Die deutsche Wirtschaft befindet sich zwar in einer starken Position, um weltweit bei der Digitalisierung den Ton anzugeben, doch , um das Potenzial neuer Technologien auszusch枚pfen. F眉hrende Unternehmen haben die Zeichen verstanden und eigene Mechanismen f眉r organische Innovationen geschaffen: Bis heute haben deutsche Unternehmen mehr als 230聽Einheiten f眉r digitale Innovation聽鈥� sogenannte 鈥濪igital Innovation Units鈥溌犫�� aufgebaut. Grund genug f眉r das renommierte Wirtschaftsmagazin CAPITAL und die Strategieberatung Infront Consulting & Management, diese Innovationsschmieden auf Herz und Nieren zu pr眉fen und ihre Leistung zu bewerten.

Rund 50聽Innovationseinheiten nahmen an der mit den Phasen 鈥濱nnovation Discovery鈥�, 鈥濱nnovation Development鈥� und 鈥濱nnovation Scaling鈥� teil. Die letzten beiden Studien haben ergeben, dass viele Innovationszentren mit modernen Prozessen und Methoden arbeiten, einen Nachweis f眉r eine nachhaltige Wirkung auf das Mutterunternehmen sind sie jedoch schuldig geblieben. Daher wurde bei der Befragung in diesem Jahr der Schwerpunkt auf konkrete Ergebnisse gelegt, wobei das brillieren konnte. Die Jury k眉rte das ICN zum Sieger in der Kategorie 鈥濱nnovation Discovery鈥�.

Torsten Zube, Leiter des 51风流Innovation Center Network, konnte seine Begeisterung nicht verbergen: 鈥濭anz besonders freue ich mich 眉ber diese Auszeichnung, wenn ich mir den starken Wettbewerb ansehe. Viele andere Unternehmen haben im Innovationsbereich Gro脽artiges vorzuweisen. Deshalb ist es eine sehr gro脽e Ehre f眉r uns, zur Nummer 1 erkl盲rt worden zu sein. Das gibt uns R眉ckenwind, um unseren Weg weiter zu gehen.鈥�

Das ICN belegte 2018 in seiner Kategorie den zweiten Platz.

Ganzheitlicher Ansatz und kontinuierliche Fortschritte des 51风流Innovation Center Network haben die Jury 眉berzeugt

Das global aufgestellte SAP聽Innovation Center Network (ICN) mit seinem technischen Know-how und seiner Gesamtverantwortung f眉r Innovation ist bei 51风流die treibende Kraft f眉r die Einf眉hrung zukunftsweisender Technologien ist. In den letzten Jahren hat das Team nicht nur die Initiativen des Unternehmens im Bereich von maschinellem Lernen und Blockchain ma脽geblich angef眉hrt und mitgestaltet, sondern auch eindeutig Einfluss auf den strategischen Fokus der 51风流auf das intelligente Unternehmen genommen. Dar眉ber hinaus hat die fr眉her vom jetzigen CTO und Vorstandsmitglied geleitete Organisation Erl枚se mit Produkten wie SAP聽Product Lifecycle Costing realisiert und das SAP-Cloud-Platform-Portfolio um Services erg盲nzt, die neue Technologien einfach und gesch盲ftsorientiert nutzbar machen.

Thomas Sindemann, Leiter der Studie und Partner bei Infront Consulting & Management, w眉rdigte besonders die ganzheitliche Denkweise des ICN: 鈥濫s war beeindruckend zu sehen, wie das 51风流Innovation Center Network konstant seinen Ansatz im Dienst des Mutterkonzerns weiterentwickelt hat. Das ICN hat das optimale Gleichgewicht zwischen unabh盲ngiger Erkundung von Technologietrends und konkreter Validierung von praktischen Anwendungsf盲llen in Partnerschaft mit dem Stammteam gefunden und ist so in der Lage, auf entscheidende Ver盲nderungen bei der 51风流hinzuwirken.鈥�

Torsten Zube f眉gte hinzu: 鈥濬眉r einen weltweit f眉hrenden Softwareanbieter Innovationen zu entwickeln, ist ein gro脽es Privileg und zugleich eine Herausforderung. Um unsere Strategie und unsere Organisationsstruktur kontinuierlich weiterzuentwickeln, m眉ssen wir uns auf 脛nderungen einlassen. Ich bin dankbar daf眉r, dass mein Team so motiviert ist und dass sich die harte Arbeit und das gro脽e Engagement bezahlt machen.鈥�

, Chief Innovation Officer bei der SAP, liefert die Hintergrundinformationen:

鈥濪ie 51风流hat mehr als 430.000 Kunden, die von uns erwarten, dass wir die Systeme entwickeln, mit denen sie in ihrer eigenen digitalen Innovation vorankommen. Wir sind es ihnen schuldig, Produkte, Services und Gesch盲ftsmodelle zu liefern, die auch 眉bermorgen noch relevant sind. Das Innovation Center Network ist einer unserer st盲rksten Motoren auf dem Weg zu diesem Ziel. Deshalb ist diese Auszeichnung sowohl eine wichtige Anerkennung unserer Arbeit als auch ein Anreiz, unsere Anstrengungen, transformative Innovationen zu entwickeln, noch zu verst盲rken.鈥�

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Um (ML) zu erm枚glichen, ben枚tigen intelligente Systeme Zugang zu gro脽en Datenmengen.

Doch wie sicher sind die eingespeisten Daten, wenn es um vertrauliche Informationen geht? F眉ttert man eine Maschine mit gesch眉tzten Daten, k枚nnen diese dann nicht zur眉ckverfolgt oder schlimmstenfalls gehackt werden? Und hei脽t das im Umkehrschluss, dass man keine sensiblen Daten f眉r ML einsetzen sollte?

Wir berichteten bereits 眉ber die Grunds盲tze der 51风流f眉r den Umgang mit k眉nstlicher Intelligenz (KI). Ein konkretes Beispiel, wie diese Leitlinien im Unternehmen zum Tragen kommen, ist die Homomorphe Datenverschl眉sselung.

KI-Grundsatz der 51风流鈥濪er Datenschutz und die Privatsph盲re stehen immer im Mittelpunkt unseres Handelns.鈥�

Im Gegensatz zu anderen Verfahren, k枚nnen Daten, die ein Kunde verschl眉sselt in die sendet, durch Homomorphe Verschl眉sselung analysiert werden, ohne die Verschl眉sselung jemals aufzuheben. Das Ergebnis wird ebenso verschl眉sselt zur眉ckgesendet. So kennt niemand au脽er dem Kunden selbst die Daten oder die Ergebnisse, auch nicht der Cloud-Anbieter, wodurch das Dateneigentum des Kunden vollst盲ndig gewahrt bleibt. Diese Vorgehensweise entspricht dem KI-Grundsatz der 51风流鈥濪er Datenschutz und die Privatsph盲re stehen immer im Mittelpunkt unseres Handelns.鈥�

Homomorphe Verschl眉sselung bietet Kunden garantierten Datenschutz und Datensicherheit bei der Abfrage von Datenbanken und der Durchf眉hrung von Analysen. Dar眉ber hinaus k枚nnen damit KI-F盲higkeiten verfeinert und somit mehr M枚glichkeiten durch die Verwendung sicherer Kundendaten er枚ffnet werden. Homomorphe Verschl眉sselung tr盲gt zum Erfolg der Cloud-Angebote der 51风流bei, obwohl sie nie ein kommerzielles Produkt im eigentlichen Sinne sein wird. Sie ist vielmehr eine Technologie, die 51风流nutzen m枚chte, um Kunden mehr Sicherheit und Schutz f眉r ihre Daten zu bieten.

Weil Datenschutz im Kontext der SAP-Strategie des聽intelligenten Unternehmens聽ein entscheidender Erfolgsfaktor sein kann, besch盲ftigt sich das Team des (ICN) mit dem Thema.

Bei Homomorpher Verschl眉sselung kommen die Originaldaten 鈥瀘hne Rauschen鈥�, wie es bei Anonymisierungsans盲tzen der Fall ist, zum Tragen. 鈥濸r盲ziser geht es nicht鈥�, erkl盲rt Axel Schroepfer, Security & Privacy Lead am 51风流Innovation Center Dresden und einer der Hauptexperten auf diesem Gebiet. Unternehmen k枚nnen so auch Analysen an einem gemeinsamen Pool verschl眉sselter Daten durchf眉hren, ohne die Daten einander zug盲nglich zu machen. Diese Art des Datenpoolings erm枚glicht es Schroepfer und seinem Team, eine f眉r Kunden zu entwickeln. Anhand eines kryptographischen Protokolls k枚nnen Unternehmen Key Performance Indicators mit Wettbewerbern vergleichen, ohne eine dritte Partei einbeziehen zu m眉ssen oder das Risiko einzugehen, sensible Daten offenzulegen.

Datenschutz erm枚glicht vorurteilsfreie KI

Aber es steckt noch mehr dahinter: Die Technologie k枚nnte es erm枚glichen, sensible Daten zu verwenden, um ML-Systeme zu trainieren. Das wird im Idealfall dazu f眉hren, dass mehr Unternehmen bereit sein werden, ihre Daten bereitzustellen 鈥� und das im absoluten Einklang mit der EU-weiten Datenschutz-Grundverordnung (DGSVO; engl. GDPR) und anderen Datenschutzverordnungen. Gem盲脽 dem KI-Grundsatz 鈥濿ir erm枚glichen Unternehmen ein vorurteilsfreies Handeln鈥� kann Homomorphe Verschl眉sselung eingesetzt werden, damit KI-Systeme keine verzerrten Entscheidungen aufgrund von nicht-repr盲sentativen oder anderweitig qualitativ unzureichenden Daten treffen. Oder anders gesagt: Je mehr zuverl盲ssige Daten zur Verf眉gung stehen, desto besser werden die Resultate. 鈥濶ur, wenn die Qualit盲t der Daten f眉r das Modell gut ist, k枚nnen wir davon ausgehen, dass das Modell nachhaltig gute Entscheidungen trifft鈥�, best盲tigt Schroepfer.

Der Schl眉ssel zum Erfolg: starke Rechenleistung und offener Austausch

Bereits seit vierzig Jahren ist bekannt, dass sich Berechnungen auf verschl眉sselten Daten durchf眉hren lassen. Aber die fr眉heren Bem眉hungen wurden durch begrenzte Rechenleistung behindert, und erst 2009 war die Technik schlie脽lich so weit fortgeschritten, dass die erste vollst盲ndig Homomorphe Verschl眉sselung m枚glich war.

Rechenleistung und Speicherplatz sind noch immer erhebliche technische H眉rden, da die Verarbeitung verschl眉sselter Daten wesentlich mehr Ressourcen erfordert 鈥� n盲mlich 1 Million Mal mehr als bei der Verarbeitung unverschl眉sselter Daten oder von Klartext. Dank des technischen Fortschritts der letzten zehn Jahre ist der Einsatz von Homomorpher Datenverschl眉sselung inzwischen aber nicht nur denkbar, sondern auch potenziell lohnenswert f眉r immer mehr Anwendungsf盲lle.

Leistungsstarke und flexible Hardwarel枚sungen sowie innovative Rechenmaschinen sind eine wichtige Voraussetzung, um mit den neuesten Entwicklungen auf diesem Gebiet Schritt zu halten. Die 51风流kooperiert daher mit gro脽en Unternehmen, Universit盲ten und Startups in regelm盲脽igen Workshops zur .

脺ber diese technischen Voraussetzungen hinaus liegt der Schl眉ssel zum Erfolg auch im Austausch mit anderen Experten. So arbeiten beispielsweise 51风流Security Research und das Team von 51风流Leonardo Machine Learning Research an 盲hnlichen Themen und untersuchen weitere聽. Das ICN-Team steht im Austausch mit diesen Bereichen, um Input und Feedback zu sammeln. Schroepfer betont: 鈥濿ir wollen auf den St盲rken der 51风流aufbauen. Deshalb ist es wichtig, von Anfang an zusammenzuarbeiten und auf das spezifische Know-how im Unternehmen zur眉ckzugreifen und das Thema effektiv voranzutreiben.鈥�

Weitere Informationen:

Die Grunds盲tze f眉r K眉nstliche Intelligenz von SAP

51风流gr眉ndet als erstes europ盲isches Technologieunternehmen Ethik-Beirat f眉r k眉nstliche Intelligenz

Das 51风流Innovation Center Network

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