Wissen & Macht
In Ökosystemen zirkuliert das Wissen barrierefrei und wird auf vielfache Weise kundenorientiert eingesetzt. Soweit das Idealbild. Wie sehr unterscheidet sich die Realität davon?
Wenn wir über Daten, Informationen und Wissen in Ökosystemen sprechen, spielt der Kontext eine zentrale Rolle. Und zwar weil wir heute nicht mehr von einem globalen Kontext ausgehen können, in dem dieser Dreiklang seine Gültigkeit hat. Unsere Umwelt wird zunehmend komplex und virtuell. Sie organisiert sich immer stärker in Ökosystemen, die den Kontext für die Interpretation des Wissens prägen. Entsprechend wichtig ist deshalb die Frage, wer das Ökosystem dominiert – seine Regeln und Prozesse und seinen Kontext. Diese Macht ist wichtiger als die Originalmacht über die Daten, sprich das Eigentum, selbst. Denn wenn ich den Gültigkeitsrahmen setze, habe ich auch die Deutungshoheit. Ich entscheide, welche Daten wahr, wertvoll und nutzbar und was beispielsweise Fake News sind.
Wie äußert sich diese Deutungshoheit in technologischen und ökonomischen Ökosystemen?
Die erste Frage ist, wer das semantische Modell definiert. So definiert etwa Amazon das semantische Modell seiner Plattform und legt fest, was als IoT-Datum, oder als Kundenprofil bezeichnet wird und wie das anzulegen ist. Und das determiniert wiederum, welche Informationen daraus extrahiert und wie sie interpretiert werden können. In einem asymmetrischen Ökosystem, das von einem Player dominiert wird, ist dieser Vorgang natürlich einfacher als in einem symmetrischen, wie etwa GAIA-X. Hier muss man sich zunächst mühsam auf ein semantisches Modell einigen, um die Vergleichbarkeit von dezentralen Daten zu ermöglichen.
Sind Ökosysteme effizienter und stärker, wenn sie eine hegemoniale Struktur haben?
Asymmetrische Systeme sind auf jeden Fall schneller, auch effizienter in der Nutzung des Wissens und in der Skalierung der Geschäftsmodelle. Zumindest mittelfristig. Denn sie produzieren auch eine Uniformität des Denkens und Wissens und diese Monokultur frisst sich irgendwann selbst auf. Von diesem Punkt sind wir heute jedoch noch recht weit entfernt. Noch finden die großen asymmetrischen Ökosysteme genug Ressourcen, um nicht intellektuell, oder auch politisch zu ersticken. Das gilt übrigens auch für ein Model, das wir beispielsweise in China sehen. Wenn der Staat letztlich das Datenmodell definiert, führt das auch zu einer hohen Effizienz. Und auch hier sind wir noch nicht an dem Punkt, dass das System an sich selbst scheitert.
Die symmetrischen Ökosysteme haben größere Anlaufschwierigkeiten, sie brauchen länger, um effiziente Prozesse zu etablieren. Aber sie haben ein Modell, das sich deutlich besser an die Umwelt anpassen kann, das durchlässig und wandelbar ist. Was daran liegt, dass sie keine Schutzmauern um sich ziehen müssen – die Anpassungen des Modells sind ihnen quasi in die Wiege gelegt.
Im Interview
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„Entscheidend ist, wer das Ökosystem dominiert – seine Regeln und Prozesse und seinen Kontext. Diese Macht ist wichtiger als das Eigentum an den Daten selbst.“
Skalierung & Abhängigkeiten
Mit Anlaufschwierigkeiten meinen Sie den Hockey Stick Effekt?
Exakt. Es geht darum, möglichst schnell zu skalieren, denn davon leben Ökosysteme. Deshalb spielt die Finanzstärke in der Anfangsphase eine entscheidende Rolle: Die kritische Masse, der Marktanteil muss erkauft werden. Wie funktionieren denn die meisten asymmetrischen Ökosysteme? Man bietet zunächst kostenfrei Leistungen an, zieht Kunden und Partner auf die eigene Plattform, lässt sie von Netzwerkeffekten profitieren, sorgt dafür, dass sie strukturell immer stärker mit dieser Plattform verwachsen und kehrt dann schrittweise den Prozess um, indem man die Leistungen zu monetarisieren beginnt oder für die bessere Leistung Geld verlangt, während man die kostenfreie Lösung funktional austrocknet.
So wird aus Bequemlichkeit Abhängigkeit und so entstehen hohe Ausstiegshürden. Diese Abhängigkeiten sind langfristig problematisch, sie sind nicht nachhaltig. Und das ist auch der Grund, warum ich überzeugt bin, dass wir in Europa auch starke symmetrische Ökosysteme benötigen, wie etwa GAIA-X.
Aber lassen sich Ökosysteme nur in diesen beiden Extremformen denken? Oder gibt es Wege, um die Abhängigkeiten zu verringern, ohne auf die Vorteile asymmetrischer Modelle verzichten zu müssen?
Die Antwort ist in meinen Augen sehr einfach. Wenn man in ein asymmetrisches Ökosystem als Kunde eintritt, entsteht mit der Zeit eine sehr umfassende Datenhistorie. Beispielsweise Gesundheitsdaten, die rund um ein medizinisches Gerät entstehen und, damit verbunden, um die Optimierung der Therapie in Zusammenarbeit mit dem behandelnden Arzt, die Organisation des Alltags, den Kontakt zu einer Community, zum Hersteller, und so weiter. Wenn man nun auf das Gerät eines anderen Herstellers umsteigen will – oder muss – stellt sich die Frage, wem diese Daten gehören. Und die gehören heute typischerweise nicht den Patienten. Man kann sie nicht mitnehmen – und das ist der Schlüssel zu dem Problem. Solange wir das Recht an den Daten nicht an die Nutzer binden, werden wir das Problem weiter haben.
Damit wären wir erneut beim Thema der Semantik.
Ja – wenn wir eine Art persönlichen Datencontainer hätten, in dem unsere Gesundheitsdaten abgelegt sind und eine allgemeingültige Datensemantik, würde das der Abhängigkeit entgegenlaufen. Und wir hätten genau die Intensität des Wettbewerbs, die immer gefordert wird. Das ist aber letztlich eine Frage des rechtlichen Rahmens. Zumindest in regulierten Bereichen, wie eben im Gesundheitswesen, sind effiziente föderale Strukturen und damit auch föderale Ökosysteme, die nicht von einem Player dominiert werden, möglich.
„Ökosysteme leben davon, möglichst schnell zu skalieren. Deshalb spielt die Finanzstärke in der Anfangsphase eine entscheidende Rolle: Die kritische Masse muss erkauft werden.“
Föderalismus & Modularisierung
Von solchen föderalen Ökosystemen sieht man bislang nicht viel.
Aber gäbe es eine Chance sie zu bilden? Ja. Nur dazu müssten beispielsweise die Bundesländer die Deutungshoheit auf die Bundesebene abgeben und ihre unterschiedlichen Systeme und Datenmodelle harmonisieren. Die Gründe, warum das nicht passiert, sind naheliegend. In der Industrie sieht man zum Beispiel, dass kein Händler sein Wissen über den Kunden mit dem OEM teilt. Obwohl es vom Standpunkt des Gesamtoptimums sinnvoll wäre. Aber es ist eben auch die Frage der Deutungshoheit und Macht innerhalb der Wertschöpfungskette. Es geht also immer um die Frage, wer das Recht an den Daten hat und ob man die Zirkulation von Daten, Informationen und Wissen transparent halten und nachverfolgen kann.
Es gibt aber durchaus auch Bewegung. In vielen Konzernen werden die Silos nach und nach abgebaut, man sucht nach fairen Ansätzen, um die Daten mit den Partnern zu integrieren. Es passiert auch zunehmend dort, wo ein höheres Interesse existiert – etwa im Gesundheitswesen, im Katastrophenschutz.
Man darf auch nicht vergessen, dass die Bereitschaft der Nutzer ihre Daten in einem asymmetrischen Ökosystem ohne klare Regeln zur Verfügung zu stellen, weltweit abnimmt. Ebenso nimmt die Bereitschaft der Gesetzgeber ab, bei der Skalierung dieser Geschäftsmodelle einfach zuzuschauen, oder zuzulassen, dass die Daten auch über den ursprünglichen Zweck hinaus genutzt werden. In asymmetrischen Systemen entstehen zwar heute enorme Datenmengen und das semantische Modell wird klar beherrscht. Aber das volle Potenzial zur Generierung von Wissen kann nicht entfaltet werden.
„Binden wir das Recht an den Daten nicht an die Nutzer, wird das Problem der Abhängigkeiten weiter bestehen.“
Sie meinen mit dem ursprünglichen Zweck, dass Daten, die etwa im Rahmen eines gesundheitlichen Präventionsprogramms gesammelt wurden, eingesetzt werden, um völlig andere Zusammenhänge zu untersuchen?
Ja. Das ist gesellschaftlich schwierig und das ist für die Wirtschaft schwierig. Weil Kausalität und Korrelation gleichgesetzt werden. Man schließt aus der Vergangenheit auf die Zukunft und reproduziert damit die Vergangenheit. Blinde Flecke werden nicht ausgeleuchtet. In symmetrischen Ökosystemen wird die Diskussion über Korrelation und Kausalität breiter geführt, die Deutungshoheit ist nicht monopolisiert und damit auch nicht der Vorgang der Interpretation und Wissensgenerierung.
„Die Bereitschaft der Nutzer, ihre Daten in einem asymmetrischen Ökosystem ohne klare Regeln zur Verfügung zu stellen, nimmt weltweit ab.“
Bedeutet ein symmetrisches und pluralistisches Ökosystem so wie Sie es beschreiben, nicht auch, dass es internen Wettbewerb gibt?
Ein Ökosystem ist umso viel vitaler und widerstandsfähiger, je offener es ist. Offenheit bedeutet eben auch Redundanz und Konkurrenz. Die Frage ist, wie dieser Wettbewerb ausgetragen wird und mit welchem Anspruch. Wenn der Anspruch ist, „the winner takes it all“, wenn die Konkurrenz destruktiv und unfair organisiert wird, dann zerstört der Wettbewerb letztlich die Lebendigkeit.
Das Ziel muss sein, dass das Ökosystem sein Umfeld dominiert und nicht ein einzelner Player in ihm. Ein weiterer wesentlicher Faktor ist Modularisierung. Dadurch lassen sich monolithische Prozesse und Strukturen so schneiden, dass es ausreichend Schnittstellen gibt, an die verschiedene Partner mit ihren Leistungen andocken können. Und zum anderen lassen sich Ressourcen gemeinsam und flexibel nutzen. Seien es Daten, IT-Plattformen, oder Teile einer Produktions- oder Logistikkette, die nicht wettbewerbsdifferenzierend sind. Und schließlich hilft der Wettbewerb auch, die Außendynamik durch eine Vielzahl von Perspektiven wahrzunehmen und über verschiedene Lösungsansätze zu adressieren. Und das ist wiederum eine wesentliche Voraussetzung für eine Skalierung.
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