KAPITEL 6 – Digitalisierung – Technische Umwelt

Die Technik im 2030

Ben weiss, dass die Computerleistung, welche die Prozessorleistung (Chip), die Übertragungsraten, die Speichergrösse oder die Zugriffsgeschwindigkeit beinhaltet, alle 16-18 Monate in der Leistung verdoppelt wird. Vor Jahren dachte man, diese Leistung werde irgendwann einmal aus technischen Gründen (Ende der Minimalisierung, Wärmeproblematik oder Materialwahl) ein Ende haben, was aber bis heute nicht eingetroffen ist. Die Leistungsfähigkeit der Anlagen oder die Speicherkapazitäten – alles ist in der bekannten Geschwindigkeit und Leistungsfähigkeit angewachsen. Das Moor’sche Gesetz, nach dem Intel-Gründer Gordon Moore, hat sich bis heute im Jahr 2030 bewahrheitet. Der Mensch, als cleverer Erfinder, fand immer wieder Möglichkeiten, bei technischen Schwierigkeiten neue Ansätze und Ideen einfliessen zu lassen.

In den letzten Jahren, so sinniert Ben, hat sich die Leistung der Computer unglaublich schnell entwickelt. Was vor 15 Jahren noch unmöglich war, nämlich künstliche Intelligenz mit den Fähigkeiten eines Menschen auf einem Computer laufen zu lassen, ist heute bereits machbar. Zwar ist dies mit grossen Kosten verbunden, Ben’s Arbeitgeber jedoch macht sich aktuell Gedanken, eine solche Anlage mit der entsprechenden Software im Büro zu installieren. Dadurch wäre Ben’s Arbeitgeber der Konkurrenz wieder voraus und hätte einen entscheidenden Marktvorteil. Bis aber die künstliche Intelligenz überall und auch bei den privaten Kunden zur Anwendung kommt, werden sicherlich noch einige Jahre vergehen.

Der Lieferant dieses Systems wird IBM sein. IBM hat nun seit mehreren Jahren umfangreiche Erfahrungen im Bereich der künstlichen Intelligenz gesammelt. Begonnen hat alles mit Watson, einem selbstlernenden Programm. Die heutigen, im Jahr 2030 verfügbaren künstlichen Intelligenzen haben jedoch eine ganz andere Dimension: Diese Systeme lernen tatsächlich ohne Zutun von Menschen und entwickeln für sich ein eigenes Bewusstsein. Die künstliche Intelligenz geht weit über die Möglichkeiten eines Menschen hinaus. Nicht umsonst hatten in den letzten Monaten viele Menschen eine Initiative gegen die künstliche Intelligenz unterschrieben. Eine Abstimmung über solche Systeme, die mit der Initiative verboten werden sollten, wird der Schweizer Bevölkerung wahrscheinlich in den nächsten Monaten vorgelegt. Aber da machte sich Ben keine grosse Hoffnung – die Initiative wird wohl nicht angenommen werden, denn der technische Fortschritt lässt sich einfach nicht aufhalten.

Dies wird auch das Schweizer Stimmvolk erkennen. Damit Schweizer Unternehmen konkurrenzfähig bleiben, müssen sie sich dem technischen Fortschritt stellen. Eine Einigelung ist definitiv der falsche Weg, auch wenn Ben die Gefährlichkeit dieser Entwicklung sehr wohl bekannt ist und auch er ab und zu ein ungutes Gefühl dabei hat. Ben erkennt darin viele Gefahren – besonders stossend ist für ihn, dass mit der künstlichen Intelligenz die Maschinen die Herrschaft über Entscheidungen zum Wohl des Menschen übernehmen. Sei dies beim autonomen Fahren oder bei maschinellen Überwachungen, – die Maschinen mit künstlicher Intelligenz sind dem Menschen bei weitem überlegen. Zudem haben viele Menschen ihre Arbeit verloren – es braucht schlicht und einfach weniger Menschen, um bestimmte Produkte und Leistungen zu produzieren. Industrie 4.0 führte dazu, dass Maschinen nun Produkte selbstständig und autonom produzieren.

In vielen Bereichen hat aber auch der Mensch bereits freiwillig die Verantwortung abgegeben, so werden heute überall Automaten zur standardisierten Beantwortung von Fragen und Anwendungsschwierigkeiten eingesetzt. Nur noch bei aussergewöhnlichen Problemstellungen kommt ein Mensch zur Beantwortung und Abwicklung zum Zug.

Technologische Entwicklung

Mit der Industrialisierung haben Maschinen immer schon die Arbeit von Menschen ersetzt und verdrängt. Sei dies im Transportwesen mit der Erfindung der Dampflokomotive und dem Auto, der Industrie mit Webmaschine und Industrieroboter oder in der Kommunikationstechnik mit Computern. Automatisierung bedeutet, dass menschliche Arbeit/Tätigkeit durch Kapital ersetzt wird. Bis jetzt wurden immer wieder genügend neue Stellen durch eben diese neuen Technologien geschaffen. Die Digitalisierung hat das Potential, dies ausser Kraft zu setzen. Erik Brynjolfsson, Ökonom am MKIT, hält es zwar für möglich, dass es uns dennoch gelingen könnte, wiederum genügend neue Arbeitsstellen zu schaffen. Dies ist jedoch abhängig davon, wie sich die Politik, die Unternehmer, die Konsumenten und die heutigen Arbeitnehmer entscheiden werden. Die Digitalisierung ist eine Transformation, die äusserst schnell abläuft. Einige Experten sprechen auch von einer Revolution und davon, dass es nicht möglich sei, auf Grund des rasanten Wachstums an Produktivität durch Computer und die Digitalisierung genügend neue Arbeitsstellen zu schaffen. Das Mooresche Gesetz besagt, dass sich die Leistung eines Computerchips etwa alle 18-20 Monate verdoppelt. Diese exponentielle Entwicklung ist für uns Menschen nicht zu verstehen, sie übersteigt unsere Vorstellungskraft. Um die exponentielle Wirkung zu verstehen, möchte ich die Geschichte von Sissa ibn Dahir erzählen. Gemäss Legende lebte er im 3. oder 4. Jahrhundert n. Chr. in Indien. Er gilt als Erfinder des Schachbrettes mit den 64 Feldern. Er soll den indischen Herrscher Shihram beraten und unterstützt haben. Der Herrscher wollte sich bei Sissa ibn Dahir für seine Unterstützung bedanken und fragte nach seinem freien Wunsch. Gemäss der Legende soll Sissa ibn Dahir folgenden Wunsch geäussert haben. „Lege mir auf das erste Feld ein Weizenkorn, auf das zweite Feld das Doppelte (also 2), auf das dritte Feld wiederum die doppelte Menge (also 4) und so weiter“. Der Herrscher soll gelacht haben und war gleichzeitig erbost über die vermeintliche Bescheidenheit seines Beraters. Die mathematische Formel lautet:

 

 

∑= 264-1 = 18‘446‘744‘073‘709‘551‘615 oder 18.446 Trillionen Weizenkörner.

Die Geschichte endet so, dass nach einigen Tagen Rechnerei der Vorsteher der Kornkammer meldete, dass er diese Menge an Weizenkörner im ganzen Reich nicht aufbringen könne. Nun stellte sich die Frage, wie das Versprechen eingelöst werden könne. Gemäss Legende soll der Rechenmeister dem Herrscher empfohlen haben, Sissa ibn Dahir einfach das Getreide Korn für Korn zählen zu lassen. Gemäss Experten war ca. im Jahre 2006 etwa die Hälfte des Schachbrettes erreicht. Übertragen auf unsere Rechnung bedeutet dies, dass die Computerleistung nun in den nächsten Jahren deutlich an Geschwindigkeit zunehmen wird.

Die Hardware-Entwicklung

Nicht nur im Bereich der Software, sondern auch im Bereich der Hardware wird intensiv geforscht, um diese schneller und leistungsfähiger zu machen. IBM, Google, Microsoft und ein kanadisches Start-up widmen sich eigenständig der Entwicklung eines Quantencomputers. Die Leistungsfähigkeit von Quantencomputern ist den aktuellen digitalen Computern klar überlegen, d.h. im Punkte der Effizienz und der Schnelligkeit. Heutige Computer basieren auf einer 60 Jahre alten Technologie, bei der Informationen binär codiert werden, d.h., der Computer kennt in seiner Grundstruktur nur 0 und 1. Die Basis heutiger Computer sind die Gesetze der klassischen Physik. Quantencomputer dagegen basieren auf quantenmechanischen Zuständen. Bereits 1981 begann Richard Feynman, Physiker und Nobelpreisträger, mit der Forschung der Quantenfeldtheorien.

Zwar werden auch in einem Quantencomputer die Informationen in der Regel binär dargestellt. Dabei bedient man sich eines physikalischen Systems mit 2 Basiszuständen in einem zweidimensionalen komplexen Raum, wie dies in der Quantenmechanik angewendet wird. Sehr vereinfacht ausgedrückt, lässt sich die Präferenz eines Wertes, z.B. 1, gewichtet darstellen. Dieser quantenmechanische Charakter des dargestellten Bits wird als Qubit bezeichnet. Somit lassen sich Überlagerungen anderer Zustände darstellen. Der Quantencomputer betrachtet somit nicht nur den Zustand 0 und 1, sondern auch alle anderen Zustände und jene dazwischen. Oder nochmals anders ausgedrückt: Der Computer spielt alle uns nur erdenklichen Möglichkeiten auf einmal durch, was ihm eine deutlich höhere Rechnerleistung ermöglicht. Dadurch bietet er Lösungen von viel komplexeren Problemen, als dies die bisherigen, klassischen Computer ermöglicht haben. Der Vorteil der Quantencomputer ist seine starke Parallelisierung der Leistung. Verbunden mit der künstlichen Intelligenz wird der Quantencomputer einen grossen Entwicklungsschub auslösen. Dadurch lässt sich z.B. in der Hirn-, Medizin- oder Genforschung intensiver forschen, auch sind bestimmte Informationen innert kürzester Zeit aus einem riesigen Datenmeer zu analysieren. Auf Grund der Leistungsfähigkeit und des Aufbaus eines Quantencomputers lassen sich die heutigen Sicherheitssysteme wie Passwörter, TAN-Verfahren, Verschlüsselungssoftware oder ähnliche Technologien innert kürzester Zeit entschlüsseln. Dies bedeutet, dass sämtliche Passwörter, die heute auf digitalen Computern als sicher gelten, problemlos und mit Leichtigkeit geknackt werden können. Ein Quantencomputer ist in der Lage, riesige Mengen an digitalen Daten zu durchforsten, zu analysieren und damit komplexe Optimierungsaufgaben zu lösen (wie eben das Knacken einer Verschlüsselungssoftware). In einer realistischen Zeitspanne schaffen dies heutige Supercomputer noch nicht.

Ging man vor einigen Jahren noch davon aus, dass Quantencomputer erst in einigen Jahrzenten möglich sein werden, so hat sich dies im 2016 verändert. Grosse Unternehmen wir Google, aber auch IBM, informierten proaktiv über Quantencomputer. Dies ist als Zeichen zu werten, dass den Unternehmen in der Entwicklung dieser Technologie erfolgreiche erste Schritte gelungen sind.

Dies ist bereits heute spürbar: Das erste echte Smartphone gibt es erst seit 2002. Kalifornien hat im Januar 2016 als erster Staat autonome Fahrzeuge zugelassen. In der Schweiz fährt das erste Postauto seit November 2015 autonom durch Sitten im Wallis, zwar auf einer klar fixierten Route (und nur auf dieser Route), aber es ist der erste hin Schritt zur Nutzung von autonomen Fahrzeugen. Stephen Hawking, britischer Physiker und Astrophysiker, warnte 2015 vor der künstlichen Intelligenz, welche derart rasante Fortschritte mache, dass man die Kontrolle darüber zu verlieren drohe. Und Tesla-Gründer Elon Musk sagt aus, dass er Angst vor einer künstlichen Intelligenz habe. Die Gefährlichkeit sei sehr hoch, sollte sie in diesem Ausmass erschaffen werden, und vergleicht diese Entwicklung damit, «den Teufel herbeizuzitieren». Im Frühling 2015 hat der Milliardär 10 Mio USD an das Future of Life Institut (FLI) in Boston gespendet. Mit dem Geld soll ein Forschungsprojekt finanziert werden, um sicherzustellen, dass die künstliche Intelligenz nicht eines Tages die Menschheit zerstört.

Dagegen hat Facebook-Chef Mark Zuckerberg im Februar 2016 in einer ersten Runde 25 Grossrechner im Wert von 1,1 Mio € in Europa für die KI-Forschung gesponsert. Generell investieren die grossen IT-Konzerne, wie Amazon, Google, IBM oder Microsoft, derzeit massiv in die KI-Forschung. Damit sollen die riesigen Datenmengen analysiert oder dem Auto das selbständige Fahren beigebracht werden. Als Erfolg kann Google im März 2016 seine AlphaGo-Deepmind-Software präsentieren, welche den Go-Profi, Lee Sedol, einen der weltweit besten Spieler dieses strategischen Brettspiels, eindrücklich und verblüffend 4 zu 1 geschlagen hat. AlphaGo ist eine Software, die selbständig lernt, d.h., sie beruht zum Teil auf lernenden neuronalen Netzwerken. Zu Beginn werden solche Netzwerke mit grossen Datenmengen – hier historische Go-Partien – abgefüllt und anschliessend trainiert. AlphaGo hat als Training dann monatelang gegen sich selbst gespielt und wie ein Mensch gelernt, immer besser zu werden. Dieser Sieg der Maschine markiert einen Wendepunkt, der deutlich zeigt, dass lernende künstliche neuronale Netzwerke offenbar in der Lage sind, selbständig zu Lösungsansätzen zu kommen, auf welche die Menschen nicht gekommen sind. Dies wird künftig viele Bereiche verändern, so unter anderem das Erforschen wissenschaftlicher Erkenntnisse.

Die künstliche Intelligenz wird unsere Welt viel subtiler verändern, als heute angenommen wird. Die grosse Gefahr besteht darin, dass die reelle Gefahr, die durch diese Entwicklung ausgelöst wird, von vielen Menschen unterschätzt wird. Sollte die künstliche Intelligenz, wie sie von Zukunftsforschern vorausgesagt wird, erschaffen und optimiert werden, wird sie in allen Branchen grossflächig zur Anwendung kommen. Dabei werden wohl auch in einem grösseren Ausmass menschliche Arbeitskräfte verdrängt. Andererseits wird eines Tages eine Interaktion Maschine-Mensch möglich sein, welche zu einer deutlichen Vereinfachung des Lebens führen wird. Man sollte die Entwicklung auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz im Auge behalten. Wie bei vielen umwälzenden Kräften kann ein zunächst abstraktes technologisches Konzept plötzlich riesige Fortschritte erzielen. Und zwar nicht nur in Bezug auf die praktische Anwendung, sondern auch in der Art und Weise, wie wir mit der Technologie interagieren.

Am WEF in Davos wurde dies 2016 intensiv diskutiert. Früher ersetzten die Maschinen Muskelkraft, heute aber sind es die geistigen Fähigkeiten. Nun geht es nicht mehr um repetitive, monologe und einfache Tätigkeiten. Vermehrt sind dies auch komplexere, anspruchsvolle Tätigkeiten. Die Maschinen erkennen Muster besser, verlässlicher und klarer, als dies Menschen können. Unternehmen, die sich dieser Entwicklung aber verschliessen, d.h. ihre Prozesse, Geschäftsmodelle und Strukturen nicht der digitalisierten Welt anpassen, haben immer grössere Nachteile im aktuellen Marktumfeld und zählen zu den Verlierern.

Arbeitsplätze sind somit durch die folgenden Entwicklungen bedroht:

  • Clevere Programme / künstliche Intelligenz
    IBM hat mit dem Programm Watson eine Software entwickelt, die Sprache, Bilder, Texte und allgemeine Informationen erkennt. Aus unstrukturierten Daten aus den unterschiedlichsten Quellen, wie E-Mails, Texten oder Studien, leitet es entsprechende Vorschläge ab. Swiss Re setzt dieses Programm bereits ein, es soll dabei Risiken von Kunden einschätzen oder auch Schäden beurteilen. Dies ersetzt entsprechendes Versicherungs-Fachpersonal, bzw. unterstützt die entsprechenden Mitarbeiter. Durch solche Programme werden Anlageberater, Callcenter-Mitarbeiter oder auch Ärzte ersetzt.
  • Verschiebung in Billiglohnländer / Outsourcing
    Seit mehreren Jahren lagern auch schweizerische Unternehmen einfache, repetitive Arbeiten ins kostengünstigere Ausland aus, vor allem nach Osteuropa und Asien., In der Schweiz verblieben bis anhin die anspruchsvolleren Aufgaben. Werden nun auch solche Aufgaben automatisiert, so sind die Unternehmen dazu gezwungen, komplexere Aufgaben oder Aufträge zu akquirieren. Auch gutbezahlte Arbeitsstellen werden somit ins kostengünstigere Ausland verschoben werden.
  • Maschinelle Unterstützung / Roboter
    Im Industriebereich werden schon seit einigen Jahren vermehrt Roboter für repetitive und einfache Arbeiten eingesetzt. Die heutigen Systeme und Roboter arbeiten aber noch eng mit den Menschen zusammen. Mit der Industrie 4.0 und der Smart Factory wird dies noch deutlich ausgeprägter. Ein Roboter arbeitet immer in gleichbleibender hoher Qualität, auch 24h am Tag. Dies steigert die Produktivität und vor allem auch die Qualität und die geringe Ausschussquote. Für tiefqualifizierte Mitarbeiter stehen dadurch immer weniger Jobs zur Verfügung, da in der Smart Factory Fachpersonal gebraucht wird. Neu werden die Maschinen/Roboter mit dem Tablet gesteuert.
  • Supercomputer
    Als Supercomputer werden heutzutage Rechner bezeichnet, die zu den schnellsten ihrer Zeit gehören. Technisch sind diese Anlagen heute als Cluster aufgebaut, d.h., es handelt sich um Rechner mit mehreren Prozessoren. Supercomputer werden vor allem für Simulationen eingesetzt. Je realitätsnaher die Simulation durchgeführt wird, desto höher wird die Rechnerleistung oder die Dauer zur Ermittlung eines Resultates. Simulationen werden heute vor allem in den Bereichen Wettervorhersage, Klimaforschung, Medizin, Biologie, Chemie, Physik und im Militär eingesetzt.
    In naher Zukunft werden solche Simulationen auf Grund des Moor’schen Gesetzes auch im Alltagesleben möglich werden. Wenn z.B. eine Naturgefahr, wie eine eine Überschwemmung, droht, befragt der Führungsstab das Programm hinsichtlich der möglichen Auswirkungen. Das Programm (die Simulation) errechnet innerhalb von Minuten alle möglichen Schäden und schlägt entsprechende Massnahmen vor. Für das Gleiche wird heutzutage ein umfassendes interdisziplinäres Team benötigt, welches dafür sicherlich deutlich länger gebraucht hätte.
  • Lernfähige Computer / Software
    Bereits heute gibt es lernfähige Software, wie z. B. Tools innerhalb von MS-Office oder die Spracherkennung zur Erstellung von Texten. Der Autor dieses Buchs verwendete eine Spracherkennungssoftware (Dragon Naturally Speaking) zur Niederschrift seiner Texte – je mehr mit dem Programm gearbeitet wurde, desto genauer verstand das Programm den Autor und umso weniger Fehler wurden diktiert. Zukünftig, mit der Steigerung der Computerleistung, wird lernfähige Software selbstverständlich. Und da wir immer mehr Zeit am Computer, Smartphone, Tablet sowie an automatisierten Maschinen und Bildschirmen verbringen, lernt der Computer/Software aus uns. Über unser Input- und Output-Verhalten oder z. B. auch über unser Kaufverhalten können die algorithmischen Programme bereits heute mit grosser Wahrscheinlichkeit voraussagen, was wir als nächstes tun oder kaufen werden. Es ist davon auszugehen, dass die Softwaren bald so gut sind, dass bis zu 80% unserer Arbeiten durch den Computer ersetzt werden können. Google ist hierbei schon sehr fortschrittlich. So «lernte » das Programm Google Translate die entsprechenden Sprachen und verbessert sich nach wie vor jeden Tag, da mit jeder Suchanfrage neues „Wissen“ hinzukommt. Nur noch anspruchsvolle Übersetzungen müssen von menschlichen Übersetzers übernommen werden.
  • Geringere Transaktionskosten
    Wie bereits ausgeführt, sind die sinkenden Transaktionskosten mit neuen Businessmodellen verantwortlich dafür, dass bestehende Branchen mit ihren „bisherigen“ Regeln und Vorschriften unter grossen Druck geraten sind. Diese Entwicklung wird sicherlich weitergehen und schlussendlich alle Branchen und Unternehmen betreffen.

All dies führt zu grossem Druck im Arbeitsmarkt. Einige Arbeitnehmer werden mit dem technologischen Fortschritt überfordert sein, für andere Arbeitnehmer wird es schlicht und einfach „keine Arbeit“ geben. Durch die Digitalisierung besteht die grosse Gefahr, dass die Schere zwischen Arm und Reich noch grösser wird.
In der Schweiz wurde im Sommer 2016 über ein bedingungsloses Grundeinkommen abgestimmt. Mit den oben genannten Punkten kommt dieser Initiative eine ganz andere Bedeutung zu. Man konnte davon ausgehen, dass diese Initiative vor dem Stimmvolk keine Chance haben wird, doch wäre die Initiative eine gute Antwort gewesen, um die Entwicklung hin zu einer digitalisierten Volkswirtschaft mit einer hohen Automatisierung abzufedern. So wurde von Experten auch schon eine Computer-/Software-/Roboter-Steuer in Spiel gebracht, um die sozialen Folgen abzufedern. Denn die automatisch mit Robotern produzierten Produkte wollen von einem zahlungskräftigen Konsumenten gekauft werden können.

Hochleistungs-Anschlüsse

In einer digitalen Gesellschaft ist es wichtig, so weit wie möglich eine optimale und dauernde Abdeckung zu haben. Je mehr Daten ausgetauscht werden, desto wichtiger ist aber auch die Leistungsfähigkeit des Netzes. Nachstehend befinden sich 2 Grafiken, welche die aktuelle Situation in der Schweiz aufzeigen. Die Glasfaser-Anschlüsse sind in der Schweiz noch nicht so verbreitet, wie man dies erwarten könnte. Vergleicht man dies aber mit anderen Ländern, so ist die Schweiz eines der weltweit führenden Länder genauer gesagt dasjenige mit den meisten Hochgeschwindigkeits-Internetanschlüssen.
Seit 2014 hat sich einiges bewegt, so ist davon auszugehen, dass sich die Abdeckung und die Anschlüsse weiter deutlich verbessert haben.

Quelle: Bakom                  © 2015 OFS-BFS-UST / WSA

Die Hochleistungs-Internetanschlüsse werden in den nächsten Jahren noch markant zunehmen, sei dies bei Festnetzanschlüssen, beim WLAN, aber auch bei der Mobilfunktechnik. Nachstehend finden sich die erreichten Geschwindigkeiten der Übertragungsraten in der heutigen Mobilfunktechnologie. Am Mobile World Congress in Barcelona im Frühjahr 2016 wurde bereits über den Nachfolger der 4G/ LTE Technologie diskutiert. Der neue Standard heisst 5G und wird schnell und nahezu verzögerungsfrei sein. Damit lässt sich alles miteinander vernetzen und jeder kann mit jedem kommunizieren.

Der LTE-Nachfolger 5G ist nach wie vor in der Entwicklung und Forschung und wird gemäss Experten 2019-2020 auf den Markt kommen. In Testumgebungen konnten Hersteller die Datenleistungen in Übertragungsversuchen erreichen, dabei wurden Verbindungsgeschwindigkeiten von bis zu 70 Gigabyte pro Sekunde erreicht. Dies ist ein weltweiter Rekord, der dank einer verbesserten Antennentechnik, mittels einer hohen Richtstrahl-Leistung zustande kam. Dank solchen Leistungen sind autonom fahrende Fahrzeuge, Roboter in der vernetzten Industrie, aber auch Telepräsenz-Anwendungen von Virtual Reality-Nutzern problemlos möglich. Von solchen Werten kann man heute «nur träumen».
Aber in der Modernisierung in den bisherigen Netzen geht es laufend weiter. ÖV-Benützer wissen beispielsweise, dass in fahrenden Zügen die Netz-Abdeckung sehr zu wünschen lässt. Aber auch das ist bald «Geschichte». Denn das Surfen während des Zugfahrens soll bald problemlos möglich sein. Die SBB testen mit der Swisscom auf dem Abschnitt Bern-Thun in einem Pilotversuch, mittels eines Hightech-Kabels, die lückenlose Datenkommunikation in 4G. Anstelle von Antennen wird das neuartige Sendersystem namens Leaky Feeder verbaut. Das Kabelsystem verläuft entlang des Bahntrassees und ermöglicht so eine dauernde Verbindung zu den Mobilfunkgeräten. Damit können die SBB-Nutzer bald ohne Stocken und Abbrüche auf dieser Teilstrecke in 4G surfen und das Internet nutzen.
Das System Leaky Feeder sorgt bereits heute dafür, dass etwa die Passagiere der Londoner Metro Mobilempfang haben, und auch in Autobahn-Tunnels kommt das Kabel bereits erfolgreich zum Einsatz.

Internet der Dinge / 3D-Drucker

In Zukunft werden wir alle möglichen Dinge bei uns zu Hause mit dem Drucker produzieren. Die 3D-Druck-Technologie macht riesige Fortschritte, anstatt ein Ersatzteil oder ein Verbrauchsgut im Verkaufsgeschäft zu erwerben, werden wir es zu Hause selbst oder in 3D-Druckshops ausdrucken.

Im März 2014 informierte Hewlett-Packard als der Marktführer, dass er in den Markt der 3D-Hersteller eintreten wird. Zwar produzierte und vertrieb HP bis 2012 den Stratasys-3D-Drucker uPrint unter dem Namen HP Designjet 3D, der jedoch noch nicht für den Massenmarkt gedacht war. Neue Technologie und entsprechende Investitionen sollen HP zum Marktführer in diesem Bereich machen. 2012 hatte der 3D-Druck-Markt eine Grösse von 2,2 Milliarden USD, HP rechnet bis 2021 mit einem Anstieg auf 11 Milliarden USD.

Gemäss Experten werden wir Konsumgüter, Pharmazeutika, Ersatzteile oder Spielzeuge mit diesen Druckern herstellen. Man kauft sich einen «Druckplan» und druckt das entsprechende Teil bequem zu Hause aus. Die heute kostspielige Ersatzteil-Haltung der Hersteller und der Industrieunternehmen entfällt dadurch. Aber auch ganze Geräte, Produkte, Maschinen, Werkzeuge oder Apparate lassen sich damit herstellen. Die heutige Qualität ist nicht schlecht, weist aber im Vergleich zu regulär hergestellten Produkten noch eine abweichende (schlechtere) Qualität auf. Aus diesem Grund nutzt die Industrie heute die 3D-Technologie vor allem für Muster und 0-Serien. Dies wird sich in den nächsten Jahren sicherlich massiv verändern – vergleichbar mit der digitalen Fotografie. Zu Beginn wurden die Qualität und die Auflösung belächelt, die digitalen Fotoapparate waren in der Beschaffung teuer (Fotoapparat ca. CHF 1’800.-), und Profi-Fotografen schwörten auf die analoge Technologie.

Der Siegeszug der digitalen Fotoapparate begann dann ab 1994/95 (in Europa). Heute, 20 Jahre später, sind digitale Fotoapparate nicht mehr wegzudenken. Gewisse Geräte sind schon ab CHF 60.- zu erhalten, die Qualität und Auflösung übersteigt in der Zwischenzeit diejenige analoger Bilder, und Kameras sind nicht mehr nur auf Fotoapparate beschränkt, sondern finden auch Einsatz in Smartphones, Fernsehern, Dash-Cams und weiteren smarten Geräten. Eine Bemerkung am Rand: Der Erfinder der digitalen Kamera war Steve Sasson, ein Konstrukteur der Firma Kodak. Das Potential seiner Entwicklung der Digitalkamera aus dem Jahr 1975 wurde von Kodak nicht erkannt, sondern als Gefahr wahrgenommen, die das lukrative Filmgeschäft bedrohe. Die gesamte Digitalisierung verschlief Kodak zu einem grossen Teil, was dazu führte, dass das ehemals stolze Unternehmen, gegründet 1892 und mit einem Umsatz von 19.4 Mia USD im Jahr 1991, im Jahr 2012 Insolvenz anmelden musste. Kodak war der Inbegriff der analogen Fotografie.

Eine ähnliche Entwicklung wird sich auch bei den 3D-Druckern wiederholen: Zuerst werden sie belächelt, aber irgendwann werden wir diese Technologie uneingeschränkt nutzen.

Einige Dinge werden bereits mit dieser Technologie produziert:

  • 3D-Elektromotorrad: Im Mai 2016 stellten der Airbus-Chef Tom Enders und der Apworks-Chef Joachim Zettler das erste voll funktionsfähige 3D-Elektromotorrad in Ottobrunn (München) vor. Die Airbus-Tochter Apworks hat diesem weltweit ersten Elektromotorrad, das zudem aus dem 3D-Drucker stammt, den Namen „Light Rider“ gegeben. Das E-Motorrad bringt laut Apworks bei einer Höchstgeschwindigkeit von 80 Kilometern pro Stunde rund 35 Kilogramm auf die Waage und ist damit ca. 30 Prozent leichter als Motorräder mit vergleichbarer Leistung. Der Grund dafür ist ein per Computeranalyse optimierter Rahmen. Bei der Vorstellung des “Light Rider” sagte Tom Enders, dies sei keine “Spielerei”, sondern eine Demonstration, was im Transportbereich technisch möglich sei. Der Rahmen des Motorrads wird demnach aus einer pulverisierten Aluminium-Legierung gedruckt, wobei durch “bionisches Design” eine Art “Skelettstruktur” entsteht: Im Computer werde vorher getestet, wo bei der Fahrt die grössten Belastungen auf den Rahmen wirken. Dadurch wird die Struktur gewissermassen ausgerichtet an natürliche Bedürfnissen gebildet und muss nicht massiv gestaltet werden. “Eine derart komplexe Hohlstruktur ist mit konventionellen Herstellungsprozessen wie beispielsweise Schweissen oder Fräsen nicht realisierbar”, erklärte Apworks-Chef Joachim Zettler. Einmal vom Computer gespeichert, könne die Rahmenstruktur mit dem 3D-Druckverfahren schnell reproduziert und ausserdem je nach Gewicht und Grösse des Nutzers individuellen Bedürfnissen angepasst werden. Das gleiche Prinzip lässt auch beim Bau von Flugzeugen anwenden. Durch optimierte Strukturen könnten die Kabinen deutlich leichter konstruiert werden. Für die Luftfahrtmesse ILA Anfang Juni in Berlin kündigte Airbus die Vorstellung eines nach dem 3D-Bauprinzip gestalteten Flugzeugprototypen an.
  • Bauindustrie:
    a) Erstes Haus aus dem 3D-Drucker: In Dubai steht das erste voll funktionsfähige Haus, dessen Teile ausgedruckt wurden. Der Druck des 250 Quadratmeter grossen Gebäudes dauerte 17 Tage, in zwei Tagen wurden die Elemente zusammengesetzt.
    b) Architektur, Entwicklung und Konstruktion: Vom Modell einer ganzen Stadt bis zum 3D-Druck von kompletten Häusern – 3D-Drucker könnten das Bauwesen stark verändern. Viele kreative Projekte, wie der mobile Pavillon 3D-Drucker (ein übergrosser Drucker unter freiem Himmel), stammen aus diesem Bereich.
  • Bekleidung/Schmuck:
    a) Schuhe aus dem 3D-Drucker: Die neue Generation von 3D-Druckern verspricht, alle Bereiche des Designs zu revolutionieren. Der Schwede Naim Josefi nutzt die Technik, um 3D-Schuhe zu kreieren, die auf den Fuss des Trägers/Trägerin zugeschnitten werden können.
    b) Mode: In den letzten Jahren haben auch Modedesigner das Potential von 3D-Druckern erkannt. Von der 3D-gedruckten MakerBot Brille über Gürtel hin zu Versuchen, Textilien (BH’s) zu erzeugen: die Grenze scheint noch nicht erreicht.
    c) Schmuck: Vom 3D-gedruckten Wachs-Gussmodell für Juweliere bis zum 3D-gedruckten Schmuckstück aus Gold: In der Schmuckbranche lässt sich die Technologie ebenfalls erfolgreich anwenden.
  • Industrie:
    a) Der Flugzeugbauer Airbus fliegt bald mit Teilen aus dem 3-D-Drucker: Ab März 2016 wird Airbus die ersten Flugzeugteile aus einem 3-D-Drucker serienmässig einbauen. Aus Titanpulver entstehen leichte Teile, die zudem noch weniger Material verbrauchen. Das hilft, Flugzeuge leichter zu machen und Sprit zu sparen.
    b) Rapid Prototyping: Selbstverständlich wird auch der Ursprung der 3D-Druck Technologie, das Erzeugen von Prototypen, weiterhin an Bedeutung gewinnen, d.h., Maschinen erzeugen wiederum Maschinen.
    c) Automotive: Einer der berühmtesten Bereiche, in dem seit Jahren 3D-Drucker eingesetzt werden, ist die Automotiv-Industrie. Von Prototypen über Concept Cars bis hin zu kompletten Armaturenbrettern können 3D-Systeme wertvolle Dienste leisten.
    d) Produktion: Dank immer besseren Maschinen und Materialien verschwinden die Grenzen zwischen Rapid Prototyping und Rapid Manufacturing zunehmend. Mit 3D-Druck-Dienstleistern ist es auch kleinen Unternehmen möglich, eigene Produkte fern von Massenproduktion zu erzeugen. Dabei könnte auch die stärkere Individualisierbarkeit von Produkten eine entscheidende Rolle spielen. Die Industrie (beispielsweise Rolls Royce) arbeitet ohnehin schon seit Jahrzehnten mit dieser Technologie.
  • Medizinischer Bereich:
    a) Bio-Printing – 3D-Drucker druckt menschliche Haut: Französischen Forschern ist es gelungen, einen 3D-Drucker zu konstruieren, der menschliche Zellen aufeinander fügt. Die Wissenschaftler hoffen, mit ihrer Erfindung irgendwann auch Organe drucken zu können.
    b) Bio-Printing – Knochen, Knorpel: Wie das Beispiel eines 3D-gedruckten Unterkiefers und der Einsatz von 3D-Druckern im Dental-Bereich zeigen, könnte Digital Fabrication die medizinische Zukunft stark verändern. Neben Prothesen planen Forscher gar den 3D-Druck von Knochen und Knorpeln.
    Dabei basieren die Im-/Transplantate auf körpereigenen Zellen, welche vorab im Labor vermehrt werden und mit sogenannten Biopolymeren ergänzt werden.
    c) Medizin-Forschungsbereich: Auch im Forschungsbereich könnte die 3D-Druck-Technologie neue Erkenntnisse bringen. So versucht man aktuell, mit Hilfe von 3D-Scannern und 3D-Druckern einen Dinosaurier zu replizieren, anhand dessen man die Bewegungen der Urzeit-Giganten erforschen könnte.
  • Freizeit/Kultur:
    Geschichtserhaltung und Museum: Wie das Beispiel einer replizierten Thomas Jefferson Statue zeigt, lässt sich der 3D-Druck auch bei wertvollen Museumsstücken anwenden. Neben Restaurierungen ist auch das vollständige Kopieren von Objekten denkbar.
  • Lebensmittel-Industrie:
    Immer mehr Lebensmittel-3D-Drucker erblicken das Licht der Welt. Breiförmige Genussmittel wie Schokolade können schon heute digital verarbeitet werden.
  • Kunst/Künstler
    Künstler verwenden 3D-Druck als Vehikel, um Unfassbares greif- und fassbarbar zu machen. Beinahe jede Woche werden neue kreative Ideen bekannt, wie Kunstwerke mittels 3D-Druckern erzeugt werden können.
  • Do-it-yourself Community:
    Ein weiterer Trend ist das Wachstum der „Do It Yourself“ Community, in der 3D-Drucker ebenfalls eine wichtige Rolle spielen. Neben der Produktion in kleinen Betrieben wird immer mehr davon auch im privaten Haushalt geschehen.

Autonomes Fahren

Das Thema des autonomen Fahrens hat mit den bekanntgewordenen Unfällen mit Tesla’s im Sommer 2016 einen Dämpfer erhalten. Und schon manche Zweifler fühlen sich bestätigt und sehen generell «schwarz» für das zukünftige autonome Fahren. Bis jetzt wird dieses in der Regel nur in Kombination mit Elektromobilität angeboten und als das grosse Thema für die digitale Transformation im Bereich Auto betrachtet. Ein autonomes Fahren bedingt für ihr Funktionieren eine ausgeklügelte Mensch-Maschine-Schnittstelle. Auf YouTube findet man viele Videos von eingefleischten Tesla-Fahrern, die alle ähnliche Situationen zeigen: Der Fahrer arbeitet während der Fahrt an einem Laptop oder es wird Zeitung gelesen – reales autonomes Fahren. Dennoch sind Unfälle entstanden, die ganz klar zeigen, dass die heutigen Systeme für ein autonomes Fahren nicht ausreichen, oder anders ausgedrückt: Sie zeigen, dass die heutigen Systeme noch nicht auf jede erdenkliche Situation richtig reagieren. Deshalb ist auch eine entsprechende Warnung in der Bedienungsanleitung aufgeführt, wonach der Mensch beim autonomen Fahren die Oberaufsicht behalten sollte. Diese Oberaufsicht bedeutet nichts anderes, als die Maschine (hier das Auto) als Mensch weiterhin dauernd zu überwachen. Dies schliesst eine andere Tätigkeit aus – der Mensch sollte also jederzeit die Maschine überwachen und nicht daneben noch beispielsweise Zeitung lesen.
Diese heutigen verfügbaren Hilfsmittel und Systeme in einem Fahrzeug sollen das Fahren mit dem Auto erleichtern und nicht ersetzen. Dass sich der Mensch jedoch über solche Vorgaben und Regeln hinwegsetzt, ist allgemein bekannt, und der entsprechende Autohersteller ist gut beraten, diese Haftung klar und deutlich auszuschliessen. Dennoch werden über kurz oder lang entsprechende Fahrzeuge auf den Markt kommen, die ein tatsächliches autonomes Fahren zulassen werden.

Betrachtet man die technische Entwicklung von Mensch-Maschinen-Systemen, erkennt man den geschichtlichen Verlauf der Technologie besser. Zu Beginn der Entwicklung stand im Vordergrund, den Menschen mit Technik zusätzlich zu unterstützen, damit er herausforderndere Leistungen besser bewältigen konnte. Beispielsweise benötigte das Militär im 2. Weltkrieg Unterstützung beim Abschuss schneller Flugzeuge oder von gefährlichen Raketen. Die Fähigkeiten der Soldaten an den Flugabwehrkanonen reichte nicht mehr aus, um entsprechenden Schutz gegen die drohende Gefahr zu gewährleisten. Deshalb entwickelten findige Konstrukteure kybernetische Systeme, um die Fähigkeiten der Soldaten mit Hilfe der Technik zu erweitern. Dabei war der Fokus, dass der Mensch weiterhin das Mass aller Dinge bleibt und die wesentlichen Entscheidungen zu treffen hat.

Bei den neuen Systemen in der digitalen Welt mit den neu geschaffenen Mensch-Maschinen-Systemen, so u.a. auch beim autonomen Fahren, ist nicht mehr ganz klar, wer wann welche Verantwortung wahrnehmen muss. Eine Maschine (hier das Auto) funktioniert hervorragend in Regelfällen, für besondere Situationen ist aber nach wie vor der Mensch gefragt. So wurden auch die Systeme von Tesla entwickelt und eingeführt. Aber auch in anderen Bereichen, wie bei der Aviatik oder der Medizintechnik: Piloten schauen 99 Prozent ihrer Flugzeit dem Autopiloten zu und sollen dann, wenn es brenzlig wird, in das System der Maschine eingreifen. Und dies, obwohl sie faktisch nur über eine geringe Flugerfahrung verfügen, weil ja in 99 Prozent der Zeit die Maschine (der Autopilot) fliegt. Dieser Spagat zwischen Mensch-Maschinen-Systemen ist faktisch sehr schwierig zu vollziehen. Denn: Wer übernimmt bei welcher Aufgabe die Verantwortung?

Auf das autonome Fahren angewandt impliziert dies die gleichen Herausforderungen für den Fahrer, nämlich in 99% der Fälle, dem Auto zuzusehen, wie es autonom fährt und in 1% der Fälle, aktiv in die Situation einzugreifen. Unser bisheriges Mensch-Maschinen-Verständnis degradiert den Menschen zum Aufpasser. Dieses Verständnis ist aber falsch und völlig ungeeignet für eine gemeinsame Zukunft mit Maschinen und Robotern. Dies gilt für jede Maschine, sei es ein Industrieroboter, ein Haushaltsroboter, eine Produktionsanlage oder sei dies eben im Bezug aufs autonome Fahren. Der Denkfehler ist, dass wir Maschinen konstruieren, welche für die Erweiterung unserer menschlichen Fähigkeiten gedacht sind. Doch eigentlich sind die Maschinen und Systeme so auszulegen (zu konstruieren), dass sie die ihnen übertragenen Aufgaben selbstständig lösen. Und natürlich muss auch dafür gesorgt sein, dass dabei keine Menschen oder andere Lebeweisen zu Schaden kommen.

Das autonome Fahren stellt dabei grosse Anforderungen an die Maschinen und Systeme. Denn heute, wo vielleicht nur 1 Prozent der Fahrzeuge autonom fahren können, muss das autonome System vor allem die Unzulänglichkeiten der anderen Menschen ausgleichen. In Zukunft, wo möglicherweise mehr als 90 Prozent der Fahrten von autonomen Maschinen (Autos) durchgeführt werden, wird sich die Komplexität der Maschinen in der Summe reduzieren, weil sich Maschinen untereinander einfacher aufeinander abstimmen können. Aber, davon sind viele Experten überzeugt, von A nach B werden wir schon bald von Maschinen chauffiert werden.

Auf dem Weg hin zu einem autonomen vollautomatischen Autofahren wird eine Vielzahl von Zwischenschritten/-Systemen stehen.

So wurde beispielsweise ein neues System entwickelt, welches Auto- oder LKW-Fahrer vor Tagesbaustellen warnt. Im Juni 2016 haben 2 deutsche Informatik-Studenten (von der Friedrich-Schiller-Universität in Jena) mit ihrem neuen System den internationalen Wettbewerb «AICO Continental Challenge» im Bereich Automobilindustrie gewonnen. Die Master-Studenten Martin Thümmel und Felix Schneider vom Lehrstuhl für Digitale Bildverarbeitung haben einen Lernalgorithmus entwickelt, der Baustellen aus dem Fahrzeug heraus automatisch erkennt.
Die Technik eines selbstfahrenden Autos stellt unglaublich hohe Ansprüche. Eine der vielen Herausforderungen dabei ist die Erkennung des Umfeldes, etwa, wenn auf Autobahnen ein Hindernis oder eben eine Tagesbaustelle vorhanden ist. Während länger andauernde Baustellen in den modernen Navigationsgeräten nachgetragen und kartographiert sind, müsste ein selbstfahrendes Fahrzeug auch in der Lage sein, unvorhergesehene Hindernisse und Tagesbaustellen möglichst früh zu erkennen und den Fahrer entsprechend zu warnen. Das neue System wertet das entsprechende Bildmaterial aus und lernt Maschinell (automatisch) mittels Mustererkennung. Die Software verarbeitet das vorhandene Bildmaterial mittels Algorithmen von beweglichen Tagesbaustellen auf Grund der mobilen ABerrtafeln und Verkehrsleitkegel frühzeitig. Das entwickelte System ist so sicher, dass es schon heute in Fahrerassistenzsystemen moderner Fahrzeuge eingesetzt werden könnte.

Im System sind unter anderem viele verschiedene Bilder von mobilen Warntafeln, Pylonen, Anordnungen und Darstellungen zu einem Datensatz gespeichert. So erkennt das System nicht nur die Baustelle als solche, sondern kann dank der genormten Grössen der ABerrtafeln und Leitkegel auch auf die Distanz vom Fahrzeug zur Baustelle schliessen. Im System sind zwei unterschiedliche Verfahren zur Bestimmung einer Baustelle hinterlegt. Nur, wenn beide Systeme zum Schluss kommen, dass es sich um eine Baustelle handelt, zeigt das System dies auch an. Spätestens 80 Meter vor der Baustelle schlägt das System das erste Mal Alarm. Zudem wurde auch ein Notfallmechanismus integriert, welcher zum Tragen kommt, wenn die Baustelle nicht der Norm entspricht und etwa Pylonen fehlen, oder der Abstand zwischen ihnen zu gross ist.

Selbstfahrende Autos

«In fünf bis zehn Jahren werden wir alle mit hochautomatisch fahrenden Autos im Strassenverkehr unterwegs sein». Dieser Satz stammt von Thomas Form, Leiter der Abteilung Electronics and Vehicle Research bei Volkswagen. VW erklärte mehrfach, in den nächsten Jahren vermehrt in die Elektromobilität und in autonomes Fahren zu investieren. Der Skandal über die Abgaswerte der Dieselmotoren von VW hat diese Absicht sicherlich noch zusätzlich befeuert. In der «Strategie 2025» wird insbesondere auf diese beiden Punkte eingegangen. Erst Anfang 2016 ist VW bei der Taxi-App Gett mit 267 Mill. € eingestiegen, Gett ist ein Konkurrent von Uber. VW-Chef Matthias Müller geht sogar davon aus, dass die Autobranche vor einem «epochalen Wandel» steht. Neben den klassischen Automobilherstellern drängen Alphabet oder Apple ins Autogeschäft, auch andere IT-Konzerne wollen von der Mobilität mitprofitieren. Selbstfahrende Autos sind eigentlich Roboterautos, die voll verkehrsreif sein müssen. «U.a. müssen die Fahrzeuge noch besser lernen, zu sehen. Es muss all das robust erfasst werden, was um das Auto herum passiert» führt VW-Konzernforscher aus. Automatisierte Funktionen, die auf Rückfahrkameras oder Tempomaten basieren, oder automatisiertes Parkieren mit Hilfe von Sensoren und Kameras, haben sich etabliert. Für selbstfahrende Fahrzeuge ist aber eine Kombination von Sensoren und eine 360°-Darstellung des Fahrzeugs nötig – das Auto muss schlau werden. Es ist gut vorstellbar, dass auch hier die künstliche Intelligenz hilfreich ist. Denn das Erkennen einer Situation ist das eine, das Verstehen und das Interpretieren das andere. Selbstfahrende Autos werden diese Fähigkeit benötigen, um auch in Städten, auf Passfahrten, bei Fussgängern, Gegenständen auf der Fahrbahn oder anderen Fahrzeugen selbständig richtig reagieren zu können.

Tests laufen heute vor allem in klar definierten Bereichen, wie etwa auf Autobahnen. Der heutige Stand der Technik erlaubt es, Geradeaus-Fahrten mittels Sensoren und Kameras zu managen, aber sobald das Fahrzeug sich seitlich bewegen muss, z.B. bei einem Spurwechsel, muss aktuell noch der Mensch eingreifen. Mercedes und Tesla sind in der Entwicklung hier am weitesten fortgeschritten.

Zudem sind selbstfahrende Autos aus rechtlicher Sicht in Europa derzeit noch «illegal», d.h., kein Fahrzeug hat eine Zulassung. In der Schweiz verlangt das Gesetz zum Beispiel, dass der Fahrzeugführer das Fahrzeug ständig beherrschen muss und das Lenkrad nicht loslassen darf. Der Schweizerische Bundesrat hat bereits 2015 signalisiert, die notwendigen rechtlichen Anpassungen vorzunehmen, sobald die Technik so weit fortgeschritten ist. Somit wird es nur eine Frage der Zeit sein, bis die rechtlichen und technischen Hindernisse bewältigt sind – wichtiger wird die Frage sein, ob der Fahrer (also der Mensch) das autonome Fahren überhaupt will. Der Fahrzeuglenker gibt die Kontrolle seines Fahrzeuges an eine künstliche Intelligenz ab und verliert damit seine Autonomie. Die Vorteile liegen aber auch auf der Hand, so kann der Fahrzeuglenker in der Fahrtzeit auch ganz andere Tätigkeiten wahrnehmen und somit die vorhandene Zeit mit anderen Aktivitäten ausfüllen, wie mit Lesen, Diskutieren, Surfen oder einfach mit Nichtstun.

Tesla – und das autonome Autofahren

Der Elektrofahrzeugpionier Tesla hat im 2016 einen «Masterplan» angekündigt. Tesla ist nicht wirklich ein Pionier: Elektrofahrzeuge gibt es schon seit einigen Jahrzehnten, so versuchen vor allem nach 1974 (Erdölkrise) verschiedene klassische Fahrzeughersteller, auch Elektrofahrzeuge zur Serienreife zu bringen. Die eingeschränkten Kilometerleistungen (mangelhafte Batterie-Speicherkapazität), aber auch fehlende Ladestationen hatten dies aber bis heute verhindert. Tesla macht vieles anders und auch besser als die vielen klassischen Fahrzeughersteller. Bei einer nüchternen Betrachtung fällt auf, dass die Produktpositionierung, der Service und das Marketing ein komplett anderes Vorgehen aufweisen. Tesla betrachtet den gesamten Markt, die entsprechenden Kundenbedürfnisse, und ist auch in der Produkteentwicklung offen für neue Ansätze und Ideen. Im Tesla-Masterplan wird u.a. festgehalten, dass die heutigen Modellreihen auf weitere wichtige Fahrzeugvarianten (z.B. SUV oder Pickup) erweitert werden, aber dass auch elektrische Busse und Lastwagen (Tesla Semi) gebaut werden sollen. Daneben macht sich Tesla Gedanken, das erworbene Wissen mit der Carsharing-Flotte für weitere Verkaufs-Produkte zu nutzen, so sollen in Zukunft auch Solardächer für Häuser mit integrierten Batteriespeichern angeboten werden.
Tesla forciert ausserdem das Konzept des autonomen Fahrens, so sollen alle Modelle zukünftig eine vollwertige Selbstfahrfähigkeit haben (welche 10x sichererals ein manuelles Lenken sein soll), also auch Busse und LKW’s.

2016 will der Konzern bis zu 90‘000 Fahrzeuge weltweit ausliefern und im 2018 sollen es dann bereits ½ Million Fahrzeuge sein – sicherlich ambitionierte Pläne.

Ab 2020 möchte Tesla im Bereich der E-Fahrzeugtechnik ein allumfassender Komplettanbieter sein, dies beginnt bei den Fahrzeugen, geht über zu Batterien, Solardächern und Speicher, mit welchen der Kunde sein batteriebetriebenen Fahrzeug autonom laden kann. Im Bereich der Dienstleistung sollen Tesla-Fahrzeughalter die Möglichkeit haben, ihre Fahrzeuge mittels einer Smartphone-App als Mietwagen zur Verfügung zu stellen. Der Fahrzeuginhaber könnte so (sofern er dies möchte) mit seinem Wagen Geld verdienen, wenn er ihn nicht braucht. Sollte die Nachfrage, insbesondere in Städten, das Angebot übersteigen, so würde Tesla die Angebotslücke mittels der eigenen Car-Sharing-Flotte überbrücken. Auch andere klassische Hersteller bieten bereits heute ähnliche Angebote an, so u.a. Daimler, BMW, GM oder Toyota.
Ford hat im August 2016 angekündigt, dass sie innerhalb der nächsten 5 Jahre komplett selbstfahrende Autos, ohne Lenkrad und Pedalen, in Serie auf die Strasse bringen möchten. Dabei gedenkt Ford in 2 Phasen vorzugehen: Als Erstes sollen die Fahrzeuge für grosse Städte mit dichtem Verkehr sowie für die Berufsanwender (Taxi, Pizzaservice oder Lieferservice) angeboten werden. Erst danach sollen die Fahrzeuge auch an Private verkauft werden, wobei auch hier der Fokus auf Car-Sharing liegt oder auf Menschen, die in Städten zu Hause sind und kein Auto haben, sich aber gerne von einem Auto chauffieren lassen wollen.

Uber lanciert selbstfahrende Taxis

Seit Mitte September 2016 lässt UBER in Pittsburgh USA autonome Autos als Taxi fahren. Die aktuell 4 Test-Fahrzeuge sind alle mit einer Hightech-Ausrüstung versehen, d.h., sie sind mit unzähligen Lasern, Kameras und Sensoren ausgerüstet. Zusätzlich fahren zu Beginn ein Techniker auf dem Fahrersitz und ein zweiter Experte zur Überwachung mit, welche aber nicht ins automatische Fahren eingreifen.

Peugeot Citroën entwickelt sich zum Uber-Konkurrenten

Die Sharing-Economy (= Wirtschaft des Teilens) zwingt u.a. die Autohersteller zu einem Umdenken, da dadurch weniger Konsumgüter nachgefragt werden. Somit ist auch der Besitz eines eigenen Autos nicht mehr für jedermann erstrebenswert. Deshalb machen sich die Hersteller Gedanken, welche alternativen Markt-Möglichkeiten (Geschäftsmodelle) bestehen und beteiligen sich immer häufiger an Firmen, die mit der Vermittlung von Autos Geld verdienen. Volkswagen hat sich bei der Taxi-App Gett eingekauft. Toyota hat sich im Sommer 2016 beim Fahrdienstvermittler Uber beteiligt. General Motors hat Anfang 2016 500 Mio USD in den Fahrdienst Lyft investiert. Der französische Autokonzern PSA mit seinen Marken Peugeot und Citroën will hingegen gleich selbst ins Geschäft mit Fahrdiensten einsteigen, statt sich mit einem Sharing-Economy-Anbieter zu verbünden. Ein eigener Service sollte innerhalb von drei Jahren aufgebaut werden, wobei der Name des Dienstes auch anders lauten könnte als jener der Automarke. Die Idee von PSA ist es, «ein lebenslanger Mobilitätspartner» zu werden und weiterhin einen direkten Draht zum Kunden zu haben.

Die meisten Autohersteller richten ihre Strategien derzeit neu stärker auf die Mobilitätsdienste aus. Dabei stellt ein Ziel der gemeinsame Test von selbstfahrenden Taxis dar.

Smarte Trucks

Selbstfahrende LKW’s werden genauso zur Realität wie die selbstfahrenden Autos werden. In der öffentlichen Meinung und in Diskussionen wird dieser Entwicklung noch wenig Bedeutung beigemessen. Dabei ist sie auch in diesem Bereich schon weit fortgeschritten. Daimler Trucks hat im Projekt Campus Connectivity einen vernetzten LKW entwickelt. Das Projekt umfasst das «Autonome Fahren im Verbund von drei LKW’s», zudem sind die Fahrzeuge multi-vernetzt. Ziel des Projektes war es, einen sicheren und nahtlosen Transportablauf zu gewährleisten. Bis heute wurden bereits 365‘000 solcher Fahrzeuge von Daimler ausgeliefert. Die Entwicklung geht nun hin zur Konnektivität und Vernetzung. Dies bedeutet nichts anderes, als dass alle Fahrzeuge und Elemente (z.B. die Infrastruktur) miteinander und untereinander kommunizieren, wobei sämtliche involvierte Beteiligte davon profitieren. Wenn alle Teilnehmer in diesem dicht gewebten Kommunikationsnetz zur richtigen Zeit und am richtigen Ort die richtigen Informationen erhalten und somit ein umfassendes Netzwerk bilden, werden alle Abläufe, Fahrten und Prozesse maximal wertschöpfend optimiert. Das einzelne Fahrzeug und auch der entsprechende Verbund (mehrere LKW’s in Reihe) werden dabei zu einem Element des Internets der Dinge. Zu einem Gegenstand, dessen Wertschöpfung durch die Vernetzung anderer Gegenstände und Geräte noch einmal massiv ansteigt – zum Nutzen aller Beteiligten. Die Vernetzung kann über die Kommunikation V2V (Vehicle to Vehicle) und V2I (Vehicle to Infrastructure) den Verkehrskollaps auf den Strassen verhindern, oder den Ressourceneinsatz (Treibstoff, Auslastung oder Durchschnittsgeschwindigkeit) wie auch die Verkehrsunfälle reduzieren.

Quelle: Mercedes Benz

Die Gesellschaft profitiert von mehr Sicherheit, von der Schonung der Umwelt und vom Ressourceneinsatz. Die Unternehmen profitieren von optimierten logistischen Abläufen und einer Reduktion der Transaktionskosten, die LKW-Fahrer hingegen von einer Entlastung der anspruchsvollen und stressigen Tätigkeit.

In einem Praxistest im Juni 2016 wurde die neue Technik mittels einer mehrtägigen Sternfahrt durch fünf europäische Länder erfolgreich getestet. Dabei wurden sechs Konvois halbautomatischer LKW’s an mehreren Tagen zum Zielort Rotterdam geführt. Ziel war es, das «Truck Platooning» zu demonstrieren. Diese Smart Trucks waren miteinander vernetzt und fuhren auch teilweise automatisch. Die niederländische Verkehrsministerin Melanie Schultz van Haegen sprach von der Technik der Zukunft und dass dadurch «Der Strassen- und Frachtverkehr sicherer, sauberer und sparsamer wird». Durch das “Truck Platooning” können LKW’s Treibstoff sparen (CO2-Reduktion), die Auslastung optimieren, oder die Sicherheit auf der Strasse erhöhen. Die Technik wird ab 2020 flächendeckend einsetzbar sein. Die Smart-LKW’s waren in Deutschland, Dänemark, Schweden, Belgien und den Niederlanden gestartet und sind dabei sehr dicht (mit 15m Abstand) hintereinandergefahren. Die Fahrzeuge kommunizierten über WLAN und konnten mittels Radar und GPS automatisch Spur und Distanz halten. An der Sternfahrt beteiligten sich die Hersteller MAN, Scania, DAF, Iveco, Volvo und Daimler.

Smart Cities/Intelligentes Funknetz

Die Smart Cities sind im Kommen. Unter einem intelligenten Funknetz versteht man eine Art digitales Nervensystem, welches die verschiedenen Daten von Anbietern und Nutzern im Zusammenhang mit der vorhandenen Infrastruktur verbindet. So sind bereits in Schweizer Städten sogenannte LoRa-Netze im Einsatz. Der Nachfrager, zum Beispiel ein Autofahrer, der einen Parkplatz sucht, wird mittels Smartphone und App zum nächsten freien Parkplatz geführt. Dies bedingt natürlich, dass entsprechende Sensoren im Boden der Parkplätze eingelassen sind, die feststellen, ob ein Platz besetzt oder frei ist. Dadurch lässt sich der Suchverkehr, der bis zu 30 % des Strassenverkehrs je nach Quartier ausmacht, reduzieren. Mittels eines solchen Systems könnte man auch einen Parkplatz auf eine bestimmte Zeit vorreservieren. Parkplätze liessen sich dadurch rund um die Uhr bewirtschaften. Ein solcher Sensor im Boden würde es aber auch der Polizei oder der Feuerwehr ermöglichen, widerrechtlich abgestellte Fahrzeuge unmittelbar gemeldet zu erhalten. Solche Sensoren, die kostengünstig zu produzieren sind und wenig Energie verbrauchen (indem sie nur wenige Daten pro Zeiteinheit versenden), sind aber auch für weitere Anwendungen vorstellbar. So liessen sich Velos, Anhänger, andere Fahrzeuge, Pedalos, Abfallcontainer oder weitere Gegenstände damit ausrüsten. Damit liesse sich stets feststellen, wo das jeweilige Gerät gerade steht, was die Aufklärungsquote zum Beispiel von Velodiebstählen deutlich erhöhen würde. Mit dem LoRa-Netz liesse sich aber noch vieles mehr bewerkstelligen: So könnten der Füllgrad von Abfallcontainern, der aktuelle Wasserstand von Seen oder Flüssen, oder die Beleuchtung gesteuert werden, ebenso könnte der Strom-und Gasverbrauch der Kunden gemessen oder abgelesen werden.

Industrie 4.0 / Automatisierung

Automatisierung statt Handarbeit war der Trend der letzten 20 Jahre in allen Industrienationen. Konnte man gewisse Handarbeiten nicht automatisieren, so haben die Unternehmen die „Arbeit“ in kostengünstigere Länder ausgelagert. Die Globalisierung hat diese Entwicklung noch befeuert und unterstützt. Die aufstrebenden Länder konnten sich so auch weiterentwickeln und haben nun z.T. bereits auch ein entsprechendes Niveau erreicht. Entweder ziehen nun die Fabriken weiter (in andere kostengünstige Länder), oder an den entsprechenden Fabrikationsstätten wird ebenfalls mit der Automatisierung begonnen. So hat der Apple-Zulieferer Foxconn (der Hersteller der Apple-Produkte iPhone und iPad) bereits 60’000 Angestellte durch Roboter ersetzt (Stand Mai 2016), was die «South China Morning Post» mit Verweis auf einen lokalen Regierungsvertreter berichtet. Wegen des Robotereinsatzes ist die Zahl der Angestellten in der Fabrik im südchinesischen Kunshan von 110’000 auf 50’000 reduziert worden. Die Zulieferanten von Foxconn sowie weitere Elektronikfirmen in Kunshan sind dem Beispiel von Foxconn gefolgt und haben ebenfalls stark repetitive Tätigkeiten durch den Einsatz von Robotern ersetzt. Insgesamt betrifft dies über 600 weitere Firmen in China. Industrie 4.0 wird noch zu einer weitaus stärkeren Automatisierung führen – für das südchinesische Kunshan mit 2,5 Mio Einwohnern sind dies natürlich schlechte Nachrichten. Dies, obwohl die Firmen – gemäss Aussagen von Firmensprechern – Roboter lediglich für stark repetitive Aufgaben einsetzen und die Angestellten sich darum auf höherwertige Tätigkeiten im Produktionsprozess wie die Forschung und Entwicklung sowie die Qualitätskontrolle spezialisieren können.

Industrieroboter

Die meisten Industrie-Roboter werden heute nach China verkauft, dennoch ist die Dichte an Robotern in China im Vergleich zu anderen Ländern tief. Gemäss einer Studie von IFR (International Federation of Robotics) wurden 2015 in China insgesamt rund 67’000 Stück abgesetzt – deutlich mehr als in Südkorea (37’000) oder Japan (35’000). China hat sich aber zum Ziel gesetzt, bis 2020 zu den am stärksten automatisierten Nationen zu gehören. Gemäss der Studie von IFR belegt China heute Platz 28, d.h. konkret, dass in China auf 10‘000 Arbeiter 36 Roboter kommen. Südkorea, als führende Nation bei der Verwendung von Robotern, hat eine Roboterdichte von 478, gefolgt von Japan mit 314 und Deutschland mit 292. Für Roboterhersteller ist dies natürlich eine grosse Chance, insbesondere für die europäische Industrie. Da die Entwicklung und Herstellung von Robotern viel Know-How und Erfahrung benötigt, wird China in den nächsten Jahren sicherlich Roboter von den führenden Herstellern beschaffen oder entsprechende Firmen übernehmen müssen. Dass China diesen Weg der Automatisierung und des Ausbaus der Robotik gehen will, zeigt u.a. auch der Kauf des deutschen Roboter-Herstellers Kuka. Die Käuferin, die chinesische Midea (eine grosse Hausgeräte-Herstellerin) sicherte sich damit das Know-How dieses deutschen Herstellers. Somit wird es nur eine Frage der Zeit sein, bis die ersten Roboter «Made in China» verkauft werden können.

Industrie 4.0 – Automatisierung versus digitalisierte Prozesse

Unter dem Begriff der Industrie 4.0 versteht man meistens ein cyber-physisches Produktionssystem, in anderen Fällen wird er mit dem Internet of Things (IoT = Internet der Dinge) gleichgesetzt. In der Industrie werden alle Abteilungen und Unternehmensbereiche von der Digitalisierung betroffen sein.

Der grösste Wandel wird nicht in der angewandten Technologie, den Produktionsanlagen oder der Flexibilisierung der Fertigung stattfinden, wie man fälschlicherweise annehmen könnte, sondern in den restlichen Bereichen. Bei diesen restlichen Bereichen handelt es sich u.a. um den Verkauf, das Marketing, die AVOR (Produktionsplanung), das Controlling oder den Einkauf. Wobei der Verkauf und das Marketing bereits erste entsprechende Software-Tools (wie z.B. CMS, CRM oder RFM) einsetzen, oder sich mit den neuen digitalen Online-Marketing-Tools (SEM, SEO, SEA, usw.) vertraut machen. Ziel all dieser entsprechenden Tools ist es, die eigene Effizienz zu erhöhen oder umfassendere Kundeninformationen (BigData) zu sammeln, um daraus kundengerechtere Kommunikationsmassnahmen und Ansprachen zu definieren oder bedürfnisgerechtere Produkte zu entwickeln. Andere Abteilungen, wie der Einkauf bzw. die Beschaffung und das Controlling befinden sich meistens noch im Hintergrund. Zwar werden auch deren Stellenwert und Wichtigkeit im Unternehmen wahrgenommen und nicht in Frage gestellt. Vielfach wird aber festgestellt, dass Anliegen/Software-Anpassungen/Wünsche/Weiterentwicklungen dieser Abteilungen mit einer tieferen Priorität behandelt werden. Der Einkauf/die Beschaffung hat möglicherweise bis anhin auch einen anderen Hauptfokus gehabt – denjenigen auf eine Kostenreduktion in der Beschaffung durch entsprechende Preisverhandlungen und eine hohe Verfügbarkeit der entsprechenden Waren. Zwar wird die Dringlichkeit der Digitalisierung von den Einkaufsverantwortlichen wahrgenommen, jedoch nur in beschränktem Mass angegangen und umgesetzt. Dies zeigte auch eine Marktstudie von Roland Berger Strategy Consultants im Jahr 2016, welche aufzeigte, dass 30 % der Einkaufsverantwortlichen die Digitalisierung als von wesentlicher Bedeutung betrachten, sich aber nicht genügend darauf vorbereitet fühlen.
Wie können andere Abteilungen in die Digitalisierung miteinbezogen werden?

1. Schritt: Austausch untereinander / Spiegelung der bereits installierten Software

Schauen Sie sich die bestehenden Software/Prozess-Lösungen, die z.B. das Marketing und der Verkauf eingeführt haben, genau an. Unter Umständen können Sie diese Tools auch in anderen Bereichen mit wenig Modifikation nutzen. Bei einem Airline-Unternehmen wurde für den Verkauf und das Marketing ein Online-Monitoring-Tool beschafft, um die Kundenaktivitäten im Netz, in Blogs und in Social Media zu überwachen. Dieses Tool lässt sich auch für Lieferanten- oder Rohmaterialinformationen einsetzen und könnte mit dem SRM (Supplier Relationship Management) verbunden werden. Eine weitere Möglichkeit wäre beispielsweise, alle Preisinformationen von Wettbewerbern und von Lieferanten, welche auf Online Marktplätzen oder E-Shops publiziert sind, zu nutzen. Zudem könnten über die sozialen Medien wie LinkedIn, Xing, Twitter, Instagram oder über einen eigens eröffneten Einkaufsblog Problemstellungen an ein breites Publikum gerichtet werden. Oder anders ausgedrückt: Die Schwarmintelligenz des breiten Publikums hilft einem bei der Lösung von Problemen. So lassen sich mit geringem Aufwand viele Informationsflüsse digitalisieren.

2. Schritt: Einbinden von Partnerunternehmen

Möglicherweise sind Ihre Partner bereits besser und umfangreicher digitalisiert, weshalb also nicht einfach deren Möglichkeiten nutzen? Sei dies mit OCI, EDI oder anderen Anbindungen – damit besteht die Möglichkeit, die Total Costs of Ownership zu reduzieren. Viele Lieferanten z.B. haben bereits eigene E-Commerce Lösungen, die sich mit den meisten ERP Systemen einfach verbinden lassen. Mit solchen Schnittstellen entstehen zusätzliche Kosten, dies sich aber rasch amortisieren lassen. Durch die zukünftig tieferen Transaktionskosten (keine Auftragsbestätigungen, Rechnungen oder Lieferterminbestätigungen) haben beide Teilnehmer einen Vorteil und sind dadurch konkurrenzfähiger. Als Vor- wie auch als Nachteil kann man jedoch die dadurch erhöhte Kundenbindung betrachten, da der Wechsel von einem Partner zum anderen eingeschränkter wird.

3. Schritt und weitere Ideen: Ausbildung oder professionelle Unterstützung

In jedem Fachbereich und in jeder Branche gibt es entsprechende Messen und Fachvorträge zum Thema der Digitalisierung. Durch das konsequente «am Thema» bleiben, sei dies durch das Lesen von Fachartikeln, durch das Studieren von Blogs, durch das Besuchen von Messen oder durch das Führen von Diskussionen mit Berufskollegen, wird man immer tiefer in das Thema eintauchen und dadurch auch ein Gefühl für das Machbare und das Nicht-Machbare erhalten. Dabei macht es auch Sinn, Best Practice Beispiele zu studieren, oder sich das Businessmodell des Marktleaders (und dessen Ansätze) zu Gemüte führen.
Die Konsumgüterindustrie (wie die Auto-, Chemie-, oder Lebensmittel-Industrie) ist den übrigen Branchen und Bereichen in der Markt- und Digitalisierungsentwicklung deutlich voraus. Dies betrifft nicht nur die Digitalisierung, sondern auch die Automatisierung, die Logistikfeinverteilung, das Marketing, die Werbung, BigData und alle weiteren Instrumente. So kann man sich diesen Umstand zu Nutze machen und neue Geschäftsmodelle, Ideen, Lösungsansätze oder Ansätze auf die eigene Branche adaptieren. Branchenfremde Firmen eignen sich besonders gut dazu, neue Ideen oder prüfenswerte Ansätze zu entwickeln. Zusätzliche Hinweise und Inputs erhält man auch, wenn man sich mit einem branchenfremden Unternehmen in gewissen Bereichen intensiver austauscht.
Aber auch der Beizug von externen Beratungsunternehmen kann sich lohnen, denn auf diese Weise erhält man einen neutralen Blick und eine Vielzahl von Out-of-the-Box Ideen. Dabei können neue Ideen entwickelt, Prozesse vereinfacht, eine umfassende Digitalisierung aufgebaut und die eigenen Ressourcen optimal eingesetzt werden.

Simultane Sprachübersetzung

In einigen Jahren werden wir auf unseren Geräten über simultane Sprachübersetzungen verfügen. Um eine einigermassen gute Übersetzungsqualität zu erhalten, wird eine grosse Menge an Computerleistung benötigt, wenn nicht sogar Ansätze aus der künstlichen Intelligenz. Aus diesem Grund wird erste massentaugliche Übersetzungssoftware erst in einigen Jahrzehnten verfügbar sein. Dennoch hat sich auch in diesem Gebiet sehr viel getan. Bereits heute gibt es eine Fülle von «Helferchen» die man sogar teilweise kostenlos auf sein Smartphone laden kann . Nachstehend sind einige davon kurz vorgestellt:

Google Übersetzer

Die App «Google Übersetzer» ist ein einfacher, praktischer und kostenloser Helfer für unterwegs, der kleine Textmengen übersetzen kann. Mittlerweile kann man aus über 60 Sprachen auswählen, von Afrikaans bis hin zu Zulu, aber natürlich lässt sich damit auch vom Deutschen ins Englische und umgekehrt übersetzen. Die App greift auf die Kamera des Smartphones zu und übersetzt den Text direkt in die gewünschte Sprache, wodurch man beispielsweise den englischen Text auf einem Plakat direkt auf dem Bildschirm des Smartphones (mittels einer App) in der eigenen Sprache ablesen kann. Zudem ist die App so ausgerüstet, dass sie die Ausgangssprache automatisch erkennt. Selbstverständlich übersetzt sie auch Text, den der User mittels Tastatur eingetippt oder per Spracheingabe aufgenommen hat. Beim Eintippen liefert die App gleich passende Vorschläge. Ausserdem zeigt die App bei Bedarf zu jedem Wort verwandte Wortgruppen und Erklärungen an. Google-Übersetzter ist ein umfassendes Tool, das in vielen Bereichen nützliche Hilfe leisten kann. Die App benötigt eine leistungsfähige Internetverbindung, weshalb der Einsatz im Ausland mit Vorsicht anzuwenden ist (Roaminggebühren).

Babylon

Babylon Translator wurde für den PC-Desktop-Bereich entwickelt, mittlerweile stehen aber auch Apps für Smartphones zur Verfügung. Die Apps ermöglichen eine Übersetzung der ca. 30 gängigsten Sprachen der Welt. Über die beiden Sprachpaare lassen sich einzelne Wörter oder auch ganze Sätze übersetzen. Pro Sprache wird ein eigener Tab angelegt, so dass man in den unterschiedlichen Sprachen schnell nachschlagen kann. Die App liefert zu jedem eingegebenen Wort die Übersetzung sowie weitergehende Informationen (Online-Glossar, Infos von Wikipedia). Wie auch beim Google Übersetzer ist eine leistungsfähige Internetverbindung notwendig.

Leo Wörterbuch – der Klassiker

Die App ist ähnlich wie die Webseite aufgebaut, weshalb man sich rasch darin zurechtfindet. Sie bietet eine Fülle von Funktionen. Einerseits kann man klassisch auf das Wörterbuch und das Nachschlagewerk zugreifen, andererseits lassen sich aber auch Verbtabellen, Aussprache, Grammatik und Definitionen abrufen. Zudem lässt sich die App als Vokabeltrainer einsetzen, der zuerst einzelne (ausgewählte) Wörter als Karteikarte angezeigt (um ein Erlernen zu ermöglichen) und danach die Wörter im Zufallsmodus abfragt. Auch hier ist eine leistungsfähige Internetverbindung nötig.

Sprachassistent Alexa von Amazon

Amazon hat mit der digitalen Sprachassistentin Alexa die menschliche Kompetenz erfolgreich durch Algorithmen ersetzt und kommt der künstlichen Intelligenz immer näher. Alexa kann die gesprochene Sprache interpretieren und dabei auch in komplexen Texten Lösungen finden, die von den Programmierern zuvor nicht kategorisiert wurden.

Alexa ist im Echo Dot Gerät integriert, wobei das Gerät die folgenden Tätigkeiten übernehmen kann:

  • Amazon Echo Dot ist ein sprachgesteuertes Gerät, das mit Hilfe von Alexa Musik wiedergibt, Ihre Smart Home-Geräte steuert, Informationen bereitstellt, die Nachrichten liest, den Wecker stellt und vieles mehr.
  • Kann über Bluetooth oder ein 3,5 mm-Stereokabel mit Lautsprechern oder Kopfhörern verbunden werden, um Musik von Prime Music, Spotify und TuneIn abzuspielen
  • Steuert Lampen, Lichtschalter, Thermostate und mehr mit kompatiblen verbundenen Geräten von WeMo, Philips Hue, Innogy, tado° uvm.
  • Hört Sie von der anderen Seite des Raumes mit 7 Fernfeld-Mikrofonen, sogar in einer lauten Umgebung, oder wenn Musik läuft
  • Kann dank des eingebauten Lautsprechers alleine als intelligenter Wecker im Schlafzimmer, als Assistent in der Küche oder an einem beliebigen Ort, an dem ein sprachgesteuertes Gerät benötigt wird, eingesetzt werden
  • Lernt immer mehr dazu – Alexa wird über die Cloud automatisch aktualisiert und erhält neue Funktionen und Skills

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Quellen: Amazon, Sept 2016

Damit aber Alexa als digitaler Sprachassistenten beim Konsument sinnvoll eingesetzt werden kann, muss der digitaler Helfer von den Hersteller und Anbieter mit den entsprechenden Informationen “gefüttert” werden – denn es stellt sich die Frage “Erkennt Alexa das eigene Produkt oder nicht?”. Diese nicht unerhebliche Bringschuld verlangt von den entsprechenden Unternehmen sehr viel ab. Sollte man sich entschliessen hier nicht mitzumachen, besteht die Gefahr, dass Alexa nur das Konkurrenzprodukt kennt und auch empfiehlt.

Watson von IBM funktioniert ähnlich. IBM vermarktet das System unter dem Stichwort «Cognitive Business». Mit Watson werden nicht-interpretierbare Daten ausgewertet und für Unternehmen verfügbar gemacht. Heute arbeiten rund 80’000 Entwickler an Verbesserungen von Watson, um Schnittstellen für Anwendungen zu entwickeln. Dabei geht es um die Klassifizierung von natürlicher Sprache in einem Programm, um automatisierte Kundendialoge, oder um die Bedeutung von Sätzen. Alexa und auch Watson sind dabei noch nicht ausgereift, dennoch wird die künstliche Intelligenz in den kommenden Jahren vermehrt Einzug in Unternehmen halten.

In allen Bereichen, in denen Kompetenz standardisiert werden kann, können solche Systeme eingesetzt werden und dadurch die entsprechende menschliche Arbeitskraft ersetzen. Dies geht von Verkäufern oder Trainern über Steuerberater, Marktforscher, Ärzte, LKW-Fahrer, Journalisten oder Sachbearbeiter hin zu Unternehmensberatern. Dies ist dabei nicht branchenspezifisch, sondern abhängig von den entsprechenden standardisierten Kompetenzen der einzelnen Unternehmen.

Messenger mit künstlicher Intelligenz

Google lancierte im September 2016 die Messaging-App Allo, welche eine künstliche Intelligenz aufweist.

Quelle: Google, Sept 2016

Dabei tritt Google mit der App Allo gegen die anderen Messenger-Dienste an, wie WhatsApp, Facebook, iMessage, Twitter oder Instagram. Die Google App hat jedoch einen «eingebauten» persönlichen Assistenten. Der Nutzer kann sich z.B. per Chat Informationen zum Wetter, zu Nachrichten, zu Restaurants oder zu Reisemöglichkeiten von der aktuellen Position aus anzeigen lassen. Man kann der App auch Wissensfragen stellen. Zudem schlägt «Allo» in Unterhaltungen mit anderen Menschen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz mögliche passende Antworten vor.