Fokusthemen

Die Informationstechnologie entwickelt sich rasant weiter, weshalb eine kontinuierliche Beschäftigung mit den neuen Technologien notwendig ist. Cloud Computing, Machine Learning und Blockchain sind drei Technologien, die sich meiner Meinung nach bereits durchgesetzt haben (Cloud), sich aktuell durchsetzen (Machine Learning) und sich in den nächsten Jahren durchsetzen werden (Blockchain).

Die Unternehmens-IT hat gelernt die Infrastruktur für Büro-Arbeitsplätze, Server, Netzwerke usw. bereitzustellen. Es ist kein Wettbewerbsvorteil ob man einen 22" oder 24" Monitor oder einen Drucker mit 30 oder 40 Seiten pro Minute hat. Die Vorteile verschoben sich zur Software hin, wo es zunächst um die Steuerung von Prozessen und die Arbeit auf einer gemeinsamen Datenbasis ging. Hierbei spielen ERP, CRM und Portale oder Intranet-Lösungen eine große Rolle. Mittlerweile ist das aber Standard, ebenso wie ein Online Shop (e-Commerce Lösung) zum Vertrieb der eigenen Produkte und zur Bereitstellung digitaler Assets wie Anleitungen, technische Daten und Ähnlichem. Mit der Verfügbarkeit günstiger Rechenleistung in kleiner Form und der Möglichkeit der Vernetzung mit flexiblen Ressourcen wurde das Internet of Things (IoT) und seine industrielle Ausprägung, die Industrie 4.0 ermöglicht. Der kleine Industrie-PC (IPC) oder die IoT Protokolle bringen keinen Mehrwert, sondern die mit Machine Learning erzielbaren Funktionen wie beispielsweise eine frühzeitige Verschleißerkennung. Ein Geschäftsmodell mit vertretbaren Risiken (Stichwort: IT Sicherheit) ist das digitale Produkt jedoch erst, wenn automatisch abgerechnet und damit auch ein Shareholder Value generiert werden kann.

Schlüsseltechnologien

Unter Nutzung günstiger und flexibler Ressourcen, beispielsweise zum Aufbau neuronaler Netze (Machine Learning), können die Ressourcen der IT für die Automatisierung und Optimierung der unternehmensinternen Prozesse verwendet werden. Da die eigenen Produkte und Dienstleistungen wertschöpfend bei Kunden erbracht wird (außerhalb des Unternehmens), ist eine sichere Vernetzung (z.B. Blockchain) gefragt.

Cloud Computing

Für mich ist Cloud Computing grundsätzlich die Bereitstellung von Ressourcen über das Internet. Beispiele hierfür sind neben reiner Rechenleistung (Infrastructure as a Service, IaaS), die Bereitstellung von verwalteten Severn über definierte Schnittstellen (Platform as a Service, PaaS) und die Bereistellung ganzer Systeme inklusive Benutzerschnittstelle (Software as a Service, SaaS). Die Frage nach dem entweder Cloud oder On-Premise (lokal im eigenen Rechenzentrum) stellt sich nicht mehr, da viele hybride Varianten (On-Premise und Online) und Multi-Cloud (ein System verwendet Ressourcen mehrerer Cloud Anbieter) angeboten werden.

Strategisch die IT ohne Cloudangebote zu nutzen aufzubauen, dürfte nur für wenige Einrichtungen sinnvoll sein (z.B. Wehrtechnik, Sicherheitsbehörden, Kritische Infrastrukturen). Die Vorteile liegen klar auf der Hand: Flexiblität bei der Nutzung und Auswahl, Kosteneffektivität durch günstige Preise (Wettbewerb und Vergleichbarkeit der Anbieter fördern das) und Schnelligkeit in der Bereitstellung. Die Nachteile wie umfangreiche Verträge, Abhängigkeit von Anbietern und Support (z.B. Support Level Agreements, SLAs) wiegt die Vorteile in den meisten Fällen nicht auf. Dennoch gilt es, für jedes System und jeden Prozess eine Risikoeinschätzung vorzunehmen um sich bewusst für oder gegen eine Cloud Variante zu entscheiden.

Machine Learning

Was man bei CPUs für IoT Geräte beobachten konnte (Größe und Preis wurde auch für kleine Anwendungen attraktiv), wirkt sich bei den Grafikprozessoren auf die Möglichkeiten in der Mustererkennung und Berechnung großer Modelle aus. Konkret ermöglicht das Cloud Computing im Zusammenspiel mit großen Modellen auf kleinen Geräten die Automatisierung bisher vom Menschen ausgeführten Tätigkeiten wie beispielsweise die Prüfung von Oberflächen auf Beschädigungen und deren Klassifikation. Unternehmensinterne Prozesse werden dank Mustererkennung, Vorhersagealgorithmen und selbstlernende Systeme objektiver, schneller und automatisierter.

Blockchain

Noch bleibt die Technologie hinter den um 2017 gehegten Erwartungen weit zurück. Ein verteilter, fälschungsresistenter Speicher mit Automatisierungsfunktion (Smart Contracts) löst eben nur eine bestimmte Klasse von Probleme wie zum Beispiel sichere Transaktionen ohne Treuhänder, wird meiner Meinung nach jedoch nicht die Währungen der Notenbanken dieser Welt ablösen. Dennoch bin ich überzeugt, dass der Gedanke eines Netzwerks (z.B. einer Lieferkette) ohne zentrale Steuerungseinheit mit hohem Verschlüsselungsgrad und Regelwerk - also eine sogenannte Permissioned Enterprise Blockchain - neue kollaborative Geschäftsmodelle erlaubt. In der oben gezeigten Darstellung könnte ein IIoT (Industrial Internet of Things) Gerät den Durchfluss von Kühlmittel messen und anhand der gemessenen Kühlleistung eine Forderung vom Hersteller des Kühlmittels an den Kühlungsnehmer erhalten. Die Bezahlung der Nutzung statt dem Produkt wird sich auf weitere Bereiche ausdehnen was zu einer Zunahme an Netzwerklast, Vertragswerk und Transparenz für Lieferanten und großen Cloud Plattform Anbietern führt. Die logische Konsequenz ist die Konsolidierung und Automatisierung dieses Geschäftsmodells auf eine Architektur bei der ein nahegelegener Server einen Smart Contract auf Basis von Sensordaten auswertet und das Ergebnis in ein "Hauptbuch" (Ledger) schreibt. Somit wird nur noch das Ergebnis (fälschungs)sicher übertragen und nicht mehr die einzelnen Werte. In Kombination mit Modellen des maschinellen Lernens und den Ressourcen des Cloud Computings bietet die Blockchain Technologie Möglichkeiten der Monetarisierung für viele - auch mittelständische - Unternehmen.