Das AI-powered Enterprise

Nachdem im Sommer 2013 eine Reihe von Investoren BMC Software gekauft und von der Börse genommen hatten, war es ruhig geworden um den Software­konzern. In aller Stille hat sich das Softwarehaus, das in den 80ern mit Produkten für die IBM-Mainframe-Welt groß wurde, einer Runderneuerung unterzogen. Heute stellt sich BMC als Spezialist für das "Digital- Enterprise-Management" auf. Was das heißen soll, wurde auf der Haus­messe BMC Exchange in Essen deutlich.

Die Veranstaltung fand in der Zeche Zollverein statt, einem ehemaligen Steinkohlebergwerk, das heute eines der größten Industriedenkmäler in Deutschland darstellt. Der Rahmen war gut gewählt: BMC zeigte vor rund 500 Besuchern in einem Umfeld der Schwerindu­s­trie Technologien, die die digitale Revolution befeuern.

Leben in einer exponentiellen Welt

Mit Dirk MüllerDirk Müller, CIO der Haniel-Gruppe und Leiter des konzerneigenen Digital Lab "Schacht One", hatte BMC einen Gastredner eingeladen, der die großen Herausforderungen für alle Unternehmen auf den Punkt brachte. Müller machte deutlich, dass wir in einer "exponentiellen Welt" leben, in der sich Geschwindigkeit und Leistung in schwindelerregendem Tempo erhöhen. Moores Law, wonach sich die Zahl der Transistoren in einem integrierten Schaltkreis festgelegter Größe alle zwei Jahre verdoppelt, sei ein Beispiel dafür, die oft zitierte "Reiskornparabel" ein anderes. Profil von Dirk Müller im CIO-Netzwerk

Startup SCiO für schnelle Materialanalysen

Um die disruptive Kraft der Digitalisierung aufzuzeigen, ging Müller auf das Startup SCiO ein, das ein einfaches Spektrometer-System für schnelle Materialanalysen entwickelt hat. Das Unternehmen hat dazu das traditionelle "Near Infrared Spectrometer" mit Hilfe mikrooptischer Technologie auf einen wenige Millime­ter großen Sensor geschrumpft, der kaum Strom verbraucht und - integriert in Smartphones oder vernetzte Gegenstände - schnelle Analysen erlaubt.

Landwirte können damit beispielsweise Eiweiß, Fett, Feuchtigkeit und Energiegehalt von Futter oder Feldfrüchten messen. Industrieunternehmen können SCiO nutzen, um Werk­stoffe oder Nahrungsmittel zu analysieren. Gesundheitsbehörden und Pharmaunternehmen können Medi­kamente überprüfen. Ein Entwickler-Toolkit hilft Anwendern, den SCiO-Sensor und die dahinterstehende Cloud-Infrastruktur für die eigenen Anforderungen in der Materialanalyse anzupassen.

Müller machte weiter deutlich, dass erst die Verbindung der klassischen Stärken großer Unternehmen - etwa Kundenbasis, Know-how, Mitarbeiter, Marken, ­finanzielle Mittel - mit den Vorteilen agiler, schneller und erfindungsreicher Startups zum Erfolg führe. "Es gibt so viel interessante Technik, aber was mache ich damit?" Digital Hubs seien wichtig, um Dinge auszuprobieren und "anfassbar" zu machen. "Um die Schnitt­stellen zum SAP-System muss ich mich auch kümmern - aber erst viel später", so der Haniel-CIO.

Continental will "AI-powered" sein

Reges Besucherinteresse fand auch ein Vortrag von Oliver LindnerOliver Lindner, Stratege für IT-Service-Management und künstliche Intelligenz bei der Continental AGContinental AG. Das strategische Ziel des Automobilzulieferers aus Hannover sei es, ein "AI-powered Enterprise" zu werden. Lindner beschrieb zunächst die wichtigsten Elemente, auf denen "das digitale Unternehmen 3.0" aufsetze. Top-500-Firmenprofil für Continental AG Profil von Oliver Lindner im CIO-Netzwerk

Service-Orien­tierung gehöre dazu, ebenso das "Ende-zu-Ende-Denken von Services und Prozessen" jenseits der angestaubten Silo-Strukturen sowie ein "plattformbasiertes Angebot", das sich als Filter und Mittler zwischen Kunden und Lieferanten ansiedele. Weitere Zutaten seien der Umgang mit komplexer Vernetzung im Zeitalter des "Internet of Everything": "Sie müssen beherrschen, mit Sensoren umzugehen", sagte der Conti-Mann. Und schließlich gehe es auch darum, Prozesse aufzusetzen, die auf der Grundlage von Daten und Wissen optimiert seien.

"Machine Learning klappt erst ab fünf Petabyte richtig gut"

Continental ist laut Lindner dabei, eine KI-basierte Welt mit intelligenten Systemen und Services aufzubauen. Der Manager beschrieb, wie der Konzern mit Amazon Web Services (AWS) und Microsoft Azure als Partner seine "Data Cloud" weiterentwickele und das Business in die Lage versetze, auf Basis dieser Daten Analytics zu betreiben. "Wir haben unendlich viele Daten in unserem Data Lake, das ist der Keller für unsere KI-Aktivitäten", so Lindner. "Man kriegt Machine LearningMachine Learning erst ab fünf Petabyte Daten so richtig gut hin." Dabei dürfe es sich aber nicht um "Datenmüll" handeln, sondern um Daten, die in einem Kontext ständen. "Man braucht die Bezüge." Alles zu Machine Learning auf CIO.de

Die große Kunst besteht laut Lindner darin, die richtigen Fragen zu stellen und sich genau zu überlegen, welche Ziele man mit KI erreichen möchte. "Wir wollen KI verstehen, KI-fähige Produkte entwickeln und KI-gestützte Lösungen bauen", so der Manager. Im klassischen Geschäft mit Autoreifen beispielsweise könne es darum gehen, mit intelligenter Technik das Abnutzungsverhalten im laufenden Betrieb zu erkennen oder den Untergrund zu analysieren, auf dem sich Reifen bewegen. Diese Informationen könnten für die Produkt­entwicklung äußerst hilfreich sein. Denkbar sei auch ein Geschäftsmodell "Reifen as a Service": Dabei mieten die Kunden die Reifen und zahlen für die gefahrenen Meter. Wenn sie schnell und aggressiv unterwegs sind, wird die Rechnung entsprechend teurer.

Multi-Cloud-Management braucht Speed

Natürlich nutzte auch BMC Software die eigene Bühne, um die Weiterentwicklung seiner Produkte zu veranschaulichen. Im Mittelpunkt dabei stand die Keynote von Dan Streetman, Executive Vice President für Vertrieb und Marketing, der das Thema "Speed" in den Mittelpunkt stellte. "Geschwindigkeit ist die neue digitale Währung", sagte der Manager und verwies darauf, dass Kunden heute ultrakurze Reaktionszeiten auf allen digitalen Kanälen erwarteten. Deshalb müssten Unternehmen auch ihre Back-Office-Prozesse "neu denken". Multi-Cloud-Umgebungen böten Chancen, doch schlecht gemanagt könnten sie zu einer Bremse werden.

Laut BMC-Deutschland-Chef Ingo MarienfeldIngo Marienfeld laufen derzeit noch 70 Prozent der Workloads in den Rechenzentren der Unternehmen, doch das ändere sich nun in großen Schritten. Die Zukunft gehöre Multi-Cloud-Environments - und hier setzt BMC Software mit einem breiten Lösungsangebot an, von dem in Essen bereits einiges zu sehen war. Besonders wichtig sei ein neuer Typ von "Discovery-Lösungen", der Kunden helfen soll, "das Licht in der eigenen IT anzuknipsen", wie Marienfeld sagte. Zu wissen, welche Anwendungen und Assets im eigenen Unternehmen, aber auch in den vielfältigen Cloud-Umgebungen eingesetzt werden, und dabei ebenfalls die Verbindungen und gegenseitigen Abhängigkeiten zu identifizieren, sei künftig von zentraler Bedeutung. Profil von Ingo Marienfeld im CIO-Netzwerk

Kostenkontrolle in hybriden Welten

Die Kosten in Private-, Hybrid- und Public-Cloud-Umgebungen kalkulieren und planen zu können, sei die zweite große Herausforderung, der BMC ebenfalls mit neuen Produkten begegne. Es gelte, die Auslastung von Multi-Cloud-Infrastruktur-Services analysieren und die Kontrolle über Kapital- und Betriebskosten herstellen zu können. Wichtig sei zudem eine einheitliche Sicht auf die Kosten in der lokalen Infrastruktur und der Public Cloud.

Nicht nur die großen Anwenderunternehmen, auch Softwarekonzerne wie BMC setzen zudem auf künstliche Intelligenz, um ihre Produkte zu verbessern. Da Multi-Cloud-Umgebungen komplex sind, reichen laut Anbieter die herkömmlichen Methoden der IT-Verwaltung nicht mehr aus. Ausfälle und Verzögerungen könnten die Folge sein. Bei BMC ist man deshalb überzeugt, dass die Transformation der IT-Landschaften in Richtung Multi-Cloud, DevOps und Microservice-Architekturen bei gleichzeitig exponentiellem Wachstum der Datenmengen zu hoher Komplexität führen wird, die IT-Abteilungen nur mit KI-Werkzeugen in den Griff bekommen dürften.

Als Antwort auf diese Herausforderung hat das Unter­nehmen die Plattform "TrueSight 11" herausgebracht, mit der sich Muster in vielfältigen Datenquellen erkennen und in einen Kontext bringen lassen sollen, wodurch wiederkehrende Probleme und Routinearbeiten, die für eine Automatisierung geeignet sind, identifizierbar werden. Das System lerne, wie sich eine Infrastruktur verhalte, und verwalte Kapazitäten. Prädiktive Fähigkeiten ermöglichten es IT-Teams, ihre durchschnittliche Zeit für Problemlösungen zu verkürzen, Fehlalarme zu erkennen und die Ausgaben für Cloud-Ressourcen zu senken.

Watson übernimmt

Auf IBMs Watson-Technologie basieren neue Lösungen für das Cognitive-Service-Management des Anbieters. Service-Management-Teams sollen die Konversations- und Discovery-Fähigkeiten von IBM Watson nutzen, um Chatbots für einfache, selbsterklärende Self-Service-Funktionen für Angestellte bereitzustellen. Die Watson-Technologie steigere die Genauigkeit der Ticket-Klassifizierung und sorge für eine schnelle Bearbeitung, indem sie den Zeitaufwand für Routinearbeiten senke.

Konkret integriert BMC kognitive Fähigkeiten in die "Remedy IT Service Management Suite", um das Klassifizieren, Zuweisen und Weiterleiten von Vorfällen sowie die anschließende Serviceerbringung verbessern und automatisieren zu können. "BMC Digital Workplace" werde um virtuelle Agenten und Chatbots ausgebaut, um Angestellte mit besseren Self-Service-Funktionen auszustatten. Und Developer können prädiktive KI-Funktionen in die Anwendungsentwicklung integrieren, wobei die KI- und Machine-Learning-Funktionen von IBM Watson durch einen kognitiven Microservice genutzt werden, der mit der BMC Innovation Suite zur Verfügung gestellt wird.