October 25, 2022, 09:00 a.m. PDT / 6:00 p.m. CEST (60min)
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Donnerstag, 22. September, 2022, 08:00 – 23:00 Uhr
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September 20, 2022, 13:00 – 17:00 CET (FOR INVESTORS ONLY)
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September 13, 2022, 10:00 a.m. PDT / 7:00 p.m. CEST (60min)
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Mittwoch, 7. September, 2022
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Montag, 29. August – 3. September, 2022
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Mittwoch, 24. August 2022, 18:00 – 19:00 Uhr
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June 29, 2022, 11:30 – 18:00 CET (FOR INVESTORS ONLY)
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Mal Hand aufs Herz. Es wird viel über die Notwendigkeit von Digitalisierung im produzierenden Gewerbe gesprochen. Aber wer in Deutschland mit Produktion und Produkten des Maschinenbaus vertraut ist, der weiß, dass diese schon lange mit Computern und Software entwickelt und hergestellt werden; schon lange bevor sich jemand das Wort Digitalisierung ausdachte.

Was ist jetzt neu? Vernetzung? Nein, denn Maschinen sind bereits seit langem vernetzt, sonst könnten sie gar nicht zusammenarbeiten. Vernetzt mit dem Internet? Vielleicht, aber ob man seine Maschinen überhaupt ans Internet anbinden sollte, ist noch mal eine ganz andere Diskussion. Embedded Linux statt Windows-PC oder Web-Technologie statt lokaler Anwendung? Touché. Aber es bleibt ja trotzdem Server-Client Software. Vielleicht Roboter und Automatisierung? Eher nicht, die gibt es auch schon lange.

Und doch, wenn man sich eine fast menschenleere, robotergesteuerte Fertigung anschaut, dann wird einem klar, dass es bei Digitalisierung um etwas anderes geht.

Es geht nicht um den Einsatz von digitaler Technik oder deren genaue Beschaffenheit, sondern um die persönliche Einstellung zu dieser. Digitalisierung ist gleichzusetzen mit einem Mindset: Neue digitale Technik benutzen ist super – ganz generell.

Im Gegensatz dazu ist man Digitalisierungsmuffel, wenn man digitale Technik einfach irgendwie nicht gut findet – ganz prinzipiell.

Das Credo lautet: Wenn das Management nun dafür sorgen könnte, dass alle Mitarbeiter digitale Technik prinzipiell toll finden und gar nicht warten können, mit ihr spielerisch zu experimentieren und sie einzusetzen, dann würde sich alles automatisch zum Guten richten. Viele Berater sehen darin ein Geschäft. Doch wie valide ist dieses Gedankenkonstrukt überhaupt?

Man sollte es einmal vom Menschen her denken.

Menschen haben sich biologisch seit tausenden Jahren nicht mehr weiterentwickelt. Nur Technik und Kultur bringen Fortschritt. Aber warum finden es so viele unattraktiv, sich mit neuen Technologien und Kulturwandel zu beschäftigen? Warum springt dann nicht jeder sofort auf den Digitalisierungszug auf?

Es gibt eine gewisse Gewöhnung an Software, hervorgerufen durch E-Mails, Excel-Dateien, Powerpoints und SAP Oberflächen. Digitale Technik wird hier nicht als etwas tolles Neues empfunden, sondern als etwas Altes, Bewährtes und Langweiliges – die Bedienung von Software als wiederkehrende Arbeit, die zuweilen sehr stressig sein kann, ganz unbenommen davon, dass Industrie Software vielleicht auch vom Look&Feel häufig etwas angestaubt wirkt.

Wenn das Management und die Mitarbeiter von Fortschritt träumen, träumen sie von verschiedenen Dingen.

Man muss sich mal in die Zeit der Einführung von Automatisierungstechnik versetzen, als clever konstruierte Maschinen in der Fabrik aufgestellt wurden und harte, körperliche Arbeit über Nacht einfach abgeschafft wurde. Das war toll. Das war ein Sprung.

Genauso warten die Menschen heute darauf, dass ihrem harten digitalen Arbeitsalltag genauso einem Sprung widerfahren wird. Zumindest warten sie nicht auf noch mehr von dem, was sie schon kennen, auch nicht auf das gleiche in moderner, sondern auf einen Fortschritt, der wie damals eine komplette Abschaffung und Entbindung des Menschen von dieser Arbeit bewirkt.

Es wird keine bessere Software oder Hardware erträumt und auch keine Vernetzung, keine Cloud und kein agiles Arbeiten. Es geht nicht darum, immer noch mehr Software zu bedienen, sondern um weniger Software, zumindest weniger Software, die von Menschen bedient werden muss. Die Arbeitnehmer träumen eigentlich von Künstlicher Intelligenz. Denn nur diese kann die Abschaffung ihrer digitalen Arbeit bewirken. Die Menschen wollen „out of the loop“ sein. Sie stecken bereits tief in einem IT-Loop, in dem sie häufig rein funktional als kleines Rädchen eingebunden sind, ohne das ganz überblicken zu können.

Die Arbeitnehmer träumen dabei nicht von der Abschaffung ihres Status, den ihnen die Arbeit und die Benutzung der Software verleiht, sondern von der Abschaffung ihrer gewohnheitsmäßig wiederkehrenden Arbeitstätigkeit. Mit weniger Aufwand zum gleichen Ergebnis zu kommen, ist bekanntlich ein wesentliches Merkmal von Intelligenz. Ganz intuitiv wird dieser Zustand angestrebt. „Ein Kick, und es ist gemacht“ ist hier die Vorstellung von einer ultimativen Software, die mit diesem einem Klick das gleiche erledigt, wie sonst manuell an einem ganzen Arbeitstag. Eine solche Software wird als KI-System bezeichnet. Auf dem Weg zu dieser Entwicklung gibt es intelligente Assistenz-Systeme, die zumindest einen großen Teil der wiederkehrenden Arbeit automatisieren können.

Dem Management fehlen zurzeit allerdings häufig die Möglichkeiten zur Einführung einer solchen KI-Lösung oder diese erfüllte bisher noch nicht die Erwartungen. Also träumen sie zurzeit lieber von noch härter arbeitenden und noch cleverer agierenden Angestellten und überlegen sich, wie sie ihnen mehr Liebe zu digitalen Technologien vermitteln können.

Es gibt hier also einen fundamentalen Unterschied, der dafür sorgt, dass Künstliche Intelligenz nicht Teil von Digitalisierung ist. Wer Digitalisierung sagt, der will, dass Mitarbeiter mehr Software benutzen, um noch produktiver zu sein. Wer Künstliche Intelligenz sagt, der will, dass gar keiner mehr Software bedienen muss.

AI is an advantageous technology playing an increasingly major role in our community. Especially in the focus areas, such as healthcare, agriculture, mobility, and climate change AI has turned out to be very beneficial. Moreover, the AI bus cannot be driven without its fuel called data. Concerns about the distribution of data are rising for ethical reasons on the consumer’s side and because of its sub-optimal allocation amongst participants who want to create digital value. Prof. Olaf Groth from Cambrian LLC will discuss how the future of data marketplaces will look like, how AI will use data in the future, and how this affects data protection and the monetization of your data.

How much is our data worth?

About 90% of 1,000 consumers surveyed in the U.S. think it is entirely unethical for their data to be shared without consent. A study by Insights Network found that 79% of consumers said they want compensation when their data is shared. Firstly it would be interesting to know the actual value of our data. When asked about the price internet users put on their “loss of privacy”, they ascribe $36 to their identifiable data. The truth may seem rather sobering. Data brokers trade general information about a person such as age, gender, and GPS location for about $0.0005 per person. Meanwhile, entrepreneurs are identifying a growing number of business cases for data marketplaces to bridge the gap between the actual and assigned value of data. Such data marketplaces could be online businesses or platforms where users can purchase data sets or gain access to real-time data streams. This innovation would tap into a massive revenue opportunity.

Who has access to our data?

Research from Stanford University suggests that the allocation of data in today’s digital economy is not optimal. With only a few large platforms having access to meaningful data pools, non-digital platforms and smaller actors are limited in their ability to participate in digital value creation. Some estimates indicate that 99.5 percent of the data we produce is not accessible as it remains in organizational, application, or industry silos. Therefore, while trust in the digital economy is deteriorating, the inaccessibility of data limits human and economic growth. With data marketplaces, all users could gain access to valuable data for prices that are fair for all parties, leveraging the utilization of AI. There also are other approaches to improve the accessibility of data, such as data taxes or dividends to share the value of data more evenly between those that create and those that use data. Moreover, Jaron Lanier from Microsoft has championed so-called data unions that would negotiate the value of data on behalf of the data creators. In our show, Prof. Olaf Groth will give his assessment of the advantages and disadvantages of data marketplaces in comparison to open data approaches, data unions, or data dividends.

Our inspiring guest Prof. Olaf Groth

Olaf has 25 years of experience as an executive and adviser building strategies, capabilities, programs, and ventures across over 35 countries with multinationals (e.g. AirTouch, Boeing, Chevron, Qualcomm, Q-Cells, Vodafone, etc.), consultancies, startups, VCs, foundations, governments, and academia. He is the founding CEO of advisory think tank Cambrian Futures and concept development firm Cambrian Designs. He serves as Professor Of Practice for strategy, innovation, economics & futures at Hult International Business School, where he teaches across campuses in the US, Europe, Middle East, and China. He is a member of the Global Expert Network at the World Economic Forum for the 4th industrial revolution and positive AI economy futures, Visiting Scholar at UC Berkeley’s Roundtable on the International Economy (BRIE) and its program Working with Intelligent Tools & Systems (WITS). Olaf also served on the Innovation Policy Committee for the Biden/Harris campaign. He is co-author of the AI book Solomon’s Code: Humanity in a World of Thinking Machines with Dr Mark Nitzberg, and of the prospectively forthcoming book The Great Remobilization: Designing A Smarter Future with Drs. Mark Esposito and Terence Tse. All in all, Olaf is an absolute expert in his space and a real enrichment for our next BLOCKCHANCE Online LIVE show.

Join the Show About Data Marketplaces & The Future of AI w/ Prof. Olaf Groth
Do you want to find out what the future of AI and data marketplaces will look like? Then join the show on April 28, 2021, starting at 5 pm (CEST) / 3 pm (UTC). The show will be in cooperation with AI.Hamburg and we will stream live on YouTube. Be part of the discussion by sending us your questions via Telegram or in the live chat. Notice the show by adding it to your calendar.

April 28, 2022, 11:00 a.m. CEST (60min)
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April 25, 2022, 07:00 p.m. CEST/ 10:00 a.m. PDT (60min)
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