Von intelligenten Technologien zu intelligenten Geschäftsprozessen

Der Einsatz intelligenter Technologien wie maschinelles Lernen und Blockchain eignet sich für alle Geschäftsbereiche. Umso wichtiger ist eine abgestimmte Digitalisierungsstrategie, die die Anforderungen der Stakeholder miteinander in Einklang bringt, das große Ganze im Blick behält und zugleich den Fokus auf die Kunden richtet.

Bevor wir uns mit der Frage beschäftigen, welche Geschäftsbereiche von intelligenten Technologien profitieren, lohnt sich ein Blick auf das Spannungsfeld zwischen Kerngeschäft und Digitalisierung insgesamt. Denn schließlich wollen zwar alle Unternehmen agiler und digitaler werden, dies soll aber auf keinen Fall um den Preis der Schwächung des Kerngeschäfts geschehen, so das Ergebnis einer aktuellen Studie der Beratungsunternehmen Hays und PAC.

Mehr noch: Für 62 Prozent aller Unternehmen ist Effizienzsteigerung wichtiger als Agilität. Außerdem stünden Fachbereichsleiter Digitalisierungsprojekten deshalb oft skeptisch gegenüber, weil diese nicht oder nicht konsequent in die vorhandene IT-Landschaft integriert würden. Zwar wolle die IT-Abteilung auf Nachfrage davon meist nichts wissen, so die erwähnte Studie weiter, aber das sei oft nur eine Schutzbehauptung und das Problem in der Praxis nicht wegzudiskutieren. Jürgen Bender, Business Development Expert bei SAP, sieht das ähnlich: „Natürlich ist es für die Unternehmens-IT eine Herausforderung, von den Fachbereichen autonom vorangetriebene Innovationen in die vorhandene IT-Landschaft zu integrieren und sicher sowie skalierbar betreiben zu können.“

Von der Prozessoptimierung zu neuen Geschäftsmodellen

Das gelte für intelligente Technologien wie Machine Learning oder Blockchain ganz besonders, zumal Organisationen zunächst die damit verbundenen Chancen verstehen müssten. „Viele Kunden haben sich grundsätzlich mit diesen Themen beschäftigt, fragen sich aber noch, was sie ganz konkret, also bezogen auf ihr Business, damit anfangen sollen und können.“

SAP sieht hier drei abgestufte Einsatzbereiche, so Jürgen Bender. Im ersten Schritt geht es tatsächlich um die Optimierung bestehender Prozesse. Der zweite lautet Erweiterung, also die Ein- und Anbindung weiterer Stakeholder wie Lieferanten, Logistikpartner etc. in die Geschäftsprozesse. Im dritten und wichtigsten Punkt Transformation sollen dann neue Geschäftsideen und Geschäftsmodelle entstehen.

Beispielsweise kann ein Maschinenbauunternehmen anstatt eine Maschine zu verkaufen nur deren Nutzung anbieten, um so auch am Service zu verdienen. Intelligente Sensoren ermöglichen dabei eine vorausschauende, bedarfsgerechte Wartung und im Ergebnis eine störungsfreie Nutzung.

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Warum Transparenz so wichtig ist

Womit wir bei der Frage wären, welche Geschäftsbereiche sich im besonderen Maße für den Einsatz intelligenter Technologien eignen. Bender dazu: „Die Musik spielt hier bei allem, was nah am Kunden ist, also Marketing, Vertrieb und Kundenservice, aber auch Fertigung und Logistik. Letztlich können aber alle, auch interne Abteilungen profitieren.“

Gerade wegen der vielfältigen Einsatzmöglichkeiten sei unter dem Gesichtspunkt von End-to-End-Prozessen ein Plattform-Ansatz wichtig. Die Blockchain-Technologie beispielsweise kann bei bestimmten Finanzprozessen genutzt werden, um Betrug zu verhindern. Und sie sorgt in der Beschaffung oder der Logistik für Transparenz und Vertrauen zwischen den Prozessbeteiligten.

Welche intelligenten Technologien aktuell am wichtigsten sind? Jürgen Bender nennt hier zunächst IoT – wobei dieses Thema schon fast Mainstream sei. Schließlich könnten Sensoren ja heute fast überall eingesetzt werden, in Maschinen, Fahrzeugen und Frachtcontainern ebenso wie in Altglasbehältern oder Kühlschränken. Entscheidend sei aber unverändert, IoT mit Geschäftsprozessen zu verknüpfen und aus dabei gewonnenen Erkenntnissen Handlungen abzuleiten.

In Prozessen denken, Barrieren zwischen LoBs abbauen

Besonders im Fokus seien aber die Themen künstliche Intelligenz und Machine Learning. Auch wenn sich viele Unternehmen Gedanken über Einsatzszenarien machen, müssen sie aus Sicht von Bender noch besser verstehen, was die unternehmensweite Nutzung von Machine Learning bedeutet und erfordert: „Hier sprechen wir zum Beispiel über Datenmanagement und dessen Verknüpfung mit Machine Learning, denn schließlich bedeutet Machine Learning Lernen auf Basis von Daten.“ Dabei geht es nicht nur um die Verbindung zwischen eigenen und externen Daten, sondern auch um die Erschließung von Daten aus allen Geschäftsbereichen. Digitalisierung mit allen ihren Möglichkeiten in dieser Form zu nutzen, bedeutet eben, traditionelle Grenzen zwischen einzelnen Geschäftsbereichen ein Stück weit aufzulösen.

Deshalb sollten solche Projekte auch über Grenzen hinweg geplant und durchgeführt werden. Teil der SAP-Strategie des intelligenten Unternehmens sind intelligente Technologien „Out-of-the-Box“. Mit Blick auf schnelle Ergebnisse bietet SAP darüber hinaus sogenannte Industry Innovation Kits an, vorkonfigurierte Lösungen, mit denen sich in nur acht bis zehn Wochen lauffähige intelligente Lösungen entwickeln lassen.

Teil dieses Ansatzes sind Design Thinking Workshops, in denen abteilungsübergreifend Bedarf und Chancen ermittelt und gemeinsame Ziele festgelegt werden. Spätestens in diesen Workshops wird deutlich, welche Möglichkeiten neue Technologien bieten – von der Prozessoptimierung bis zu neuen Geschäftsmodellen.