IT-Leadership                                                                                                               Vision

SIBB Reihe "IT-Leadership Vision" startete am 11. Januar 2023 mit Dr. Ralph Kleindiek CDO - Chief Digital Officer des Landes Berlin und Staatssekretär für Digitales und Verwaltungsmodernisierung.

Hier finden Sie alle Videos der bisherigen IT-Leadership Vision Veranstaltungen in einer Playlist.

Die nächsten Termine für SIBB IT-Leadership Vision:

2. Quartal 2024, tba

Unsere vergangenen Termine im Überlick:

30. Januar 2024
Dr. Matthias Flügge, Chief Digital Officer, Digitalstrategie und Digitale Transformation des Deutsche Rentenversicherung Bundes
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18. Oktober 2023 
Martina Klement - Staatssekretärin für Digitalisierung und Verwaltungsmodernisierung des Landes Berlin
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23. Mai 2023
Michael von Roeder, Group CDO 50Hertz Transmission GmbH I Elia Group
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20. März 2023
Dr. Torsten Freiberger, Bereichsleiter Organisations- und Produktivitätsmanagement der Berliner Sparkasse
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11. Januar 2023 
Dr. Ralph Kleindiek, Chief Digital Officer des Landes Berlin und Staatssekretär für Digitales und Verwaltungsmodernisierung
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Public Cloud (Native) First Strategy

• Der Fokus im Cloud Computing liegt eindeutig nicht mehr auf der technologischen Ebene, sondern auf dem Business und seinen Applikationen. Unternehmenskunden wollen ihre Strategien zur digitalen Transformation beschleunigen, ihre Legacy-Umgebungen modernisieren und in die Cloud wechseln. Dies umfasst mittlerweile auch Legacy-Systeme aus dem Mainframe-Umfeld.

• Unternehmen profitieren deshalb von immer ausgereifteren Migrationskonzepten und -hilfen. Cloud-Programmierschnittstellen und Analytics-Funktionen gewinnen an Bedeutung. Auch richten Firmen ihre Migrationsstrategien stärker an Geschäftsszenarien aus und suchen nach differenzierten Deployment-Modellen.

• Deutlich wachsende Nachfrage nach Multi-Cloud-Diensten, und dies weitgehend unabhängig von der Unternehmensgröße. Zwar operieren viele Firmen schon länger mit mehreren Cloud-Lösungen. Doch laufen diese meistens noch unabhängig voneinander. Dementsprechend rücken die Integration und die gemeinsame Verwaltung dieser Einzellösungen nun in den Blickpunkt. Ziel ist es, die Systeme und ihre Daten so weit zu integrieren, dass sich ihr Nutzungsverhalten und die damit verbundenen Kosten prognostizieren (und optimieren) lassen.

AI Driven Automation & Autonomous Services

• Laut ISG Research befinden sich die meisten Unternehmen weiterhin in den frühen Phasen der Automatisierung. Nur sieben Prozent weltweit reichern die einfache Robotic Process Automation (RPA) mit intelligenter Automatisierung an, die sich unter anderem künstlicher Intelligenz (KI) bedient. Häufig fehlt das Know-how, mit unstrukturierten Daten umgehen zu können. Aber auch unzureichende KI-Kenntnisse und zu wenig interne Weiterbildung behindern solche Vorhaben. Das treibt Unternehmenskunden dazu, nach transformativen Sourcing-Optionen zu suchen, die intelligente Automatisierung beinhalten.

• Dazu gehören etwa Software-Bots, die auch mit unstrukturierten Daten interagieren können und zudem die folgenden Fähigkeiten mitbringen: Bilderkennung, die Verarbeitung von gesprochener Sprache (Natural Language Processing, NLP), kognitive Fähigkeiten sowie automatisierte (Kunden-)Dialogsysteme (Conversational AI). Dank solcher Automatisierungstechnologien und in Kombination mit Fortschritten etwa beim Process Mining lassen sich inzwischen Prozesse automatisieren, die bislang als nicht automatisierbar galten.
  
  
  

Trusted Cyber Security Mesh

• Auf dem Vormarsch sind "Zero Trust"-Architekturen, die dem Ansatz "vertrauen, aber überprüfen" folgen. Insofern verlassen sich Unternehmen nicht mehr vorrangig auf reaktive, sondern auf proaktive und präventive Maßnahmen, um ihre Datenbestände vor Angreifern zu schützen.

• Security-Frameworks sind jedoch nur so gut wie die IT-Mitarbeiter, die sie umsetzen. Zudem müssen Cybersicherheits-Experten mit neuen Ansätzen wie "Cybersecurity Mesh" vertraut sein. Dazu werden mobile Sicherheitszonen um die einzelnen Anwender herum errichtet, die auch außerhalb der herkömmlichen Sicherheitszonen im Unternehmensnetzwerk funktionieren. 

• Zudem verbreitet sich der DataSecOps-Ansatz immer weiter, bei dem IT- und Datenwissenschaftler von Anfang an bei der Integration von Sicherheitsmaßnahmen in die Infrastruktur zusammenarbeiten. Dies stellt sicher, dass Anwendungen transparent in das Sicherheitsnetz eingebunden werden, um die Integration aller relevanten Systeme und Geräte zu verbessern.
  
  
  

Embedded Data Science Factory & Resilience

• Data Analytics gehört mittlerweile zu den Schlüsselfaktoren, die über die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen entscheiden. Doch wird Data Science oft nur isoliert in Laboren betrieben, die sich ausschließlich mit Modellen für maschinelles Lernen beschäftigen, anstatt aussagekräftige Erkenntnisse für das Business zu gewinnen. Abhilfe schaffen hier sogenannte "Embedded Data Science Factories". Sie sind in die Gesamtorganisation eingebettet und nicht von ihr isoliert. Sie arbeiten mit den Daten, die ihr Unternehmen tagtäglich generiert. 

• Erfolgreiche Embedded Data Science Factories ruhen vor allem auf zwei Säulen: erstens brauchen sie passende Strukturen und eine Unternehmenskultur, die die Datenfabrik in den täglichen Geschäftsbetrieb integrieren. Dazu gehört auch die Weiterbildung aller Mitarbeiter, nicht nur der Datenwissenschaftler. Zweitens benötigen alle Beteiligten die richtigen Werkzeuge, die sowohl von den Fachexperten als auch von den Datenwissenschaftlern bedient werden können.

• Data Analytics spielt auch deshalb eine wachsende Rolle, weil das Thema "Datenresilienz" immer häufiger diskutiert wird. Gemeint ist damit, dass Daten "zurückspringen" können, wenn etwa ein Cyber-Angriff oder eine Naturkatastrophe zu Störungen und Unterbrechungen führen. Die Cloud beispielsweise ermöglicht Datenresilienz, weil Daten an mehreren Orten gespeichert und abgerufen werden können.

Low-Code/No-Code Strategy

• Low-Code ist weit mehr als nur ein neues Tool für Citizen Developer und steht auch nicht für ein Come-Back unkoordinierter Schatten-IT. Low-Code steht für einen grundlegenden Paradigmenwechsel, und ist für professionelle Softwareentwickler ebenso geeignet wie für s.g. ‚Business Developer‘, vor allem aber auch für gemischte Low-Code-Developer-Teams aus Fach- und IT-Experten. 

• Low-Code und No-Code stehen weniger für eine konkrete Technologie als für einen anderen Denkansatz. Es gibt viele recht unterschiedliche Lösungsansätze, jeweils optimiert für bestimmte Arten von Aufgabenstellungen. Deshalb geht nicht darum, sich für genau eine Low-Code-Plattform zu entscheiden, sondern ein Umdenken im gesamten Unternehmen einzuleiten. Zielstellung muss sein, die Digitalisierungsmöglichkeiten in großer Breite mit Low-Code umzusetzen, mit den jeweils bestgeeigneten Plattformen für die verschiedenen Zwecke.

• Low-Code ist auch eine Antwort auf den Fachkräftemangel: sowohl durch die viel höhere Effizienz, als auch durch eine viel breitere Entwicklerbasis. An Low-Code und No-Code kommt niemand mehr vorbei, weil es nicht mal ansatzweise so viele Programmierer gibt, wie man sonst bräuchte.

Decentralized & Hybrid Enterprise

• Technologien, die Arbeitsplätze jenseits des traditionellen Büros ermöglichen, sind spätestens mit der COVID-Pandemie zum Alltag geworden. ISG spricht in diesem Kontext auch vom hybriden Arbeitsplatz, bei dem die Technik weniger problematisch erscheint als die Bereitstellung adäquater und somit digitaler Schulungsangebote im Kontext eines Change-Management-Programms für die Mitarbeiter.

• Im nächsten Schritt geht es nun darum, diese Technologien für weitergehende Analysen zu nutzen und mit ihr neue geschäftliche Potenziale zu erschließen. So kann es zum Beispiel darum gehen, digitale Burnouts und andere Ermüdungserscheinungen in der Belegschaft frühzeitig zu erkennen. Ein weiterer Fokus liegt auf dem "immersiven Lernen", bei dem Mitarbeiter mithilfe erweiterter und virtueller Realitäten geschult werden. 

• Es liegt nun auch an den Mitarbeitern selbst zu entscheiden, welche Geräte, Apps oder künstliche Intelligenz sie verwenden und eventuell durch Eigenentwicklungen mithilfe von Low Code-/No Code-Lösungen optimieren wollen. Diese Demokratisierung der Jobgestaltung und -ausstattung muss die Technologie sowohl am hybriden Arbeitsplatz als auch im gesamten Unternehmen abbilden können.

Sustainability & Decarbonization

• Die Digitalisierung hinterlässt einen immer stärkeren technologischen und infrastrukturellen Fußabdruck. IT ist deshalb ein zentraler Baustein, wenn es um die Nachhaltigkeit und CO2-Neutralität von Unternehmen geht. Zumal diese Eigenschaften immer mehr auch über den geschäftlichen Erfolg entscheiden. Denn wer weiterhin nicht nachhaltigen Geschäftsmodellen folgt, findet immer schwerer Geschäftspartner oder Endkunden und insbesondere die ohnehin schon raren Fachkräfte, die sich bei ihrer Stellenwahl vermehrt an Nachhaltigkeitskriterien orientieren.

• So ist ein eigener Markt für Nachhaltigkeits- und Dekarbonisierungs-Services in der IT-Industrie entstanden. Das erklärte Ziel: Netto-Null-Emissionen und die Verwendung von 100 Prozent erneuerbarer Energie. Die Serviceanbieter beraten vor allem Public-Cloud-, Rechenzentrums- und Hardware-Provider, wie diese ihre Nachhaltigkeitsziele erreichen und gleichzeitig die digitale Transformation vorantreiben können.

X-Reality & Converged Experience

• Während einige Unternehmen den Kundenkontakt zuletzt auf Online-Kanäle verlagert haben, sind andere bereits einen Schritt weiter und nutzen ihre Online-Channels für ganz neue Dienstleistungen. Sogenannte X-Reality-Technologien lassen Grenzen zwischen realer und digitaler beziehungsweise virtueller Welt verschmelzen. Dieser Trend verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Produkte entwickeln oder Marketing-, Verkaufs-, Liefer- und Post-Sales-Prozesse organisieren. 

• In jedem Fall wird Augmented Reality (AR) vieles an Kontext und Vertrauen beim Produktkauf zurückbringen, was mit der Pandemie und der Lockdown-bedingten Schließung des schon zuvor angeschlagenen Einzelhandels zum Teil verloren gegangen ist. Beispiele hierfür sind die Indoor-Navigation oder interaktive Preisschilder bis hin zu Avataren.

• Zudem sind im Kontext von E-Commerce beziehungsweise des Trends hin zur Distance Economy digital angepriesene Produkte besser einschätzbar, was auch die Retouren-Quote reduzieren kann. Denn zu den Stärken von AR zählt es, Produkte in größeren Dimensionen präsentieren zu können. Zudem können Produktattribute durch 3D- und AR-Schnittstellen überzeugender dargestellt werden als durch herkömmliche 2D-Bilder im klassischen E-Commerce. 

Digital Supply Chain Transformation & Management

• Lieferketten, beziehungsweise die Störung derselben, produzieren derzeit fast täglich Schlagzeilen. Technologien wie IoT, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz (KI) und die dadurch ermöglichten vorausschauenden Analysen können dazu beitragen, die Supply Chain durch Digitalisierung flexibler, leistungsfähiger und resilienter zu gestalten.

• Zum einen verändert eine digitalisierte Lieferkette die Fähigkeit eines Unternehmens, Kundenbedürfnisse proaktiv zu erfassen und dann zu bedienen. Zum anderen wird durch Predictive Maintenance & Production eine weitere Optimierung der Prozesse über die Unternehmensgrenzen hinaus geschaffen. Neben Kosteneinsparungen ist es hier das Ziel, eine vorausschauende, sich selbst optimierende Lieferkette zu schaffen und so weitere Wettbewerbsvorteile zu generieren.

• Um solche Funktionen bereitzustellen, kommen Sensoren, prädiktive Analysen, digitale Zwillinge, Blockchain, maschinelles Lernen und KI zum Einsatz, die eine möglichst durchgängige Echtzeittransparenz schaffen. Die COVID-19-Pandemie beschleunigte die Umstellung auf digitale Lieferketten in Unternehmen zuletzt deutlich. In Zeiten der Volatilität von Finanzmärkten und Rohstoffverfügbarkeiten gilt es mehr denn je, einzelne Komponenten, deren Lieferstatus oder auch bestimmte Zustände (etwa in der Lebensmittelbranche) bis ins Detail zu verfolgen.