brAIn – KI mit Köpfchen by brAIn2021

brAIn Ausgabe 00/2021

The brAIn Magazine

Die Zukunft beginnt jetzt!

brAIn: KI mit Köpfchen PFORZHEIM, MÜNCHEN, Ende April (bv). Die Zahlenfolge 22, 14, 5, 33, 12, 31, 3 wird dir gewiss nichts sagen. Aber diese sehr wohl: 1, 18, 24, 27, 37, 47 und 0. Denn es sind die aktuellen Lottozahlen „6 aus 49“ der Ziehung vom Mittwoch, dem 21. April 2021 – tja, hätte die man schon vorher gewusst! Auch die Zahl 165 ruft eine gewisse Verwunderung hervor, drückt sie doch die 7-Tage-Inzidenz aus, ab der laut Bundesstagsbeschluss Schulen wieder in den Fernunterricht gehen müssen. Warum wird beim Zahlendreher 156 nicht bereits die Marke gerissen? Es ist schon erstaunlich, welche Aussagekraft Zahlen haben – und welche oftmals nicht! Wen interessiert es schon, dass bei der Zahl π, du weißt schon: 3,141592…, inzwischen mehr als 50 Billionen Nachkommastellen berechnet wurden und angeblich zwei indische Staatsbürger 70 000 Stellen davon auswendig kennen (2). In der Tat, wir leben in einer mysteriösen Ära der Zahlen, Analysen, Fakten und Fakes mit vielen Geheimnissen und überraschenden Zusammenhängen. Das d1g1tal-AGENDA-Team hat sich entschlossen, in einem gesonderten Medium dem auf Grund zu gehen – und zwar auf möglichst lockere Art. Denn es ist ja schon cool, wenn du im Middle of Nowhere in Kenia auf deine Smartwatch blickst und auf ein paar Minuten genau der Matatus von dir hält, um dich mitzunehmen. In Kenia sind es die sogenannten Matatus, private Kleinbusse, die von der Bevölkerung am meisten genutzt werden. Obwohl die Pendler im Laufe der Zeit ein ziemlich genaues Wissen über die gefahrenen Routen erwerben, gibt es kein zentrales Netzplanmanagement. Um diese Informationslücke zu schließen, zielt Digital Matatus, eine Zusammenarbeit zwischen MIT, U Nairobi und U Columbia darauf ab, das informelle Verkehrsnetz zu kartieren, um seine Nutzung zu erleichtern. Digital Matatus stützt sich auch auf Beiträge von Minibusnutzern in einem Crowdsourcing-Ansatz, um Verkehrsdaten zu sammeln. So macht man das eben heute. Wir laden dich herzlich ein, per Anhalter durch die Galaxis von Zahlen zu pendeln und von unserem brAIn project immer wieder überraschen zu lassen. Wir empfehlen, das „AI“ in „brAIn“ besonders zur Kenntnis zu nehmen, denn AI will inzwischen jeder haben, „KI“ ist ja schon wieder so was von out. Was wir hier abdrucken, ist so etwas wie die Suche nach Resonanz auf unser Vorhaben. Anregungen nehmen wir immer gerne unter info@d1g1tal. de entgegen. Dein d1g1tal AGENDA Team (1) https://3.141592653589793238462643383279502884197169399375105820974944592.eu/ (2) https://www.youtube.com/watch?v=PMR4PZI1tiw

Geschäftsführer und Herausgeber Dr.rer.nat. Bernhard D. Valnion Redaktioneller Beirat Lucky Kuffer, HGV

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EDITORIAL

Publisher/Founder Dr. Bernhard Valnion

Das Prinzip 0 oder 1

Unter versierten Naturwissenschaftlern und Mathematikern ist der Spruch verpönt, aber er stimmt dennoch: Viel hilft viel, gerade wenn es um das maschinelle Lernen geht – zum Beispiel in der Versicherungsbranche mit ihrer ständigen Suche nach dem richtigen Pricing und der richtigen Einschätzung von Risiken. Exklusivinterview mit Jan Myszkowski, Head of Best Practice Lab der Talanx AG. Interview: Lucky Kuffer - Dr. Bernhard Valnion

atenerhebung und das Ziel, daraus Schlüsse zu ziehen, hat auch bei Talanx eine jahrhundertelange Tradition. Die Keimzelle des heutigen Versicherungskonzerns lag in den Berufsgenossenschaften der Eisen- und Stahlindustrie, die 176 Unternehmen und sechs Berufsgenossenschaften als Gründungsmitglieder umfasste. Der Haftpflichtverband der deutschen Eisen- und Stahlindustrie, ein „Versicherungsverein auf Gegenseitigkeit (HDI V.a.G.)“, wurde 1903 in Frankfurt am Main gegründet. Konnten sich anfänglich nur Unternehmen aus der Eisen- und Stahlindustrie versichern, wurde das Angebot in den folgenden Jahrzehnten auch für Unternehmen aus anderen Branchen ausgeweitet.

ren betrieben außer dem Militär die Versicherungen die leistungsfähigsten Rechenzentren in der Welt. Predictive Analytics zählte immer schon zu unserem Kerngeschäft. Versichern lässt sich ja im Prinzip alles – es hängt allerdings sehr empfindlich vom Preis dafür ab. Übrigens sind wir inzwischen wieder zurück bei diesem Handschlag – nun eben ein Digital Handshake – und beim On-Click-Vertragsabschluss.

Innovationsinitiativen haben es ja gerade in Großunternehmen oftmals schwer. Wie ist das KI-Zentrum innerhalb des Konzerns verankert? Um die Umsetzung neuer Ansätze auch tatsächlich sicherzustellen, folgt das Best Practice Lab insgesamt vier Prinzipien: Fokussierung. Wir konzentrieren uns sehr auf das Pricing, weil es bei Versicherungen das A und O ist. Im Januar wird der Preis berechnet und genannt, aber im darauffolgenden Dezember sind erst die Schäden bekannt – nicht gemeldete kommen manchmal erst viele Jahre später hinzu. Dazwischen liegen also mindestens zwölf Monate, die den Erfolg oder Misserfolg eines Vertragsabschluss ausmachen. Cost Cutting zum Beispiel ist eher uninteressant für uns.

Ob in Nord-, Latein- oder Südamerika, Mitteloder Osteuropa, Asien oder Australien – der börsennotierte Mehrmarkenkonzern ist global vertreten. Gemessen an den gebuchten Bruttoprämien ist er der drittgrößte deutsche Versicherungskonzern nach Allianz und Münchener Rück/Ergo und die sechstgrößte Versicherungsgruppe in Europa. Größter Eigentümer ist mit 79 Prozent der Aktien der HDI V.a.G.; die übrigen Anteile befinden sich im Streubesitz.

Pragmatismus. Keine langen Reden, wir wollen schnell ans Ziel kommen – etwa zum optimierten Preis für eine Versicherungspolice.

Dr. Myszkowski, wann hat eigentlich die digitale Transformation innerhalb der doch sehr von Traditionen geprägten Talanx Gruppe stattgefunden?

Messbarkeit. Aufgrund der getroffenen Maßnahmen muss in der Gewinn-Verlust-Rechnung irgendwann Bewegung erkennbar sein. Wir wollen keine Kennzahlen für Innovation – zum Beispiel ausgedrückt als Anzahl von Ideen – entwickeln. Das liegt zu weit weg von unserem Kernauftrag. Es wird nur gemessen, woran unser Geschäft gemessen wird.

Das Versicherungsgewerbe ist vermutlich die einzige Branche, die schon immer nach dem Prinzip 0 oder 1 gearbeitet hat – entweder gab es einen Schutz oder nicht. Die ersten Verträge wurden per Handschlag geschlossen, ohne irgendein Papier mit Unterschrift. Bis vor 30 Jah-

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Freiwilligkeit. Das ist das allerwichtigste Prinzip. Uns geht es um Win-win-Situationen. Denn unsere einzelnen Landesorganisationen agieren sehr eigenständig. Diese gilt es zu begeistern. Bei unseren Meetings sind nur Leute im – virtuellen – Raum, die, salopp gesagt, auch „Bock“ auf ein Projekt haben. Es findet keine Politik und keine Kontrolle im engeren Sinne statt. So führen wir keine Protokolle, die im Nachgang abgearbeitet werden müssen – es ist ja auch sehr naiv, im Business jemanden zwingen zu wollen.

dies auch, dass mit Black-Box-Ansätzen gearbeitet werden muss, was für manche Manager schwierig zu akzeptieren ist.

Neuronale Netze und mathematische Modellbildung sind wichtige Grundlagen von KI. Wie intensiv werden diese genutzt? Ganz klar, alles, was die KI so hergibt, nutzen wir. Teilweise hat die Versicherungsbranche ja die besten Mathematiker unter Vertrag genommen. Und natürlich kommt eine Vielzahl von Modellen zur Anwendung. Als ich vor sieben Jahren die Stelle hier antrat, haben zum Beispiel die PrivatkundenTöchter von Talanx in Polen und Brasilien 30 Variablen benutzt, um ein Angebot für eine Autoversicherung zu spezifizieren. Heute sind es über 1 000. Einerseits hat die Menge an zur Verfügung stehenden Daten zugenommen, andererseits wurden die zugrunde liegenden Modelle verfeinert. Teilweise kommen reine Black-Box-Modelle zur Anwendung, weil die erfassten Zusammenhänge derart komplex sind, dass sie ohnehin kein Mensch bis ins Detail verfolgen kann. Es gibt Start-ups, die uns anbieten, Licht in dieses Dunkel zu bringen, was wir aber nicht unbedingt wollen. Oftmals fehlt es den Start-ups auch an tiefem Verständnis für unsere Branche. Hauptsache ist meist, dass der Sachverhalt richtig wiedergegeben wird.

Okay, habe ich verstanden. Ich kann mir vorstellen, dass in den Büroräumen der Talanx noch Tapeten aus den 1970er-Jahren an den Wänden kleben. Und nun kommen Sie daher und wollen mithilfe von KI Veränderungen nachhaltig etablieren. Wie gelingt Ihnen das? Nein, das ist eine falsche Vorstellung. Das mit den Tapeten stimmt natürlich so nicht. Wir sind moderner als viele denken. Und wir befinden uns mitten in der Transformation, die durch Corona noch beschleunigt wird. Ab und an trifft man bei uns noch auf teils hierarchische Strukturen. Wenn man darin also etwas verändern will, muss man genau die Person finden, die entscheidet beziehungsweise die anderen Entscheidungsträger maßgeblich beeinflusst.

Klingt seltsam. Wenn ich mir all die Komitees und Gremien vorstelle, die normalerweise in einen Entscheidungsprozess eingebunden sind. Sie aber behaupten etwas ganz anderes…

Sehr pragmatisch. Experimentieren Sie auch herum? Die Gesellschaft ändert sich ja permanent irgendwie. Durchaus. Mit etwa zehn Prozent unserer Daten befinden wir uns in einem ständigen Experimentiermodus, einer Art A/B-Testing des Portfolios, wenn Sie so wollen. Heute gibt es ja mehr Daten, kürzere Rechenzeiten und mehr Analysemodelle. Dies dient nicht mehr ausschließlich der Preisfindung für ein bestimmtes Angebot, sondern wird für alles angewendet, auch für die Schadens- und Betrugserkennung sowie für neue Versicherungsprodukte.

Ganz genau! Unsere Aufgabe besteht darin, genau diejenige Person zu finden, die die Veränderung auf den Weg bringt. Selbst Bilanzen und Zahlen werden von einzelnen Menschen entschieden und erst dann in Excel oder Powerpoint gegossen.

Spannend. An welchen Themen arbeitet Ihr Team? In der Hauptsache sind es drei: KI im Allgemeinen zur Entscheidungsunterstützung, sodass eine andere Perspektive eingenommen werden kann; Behavioral Economics; Ecosyteme beziehungsweise Plattformen als Geschäftsmodell. Bei Behavioral Economics analysieren wir Entscheidungssituationen und gestalten sie, bei Plattformansätzen geht es um das Verständnis und die Erprobung innovativer Arten der Interaktion zwischen Marktteilnehmern. KI kann bewirken, dass mehr Geld ins Unternehmen kommt, etwa durch LeadGenerierung. KI kann das Portfolio beeinflussen, weil neue Daten über Unwettervorhersagen vorliegen. Und es lässt sich ein Up & Cross Selling zwischen den verschiedenen Angebotsgruppen durchführen.

Ein Beispiel würde der Illustration dienen. Nehmen wir die Schadensabwicklung bei einem Verkehrsunfall. Hierbei gibt es typischerweise drei Optionen: Cash auf die Hand; Reparatur in einer unserer Vertragswerkstätten; Abwicklung in irgendeiner Werkstatt. Für uns bedeutet dies einen enormen Unterschied in Hinsicht auf die Aufwände oder die Qualität der Abwicklung. In Polen zum Beispiel nehmen über 50 Prozent der Geschädigten Cash. Über derartige Fakten lernen wir. Auch durch den Dialog mit anderen Versicherten. Zum Beispiel haben wir gelernt, dass es, wenn zwei in einen Unfall verwickelt sind und die Schuldursache zweifelsfrei geklärt ist, dennoch wichtig ist, sich auch den anderen Beteiligten genauer anzusehen. So kann es sein, dass auch der Geschädigte eine Mitschuld trägt, etwa weil er auf seine Vorfahrt beharrt und damit den Unfall mitprovoziert hat, oder den Schaden zumindest hätte verringern können. Diese Risikobewertung muss also auf zwei Schulterpaare verteilt werden, nicht nur auf den Unfallverursacher alleine. So eine Variable bedeutet für uns sehr viel Geld.

Filter können auf Basis von KI definiert werden. Denn Quantität ist die eine Sache, Qualität die andere. Schließlich wollen wir Betrugsfällen vorbeugen – eigentlich wird bei uns überall mit KI gearbeitet. Übrigens kann KI auch dabei helfen, Komplexität tiefgreifend zu verstehen, weil sich datenbasiert Zusammenhänge aufzeigen lassen. Allerdings bedeutet

Weiße Elefanten und leuchtende Städte Ein weißer Elefant (auch Albino-Elefant) ist eine sehr selten vorkommende Anomalie bei Elefanten. Sowohl in Myanmar als auch in Thailand gelten sie als Symbol für Macht und Glück der Herrscher – Über Smart Cities und ihre Gefahr, zu Albinos zu werden. Text: Dr. Bernhard Valnion

m Jahr 2018 lebten etwa 55 Prozent der Weltbevölkerung in städtischen Gebieten. Bis 2030 werden voraussichtlich die meisten der 43 Megastädte – Städte mit mindestens zehn Millionen Einwohnern – in Entwicklungsländern liegen (1). Allerdings stellen die immensen Kosten für die Instandhaltung der Infrastruktur und die beträchtliche Größe der informellen Wirtschaft in den Entwicklungsländern einzigartige Herausforderungen für die Smart-City-Ideale der Regierungen dar. Außerdem würde die Privilegierung von Technologie als Kern der Smart-City-Entwicklung, ohne sie mit den öffentlichen Werten in Einklang zu bringen oder das Ausmaß der Grundbedürfnisse der Bürger zu verstehen, Smart Cities in bloße „weiße Elefanten“ verwandeln (2). Soziale Bedürfnisse und technologischer Fortschritt müssen in Einklang zu bringen, um angesichts konkurrierender Herausforderungen Smart-City-Konzepte in eine zukunftsfähige Richtung treiben zu können.

Hochschulen als Turbo von Smart Cities Die Entwicklung intelligenter Stadträume ist so neu nicht. Sie tauchte erstmals Mitte des 18. Jahrhunderts in den neuen selbstverwalteten Städten des US-amerikanischen Westens auf und wurde in den 1990er Jahren mit dem Konzept eines „intelligenten Wachstums“ in Verbindung gebracht, insbesondere im Zusammenhang mit Verkehr, Mobilität und Planung (3). Der Aufstieg von Smart Cities an der Wende zum 21. Jahrhundert kann aus zwei Perspektiven erklärt werden: Aus der Perspektive der Stadtpolitik und -planung ist die Verbreitung von Smart Cities das Ergebnis sowohl eines technologischen Schubs, der neue Innovationsfähigkeiten hervorbringt, als auch eines Nachfragesogs von Städten, die Probleme im Zusammenhang mit Effizienz und Nachhaltig-

keit angehen wollen. Aus wirtschaftlicher Sicht wird angenommen, dass das Wachstum von Smart Cities im Kontext der USA durch eine hohe Konzentration von Humankapital in diesen Städten angetrieben wird, wodurch ein Pull-Faktor für die Zuwanderung von Studenten entsteht, die eine hochwertige Ausbildung anstreben, da viele Großstädte in den USA auch Zentren der Hochschulbildung sind.

Hightech fokussiert Vorstellungskräfte Zwar gehen die Vorstellungen über das Wesen von Smart Cities weit auseinander, so ist doch ein Konsens darüber zu finden, dass hochmoderne technologische Anwendungen zu den wichtigsten Komponenten der Smart-City-Genese gehören, um Literatur eine höhere Effizienz in städtischen (1) United Nations, „World Urbanization Prospects: The Systemen zu erreichen. Man geht 2018 Revision [Key Facts]“, New York USA, 2018 (2) Glasdavon aus, dass die Einbindung meier, K A ; Nebiolo, M, „Thinking about smart cities: The travels of a policy idea that promises a great deal, but so far von Sensoren und Big-Data-Anahas delivered modest results“, Sustainability 2016, Open lysen, die durch das Internet der Access Platform MPDI Dinge (IoT) ermöglicht werden, die betriebliche Effizienz bei der Ge- (3) Ying Tan, S; Taeihagh, A, „Smart City Governance in Destaltung und Verwaltung der Städ- veloping Countries: A Systematic Literature Review“, Sustaite fördern. Dies dürfte das weitere nability 2020, Open Access Platform MPDI wirtschaftliche Wachstum stimulieren (3). In der Literatur finden sich (4) Bibri, S E, „On the sustainability of smart and smarter eine Vielzahl von Anwendungen cities in the era of big data: an interdisciplinary and transvon Big Data und künstlicher Intel- disciplinary literature review“, Journ. Big Data 2019, 6, 25, ligenz in Smart Cities und ihr Poten- SpringerOpen zial, die ökologische Nachhaltigkeit zu fördern, versäumen es freilich auch nicht, auf die technologischen Risiken, die mit der Entwicklung von Smart Cities infolge der Anwendungen des IoT verbunden sind (4).

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Ab- und Aufgesang in der Bay Area Wenn es so etwas wie eine Wiege der Digitalisierung gibt, dann ist sie an der USamerikanischen Westküste zu finden. Doch auch unsere großen Vorbilder stehen unter Druck. Oder doch nicht? Der aktuelle Lagebericht aus Silicon Valley. Text: MARIO HERGER

uerst Covid, dann Palantir, Hewlett Packard Enterprise und jetzt auch noch Oracle. Die Nachrichten der letzten Monate erwecken den Eindruck, dass die Gegend um San Francisco und San José, besser bekannt als das Silicon Valley, die beste Zeit hinter sich hat. Und jetzt auch noch TrumpGezeter. Die Corona-Krise führte dazu, dass die ansässigen Unternehmen ihren Mitarbeitern Homeoffice ermöglichen mussten, was viele dazu verleitete, darüber nachzudenken, ob das die hohen Mieten wohl wert ist. So ein Zimmer in einer WG in San Francisco kann locker mit 3 500 US-Dollar zu Buche schlagen – pro Monat, versteht sich –, von der katastrophalen Verkehrssituation dort gar nicht ganz zu schweigen. Kein Wunder, dass eine beträchtliche Zahl von Mitarbeitern in das Umland oder gleich in andere US-Bundesstaaten zog: viel beschaulicher, im Grünen und vor allem viel günstiger. Dank Internet und Videokonferenzwerkzeugen ist das ja inzwischen kein Problem mehr. Das von Peter Thiel mitfinanzierte und geheimnisvolle Unternehmen Palantir hatte bereits Mitte 2019 angekündigt, aus dem Silicon Valley fortziehen und Denver in Colorado zu seiner neuen Heimat machen zu wollen. Dann aber ließ das Silicon-Valley-Urgestein Hewlett Packard, genauer gesagt: Hewlett Packard Enterprise, verlauten, dass es seinen Haupt-

sitz vom Silicon Valley nach Austin/Texas verlegen wolle. Auch Oracle will seine Zelt im Silicon Valley abbrechen. Das klingt in den Ohren vieler nach einem Abgesang auf die Innovationsregion der Welt. Nur: stimmt das so? Dazu müssen wir die Hintergründe der Wegzüge, die Art der Unternehmen und die Geschichte des Silicon Valley insgesamt betrachten. Was Palantir betrifft, sind gleich mehrere Aspekte relevant. Einer hat mit Peter Thiels Unterstützung für Donald Trump zu tun, wegen der er vom liberalen Silicon-Valley-Umfeld einiges an Kritik einstecken musste. Da hilft es auch nicht, dass Palantirs Geschäftsmodell hauptsächlich dem Militär, dem Geheimdienst und der Polizei diente. Mit Überwachung, Datensammlung und -analyse zu diesen Zwecken macht man sich selbst im der Gier nach Big Data ansonsten nicht abgeneigten Silicon Valley keine Freunde mehr. Somit gewannen sowohl Thiel als auch die Palantir-Gründer den Eindruck, das Silicon Valley sei zu intolerant gegenüber anderen Meinungen und Vorstellungen geworden. Hier scheint eine Mischung aus persönlichen Einschätzungen und der Natur des Business vorzuliegen, die den Ausschlag für Palantirs Entscheidung zugunsten eines Umzugs nach Denver gegeben haben.

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Hewlett Packard wiederum war nach Meinung vieler das erste wirkliche Garagen-Start-up dort. 1939 von den beiden Ingenieuren William Hewlett und Dave Packard gegründet, galt es lange Zeit als innovatives Unternehmen mit einer stark ausgeprägten Ingenieurkultur. Doch mit dem Abgang der Gründer begann der langsame Abstieg von HP. Gerade die letzten beiden Jahrzehnte waren von Turbulenzen geprägt, da Vorstandsbesetzungen mit Carly Fiorina, Mark Hurd oder Léo Apotheker mit kostspieligen Fehleinkäufen (Compaq unter Fiorina), Favoritism-Vorwürfen (Hurd) oder inkompetenter Kommunikation an der Konzernspitze (Apotheker) verbunden waren und das Unternehmen immer mehr zu einem alten Dinosaurier verkümmerte. Ich hatte in dieser Zeit öfter mit HP zu tun – jahrelang fuhr ich an den HP-Gebäuden vorbei, und jeder Besuch machte deutlich, wie wenig junge Leute dort arbeiteten. Junge Talente zieht es auch nicht wirklich in solch eine Firma; und die Gehälter, die Google, Apple & Co bezahlen können, liegen nicht mehr in der gewollten Reichweite von HP. Jedes Jahr wurden mehr und mehr HP-Gebäude aufgelassen. Mit anderen Worten: HP hatte schon lange seine Innovationskraft verloren und war zu einem Legacy-Unternehmen geworden. Und für eine derartige Unternehmung ist das Silicon Valley einfach zu teuer. Für das von Gründer Larry Ellison stramm geführte Oracle gilt Ähnliches. Oracle kämpfte immer damit, sein Portfolio außerhalb von Datenbanken zu erweitern. Das zeigte sich Anfang der 2000er-Jahre, als das Unternehmen mit seiner eigenen Geschäftssoftware dem Platzhirsch SAP wenig entgegensetzen konnte und damit begann, der Reihe nach Konkurrenten wie JD Edwards oder Siebel aufzukaufen. Ähnliches geschah später mit Cloudlösungen, als neue Anbieter wie Salesforce oder Amazon diesen Markt aufbauten und zu dominieren begannen. Oracle, unbestrittener Marktführer bei Datenbanken, konnte sein Kerngeschäftsfeld nie in dem Maße ausweiten, wie es Ellison sich vorgestellt hatte. Innovation kam so vor allem durch Unternehmenszukäufe in die Firma. Oracle plagen somit ähnliche Probleme wie HP, auch wenn das Unternehmen nur halb so alt ist.

Die Auswirkung einer Stadt oder Region auf den Erfolg der dort angesiedelten Unternehmen darf nicht unterschätzt werden. Nicht nur, dass es einen größeren Pool an Talenten und Kunden gibt; auch die Ansiedelung kann direkten Einfluss auf den Unternehmenserfolg haben. Werden als Argument für die Ansiedelung außerhalb der Stadt oftmals günstigere Mietpreise genannt, so konterkariert diese Lage nicht selten den Unternehmenserfolg. In einer Studie wurden die Börsenkurse von 38 vergleichbaren New Yorker Unternehmen, die die Stadt verließen und sich außerhalb ansiedelten, mit jenen von 35 Unternehmen verglichen, die in New York blieben. Die Kursentwicklung der umgesiedelten Unternehmen war in den folgenden Jahren nur halb so gut (1). Die Schlussfolgerung ist, dass ein solcher Umzug kaum aus einer Position der Stärke heraus erfolgt. Dem Silicon Valley schaden die Umzüge sicherlich nicht, denn die Mietpreise in San Francisco sind um ein Viertel gesunken, was die Gegend wieder etwas attraktiver macht. Nicht zu vergessen, dass die Unternehmen, die am meisten von Corona profitiert haben, vorwiegend dort zuhause sind: Zoom, Apple, Google, Tesla oder Airbnb mussten sich fast schon für ihre Profitabilität entschuldigen und wissen sehr wohl, was sie am Silicon Valley haben. Außerdem ist bei ihnen von einer Übersiedelung keine Rede. Die Profitabilität wiederum stellt Kapital für Investitionen bereit und zieht unweigerlich Talente an. Von einem Exodus und dem Anfang vom Ende des Silicon Valley zu sprechen wäre also weit gefehlt.

Literatur

1) dassiliconvalleymindset.com (1) Whyte, W, „City: Rediscovering the Center“, University of Pennsylvania Press, 2009

Allerdings gab es diese (Exodus-)Zyklen bereits mehrmals. Ich selbst zog 2001 in die Gegend, gerade als die Internetblase platzte und infolge der Anschläge von 9/11 eine halbe Million Menschen wegging. Doch nach jeder Krise kam das Silicon Valley zurück – stärker als je zuvor. Dort ist eben einfach diese ungewöhnliche Mischung aus Infrastruktur und Ökosystem für Unternehmensgründer vorzufinden, die man so konzentriert woanders nicht findet. Austin oder andere Städte liegen nicht besonders weit entfernt und durchlaufen durch die Ankunft der Silicon-ValleyFlüchtlinge ihren eigenen Zyklus. So kämpft das 1 800 Meilen entfernte Austin seit einigen Jahren mit einem starken Zuzug, der die Wohnungspreise explodieren ließ und Wohngegenden geradezu umkrempelt.

Ahhhh-Ihhhh Äh???

d1g1tal brAIn project ist der Versuch, den neuen Zeitgeist dingfest zu machen – Zahlen, Analysen, Fakten werden unser Leben viel mehr prägen als in der Vergangenheit. Was wissenschaftlich als fundiert gilt, verlangt dennoch auch nach kulturphilosophischer und künstlerischer Reflexion. Lucky Kuffer, Mitinitiator von brAIn, wagt den Versuch einer Erklärung. Interview: Dr. Bernhard Valnion

Lucky, warum ist das d1g1tal brAIn project notwendig? Das d1g1tal brAIn project ist Initiative und Medium zugleich. Dabei ist viel im Fluss, weil wir immer wieder aufs Neue versuchen werden, die digitalen Lebensräume neu zu vermessen und den Menschen darin andersartig zu verorten. Wir wollen erzählen, erklären, erforschen und dabei Freude an Themen vermitteln. Es geht dabei auch um Lifestyle, um Coolness. Besonders hat es uns das Thema künstliche Intelligenz, auf Neudeutsch AI, angetan. Über AI wird ja so viel berichtet, erklärt, gehypt, geforscht, und es wird so viel hineininvestiert, dass es einem schwerfällt, den Überblick zu behalten. Vielleicht wichtiger noch: Wir haben uns vorgenommen, eine Community zu etablieren, die sich, wie wir, auf Erkenntnisreise begeben will, ohne den Rucksack zu voll zu packen. Es soll ja noch Luft nach oben sein. Was machen all die Daten und Algorithmen mit unserer Gesellschaft, im guten Sinne wie im schlechten?

Sprung zurück in die Zeit vor 1994: Wir kennen uns ja schon seit dem Studium – du Phonetik und digitale Sprachverarbeitung, ich Physik. Was hat damals das Internet für dich bedeutet? Für mich war das Internet bereits seit Ende der 1980er absolut „magic”.

Okay, ich war immer schon ein Spätzünder. Ich erinnere mich an die schier endlosen Diskussionen mit dir. Es war an der Uni, just nachdem wir einen Programmierkurs mit Pascal hinter uns gebracht hatten. Ja, einfach faszinierend war die Zeit, als ich es zum ersten Mal selbst erleben konnte, welche Möglichkeiten dieses Netz bietet: zunächst mit E-Mail, Telnet, Talk, Recherchieren in Usenet, und dann, Anfang der 1990er-Jahre, mit Rick Gates’ „The Internet Hunt und Gopher“. Es dauerte nicht lange, dass

die multimediale Post so richtig abging durch Tim Berners Lee und Robert Cailliau vom Forschungszentrum Cern und ihren ersten Webbrowser Nexus, programmiert auf einem NeXT-Rechner. Deren Proposal1 war quasi die Geburtsurkunde des WWW. Ich konnte es kaum fassen, wie da ein Konglomerat aus verschiedenen Netzen weltweit, über Standardprotokolle zusammengespannt, so wahnsinnig viele Möglichkeiten bieten konnte. Mir war klar, dass mein beruflicher Werdegang unbedingt aufs Engste mit dem Internet verknüpft sein sollte. Ich fühle mich noch heute als eine Art Web-Native, aber in besonderer Lesart, denn ich durfte die Geburt des World Wide Web hautnah miterleben.

Okay, und nun ein Zeitsprung in die 2000er-Jahre: kurz vor und nach dem Platzen der Dotcom-Blase. Wie war das für dich? Es war eine wahnsinnige Aufbruchsstimmung – alles schien möglich zu sein. Manche Leute wurden unvorstellbar reich mit Dingen, die man so nie für möglich gehalten hätte. Firmen gingen an die Börse, die man auf den ersten und auch zweiten Blick für „Internetbuden“ hätte halten können. Und mit dem Start-up, in dem ich gearbeitet hatte, habe ich live den Aufstieg von Wikipedia und damit den Untergang der damals legendären Brockhaus-Enzyklopädie hautnah miterleben dürfen. Der Wahnsinn war eigentlich der, dass unsere Start-up-Idee, nämlich einen zahlungspflichtigen Wissensdienst im Web zu etablieren, bereits von Anfang an eine Totgeburt war, ohne dass wir das auch nur ahnten. Dafür war ich live dabei, wie das Phänomen Digitalisierung in kürzester Zeit eine Bildungsinstitution einfach „plattmachte“ – heute würde wir

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von „disruptiven Innovationen“ sprechen. Naja, - und dann ging erstmal sehr viel den Bach runter, als sich vieles davon als überschätzter Hype herausstellte.

So, und nun zur Gegenwart: Deep Fake, Manipulation und der Ruf nach Medienkompetenz – dies sind nur drei Beispiele für die Spätphase einer vernetzten Hochkultur. Wie hast du dich in dieser Zeit der Umwälzungen eingerichtet? In der Tat brauchen wir Antworten auf viele Fragen, zum Beispiel auf das Deep-Fake-Phänomen: Wie wollen wir als Gesellschaft damit umgehen, dass es bald einfach möglich sein wird, Audio, Bilder und Bildsequenzen so zu verändern, dass alles Mögliche wiedergegeben wird – Dinge, die so nie existiert haben und damit einfach falsch sind, aber plausibel erscheinen? Social Media leistet dem massiv Vorschub, und die Kombination Fake-Medien plus reichweitenmächtige SocialMedia-Kanäle hat enormes Desinformationspotenzial. Ich befürchte, viele haben noch gar nicht so richtig verstanden, welche Macht solche Netzplattformen haben und in welche Richtung sie Inhalte instrumentalisieren können, um die Deutungshoheit über Ereignisse zu bekommen.

Der Wahnsinn war eigentlich der, dass unsere Start-up-Idee, nämlich einen zahlungspflichtigen Wissensdienst im Web zu etablieren, bereits von Anfang an eine Totgeburt war, ohne dass wir das auch nur ahnten.

Wir bräuchten bereits in der Grundschule das Fach „Medienkompetenz“, das unsere Kinder darauf vorbereitet, was da alles auf sie zukommen kann — was möglich ist oder theoretisch wäre. Und welch wichtige Rolle dann die klassischen Medien wie Zeitungen und Bücher noch in der Gesellschaft haben. Aktuell scheint es allerdings eher so, als ginge es in eine andere Richtung: Den etablierten Zeitungen laufen die jungen Leser davon. Sie meiden die Paywalls der Onlineausgaben und lesen ihre News anscheinend lieber auf den Social-Media-Plattformen. Und die Buchverlage kennen ihre Leser kaum, weil sie den Handel als ihren wesentlichen Kunden betrachten und oftmals keine eigenen Onlineshops anbieten, über die sie mehr über die Käufer erfahren könnten.

Was glaubst du, wie wird es weitergehen? Schließlich ist die vernetzte Welt ja auch richtig cool. Was da alles an tollen Bildern gepostet wird, auf Instagram und so… Völlig richtig, deshalb lautet der Untertitel von d1g1tal brAIn project ja auch: „Lifestyle in a data-driven World“. Es geht darum, dranzubleiben, die Welt verstehen zu lernen, Dinge zu hinterfragen und Rollen auszuprobieren, die einem zunächst einmal fremd sind. Denn die Digitalisierung lädt ja geradezu dazu ein, nicht in den Schablonen zu denken, die wir permanent angeboten bekommen, sondern neue (Denk-) Räume zu erobern. Augmented Reality steht ja nicht umsonst für „erweiterte Realität“. Schließlich hängt alles mit allem zusammen, wie Alexander von Humboldt bereits vor über 250 Jahren gesagt hat. Heute würden wir natürlich eher von „vernetzt“ sprechen. Ich bin davon überzeugt, dass von Humboldt mit seiner Forderung nach einer holistischen Denkweise recht hat. Dies ist übrigens auch ein wesentlicher Aspekt von Systems Thinking und Service Design Thinking – Themen, mit denen wir uns noch verstärkt beschäftigen werden.

tädte sind wie Organismen – sie wachsen, wachsen und wachsen. Reden die einen wissenschaftlich distanziert von Stadtmorphologien und physischen Formungsprozessen, kommt den anderen ein Krebsgeschwür in den Sinn: Prognosen gehen weltweit von einer Verstädterung ganzer Landstriche aus. Darauf will das Konstrukt „Smart City“ eine Antwort finden. Auch im Kontinent Afrika. Um das massive Städtewachstum in Afrika zu gestalten und die Versorgung der städtischen Bevölkerung zu sichern, bedarf es nach Ansicht vieler Experten neuer Finanzierungsquellen, engen Kooperationen mit Akteuren vor Ort sowie smarter Handlungsansätze. Bis 2050 werde ein Anstieg des Verstädterungsgrads in Afrika auf durchschnittlich 60 Prozent prognostiziert, was einer Stadtbevölkerung von insgesamt 1,5 Milliarden Menschen entspräche, betonte im Dezember 2020 der Geograf Rainer Rothfuß in einer öffentlichen Anhörung des Ausschusses für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung im deutschen Bundestag (1). Die Verstädterung in Afrika vollzieht sich ungewöhnlich rasant und ist gepaart mit einem starken Bevölkerungswachstum. Im Jahr 1990 war Afrika die Weltregion mit der geringsten Anzahl an Stadtbewohnern: 197 Millionen. Heute sind es mit 472 Millionen mehr als doppelt so viele, und es wird erwartet, dass sich die Stadtbevölkerung bis 2035 noch einmal fast verdoppelt. Prognosen zufolge hat Afrika derzeit nach Asien (2,35 Milliarden) mit 560 Millionen die zweithöchste Zahl an Stadtbewohnern der Welt (2). Der Prozess der Verstädterung verläuft jedoch anders als in anderen Regionen, wie etwa Asien, und wird derzeit nur von langsamen strukturellen Anpassungen begleitet.

Stadt. Land. Smart!

Der afrikanische Weg Smart Africa ist eine Allianz von inzwischen 31 afrikanischen Staats- und Regierungschefs mit der Absicht, durch den erschwinglichen Zugang zu Breitband und die Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologien in Afrika eine Wissensökonomie zu etablieren (3). Ziel der Allianz ist die Entwicklung eines digitalen Binnenmarkts auf dem afrikanischen Kontinent bis zum Jahr 2030. Schirmherr der Initiative ist Paul Kagame, Präsident der Republik Ruanda.

Zu den vorrangigen Arbeitsbereichen gehören Smart Cities (4). Initiativen, die die digitale Technologie in den Mittelpunkt der Transformation afrikanischer Städte stellen, liegen nicht nur in der Verantwortung der öffentlichen Hand. Auch die Privatwirtschaft setzt auf digitale Technologien, um Lösungen für die wachsenden urbanen Herausforderungen in Afrika anzubieten. Unter diesen Akteuren sind besonders dynamische, kreative Start-ups, aber auch Stadtplaner, Dienstleistungsunternehmen und Investoren. Insgesamt listet die Plattform Do4africa etwas mehr als 150 Projekte auf dem Kontinent auf, die digitale Lösungen für urbane Herausforderungen anbieten (5).

Städte sind wie Organismen – sie wachsen, wachsen und wachsen. Reden die einen wissenschaftlich distanziert von Stadtmorphologien und physischen Formungsprozessen, kommt den anderen ein Krebsgeschwür in den Sinn: Prognosen gehen weltweit von einer Verstädterung ganzer Landstriche aus. Darauf will das Konstrukt „Smart City“ eine Antwort finden. Auch im Kontinent Afrika.

Kein Standardmodell für die nachhaltige Stadt in Afrika Eine Analyse der auf der Do4africa-Plattform identifizierten Projekte zeigt drei Haupttrends auf dem afrikanischen Kontinent (4): Neue Städte auf der grünen Wiese braucht das Land. Um den ökologischen und sozialen Herausforderungen zu begegnen, die mit dem rasan-

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ten Städtewachstum des Kontinents verbunden sind, favorisieren einige Behörden den Bau neuer Städte. In diesem Fall werden digitale Infrastrukturen und Dienstleistungen bereits in der Entwurfsphase integriert. Derartige gewiss sehr ehrgeizigen Projekte bergen jedoch das Risiko in sich, dass sie von der harten Realität der Städte abgekoppelt werden und nicht die Bevölkerung in dem Maße anziehen, um zu echten urbanen Räumen zu werden.

liche Ziele, etwa Sèmè City, einer 100 Hektar großen Campus-Stadt, die in Benin an der Grenze zu Nigeria erwächst. In Ägypten soll die Überlastung der fast 23 Millionen Einwohner zählenden Stadt Kairo durch den Bau einer neuen Verwaltungshauptstadt 45 Kilometer von der derzeitigen Hauptstadt entfernt entschärft werden.

Punktuelle Lösungen. Vorsichtig versucht man, sich vom Status quo wegzubewegen. Eine digitale Komponente wird in eine genau definierte städtische Dienstleistung eingebracht, zum Beispiel in den Bereichen Verkehr, Energie oder Abfallwirtschaft.

Informalität, also nicht klar definierte Strukturen, ist in afrikanischen Städten ein multidimensionales Problem. Zum einen gibt es die informelle Urbanisierung, die sich auf einen Prozess der Zersiedelung ohne jede Form der Planung bezieht.

Ärmel hochkrämpeln. Eine dritte Kategorie von Projekten zielt darauf ab, organisch gewachsene Städte schrittweise in Smart Cities zu verwandeln, indem sektorübergreifende Pläne ausgearbeitet werden.

Dies führt zur Entstehung von Stadtteilen, die nicht über die notwendige Infrastruktur für das städtische Leben verfügen. Diese Bezirke werden von den verschiedenen Infrastrukturnetzen (Wasser, Verkehr, Energie) gar nicht oder nur unterversorgt. Darüber hinaus sind sie den lokalen Behörden oft weitgehend unbekannt, da über diese nur wenige kartografische Daten vorliegen.

Smart Cities auf der grünen Wiese Mehrere afrikanische Länder haben Pläne für neue Städte, bei denen Digitalisierung eine große Rolle spielt. Im Senegal zum Beispiel wird 40 Kilometer von Dakar entfernt die Stadt Diamniadio gebaut. Die Hauptstadt Senegals ist so überlastet, dass sie laut der Weltgesundheitsorganisation in Bezug auf die Luftqualität zur am zweitstärksten verschmutzten Stadt der Welt geworden ist. Mit der Schaffung einer Stadt, die nur wenige Dutzend Kilometer von der Hauptstadt entfernt ist, will man ein konkurrierendes urbanes Zentrum errichten und so einen Teil der urbanen Ströme umleiten. Um dieses Ziel zu erreichen, sollen mehrere Ministerien in die neue Stadt verlagert und ein dynamisches wirtschaftliches Ökosystem dank IT-Unternehmen geschaffen werden. Der Diamniadios Digitaler Technologiepark (PTN) mit seinem Rechenzentrum soll dafür die notwendige Infrastruktur bereitstellen. Auch andere Smart-City-Projekte in Afrika verfolgen ähn-

Ordnung und Chaos Seit’ an Seit’

Informalität bezieht sich auch auf alle wirtschaftlichen Aktivitäten, die von Unternehmen ausgeübt werden, die nicht bei den Behörden registriert sind. Handel und öffentlicher Verkehr sind zwei Sektoren, in denen die Informalität vorherrscht. Für beide bietet die digitale Transformation verschiedene Werkzeuge und Dienste, um die besonderen Herausforderungen zu bewältigen. Die Überalterung der Kataster in Afrika, die mit der informellen Verstädterung einhergeht, ist oft der Nährboden für Konflikte zwischen Parteien, die sich als rechtmäßige Eigentümer oder Pächter desselben Landes betrachten. In Ghana bietet das 2014 gegründete Startup BenBen eine digitale Lösung zur Stärkung der Landsicherheit. Es setzt auf Blockchain-Technologie, um die Nachvollziehbarkeit der Informationen auf seiner digitalen Landinformationsplattform zu gewährleisten.

Informelle Urbanisierung führt oft zu einer fehlenden Anbindung an städtische Netzwerke. In Südafrika zielt das Projekt iShack darauf ab, Bewohner von informellen Siedlungen netzunabhängigen Solarstrom zur Verfügung zu stellen. Jeder Kunde erhält eine individuelle Solaranlage, die genug Energie produziert, um Geräte wie Smartphones oder Radios betreiben zu können. Die digitale Technologie ermöglicht auch neue Formen der Bezahlung für wichtige städtische Dienstleistungen. In Niger bietet das französische Startup CityTaps eine Lösung an, die sowohl die Bedürfnisse der Wasserversorgungsunternehmen als auch deren Kunden erfüllt. Dank eines intelligenten Wasserzählers und mobiler Bezahlungsmöglichkeiten können die Abonnenten das vom offiziellen städtischen Netzbetreiber verteilte Wasser vorab bezahlen, anstatt nach alternativen Quellen zu suchen, die oft teurer und von schlechterer Qualität sind.

Navigation auf der informellen Landkarte In afrikanischen Städten spielt die nichtregulierte Wirtschaft auch im öffentlichen Verkehr eine große Rolle. Während die offiziellen, von der öffentlichen Hand unterstützten Verkehrsbetriebe sich bemühen, eine mobile Grundversorgung anzubieten, reagiert eine Vielzahl informeller Akteure auf weiterreichende Bedürfnisse der Stadtbewohner. In Kenia sind es die sogenannten Matatus, private Kleinbusse, die von der Bevölkerung am meisten genutzt werden. Obwohl die Kunden im Laufe der Zeit ein ziemlich genaues Wissen über die gefahrenen Routen erwerben, gibt es kein zentrales Netzplanmanagement. Um diese Informationslücke zu schließen, zielt Digital Matatus, eine Zusammenarbeit zwischen MIT, U Nairobi und U Columbia darauf ab, das informelle Verkehrsnetz zu kartieren, um seine Nutzung zu erleichtern. Digital Matatus stützt sich auch auf Beiträge von Minibusnutzern in einem Crowdsourcing-Ansatz, um Verkehrsdaten zu sammeln.

Fazit: Erste Antworten und viele offene Fragen Auch wenn die Dynamik afrikanischer Startups und ihr Innovationspotenzial ungebremst zu sein scheinen, besteht für die öffentliche Hand die Notwendigkeit, einen Rahmen für die Planung der digitalen Transformation urbaner Räume vorzugeben. Dies erfordert die Entwicklung von Masterplänen auf der Ebene von Metropolen, Regionen oder Ländern. Doch, sind sie auch integer genug? Sind sie auch in der Lage, sich die notwendige Kompetenz anzueignen? Und kann eine europäische Entwicklungshilfe den afrikanischen Weg dahin ebnen?

Literatur

1) https://www.bundestag.de/dokumente/textarchiv/2020/kw51-pa-entwicklung-806488 (2) https://www.africaneconomicoutlook.org/africas-urbanisation-and-structural-transformation/ (3) https://smartafrica.org/smart-africa-convenes-27-african-countries-for-its-9th-board-meeting/ (4) https://www.tactis.fr/smart-city-towards-more-sustainable-cities-in-africa/?lang=en (5) https://www.do4africa.org/en/home/ (6) Kirimtat, A et al, „Future Trends and Current State of Smart City Concepts: A Survey“, IEEE, 2020, ieeexplore.ieee.org/ document/9086495

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Der digitale Zwilling eint die Geister

Die Automobilbranche und das Transportwesen insgesamt durchläuft eine Phase außergewöhnlicher Veränderungen als unmittelbare Antwort auf die jüngsten Fortschritte in den Bereichen Antriebstechnologien, Datenanalyse und drahtlose Kommunikation. Es kommt zu einer Verschiebung der Schwerpunkte weg von der Verbesserung der Sicherheit und Effizienz in den Fahrzeugen (die natürlich auch weiterhin im Fokus steht) hin zur umfassenden Nutzung von Fahrerassistenzsystemen (ADAS), Konnektivität und einer Neuinterpretation von Lebensgefühl bei der Mobilität. In diesem Zusammenhang wird nach neuen, datengetriebenen Geschäftsmodellen intensiv gesucht. Text: Dr. Bernhard Valnion

nnovationen im Bereich des maschinellen Lernens waren dafür verantwortlich, dass die Google-Tochter Waymo 2017 zum ersten Mal ein automatisiertes Fahrzeug der Stufe 4 auf öffentlichen Straßen eingesetzt hat. Dies ist eine beeindruckende Leistung, reicht doch die Skala des autonomen Fahrens nur bis zur Stufe 5. Die Mobilitätsindustrie will sich die Durchbrüche in der Kommunikationstechnologie zunutze machen und mit innovativen Geschäftsmodellen und darauf basierender Dienstleistungen (wie Uber und Lyft) neuen Arten von Mobilität anbieten (1). Derartige und weitere Fortschritte werden die Effektivität und Effizienz dieser Dienste weiter erhöhen, die bis 2035 voraussichtlich 40 Prozent der Gewinne der Autoindustrie ausmachen werden. Gleichzeitig beflügelt der herrschende Innovationsdruck Hightech-Märkte wie den für ADAS: Dieser Markt soll sich bis 2022 auf 15,5 Milliarden USDollar verdreifachen und bis 2025 dann nochmals mit 36 Milliarden mehr als verdoppeln (2,3). So hat die National Highway Traffic Safety Administration (NHSTA) angeordnet, dass alle in den USA verkauften Autos ab 2018 mit einer Rückfahrkamera ausgestattet sein müssen.

Jede Aufgabe verlangt nach bestimmten Kompetenzen Doch nicht nur ein massives Investment in neue Technologien ist notwendig, sondern auch der umfassende Umbau

von Organisationen steht an. Der erfolgreiche Tesla-Konzern zum Beispiel hat es vorgemacht. Er hat seine Organisationsstruktur nach Best Practices ausgerichtet, etwa im Bereich des Lieferkettenmanagements oder des Lagermanagements und nicht nach traditionellen Gewerken wie Antriebsstrang oder Rohkarosserie (4). Ein Instrument zur Umsetzung, das gleichzeitig als Zielbild aller Mitarbeiter dienen kann, ist der sogenannte digitaler Zwilling. Verschiedene Lesarten davon sorgen derzeit in der Automobilindustrie für Furore. Die Auswirkungen davon werden hier am Beispiel der neuen S-Klasse von Mercedes-Benz vorgestellt.

Leuchtumprojekt PDM 2020 Mit der Initiative „Produktdatenmanagement 2020“ (PDM 2020) hat Daimler eine durchgängige, integrierte Beschreibung der Produktstruktur aller Fahrzeuge einschließlich aller Hard- und Softwarekomponenten geschaffen (2). PDM 2020 hat den gesamten Fahrzeuglebenszyklus betrachtet und eine gemeinsame, systemübergreifende Datenbasis bereitgestellt. Auch die neue S-Klasse profitiert von der damit verbundenen Business Transformation. Mit dem Auftragseingang (Kundenbestellung) generiert PDM 2020 einen (internen) digitalen Zwilling und hält ihn bis zum End of Life (Verschrottung) des Fahrzeugs aktuell. Als große Herausforderung galt es, die vorhandenen IT-Backend-Syste-

me zu koppeln und über einen sogenannten Data Layer im Sinne eines digitalen „roten Fadens“ für die jeweiligen Prozessanforderungen weltweit aktuell zur Verfügung zu stellen. Den Fragen der Redaktion stellte sich das Leitungsteam von PDM 2020, Martin Grass, IT Group Research & MBC Development, Center of Competence CAE / PDM, sowie Hanjo Petzold, MBC Research and Development, MBC Programmmanagement PDM 2020. Beide Manager ließen ihren angestammten Aufgabenbereich ruhen, um sich mit Verve der neuen Herausforderung widmen zu können. Das Projekt wurde agil gestartet, was sicherlich ein ungewöhnlicher Ansatz war, weil die beteiligten Organisationseinheiten sehr groß sind. „Zu Beginn machten wir uns auf die Suche nach einer gemeinsamen Sprache. Es ging um die Frage, wie sich ein Fahrzeug mit all seinen Facetten komplett beschreiben lässt“, sagt Grass. Das Ergebnis war ziemlich überraschend, denn die spröde PDM-Nomenklatur hat sich dafür als geeignet herausgestellt, quasi als Lingua franca im gesamten Daimler-Kosmos. „Und dies, obwohl beispielsweise das Marketing gerne eine üppige Bildsprache bemüht oder unser Sales-Bereich seine eigenen Begrifflichkeiten gegenüber den Kunden pflegt“, gibt Petzold zu bedenken.

Auf dem Gabenteller: Zeit Ein Ergebnis von PDM 2020 sind sogenannte kontinuierliche Produktauslieferungen, wobei Prozessergebnisse als „Produkte“ intern verkauft wurden. Dafür musste etwas gegeben werden, aber man hat dafür auch etwas bekommen – im Wesentlichen Zeit. Die Vorgehensweise war ein voller Erfolg, wie beide Projektleiter einstimmig berichten. Denn es wurden nicht so viele Mittel benötigt wie zunächst budgetiert; außerdem wurde das Großprojekt vor dem geplanten Zeitpunkt abgeschlossen. Ganz bewusst wurde mit Grass und Petzold eine Doppelspitze aus IT- und Fachbereich gewählt, um etwaige Interessenskonflikte von Anfang an auszuschließen. Zudem wurde auch von Anfang an ein sehr hoher ChangeManagement-Anteil einkalkuliert. Protegiert wurde das Vorhaben von höchster Stelle, von Dieter Zetsche damals und später von Ola Kollänius persönlich. Literatur „Diese Management Attention war (1) www.audibusinessinnovation.com auch unbedingt notwendig“, betont Grass, denn: „Digitalisierung (2) www.cargroup.org/technology-roadmap-intelligentsollte als Prozess-Reengineering mobility-technologies/ aufgefasst werden!“, was darauf hindeutet, wie wichtig es ist, jeden (3) Fard, Z B; Brugeman, V S, „Technology Roadmap: InProzessschritt sorgfältig unter die telligent Mobile Technologies“, Center For Automotive ReLupe zu nehmen. search, Anne Arbor, US state Michigan, 2019 (4) panmore.com/tesla-motors-inc-operations-management-10-decisions-areas-productivity (5) d1g1tal AGENDA 4/2020, „Neue S-Klasse im Zeichen von PDM 2020“, Baden-Baden

Datenbanken aufpolieren Datenqualität ist ein zentrales Thema bei der Digitalisierung. Für die Datenpflege habe einiges getan

werden müssen, sagt Petzold und verweist darauf, dass im Zuge der Umsetzung von PDM 2020 neueste Technologien in die bestehende IT-Infrastruktur mit all ihren Legacy-Systemen integriert wurden. „Große Datenmengen müssen sehr schnell verfügbar gemacht und die entstehende Komplexität der Zusammenhänge muss beherrscht werden. Das wirft viele Fragen auf, die uns in die Welt des maschinellen Lernens führen“, erklärt Grass. Hierzu mussten die eingebundenen Unternehmensbereiche ihre Daten offenlegen, was ein Umdenken erforderte. Hinzu kommen weitere Vorgaben, etwa in Hinsicht auf die DSGVO. „All diese Hürden haben wir genommen“, sagt Grass stolz.

Die neue S-Klasse Viele der Errungenschaften haben Eingang in die neue SKlasse gefunden. So wurden für das Design gemeinsam mit den Kollegen aus der Entwicklung Methoden entwickelt, um die Fahrzeugsitze möglichst realitätstreu auf Basis von CAD-Texturen mit Tiefeninformationen zu visualisieren. Es sind digital erzeugte Bilder in höchster Qualität von Fahrzeugvarianten mit absoluter Luxusausstattung der S-Klasse, die physisch noch nicht das Licht der Welt erblickt haben. So kann jede beliebige Farbnuance dargestellt und das Interieur mit der Materialität der Wahl hochperformant angezeigt werden. Absoluter Premiumanspruch zeigt sich eben auch im virtuellen Raum! Stichwort „digitale Nähmaschine“: Leder-Ziernähte werden verblüffend realistisch dargestellt. Die Visualisierung findet über Makros in den CAD-Systemen statt, die die üblichen Stichmuster aus der CAM-Anwendung zur Steuerung der Nähmaschinen nutzen. Weiteres Beispiel: Das MBUX – Mercedes-Benz User Experience – Infotainment-System. Über die Sprachsteuerung von MBUX wird die Ambiente-Beleuchtung der S-Klasse gedimmt. Hierzu musste im System eine Vielzahl von Sprachen hinterlegt werden, was wiederum PDM-Know-how auf den Plan rief, weil die einzelnen Funktionsbausteine dafür auch benannt werden müssen. Dabei spielt Vernetzung eine große Rolle, denn wird die Temperatur im Fahrzeuginnenraum erhöht, färbt sich gleichzeitig die Innenbeleuchtung rötlich ein (im umgekehrten Fall übrigens bläulich). „Die Herausforderung lag hierbei im Abgleich des MBUX-Betriebssystems mit dem der physischen Ambiente-Lichtsteuerung. Es sind abstrakte Stücklisteninformationen, die mit logischen Repräsentationen in Einklang gebracht werden mussten. Physische Objekte aus der Mechanik spielen dabei keine Rolle“, erklärt Petzold. Digitaler Zwilling, neue Organisationsformen und eine Fülle an technologischen Innovationen – die Automobilindustrie steht am Wendepunkt in eine neue Ära. Outperformer geben die Schlagzahl vor, aber die Old-Economy weiß sich zu wehren. Wer am Ende als erstes durchs Ziel geht, ist noch längst nicht ausgemacht. In jedem Fall gilt: Wir werden auch weiterhin Fahrzeuge in Spitzenqualität kaufen können.

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„Digitalisierung sollte als Prozess-Reengineering aufgefasst werden, deshalb ist die Begleitung durch die höchste Führungsebene sehr wichtig.“

Hanjo Petzold

MBC Research and Development, MBC Programmmanagement PDM 2020

Wie Deep Fake unsere Welt verändern wird Deep Learning oder Deep Fake, das ist hier die Frage. Nahezu unbemerkt ist ein hartes Kopf-an-Kopf-Rennen zwischen Dichtung und Wahrheit im KI-Umfeld entbrannt. Text: Lucky Kuffer

In einer kleinen abgelegenen alten Tankstelle in der texanischen Wüste geschieht Unglaubliches: Ein Fremder verwickelt den Besitzer in einen bizarr-philosophischen Dialog bis schließlich ein Münzwurf über Leben oder Tod des Tankstellenwarts entscheidet. Sucht man auf Youtube diese Filmszene aus dem Drogenthriller „Kein Land für alte Männer“ mit dem großartigen Javier Bardem als psychopathischen Auftragskiller Chigurh findet man nicht nur den Clip mit der Originalszene, sondern auch verschiedene Varianten mit den Darstellern Arnold Schwarzenegger, Daniel Defoe und Leonardo Di Caprio als Killer (1). Die Szenen sind immer identisch, nur das Gesicht des Bösewichts Chigurh wurde jeweils mit dem der genannten Schauspieler ausgetauscht, samt identischer Mimik und Gesichtszüge. Die Fälschungen wirken täuschend echt und sind kaum zu erkennen, wenn man nicht das Original gesehen hat. Erstellt wurden diese Deepfakes mit der seit Ende 2018 frei zugänglichen Software DeepFaceLab von Ivan Perov. Dieses Kofferwort, abgeleitet aus Deep Learning und Fake, beschreibt die Fälschung eines digitalen Mediums, die über Deep-Learning-Methoden erzeugt wurde. Konkret basiert die Technik auf einer besonderen Form von neuronalen Netzen, den Generative Adversarial Networks (GANs): Zwei neuronale Netze (Modelle) treten im klassischen Duell „Gut gegen Böse“ gegeneinander an, in dem sie sich vollkommen selbstständig über Feedbackschleifen gegenseitig austauschen. Der Generator agiert als „Fälscher“, der in Millionen von Durchläufen versucht, aus einem Input von einfachen Pixel-Rohdaten Bilder so zu erzeugen, dass sie einem Trainings-Zielbild möglichst nahe kommen. Der Diskriminator hält als „Detektiv“ dagegen, bewertet pro Durchlauf die generierten Bilder und enttarnt diese als Fake. Dabei gibt er dem Fälscher jedoch ständig Feedback, was ihm an unterschiedlichen Merkmalen zwischen Täuschung und Original aufgefallen ist. Über dieses permanente Feedback zu

den Sollbruchstellen lernt das Fälschersystem immer besser, die erzeugten Bilder so echt wie möglich aussehen zu lassen, um das Detektivsystem auszutricksen. Die Schlacht läuft so lange, bis es schließlich zum Patt kommt und der Diskriminator keine Parameter mehr für eine Fälschung erkennen kann. Die Idee, zwei neuronale Netze im Lern-Duell aufeinander zu hetzen, entwickelte der ehemalige Standford-Absolvent Ian Goodfellow als Doktorand an der U Montreal, und sie katapultierte ihn beinahe über Nacht in den AI-Olymp: über Google und dem OpenAI-Institut zu Apple als Director of Machine Learning. Kerngedanke dafür, entstanden aus einer typisch Diskussion unter Akademiker-Nerds in einem Pub in Montreal, war die Frage, ob es grundsätzlich möglich sei, einer KI beizubringen, sich die Welt aus Bildern und Klängen in realistischen Details vorstellen zu können, also diese Struktur der Welt zu verstehen Literatur lernen. Der Gedanke entstammt (1) Channel „ctrl shift face“, www.youtube.com/channel/ aus einer berühmten Aussage des UCKpH0CKltc73e4wh0_pgL3g verstorbenen Physik-Nobelpreisträgers Richard Feynman: “What I (2) Metz, C, „Google‘s Dueling Neural Networks Spar to Get cannot create, I do not understand“ Smarter, No Humans Required“, www.wired.com/2017/04/ –frei übertragen von Goodfellow googles-dueling-neural-networks-spar-get-smarter-no-huals “What AI cannot create, AI does mans-required/ not understand” (zu dt.: Was eine künstliche Intelligenz nicht erzeu- (3) Fellow, I, „Shooting-Star der künstlichen Intelligenz“, in: gen kann, das versteht sie nicht) (2). Armbruster, A, FAZ vom 13.07.2017, www.faz.net/aktuell/ wirtschaft/netzwirtschaft/ian-goodfellow-shooting-star-derWas aus dieser ursprünglich sehr kuenstlichen-intelligenz-15100162.html physikalisch-philosophischen Frage entstand ist Yann Le Cun, selbst (4) Burgess, M, „Deepfake porn is now mainstream. And vielfach ausgezeichneter KI-Guru, major sites are cashing in“, www.wired.co.uk/article/deepProfessor an der U New York und fake-porn-websites-videos-law) seit 2013 Direktor der KI-Forschung bei Facebook, die „coolste Idee in (5) sensity.ai/reports Deep Learning in den vergangenen (6) Bovermann, P, Süddeutsche Zeitung,18.11.2020 zwanzig Jahren“ (3).

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Philosophen treffen auf Pornographen Als erste feierten die Porno-Enthusiasten die neu entstandenen sensationellen Möglichkeiten: War es doch plötzlich möglich, das Lieblings-Starlet via Face-Swapping in vorhandene Szenen zu montieren und darin nahezu echt aussehen zu lassen. Ende 2017 hatte ein Nutzer namens Deepfakes auf der beliebten Plattform Reddit einige manipulierte Clips veröffentlicht, die sich schnell über weitere Kategorien („Subreddits“) ausbreiteten und weitere Nachahmer für diese Art von Videos animierten. Möglich wurde dies, als eine relativ einfach zu handhabende Software namens FakeApp auftauchte, mit der auch weniger technisch Begabte in der Lage waren, hinreichend erfolgreich Gesichter in Sexszenen zu montieren. Spätestens ab diesem Zeitpunkt war er endgültig entwichen, der „böse Geist aus seiner Flasche“: Laut Wired UK werden bis zu 1 000 Fake-Videos monatlich auf den weltweit bekanntesten Adult-Entertainment-Plattformen hochgeladen, wo sie über Millionen von Zugriffen enorme Werbeumsätze für diese Unternehmen generieren. Die Deepfake-Tracing-Plattform Sensity entdeckte allein im Juli 2019 14 678 Deepfake-Videos in denen 96 Prozent davon Frauen betroffen waren. Gut ein Jahr später waren es bereits 49 081 Videos (4,5). Waren die Opfer zunächst meist Stars und Starlets aus der Film- und Musikindustrie, sind mittlerweile immer mehr weibliche Instagram- und Youtube-Influencer be-

troffen, „Jede Frau kann zum Ziel werden”, meint Nina Schick, Autorin des Buches „Deepfakes: The Coming Infocalypse“ in einem Interview mit der Süddeutschen Zeitung warnt (6). Die gute Nachricht: Die Beschäftigung mit Goodfellows philosophischer Frage ist mittlerweile im Mainstream unserer Gesellschaft angekommen; die schlechte: leider zu oft in Form von Fake-Media und Fake-Pornografie. Man mag sich nur ungern vorstellen, wie leicht es in naher Zukunft sein könnte, ohne besonderes KI-Knowhow kompromittierende Erpresservideos zu erzeugen oder das Konterfei der Ex-Partnerin in einen Racheporno zu montieren. Auch für professionellere Desinformations- und Propaganda-Kampagnen in sozialen Medien sind diese Verfahren gut geeignet: Noch nie zuvor konnte man so schnell so viele „künstliche Menschen“ maschinell als Fake-Profile erzeugen und diese virtuellen Trolle für Meinungsmanipulation nutzen.

Relevanz für die mediale Gesellschaft Spätestens jetzt ist jedes in den Medien auftauchende heiße Video erstmal verdächtig, potenziell gefälscht zu sein. Zumindest so lange, bis das Material von unabhängiger Stelle auf Echtheit überprüft werden kann. Und genau diese forensische Prüfung an sich ist die technische Herausforderung für die nächsten Jahre.