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Die Digitalisierung von Arbeitswelt und Gesellschaft: Ein subjektiver Blick auf den Status-Quo, Neuland-Missverständnisse,Gar-Nicht-So-Weit-Weg-Zukunftsfantasien und What-the-Fuck-Beispiele

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Die Digitalisierung von Arbeitswelt und Gesellschaft: Ein subjektiver Blick auf den Status-Quo, Neuland-Missverständnisse,Gar-Nicht-So-Weit-Weg-Zukunftsfantasien und What-the-Fuck-Beispiele Die Digitalisierung von Arbeitswelt und Gesellschaft: Ein subjektiver Blick auf den Status-Quo, Neuland-Missverständnisse,Gar-Nicht-So-Weit-Weg-Zukunftsfantasien und What-the-Fuck-Beispiele - Mobile
19.06.2017

Die Digitalisierung von Arbeitswelt und Gesellschaft: Ein subjektiver Blick auf den Status-Quo, Neuland-Missverständnisse,Gar-Nicht-So-Weit-Weg-Zukunftsfantasien und What-the-Fuck-Beispiele

Die Digitalisierung überrennt Gesellschaft, Unternehmen und jeden Einzelnen von uns mit unvorstellbarer Dynamik und Wucht. Während manche Auswirkungen in unserem Alltag sichtbar und spürbar sind, bleibt vieles andere vage und im Verborgenen.

Das Bild eines Eisbergs beschreibt diese Situation treffend. Gesellschaft, Unternehmen und Individuen sehen v. a. das, was über der Wasseroberfläche zu erkennen ist. Das jedoch, was unterhalb des Wasserspiegels verbleibt, ist weitestgehend unbekanntes Land.

Dieses unbekannte Land greift dieser Blogartikel auf. Subjektiv. Sicher selektiv. Es geht um Neuland-Missverständnisse, Gar-Nicht-So-Weit-Weg-Zukunftsfantasien und What-the-Fuck-Momente. Um Beispiele dazu, was Digitalisierung HEUTE für Gesellschaft, Unternehmen und Individuen bedeutet. Schließlich um den Moment der technologischen Singularität, also den Zeitpunkt, an dem Maschinen so intelligent werden, dass der weitere technologische Fortschritt nicht mehr vorhersehbar ist.

Status Quo - Neuland und so...

Wenn Menschen heute über Digitalisierung sprechen, dann reden sie von Smartphones. Natürlich. Und das berechtigterweise. Denn es war die Einführung des ersten Smartphone, des Apple iPhone, die in 2007 technologische Schockwellen auf unserem Planeten ausgelöst hat. Schockwellen, deren Auswirkungen wir heute, nur 10 Jahre später, immer noch erleben. Längst ist das Smartphone aus unser aller Alltag nicht mehr wegzudenken. Wir lieben es. Wir brauchen es (denken wir zumindest). Manchmal hassen wir es auch. Bis 2020 sollen knapp 6 Milliarden Smartphone-Anschlüsse in Betrieb sein.


Video: Einführung des Apple iPhone in 2007 durch Steve Jobs vor 10 Jahren.

Längst zeichnen sich, über das Smartphone hinaus, neue Trends ab. Treiber sind v. a. die voranschreitende Miniaturisierung von technologischen Komponenten, der fortwährende Ausbau vorhandener Netzwerkinfrastrukturen und immer intelligentere Software.

Prominent sichtbar sind zwischenzeitlich z. B. Wearables, also tragbare Rechner. Angefangen bei Fitness-Armbändern bis hin zu Snapchat-Brillen. Letztere werden für etwas mehr als 100 Dollar über Automaten verkauft, bei denen man sich an die Kaugummi-Automaten der 1980er-Jahre erinnert fühlt.


Video: Snapchat verkauft seine Snapchat-Brillen über Automaten.

Das “next big thing” sind jedoch sprachgesteuerte digitale Assistenten wie Amazon Echo oder Google Home. Tatsächlich wird über die Sprachsteuerung ein entscheidendes Problem bisheriger Technologien gelöst: Die aufwendige und komplexe schriftliche Eingabe von Informationen. Warum tippen, wenn man reden kann!?! Raumschiff Enterprise lässt grüßen. Um so geiler für jeden Trekkie, dass Amazon für seine Echo-Produkte das Aktivierungswort “Computer” zulässt, d. h. die digitale Assistentin Alexa des Amazon Echos kann man nun auch mit dem Wort "Computer" aufwecken.

Natürlich beschäftigt sich auch die Politik in Deutschland längst mit dem Thema. Hängen geblieben ist in diesem Zusammenhang nicht zuletzt die berühmt-berüchtigte “Neuland-Aussage” von Bundeskanzlerin Merkel in 2013: “Das Internet ist für uns alle Neuland.” Fairerweise muss man zugestehen: So falsch lag Frau Merkel mit dieser Aussage gar nicht. Damals wie heute fremdeln viele Menschen, vornehmlich die Non-Digital-Natives (und das sind ziemlich viele!), mit dem Medium Internet - intensive Nutzung hin oder her. Wenig verwunderlich: Laut einer aktuellen repräsentativen Umfrage des IT-Verbands Bitkom geben sich die Deutschen selbst auch eher schlechte Noten hinsichtlich ihrer digitalen Medienkompetenz. Dies gilt auch für jungen Menschen! So geben sich Befragte zwischen 14 und 29 Jahren lediglich eine Durchschnittsnote von 3,2 bei der Frage nach ihrer eigenen Digitalkompetenz. Selbstvertrauen sieht anders aus!

Ebenfalls Erschreckendes ist im jüngsten Report des Schweizer World Competitiveness Center zu lesen: Statt in Sachen Digitalisierung aufzuholen, ist Deutschland bei der globalen digitalen Wettbewerbsfähigkeit von Rang 15 auf Platz 17 zurückgefallen. Eine Hauptursache: Der schleppende Breitbandausbau. Gerade einmal 6,6 Prozent aller Haushalte in Deutschland haben Zugang zu einem schnellen Glasfaseranschluss. Auf dem Land sind es sogar nur 1,4 Prozent. Im OECD-Vergleich in Europa liegt Deutschland mit diesen Zahlen nur auf Platz 28 von 32! Da klingt es fast wie Hohn dass es in den Grundsätzen der Bundesregierung zur Digitalisierung heißt: “Die Herausforderungen neuer Datenströme werden wir nur bewältigen, wenn wir flächendeckend die infrastrukturellen Voraussetzungen dafür schaffen.” Ein weiteres Problem, v. a. in Unternehmen: Digitalisierung wird zu oft als Angriff auf bestehende Strukturen verstanden. So sagen 29 Prozent aller Unternehmen, Digitalisierung im eigenen Hause sei nicht nötig. In Verkehr und Logistik finden sogar 52 Prozent die Digitalisierung überflüssig. Bei Energieversorgern und im Gesundheitswesen ist es etwa die Hälfte. WHAT THE FUCK?

Digitalisierung “ADVANCED”

Auch abseits dessen, was wir in unserer eigenen Filterblase wahrnehmen, wird viel digitalisiert. Beeindruckende, krasse Sachen, teilweise beängstigende Sachen!

Transport & autonomes Fahren

Der amerikanische Ökonom Jeremy Rifkin verkündet seit Jahren die Digitalisierung als neue (seiner Zählung nach dritte) industrielle Revolution. Laut Rifkin hat jede industrielle Revolution drei Faktoren gemeinsam: 1. Neue Kommunikationswege, um die Wirtschaft zu managen; 2. Zugang zu neuen Energiequellen, die die Wirtschaft nutzen kann; 3. neue Wege der Mobilität, um die erzeugten Güter zu transportieren.

Tatsächlich ist gerade der Transport ein ganz heißes Eisen im Feuer der Digitalisierung. Vorreiterthema ist hier insbesondere das autonome Fahren, das nicht nur von konventionellen Automobilherstellern energisch vorangetrieben wird, sondern auch von Unternehmen des Silicon Valleys wie Tesla, Google oder Apple. Tatsächlich müssen die großen Internetfirmen sogar als Treiber des Themas betrachtet werden. Berühmt ist mittlerweile das Video eines Tesla-Fahrzeugs, das proaktiv einen Crash antizipiert und für seine Insassen Schlimmeres verhindert.


Video: Tesla-Fahrzeug erkennt und vermeidet Unfall.

Wer gewinnt das Rennen um autonom fahrende Fahrzeuge? Rifkin ist überzeugt: “Die Autohersteller und die Transportunternehmen haben einen großen Vorteil: Sie kennen sich mit Transport-Konzepten und Logistik aus. Die Softwareunternehmen haben da eine Lücke. Daher werden die Autobauer, die Schifffahrtslinien und die Airlines am Ende mit Google und den anderen zusammen automatisierte Systeme entwickeln.

Selbst im Alltag scheint das autonome Fahren bereits angekommen. So beansprucht der Fahrdienst-Vermittler Uber für sich, die weltweit erste kommerzielle Lieferung mit einem selbstfahrenden Fahrzeug erfolgreich durchgeführt zu haben. Konkret wurden mit einem autonom fahrenden Lastwagen 50.000 Dosen Bier ausgeliefert. Der Truck mit Technik des von Uber gekauften Start-ups Otto fuhr 193 Kilometer auf einer Autobahn im Bundesstaat Colorado. Uber kooperierte dafür mit dem Getränkehersteller Anheuser-Busch.

Tatsächlich wird Technik für autonomes Fahren vermutlich zunächst im Bereich von Lastwagen flächendeckend zum Einsatz kommen. Hier sieht die Zukunft so aus: “Das Fahrzeug bekommt laufend Informationen über Route, Staus, Umleitungen und Entlademöglichkeiten am Zielort. Somit kann die Routenführung optimal an den Verkehr oder an neue Ladeziele angepasst werden: Weil der Spediteur jederzeit verschlüsselten Zugriff auf die Lkw-Daten und auch auf die Beladungszustand hat, lässt sich das Fahrzeug flexibel disponieren und der Frachtraum wird bestmöglich ausgenutzt. Das Steuer [...] übernimmt [...] der Lkw selbst. Auf der Autobahn gliedert er sich in ein sogenanntes Platoon ein ein – eine Art Güterzug aus Lastwagen. Gemeinsam mit anderen Lastern, die im Abstand von etwa 10 bis 15 Metern hintereinander herfahren, folgt der Lkw einem Lastzug an der Spitze, mit dem er über Vehicle-to-Vehicle-Kommunikation elektronisch verbunden ist. Durch synchronisierte Gas-, Brems- und Lenkeingriffe der Platoon-Partner ist das [...] sicherer als eine Alleinfahrt. Das Fahren im Windschatten soll zudem bis zu zehn Prozent Kraftstoff sparen.” Klingt interessant!


Video: Elon Musik im Gespräch - “The future, we’re building.”

Auch im ersten Moment abgedreht wirkende Ideen werden im Übrigen verfolgt. So hat z. B. Elon Musk, der Gründer von Tesla, zuletzt mit “The Boring Company” ein Unternehmen gegründet, welches es sich zum Ziel gesetzt hat, unterirdische Tunnelsysteme für den schnellen Transport von Fahrzeugen über große Distanzen zu bauen. Im ersten Schritt soll “The Boring Company” dazu neuartige Tunnelbohrer entwickeln, die es erlauben Tunnel schneller zu graben.


Video: The Boring Company - Unterirdische Tunnel im Transport.

Big Data

In der Digitalisierung gilt: Daten sind das neue Öl! Schon vor einigen Jahren hat die amerikanische Handelskette Target Schlagzeilen gemacht, weil der Konzern nur anhand von mit der eigenen Treuekarte gesammelten Daten herausgefunden hat, dass bestimmte Kundinnen schwanger sind und diese dann mit Informationen zu Umstandsmode und Babynahrung versorgt hat. Dazu folgende Geschichte: “An angry man went into a Target [...], demanding to talk to a manager: “My daughter got this in the mail!” he said. “She’s still in high school, and you’re sending her coupons for baby clothes and cribs? Are you trying to encourage her to get pregnant?” The manager didn’t have any idea what the man was talking about. He looked at the mailer. Sure enough, it was addressed to the man’s daughter and contained advertisements for maternity clothing, nursery furniture and pictures of smiling infants. The manager apologized and then called a few days later to apologize again. On the phone, though, the father was somewhat abashed. “I had a talk with my daughter,” he said. “It turns out there’s been some activities in my house I haven’t been completely aware of. She’s due in August. I owe you an apology.

Beim Thema Daten stehen heute aber auch schon sinnvollere Anwendungen im Fokus. Ein Beispiel ist die Medizin. Federführend ist hier IBM mit seinem Watson-Supercomputer. Dessen Leistungsfähigkeit zeigte ein Test an der renommierten North Carolina School of Medicine: “Der Watson-Computer bekam 1000 Krebsdiagnosen von Ärzten zu “lesen“ - und in 99 Prozent der Fälle schlug er dieselbe Therapie wie die Onkologen vor. Und in 30 Prozent der Fälle kam der Computer auf eine Behandlungsoption, die dem menschlichen Arzt nicht eingefallen war. Mitunter schlug Watson auch eine Therapie auf Basis eines neuen Forschungs-Aufsatzes vor, das der Arzt noch nicht gelesen hatte, der Computer aber schon.” Die Menge an medizinischen Daten verdoppelt sich alle fünf Jahre. Ein Großteil dieser Daten ist unstrukturiert – und liegt häufig in natürlicher Sprache vor. Ärzte haben einfach nicht die Zeit, jede Fachzeitschrift zu lesen, die sie über die jeweils neuesten Fortschritte informiert – 81 Prozent der Ärzte verbringen eigenen Angaben zufolge nur maximal fünf Stunden pro Monat mit dem Lesen von Fachzeitschriften. Die Konsequenz: Eine von fünf Diagnosen in der Medizin ist heute falsch oder unvollständig. So soll es allein in den USA fast 1,5 Millionen Medikationsfehler pro Jahr geben.

Durch Big Data und Datenanalysen wie Sie der IBM Watson durchführt kann hier Unterstützung geleistet werden. Jörg Geilgens schreibt in seinem spannenden Blogartikel: “Beispielsweise kann ein Arzt Watson zur Unterstützung bei der Diagnose sowie der Behandlung von Patienten verwenden. Zuerst könnte der Arzt dem System eine Frage stellen und dabei die Symptome und weitere zugehörige Faktoren beschreiben. Watson beginnt dann mit der Analyse dieser Daten, um die wichtigsten Informationen zu ermitteln. Anschließend durchsucht Watson die Patientendaten nach relevanten Fakten über die Familiengeschichte, die aktuelle Medikation und weitere Bedingungen. Er kombiniert diese Informationen mit aktuellen Befunden aus Untersuchungen und Diagnosegeräten und analysiert dann alle verfügbaren Datenquellen, um Hypothesen zu formulieren und zu überprüfen. Dabei kann Watson Behandlungsrichtlinien, elektronische Krankenakten, Notizen von Ärzten und Pflegepersonal, Forschungsergebnisse, klinische Studien, Artikel in medizinischen Fachzeitschriften und Patientendaten in die für die Analyse verfügbaren Daten einbeziehen. Schließlich stellt Watson eine Liste möglicher Diagnosen und einen Wert bereit, der angibt, wie sicher jede Hypothese ist.

Virtual & Augmented Reality

Bedingt durch technologische Fortschritte werden zukünftig auch völlig neuartige, innovative Anwendungen der virtuellen und erweiterten Realität möglich. Ein noch eher verspieltes Beispiel zeigt das nachfolgende Video.

Video: Beeindruckende Animation

Spannend wird das Thema v. a. im Industriekontext, wenn entsprechende Lösungen z. B. bei der Wartung von Maschinen helfen. In der „intelligenten“ Fabrik erfassen Maschinen eine Vielzahl von Daten und bieten so wertvolle Einblicke in den eigenen technischen Zustand. Sensoren erlauben die Messung von Temperaturen, Drehzahlen oder Vibrationen. Sensordaten können dann in das aktuelle Kamerabild der realen Maschine eingespielt werden, um dadurch deren Wartung durch Techniker zu vereinfachen.

Das Institut für Telematik am Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) arbeitet z. B. an entsprechenden Lösungen: “Beim Blick auf das Display seines Tablet-Computers oder Smartphones erschließt sich dem Wartungstechniker unmittelbar die Zuordnung der Messdaten zum jeweiligen Bauteil. Durch einen Klick lassen sich die ins Bild eingespielten Daten sowohl auf verschiedene Weise grafisch darstellen – etwa in Form von Tabellen oder Diagrammen –, als auch inhaltlich je nach Informationsbedarf aufschlüsseln. In der Regel müssen Daten mehrerer Messpunkte innerhalb komplexer Maschinenanlagen abgeglichen werden, um einer Störung auf die Spur zu kommen. Die direkte räumliche Darstellung erspart dem Techniker das mühsame Zuordnen von Sensoren und Bauteilen anhand von Nummern oder Buchstaben.

Ein weiteres Beispiel aus dem Kontext der Wartung von Fahrstühlen bei ThyssenKrupp zeigt das nachfolgende Video.


Video: Einsatz von Microsoft HoloLens bei der Wartung von Fahrstühlen.

Smart Machines und Robotik

Smart Machines sind, einfach gesprochen, Maschinen die typischerweise das tun, was Menschen tun bzw. die das tun, was man nie dachte, dass Maschinen es tun können. Im Mittelpunkt steht dabei die Lernfähigkeit von Maschinen. Smart Machines können sich also eigene Verhaltensregeln erschließen und lernen, z. B. auf Basis von zu testenden Hypothesen die selbständig geprüft werden. Einige beeindruckende Anwendungen von Smart Machines zeigen die nachfolgenden Beispiele

Forscher aus Japan haben einen Roboter entwickelt, der Tanzschülern bei Standardtänzen führen und ihnen beim Erlernen der richtigen Schritte helfen soll. Er soll allerdings nicht als Ersatz zum jetzigen Tanzlehrer fungieren, sondern ihn unterstützen.


Video: Roboter als Tanzlehrer in Japan.

Roboter können mittlerweile auch beim Bau von Häusern helfen. Der Roboter "Hadrian X" des australischen Unternehmens Fastbrick Robotics baut den Rohbau eines Hauses mit einem Roboter in nur zwei Tagen. Ein Maurer-Team zwischen bräuchte deutlich länger.

Video: Roboter unterstützen beim Bau von Häusern (1).


Video: Roboter unterstützen beim Bau von Häusern (2).

Besonders beeindruckend sind die Roboter der US-amerikanischen Firma Boston Dynamics. Nachdem Google das Unternehmen Ende 2013 gekauft hatte, wurde es von Alphabet (wie die Google-Mutter mittlerweile heißt) gerade erst an das japanische Unternehmen Softbank weitergereicht. Der Grund (so wurde zumindest gemunkelt): Die Roboter von Boston Dynamics lösten bei vielen Menschen so große Ängste und Skepsis aus, dass Google als Besitzer der Firma Angst um das eigene Image hatte. Ich find das absolut nachvollziehbar! Die Vorstellung von schweren Maschinengewehre in den Händen dieser Roboter drängt sich geradezu auf. Viel Fantasie ist nicht erforderlich.


Video: Auf zwei Beinen laufende Roboter von Boston Dynamics.

Die Fortschritte im Bereich menschenähnlicher Roboter zeigte gerade auch erst eine Demonstration auf der amerikanischen Technologiekonferenz South by Southwest (SXSW). Der Roboter SOPHIA sorgte hier für echtes Erstaunen.

Video: Roboter SOPHIA kündigt Zerstörung der Menschheit an.

Aktuell wird aber nicht allein der rein mechanischen Entwicklung von Robotern gearbeitet. Wiederum Elon Musk hat Spezielles vor. So hat er eine weitere Firma, Neuralink, gegründet, die sich mit der Verschmelzung von menschlichem Gewebe und maschinellen Komponenten beschäftigt. Konkret: “Das Unternehmen hofft, innerhalb der nächsten vier Jahre seine Technologie so weit entwickelt zu haben, dass sie bei Menschen mit schweren Hirnschäden eingesetzt werden kann. Sie soll dann [...] Hirnschlagpatienten oder Menschen mit Gedächtnisproblemen helfen, ihr Gehirn wieder möglichst effektiv verwenden zu können. Das Langzeitziel von Neuralink liegt allerdings nicht im Gesundheitssektor. Schon in acht bis zehn Jahren soll Neuralinks Verbindung von Gehirnen und Computern auch völlig gesunden Menschen zur Verfügung stehen.

Auch Facebook arbeitet übrigens an neuronalen Technologie-Schnittsttellen. Konkret wird an einem System gearbeitet, dass allein via Gedankenkraft bis zu 100 Wörter pro Minute direkt aus unserem Sprachzentrum auf einen Computer bringt. Das wäre fünfmal so schnell wie die Tippgeschwindigkeit auf einem heutigen Smartphone.

Wohin soll das alles führen?

Renommierte Wissenschaftler glauben am Ende steht die technologische Singularität:

Technologische Singularität - Was ist das?

Es spricht viel dafür, dass technologischer Fortschritt mit exponentieller Geschwindigkeit voranschreitet. Nicht mit linearer Geschwindigkeit. Das heißt: In immer kürzerer Zeit findet immer mehr technologischer Fortschritt statt. Ray Kurzweil, der Chef-Futurologe von Google, hat dazu schon in 2001 in seinem beeindruckenden Artikel “The Law of Accelerating Returns” geschrieben: “An analysis of the history of technology shows that technological change is exponential, contrary to the common-sense “intuitive linear” view. So we won’t experience 100 years of progress in the 21st century — it will be more like 20,000 years of progress (at today’s rate).

Video: Ray Kurzweil von Google über hybrides Denken.

Menschen tun sich jedoch schwer mit dem Verständnis exponentiellen technologischen Fortschritts. Warum? Weil unsere Wahrnehmung eben die eines sich langsam entwickelnden Fortschritts ist.

Was exponentieller Fortschritt bedeutet, zeigt Kurzweil anhand folgender Zahlen:

● Die Menschheit erreicht das Äquivalent der Rechenleistung eines menschlichen Gehirns für $ 1000 in 2023.

● Die Menschheit erreicht das Äquivalent der Rechenleistung eines menschlichen Gehirns für 1 Cent in 2037.

● Die Menschheit erreicht das Äquivalent der gesamten biologischen Rechenleistung der Menschheit für $ 1000 in 2049.

● Die Menschheit erreicht das Äquivalent der gesamten biologischen Rechenleistung der Menschheit für 1 Cent in 2059.

Beeindruckende Zahlen!

Alain Veuve schreibt: “Die technologische Entwicklung, wie wir sie kennen, ist im Grunde genommen nichts anderes als die Fortsetzung der Evolution auf nicht-biologischer Basis. Ein Evolutionsprozess besteht, einfach formuliert, aus einer Verbesserung die schrittweise erfolgt. In jedem Schritt wird das evolutionierende Objekt verbessert und in seiner Umgebung getestet. In kleinen Schritten wird so das Objekt, nach dem Try-&-Error-Prinzip verbessert – in dem die funktionierende Variante weiterverfolgt wird. [....] In diesem Prozess verbessert sich die Technologie rasant und sie tut dies immer schneller.

Was steht am Ende der exponentiellen Kurve? Die so genannte technologische Singularität. Dies ist der Zeitpunkt, an dem Maschinen so intelligent werden, dass der weitere technologische Fortschritt nicht mehr vorhersehbar ist. Schon 1965 schrieb der Statistiker I. J. Good dazu: “Eine ultraintelligente Maschine sei definiert als eine Maschine, die die intellektuellen Fähigkeiten jedes Menschen, und sei er noch so intelligent, bei weitem übertreffen kann. Da der Bau eben solcher Maschinen eine dieser intellektuellen Fähigkeiten ist, kann eine ultraintelligente Maschine noch bessere Maschinen bauen; zweifellos würde es dann zu einer explosionsartigen Entwicklung der Intelligenz kommen, und die menschliche Intelligenz würde weit dahinter zurückbleiben. Die erste ultraintelligente Maschine ist also die letzte Erfindung, die der Mensch zu machen hat.

Auch Kurzweil sagt die technologische Singularität voraus, konkret für das Jahr 2045. Was erwartet Kurzweil? Er schreibt: “Within a few decades, machine intelligence will surpass human intelligence, leading to The Singularity — technological change so rapid and profound it represents a rupture in the fabric of human history. The implications include the merger of biological and nonbiological intelligence, immortal software-based humans, and ultra-high levels of intelligence that expand outward in the universe at the speed of light.

Noch ist entscheidender Schritt auf dem Weg zur Singularität allerdings nicht getan. Noch hat keine Maschine den sogenannten Turing-Test bestanden. Was ist der Turing-Test? „Im Zuge des Tests führt ein menschlicher Fragesteller über eine Tastatur und einen Bildschirm ohne Sicht- und Hörkontakt mit zwei ihm unbekannten Gesprächspartnern eine Unterhaltung. Der eine Gesprächspartner ist ein Mensch, der andere eine Maschine. Beide versuchen, den Fragesteller davon zu überzeugen, dass sie denkende Menschen sind. Wenn der Fragesteller nach der intensiven Befragung nicht klar sagen kann, welcher von beiden die Maschine ist, hat die Maschine den Turing-Test bestanden, und es wird der Maschine ein dem Menschen ebenbürtiges Denkvermögen unterstellt.

Gesellschaftspolitische Auswirkungen

Ausgelöst durch die Gartner-Studie „Surviving the Rise of Smart Machines: The Loss of Dream Jobs and 90% Unemployment“ von 2013, aber auch durch andere Studien, wird zuletzt immer intensiver über die Auswirkung der Digitalisierung für die Gesellschaft als Ganzes diskutiert. Im Mittelpunkt der Diskussion steht dabei v. a. die Frage nach den Auswirkungen der Digitalisierung auf den (weltweiten) Arbeitsmarkt. Überspitzt gesagt: Ist die Digitalisierung Wohlstandsturbo oder Jobvernichter? Eine Antwort fällt nicht leicht!

Wesentliche Erkenntnisse der Gartner-Studie sind beispielsweise:

● Maschinen unterstützen zukünftig nicht mehr nur die Automatisierung einfacher Aufgaben, sondern werden zu lernenden Systemen, die ähnlich wie das menschliche Gehirn funktionieren. Dadurch betrifft der durch Smart Machines ausgelöste Abbau von Arbeitsplätzen auch bislang als sicher eingeschätzte Jobs von qualifizierten Spezialisten und breit einsetzbaren Generalisten.

● Der Arbeitsmarkt, politische Systeme und die Gesellschaft als Ganzes müssen sich stark verändern, um die durch die Smart Machines ausgelösten Veränderungen nachhaltig abzufangen. Langfristig gesehen (d.h. ab 2030) sind bis zu 90% aller Arbeitsplätze (!) weltweit durch Smart Machines gefährdet. Bereits bis 2023 wird ein Drittel aller Ärzte, Anwälte, Wertpapierhändler und auch Professoren/Dozenten durch Smart Machines oder durch geringer qualifizierte Personen mit neuartigen Assistenzsystemen ersetzt sein.

Wie sieht Gartner die Struktur des Arbeitsmarktes in 2023?

Dazu die Autoren der Gartner-Studie: „Until 2023, smart machines may not be able to do all a doctor's job or an underwriter's job but only part of it. [...] This will increase unemployment since the work can be done with fewer people, but machines won't fully replace people in those parts of the job that require ad hoc thinking or empathy — the generalist portions.“ Anders gesagt: Bis 2023 werden nur diejenigen Aufgaben von Maschinen übernommen, die keine Ad-hoc-Überlegungen oder Empathie erfordern. Die Arbeit von Ärzten oder Entscheidern z. B. kann also noch nicht übernommen werden.

Wie sieht Gartner die Struktur des Arbeitsmarktes ab 2030?

Dazu die Studie: „We estimate that the real endgame in this scenario, by 2030, will be the creation of digital "superdocs" [...] in the healthcare industry and similar programs within the legal and trading industries. Such programs will also allow machines to take over generalist and specialist positions, so that versatilists and some specialists (within the service sector) will be the only human positions available.“ Das heißt, spätestens ab 2030 übernehmen Maschinen jetzt auch solche Aufgaben die Ad-hoc-Überlegungen oder Empathie erfordern. Entsprechend ändert sich die Struktur des Arbeitsmarktes weiterhin dramatisch. Die Autoren der Studie schreiben weiter: „As artificial intelligence [...] makes further progress, it will be increasingly difficult to distinguish between human and machine." Am Ende der Entwicklung zeichnen sich Smart Machines also auch dadurch aus, dass deren Unterscheidung von Menschen zunehmend schwer fällt.

Die Gartner-Studie sieht das Thema also sehr negativ. Auch der bereits erwähnte Jeremy Rifkin sieht die Relevanz des Themas. Er sagt dazu in einem spannenden Interview mit der ZEIT in 2014: “Mit der Zukunft der Arbeit habe ich mich nun wirklich beschäftigt. Die erste industrielle Revolution im 19. Jahrhundert beendete die Sklavenarbeit. Im 20. Jahrhundert ließ die zweite industrielle Revolution die Arbeit in der Landwirtschaft und im Handwerk dramatisch schrumpfen. Die dritte Revolution im 21. Jahrhundert wird der massenhaften Lohn- und Gehaltsarbeit ein Ende setzen. Aber das dauert ein halbes Jahrhundert. Schon jetzt gibt es Fabriken ohne Arbeiter und ohne Licht. Manche Büros und Händler gehen schon in Richtung automatisierter Datenverarbeitung und Stimmerkennung. Jetzt werden Jobs automatisiert, die professionelle Fähigkeiten verlangen, und daher beginnt sich die geistige Elite zu sorgen. Ökonomen sagen, dass steigende Produktivität mehr Jobs schafft, als sie zerstört. Aber jetzt sieht man: Wir brauchen nicht mehr all die Anwälte, Buchhalter oder Radiologen, weil es Datenanalyse mittels Algorithmen gibt.” Auch auf die Frage hin, was die übrig gebliebenen Menschen dann machen und wer ihnen Geld gibt hat Rifkin eine Meinung: “Es ist viel zu tun, man sieht das jetzt schon. Viele junge Menschen wechseln von traditionellen Jobs der Privatwirtschaft zu neuen Jobs in der Sozialwirtschaft. Die schafft alle Arten von Gütern und Dienstleistungen, die nicht vom Markt und nicht vom Staat kommen. Ökonomen reden nur nie darüber. Auch in der Sozialwirtschaft gibt es zwar Automatisierung, aber viele Aktivitäten verlangen, dass Menschen ihre Fähigkeiten direkt miteinander teilen. Dieser Sektor schafft Sozialkapital statt Finanzkapital und verbessert die Lebensqualität. Non-Profit-Krankenhäuser, Non-Profit-Schulen, Pflege der Alten, Umweltschutz, Sport, Künste ... Also lassen wir die Maschinen die Arbeit machen, die menschliche Wesen nicht mehr verrichten müssen, und unser Denken kann sich weiterentwickeln, konzentriert darauf, mehr Sozialkapital zu schaffen. Einige meiner Kollegen behaupten, die Sozialwirtschaft sei ein Parasit, der von Staatsgeld und Spenden lebe. Das stimmt aber ganz und gar nicht. Mehr als die Hälfte des Geldes, das heute in diesen Sektor fließt, besteht aus Gebühren für Dienstleistungen. Nur gut ein Drittel geht auf Verträge mit dem Staat zurück. Und nur der Rest ist Philanthropie. Diese Wirtschaft trägt sich also nahezu von selbst. Man muss Margaret Thatcher und Ronald Reagan da dankbar sein.

Ganz aktuell nimmt auch die OECD in ihrem Beschäftigungsausblick 2017 Stellung zum Thema. Das Fazit: Es gibt sowohl im niedrig qualifizierten Bereich als auch im Bereich hochqualifizierter Tätigkeiten mehr Jobs. In Deutschland beträgt das Plus in den beiden Segmenten seit 1995 etwa 3,4 beziehungsweise 4,7 Prozent. Gleichzeitig nimmt allerdings die Beschäftigung im Segment mittlerer Qualifikation deutlich ab. In Deutschland liegt der Rückgang bei minus 8,1 Prozent. Die Gründe:

● Der Strukturwandel in vielen etablierten Industrieländern. Die OECD bezeichnet dies als Deindustrialisierung. Das heißt: Der Anteil produzierender Betriebe an der Gesamtwirtschaft nimmt ab. Dafür steigt der Anteil des Dienstleistungsbereichs.

● Der technologische Fortschritt führt zu einer Verschiebung der Beschäftigungsstruktur innerhalb des produzierenden Gewerbes. Der Anteil von Arbeitsplätzen mittlerer Qualifikation sinkt. Dafür gibt es mehr Jobs, die eine hohe Qualifikation erfordern. Im Dienstleistungssektor hingegen führten neue Technologien zu keinen signifikanten Verschiebungen.

In jedem Fall - so viel lässt sich sagen - hat die Digitalisierung dramatische Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt. Es ist nur daher nur logisch, dass seit vielen Jahren, zuletzt aber wieder zunehmend über das bedingungslose Grundeinkommen (BGE) diskutiert wird. Auch Unternehmer wie die Silicon-Valley-Größen Peter Thiel und Elon Musk oder Dax-Chefs wie Timotheus Höttges und Joe Kaeser fordern ein solches Grundeinkommen.

Ich persönlich gehe davon aus, dass das bedingungslose Grundeinkommen angesichts der Folgen der Digitalisierung zwangsläufig kommen wird - früher oder später. Denn, ganz einfach gesprochen, es ist tatsächlich so: Irgendwoher müssen ja Menschen Geld zum Leben bekommen, deren Arbeit von Robotern übernommen wurde. Alles, das sehe ich anders als Rifkin, wird die Dienstleistungs- und Sozialwirtschaft nicht abfangen können.

Video: Richard David Precht über Digitalisierung und Grundeinkommen.

Interessanterweise ist das Thema in einigen Ländern schon über den Status der reinen Diskussion hinaus. So läuft beispielsweise in Finnland bereits ein konkretes Experiment zum bedingungslosen Grundeinkommen. Konkret: Finnland will herausfinden, ob ein Grundeinkommen das soziale System des Landes vereinfachen und mehr Menschen in Jobs bringen kann. Dazu erhalten seit Anfang des Jahres 2017 2000 zufällig ausgewählte (ausgeloste) Arbeitslose 560 Euro im Monat, und das ohne dass daran Bedingungen geknüpft sind. Das Geld muss nicht versteuert werden und man kann ohne finanzielle Nachteile dazuverdienen. Erste Presseartikel lassen darauf schließen, dass das Experiment durchaus positiv verläuft!

Digitalisierung und Unternehmen

Auch Unternehmen können sich selbstverständlich nicht der Digitalisierung entziehen. Unternehmen wissen heute jedoch oft nicht, wo anfangen. Also mit der Digitalisierung. Viel ist zu lesen. Wenig Antworten werden allerdings gegeben. Das grundlegende Problem hat Ossi Urchs, der leider viel zu früh verstorbene deutsche Internet-Philosoph, einmal treffend zusammengefasst: “Digitalisierung ist kein Schnupfen!” Das heißt: Die Digitalisierung ist nichts was kommt und wieder geht - wie ein Schnupfen. Die Digitalisierung ist gekommen um zu bleiben. Auch das wird vielen Unternehmen zwischenzeitlich klar sein. Zumindest auf der gefühlten Ebene.

Bleibt die Frage, wo Unternehmen am Besten anfangen?

Erster und bester Ausgangspunkt für die Digitalisierung in Unternehmen sind immer die Prozesse. Denn - so hat es Thorsten Dirks, der Chief Executive Officer (CEO) und Vorstandsvorsitzende von Telefónica Deutschland, einmal treffend formuliert: “Wenn sie einen Scheißprozess digitalisieren, dann haben sie einen scheiß digitalen Prozess.” Genau so ist es! Digitalisierung kein Selbstzweck, vielmehr ein Werkzeug, um die eigenen Abläufe und Vorgehensweise kritisch zu hinterfragen und durch die Möglichkeiten der Digitalisierung effektiver (besser!) und effizienter (schneller!) zu gestalten.

Gleichzeitig müssen Unternehmen aber auch verstehen, dass der Erfolg oder Nicht-Erfolg von Digitalisierungsinitiativen nicht an der Technologie scheitert. Wie so oft! Es menschelt! Und zwar kräftig! Digitalisierung bedeutet immer Veränderung. Veränderung für die Mitarbeiter eines Unternehmens. Und solche Veränderungen können nicht nur Chance sein, sondern ein Problem darstellen. Tatsächlich sind Veränderungen oft mit Konflikten verbunden. Eine herausfordernde Frage ist es deswegen wie man als Unternehmen grundsätzlich mit Veränderungen umgeht. Ansätze des Change Managements können hier einen wertvollen Beitrag dazu liefern.

Ansätze und Empfehlungen für ein systematisches Change Management gibt es wie Sand am Meer. Stellvertretend seien an dieser Stelle die sehr guten Empfehlungen von John Kotter aus seinem Buch „Das Pinguin-Prinzip: Wie Veränderung zum Erfolg führt“ (Droemer/Knaur, 2009) zu nennen. Im Mittelpunkt des Buches steht eine Pinguinkolonie. Die Pinguine sind mit der Situation konfrontiert, dass der Eisberg, auf dem sie leben, schmilzt. Die Folge: Die Pinguinkolonie muss lernen mit dieser Veränderung umzugehen.

Bild: Die 8 Schritte zur erfolgreichen Veränderung nach Kotter.

Letztlich ist es egal ob der Eisberg für ein einzelnes Unternehmen, ein einzelnes Individuum oder unsere Gesellschaft als Ganzes steht. Die Digitalisierung überrennt uns alle mit unvorstellbarer Dynamik und Wucht. Verstecken wird nicht klappen!