18. Business Breakfast: Data Science als Schlüssel zur digitalen Innovation
Am 18. FFHS-Business Breakfast durchleuchtete die FFHS gemeinsam mit ihren Gästen und Referenten der SBB und LeanBI das Zusammenspiel von Innovation und Data Science. Dieser interdisziplinäre Ansatz birgt nicht nur spannende Einsichten sondern scheint auch ein quintessentieller Erfolgsfaktor zu sein.
Den Einstieg ins Thema machten Dr. Beatrice Paoli und Dr. Hagen Worch, Forscher an den FFHS-Instituten LWS (Laboratory for Web Science) und IMI (Institut für Management und Innovation). Sie erläuterten anhand von Beispielen wie Data Science für neue Perspektiven sorgen, angepasste Prozesse oder gar neue Geschäftsmodelle hervorbringen kann. Die 4-Step-Methode zeigt allgemein die wichtigsten Schritte, die dabei zu berücksichtigen sind:
Mangel an Fachkräften - Mittelgrosse Unternehmen zögern
Marc Tesch, Gründer und Geschäftsführer von LeanBI erläuterte mit Hilfe von Use Cases das Anwendungspotential von AI/künstlicher Intelligenz. Herr Tesch hebte dabei hervor, dass während der Nutzen in Zukunft immer stärker zum Tragen kommt, die Anwendungsfreude der Technologie bei mittleren Unternehmen stagniert, da oftmals das entsprechende Know-How fehlt.
Kombinierte Nutzenwirkung neuer Technologien
Dr. Nima Riahi und Alexandra Stieger-Federer beschrieben ihre Erfahrungen in der Entwicklung und im Einsatz von Data Analytics bei der SBB und hoben dabei hervor, dass der Einsatz von neuen Technologien oft durch eine kombinierte Nutzenwirkung charakterisiert ist. Eine Anwendung zur Prognose der Pünktlichkeit der Züge ist zum einen ein Steuerinstrument für die Mitarbeiter, das ihnen ermöglicht, bei prognostizierten Störungen rechtzeitig einzugreifen und mögliche Konsequenzen zu entschärfen. Dadurch entsteht aber auch ein direkter Kundennutzen und Kostenersparnisse. Spannend ist insbesondere die auf lange Frist erhöhte Mitarbeiterzufriedenheit, da Mitarbeiter diesen Ereignissen nicht länger komplett machtlos gegenüberstehen, sondern sie steuern und kontrollieren können.
Zwei Erfolgsfaktoren stehen dabei im Vordergrund:
- Integration aller Anwender und Nutzer in jedem Schritt der Entwicklung, um sämtliche Perspektiven abgreifen zu können und Eventualitäten miteinzubeziehen. Aber auch, um die Akzeptanz von Beginn an zu stärken.
- Aus demselben Grund ist es wichtig, bereits den Pilot- und die Beta-Versionen der Anwendung auszutesten, ein möglichst realistisches Look & Feel zu ermöglichen und so die relevanten Mitarbeiter von Beginn an feedbackbereit einbezogen zu haben.
Interdisziplinarität und Engineering Skills
In zweiten Beispiel der SBB, einer Anwendung zur Belegungsprognose, hoben Stieger und Riahi den Aspekt der Zusammenarbeit bei der Entwicklung hervor. Ein solches Projekt, obschon es eine technologische Ausrichtung hat, sollte nicht alleine bei der IT aufgehängt sein, sondern mit Hilfe eines interdisziplinären Teams realisiert werden. Dabei kann und soll es sicherlich zu Differenzen kommen, da nur so die diversen Aspekte darin vereint, aufgefangen und integriert werden können. Dabei darf trotzdem nicht ignoriert oder gar unterschätzt werden, wie wichtig die erforderlichen Engineering Skills sind, um bspw. Daten zu strukturieren und passende Algorithmen zu entwickeln.
Alles in allem wurde am Business Breakfast deutlich, dass trotz Automatisierung von Abläufen der Mensch Erfolgsfaktor Nummer eins bleibt – sei es aufgrund der fachlichen Kompetenzen und/oder aufgrund der Notwendigkeit der interdisziplinären Zusammenarbeit.
