Grow VC Group – Neuigkeiten

Menschen leben und arbeiten zunehmend in digitalen Umgebungen. COVID-19 hat den Übergang zu mehr virtuellen und digitalen Interaktionen beschleunigt. Sicherheit ist in vielen Diensten ein Problem. Ein Teil des Problems besteht jedoch darin, dass Sicherheitsexperten, Unternehmen, die sich mit Kundenanliegen befassen, und sogar Regierungen sich auf negative Botschaften konzentrieren und Einschränkungen und schwer zu verwendende Tools anbieten möchten, anstatt sich auf Chancen zu konzentrieren und das Internet zu einer vertrauenswürdigeren Umgebung zu machen. Das Denken ist oft zu technisch und theoretisch und basiert nicht auf menschlichem Verhalten oder Benutzererfahrung.

Vertrauen ist eine grundlegende Grundlage für Gesellschaften und Unternehmen. Länder, in denen Menschen einander vertrauen, funktionieren in der Regel besser als Länder mit geringem Vertrauen. Es ist schwierig, ein Land oder eine Stadt sicherer zu machen, indem man einfach mehr Polizisten einsetzt oder Beschränkungen einführt. Wenn die Geschäftsparteien einander nicht vertrauen können, versuchen sie nur, sich auf kurzfristige schnelle Erfolge zu konzentrieren und wollen keine langfristigen Verpflichtungen und Investitionen eingehen. 

Wir haben die gleiche Situation im digitalen Umfeld, aber viele Parteien glauben immer noch, dass zusätzliche Beschränkungen, mehr Polizeiinstrumente und trendige, vertrauenswürdige Transaktionslösungen die Situation verbessern würden. Wir können dies auf vielen Ebenen sehen. In vielen Unternehmen sagen uns Sicherheitsbeauftragte und Experten, was nicht getan werden darf, wie riskant alles ist und erstellen allerlei Regeln für die Organisation. Regierungen verwenden manchmal auch sehr vereinfachte Modelle. Einige Länder beschränken sogar, was Menschen im Internet sehen und tun können. Aber auch die USA und Großbritannien wollen im Kampf gegen den Terrorismus oder zum Schutz von Kindern auf populistischere Modelle wie das Verbot der Ende-zu-Ende-Verschlüsselung umsteigen. Natürlich ist das eine völlig unrealistische Forderung und trägt nicht viel dazu bei, das Internet sicherer oder besser zu machen.

Wir alle wissen, wie komplex der Einsatz digitaler Banking-Apps, Identifikations- und Signaturdienste sein kann. Diese sind in der Regel aus einer sehr technischen Perspektive aufgebaut und machen etwas technisch kugelsicher. Dennoch sind sie nicht vor faulen Benutzern geschützt, wenn Benutzer den Dienst nicht nutzen oder die Sicherheitsempfehlungen vergessen, während sie den Dienst nutzen. 

Die Financial Times organisierte ihr jährliches Europäisches Finanzforum Anfang Februar, und ein zentrales Thema waren digitale Finanzdienstleistungen. Mehrere Redner betonten digitales Vertrauen als entscheidende Komponente für die Entwicklung digitaler Dienste. Heutzutage werden viele Dinge online erledigt, mit E-Mail- und Messaging-Diensten, Videoanrufen und digitalen Signaturen. Wenn die Parteien einander nicht vertrauen können, ist es völlig unmöglich, digitale Geschäfte abzuwickeln.

Facebook löscht jedes Jahr Milliarden gefälschter Profile, wir alle erhalten täglich jede Menge verdächtige E-Mails und Unternehmen erstellen Bots und gefälschte Profile auf LinkedIn, nur um Kontakte zu generieren und mehr zu verkaufen. Unternehmen nutzen Lösungen, um die Kommunikation und den Informationsaustausch intern zu sichern. Dennoch werden immer mehr Geschäfte unternehmensübergreifend abgewickelt, und in den meisten Fällen sind E-Mail, Zoom und WhatsApp die typischen Tools, einfach weil sie am einfachsten zu verwenden sind. 

Es liegt auf der Hand, dass bessere Vertrauenslösungen erforderlich sind. Aber sie sollten auf natürlichem menschlichem Verhalten aufbauen und irgendwie Vertrauen schaffen, das über Generationen hinweg in Gesellschaften und Gemeinschaften aufgebaut wurde. Kryptographie-Experten können kein digitales Vertrauen schaffen.

Typischerweise wird Vertrauen Schritt für Schritt durch menschliche Interaktion aufgebaut. Möglicherweise sind Sie in derselben Klasse in der Schule, studieren zusammen an einer Universität, arbeiten zusammen, wohnen in derselben Nachbarschaft oder haben dieselben Hobbys. Oder Sie kennen jemanden, dem Sie vertrauen, und er stellt Ihnen jemand anderen vor, und Sie vertrauen ihm sofort durch Rückschlüsse. Vertrauen ist nicht schwarz und weiß. Man baut es mit der Zeit auf, es hängt vom Kontext ab und man kann schnell das Vertrauen verlieren. Und Vertrauen basiert nicht auf einer Reihe von Regeln und Einschränkungen; es basiert in erster Linie auf positiven Erfahrungen mit jemandem.

Wir treten in eine neue Ära des digitalen Vertrauens ein. Dann hat die Pandemie die Notwendigkeit, dies zu tun, beschleunigt. Wir brauchen neue Lösungen, um digitales Vertrauen aufzubauen und zu verwalten, und sie müssen sowohl soziale als auch technische Innovationen umfassen. Und sie müssen auch mit unseren täglichen digitalen Tools wie E-Mail, Chat, Videoanrufen und Datenaustausch arbeiten. Da Vertrauen in der Gesellschaft auf positiven Erfahrungen und Chancen basiert, brauchen wir digitale Vertrauensinstrumente, die auf positiven Erfahrungen, gegenseitigem Lernen und der Suche nach mehr Möglichkeiten basieren.

Der Artikel erschien zuerst auf Disruptive.Asien.

Unternehmen sammeln seit Jahren Daten. Nützliche Daten können Wettbewerbsvorteile bieten und die Grundlage für viele Services und ein besseres Kundenerlebnis sein. Es gab auch viele Unternehmen, die Datenaggregatoren werden und Daten sammeln und verkaufen wollten. Aber die Erfolgsgeschichten von Big Data bestehen nicht im Verkauf von Daten. Manchmal sind Daten fast ein giftiges Gut. Was können wir aus der Art und Weise lernen, wie Daten am besten genutzt und monetarisiert werden? Wir haben jetzt die gleiche Frage mit personenbezogenen Daten und viele Parteien wollen die gleichen alten Fehler wiederholen.

Vor fünfzehn Jahren haben wir in einem meiner früheren Startups einen Marketingslogan entwickelt: Daten – das schwarze Gold des 21. Jahrhunderts. Es war und ist immer noch ein relevanter Vergleich, aber mit Daten Geld zu verdienen ist etwas ganz anderes als das Ölgeschäft. Dort gibt es separate Geschäftsbereiche für die Förderung und Raffinierung von Öl und den anschließenden Verkauf raffinierter Produkte. Ähnliches können wir im Datengeschäft beobachten, aber in der Wertschöpfungskette viel Geld zu verdienen, ist im Öl- und Datengeschäft ganz anders.

Google, Facebook und Amazon sind die Supermächte des Datenmarktes. Sie sammeln in erster Linie Dienste, die Daten nutzen, und bauen sie dann auf. Sie kaufen möglicherweise einige Daten von Drittanbietern, aber das ist nicht ihr primärer Weg, an Daten zu kommen, und sie verkaufen Daten auch nicht wirklich. Der Ruf von Unternehmen, die sich auf den Handel mit Daten konzentrieren, ist heutzutage ziemlich wackelig. Eine Person, die den Datenbetrieb für einen Giganten aus dem Silicon Valley leitet, hat mir einmal gesagt, dass sie immer skeptischer gegenüber dem Kauf von Daten wird, wenn sie deren Quellen nicht kennt, wie genau sie sind und wie die Unternehmen, die sie verkaufen, an sie gekommen sind es und wie sie ihre Geschäfte führen.

Verstehen Sie mich nicht falsch, einige Unternehmen erzielen erhebliche Einnahmen durch den Verkauf von Daten, und einige Unternehmen geben Hunderte Millionen für den Kauf von Daten aus. Aber es war kein Bereich für den Aufbau von Einhörnern und Unternehmen, die die Welt prägen, wie man es vielleicht vor 10 oder 15 Jahren erwartet hätte. Damals gab es große Erwartungen an den Datenaustausch und andere kreative Geschäftsmodelle für den Datenhandel.

Heutzutage werden Daten eher als Ware denn als einzigartige Wertschöpfungsquelle gehandelt. Unternehmen kaufen externe Daten, um ihre Daten anzureichern und ihren Lösungen zu helfen, Daten besser zu nutzen. Der wahre Wert entsteht, wenn Unternehmen Lösungen entwickeln, um Daten in Marketing, Vertrieb und Betrieb zu nutzen. Man könnte sogar behaupten, dass der Gewinner nicht über die meisten Daten verfügt, aber über die besten Tools, um die Daten zu nutzen. Natürlich verfügen die Internetgiganten über jede Menge Daten. Dennoch haben auch Banken, Telekommunikationsanbieter und Einzelhändler viel Geld (und die Möglichkeit, mehr einzusammeln), aber sie nutzen diese im Allgemeinen nur langsam. Diese erfolgreichen Unternehmen bieten ihren Nutzern auch den Wert der Daten an, etwa die Google-Suche, Karten und andere Dienste sowie das bessere Kundenerlebnis von Amazon.

Wir erleben jetzt die Anfänge personenbezogener Daten, also der Art und Weise, wie Menschen ihre eigenen Daten nutzen können. Manche Initiativen und Unternehmen wollen Lösungen aufbauen, die auf ideologischen Ansichten basieren; Menschen haben das moralische Recht, ihre Daten zu besitzen und zu kontrollieren. Diese haben sich nicht besonders gut geschlagen; Nur eine kleine Gruppe von Menschen interessiert sich für diese ideologischen Projekte. 

Dann gibt es Unternehmen, die Menschen dabei helfen möchten, ihre Daten zu sammeln und zu verkaufen. Dies bringt viele praktische Herausforderungen mit sich, unter anderem wie man einen Datenmarkt mit genügend Nachfrage und Angebot zum Funktionieren bringt. Auch die Preisgestaltung ist eine komplexe Herausforderung, ebenso wie die damit verbundenen Geschäftsbedingungen, ob Sie Ihre Daten für einen bestimmten Zweck verkaufen und wie Sie deren Nutzung nachverfolgen können. Es ist nicht einfach, diesen Markt für personenbezogene Daten ordnungsgemäß zum Funktionieren zu bringen. Das Versprechen, den Nutzern einen Mehrwert zu bieten, ist oft enttäuschend, etwa so, als ob man monatlich ein paar Dollar für das Ansehen von Werbung erhält. 

Die offensichtlichste Option, die bei Big-Data-Unternehmen seit über zehn Jahren funktioniert, ist vergessen. Warum bieten Sie den Menschen nicht bessere Tools zum Sammeln und Nutzen ihrer Daten? Wenn einige Unternehmen den Menschen helfen wollen, ihre Daten zu kontrollieren und zu nutzen, indem sie sie verkaufen, ähnelt das der Empfehlung an Google, Amazon und Facebook, alle von ihnen gesammelten Daten zu verkaufen. Diese Unternehmen haben ihre aktuelle Position und Macht dadurch erreicht, dass sie über erstklassige Tools zur Nutzung der erhaltenen Daten verfügen. Dasselbe gilt auch für Einzelpersonen. Wenn Sie ihnen ihre Daten zur Verfügung stellen möchten, müssen Sie die besten Tools anbieten, um diese Daten persönlich zu nutzen.

Die Nutzung personenbezogener Daten umfasst viele Konzepte, und wir kennen sie noch nicht alle. Wir brauchen einen offenen Markt, um diese Tools innovativ zu entwickeln und zu entwickeln. Aber es kann beispielsweise über Tools verfügen, um die persönlichen Finanzen besser zu planen, die besten Preise zu finden, für mehr Gesundheit und Wohlbefinden zu sorgen und Hilfe bei allen Arten von täglichen Bedürfnissen und Aktivitäten zu erhalten. Die längerfristige Vision besteht darin, eine persönliche KI aufzubauen, die ein Dashboard zur Steuerung aller täglichen Aktivitäten bietet.

Wie bei Datengeschäften könnten auch personenbezogene Daten mit externen Datenquellen angereichert werden. Beispielsweise können öffentliche Daten wie Preisvergleiche, Verkehrsdaten, öffentliche Gesundheitsdaten und Kartendaten mit personenbezogenen Daten kombiniert werden, was die Aussagekraft erhöht. Das Datenmodelltraining für maschinelles Lernen und KI verbessert sich, wenn Daten von vielen Benutzern verwendet werden können. 

In vielerlei Hinsicht ähnelt der beste Weg, personenbezogene Daten zu nutzen, dem, was die führenden Datenunternehmen seit Jahren tun. Aber es scheint, dass viele Parteien bei einer neuen Geschäftsmöglichkeit zunächst zu sehr komplexen Modellen übergehen, wie zum Beispiel der Rechtfertigung von Daten mit ideologischen Gedanken oder dem Wunsch, einen Blockchain-basierten Datenaustausch mit digitalen Rechteverwaltungssystemen aufzubauen. Oft ist es die einfachste und beste Lösung, etwas zu kopieren, das an anderer Stelle bereits funktioniert hat.

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Künstliche Intelligenz (KI) taucht überall auf, zumindest in Diskussionen. Intelligente Systeme kommen vielerorts zum Einsatz und sie werden immer smarter. Der eigentliche Flaschenhals ist jedoch nicht die Intelligenz oder das „Gehirn“ der Systeme; Es ist so, dass KI auch „Hände“ braucht, um Dinge zu tun.

KI ist in den letzten fünf Jahren zu einem sehr beliebten Schlagwort geworden. Die meisten Managementgruppen und Vorstände von Unternehmen wünschen sich eine gewisse KI-Entwicklung in ihren Organisationen. Leider stimmen die Realität sowie die tatsächlichen Anwendungsfälle und Erwartungen nicht immer überein. Das größte Problem besteht darin, dass wir nicht über ausreichend intelligente Modelle für maschinelles Lernen (ML) oder KI verfügen, um Daten zu analysieren, Aufgaben zu erledigen und Entscheidungen zu treffen.

Nehmen wir eine vereinfachte KI-Aufgabe. Ein System sammelt Daten, analysiert die Daten, trifft notwendige Schlussfolgerungen und Entscheidungen und sendet die Ergebnisse zur operativen Nutzung. Wenn ein ganzes System wie ein selbstfahrendes Auto auf KI basiert, kann die Fähigkeit, die Daten zu analysieren und Entscheidungen zu treffen, ein Engpass sein. Aber die meisten Systeme sind unterschiedlich.

Wir können ein weiteres Beispiel für die Nutzung von KI nehmen – die Automatisierung der Bearbeitung von Versicherungsansprüchen. Wir haben die gleichen Phasen, aber Daten und Interaktionen mit anderen Systemen sind viel komplexer:

1. Ein Versicherungsnehmer füllt einen Antrag aus, wahrscheinlich über ein Webformular, in manchen Fällen kann es sich jedoch auch um ein Papierformular handeln. Sie haben auch einige andere Dokumente, z.B. Quittungen, eine Strafanzeige oder ein ärztliches Gutachten. Um alles in ein digitales Format zu bringen, z.B. Möglicherweise sind OCR (Optical Character Recognition) und NLP (Natural Language Processing) erforderlich.
2. Die Versicherungsgesellschaft erhebt Daten aus anderen Quellen. Sie können beispielsweise den Versicherungsverlauf einer Person aus einer nationalen Datenbank, Bonitätsdaten, Strafregisterauszüge und Daten aus anderen ähnlichen Vorfällen nutzen. Alle Arten von Daten, die verwendet werden können, um festzustellen, ob die Informationen im Anspruch sinnvoll sind, mit anderen Datenquellen übereinstimmen, innerhalb einer statistischen Bandbreite des erwarteten Verhaltens liegen und nicht betrügerisch sind.
3. Anschließend analysiert das System die Daten und trifft eine Entscheidung. Die Entscheidung kann darin bestehen, einen bestimmten Betrag zu zahlen, nicht zu zahlen oder den Fall zur weiteren Untersuchung weiterzuleiten.
4. Wenn die Entscheidung getroffen wurde, muss das System dann einen Brief oder eine E-Mail an den Versicherungsnehmer senden, die Entscheidung und alle Dokumente speichern, den Zahlungsprozess starten und Dritte informieren (z. B. nationale Versicherungsdatenbank, Gesundheitsdienstleister, andere Parteien in der Vorfall, Polizei). 
5. Danach ist der Versicherungsnehmer möglicherweise mit der Entscheidung nicht zufrieden und kann ein neues Verfahren einleiten.

In diesem Beispiel können wir sehen, dass die Datenanalyse und Entscheidungsfindung nur einen kleinen Teil des gesamten Prozessablaufs ausmacht. Es gibt viele andere Teile, insbesondere das Abrufen von Daten aus mehreren Quellen, das Formatieren der Daten, das Eingeben von Entscheidungsdaten in andere Systeme und das Auslösen von Aktionen in anderen Systemen. Und was die Sache noch komplexer macht, ist, dass die Daten typischerweise in vielen verschiedenen Formaten vorliegen und ein Teil der Informationen fehlt oder ungenau ist (denken Sie nur an das vom Versicherungsnehmer ausgefüllte Antragsformular und fügen Sie Anhänge hinzu). Selbst der Fall, dass ein Datenwert „null“ ist, muss behandelt werden, „null“ ist nicht „null“ und kann je nach Datensatz eine Bedeutung haben oder nicht. Es werden viele Handler benötigt.

Eines meiner Unternehmen hat vor einigen Jahren ein solches System eingeführt. Obwohl es sich um ein digital hochentwickeltes Versicherungsunternehmen und -umfeld (Skandinavien) handelte, gab es noch viel zu tun. Eine typische Faustregel im Datengeschäft lautet, dass 60 bis 80 % der Arbeit auf die Vorverarbeitung der Daten entfällt. Dies ist die Realität, wenn Sie versuchen, KI in einem Unternehmen mit vielen vorhandenen Systemen zu implementieren, von denen einige ziemlich altmodisch sein können. Denken Sie nur an SAP, Netsuite und Anbindungen an Bankensysteme.

Wir können uns sogar eine modernere Lösung vorstellen, um Daten von mehreren tragbaren Geräten (Apple Watch, Fitbit, Withings, Garmin, Oura usw.) an einen Ort zu bringen und sie in ein Format zu bringen, auf dem sich ML/KI-Lösungen aufbauen lassen . Selbst das Sammeln all dieser Daten ist nicht so einfach, wie man denkt, selbst wenn von offenen APIs die Rede ist. APIs sind immer noch nicht so verbreitet, und obwohl eine API strukturiert ist, kann die Qualität der enthaltenen Daten von Quelle zu Quelle unterschiedlich sein.

Ein Begriff, der mir langsam gefällt, ist „KI-Hände“. Es handelt sich um Lösungen, wie man Daten aus vielen alten und neuen Systemen sammeln, an einem Ort formatieren und die Verarbeitungsergebnisse dann in anderen Systemen operativ nutzen kann. Unternehmen vergessen oder ignorieren oft die Entwicklung von „Händen“, wenn es schicker ist, über die neuesten Innovationen für das „Gehirn“ zu sprechen. Wie immer ist gutes Denken selten genug; Sie müssen zuerst Informationen sammeln und organisieren und dann die Dinge auf der Grundlage Ihrer Gedanken erledigen.

In Wirklichkeit sind diese „Hände“ wie Software-Roboter (RPA), die mit verschiedenen Systemen und Geräten arbeiten kann. Dazu gehören zusätzliche Softwarekomponenten (z. B. OCR, NLP, Datenbereinigung, APIs), um die Daten abzurufen und Aktionen auszulösen (z. B. E-Mails senden, Zahlung starten, Zustellung starten). Weitere nützliche Tools sind Webhooks, die beispielsweise in der serverlosen Umgebung Hintergrundaufgaben wie die Überprüfung von Daten und die Ausführung von NLP auslösen können. Dies bedeutet die Fähigkeit, mit einer Vielzahl unterschiedlicher Systeme und Formate zu arbeiten. 

Open Source ist oft die beste Möglichkeit, viele Arten von Anforderungen zu unterstützen, von kleinen und seltenen Systemen bis hin zu großen Systemen. Es gibt viele Datenformate und sogar unformatierte Daten, die kein Unternehmen in sein proprietäres System implementieren kann. Hier ist Open Source die einzige Option. Diese „Hände“ und „Gehirne“ sollten auf häufig verwendeten und weithin verfügbaren Programmiersprachen (z. B. Python) basieren, die dabei helfen, dass „Gehirne“ und „Hände“ mithilfe von Open-Source-Komponenten zusammenarbeiten.

Um mehr KI und ML zu nutzen, brauchen wir mehr und bessere „Hände“ für KI. Auch Managementgruppen müssen in diese Fähigkeiten investieren, wenn sie KI implementieren und nutzen wollen. Und das Gleiche gilt auch für Verbraucherdienste: Jemand muss Lösungen anbieten, bei denen die Daten in einem nutzbaren Format verfügbar sind und es Tools gibt, mit denen man in der Praxis Ergebnisse erzielen kann. Im letztjährigen Gartner Hype Cycle waren viele KI-Lösungen auf dem Höhepunkt des Hypes. Zur Verbesserung der Produktivität werden KI-„Hände“ benötigt.

Der Artikel erschien zuerst auf Disruptives Asien.

Automatisierung und Digitalisierung sollen die Produktivität der Arbeit steigern. Doch in den meisten Industrieländern war das Produktivitätswachstum in den letzten 20 Jahren stagnierend oder rückläufig. Dies ist in Ländern sichtbar, in denen die meisten Arbeitsplätze und insbesondere neue Arbeitsplätze nicht im verarbeitenden Gewerbe, sondern im Dienstleistungs- und Informationsbereich angesiedelt sind. Man kann also davon ausgehen, dass Technologie und Digitalisierung nicht zur Produktivitätssteigerung beitragen. Henry Ford, Jeff Bezos und Larry Page haben nicht groß gewonnen, weil sie alte Abläufe optimiert haben; Das liegt daran, dass sie völlig neue Betriebsmodelle geschaffen haben. Die Chance liegt in der Entwicklung neuer Vorgehensweisen und nicht in der Optimierung alter.

Weltberühmte Ökonomen, wie zum Beispiel Daron Acemoglu, Greg Mankiw und Berater vieler Regierungen versuchen, die Gründe für das langsamere Produktivitätswachstum zu verstehen. Ich werde nicht versuchen, alle makroökonomischen Faktoren zu verstehen, sondern mich auf kleine praktische Fragen konzentrieren, wie zum Beispiel, was die Engpässe bei der Digitalisierung und Automatisierung der Informationsarbeit sein könnten.

Ich habe vorhin darüber geschrieben, wie Wir brauchen echte Digitalisierung, keine Beratungsprojekte. Das Problem vieler Automatisierungs- und Digitalisierungsprojekte besteht darin, dass lediglich versucht wird, die bestehenden Prozesse zu optimieren und in veraltete IT-Systeme zu implementieren. Sowohl diese Prozesse als auch Systeme wurden entwickelt, bevor die aktuellen Möglichkeiten digitaler Dienste ohne weiteres verfügbar waren. Das optimale Modell wäre, neue Prozesse mit der neuesten Technologie aufzubauen und sich dabei auf den tatsächlichen Wert des Unternehmens für seine Kunden zu konzentrieren. Wenn Sie alte Prozesse automatisieren, die unnötig sind, um den Kunden einen Mehrwert zu bieten, verbessert dies nicht die Produktivität. Deshalb gewinnen wirklich digitale Unternehmen wie Amazon, Facebook, Google, Netflix, Alibaba und viele Startups Aufträge von alten Unternehmen.

Es erfordert viel Mut von Management und Investoren, alte Modelle zu durchbrechen, anstatt sie nur zu „optimieren“. Die Realität ist, dass die Feinabstimmung alter Modelle mit alter IT zu einer geringfügigen prozentualen Produktivitätsverbesserung führen kann. Wenn Sie jedoch viel mehr erreichen möchten, vielleicht einen Gewinn von 100 oder 1,000 Prozent, müssen Sie neue Modelle erstellen, um mit der neuesten Version zu arbeiten Technologie.

Ich habe vorhin auch darüber geschrieben der Trend zu Low-Code und Citizen-Developmentund wie es selten dabei helfen kann, robuste, gut geplante Lösungen umzusetzen. Dies ist ein weiteres Beispiel dafür, warum die Automatisierung von Prozessen nicht immer einen signifikanten Mehrwert bringt, wenn die Bürgerförderung im Trend liegt. Angenommen, ein Unternehmen muss neue Betriebsmodelle entwickeln, damit Kunden digital mit ihm kommunizieren können, und es digitalisiert alle internen und Lieferanteninteraktionen. In diesem Fall funktioniert es nicht, wenn jeder Mitarbeiter (d. h. Bürger-Entwickler) beginnt, seine Routinen aus dem vordigitalen Zeitalter zu automatisieren.

Es ist eine traurige Tatsache, dass echte Automatisierung auch einige Arbeiten überflüssig macht. Wenn man Mitarbeiter einfach etwas automatisieren lässt, das ihnen nicht gefällt, macht das ein Unternehmen nicht wesentlich effektiver. Natürlich kann jeder Einzelne und jede Abteilung effektiver arbeiten, wenn langweilige Routinen abgeschafft werden. Aber in Wirklichkeit erfordern bedeutende Veränderungen viel grundlegendere Veränderungen. Ein Plattenladen wird nicht zu einem neuen Spotify, nur weil die Mitarbeiter einige ihrer Routinearbeiten automatisieren. Und ein stationärer Einzelhändler wird nicht zu einem neuen Amazon, wenn Mitarbeiter ihre Routinen automatisieren. Diese Unternehmen benötigen eine neue Arbeitsweise mit neuen Prozessen und neuen Rollen für ihre Mitarbeiter. Das Aufdecken bestehender Prozesse und deren Automatisierung kann einige Einsparungen bringen, aber wenn Sie neue Arbeitsweisen auf der Grundlage neuer Tools schaffen, können Sie ein völlig neues Geschäft aufbauen.

Im Mittelpunkt dieser Veränderungen stehen KI, Digitalisierung und Automatisierung (einschließlich RPA, Robotic Process Automation). Heutzutage sind sie Hype-Begriffe, und es ist leicht, sich über sie lustig zu machen. Ihr Ruf leidet, wenn diese Technologien nicht angemessen genutzt werden; Sie werden zur Schaufensterdekoration, wie Lippenstift bei einem Schwein. Angenommen, Sie fügen ein wenig KI und ein wenig Automatisierung zu Ihren alten Prozessen und Systemen hinzu. In diesem Fall werden sie dadurch nicht digitaler oder intelligenter, sondern es kommt lediglich zu einer weiteren Ebene der Komplexität und möglicherweise auch technischer Probleme. Einige Unternehmen würden gerne Maschinen einsetzen, um Menschen zu beobachten, und KI nutzen, um eine Automatisierung für die Ausführung derselben Aufgaben zu schaffen. Es klingt nach einer aufregenden technischen Vision, aber es ist eine seltsame Idee, dass das optimale Modell für Maschinen darin bestünde, zu kopieren, wie Menschen etwas traditionell gemacht haben.

Henry Ford baute nicht ein Auto für jedermann, indem er die altmodischen Werkstattwagenbauer aufforderte, einige ihrer Abläufe zu automatisieren. Jeff Bezos hat den Einzelhandel nicht digitalisiert, indem er Leute, die telefonische Bestellungen entgegennehmen und Bestellformulare auf Papier ausfüllen, gebeten hat, VoIP-Anrufe zu nutzen und Bestellpapiere zu scannen. Die Google-Gründer haben das Online-Anzeigengeschäft nicht revolutioniert, indem sie eine Online-Kopie der Gelben Seiten erstellt haben. Sie haben von Grund auf neue Modelle entwickelt, um ihren Kunden mit der neuesten Technologie den besten Wert zu bieten. Doch viele Unternehmen versuchen immer noch, ihre Abläufe weiterzuentwickeln, indem sie alte Modelle durch neue Tricks ergänzen.

Automatisierung, KI und Digitalisierung werden die meisten Unternehmen verändern und die Art und Weise, wie Informationen funktionieren, erheblich verändern. Die Verbesserung bestehender Prozesse ist eine Multimilliarden-Dollar-Chance, aber die Schaffung neuer, effektiverer Modelle für den Betrieb kostet Hunderte von Milliarden oder Billionen Dollar. Verbesserungen bringen kurzfristige Erfolge; Neue Betriebs- und Geschäftsmodelle schaffen Unternehmen, die sich für die Zukunft durchsetzen.

All dies erfordert Mut vom Management und von den Investoren. Sie müssen mutig genug sein, alte Betriebsmodelle und alte Systeme zu verwerfen. Es ist schön, jedem Mitarbeiter zu versprechen, dass sich nichts ändern wird, oder den Anlegern ein stabiles Wachstum von zwei Prozent zu versprechen. Dennoch führt dieses Modell, wie wir im Einzelhandel gesehen haben, zu enormen Einbrüchen, insbesondere wenn Wettbewerber die Geschäfts- und Marktregeln ändern. Führungskräfte, die große Erfolge erzielen wollen, sollten damit beginnen, ihre Abläufe auf der Grundlage von Softwarerobotern, KI und digitalen Prozessen aufzubauen, und nicht nur darauf hoffen, dass die alten Modelle noch ein bisschen besser gemacht werden können. Und sie sollten heute beginnen.

Der Artikel wurde zuerst veröffentlicht am Disruptives Asien.

Ein Personal Trainer gibt Ihnen Anweisungen, was Sie im Fitnessstudio tun sollen. In den meisten Fällen fragt sie oder er Sie nur nach grundlegenden Dingen, etwa nach Ihrem Ziel, Gewicht zu verlieren oder Muskeln aufzubauen, und vielleicht auch, wie oft Sie schon einmal ins Fitnessstudio gegangen sind. Eine wachsende Gruppe von Gesundheitsberatern verrät Ihnen, wie Sie besser schlafen, essen und arbeiten können. Möglicherweise werden Sie gebeten, ein Schlaf- und Ernährungstagebuch zu führen. Heutzutage verfügen die Menschen immer mehr über tragbare Geräte zur Messung täglicher Aktivitäten, Herzschlag, Schlaf, Blutzucker und vielen anderen Dingen. Es besteht jedoch immer noch ein sehr schwacher Zusammenhang zwischen Daten, Wohlbefinden und Schulungsdiensten. Dies wird sich jedoch ändern.

Ich habe von Schlafberatern gelesen, deren Hauptaufgabe darin besteht, Menschen beizubringen, einige Wörter zu wiederholen, wenn sie versuchen einzuschlafen. Man sagt, es hilft, sich zu entspannen und besser zu schlafen. Heutzutage verfügen die Menschen jedoch über mehrere Geräte, die ihren Schlaf, die Herzfrequenz beim Einschlafen, die Schlafintervalle, sogar die Körpertemperatur und die Belastung des Tages messen. Wäre es nicht besser, wenn diese Schlafberater Ihre Daten nutzen und nicht nur Mantras unterrichten könnten?

Während des COVID-Lockdowns waren viele Fitnesscenter geschlossen. Sie begannen, Online-Dienste anzubieten, darunter virtuelle Personal Trainer-Sitzungen, Online-Übungskurse und Videos zum Training zu Hause. Aber das ist hauptsächlich eine einseitige Kommunikation. Das Fitnesscenter verwendet Ihre Daten nicht, um einen individuelleren Plan für Sie zu erstellen. Warum nicht? Technisch wäre es durchaus machbar, allerdings müssten für dieses Modell neue Dienste entwickelt werden. Viele Kunden wären bereit, für persönliche Dienstleistungen mehr zu zahlen als für Standardkurse.

Die Welt ist voll von Dienstleistungen zum Abnehmen. Menschen zahlen für Online-Dienste, um Anleitungen für die tägliche Ernährung und Bewegung zu erhalten. Einige Dienste helfen dabei, Ihre Kalorien zu verfolgen, indem Sie Ihre täglichen Lebensmitteleinträge aufzeichnen. Die meisten Dienste sind noch elementar und nutzen keine Daten, die von tragbaren Geräten verfügbar sind. Heutzutage können Sie den Blutzuckerspiegel sogar in Echtzeit verfolgen. Es wäre sehr nützlich mit Trainings-, Herzfrequenz- und Schlafdaten für persönliche Gewichtskontrolldienste.

Der Markt für Wearables wächst. Insbesondere der Smartwatch-Markt wächst laut Marktforschung stetig, etwa 20 % pro Jahr, und wird bis 100 voraussichtlich fast 2027 Milliarden US-Dollar erreichen, von 150 Milliarden US-Dollar in diesem Jahr. Smartwatches nehmen Marktanteile von einigen anderen frühen Geräten ein, die nur Schritte und Herzfrequenzdaten maßen, also grundlegende Dinge. Gleichzeitig wachsen neue Kategorien, wie Smart Rings (z. B. Oura) und Blutzucker, Stoffwechsel-Gesundheits-Apps (z. B. Stufen und Veri). Withingswar einige Jahre lang Teil von Nokia, aber Nokia verkaufte es an seine Gründer zurück und schrieb es ab, gerade als der Markt zu wachsen begann. Es handelt sich um ein Unternehmen, das über eine umfangreichere Produktpalette verfügt, die von Uhren über digitale Blutdruckmessgeräte bis hin zu Geräten zur Schlafüberwachung unter der Matratze reicht.

Also, die Leute sind es Ich fange an, viele persönliche Daten zu sammeln. Doch viele Menschen sind immer noch verwirrt, wie sie diese Daten nutzen sollen. Apple Health ist ein Dienst, der dabei hilft, Daten von mehreren Geräten zusammenzuführen, wenn Sie ein iPhone besitzen. Aber es ist wahrscheinlich das verwirrendste und schlechteste UX-Produkt, das Apple hat. Wie bei Geschäftsdaten benötigen Menschen Tools, um die Daten zu nutzen, und Rohdaten sind schwer zu verstehen.

Es gibt auch andere Gesundheitsdatenquellen. DNA-Tests bieten Informationen über persönliche genetische Profile. In einigen Ländern werden digitale Gesundheitsakten zunehmend verfügbar. Diese Daten könnten auch mit Wearable-Daten kombiniert werden.
Das klingt nach einer perfekten Übereinstimmung. Gesundheitsdienste sollten persönlicher werden und auf realen Daten basieren, nicht nur auf einigen Standardanweisungen, denn Menschen sind tatsächlich Individuen und unterschiedlich. Tragbare Geräte liefern immer mehr Datenpunkte, die schwer zu interpretieren sind. Beide Parteien könnten ihr Geschäft verbessern, wenn sie lernen würden, die Dienste der anderen Partei besser zu nutzen.

Wie kann das in der Praxis passieren? Dafür gibt es mindestens drei Möglichkeiten:

1. Hersteller tragbarer Geräte könnten beginnen, mehr Apps und Dienste anzubieten, um Daten im täglichen Leben zu nutzen. Sie werden in diesem Bereich wahrscheinlich etwas unternehmen, aber es ist nicht ihr Kerngeschäft, und die Menschen sollten in der Lage sein, Daten aus vielen Quellen zu kombinieren und nicht nur Daten aus gerätespezifischen Silos zu verwenden.
2. Gesundheitsdienste könnten anfangen, Dienste anzubieten, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und Möglichkeiten zu entwickeln, diese zu nutzen. Die meisten dieser Dienstleister (Fitnessstudios, Personal Trainer oder Gesundheitsberater) sind jedoch keine Experten für Datentechnologie.
3. Es wird Player geben, die dabei helfen, Daten aus vielen Geräten und Quellen zu sammeln und sie in einem einfachen Format anzubieten. Dritte können Anträge stellen, damit Einzelpersonen und Gesundheitsdienstleister die Daten nutzen können. Dies ist der praktikabelste Weg, um mit vielen Datenquellen zu arbeiten, über Datentechnologiekompetenz zu verfügen und mit vielen Gesundheitsdienstleistern zusammenzuarbeiten. Dies ist auch die beste Lösung, um den Datenschutz der Daten zu gewährleisten.

Jeder professionelle Unternehmensberater analysiert in der Regel die Zahlen und Prozesse eines Unternehmens, bevor er mit der Erteilung von Anweisungen beginnt. Es wäre bizarr, einen Berater zu haben, der versuchen würde, die Gesundheit eines Unternehmens zu verbessern, ohne sich die vorhandenen Daten anzusehen. Aber in der Gesundheitsberatung ist es immer noch sehr typisch. Das wird sich in den nächsten Jahren ändern und wir werden Gesundheitsdienste sehen, die auf tatsächlichen personenbezogenen Daten basieren. Und dieser Markt wird schnell wachsen; Menschen sind bereit, für eine bessere allgemeine Gesundheit und ein besseres Wohlbefinden zu zahlen.

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Als ich meine Karriere in den 1990er Jahren begann, arbeitete ich als Softwareentwickler für ein Unternehmen, das Spielautomaten und Casinosysteme herstellte. Eines Tages tauchte eine Gruppe von Beratern in unserer Abteilung auf. Sie teilten uns mit, dass unsere Softwareentwicklung nicht sehr effizient sei und dass mit neuen visuellen Tools dieselbe Arbeit viel effektiver erledigt werden könne. Sie versprachen, in sechs Monaten mit einigen Entwicklern die Software für unsere neueste Gaming-Plattform neu zu entwerfen. Zuvor hatten wir mit fast 20 Leuten zwei Jahre gebraucht, um das Gleiche zu tun. Unser Management kaufte ihre Geschichte. Also begannen sie, die Software neu zu schreiben, und von da an mussten wir uns alle an visuelle Drag-and-Drop-Entwicklungstools für Zustandsmaschinen gewöhnen. 

Das Gleiche passiert wieder. Low-Code und Bürgerentwicklung sind wieder im Trend und Unternehmen verkaufen aktiv ihre teuren Tools, mit denen jeder Software entwerfen oder Aufgaben automatisieren kann. Warum kostspielige Entwickler, wenn Sie Ihren Mitarbeitern beibringen können, ihre täglichen Anforderungen mit einfachen Drag-and-Drop-Tools zu verwalten? Die gesamte Softwarebranche wird sich erneut verändern!

Büroarbeitsautomatisierung (z.B. RPA-Tools) ist ein modischer Bereich, den Bürgerentwickler angenommen haben. Das Gleiche gilt auch für Datenanwendungen. Warum teure Datenwissenschaftler, wenn man einfach jedem Low-Code-Tools anbieten kann, um Informationen und Erkenntnisse aus Rohdaten zu gewinnen? Ich habe sogar von denselben Low-Code-Tools gehört, die es Einzelpersonen ermöglichen, Apps mit ihren persönlichen Gesundheitsdaten zu erstellen. Klingt gut?

Drei Monate später kamen diese Berater zu uns zurück. Sie sagten uns, dass es keinen Sinn mache, die gesamte Spieleplattform-Software neu zu entwickeln, aber sie könnten einen kleineren Teil erstellen, um ihre Argumente zu beweisen. Daher wurde vereinbart, dass sie mit ihrem Modell und Werkzeug nur in kleinen Komponenten neue Software entwickeln würden, beginnend mit einem Gerät, das Münzen erkennt, wenn die Spieler sie eingeben.

Aber ist es so einfach? Warum zahlen die weltweit führenden Softwareunternehmen im Silicon Valley jährlich 250,000 US-Dollar für gute Entwickler, wenn sie einfach zufällige Leute von der Straße (oder zumindest Büros) nehmen und sie dazu bringen können, Software mit Low-Code-Tools zu erstellen? Oder warum sich über einen Mangel an Datenwissenschaftlern beschweren, wenn man jeden Büroassistenten dazu bringen kann, mit Low-Code-Tools die Relevanz von Daten zu ermitteln?

Noch zwei Monate (Gesamtzeit jetzt fünf Monate) und die Berater kamen zu uns zurück. Diesmal sagten sie, dass es keinen Sinn mache, also würden sie den Code, den wir bereits erstellt hatten, neu schreiben. Sie könnten ein Handbuch zum Entwerfen hochwertigerer Software schreiben und ihr Design-Tool auch an uns verkaufen, damit wir es zur Verbesserung unserer Softwareplanung nutzen könnten. 

Manche Menschen bauen ihr eigenes Haus, andere nutzen vorgefertigte Entwurfszeichnungen. Aber möchten Sie einen Wolkenkratzer oder eine Brücke besichtigen, die von einem „bürgerlichen Bauingenieur“ entworfen wurde? Oder möchten Sie einen Bürgerpilotenflug mit einem automatisierten Flugzeug unternehmen? Warum ist es notwendig, teurere Berufspiloten zu haben?

Ich meine nicht, dass wir eine offizielle Akkreditierung als Softwareentwickler haben sollten, aber es ist eine Tatsache, dass die komplexesten Systeme der Welt heutzutage mit Software erstellt werden. Es ist nicht einfach, komplexe kritische Systeme aufzubauen. Es ist viel komplizierter als der Entwurf eines Wolkenkratzers oder einer Brücke. Für die Konstruktion stehen Ihnen präzise Formeln zur Durchführung von Berechnungen zur Verfügung, aber viele Strukturen von Softwarelösungen sind so komplex, dass Sie keine Formeln oder einfachen Modelle haben können, um zu beweisen, dass sie funktionieren. Ich persönlich habe Menschen ohne Erfahrung oder Ausbildung gesehen, die versuchten zu verstehen, wie man Software entwickelt, insbesondere robuste Software. Es funktioniert nicht richtig; Eine Studie zeigt, dass elf von zwölf Bürger-Entwickler-Projekten scheitern.

Es gibt Aufgaben, die Menschen leicht programmieren können. Manche Leute erstellen Excel-Makros für ihre eigenen Zwecke. Menschen stellen einige einfache Werkzeuge her, die ihnen bei alltäglichen Aufgaben helfen; Sie wissen, wie man sie verwendet, ohne sich mit falschen Dateneingaben oder bestimmten Situationen auseinandersetzen zu müssen. Gleichzeitig ist es nicht ideal, die Entwicklung komplexerer Software mit diesen vereinfachten Tools Bürgerentwicklern zu überlassen.

Es ist auch gut, die Definitionen klar zu formulieren. Manchmal verwendet Low-Code-Marketing Beispiele wie Designtools, die überhaupt keinen Code benötigen. Low-Code ist ein Softwareentwicklungsansatz, der zum Erstellen von Anwendungen und Prozessen nur wenig oder vereinfachte Codierung erfordert. Ein Drag-and-Drop-Grafikdesign-Tool für Endbenutzer ist also kein Low-Code-Entwicklungstool, bis Sie Ihr Publikum davon überzeugen möchten, dass es ein großartiges Beispiel für Low-Code ist.

Ich habe gerade einer Organisation zugehört, die in Tools zur Bürgerförderung investiert und Hunderte von Stunden darauf verwendet hat, Tausenden ihrer Mitarbeiter den Umgang mit diesen Tools beizubringen. Aber sie können immer noch nur grundlegende Dinge tun. Das Management gab zu, dass es ihnen nicht erlauben würde, geschäftskritische oder wichtige Lösungen und Prozesse zu entwickeln oder komplexere Software zu implementieren.

Schließlich, nach sechs Monaten in meinem frühen Karrierefall, konnten die Berater mit ihrem visuellen Tool keine Software implementieren. Sie kamen mit einem Handbuch zur besseren Codierung zu uns und organisierten einen halbtägigen Workshop. Ehrlich gesagt erinnere ich mich nach all den Jahren nicht mehr allzu sehr an diese Sitzung, aber eine ihrer Behauptungen war, dass visuelle Werkzeuge besser seien als Softwarecode, weil Menschen von Natur aus visuell seien. Unsere Entwickler waren mit ihnen nicht einverstanden, weil sie der Meinung waren, dass diese visuellen Tools für ernsthafte Programmieranforderungen nicht geeignet seien. Nach dem Workshop hörten wir nichts mehr von diesen Beratern und stellten weiterhin Maschinen mit professionellen Programmiersprachen her.

Diese Berater wurden für diese sechs Monate und ihr Designtool bezahlt, dann fanden sie den nächsten Kunden (Opfer). Das Gleiche passiert wieder; Unternehmen kaufen Softwarelizenzen und schulen, um alle ihre Mitarbeiter dazu zu bringen, Software zu erstellen. Verstehen Sie mich nicht falsch; Ich glaube, dass sich Softwareentwicklungstools und -methoden weiterentwickeln und viele Tools dabei helfen können. Es ist jedoch wichtig, den Unterschied zwischen persönlichen Tools zur Automatisierung oder Erstellung von Excel-Makros und der Erstellung zuverlässiger Software zu verstehen, die viele wichtige Systeme und Prozesse ausführen kann. Die Realität ist, dass die Welt mehr professionelle Softwareentwickler und zuverlässigere Software braucht. Wir dürfen professionelle Softwareentwicklung und ihre Tools nicht vermischen. Mit einigen vereinfachten Tools kann jeder Büroangestellte einige Makros erstellen oder seine eigenen einfachen Aufgaben automatisieren; Es handelt sich um völlig unterschiedliche Domänen.

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Dies ist normalerweise der Zeitpunkt, Vorhersagen für das kommende Jahr zu treffen. In der Regel liegt der Schwerpunkt auf Technologie- und Geschäftstrends und der Bewertung, welche Trends im nächsten Jahr zum richtigen Zeitpunkt passen könnten. Diesmal ist es anders. Im Jahr 2020 störte die Pandemie die normalen Trends. Es stoppte einige Unternehmen, veränderte einige und beschleunigte andere. Was können wir also erwarten, wenn Impfstoffe hoffentlich das Blatt der Pandemie wenden?

Wenn wir das Jahr 2020 kurz zusammenfassen, hat es das digitale Geschäft um einige Jahre beschleunigt, Reise- und Gastgewerbeunternehmen zum Erliegen gebracht, viele Aktivitäten von stationären Geschäften auf online verlagert und den Menschen den Umgang mit vielen neuen technischen Tools beigebracht. Im Jahr 2021 stellt sich die Frage, welche dieser Trends anhalten werden, welche die Zeit bis zur Zeit vor der Pandemie zurückdrehen werden und welche Unternehmen sich für immer verändert haben.

Ein oder zwei Jahre werden den Menschen nicht grundlegend verändern. Menschen können lernen, neue Dienstleistungen und Produkte zu nutzen, aber die Grundbedürfnisse ändern sich nicht. Nehmen wir zum Beispiel die Art und Weise, wie Menschen sich an Essenslieferdienste gewöhnt haben, aber immer noch den Wunsch haben, andere Menschen kennenzulernen. Menschen suchen auch nach einfachen Lösungen, zögern aber meist, Dinge zu tun, die sie nicht verstehen oder nicht getestet haben. Aber Hauslieferungen und Zoom-Meetings wurden, weil sie übernommen werden mussten, zu alltäglichen Optionen, die wir schnell effektiv zu nutzen lernten. 

Wie sind also die Aussichten für 2021? Wir müssen darüber nachdenken, was die Menschen im Jahr 2020 gelernt haben und was sie im Jahr 2020 verpasst haben. Dann müssen wir auch darüber nachdenken, welche Technologien und Dienste im Jahr 2020 einen Sprung gemacht haben. Wir können auch bewerten, welche Trends vor der Pandemie begonnen haben und welche Die Pandemie hat sich beschleunigt. Auf dieser Grundlage können wir etwas genauer einschätzen, was uns erwartet.

Digitale Dienste helfen Menschen in vielen Situationen. Virtuelle Meetings helfen uns, Zeit und Geld zu sparen. Digitale Signaturen erleichtern die Abwicklung von Verträgen und die Inanspruchnahme von Rechtsdienstleistungen. Die Lieferung nach Hause macht den Lebensmitteleinkauf einfacher und schneller. Manchmal ist es effektiver, von zu Hause aus zu arbeiten. Dies waren offensichtliche Veränderungen im Jahr 2020, aber sie sind immer noch gute Beispiele für Trends, die sich auch nach der Pandemie fortsetzen werden.

Fluggesellschaften, Hotels, Restaurants und viele andere Gastronomiebetriebe mussten im Jahr 2020 einiges einstecken. Viele Menschen haben ihre Ansichten über Reisen und Essen gehen geändert und fragen sich, ob sie in Zukunft so viele Flüge nehmen müssen. Dieser Teil ist wahrscheinlich viel komplizierter. Die Menschen möchten immer noch neue Orte sehen, andere Menschen sehen und sich vom Alltag und der Umgebung lösen. Aber gleichzeitig viele Unternehmen denken wahrscheinlich noch einmal über den Wert von Geschäftsreisen nach und physische Treffen.

Die Menschen sehen den Wert von physischen Treffen und Bewirtungsdiensten jetzt in einem neuen Licht, nachdem sie so lange ohne sie gelebt haben. Die Menschen haben auch festgestellt, dass sie von zu Hause oder von abgelegenen Orten aus genauso effektiv arbeiten können. Dennoch deuten die Daten darauf hin, dass die Flugbuchungen für Ende 2021 stark sind und dass neue Geschäftsmodelle wie monatliche Abonnements für Flüge entstehen.

Einzelhandelsunternehmen haben am meisten unter Lockdowns und Einschränkungen gelitten. Viele Einzelhändler, auch namhafte, alteingesessene Kaufhäuser und Ketten, schließen. Aber es wäre so Es ist ein Fehler zu glauben, dass die Pandemie der einzige Grund war dafür. Der stationäre Einzelhandel steckt seit Jahren in Schwierigkeiten, und überraschenderweise hat es bei einigen Kunden so lange gedauert, bis sie auf Online-Shopping umgestiegen sind und Heimlieferdienste in Anspruch genommen haben.

Die COVID-Situation hat nicht nur Auswirkungen auf Verbraucherunternehmen. Auch das B2B-Geschäft hat sich verändert. Wir hatten keine Messen, Konferenzen und Treffen, um neue Produkte, Dienstleistungen und Kontakte zu finden. Dies hat die Einführung von „Self-Service“-Online-Verkaufskanälen vorangetrieben, gleichzeitig ist der traditionelle „persönliche“ Verkauf für die meisten B2B-Unternehmen jedoch von entscheidender Bedeutung. Es besteht kein Zweifel, dass auch B2B-Unternehmen gelitten haben, und es wird sicherlich nach der Pandemie zu Insolvenzen kommen, wenn Unternehmen gezwungen sind, einen Realitätscheck durchzuführen.

Basierend auf dem oben Gesagten sind hier einige meiner Prognosen für 2021:

1. Reise-, Gastgewerbe- und Dienstleistungsunternehmen werden zunehmen, wenn die Einschränkungen und Risiken der Pandemie vorüber sind. Dies bedeutet nicht, dass alle Unternehmen in der Branche überleben werden oder dass die Dienstleistungen die gleichen sein werden wie vor 2020. Dennoch wird es ein ausgezeichneter Zeitpunkt für neue Unternehmen sein, in die Branche einzusteigen, einige bestehende Unternehmen zu übernehmen und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.
2. Mehr Einzelhandelsgeschäfte werden online stattfinden, und die Geschäfte in den Haupteinkaufsstraßen werden weiterhin scheitern. 
3. Mehr Dienste werden digital und online angeboten, aber das bedeutet nicht, dass alle neuen digitalen Dienste profitabel sein werden. Der Wettbewerb wird in vielen Bereichen hart sein und Unternehmen müssen erhebliche Volumina erzielen, um zu überleben. Um dies zu erreichen, müssen viele global agieren. 
4. Eine größere Chance als digitale Verbraucherdienste wird die Bereitstellung von Komponenten sein, die es den Verbrauchern einfacher, sicherer und effektiver machen, Dienste zu nutzen. Dazu gehören eine bessere Nutzung von Daten für Verbraucher, ein größeres Vertrauen in Dienste und Dritte sowie Lösungen zur Verbesserung des Kundenerlebnisses (z. B. VR/AR für Einkäufe, bessere Plattformen für Fernunterricht und bessere Lösungen für die Verwaltung von Hauslieferungen).
5. Das Gewerbeimmobiliengeschäft wird erhebliche Veränderungen erfahren. Viele Einzelhandelsgeschäfte werden verschwinden, der Bedarf an Büroflächen wird sich ändern und neue Anforderungen werden entstehen. Beispielsweise benötigen Unternehmen neue Arten von Büroräumen, um Menschen unterzubringen, die von zu Hause aus arbeiten und gelegentlich ins Büro kommen. Dabei handelt es sich eher um „Hot Desks“ als um Kabinen.
6. E-Commerce-Betriebe müssen möglicherweise das Kundenerlebnis und das Marketing verbessern, indem sie Ausstellungsräume nutzen, an denen Kunden die Produkte physisch sehen und Bestellungen aufgeben können und an denen Unternehmen für ihre Marken werben können. Auch Cafés und Restaurants benötigen mehr Platz, um die soziale Distanzierung zu gewährleisten.
7. Die Menschen werden sich der Gesundheits- und Wohlbefindensthemen bewusster werden und tragbare Geräte werden ihnen mehr Daten liefern. Dadurch werden viele neue digitale Dienste entstehen, um das Wohlbefinden zu verbessern, die Gesundheit zu überwachen und bei Bedarf Ferngesundheitsdienste in Anspruch zu nehmen.

Dies sind nur einige Beispiele dessen, was wir erwarten, aber sie veranschaulichen die Veränderungen und Trends, die wir nach der Pandemie erleben werden. Die größte Frage ist natürlich, ob die Massenimpfung die Rückkehr zu einer gewissen Normalität beschleunigen wird oder ob uns neue Überraschungen bevorstehen. Wie auch immer, wir müssen uns immer auf die nächste Geschäftsphase vorbereiten und bereit sein, wenn sie kommt.

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TikTok ist aber auch eine große Erfolgsgeschichte ein großes politisches Thema. Ein weniger bekannter Teil ist, wie TikTok mit seiner Viralität das Modell sozialer Netzwerke stört. Es erinnert mich an die alte Debatte, bei der es um persönliche Interessen oder soziale Netzwerke geht.
Ist es möglich, dass das traditionelle Konzept sozialer Netzwerke an seine Grenzen stößt? Verändert das TikTok-Modell die gesamte Landschaft der sozialen Plattformen?

Vor über 15 Jahren gründeten ein kleines Team und ich das wahrscheinlich erste Datenanalyseunternehmen für soziale Netzwerke der Welt (Xtract). Das war lange vor dem Erfolg von Facebook, LinkedIn oder Twitter. Wir begannen mit verschiedenen Arten von Unternehmen zusammenzuarbeiten, die über soziale Verbindungsdaten verfügten, darunter Telekommunikations- und Online-Dienste. Wir haben Tools zur Analyse der Daten entwickelt, um gezielte Marketingaktivitäten durchzuführen.

Unsere Software hat Milliarden oder sogar Billionen Datenpunkte analysiert und wir haben auch untersucht, wie Einfluss in sozialen Netzwerken funktioniert. Warum sollten Menschen von anderen beeinflusst werden, etwas zu kaufen, abzuwandern oder aktive Nutzer zu werden? Das Ergebnis war, dass nicht nur der Influencer oder das soziale Netzwerk zählte. Es hing auch vom Kontext ab, beispielsweise davon, um welches Produkt es sich handelte. Es ist ganz natürlich zu verstehen, wie eine Person Sie beim Autokauf beeinflussen kann und eine andere Person, welche Bücher Sie lesen, und manchmal ist Ihre eigene Meinung wichtiger als die Ihres sozialen Netzwerks.

Es gibt viele Möglichkeiten, das Verbraucherverhalten zu analysieren, um Präferenzen zu verstehen und diese am besten zu profilieren. Profiling kann auf allen Arten verfügbarer Daten basieren, wir können es jedoch in vier Hauptkategorien einteilen:

1. Demografische Daten (z. B. Alter, Geschlecht, Wohnort, Bildung)
2. Verhalten (Produkte, die Sie verwenden und kaufen, Zeitungen, die Sie lesen, Musik und Filme, die Sie mögen, Hobbys usw.)
3. Soziales Netzwerk (mit wem Sie verbunden sind und wie stark)
4. Psychometrie (z. B. Persönlichkeitstypen).

Soziale Netzwerkdienste waren in den letzten 15 Jahren eine große Erfolgsgeschichte, weil sie in der Lage waren, die Zeit der Nutzer und auch der Werbetreibenden zu gewinnen. Social Graphs spielen bei diesen Diensten eine entscheidende Rolle, d. h. Menschen teilen Inhalte mit ihren Kontakten und auf diese Weise verbreiten sich Inhalte unter den Nutzern.

Nun kommen wir zurück zum TikTok-Modell. Mit über 500 Millionen Nutzern weltweit ist die Entwicklung rasant angestiegen. Aber TikTok ist kein wirklicher sozialer Netzwerkdienst, auch wenn die Viralität im Mittelpunkt steht. Menschen teilen Videos nicht in erster Linie in ihrem sozialen Netzwerk, sondern basierend auf Kategorien und Hashtags. Den Nutzern stehen hervorragende Tools zur Erstellung ihrer Videos zur Verfügung und sie können vorhandene Ideen und Materialien nutzen, z.B. Duette mit anderen Videos erstellen und diese dann teilen. Sie können auch sehen, wie verschiedene Kategorien und Hashtags Aufrufe erhalten, und ihre Videos darauf basierend ausrichten und auf diese Weise nutzen.Trends'.

Dieses Modell bietet auch neuen Nutzern viel mehr Möglichkeiten, viele Zuschauer anzulocken. Im traditionellen sozialen Netzwerk braucht es Zeit, Kontakte und Follower zu bekommen. Und bei den herkömmlichen Videodiensten (wie YouTube) bevorzugen die Algorithmen diejenigen, die schon lange veröffentlichen und viele Aufrufe haben. Es wird manchmal gesagt, dass das chinesische Geschäftsmodell, das geistige Eigentumsrechte und Urheberrechte weniger respektiert, es jedem ermöglicht, jeden Tag die neuesten Ideen und Produkte zu nutzen und zu versuchen, sie für morgen zu verbessern. TikTok folgt in gewisser Weise diesem Prinzip: Jeder kann die angesagten Inhalte sehen und sie nutzen, um seinen eigenen Erfolg aufzubauen.

Dies ist nicht nur für TikTok und Videos relevant. In einer kürzlichen Diskussion mit den Chefwissenschaftlern unseres früheren Datenanalyseunternehmens kamen wir auf die alten Theorien zurück, wie persönliche Interessen und soziale Netzwerke das Verhalten beeinflussen, und ob wir TikTok-Phänomene auch bei einigen anderen Diensten beobachten könnten.

Wir kamen zu dem Schluss, dass wir in sozialen Netzwerken tatsächlich Grenzen sehen, wenn es darum geht, über interessante Themen zu diskutieren. Auf Facebook waren Ihre Diskussionen beispielsweise hauptsächlich auf Personen beschränkt, die Ihre Kontakte sind. Wenn Sie ein spezielles Interessengebiet haben, ist es nach ein paar Jahren mit denselben Freunden nicht mehr so ​​fruchtbar, dort zu diskutieren. Hashtags funktionieren auf Facebook nicht. Das gleiche Problem tritt bei vielen sozialen Netzwerkdiensten auf, darunter auch bei LinkedIn. Auf Twitter können Sie bestimmten Themen besser folgen. Dennoch gibt es so viele Nachrichten, dass man sich auch dort normalerweise auf die beliebtesten Nachrichten von denjenigen konzentrieren muss, die viele Follower haben.

Dann kommen wir zu einem weiteren Problem der sozialen Netzwerke. Sie haben viele gefälschte Profile und die Netzwerke der Menschen wurden verwässert, weil sie zu viele Freunde aufgenommen haben. Soziale Netzwerkdienste haben also ein doppeltes Problem: Sie schränken Ihre Diskussionen und verfügbaren Inhalte ein und sie repräsentieren nicht wirklich Ihr echtes Netzwerk. Wenn Sie beispielsweise von jedem Ihrer LinkedIn-Kontakte gefragt würden, ob Sie für jeden von ihnen einen engen Kontakt vorstellen würden? Ich konnte es nicht machen, weil mein Netzwerk so groß ist und ich nicht alle meine Kontakte gut genug kenne. Wenn wir in einem Dienst nur ein Netzwerk haben können, umfasst das zu viele Verbindungen für mehrere Zwecke, wie zum Beispiel den Aufbau echten Vertrauens, aber zu wenige Kontakte für spezielle Interessensgebiete.

Könnte dies bedeuten, dass TikTok nicht die einzige Videoplattform ist, die für viele Politiker ein Problem darstellt, sondern das erste Anzeichen für einen neuen Typ von Internetdiensten? Könnten wir anfangen, mehr Dienste zu sehen, die die unterschiedlichen Interessen der Menschen besser kombinieren können, dazu beitragen, die Aufmerksamkeit auf interessante Inhalte zu lenken, ohne eine große Follower-Basis zu haben, und die es uns ermöglichen, soziale Netzwerke rund um unterschiedliche Interessenbereiche und Zwecke zu schaffen? Wir bräuchten auch Dienste, mit denen man Vertrauensnetzwerke für verschiedene Zwecke aufbauen kann. Welche Personen können Sie empfehlen, wem Sie vertrauen, wenn es um Geschäftsvorstellungen geht, mit wem Sie sich bei Ihrer Arbeit vernetzen möchten und was ist Ihr wirkliches persönliches Vertrauensnetzwerk?

Vielleicht treten wir bald in eine Post-Social-Network-Zeit ein, in der versucht wird, natürliches Verhalten besser mit persönlichen Interessen und verschiedenen Netzwerken für unterschiedliche Zwecke zu kombinieren. Das kann bedeuten, dass wir zwei Arten von Netzwerken sehen: 1) solche, die es Ihnen ermöglichen, sich auf Ihre Interessen zu konzentrieren, sei es Musik, Literatur, Wissenschaft, ein spezielles Hobby oder was auch immer; 2) echte Vertrauensnetzwerke für verschiedene Zwecke, für Geschäft, Privatleben, Hobbys und persönliche Interessen. Die aktuellen sozialen Netzwerke sind mittlerweile von allem zu viel und von allem zu wenig.

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Das Wörterbuch definiert Vertrauen als „zu glauben, dass jemand gut und ehrlich ist und einem keinen Schaden zufügt, oder dass etwas sicher und zuverlässig ist.“ Vertrauen kann für Menschen schwer zu begreifen sein, aber im digitalen Umfeld kann es noch komplexer sein. Wir brauchen Vertrauen in den meisten Alltagssituationen, aber da digitale, virtuelle und Cyberdienste so wichtige Teile unseres Lebens sind, müssen wir besser darüber nachdenken, was digitales Vertrauen wirklich ist.

Die Covid-19-Situation hat die Nutzung vieler virtueller und digitaler Dienste beschleunigt. Anfang März wurde mir mitgeteilt, dass ich persönlich anreisen müsse, um für ein Treffen mit anderen Erben ein Nachlassinventar zu unterzeichnen. Im April wurde mir gesagt, dass ich nicht persönlich kommen dürfe und die Dokumente online unterschreiben müsse. Für mich ist das ein gutes Beispiel dafür, wie schnell sich Dinge ändern können, wenn es sonst 10 Jahre dauern könnte, bis eine solche Änderung von Gesetzen und Regeln genehmigt wird.

Selbst grundlegende Dinge wie das Online-Signieren von Dokumenten sind heutzutage ein ziemliches Durcheinander. DocuSign hat weltweit eine gute Position zum Signieren von Dokumenten, ist jedoch nicht in allen Ländern oder Situationen „offiziell“. Die Benutzerfreundlichkeit ist großartig, es gibt jedoch Kompromisse zwischen Benutzerfreundlichkeit und Sicherheit. In einigen Ländern bieten Behörden, Banken oder andere Dienstleister sicherere Signaturlösungen an, z.B. basieren auf E-ID-Karten oder mobilen Identitätstoken, sind jedoch schwieriger zu verwenden.

Das vielleicht seltsamste Unterschreiben eines Dokuments war ein offizieller Dienst in den USA, bei dem das Unterschreiben darin bestand, meinen Namen zwischen Schrägstrichen einzugeben (im Ernst, das war die Anweisung: „Die entsprechende Person muss das Formular elektronisch unterschreiben, indem sie persönlich eine beliebige Kombination vorangestellter alphanumerischer Zeichen eingibt und gefolgt vom Schrägstrich-Symbol (/); z. B. /mike miller/, /efr/ oder /374/). Diese elektronische Signatur sollte nicht von jemand anderem im Namen des eigentlichen Unterzeichners eingegeben werden.“) Ein weiteres Extrem ist meine in Hongkong ansässige Bank, die Dokumente, die ich sende, mit einer Probe meiner Unterschrift vergleicht und jedes zweite Mal versäume ich, meine Unterschrift auf die gleiche Weise zu schreiben.

Unterschreiben ist nur ein sehr einfaches Beispiel für Vertrauen, aber wir haben komplexere Dinge. Ist die Person, die ich treffe, wirklich die Person, für die sie sich ausgibt? Werden sie ihr Versprechen halten? Werden sie diese Informationen für sich behalten, wenn ich vertraulich spreche? Wenn sie etwas von mir kaufen, werden sie dann bezahlen oder haben sie Geld zum Bezahlen? Diese und viele weitere Fragen tauchen im Geschäfts- und Privatleben auf.

Im physischen Leben haben wir Lösungen für verschiedene Vertrauensfragen. Menschen haben Ausweise, um ihre Identität nachzuweisen. Es gibt Systeme wie Kredit-Scores, Gehaltsabrechnungen und Finanzberichte, um die Zahlungsfähigkeit und -historie nachzuweisen. Der Mensch hat auch alle möglichen Zeichen gelernt (wie sich Menschen verhalten, Mimik, persönliche Geschichte und viele andere Dinge), um einzuschätzen, wem und was sie vertrauen oder nicht vertrauen. Oftmals ist das Vertrauen auch übertragbar. Wenn ich jemandem vertraue und er mir empfiehlt, jemandem zu vertrauen, dem er vertraut, werde ich ihm wahrscheinlich auch vertrauen.

In der Online- und digitalen Welt müssen mehr Komponenten und Variablen bewertet werden, was die Bewertung von Vertrauen komplexer macht. Vielleicht sehen wir den anderen gar nicht, sondern nur seine Telefonnummer oder E-Mail-Adresse. Wenn wir jemanden online sehen, woher wissen Sie dann, dass die Person wirklich die ist, für die sie sich ausgibt? Wenn wir uns physisch treffen, bauen die Menschen mit der Zeit Vertrauen zueinander auf, aber wie kann das im digitalen Umfeld funktionieren? Wenn ich einige Dokumente und Informationen online mit einer Person teile, wie kann ich dann jemals wissen, ob und wie die andere Person sie verwendet und teilt?

Wir haben auch Lösungen, um diese Dinge virtuell zu erledigen. Wir benötigen beispielsweise Sicherheitsgeräte und Apps, um auf unsere Bankkonten zuzugreifen. Unternehmen verfügen über Zugangskontrollen zu ihren Diensten und Netzwerken, um ihre virtuellen Tools nutzen zu können. Für viele dieser Dienste müssen Sie noch etwas körperlich tun, z.B. Besuchen Sie irgendwo oder senden Sie einige Dokumente per Post. Aber etwas zuerst physisch zu tun, ist für viele Online-Dienste wirklich eine Herausforderung für die Benutzerfreundlichkeit, und COVID-19 hat uns mittlerweile in viele Situationen gebracht, in denen dies nicht einmal möglich ist.

Das ist genau der Grund, warum wir bei Diensten, bei denen die Benutzerfreundlichkeit besser ist und der Einstieg in die Nutzung nicht allzu schwierig ist, eine geringere Sicherheit haben. DocuSign reicht für viele Signaturen; Zoom ist sicher genug, um Besprechungen abzuwickeln. WhatsApp ist die einfache Lösung für das tägliche Chatten und E-Mail ist der einfachste Weg, viele Dokumente zu versenden. Aber wir haben genug Fälle gesehen, dass diese Lösungen auch Risiken mit sich bringen, die zum Teil erheblich sind. Wir wissen, dass sie für die meisten Bedürfnisse ausreichen, aber viele Bedürfnisse gehen auch über das Vertrauensniveau hinaus, das sie bieten können.

Dies hat ganz praktisch gezeigt, dass wir neue Lösungen brauchen, um mit digitalem Vertrauen in alltäglichen Situationen umzugehen. Diese Lösungen müssen eine gute Benutzerfreundlichkeit aufweisen und für jeden Bedarf das richtige Maß an Vertrauen bieten. Die Diskussion über Cybersicherheit ist leicht sehr polarisiert. Wir haben Cybersicherheitsfreaks, die behaupten, kein System sei sicher genug und kein System mit normaler Benutzerfreundlichkeit könne sicher sein. Dann haben wir diese unwissenden Leute, die bereit sind, jedes System zu nutzen, das nur eine einfache Lösung darstellt. Wir haben viele Arten von Lösungen für digitale Identität und Sicherheit, aber insgesamt ist dieser Bereich immer noch ziemlich chaotisch.

Ein Grund dafür ist, dass der Denkprozess zu ihrer Entwicklung oft sehr technisch ist und sich auf einen bestimmten Aspekt der Sicherheit konzentriert. Vielleicht sollten wir mehr darüber nachdenken, was Vertrauen in verschiedenen Situationen wirklich bedeutet und wie Menschen seit Tausenden von Jahren damit umgehen. Ein einfaches Beispiel ist übertragbares Vertrauen oder wie Ihr persönliches Vertrauensnetzwerk Ihnen bei digitalen Diensten helfen könnte. Vielleicht können wir auf diese Weise Konzepte und Technologien finden, um echtes digitales Vertrauen zwischen Menschen und Geräten zu schaffen.

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Menschennetzwerke prägen die Welt. Niall Fergusons Buch Der Platz und der Turm bieten eine hervorragende Einführung in ihre Geschichte. Netzwerke spielen in Politik, Wirtschaft und Alltag eine wichtige Rolle. Dabei kann es sich um sehr öffentliche und transparente Netzwerke handeln, um Geheimbünde oder sogar um fiktive Teile des Illuminati-Netzwerks. 

Offizielle Organisationen können sich stark von echten Netzwerken unterscheiden. Wir alle kennen Unternehmen, in denen das Organigramm eine einzige Geschichte darüber erzählt, wer Entscheidungen trifft, während das tatsächliche Netzwerk der Menschen, die Entscheidungen treffen, sehr unterschiedlich ist. Netzwerke können auch dynamischer sein als offizielle Organisationen und Veränderungen überstehen.

Unternehmen versuchen, dynamischer und agiler zu werden. Organisationsstrukturen erzeugen oft Reibungspunkte, um dynamisch zu sein, schnell zu reagieren oder proaktiv im Geschäft zu sein. Organisationen selbst könnte dynamischer sein, aber dann kommt IT. Prozesse werden auf komplexe IT-Systeme angewendet, es ist jedoch schwierig, Tools und IT-Lösungen schnell zu ändern. Wir haben Geschichten darüber gehört, wie ein CEO sein Netzwerk innerhalb der Organisation auf verschiedenen Ebenen nutzen kann, wenn schnelle Änderungen oder neue Aktivitäten erforderlich sind und die Organisation zu langsam ist, diese umzusetzen.

Viele Organisationsstrukturen und Managementpraktiken haben ihre Geschichte in militärischen Organisationen. Heutzutage zögern viele Menschen mit militärischen Führungsstilen in der Wirtschaft, weil sie als altmodische Befehls- und Kontrollmodelle angesehen werden. Es ist jedoch wichtig, sich daran zu erinnern, dass Militär- und Sicherheitsumgebungen auch sehr modernen Organisationen Beispiele und Lehren bieten können.

Beispielsweise operierten Militärorganisationen traditionell nach sehr formellen Modellen. Wenn Armeen gegeneinander kämpfen, haben sie Frontlinien und konzentrieren ihre Truppen an Punkten, an denen sie Durchbrüche erzielen und Grenzen verteidigen können. Dies ist nicht mehr die Realität. Guerillas, Terroristen, Aktivistenzellen, inoffizielle Truppen (wie in der Ukraine) und dynamische Netzwerke stellen für viele Länder eine größere Gefahr dar als traditionelle Kräfte. Für den Betrieb und die Verwaltung von Militär- und Sicherheitsorganisationen sind nun grundlegend neue Modelle erforderlich. 

In den Kriegen in Afghanistan, im Irak, in der Ukraine und in Syrien ging es nicht um Kämpfe zwischen offiziellen Armeen, und in vielen Ländern kam es zu Angriffen lokaler Terroristen sowie unabhängiger Zellen oder Einzelpersonen, die häufig mit globalen Netzwerken in Verbindung stehen. Dies hat Militär- und Sicherheitsorganisationen gezwungen, neue Modelle für den Kampf gegen diese Feinde zu finden. Es bedeutet auch, dass ihre eigenen Organisationen dynamischer werden müssen. 

Militärische Organisationen haben traditionell sehr hierarchische Strukturen. Ihre Abläufe und Technologien wurden zur Unterstützung dieser Modelle entwickelt; Befehlsketten, Rechte basierend auf der organisatorischen Position und begrenzte Kommunikation zwischen parallelen Organisationen. Nun waren sie gezwungen, ihre bestehenden Modelle zu überdenken. Gleichzeitig greift die Konsumerisierung auch in den Armeen ein; Menschen nutzen während des Betriebs Mobiltelefone, soziale Netzwerke und Messaging-Apps. Militärische Organisationen können diese Tools entweder ignorieren oder verbieten oder anfangen, sie zu nutzen. Einige haben bereits den letztgenannten Weg eingeschlagen. Es verändert auch die Art und Weise, wie Organisationen arbeiten und insbesondere wie sie je nach Situation, Bedarf und Ressourcen zu dynamischeren Netzwerken werden können.

Viele Unternehmen haben ähnliche Anforderungen, dynamischere Betriebsmodelle zu finden, Prozesse bedarfsgerecht anzupassen und Ressourcen bei Bedarf schnell zu nutzen. Dies steht leicht im Widerspruch zu den Organigrammen, festen Verfahren und IT-Systemen, die Prozesse, Informationsaustausch und Kommunikation unterstützen. Diese Bedürfnisse bestehen nicht nur innerhalb von Organisationen, sondern auch bei Kunden, Partnern, Lieferanten und anderen Parteien. Es ist schwieriger, dynamische Netzwerke innerhalb traditioneller Organisationen und ihrer Kontaktpunkte aufzubauen und aufrechtzuerhalten. Netzwerke können manchmal unterschiedlich sein, manche eher hierarchisch, manche basieren auf anderen Vertrauensartefakten. 

All dies schafft neue Anforderungen an die IKT-Technologie zur Unterstützung dieser Netzwerke. In der Praxis nutzen sie informelle Arbeitsweisen wie Videotelefonate, Gruppen-E-Mails und WhatsApp-Gruppen. Aber diese inoffiziellen Methoden umfassen nicht wirklich Möglichkeiten zur Netzwerkverwaltung, Sicherheit oder den systematischen Einsatz verschiedener Tools. Sie dienen der Bewältigung spezifischer Anforderungen und nicht der Verwaltung von Netzwerken. Die meisten Geschäftstools wurden für den Einsatz in traditionellen Organisationen mit Hierarchien, formalen Strukturen und Stabilität entwickelt.

Netzwerke sind ein traditionelles Modell für die Zusammenarbeit von Menschen. Die digitale Technologie bietet mehr Werkzeuge, um global zu arbeiten und alle Arten von Netzwerken für allgemeine oder spezifische Bedürfnisse zu schaffen. Aber wir verfügen noch nicht über die Werkzeuge, um diese digitalen Netzwerke auf die gleiche Weise zu betreiben, wie die Menschen gelernt haben, Netzwerke im physischen Leben zu verwalten. Sie basieren auf Vertrauen, das Sie gewinnen und verlieren, und sind an die täglichen Bedürfnisse angepasst. Wir werden sehen, wie in diesem Bereich neue Lösungen entstehen und wie Militärs, Unternehmen und Einzelpersonen digitale Netzwerke besser aufbauen und verwalten können.

Der Artikel erschien zuerst auf Disruptive.Asien. 

Bild mit freundlicher Genehmigung Avexer – lokale Vertrauensnetzwerke im Krisenmanagement.