Anmerkung des Herausgebers: Dieser Kommentar von Palantirs Präsident Shyam Sankar wurde ursprünglich in der St. Gallen Business Review veröffentlicht .

Daten werden oft als das neue Öl gehandelt, ein enormes, ungenutztes Gut mit der Macht, die Welt zu verändern. Wie Öl haben Daten eine lukrative Industrie von Silicon-Valley-Giganten wie Google und Netflix hervorgebracht, deren Erfolg scheinbar auf dem Sammeln, Generieren und Bewaffnen von Daten beruht.

Aber allzu oft werden Daten wie Schlangenöl verkauft . Softwareunternehmen verkaufen Daten als Allheilmittel für alle Probleme und versprechen, dass die einzige Möglichkeit, im digitalen Zeitalter zu überleben, darin besteht, Tools zum Sammeln von Daten und dann weitere Tools für deren Nutzung zu kaufen. Die Realität ist, dass die meisten dieser Tools in großen, komplexen Unternehmen keinen Mehrwert bieten. Branchenübergreifend haben Unternehmen Schwierigkeiten, das Potenzial ihrer Data Warehouses, Predictive Analytics, maschinellen Lernens und anderer Tools auszuschöpfen.

Als Präsident von Palantir, einem Technologieunternehmen, das Software für Institutionen mit komplexen Datenumgebungen entwickelt, sind mir die schlangenöligen Versprechen von Big Data nicht fremd. Ich habe miterlebt, wie einige der bedeutendsten Institutionen der Welt von den Kämpfen der digitalen Transformation abgelenkt wurden, nur um den Krieg gegen aufstrebende Konkurrenten zu verlieren. Ich habe Transformationsprojekte gesehen, bei denen es Jahre gedauert hat, bis sie Ergebnisse brachten, wenn überhaupt.

Bei schlechter Umsetzung ist die digitale Transformation eine Übung im Kauf von Tools und Dienstleistungen. Wenn Sie es gut machen, können Sie Ihre einzigartigen Stärken nutzen, um Ihr Unternehmen weiterzuentwickeln. Ich hoffe, Ihnen dabei zu helfen, Ihre Zeit und Ihr Geld sinnvoller zu investieren, indem ich Ihnen zwei von Palantirs Leitprinzipien für eine effektive Transformation mitteile: Lösen Sie das richtige Problem und folgen Sie dem richtigen Weg.

Lösen Sie das richtige Problem

Was bedeutet es, das falsche Problem zu lösen? Werfen wir einen genaueren Blick auf Google und Netflix. Viele Anbieter bieten KI als Möglichkeit an, ihren Erfolg in Ihrem Unternehmen zu reproduzieren. Aber Google und Netflix verdienen Geld mit Vorhersagen. Ihr Kerngeschäft basiert auf einem einzigen Modell: der Vorhersage, worauf Sie als Nächstes klicken möchten. Sie treffen immer wieder eine Entscheidung und dominieren, weil sie jedes Ergebnis mit großer Präzision aufzeichnen. Das erste Ergebnis bei einer Google-Suche oder die erste Sendung, die auf Ihrer Netflix-Startseite erscheint, ist der beste Tipp für das, was Sie sehen möchten. Wenn Sie stattdessen auf das dritte Ergebnis klicken, lernen sie daraus, und beim nächsten Mal klicken Sie möglicherweise auf das zweite Ergebnis und so weiter.

Es ist leicht, das Beispiel von Google und Netflix als Signal zu nehmen, in Prognosen zu investieren. Aber für die meisten Unternehmen lösen Vorhersagen nicht die grundlegenden Geschäftsprobleme, und was für Google und Netflix funktioniert, funktioniert nicht unbedingt für ein Automobilunternehmen oder ein Frachtunternehmen (oder einen Industriehersteller oder eine Seestreitmacht usw.). An).

Güterbahnbetreiber können vorhersagen, welches Rad wahrscheinlich kaputt geht, und Abonnementunternehmen können vorhersagen, welche Kunden wahrscheinlich abwandern. Aber wie wäre es mit der Wartung einer Flotte, damit sie auf der Strecke bleibt, oder mit der Entwicklung eines Produkts, für das die Kunden weiterhin bezahlen möchten? Vorhersagen können dabei helfen, einen Teil des Ganzen zu optimieren – zum Beispiel, ein Rad in Bewegung zu halten oder einen Kunden im Auge zu behalten. Aber Investitionen in Entscheidungen tragen dazu bei, das gesamte Geschäftsmodell zu optimieren.

Betrachten Sie das Abonnementgeschäft. Das Unternehmen kann einen Algorithmus für maschinelles Lernen entwickeln, der uns sagt, welche Kunden wahrscheinlich abwandern werden, aber dann ist es zu spät, um einen echten Unterschied zu machen. Wenn das Unternehmen dies vorhersagen kann, liegt es daran, dass der Kunde bereits unzufrieden ist, was er durch den geringeren Konsum von Inhalten oder die Deaktivierung der automatischen Verlängerung zum Ausdruck gebracht hat. Das Unternehmen könnte sie durch einen kostspieligen Eingriff in letzter Minute zumindest vorübergehend retten. Aber was wäre, wenn sie Daten nutzen würden, um ihre Angebote zu verbessern, damit sie gar nicht erst abwandern? (Netflix verwendet keine Algorithmen, um zu entscheiden, in welche Originalinhalte investiert werden soll …)

Oder denken Sie an die vorausschauende Wartung, den heiligen Gral für Hersteller und Betreiber komplexer Maschinen. Ein Güterverkehrsbetreiber kann vorhersagen, welches Rad an welchem ​​Zug in seinem Eisenbahnnetz voraussichtlich kaputt gehen wird, ein Eingreifen ist jedoch teuer und die Auswirkungen sind minimal. Was wäre, wenn sich der Betreiber stattdessen darauf konzentrieren würde, seine Daten zu nutzen, um die Art und Weise zu verbessern, wie Räder bestellt, installiert und betrieben werden?

Letztlich sind unzufriedene Kunden und knarrende Räder nicht die grundlegenden Probleme, die Unternehmen lösen müssen. Sie sind lediglich Symptome der wirklichen Probleme, die Führungskräfte nachts wach halten. Schlangenölverkäufer machen sich diese Ängste zunutze und versprechen einfache Lösungen für komplizierte Probleme. Und es stimmt, dass Algorithmen und KI in vielen Organisationen einen echten Wert haben. Sie können leistungsstarke Werkzeuge sein, die unser wertvollstes Kapital bereichern: Menschen und Wissen.

Aber im Geschäftsleben geht es nicht darum, Vorhersagen zu treffen. Es geht darum, Entscheidungen zu treffen, und Unternehmensführer treffen nicht nur eine Entscheidung nach der anderen. Sie treffen täglich Dutzende oder Hunderte miteinander verbundener Entscheidungen, um Probleme zu lösen, die für den Erfolg oder Misserfolg ihres Unternehmens von entscheidender Bedeutung sind. Für jede digitale Transformation ist es von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass Führungskräfte ihre Energie auf die richtigen Fragen konzentrieren.

Folgen Sie dem richtigen Weg

Sobald wir uns auf das richtige Problem konzentrieren, stellt sich die Frage, wie wir es lösen können. Unternehmen versuchen bei ihren digitalen Transformationen oft, die Newcomer aus dem Silicon Valley nachzuahmen, aber was für ein junges Technologieunternehmen funktioniert, funktioniert möglicherweise nicht für ein jahrzehntealtes Unternehmen.

Was die Transformation schwierig macht, ist glücklicherweise auch das, was sie wertvoll macht. Eine Organisation mit jahrzehntelang angesammeltem menschlichem Wissen und Marktführerschaft beginnt in einer Position relativer Stärke. Der Schlüssel zur Aufrechterhaltung dieser Position liegt darin, Technologie auf eine Weise einzuführen, die das Unternehmen vorantreibt und gleichzeitig seiner evolutionären Reise Rechnung trägt.

Es ist verlockend, mit der Technologie voranzugehen, in die Daten einzutauchen und einen „Einblick“ zu gewinnen (z. B. kündigen Kunden, die die automatische Verlängerung deaktivieren, häufig ihre Abonnements ganz). Aber wenn wir damit beginnen, nach Erkenntnissen zu suchen, auf denen wir Modelle aufbauen können, beschönigen wir den entscheidenden Teil: wie wir die Erkenntnisse tatsächlich nutzen, daraus lernen und sie verfeinern. Wir riskieren auch viele Korrelations-/Ursachenfehler, wenn wir nach der Wundereinsicht suchen, anstatt uns die harte, langsame Arbeit zu leisten, das System zu verstehen. Beim Erstellen eines Modells, das einen einzelnen Fehlerpunkt in einem komplexen System vorhersagt, werden nicht alle vorgelagerten Entscheidungen berücksichtigt, die zu diesem Ergebnis geführt haben. Vielleicht noch heimtückischer ist, dass es alle inhärenten Probleme dieses Systems als gegeben betrachtet.

Effektive Transformation beginnt beim Menschen. Organisationen unterliegen natürlichen Entscheidungsschleifen. Wenn wir eine neue Kundenbeziehung aufbauen, suchen wir zunächst nach den Menschen, die im Mittelpunkt dieser Entscheidungsschleifen stehen. Dabei handelt es sich um Fließbandarbeiter, Wartungsmanager, Vertriebsmitarbeiter, Biologen usw., die tatsächlich die Aufgabe einer Organisation erfüllen. Wir fragen sie: Welche Entscheidungen treffen Sie? Mit welchen Informationen? Unter welchen Einschränkungen? Wenn wir beginnen, das System zu verstehen, können wir beginnen, es zu optimieren.

Der Fokus auf den Bediener endet jedoch nicht dort, wo die Technologie beginnt. Allzu oft werden „Daten“ (und Big Data, KI, ML usw.) als separater, hochspezialisierter Teil einer Organisation abgetrennt. Dadurch wird die Realität der Organisation nicht respektiert, sondern sie wird durch die Hinzufügung einer weiteren Schicht Bürokratie noch weiter verzerrt. Wir haben akzeptiert, dass Unternehmen in der realen Welt auf Entscheidungsschleifen basieren und nicht auf einzelnen Entscheidungspunkten, bei denen zwangsläufig der Mensch im Mittelpunkt steht. Die beste Transformation bringt Technologie mit sich, um sie zu ergänzen.

Bei Palantir glauben wir seit langem, dass die leistungsstärkste Technologie die komplementären Fähigkeiten von Menschen und Computersystemen vereint. Wir hören häufig, dass Arbeitnehmer in der heutigen globalen Wirtschaft umgeschult werden müssen, um mit der Technologie von morgen zu interagieren. Bei dieser Formulierung wird davon ausgegangen, dass Technologie unvermeidlich ist und dass es die Aufgabe der Arbeitnehmer ist, sich anzupassen, aber die Erfahrung bestätigt dies nicht. Schauen Sie sich das Produktionssystem von Toyota an, das auf dem Konzept der „Automatisierung mit menschlicher Note“ basiert und durchweg die Quelle der besten Gewinnmargen der Automobilindustrie ist, auch bei Neulingen wie Tesla, dessen Elon Musk den Menschen wieder in ein einst automatisiertes Fließband gebracht hat . Um Musk zu zitieren: „Ja, die übermäßige Automatisierung bei Tesla war ein Fehler. Um genau zu sein, mein Fehler. Menschen werden unterschätzt.“ Wir können sein Mea Culpa sehenals Beweis für den Vorrang menschlicher Entscheidungsfindung – ein Beispiel für seine Fähigkeit, sich als Reaktion auf Lernen zu verändern.

Wissen und Verständnis unterscheiden eine Organisation von ihren Mitbewerbern. Daten sind nur eine Annäherung an Wissen. Es ist notwendig, aber nicht ausreichend; Wir müssen Daten zu Wissen kuratieren und Wissen zu Verständnis zusammenfassen, und dafür brauchen wir menschliches Urteilsvermögen. Eine Technologie, die die vorhandenen Fähigkeiten und Kenntnisse vieler verschiedener Arten von Arbeitnehmern ergänzt, ohne dass eine dramatische Umschulung oder Anpassung erforderlich ist, führt zu den schnellsten und nachhaltigsten Ergebnissen. Die Hälfte der Palantir Foundry-Benutzer in der Schwerindustrie sind Arbeiter in der Fabrikhalle. Sie nutzen Foundry, um datengestützte Entscheidungen zu treffen, und Foundry zeichnet ihre Entscheidungen auf. Ihre Backoffice-Kollegen analysieren, interpretieren und modellieren gegebenenfalls die Ergebnisse, um kontinuierliche Anpassungen vorzunehmen, die das gesamte System verbessern.

Abschluss

Der Verkauf von Schlangenöl hat uns zu der Überzeugung gebracht, dass moderne Unternehmen Big-Data-Tools benötigen, um wettbewerbsfähig zu sein. Ich hoffe jedoch, dass ich Sie davon überzeugt habe, dass die bloße Betrachtung von Technologie als Selbstzweck Ihnen keinen langfristigen Erfolg beschert. KI und ML sind keine Allheilmittel – die wahre Alpha-Quelle auf dem heutigen Markt ist Ihre Lerngeschwindigkeit, nicht Ihre Technologie. Sie gewinnen, wenn Sie Ihre Entscheidungen schneller bewerten und auf der Grundlage ihrer Ergebnisse Änderungen vornehmen können, als es Ihre Konkurrenten können. Daten und Technologie werden Ihnen in diesem Kampf einen Vorteil verschaffen, aber nur, wenn sie die Menschen bei ihren Entscheidungen unterstützen, anstatt sie zu behindern.

Suchen Sie nach dem richtigen Problem und lösen Sie es mit dem richtigen Ansatz, beginnend bei Ihren Menschen und den Entscheidungen, die sie treffen. Investieren Sie Ihr Technologiekapital in ein System, das sich im Laufe der Zeit verbessert, wenn Menschen zusammenarbeiten, um Wissen zu schaffen, Entscheidungen zu treffen und daraus zu lernen. Diese Entscheidungsschleifen, der Fluss menschlichen Wissens, sind der Motor, der Ihr Unternehmen antreibt. Setzen Sie nicht auf Technologie, um diesen Motor zu ersetzen, sondern auf Technologie, um ihn zu beschleunigen.

Autor

Shyam Sankar (Präsident, Palantir Technologies)

Ursprünglich veröffentlicht unter http://www.stgallenbusinessreview.com am 9. Mai 2019.