeutung.
Da jede Branche, jedes Unternehmen ganz spezielle Anforderungen hat und es bei diesem großen Feld an Technologien und Möglichkeiten nicht nur „die Eine“ Lösung gibt, empfehlen wir eine individuelle Beratung und Begleitung, um gemeinsam die Chancen und Herausforderungen zu analysieren und abzuwägen.
Ausgabe 12/2023
