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Startup Radar: Erfolgreiche Corporate-Startup-Beziehungen managen
11. März 2019

Erkenntnisse vom AI-enabled Tech Foresight Summit

Sie haben den AI-enabled Tech Foresight Summit am 20. Februar in Berlin verpasst? Unter den mehr als 60 Teilnehmern befanden sich neben renommierten Speakern aus den Feldern KI und Foresight auch Startup-Gründer, Innovationsexperten und Abteilungsleiter für Innovation und Foresight von Unternehmen wie Intel, adidas, BASF, Daimler, SAP etc.

AI enabled Tech Foresight Summit pictures


Im Folgenden haben wir für Sie die wichtigsten Erkenntnisse der Keynotes zusammengetragen:

Knowledge Analytics für Technologie und Innovation mit Watson

Referent: Dr. Marcus John, Senior Scientist, Fraunhofer INT

Beruhend auf langjähriger Erfahrung im Bereich der datengetriebenen Technologievorausschau am Fraunhofer INT leiten Dr. Marcus John und sein Team das KATI-Projekt als einzigartigen 360° Service für Technologiescanning und -monitoring. Dr. John selbst bezeichnet die Langzeitstudie als „Wissenschaftsobservatorium“ mit dem Ziel, große Mengen verfügbarer Informationen aus wissenschaftlichen Publikationen, Patenten und Internetquellen im Rahmen der Technologievorausschau zu erschließen. Die komplexe Software wurde auf Basis von IBMs Watson entwickelt und verfügt über zahlreiche neue Features und maßgeblich verbesserte Analysefunktionen innerhalb konkreter Anwendungsfälle. Das Projekt soll auch die Anwendung von Cognitive Computing und Machine Learning in der technologischen Vorausschau untersuchen.

In seiner Keynote erläuterte Dr. John, wie das Fraunhofer INT mit seiner umfassenden Datenbank jährlich mehr als zwei Millionen wissenschaftliche Publikationen scannt und bündelt. Die Teilnehmer des Summit hatten außerdem die Möglichkeit während einer live Softwarevorführung Einblicke in das KATI-Projekt zu gewinnen.

KI-gestützte Patentbewertung

Referent: Dr. Tim Pohlmann, CEO, IPlytics GmbH

In seinem Vortrag über KI-basierte Patentanalysen erläuterte Dr. Tim Pohlmann, dass Menschen zwar über eine Bandbreite an Fachwissen verfügen können, aber nie die Kapazität besitzen werden, Millionen von Dokumenten innerhalb von Minuten zu durchsuchen und in einen Kontext zu bringen. KI-Algorithmen nutzen menschlichen Input, um sehr schnell einen wertvollen Output zu erzielen. Dieser ähnelt menschlicher Forschung sehr, wird aber in einem Bruchteil der Zeit generiert. Erkenntnisse aus mehreren Datenquellen zu ziehen ist für die meisten Unternehmen ein ressourcenintensives, manuelles Unterfangen und erfordert viel Zeit beim Suchen, Verstehen und Updaten eines einzigen Datensets.

Eine automatische Schätzung des Patentportfoliowerts ist durch Verwendung von Daten zu rechtlichen Verfahren, Zinsraten und Technologienutzung möglich. Patentwertindikatoren helfen Unternehmen Millionen von Dokumenten effektiver zu verarbeiten.

Globale Einblicke und Analytik bei Intel: TrendScape

Referent: John Miranda, Market Insights Manager, Intel Corporation

Johns Vortrag zu “Global Insights and Analysis – TrendScape – Intel’s early Warning System for emerging Trends“ lieferte großartige Einblicke in das von Intel entwickelte und implementierte Markt- und Technology-Foresight-System (basierend auf ITONICS Trendradar) sowie die damit verbundenen aktuellen Herausforderungen und Vorteile. KI-Tools werden meist angewandt, um Trend- und Technologiedaten zu validieren und darauf bezogene Fragen wie „Gewinnt dieser Trend an Geschwindigkeit und Relevanz?“ oder „Wieso könnte diese Technologie zukünftig von Bedeutung für uns sein?“ zu bearbeiten. Das Verbinden dieser einzelnen Punkte identifiziert die treibenden Kräfte des Computings in der Zukunft und bietet so einen Mehrwert für Strategie, Planung und Geschäftseinheiten.

Neben Methodik und eingesetzten Software-Tools konzentrierte sich John darauf, wie man mit Führungsstärke und auf Grundlage der generierten Erkenntnisse handeln kann. Das vorgestellte Engagement-Modell und Fallbeispiel bildeten dabei gute Ausgangspunkte für angeregte Publikumsdiskussionen.


KI in der Präzisionsmedizin

Referent: Prof. Dr. Magnus Boman, Professor für Intelligent Software Services, Royal Institute of Technology (KTH)

In den vergangenen Jahrzehnten beschäftigte sich das Gesundheitswesen vermehrt mit der Entwicklung allgemeiner Lösungen, mit denen eine große Anzahl an Patienten mit ähnlichen Symptomen behandelt werden können. Aufgrund disruptiver Technologien und dem Aufkommen digitaler Gesundheitslösungen hat sich das Gesundheitswesen von Grund auf verändert. Künstliche Intelligenz erschuf beispielsweise die Grundlage für die Entwicklung der sogenannten Präzisionsmedizin
– also aus Daten klinischer Studien die Wirksamkeit von Medikamenten auf Grundlage der Patientencharakteristika vorherzusagen.

Prof. Boman hob in seiner Keynote hervor, dass er sich auf das Programmieren von selbst lernenden Maschinen konzentriert, anstatt Machine Learning zu lehren. Seines Erachtens nach werden selbst lernende Maschinen Durchbrüche in der Präzisionsmedizin ermöglichen. Seine abschließenden Worte lauteten: „Wie lernt man zu lernen? Um in die Zukunft zu blicken, müssen wir auf dem aufbauen, was wir bis jetzt wissen.“

Praktische Anwendung von Foresight, kollaborative Innovation und Einblicke in das Kundenverhalten

Referent: Dr. Frank Ruff, Senior Manager, PIONEERING NeXt, Daimler AG

Laut Frank Ruff befinden wir uns derzeit in der 7. Innovationswelle – dem Zeitalter des Crowdsourcing und der KI-basierten Innovation. Die vorherigen Wellen fokussierten sich bspw. auf Technology Push und Market Pull, integrierte Unternehmensprozesse sowie den Aufstieg des Venture Capitals und Open Innovation.

Dr. Ruff präsentierte Daimlers Ansätze bezüglich der Entwicklung eines Innovation Ecosystem für Unternehmen und die Nutzung von Technologieerkenntnissen, um Transparenz für langwierige technologische Entwicklungen zu schaffen. Ein Ergebnis dieser Untersuchung sind bspw. Partnerschaften in der Erforschung des Quanten-Computings.

Startups als Teil des externen Innovation Ecosystem sind für Daimler von großer Bedeutung. Der Automobilkonzern entwickelte hierfür ein wirksames Startup-Beziehungsmanagement-Programm namens STARTUP AUTOBAHN, das innerhalb von 100 Tagen Pilotprojekte für Unternehmensneugründungen konzipiert.

Als Abschlussbeispiel erwähnte Dr. Ruff, wie schnell Mercedes das globale Adresssystem what3words in seine Autos integrieren konnte.

AI meets Foresight

Die Verwendung von KI mag es ermöglichen, Korrelationen zwischen Variablen aufzudecken, die Menschen allein nicht hätten erkennen können. Darüber hinaus wird auch die Forschungsphase beschleunigt und automatisiert. Dadurch kann der Mensch sich auf die Interpretation und die Kontextbildung anstatt auf reine Forschung konzentrieren. Folgende Folie aus John Mirandas Präsentation unterstützt die zugrunde liegende Idee:

Vorwärts denken, kann KI bei Foresight helfen? Und was bedeutet KI für dich? Wie nah ist dieses zu jenem? Wie weit entfernt ist die von dem? Hängt jenes mit diesem zusammen?

KI-getriebene Vorausschau hat immenses Potenzial präzise Erkenntnisse zu politischen, technologischen, sozialen und wirtschaftlichen Aspekten zu liefern. Technology Foresight unterstützt Industrieexperten in ihrem Verständnis, wie neuartige Technologien ihre Branche prägen und welche Technologien bald allgegenwärtig sein werden. Wendepunkte könnten mit höherer Genauigkeit vorhergesagt und mögliche Disruptionsquellen viel früher identifiziert werden. Dies wird zukünftig die Entscheidungsfindung und strategisches Planen sowie das Managen von Innovationsportfolios prägen.

Rohrbeck und Kum konnten die Korrelation von erfolgreichen Organisationen und ihrer Foresight-Reife nachweisen. Daher ist das frühzeitige Experimentieren mit KI in der Technologievorausschau ausschlaggeben, um der Konkurrenz mit einer nachhaltigen Strategie und Innovationen einen Schritt voraus zu bleiben und durch nachhaltige Strategie und Innovation zu wachsen.