Digitalisierung und Nachhaltigkeit – Transformation von Geschäftsmodellen und Unternehmenspraxis

Table of Contents

1. Frontmatter

2. Einleitung

   Markus Bodemann, Wiebke Fellner, Vanessa Just

   Zusammenfassung

   Damit sollen einerseits wissenschaftliche Erkenntnisse aus verschiedenen Branchen einen Einblick in den Stand neuer digitaler Technologien und Werkzeuge geben. Die konkreten Beispiele aus der Praxis zeigen ergänzend im zweiten Abschnitt des Buches mögliche Anwendungsszenarien mit einem Einblick in die reale Umsetzung auf.

3. Technologie, Methoden, Auswertung/Messung

   1. Frontmatter

   2. Case-based Reasoning als White-Box AI: „intelligentes“ Projektmanagement durch die computergestützte Wiederverwendung von Erfahrungswissen in der betrieblichen Praxis – Teil 1: Grundlagen aus der Management- und der KI-Perspektive

      Stephan Zelewski, Tatjana Heeb, Jan Peter Schagen

      Zusammenfassung

      Für das Management von Projekten reichen in der betrieblichen Praxis mathematische Algorithmen kaum aus. Dies liegt an der großen Relevanz der Wiederverwendung von überwiegend natürlichsprachigem Erfahrungswissen über alte, bereits durchgeführte Projekte, das sich nur sehr schwer computergestützt verarbeiten lässt. Die KI-Methode des Case-based Reasonings überwindet diesen Engpass, indem für ein neues Projekt in einer Wissensbank mit Erfahrungswissen nach einem ähnlichsten alten Projekt gesucht und das einschlägige Erfahrungswissen an das neue Projekt angepasst wird. Die CBR-Methode wird anhand des 4R-Zyklus anwendungsnah beschrieben. Außerdem wird auf die Herausforderung eingegangen, die Ähnlichkeit zwischen überwiegend natürlichsprachlichem Wissen über alte und neue Projekte exakt zu messen. Hierzu wird auf Ontologien zurückgegriffen. Sie gestatten es, die sprachlichen Ausdrucksmittel für projektbezogenes Wissen in einer computerverarbeitbaren Form systematisch zu strukturieren.

   3. Messbarkeit der Nachhaltigkeit von Digitalisierung in Unternehmen

      Sabrina Hatzebruch, Vanessa Just, Andreas Moring

      Zusammenfassung

      Unternehmen wird eine große Verantwortung in Bezug auf die Entwicklung hin zu einer nachhaltigeren Welt zugeschrieben, Da diese Entwicklung eng mit der Anwendung von digitalen Technologien zusammenhängt, wird ein allumfassender nachhaltiger Umgang mit Digitalisierung immer mehr zur strategischen Fragestellung für Unternehmen. Das Verständnis und die Umsetzung von nachhaltiger Digitalisierung sind somit entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit. Das vorgeschlagene Reifegradmodell „Sustainable Digitalization Maturity Model“ (SDMM) ermöglicht das Messen der Nachhaltigkeit von Digitalisierung in Unternehmen anhand der fünf Dimensionen Strategy, Process, Data, Technology und Culture & Leadership. Verschiedene Reifegradstufen ermöglichen eine Bewertung von nachhaltiger Digitalisierung, anhand dessen Potenziale erkannt und umgesetzt werden können. Die Anwendung des Modells ermöglicht es Unternehmen ökonomisch, ökologisch und sozial Ihren Digitalisierungsprozess zu verbessern.

   4. Wirtschaftsgeographische Perspektiven auf digital-nachhaltige Transitionen und resultierende Implikationen für Unternehmen

      Hans-Christian Busch

      Zusammenfassung

      Die digital-nachhaltige Transformation bildet eine Kernaufgabe zukunftsweisender Unternehmensstrategien. Wesentliche Einflussfaktoren digital-nachhaltiger Transformationsprozesse liegen jedoch außerhalb der eigenen Organisation. Diese unternehmensexternen Kontextfaktoren sind räumlich verfasst: somit sind sowohl Einflussfaktoren aus der lokalen Nachbarschaft oder der Region als auch nationale oder globale Entwicklungstendenzen gleichermaßen relevant. Doch wie können diese Faktoren systematisch analysiert und in Unternehmensstrategien berücksichtigt werden? Als Wissenschaft der räumlichen Analyse ökonomischer Prozesse liefert die Wirtschaftsgeographie dazu passende Werkzeuge. Die wirtschaftsgeographische Perspektive analysiert neben der Umfeldeinbettung insbesondere die Beziehungen von Unternehmen zu externen Akteuren. Die Analyse unternehmensexterner Kontextfaktoren aus wirtschaftsgeographischer Perspektive schafft so wertvolle Informationsgrundlagen für zukunftsweisende digital-nachhaltige Strategien.

   5. Awareness deutscher Unternehmen für nachhaltige Digitalisierung

      Philipp Damm

      Zusammenfassung

      Dieser Buchbeitrag stellt die nachhaltige Digitalisierung als nicht messbare und bewertungsabhängige Größe dar. Weder das Feld der Digitalisierung kann eindeutig und einheitlich gemessen werden, noch gibt es bewertungsunabhängige und einheitliche Kennzahlen für die Nachhaltigkeit. Letztlich entsteht so die These, dass die Nachhaltigkeit eines jeden Unternehmen immer im Auge des Betrachtenden liegt. Diese Thesen werden durch eine Umfrage untersucht und abschließend mit einer ethischen Stellungnahme des Bundesverbandes Deutscher Startups e. V. relativiert.

   6. Daten als Schlüsselkomponente von Anwendungen Künstlicher Intelligenz am Beispiel der Nachhaltigkeit

      Annemarie Paul

      Zusammenfassung

      Das Handeln von Unternehmen wird nachhaltiger (Winston 2021). Doch wie genau wird Nachhaltigkeit gemessen? Die umfangreiche Erfassung von qualitativ hochwertigen Daten zur Nachhaltigkeit determiniert die Schaffung von Transparenz in den Nachhaltigkeitsmaßnahmen von Unternehmen. Herausforderungen in der Datenerhebung sind vielfältig – von inkonsistenten Datenfragen bis hin zu schwer nachvollziehbaren Kennzahldefinitionen. Neben der Erstellung von Nachhaltigkeitsberichten eröffnet die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) neue Analysepotenziale. Anwendungsbeispiele erstrecken sich entlang des gesamten Geschäftsprozesses – vom Ressourceneinsatz über die Produktion und den Transport hin zum Produkt. Ein umfangreiches Datenverständnis und eine gewissenhafte Interpretation der Ergebnisse des Maschinellen Lernens sind ausschlaggebend, um Fallstricke wie Scheinkorrelation und Verzerrungen in den Daten zu adressieren und eine mehrwertstiftende Umsetzung von KI-Projekten sicherzustellen.

   7. Entscheidungsunterstützung zur Auswahl einer geeigneten Blockchain-Technologie mit einem Self-Enforcing Network

      Erik Karger, Phil Gonserkewitz, Christina Klüver

      Zusammenfassung

      Die Blockchain ist eine Technologie, welche nicht nur in der Forschung zunehmend an Bedeutung gewinnt. Auch in der Praxis und in Unternehmen wird die Blockchain für immer mehr Anwendungszwecke eingesetzt und erprobt. In den vergangenen Jahren ist dabei eine Vielzahl an verschiedenen Blockchain-Systemen entstanden. Diese können sich hinsichtlich ihrer Merkmale, Eigenschaften und technischen Ausgestaltung teils stark voneinander unterscheiden. Für Unternehmen kann es daher schwierig sein, eine geeignete Blockchain-Technologie für einen bestimmten Anwendungsfall auszuwählen. In diesem Beitrag wird ein Entscheidungsunterstützungssystem vorgestellt, welches Unternehmen die Auswahl einer passenden Blockchain erleichtert. Dieses System ist in der Lage, drei verschiedene Blockchain-Typen sowie neun verschiedene Konsensverfahren hinsichtlich ihrer Eignung zu evaluieren.

   8. Chancen und Herausforderungen beim Einsatz neuronaler Netzwerke als Methoden der Künstlichen Intelligenz oder des Maschinellen Lernens in KMU

      Christina Klüver, Jürgen Klüver

      Zusammenfassung

      Die digitale Transformation, die rasanten Entwicklungen verschiedener Methoden sowie die großen Datenmengen, ganz zu schweigen von den gestiegenen Anforderungen seitens der Kunden, stellen Entscheider in Unternehmen vor erhebliche Herausforderungen. Der Einsatz einer Künstlichen Intelligenz, häufig in den Medien synonym für neuronale Netzwerke verwendet, scheint selbstverständlich oder zukunftsweisend zu sein. Welche Netzwerktypen damit gemeint sind, bleibt überwiegend verborgen oder der Fantasie überlassen. In der Fachliteratur hingegen werden für die speziellen Netzwerkarchitekturen Mathematik- und Statistikkenntnisse vorausgesetzt, um die Funktionsweise zu verstehen.

      In diesem Beitrag wird ein Mittelweg verfolgt, indem auf mathematische Erläuterungen verzichtet wird, nicht jedoch auf die Besonderheiten verschiedener Netzwerktypen und deren Anwendungsfelder. Im Fokus stehen die Begrifflichkeiten, die methodische Vorgehensweise, die Potentiale sowie Herausforderungen beim Einsatz von Neuronalen Netzwerken in der Praxis. Der Beitrag wendet sich demnach an Interessierte ohne Vorkenntnisse, die einen Eindruck über Möglichkeiten und Grenzen von NN gewinnen möchten.

4. Spezifische Innovationsleistungen und -lösungen

   1. Frontmatter

   2. KI im deutschen Mittelstand: Wo stehen wir? Wo geht die Reise hin?

      Darstellung von KI-Anwendungsszenarien im Mittelstand unter Berücksichtigung und Erläuterung der aktuellen KI-Landschaft Deutschlands Vanessa Just, Valentin Roth, Eduard Singer

      Zusammenfassung

      Künstliche Intelligenz (KI) hat sich bereits als herausragende Methodik zur Produktionsund Prozessoptimierung in KMUs erwiesen. Noch steht der deutsche Mittelstand aber vor der Herausforderung besser die Chancen und Risiken von KI zu verstehen und zu nutzen, um seine Position im internationalen Wettbewerb zu sichern. Ausgehend von unterschiedlicher Technologie- bzw. KI-Reife deutscher KMUs, wird oft die Frage zum passenden Einsatz von KI im deutschen Mittelstand gestellt. Aufgrund der Diversität der Unternehmen (z. B. Größe, Produktionskosten, Kommunikationswege und Change-Managementprozesse) gibt es jedoch keine inheitliche Antwort. Vielen KMUs fehlt dadurch das Know-how und die Kreativität potenzielle Anwendungsmöglichkeiten von KI zu erkennen und umzusetzen. Dieser Beitrag thematisiert bereits bestehende Synergien zwischen KI und dem Mittelstand in Deutschland an konkreten Anwendungsbeispielen (u. a. Finanzen, Supply Chain, Kundenkommunikation und Rechnungswesen). Zudem werden aktuelle Herausforderungen, Potenziale und zukünftige Chancen für den Mittelstand aufgezeigt, bei denen die internationale Wettbewerbsfähigkeit und Rahmenbedingungen des KI und Technologiestandorts Deutschland eine wichtige Rolle spielen.

   3. Innovationsleistung digitaler Open Source-Netzwerke im Kontext der SARS-CoV-2-Pandemiebekämpfung

      Raphaël Murswieck

      Zusammenfassung

      Die Auswirkungen der SARS-CoV-2 Pandemie haben Hersteller im Gesundheitssektor massiv auf die Probe gestellt. Durch die mediale Präsenz der Lieferengpässe haben sich Anfang 2020 schnell Open-Source-Netzwerke gebildet, die weltweit Erfolge in Form lokal hergestellter Produkte aufweisen konnten. Im Rahmen einer partizipativen Observationsstudie konnten Einblicke in den Arbeitsprozess des „Open Source Medical Supplies“-Netzwerk gewonnen und ein reaktiver, lösungsorientierter Innovationsprozess beobachtet werden, der auf Grundlage eines global angelegten „Crowd Ideation“ – Ansatz mithilfe digitaler Plattformen zu einer hohen Anzahl bedarfsorientierter Lösungen führte – zumindest in Krisenzeiten mit Hilfe eines „Time is Life“ – Spirit. Ein Ergebnis der Studie zeigt, dass die Innovationsleistung im Fuzzy-Front-End (FFE) des Innovationsprozesses auch bei gestandenen Herstellern durch eine konsequentere Nutzung der sozialen Medien gesteigert werden könnte.

   4. Digitale Lösungen mit Potenzial: Impulse und Beispiele zur Förderung von nachhaltigem Konsumentenverhalten

      Anna-Karina Schmitz, Florian Platzek, Katharina Göring-Lensing-Hebben

      Zusammenfassung

      Die Konsequenzen des menschengemachten Klimawandels erfordern ein Umdenken in allen Bereichen der Gesellschaft. Daher wird auch von Unternehmen der Konsumgüterindustrie zunehmend erwartet, dass sie ihren ökologischen Fußabdruck reduzieren und für den gesamten Lebenszyklus ihrer Produkte Verantwortung übernehmen. Dies ist besonders in der Konsumphase schwierig, da Unternehmen nur einen begrenzten Einfluss auf das Konsumentenverhalten haben. Auf Basis der „Attitude-Behaviour Gap“ beleuchtet der Beitrag daher Barrieren für nachhaltiges Konsumverhalten und hinterfragt, inwiefern digitale service-orientierte Ansätze angewandt werden können, um nachhaltiges Konsumentenverhalten zu fördern. Anhand des entwickelten 3 V-Modells werden verschiedene Beispiele digitaler Lösungen in Bezug auf ihr Nachhaltigkeitspotenzial und ihre Einsatzmöglichkeiten in den verschiedenen Konsumphasen diskutiert. Abschließend werden Management-Implikationen zur Gestaltung entsprechender digitaler Lösungen abgeleitet.

   5. Quantitative Messung der Einflussstärke von ESG-Maßnahmen auf die Rendite von Kapitalgebern

      Jan Paul Becker

      Zusammenfassung

      Becker widmet sich in seinem Beitrag der realistischen normierten Messung von Investment ergebnissen zu jeder Investitionssparte für jeden Kapitalgeber und zu jeder zeitlichen Perspektive. Dabei wird das Modell „Future Yield before/after Taxes“ (FYT) als Ausgang für verschiedene Betrachtungen herangezogen. Die Gewinnerzielungsabsicht bei Kapitalanlagen ist treibender Faktor; Verknappung von Gütern und Klimawandel ist im Bereich der Immobilien ebenfalls ein Thema, kann jedoch auch mit Nachhaltigkeit verknüpft werden. Somit ist auch hier eine Transformation des Geschäftsmodells und der Unternehmenspraxis zu erwarten.

   6. Case-based Reasoning als White-Box AI: „intelligentes“ Projektmanagement durch die computergestützte Wiederverwendung von Erfahrungswissen in der betrieblichen Praxis — Teil 2: Das KI-Tool jCORA für ontologiegestütztes Case-based Reasoning im Projektmanagement

      Zelewski Stephan, Heeb Tatjana, Schagen Jan Peter

      Zusammenfassung

      Aufbauend auf dem vorangehenden Beitrag in dieser Multigrafie (Case-based Reasoning als White-Box AI …Teil 1: Grundlagen aus der Management- und der KI-Perspektive) wird in diesem Folgebeitrag der Prototyp jCORA für ein KI-Tool vorgestellt, das auf der Grundlage von ontologiegeestütztem Case-based-Reasoning die Wiederverwendung von Erfahrungswissen im Projektmanagement konkret unterstützt. Im Vordergrund stehen die Beschreibung dieses KI-Tools aus der Perspektive potenzieller Benutzer sowie ein Beispiel für die Ähnlichkeitsermittlung zwischen alten und neuen Projekten, die jeder Wissenswiederverwendung im Projektmanagement zugrunde liegt. Ebenso werden Limitationen des KI-Tools diskutiert. Abschließend erfolgen ein zusammenfassender Rückblick auf den Grundlagenteil des vorangehenden Beitrags aus der Perspektive des KI-Tools jCORA sowie ein Ausblick auf offene Probleme.