„Die Arbeit mit Daten ist noch einfacher geworden“

Dael: Vielen Unternehmen mangelt es an Visionen. Sie agieren zu statisch und vernachlässigen unvorhersehbare Faktoren. Mein Rat: Mutiger experimentieren und die Daten besser nutzen! Daten und KI bieten enormes Potenzial zur Optimierung betrieblicher Abläufe. Es ist Zeit, diesen Datenschatz zu heben und daraus Wettbewerbsvorteile zu generieren. Bei Databricks beispielsweise haben wir eine klare gemeinsame Zielsetzung, die uns einen Innovationsvorteil verschafft. Jedes Jahr kommen wir zusammen, um die Richtung festzulegen, die wir einschlagen wollen. Und sollte sich diese gelegentlich aufgrund von Markteinflüssen oder neuen Technologien ändern, können wir jederzeit flexibel navigieren. Dies gilt übrigens auch für viele andere datengetriebene Unternehmen.

Michael: Insgesamt sehe ich die Unternehmen in Deutschland und der gesamten DACH-Region aufgrund ihrer gründlichen Herangehensweise an Technologie und ihres wachsenden Interesses an KI gut positioniert, um die digitale Transformation erfolgreich umzusetzen. Allerdings stehen wir uns in Deutschland oft selbst im Weg. Nach meiner Erfahrung haben deutsche Ingenieure eine bemerkenswerte Eigenschaft: Sie legen großen Wert auf gründliche Vorbereitung. Bevor sie neue Technologien oder Lösungen einsetzen, sind sie darauf bedacht, mögliche Probleme und Herausforderungen im Voraus zu erkennen und anzugehen. Dies ist zweifellos eine wertvolle Eigenschaft, kann aber in einem von hoher Unsicherheit geprägten Bereich wie der digitalen Transformation zuweilen eine Herausforderung darstellen. Fortschritt erfordert oft die Bereitschaft, Risiken einzugehen und Neuland zu betreten. Deshalb ist es wichtig, Vertrauen in neue Technologien und insbesondere der KI herzustellen.

Michael: Die richtige Balance zwischen gründlicher Vorbereitung, Innovationsgeist und angemessener Regulierung hilft, die digitale Transformation sicher und nachhaltig voranzutreiben. So trägt der neue EU-AI-Act zum verantwortungsvollen Umgang mit KI dazu bei, die Akzeptanz der neuen Technologie zu erhöhen. Die Verordnung bietet Chancen für Deutschland und die gesamte EU, Innovationen im Bereich KI zu fördern. Gleichzeitig stellt sie sicher, dass KI-Systeme ethisch und verantwortungsvoll eingesetzt werden. Darüber hinaus tragen Innovationen aus der Wirtschaft dazu bei, die Technologie in der Öffentlichkeit bekannt zu machen. Insbesondere ChatGPT hat in jüngster Zeit wesentlich dazu beigetragen, Vorurteile gegenüber KI abzubauen.

Dael: Je besser die Menschen verstehen, wie diese Technologien funktionieren, desto aufgeschlossener werden sie ihnen gegenüber sein. Gleichzeitig werden sie erkennen, dass diese Technologien noch keine autonomen Wesen sind, sondern menschenähnliches Verhalten und Kommunikation nur simulieren können. Der EU-AI-Act betont wichtige Prinzipien wie Wahrheit, Transparenz, Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit. Diese Grundsätze stärken das Vertrauen in KI-Systeme. Europa positioniert sich gut für offene Plattformen und Modelle, die die Einstiegshürden erheblich senken können. Damit können wir Innovation und Fortschritt fördern, ohne die Entwicklung der Technologie zu ersticken.

Dael: Unseren Partnern wie Lufthansa Industry Solutions bieten wir eine Plattform, auf der sie Lösungen für Kundenprobleme entwickeln können. Dazu stellen wir den Anwendern eine Reihe von intuitiv bedienbaren Werkzeugen zur Verfügung, um Prozesse zu vereinfachen und neue Technologien zu nutzen. Die entwickelten Lösungen können dann direkt an Kunden verkauft oder als Mehrwertangebote vertrieben werden. Auf diese Weise ermöglichen wir innovative Partnerschaften, die in kurzer Zeit zu Ergebnissen führen. Im Vergleich zu traditionellen Ansätzen, die oft Monate dauern, schaffen wir schnell neue Lösungen und verkürzen den Zeitrahmen erheblich. Unser Ansatz ähnelt dem Bauen mit Lego-Steinen: Mit Databricks kaufen Sie nicht nur einen Satz Werkzeuge, sondern eine komplette Methode, um ein Dorf zu bauen. Damit bewegen wir uns in Richtung eines Ökosystem-Modells, in dem Partnerschaften über traditionelle Kunden-Lieferanten- oder Händlerbeziehungen hinausgehen. Anstatt uns in transaktionalen Beziehungen zu verlieren, werden wir Teil des Teams. Wir begrüßen diesen Wandel, denn er bedeutet eine grundlegende Veränderung der Denkweise.

Michael: Durch die Entwicklung von Plattformen wie Databricks ist die Arbeit mit Daten noch einfacher geworden. Besonders faszinierend ist, dass diese Fortschritte nicht nur für Experten zugänglich sind, die schon lange in der Branche arbeiten, sondern für immer mehr Menschen, die Daten nutzen wollen. Das ist eine spannende und richtige Entwicklung. Denn es ist wichtig, mehr Menschen den Zugang zu Daten zu ermöglichen.

Dael: Unsere Plattform kann damit leicht an branchenspezifische Anforderungen angepasst werden. Dafür kategorisieren wir Unternehmen nach gemeinsamen Merkmalen und entwickeln Beschleuniger, um branchenspezifische Herausforderungen anzugehen. Unsere Angebote sind wie Starterkits, die den Unternehmen den Einstieg erleichtern. Sie müssen nicht bei Null anfangen, sondern können auf Best Practices aus verschiedenen Branchen zurückgreifen. Das beschleunigt die Innovation und erleichtert die Integration der Technologie in das Unternehmen.

Michael: Wir müssen also nicht immer wieder von vorne anfangen, sondern können auf gut vorbereitete Plattformen zurückgreifen und diese an unsere Bedürfnisse anpassen. Das beschleunigt die Entwicklung erheblich. Wir verfolgen auch das Prinzip "Eat your own dog food". Das heißt, wir nutzen diese Tools selbst in unserem Unternehmen für unsere eigenen Prozesse und experimentieren damit, um unseren Kunden neue Möglichkeiten aufzuzeigen.

Dael: Unser Ziel ist es, die Integration von Technologie und Wirtschaft zu fördern und die Innovationsgeschwindigkeit zu erhöhen. Um dies zu erreichen, wollen wir die Lücke zwischen Anwendern und Entwicklern schließen, indem wir Technologien wie KI und Deep Learning einsetzen. Auf dem Weg dorthin haben wir auch externe Unternehmen übernommen, um Talente und innovative Lösungen zu gewinnen. Diese strategischen Schritte sowie erweiterte Partnerschaften mit Unternehmen wie SAP positionieren uns als führenden Anbieter von Werkzeugen und Support für die Daten- und KI-Welt der Zukunft. Wir nutzen unsere eigenen Language Models aktiv, darunter Technologien wie Copilot, um unsere Teams zu beschleunigen. Mit über 1.500 Mitarbeitern in Produktentwicklung und Ingenieurwesen konzentrieren wir uns darauf, die kognitive Belastung durch Ablenkungen zu reduzieren, um Innovationen voranzutreiben.

Michael: Grenzen überwinden ist ein wichtiges Thema! Wir werden weiterhin Zukunftsthemen verfolgen, und die Partnerschaft mit Databricks ist eines davon. Ich betone immer wieder, dass Databricks eine Plattform für generative KI ist und es sich dabei nicht um eine vorübergehende Modeerscheinung handelt. Generative KI ist eine Revolution, und wir stehen erst am Anfang. Wir investieren bereits heute in Themen, die in den nächsten ein bis zwei Jahren richtig Fahrt aufnehmen werden. Dafür setzen wir unser ganzes Team ein, und genau das wollen wir vorantreiben.

Databricks ist für mich ein Synonym für Innovation. Als ich vor zehn Jahren begann, nach Lösungen für unsere Kunden zu suchen, gab es bei Databricks bereits eine neue Technologie für In-Memory-Computing und Big Data. Das hat uns über die Jahre begleitet und es sind immer wieder spannende Themen hinzugekommen. Jetzt sehen wir den nächsten Schritt, und ich habe wieder das Gefühl, dass Databricks genau weiß, wohin sich das Geschäft entwickelt.

Dael: Mein wissenschaftlicher Hintergrund prägt meine Herangehensweise an Problemlösungen: Früher habe ich mich intensiv mit Proteomik beschäftigt, nicht nur im Labor, sondern auch als Data Scientist. Mein Ziel war es, Proteine zu reinigen und ihre Struktur zu verstehen. Das erforderte den Einsatz von KI-Techniken und die Verarbeitung großer Datenmengen. In meiner jetzigen Arbeit wenden wir im Wesentlichen die gleichen Prinzipien an. Wir nutzen KI zum Beispiel, um Logistiknetzwerke dynamischer und Lieferketten belastbarer zu machen. Dazu suchen wir in großen Datenmengen nach schwachen Signalen, ähnlich wie in der Proteinforschung. Diese Kombination aus Determinismus und Wahrscheinlichkeit gibt Unternehmen tatsächlich eine Art Superkraft, quasi in die Zukunft zu schauen. Wir erkennen Signale und verknüpfen sie mit internen Informationen. So sind wir besser auf Unvorhergesehenes vorbereitet.