Was ist ein intelligentes Unternehmen?

Intelligenz aus Daten ableiten, nicht aus starren Regeln: Das ist die Kunst, die den Schritt vom digitalen zum intelligenten Unternehmen beschreibt. Ein wichtiger Vorteil: Menschen werden sich künftig immer häufiger mit dem beschäftigen, was sie wirklich gut können.

Um im Unternehmen künftig die richtigen Entscheidungen zu treffen, sollten zwei Parteien gut miteinander zusammenarbeiten – der Mensch und intelligente Systeme. Umso besser das gelingt, umso eher hebt sich das eine vom anderen Unternehmen um das Quäntchen ab, das letztlich wettbewerbsentscheidend sein wird. „Um ein intelligenteres Unternehmen zu schaffen, ist es nötig, dass Manager die Stärken von Menschen als auch Maschinen bündeln und so zu überlegenen Entscheidungen zu gelangen“, formuliert der Experte für strategisches Management und Entscheidungsfindung Paul Schoemaker in der MIT Sloan Management Review. Dazu gehören zum einen die Fähigkeit, die nun verfügbare massive Rechenkraft zu bündeln, um Big Data aus dem Unternehmen zu durchforsten, Vorhersagen zu treffen und künstliche Intelligenz einzusetzen. Zum anderen sei, so der Professor, immer mehr Wissen darüber entstanden, was Menschen gut können und was nicht so gut.

Der Automatisierungsgrad von Prozessen nimmt weiter zu

In der Schnittmenge zwischen den Fähigkeiten der Technik und des Menschen also – Schoemaker nennt es „Sweet Spot“ – schlummert oft noch enormes Potenzial. Nach einer Studie von McKinsey werden 60 Prozent der Tätigkeiten des Menschen bis zum Jahr 2025 automatisiert sein. Computer werden Sprache besser verstehen als Menschen und Bilder sicherer erkennen. Routinen, so viel ist klar, werden von Maschinen besser erledigt. „Sie werden die Fähigkeiten des Menschen weiter erhöhen, aber nicht ersetzen“, ist Matthias Haendly überzeugt, für SAP S/4HANA zuständiger Produktmanager. Hingegen werden die Systeme in den Unternehmen mehr und mehr in der Lage sein, dem Menschen lästige und einfache Aufgaben abzunehmen und ihm die Chance geben, höherwertige komplexe Aufgaben zu übernehmen (siehe Grafik).


Source: SAP CSG analysis, McKinesy Quarterly Report July 2016, Google PR, Microsoft PR, SAP Market Model

Intelligentes Unternehmen: Wenn ein Computer liest, hört, versteht und interagiert

Voraussetzung dafür ist allerdings, dass ein Unternehmen seine Intelligenz aus Daten ableitet und nicht auf festen Regeln beharrt, die oft noch bis heute die Grundlage für Automatisierungen sind. Erst ein wirklich intelligentes Unternehmen versetzt den Computer in die Lage, zu lesen, zu hören, zu verstehen und zu agieren. Die erste Frage, bevor ein Unternehmen seine Intelligenz wirklich ausspielen kann, ist, ob wirklich alle nötigen Daten dafür verfügbar und analysierbar sind. Die meisten liegen im Unternehmens-ERP, etwa SAP S/4HANA, doch reicht das nicht immer aus. Sind Informationen aus anderen Bereichen und Quellen nötig, die für eine – überlegene – Entscheidung nötig sind? Oder liegen welche außerhalb des eigenen Systems, so dass per Cloud-Platform, etwa der SAP Cloud Platform, weitere externe Daten herangezogen werden sollten? Daten von Sensoren, aus Cloud- oder Open-Source-Anwendungen können auf diese Art ebenfalls im intelligenten Gesamtsystem mit berücksichtigt werden. Ist diese Möglichkeit gegeben, geht es im nächsten Schritt darum, sicherzustellen, dass für ausreichende Rechenpower gesorgt ist, um auf die vorliegenden Daten Deep-Learning-Algorithmen anzuwenden.

Auf dieser Grundlage wurden diverse Szenarien bereits entwickelt:

Automatisch Lösungen vorschlagen: Ein digitaler Assistent, SAP CoPilot genannt, liest ständig alle verfügbaren internen und externen Daten, er erkennt, in welcher Rolle einzelne Mitarbeiter für das Unternehmen tätig sind und entwickelt aus diesem Wissensfundus selbständig Lösungsvorschläge. Der digitale Assistent macht einige Dinge besser als der Mensch: Er hat historische Daten ständig parat und ist in der Lage, sie ohne Zeitverzögerung zu analysieren. Er weiß, wie etwa Kunden in der Vergangenheit auf Zahlungserinnerungen reagiert haben und schlägt vor, ob ein kurzes Telefonat ausreicht oder direkt ein Schreiben vom Anwalt nötig ist. Der SAP CoPilot liefert Informationen, wenn sie nötig sind. Die Entscheidung trifft der Mensch.

Rechnungen richtig zuordnen: Im Rechnungswesen verbringen viele Mitarbeiter viel Zeit damit, Rechnungen zuzuordnen, bei denen sich ein Nummerndreher in der Auftragsnummer eingeschlichen hat, aufgrund einer Überweisung über Paypal die überwiesene Summe nicht exakt übereinstimmt oder eine Sammelrechnung gestellt wurde. Zahlungseingänge den offenen Posten zuzuordnen übernimmt heute das System eigenständig, mit Hilfe von maschinellem Lernen. Die entsprechende Anwendung SAP Cash Application lernt, wie Rechnungen in der Vergangenheit zugeordnet wurden und ermöglicht so, 19 von 20 der fehlerhaften Rechnungen richtig zuzuweisen.

Intelligent Enterprise: Überlegene Entscheidungen schaffen

Ob automatisierte Warnungen durch Analysen der Gewinne und Verluste, vorausschauendes Lagermanagement oder Liquiditäts-Management: Diverse konkrete und durch maschinelles Lernen unterstützte Anwendungsszenarien befinden sich derzeit in der Entwicklung und werden Unternehmen weitere intelligente Ansätze ermöglichen – und letztlich auch mit dazu beitragen, dass Entscheidungen in Unternehmen künftig nicht nur überlegt, sondern auch überlegen werden.

Weitere Informationen:

Im Webcast „SAP ERP-Strategie 2020: Machine Learning jetzt nutzen fürs intelligente Unternehmen“ erfahren Sie von Senior Vice President SAP S/4HANA Product Management & Co-Innovation Sven Denecken und Vice President SAP S/4HANA Product Management Matthias Haendly, wie das intelligente Unternehmen der Zukunft aussieht und wie es auf Basis von SAP-Technologien möglich wird.