Kurz und Knapp
- Viele Unternehmen nutzen die ihnen vorliegenden Daten nicht, oder sie erheben sie erst gar nicht.
- Ein Grund dafür ist, dass dazu Investitionen nötig wären, aber sich bisher nicht beziffern lässt, inwieweit und wann die sich auszahlen.
- In einem Forschungsprojekt sollen nun Werkzeuge entwickelt werden, mit denen sich das Datenkapital bilanzieren lässt.
Forschungsvorhaben will Firmen zu mehr Investitionen in KI animieren
Ein Beispiel, das das Problem illustriert: Es kann Jahre dauern, bis eine Industrieanlage perfekt eingestellt ist, alle Maschinen aufeinander abgestimmt sind und harmonieren, egal ob am Ende Pizzen, Stahlbleche oder Autos vom Band laufen. Das Knowhow, bei welcher Temperatur, bei welcher Schwingungsfrequenz, mit welcher Geschwindigkeit am besten produziert wird, ist Gold wert – aber wie viel genau? Dieses sogenannte Datenkapital können Unternehmen bislang nicht in Bilanzen ausweisen.
„Die digitale Transformation erfordert Investitionen in Sachkapital, Software, in Aus- und Weiterbildung der Mitarbeiter“, sagt Wolfgang Maaß von der Universität des Saarlandes, die an dem Projekt „Future Data Assets“ beteiligt ist. „Es existieren derzeit aber keine standardisierten, belastbaren Kennzahlen, die den wirtschaftlichen Erfolg solcher Investitionen in die digitale Transformation beziffern.“
Viele Unternehmen scheuten deshalb größere Aufwendungen. „Zwar kann meist genau beziffert werden, was investiert werden müsste. Unklar aber bleibt, wann und wie sich das auszahlt“, erklärt der Wirtschaftsinformatiker. „Daten, die im Zuge der Investition in die digitale Transformation anfallen, werden nicht systematisch finanziell bewertet und dem Management als Entscheidungshilfe zur Verfügung gestellt.“
Dies wollen Maaß und sein Team ändern: Sie arbeiten an der Entwicklung von Kenngrößen und Bewertungssystematiken für das unternehmerische Datenkapital. Dazu planen sie, mithilfe von Verfahren maschinellen Lernens und Methoden Künstlicher Intelligenz eine Datenbilanz zu entwickeln. „Wir wollen ein Werkzeug schaffen, das der Unternehmensleitung die erforderlichen Datenbilanz-Kennzahlen liefert: standardisiert, stetig optimiert, automatisiert und an die jeweilige Branche angepasst“, betont Maaß.
Das Projekt läuft bis Juli 2022; beteiligt sind insgesamt sieben Institutionen aus Wissenschaft und Wirtschaft. Das Ziel der Projektpartner: Könnte den Daten, die ein Unternehmen hat oder zukünftig haben wird, ein Geldwert zugeordnet werden, würde dies womöglich zu mehr Investitionen in KI führen. „Die Unternehmen scheuen sich, Geld in die Hand zu nehmen, erkennen nicht das Potenzial, das hier liegt. Das wollen wir ändern“, sagt Maaß.
17.12.2019
in Kooperation mit dem