Daten als Kern der Plattformökonomie

In der Plattformökonomie geht es um die Etablierung von Standards, um die Schaffung von Netzwerkeffekten durch die Errichtung einer zentralen Plattform, die die Zugänge auf einem bestimmten Markt herstellt und damit kontrolliert – wir alle kennen die vielzitierten einschlägigen Beispiele von Uber („das weltgrößte Taxisunternehmen besitzt selbst kein einziges Taxi…“), Booking.com, Facebook, Amazon oder Google. Daten spielen hierbei eine ganz entscheidende Rolle. Nur durch deren Auswertung und durch den zielgerichteten Einsatz der daraus gewonnenen Erkenntnisse lassen sich die Kundenbeziehungen organisieren und das System insgesamt mit Leben füllen. Daten sind damit gleichzeitig DNA und zentrales Nervensystem der Plattformen.

Plattformökonomie: Gatekeeper mittels Daten

Der Plattformökonomie wird attestiert, dass sie tradierte Märkte aushebelt: Erfolgreiche Plattformen zwängen sich als Gatekeeper zwischen Endkunde und ursprünglichem Anbieter. Letztere verfügen zwar eigentlich über die notwendigen „Hard Assets“ – die Taxis, Hotels oder Content – werden somit aber gewissermaßen zum bloßen Zulieferer „degradiert“, mit entsprechenden Folgen für Autonomie und Ertragskraft. Wer diesem Schicksal enteilen will, hat nur die Chance, entweder eigene Plattformen zu gründen oder sich selbst mit entsprechenden Netzeffekten und datenökonomischen Instrumenten zu wappnen.

Skaleneffekte in der Datenökonomie

Die zentrale Frage lautet dabei stets: Wie lässt sich das eigene Leistungsversprechen durch die Verknüpfung mit Daten aufwerten? Entscheidend in diesem Kontext ist, dass nur der Zugang zu massenhaften Daten echte Wertschöpfung ermöglicht. Ein einzelner Datensatz ist stets wertlos. Werte entstehen in der Datenökonomie erst, wenn Verknüpfungen hergestellt und Muster identifiziert werden, wenn es gelingt, daraus die „Soft Assets“ zu schaffen, die das ursprüngliche Leistungsversprechen auf diese Weise entscheidend anreichern.
Schiere Größe ist in der Plattformökonomie wie überhaupt in der Digitalen Wirtschaft meist ein entscheidender Vorteil. Alle Technologieunternehmen, die heute die digitalen Märkte dominieren, haben ab einem bestimmten Zeitpunkt auf die Generierung von Skaleneffekten gesetzt. Für den hiesigen Mittelständler, selbst auch für die großen, global tätigen Unternehmen hierzulande, etwa aus dem Automobil- und Maschinenbau, stellt sich dann natürlich die Frage, wie es möglich ist, da mitzuhalten – auf den ersten Blick ein unmöglich erscheinendes Unterfangen. Im eigenen Verfügungsbereich sind meistens nur beschränkte Datenressourcen vorhanden. Wertzuwächse hängen gleichwohl aber sehr wesentlich von der Menge der verarbeitbaren Daten ab.

Synergieeffekte entstehen nur, wenn Daten aus ihren Silos befreit werden

Die Antwort darauf kann nur in der Erzeugung von Synergieeffekten liegen. Diese entstehen jedoch nur, wenn es gelingt, Daten aus ihren Silos zu befreien und für die Vernetzung freizugeben. In vielen Unternehmen werden Daten streng getrennt von einander vorgehalten. Das hat einerseits natürlich technische Gründe – die Hürden bei der Zusammenführung – Systeminkompatibilitäten, unterschiedliche Datenstrukturen und Dopplungen – erscheinen nicht selten beträchtlich. Andererseits stehen allzu oft auch Revierstreitigkeiten und Befindlichkeiten von „Provinzfürsten“ im Unternehmen einer Zusammenführung im Weg.

Jenseits des eigenen Horizonts

Natürlich muss es gelingen, diese Hindernisse aus dem Weg zu räumen, entweder durch gute Führungsleistung oder technisch, mittels ausgefeilteren technologischen Ansätzen zur Datenstrukturierung, etwa auch aus dem Bereich des maschinellen Lernens. Allein das wird in den meisten Fällen nicht reichen. Selbst wenn es gelingt, diese internen Erschwernisse zu beseitigen, ist der Bedarf an Daten und die Anforderungen an die Anzahl und Detaillierung von Datensätzen kaum von einem Unternehmen allein zu bewerkstelligen. Zukunftstechnologien wie Künstliche Intelligenz und Virtual Reality sind in großem Maße Daten getrieben. Wenn die einzige Quelle zu deren Erzeugung und Sammlung das eigene Unternehmen ist, dürfte das kaum ausreichen, um hier Erfolge zu erzielen.

Hoher Datenbedarf: Künstliche Intelligenz, Blockchain & Co

Insbesondere das Training von KI, im Wege von Deep Learning und mittels Künstlicher Neuronaler Netzwerke, erfordert riesige Mengen von Datensätzen. Nur wenn diese Vielfalt gewährleistet ist, kann es dem System gelingen, Muster zu identifizieren und „Erlerntes“ eigenständig auf neue oder wenigstens „verwandte“ Sachverhalte zu projizieren.

Sharing Economy für Daten

Daher gilt es, den Blick auch über den Tellerrand hinaus kreisen zu lassen und die notwendigen Synergien auch außerhalb des eigenen exklusiven Zugriffsbereich zu suchen. Vielleicht ist es notwendig, hier neue Formen der Kooperationen zwischen einzelnen, unter Umständen sogar konkurrierende Marktteilnehmern zu etablieren: eine Art „Sharing Economy“ für den Datenaustausch und den Betrieb gemeinsamer Datenplattformen. Denkbar wären beispielsweise Cloud basierte Lösungen, die Skalierungen und die Einbindung von Drittdaten sowie auch den Rückgriff auf externe Rechnerkapazitäten ermöglichen. Das Zusammentreffen von Machine- und Deep-Learning und nahezu unlimitierter, kostengünstiger Rechenleistung aus der Cloud könnte vielen Unternehmen einen „barrierefreien“ Einstieg in die Arbeit mit Künstlicher Intelligenz ermöglichen.

Kooperationen in der Cloud?

Tatsächlich gibt es bereits erste derartige Kooperationen und Plattformen, die den gegenseitigen Austausch von Daten sowie auch kompletter Lern- und Trainingsmodelle für KI ermöglichen. NVIDIA, als Hersteller von Grafikkarten ursprünglich bekannt und groß geworden, betreibt etwa eine eigene Cloud basierte Plattform zum Simulieren und Testen des Fahrbetriebs autonomer Fahrzeuge. Zu den teilnehmenden Unternehmen gehören die großen Automobilhersteller, wie Daimler, Toyota, Audi und VW oder Tesla. Die „offene“ Plattform ermöglicht es, so NVIDIA, „selbstfahrende Autos, Lkws und Shuttles zu entwickeln und einzusetzen, die funktionssicher sind und nach internationalen Sicherheitsnormen zertifiziert werden können.“

Blockchain & KI

Auch aus der Kombination von Blockchain und KI ergeben sich Anwendungsszenarien. Das Berliner Start-Up XAIN arbeitet unter anderem mit Infineon zusammen, um Zugriffsrechte auf Fahrzeugfunktionen durch KI-Algorithmen zu regeln, ohne dass dabei private Daten der Automobilnutzer zentral gespeichert werden müssen. Über das so geschaffene Netzwerk können lokale KI-Algorithmen voneinander lernen, ohne Datenhoheit und die Privatsphäre der beteiligten Anwender zu tangieren.

Blockchain für Datentransaktionen

Das finnisch-schweizerische Unternehmen Streamr bietet den Blockchain basierten Zugang zu einer „Open-Source-Plattform für den freien und fairen Austausch der Echtzeitdaten weltweit“ an und will Datenströme auf diese Weise dezentral zwischen vielen möglichen Beteiligten handelbar machen. Auf diese Weise wäre ein breiter Austausch und der Zugriff auf eine Vielzahl von Daten insbesondere auch für Trainingszwecke möglich, der zudem auch einen finanziellen Anreiz für die Teilnehmer bereithält, ihre Daten zur Verfügung zu stellen. Ähnliche Ansätze existieren zu Hauf im Silicon Valley. Der dezentrale, „distribuierte“ Handel mit Daten ist von einer Reihe von Unternehmen bereits zum Geschäftsmodell erkoren worden. SingularityNET etwa bietet eine Plattform, auf der Entwickler ihre Leistungen im Austausch für andere KI-Dienste oder auch Krypto-Entgelte anbieten können.

Neues Denken erforderlich

Der Rückgriff auf solche Angebote und Verfahren setzt jedoch ein Umdenken, ein grundsätzlich anderes „Mindset“ voraus als vermutlich in den meisten Unternehmen derzeit vorherrscht. Natürlich auch bedingt durch gesetzliche Vorgaben wie DSGVO und ePrivacy-Verordnung, aber eben auch durch eine grundsätzlich restriktive Denkweise, tendieren viele Entscheider dazu, Daten als „exklusiv“ zu betrachten. Das freie und freigiebige Teilen des „Datengoldes“ erscheint vielen schlichtweg abwegig.

„Nur zusammen sind wir stark“

Doch wenn gleichwohl Daten immer ein exklusiver Vorteil innewohnt: in der digitalen Ökonomie lässt sich echter Wert nur durch Größe und vielfältige Anreicherung erzielen. Wenn – was die Regel ist – ein Einzelner dazu nicht in der Lage ist, bleibt nur, das Heil in der Kooperation und im intensiven gegenseitigen Austausch, auch gerade mit vermeintlichen Konkurrenten, zu suchen. Nur so könnte langfristig die Chance gewahrt wären, gegen die Technologie-Riesen aus USA und zunehmend auch aus China zu bestehen.

Daher gilt: Free Your Data – Gebt den Daten ihre Freiheit zurück!

Dieser Artikel ist ein Auszug aus dem Buch von Andreas Wagener Künstliche Intelligenz im Marketing, Haufe, Freiburg, 2023

Weitere Informationen zum Thema finden Sie hier:

Vortrag von Prof. Dr. Andreas Wagener, Hochschule Hof am 17.10.2018:
„Willkommen in der Matrix! Wie KI und Blockchain in der Industrie 4.0 zusammenwachsen“

Mehr zu Themen wie Industrie 4.0, Big Data, Künstliche Intelligenz, Digital Commerce und Digitaler Ökonomie finden Sie auf unserer Newsseite auf XING sowie auf Facebook.

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Künstliche Intelligenz (KI) und Blockchain sind derzeit womöglich die am intensivsten diskutierten Themen im Bereich der digitalen Transformation. Beiden wird immer wieder erhebliches Potenzial zugeschrieben, die Spielregeln auf den Märkten aufzubrechen und zu „disruptieren“. Unweigerlich stellt sich dann die Frage – jenseits allen „Buzz-Word-Bingos“ –, ob sich hierbei dann nicht Szenarien ergeben, die einen kombinierten Einsatz nahelegen. Diese finden sich vor allem im Bereich des (Industrial) Internet of Things sowie der dezentralen Koordinierung autonomer intelligenter Systeme.

KI und Blockchain: ein Traumpaar?

Tatsächlich stehen beide Technologien immer noch ziemlich am Anfang, wenngleich Künstliche Intelligenz in der Anwendung schon deutlich fortgeschrittener zu sein scheint als der Einsatz von Blockchain- bzw. besser: – „Distributed Ledger“-Verfahren. Das mag auch damit zusammenhängen, dass viele mit Blockchain vor allem immer noch Kryptowährungen sowie insbesondere die nervenaufreibende Achterbahnfahrt des Bitcoin-Kurses verbinden und die technischen Hintergründe hier oft noch weitaus komplexer und abstrakter erscheinen als dies (vermeintlich) beim maschinellen Lernen intelligenter Systeme der Fall ist. Dabei muss es gar nicht so kompliziert sein, wenn man sich auf den Kern der Blockchain-Wirkungsweise konzentriert und das Ganze isoliert von den „Zusatztechnologien“, die Bitcoin zugrunde liegen – wie etwa das Miningverfahren und die Anonymisierungsaufwendungen – betrachtet. Die Herausforderung besteht darin, die ursprünglich zentralen Funktionen bei der Transaktionsabwicklung nun auf die breite Masse der Netzteilnehmer zu übertragen, also zu „dezentralisieren“. Das muss längst nicht immer auf so komplizierte Weise funktionieren wie bei Bitcoin. Man braucht etwa kein zeitaufwändiges und Ressourcen verschwendendes Mining-Verfahren, das bei Bitcoin ja einerseits der „Geldschöpfung“ andererseits der Motivation der Nutzer, am System mitzuwirken, dient.

NASA will Blockchain-Raumschiffe mit KI

Natürlich gilt es, in diesem Kontext skeptisch und vorsichtig zu sein. Die Gefahr, einem Marketing-orientierten Bullshit-Bingo dabei auf den Leim zu gehen, ist nicht gerade gering. Entsprechend ist wohl in diesem frühen Stadium selbst die Ankündigung der NASA einzuordnen, für die im Jahre 2069 geplante Erforschung von Alpha Centauri „Blockchain-Raumschiffe“ einsetzen zu wollen. Einleuchtend erscheint zunächst, dass für die Navigation der unbemannten Sonde, wie eben auch im selbstfahrenden Auto, KI zum Einsatz kommt. Da unterscheiden sich die Anforderungen zwischen Straße und All vermutlich zumindest grundsätzlich nicht. Blockchain-Technologie wie etwa von Ethereum könne für die „massive Menge an hoch-dimensionalen Daten“, die dabei verarbeitet werden müssen, zum Einsatz kommen, wie uns die NASA wissen lässt. Ein Datenstrang, der resilient, manipulationssicher, schnell lesbar ist und das Ausführen von dezentralen Programmen erlaubt, wäre dabei angeblich hilfreich. Technische Details, wie das konkret funktionieren soll, gibt uns die US-Weltraumbehörde dazu jedoch vorerst nicht.

Dezentrale Marktplätze: Blockhain und KI

Erste „tatsächliche“ Ansätze KI und Blockchain zusammenführen, gab es im Bereich des Datenaustausches. Zumindest in der Theorie oder der frühen Praxisphase existieren bereits einige „dezentrale Marktplätze“ über die Daten, beispielsweise zu KI-Trainingszwecken, gehandelt werden können. Dabei handelt es sich grundsätzlich um ein spannendes Anwendungsgebiet von Blockchain, wäre damit doch in Zukunft eine „echte“ Datenidentität und eine dezentrale Verfügungsmacht Einzelner über ihre Daten denkbar – etwa könnten wir dann individuell die Bedingungen in Form eines Smart Contracts hinterlegen, wer zu welchem Preis und zu welchem Zweck auf unsere persönlichen Daten zugreifen darf.

KI-Trainingsdaten dezentral vermarkten

Analog dazu könnte man Fahrzeugdaten – in Echtzeit – einsammeln und anderen zugänglich machen, Systeme mit diesen Daten „füttern“ und auf diese Weise eine ausreichende Menge an Daten für das maschinelle Lernen beschaffen. Vor allem in den USA existieren bereits eine Menge solcher Geschäftsansätze. Viele der dahinterstehenden Unternehmen sind jedoch noch sehr jung, und weisen oft eine gewisse Schieflage hinsichtlich der personellen Verteilung zwischen dem „Executive Board“ und den Mitarbeitern, die diesen gegenüber in der Regel deutlich in der Unterzahl sind, auf. Als einer der vermutlich bekanntesten Vertreter kann hier SingularityNet als Beispiel angeführt werden.

Von der Blockchain 1.0 zu DAG – Directed Acyclic Graph

Eine andere Sicht ergibt sich durch die Weiterentwicklungen der Blockchain-Technologie. Während man von der Bitcoin-Blockchain manchmal als „Blockchain 1.0“ und von Ethereum, aufgrund des zugrundeliegenden, jedwede Art von Smart Contracts ermöglichenden „General Purpose“-Ansatzes, von „Blockchain 2.0“ spricht, hat sich mit der DAG-Technologie („Directed Acyclic Graph“) eine neue Entwicklungsstufe ergeben, gewissermaßen die „Blockchain 3.0“. Weniger formal streng als die vorangegangenen Ansätze, ermöglichen die „Gerichteten Azyklischen Graphen“, eine Blockchain-ähnliche Struktur, in der weiterhin die Transaktionen transparent, chronologisch und unveränderbar in einem Netzwerk gespeichert werden. Statt eines komplexen Mining-Verfahrens wird die Validierung der Transaktionen aber durch andere Maßnahmen incentiviert, etwa indem Teilnehmer nur dann auf Transaktionen selbst durchführen können, wenn sie zuvor selbst mehrere Transaktionen anderer Teilnehmer überprüft und freigegeben haben. Gleichzeitig eliminiert man damit typische Probleme der Distributed-Ledger-Technologie, wie etwa den hohen Verbrauch an Energie- und Zeitressourcen beim Mining sowie potenziell auch die Vermeidung des „51%-Problems“, wonach, sobald ein einzelner Akteur mehr als die Hälfte der „Mining-Macht“ im System erreicht hat, er dieses dominieren kann und damit die Dezentralität letztlich „aushebelt“.

Blockchain im Internet der Dinge

Derartige Ansätze, wie sie beispielsweise in unterschiedlicher Ausprägung von IOTA, IOTChain, Byteball oder DAGCOIN vertreten werden, zielen vor allem auf das „Internet der Dinge“, wo Transaktionen zwischen einzelnen Maschinen und Geräten dezentral abgebildet werden sollen. Für diese Vorgänge ist weder Zeit noch die notwendige Energie für ein aufwändiges Mining- und Validierungsverfahren vorhanden. Zudem sind die Anforderungen an die Manipulationssicherheit hier weit weniger kritisch als das bei einem digitalen Geldsystem wie Bitcoin der Fall ist. Damit kann es grundsätzlich gelingen, einige der Kinderkrankheiten der vorangegangenen Blockchain-Protokolle über Bord zu werfen.

Smart Contracts und Micropayment in der Sharing-Industrie

Auch wenn gleichwohl diese Ansätze derzeit ebenfalls noch mit einigen Problemen zu kämpfen haben, wäre sie perspektivisch jedoch durchaus geeignet, die Distributed-Ledger-Verfahren auf eine neue Ebene zu heben. Denkbar wäre eine Art „Micropayment“ für die Sharing-Industrie, indem man die „Dinge“ eigenständig miteinander kommunizieren und Verträge erfüllen lässt. Im Wege eines Smart Contracts könnte dann z.B. das eigene Smartphone einen „Hotspot“ erstellen, der anderen Geräten es automatisiert ermöglicht, diesen für WLAN-Zugriff zu nutzen. Dafür fiele dann eine Gebühr an, die dem Smartphone gutgeschrieben und dem zugreifenden Gerät belastet würde. Dies könnte dann dezentral und autonom auf Gerätebene erfolgen, ohne dass deren Besitzer hierzu eingreifen müssten.

Eine autonome „Maschinenwirtschaft“?

Das Szenario lässt sich auch auf die industrielle Produktion übertragen. Wenn Maschinen eigenständig miteinander kommunizieren und in der Lage sind dabei unabhängig vom menschlichen Eingriff Transaktionen untereinander auszuführen, führte dies zu erheblichen Veränderungspotenzial. Eine Maschine, welche zunächst für die angelieferten Rohstoffe autonom „belastet“ wird und im Anschluss daran dann das erstellte Produkt zur Weiterverarbeitung übergibt und dafür wiederum eine „Entgeltung“ erhält – alles entsprechend transparent vermerkt auf einem „Distributed Ledger“ – ermöglichte nicht nur eine Revolution in Buchführung und Controlling mit eigenen maschinenspezifischen Kosten- und Leistungsträgern sowie eigenen Profitcentern je Einheit. In letzter Konsequenz ergäbe sich daraus sogar eine autonome „Maschinenwirtschaft“, in der intelligente Industriesysteme untereinander Prozesse und Güterströme eigenständig organisieren und abwickeln.

KI könnte Blockchain zur intelligenten Arbeitsteilung nutzen

Die Systematik ließe sich auch insbesondere auf die Organisation und die Zusammenarbeit zwischen einzelnen intelligenten Systemen beziehen. Im Moment wird oft davon ausgegangen, dass wir eine „generelle Künstliche Intelligenz“, die dem Menschen auch seiner Vielfältigkeit gleichkommt, nur schwer erzeugen können. Die meisten Künstlichen Intelligenzen sind auf sehr spezifische Probleme trainiert und daher auch entsprechend in ihrer Leistungsfähigkeit darauf beschränkt. Der Rückgriff auf Blockchain als Element Prozessorganisation könnte dann jedoch die Grundlagen für eine arbeitsteilige Ökonomie der Künstlichen Intelligenzen liefern. Stellt eine KI ihren spezifischen Arbeitsschritt fertig, so wäre es dann möglich, die Übergabe der jeweiligen Teilleistung zur Weiterarbeitung in einem Distributed Ledger zu vermerken und über einen Smart Contract an die nächste zuständige Einheit zu übergeben. Indem die entsprechenden Arbeitsprozesse lückenlos abgebildet und übergeben würden, ließe sich auf diese Weise eine intelligente Arbeitsteilung zwischen autonomen Dienstleistungen und Maschinen/Geräten organisieren.

Eine dezentrale Version von Uber, mit selbstfahrenden Autos, geleitet von KI?

Im Zusammenhang mit Smart Contracts wir oft die Frage diskutiert, ob sich aus diesen rigorosen „wenn-dann“-Verknüpfungen auch ganze Organisationen sogenannte DAOs („Decentralized Autonomus Organizations“) errichten lassen. Diesen würden dann verbindliche Regeln verordnet, was bei Eintritt bestimmter Ereignisse zwingend „zu tun“ ist. Diese Regeln müssen jedoch bislang von Menschen vorgegeben werden. Kombiniert man dies nun mit den Entscheidungsverfahren Künstlicher Intelligenz, zum Beispiel über Mustererkennung oder auch über „Reinforcement Learning“, bei dem die KI entlang definierter Erfolgsmerkmale – zum Beispiel Gewinnmaximierung – trainiert wird und darauf aufbauend letztlich eigenständige Entscheidung trifft, könnten irgendwann tatsächlich komplett autonome Unternehmen entstehen, die unabhängig vom menschlichen Eingriff am allgemeinen Wirtschaftsgeschehen teilnehmen. An ersten entsprechenden Anwendungen arbeiten bereits Anbieter wie etwa Fetch. Gibt es also vielleicht irgendwann eine dezentrale Version vom Taxi-Dienst Uber, der dann womöglich ausschließlich auf selbstfahrende Autos setzt, dessen Prozesse über Blockchain-Technologie organisiert werden und der auf Grundlage von Entscheidungen durch KI geführt wird?

Blockchain & KI als „Framework“ der Maschinenautonomie

Natürlich ist vieles davon jetzt noch „Science Fiction“. Aber wenn man bedenkt, welche Energie derzeit in fragwürdige Projekte zur Abbildung der Supply-Chain auf der Blockchain oder in „private Blockchain“ investiert wird, ist es vielleicht schon angebracht, darüber nachzudenken, wie das große Potenzial dieser Technologie wirklich sinnstiftend gehoben werden kann. Smart Contracts und Blockchain könnten das Fundament das „Framework“ einer Roboter-Autonomie bilden: KI sorgte dann für die Findung von Entscheidungen, die „Distributed Ledger“-Technologie für die Koordination der daraus resultierenden Handlungen.

Schaffung eines eigenen Wirtschaftssektors autonomer Maschinen: die Industrie 5.0

Intelligente maschinelle Systeme wären auf diese Weise in der Lage, ein Einkommen zu erzielen, sich ins „Krankenhaus“ (Werkstatt) einzuweisen und Rechnungen mit dem „verdienten“ Geld zu bezahlen. Aufgaben, für die eine KI oder Maschine nicht ausgelegt ist, können von dieser an andere „intelligente Organismen“ in dem Blockchain-Netzwerk abgegeben werden – und zwar selbstständig, ohne dass sie ein Mensch dazu anhält. In letzter Konsequenz würde dies zu einem „arbeitsteiligen autonomen Maschinensystem“ führen, einem neuen autonomen Wirtschaftssektor. Die Ideen, die man mit dem Begriff der „Industrie 4.0“ bislang verband – der digitalen Automatisierung – würden übertroffen und womöglich in eine neue, fünfte industrielle Revolution münden – der digitalen Autonomisierung.

Neue Aktualität für alte Ideen: Maschinensteuer & Co.

Die damit verbundenen Auswirkungen wären sehr weitreichend. Unabhängig von ihrer Bewertung gewännen viele in der Vergangenheit diskutierte – und oft verworfene – Konzepte und Ideenansätze eine neue Relevanz. Denn auf einmal würden Themen wie die „Besteuerung von Maschinen“ und auch das „Bedingungslose Grundeinkommen“ eine ganz andere Aktualität und womöglich auch Plausibilität besitzen.

Weitere Informationen zum Thema finden Sie hier:

Vortrag von Prof. Dr. Andreas Wagener, Hochschule Hof am 17.10.2018:
„Willkommen in der Matrix! Wie KI und Blockchain in der Industrie 4.0 zusammenwachsen“

Vortrag von Prof. Dr. Andreas Wagener, Hochschule Hof am 22.10.2016 Industrie 4.0, Datenökonomie und Künstliche Intelligenz: Wie Daten und Algorithmen Wirtschaft und Gesellschaft verändern:

Mehr zu Themen wie Industrie 4.0, Big Data, Künstliche Intelligenz, Digital Commerce und Digitaler Ökonomie finden Sie auf unserer Newsseite auf XING sowie auf Facebook.

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Im Wintersemester 2015/16 findet an der Hochschule Hof die interdisziplinäre Ringvorlesung Digitale Ökonomie, Industrie 4.0 und das „Internet der Dinge“ statt. Leitmotiv dieser hochschulöffentlichen Veranstaltung ist das Thema der Digitalisierung, jedoch bezogen auf deren konkrete Auswirkungen auf die Praxis in Wirtschaft und Gesellschaft. Das Trendthema „Industrie 4.0“ sowie  verwandte Aspekte und die Anpassung einzelner Wirtschaftssektoren an  die Entwicklung der Digitalisierung nehmen dabei eine zentrale Stellung ein.

Ziel der Veranstaltungsreihe ist es, für das Thema der Digitalisierung zu sensibilisieren und einen Beitrag zur Etablierung eines gesellschaftlichen Diskurses zu leisten. Betrachtet man die hierzulande immer noch sehr häufig zu Tage tretende Abwehrhaltung, die sich oft in einer gewissen Indifferenz gegenüber den wirtschaftlichen, aber auch politisch und gesellschaftlichen Auswirkungen, Chancen und Risiken zeigt, so scheint dies dringend angeraten. Viel zu oft werden lediglich die potenziellen Gefahren einer zunehmenden Digitalisierung beschrieben. Deren doch nicht unerheblichen Potenziale werden hingegen all zu oft nicht erkannt oder insbesondere von der Politik und durch Lobbyisten getriebene Gesetzesinitiativen verspielt – wie etwa beim Leistungsschutzrecht, der Abkehr von der Netzneutralität und der Vorratsdatenspeichrung. Die damit einhergehende Entmündigung der Bürger wie auch die Errichtung immer höherer Innovationshürden und der Aufbau von Investitionshemmnissen für die Wirtschaft haben bislang kaum zu einer nennenswerten gesellschaftlichen Gegenreaktion geführt – abgesehen von den wütenden aber kaum in der Politik Berücksichtigung findenden Protesten der „Netzgemeinde“. Zurückzuführen ist dies wohl auch auf Unkenntnis und auf fehlende digitale Kompetenzen – sowohl der Bürger als auch der politischen Entscheidungsträger. Auch diese Lücke zu schließen und die Diskussion, die eben bei weitem nicht nur eine ökonomische ist, ins Rollen zu bringen, ist ein Anliegen der Veranstaltung.

Die Ringvorlesung besteht aus acht Einzelveranstaltungen, die „hochschulöffentlich“, also frei zugänglich für  jedermann, von Oktober bis Dezember 2015 an der Hochschule Hof durchgeführt werden (REHAU Audimax, B023). Sämtliche Vorträge werden aufgezeichnet und auf unserem Youtube-Kanal sowie auf der Hochschul-Website verfügbar gemacht.

Auf dieser Seite finden Sie regelmäßig aktualisiert die Zugänge zu den Videos und den Slides der Präsentationen.

Zum Programm:

 21.10.2015: Einführungsveranstaltung: Standort Deutschland, Industrie 4.0 und die Digitalisierung: Vom Exportweltmeister zum digitalen Entwicklungsland?

Prof. Dr. Andreas Wagener, Professur für Digitales Marketing, Hochschule Hof
Prof. Dr. Chris Schmiech, Professur für internationales Beschaffungs- und Produktions-management, Hochschule Hof

Inhalte: Überblick über das Thema. Industrielle Entwicklungsstufen, Abgrenzung gegen IoT, dazu praktische Beispiele, Wo steht die Welt, wo steht Deutschland? Welche gesellschafts- und sektorenübergreifende Anwendungsmöglichkeiten gibt es, Streiflichtartige Erwähnung einzelner Bereiche (Produktion/Logistik, Energie, Verkehr, Kommunikation, Bildung, …) Wie wird die Digitalisierung Wirtschaft und Gesellschaft verändern?

Link zur Veranstaltung, zur Aufzeichnung und zu den Präsentationsunterlagen

28.10.2015: Digitalisierung von Arbeits- und Privatleben

Prof. Dr. René Peinl, Professur für Wirtschaftsinformatik, Hochschule Hof

Inhalte: Auslöser und Treiber für Veränderungen, Technology Adoption, neue Hardware im Mobilbereich und deren Anwendung in Arbeits- und Privatleben, Quantified self: Nutzen vs. Datenschutz, vernetzte Geräte zuhause, Smart Home Anwendungen, Smart City Anwendungen, vernetzte Geräte im Büroalltag, Virtual Reality und Augmented Reality Anwendungen, nächste Stufe der Digitalisierung durch Verständnis der digitalen Inhalte durch Maschinen (Named Entity Extraction, Linked Open Data, online Sprachübersetzung, Objekterkennung in Bildern, …), Daten in sozialen Netzwerken, deren automatisierte Auswertung und darauf basierende Vorhersagen, Beispiele für predictive Analytics

Link zur Veranstaltung, zur Aufzeichnung und zu den Präsentationsunterlagen

18.11.2015: Cyborg Economy Reloaded: Vom Cyborg zum Psyborg – wie die Digitalisierung das menschliche Bewusstsein, unsere Psyche sowie unsere intellektuellen Fähigkeiten verändert

Prof. Dr. Andreas Wagener, Professur für Digitales Marketing, Hochschule Hof

Inhalte: Die Industrialisierung des Menschen durch Digitalisierung. Genese des Begriffs „Cyborg“, Aktuelle Verschmelzungen von Technik und Mensch a.) um körperliche Nachteile auszugleichen  und b.) um sich körperliche Vorteile zu verschaffen. Wie lassen sich aktuell unsere Sinne, unsere geistigen und kognitiven Fähigkeiten technisch erweitern. Wie verändert dies Ökonomie und Gesellschaft?

Link zur Veranstaltung, zur Aufzeichnung und zu den Präsentationsunterlagen

26.11.2015: Bitcoin – Der Anfang vom Ende des klassischen Bankensystems?

Marion Vogel, Hochschule Hof

Inhalte: Die 2009 eingeführte Digitalwährung wurde zunächst hauptsächlich durch negative Schlagzeilen bekannt und von Kritikern, meist aus dem klassischen Finanzsystem zum Scheitern verurteilt. Heute, 6 Jahre später ist das auf der Blockchain-Technologie beruhende Bitcoin-Ecosystem weiterhin auf Wachstumskurs und erhält steigende und vor allem positive Aufmerksamkeit. Aufgrund seiner vielseitigen Einsatzmöglichkeiten werden Bitcoin bzw. die Blockchain gerade auch von den ehemals größten Gegnern unter die Lupe genommen und es besteht bei einigen Unternehmen bereits die Möglichkeit seine Einkäufe mit Bitcoin zu bezahlen. Disruption auf den Währungsmärkten? Entwicklung der digitalen Währungen. Wandel vom Goldstandard hin zur staatsfreien Währung? Praktische Beispiele zu Nutzung und Hürden. Wachsende Relevanz in USA – und auch in Deutschland

02.12.2015: Digitalisierung des öffentlichen Verkehrs, mit Blick auf die Digitalisierung des Automobils

Dr. Bernd Rosenbusch, Vorsitzender der Geschäftsführung, Bayerische Oberlandbahn GmbH, Bayerische Regionalbahn GmbH, Holzkirchen

Inhalte: Der öffentliche Verkehr in Deutschland ist geprägt durch staatliche Regulierung, starkem Wettbewerb zum Automobil und nicht ausreichenden Investitionen in die Infrastruktur. Bisher konnte der Marktanteil an Verkehrsleistung dennoch ausgebaut werden. Mit den neuen Möglichkeiten der Digitalisierung wächst aber der Innovationsdruck – kann besonders die Eisenbahn den neuen Wettbewerbern wie selbstfahrenden Elektroautos, Fernbussen, airbnb u.a. trotzen?

Link zur Veranstaltung, zur Aufzeichnung und zu den Präsentationsunterlagen

09.12.2015: „Industrie 4.0“ – Herausforderungen für Produktion und Logistik für mittelständische Unternehmen

Prof. Dr. Chris Schmiech, Professur für internationales Beschaffungs- und Produktionsmanagement, Hochschule Hof

Inhalte: Begriffliche Abgrenzung, Relevanz des Themas: dringender Handlungsbedarf oder Medien-Hype? Welchen Nutzen bringt das Thema konkret? In welcher zeitlichen Perspektive wird eine Veränderung stattfinden? Wie ist das Thema von Seiten des Mittelstandes anzugehen? Welche Relevanz besitzen dabei „3D Druck“, „Digitale Fabrik“ etc.?

Link zur Veranstaltung, zur Aufzeichnung und zu den Präsentationsunterlagen

17.12.2015: Energie 4.0 – Herausforderung einer zunehmenden Digitalisierung der Energieversorgung 

Prof. Dr. Martin Wachovius, Professur für Energierecht, Hochschule Hof

Inhalte: Nachhaltige Energieversorgung, Netzintegration von erneuerbaren Energien, Markt Integration von erneuerbaren Energien, Emissionshandel, Dezentrale Energieversorgung, Beschleunigung der europäischen Energieintegration

Demnächst: Link zur Veranstaltung, zur Aufzeichnung und zu den Präsentationsunterlagen

Der Beitrag Ringvorlesung „Digitalisierung, Industrie 4.0 & das Internet der Dinge“ der Fakultät Wirtschaft an der Hochschule Hof. erschien zuerst auf Nerdwärts.de.

Die Begrifflichkeit „Industrie 4.0“ ist, wohl ursprünglich auf der Hannover Messe 2011 eingeführt, eigentlich ein reiner Marketingbegriff, eine Worthülse, die nur in Deutschland verwendet wird. In der Bevölkerung immer noch kaum bekannt, führt auch ein detailliertes Nachfragen oft zu sehr unterschiedlichen Definitionen. Meist bezieht sie sich nur auf die Digitalisierung der Produktion als Weiterentwicklung der Automatisierung und auf die „Kommunikation“ von Maschinen und Steuerungssystemen. Dass gerade mit den anfallenden Daten auch neue völlig neue Geschäftsmodelle kreiert werden können, wird zu Lasten einer Überbetonung der Prozessoptimierung oft übersehen. Außerhalb Deutschlands ist der Begriff weitgehend unbekannt. Stattdessen spricht man hier von „(Industrial) Internet Of Things“. Nur dieses weitergefasste Verständnis ermöglicht den Zugriff auf die Geschäftsmodelle der Sharing- und Plattformökonomie und die damit verbundenen Netzeffekte.

Die Einführungsveranstaltung zur Ringvorlesung „Digitalisierung, Industrie 4.0 & das Internet der Dinge“ der Fakultät Wirtschaft an der Hochschule Hof:

„Standort Deutschland, Industrie 4.0 und die Digitalisierung: Vom Exportweltmeister zum digitalen Entwicklungsland?“

Prof. Dr. Andreas Wagener, Professur für Digitales Marketing und 

Prof. Dr. Chris Schmiech, Professur für internationales Beschaffungs- und Produktionsmanagement

am 21.10.2015 in Hof

Zur Vorlesung auf Youtube:

Standort Deutschland, Industrie 4.0 und die Digitalisierung: Vom Exportweltmeister zum digitalen Entwicklungsland?

Link zur Präsentation: Andreas Wagener / Chris Schmiech: Standort Deutschland, „Industrie 4.0“ und die Digitalisierung: Vom Exportweltmeister zum digitalen Entwicklungsland?

Die weiteren Veranstaltungen der Ringvorlesung finden sie hier: Ringvorlesung: „Digitalisierung, Industrie 4.0 & das Internet der Dinge“.

Der Beitrag Standort Deutschland, Industrie 4.0 und die Digitalisierung erschien zuerst auf Nerdwärts.de.