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In einer datengetriebenen Wirtschaft droht Deutschland zwischen den USA und China zerrieben zu werden. Die Politik tut sich mit Reformen schwer. Dabei gibt es vielversprechende Ansätze – fernab von Facebook und Co.
Tom Enders blickt ernst. „Bis vor Kurzem haben wir 95 Prozent unserer Daten weggeworfen“, sagt er. Der Chef des Flugzeugbauers Airbus sitzt an einem Februarmorgen bei einer Digitalkonferenz in Berlin und gibt sich geläutert. So etwas kommt ja immer gut an. Es sei natürlich keine Option, sagt Enders weiter, so mit Daten umzugehen. Stattdessen müssten Unternehmen sie verwerten. Das sei „eine Notwendigkeit“.
Dann entspannen sich seine Züge, und Enders wendet sich lächelnd seinem Nebenmann zu: Alex Karp, Mitgründer des US-Unternehmens Palantir, dessen Software gewaltige Datenmengen auswertet. Mit dessen Hilfe entwickelte Airbus eine Plattform, die Informationen aus Zehntausenden Flugzeugsensoren analysiert. Die Ergebnisse sollen Fliegen sicherer und effizienter machen. Der Airbus-Kunde Easyjet habe seine Flugzeiten schon um mehr als 20 Prozent optimiert, schwärmt Enders: „Ohne die Partnerschaft hätten wir mehr als zehn Jahre gebraucht, um solche Fähigkeiten aufzubauen."
Enders Auftritt zeigt beispielhaft das Dilemma fast aller europäischen Unternehmen – und gerade auch der deutschen: Die behaupten sich zwar besser denn je im globalen Wettbewerb, die Nachfrage nach deutschen Autos und Maschinen ist noch immer hoch. Doch die Werkstoffe und ihre Verarbeitung werden immer weniger über das ökonomische Wohlergehen eines Landes entscheiden. Wichtiger werden dagegen Algorithmen und Daten – und die Fähigkeit der Firmen, entsprechend neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.
Gelänge es deutschen Unternehmen, ihre bestehende Stärke, weltweit
geschätzte Maschinen herzustellen, zu datengetriebenen Konzepten
weiterzuentwickeln, würden sie sich auch in einer immer digitaleren Welt
problemlos behaupten können. Schaffen sie es nicht, könnten viele
heutige Weltmarktführer schlimmstenfalls verschwinden.
Wie aber
umgehen mit all den Daten? Wem gehören sie überhaupt? Und wer kann sie
wann und wie kommerziell verwerten? Es sind Fragen, die zu den
wichtigsten der Gegenwart gehören, schließlich ist das der Rohstoff für
künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen.
Klare Antworten darauf zu finden ist kompliziert. Und so stehen die
meisten Firmenchefs vor ähnlichen Problemen wie einst Airbus-Mann
Enders: Man würde ja gern, weiß aber nicht, wie. (...)
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