04. Dec. 2019
Norbert Bader
5 min Lesezeit

Digitale Trends 2020

Die wichtigen Digital Trends für 2020. Wir haben neue Technologie- und Marketingtrends analysiert und zeigen, auf welche Themen es in 2020 ankommt.

Welche Digitalen Trends werden das Jahr 2020 bestimmen?
Hier ist nach den Jahren 2018, 2019 nun die dritte Prognose für das neue Jahr im Digital Business: die Top 5 der wichtigsten Digital Trends für Kunden, Dienstleister und Innovatoren.

Trend 1 für 2020

Mixed Reality im Online Marketing - der Trend im Online Marketing 2020

Es wird höchste Zeit für mehr Augmented Reality (AR) im Marketing und das Thema nimmt gerade enorm Fahrt auf, dank

  • einfacher AR SDKs
  • steigender Bandbreite
  • leistungsfähiger mobiler Endgeräte
Außerdem wird es stark getrieben von kreativen Digitalagenturen, die auf den Erfahrungen der letzten Pilotierungsjahre aufbauen können.

In 2019 gab es die erste große Welle kreativer und aufmerksamkeitsstarker Mixed Reality Kampagnen - 2020 und 2021 kommt Mixed Reality im breiten Einsatz an. Data Bridge prognostiziert, dass der weltweite Mixed Reality Markt in den nächsten fünf Jahren auf über 100 Mrd. (!) Dollar wächst.

5 spannende aktuelle Links, die den Weg für Mixed Reality in 2020/2021 weisen:

Burger King - Burning AR APP

 

 

19 Crimes - Crime stories of the shelf

Spark AR - einfache und effiziente Software zur Erstellung von Instagram - AR Filtern

Facebook AR and VR Ads

Google Lens - faster shopping

 

Trend 2 für 2020

AI that builds AI – Automatisiertes Deep Learning

Automated AI/Deep Learning – Künstliche Intelligenz steuert Künstliche Intelligenz

Machine Learning und Deep Learning sind selbst im Industrie Mittelstand als Pilotprojekte angekommen. Das große Interesse an AI Serviceanbietern und ihren Dienstleistungen drückt sich in einer Zahl aus: Der Markt für AI Dienstleistungen wird auf 10 Mrd. Dollar in den nächsten Jahren ansteigen. (Quelle: Artificial Intelligence as a Service market).

Die Umsetzung von Machine Learning stellt aber hohe Anforderungen an die Datenqualität, die fachliche Kompetenz des DL-Teams und den souveränen Einsatz der Frameworks und Werkzeuge.

Insbesondere das „Human Capital“ in Form von Data Scientists und Data Engineers wird zum Engpass bei der Skalierung der AI Aktivitäten in Unternehmen. Und selbst der stark wachsende Anbietermarkt an AI-Dienstleister kann nur begrenzt Ressourcen zur Verfügung stellen.

Damit wird die Skalierung von AI Lösungen in den Unternehmen massiv behindert. Die Lösung:
Seit 2019 entwickelt sich ein neuer Trend. Deep Learning Projekte sollen dadurch beschleunigt werden, dass AI ihrerseits AI auswählt, AI trainiert, Hyperparameter und das AI Modell tuned und kontinuierlich optimiert.

Der Name: Automated AI oder Automated Deep Learning

Das Ziel für die nächsten Jahre ist, dass Fach-Experten (z. B. Marketing-Manager, Prozess-Optimierer, Qualitäts-Manager) weitestgehend selbstständig in der Lage sind, die grundlegende AI Diagnose, Modellentwicklung und die Auswertung der Daten umzusetzen. Und erst in einem späteren Schritt - falls überhaupt noch nötig - auf Data Scientists und Data Engineers zurückgreifen. Das Angebot richtet sich an alle Branchen: das Gesundheitswesen, Finanzmärkte, Fintech, Banken, öffentlicher Sektor, Marketing, Einzelhandel, Sport, Produktion und mehr.

Erste Auto AI Examples sind z. B.:

TPOT:

  • http://epistasislab.github.io/tpot/

H2O.ai:

 

Trend 3 für 2020

AIX – AI first - Guidelines for Human-AI Interaction

AIX wird zur Schlüsselkompetenz im Wettbewerb der B2C und B2B AI-Anwendungen.

Maschinelle Intelligenz führt nicht automatisch zu einer besseren Benutzerführung, da UX-Designer und Data Scientists in der Regel nicht die gleiche Sprache sprechen. Damit AI Lösungen auch vom Nutzer akzeptiert werden, gilt auch hier:
Erst wenn die AI-Anwendung einen konkreten Nutzwert anbietet und nutzerfreundlich anwendbar ist, gewinnt sie Akzeptanz beim Nutzer und kann zum erfolgreichen Businessmodell werden. Sie wird beschrieben durch AIX.

Gute UX für AI betrifft alle AI Disziplinen

  1. Analytic AI — Risk Assessment, Sentiment Analysis, Retroactive Analysis
  2. Functional AI — Robots/IoT Solutions
  3. Text and Voice AI — Chatbots, Conversational Assistants, Google Home, Alexa, Text Recognition, Speech-to-Text Conversion
  4. Visual AI — Computer Vision, Augmented/Mixed Reality

Die Bedeutung von AIX wird auch vom Silicon Valley unterstrichen und erst kürzlich hat Microsoft eine Empfehlung für AI Guidelines publiziert:

Guidelines AI

Quelle: https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2019/06/AI-Guidelines-poster_nogradient100-1024x768.jpg

 

Trend 4 für 2020

xAI - Explainable AI

Explainable AI nimmt als Trend 2020 enorm Fahrt auf - auch wenn xAI schon seit den 90ern ein Thema ist.

Im Zeitalter der DSGVO und wachsender Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und des Missbrauchs von und durch Algorithmen, gewinnt die Transparenz über die Entscheidungsfindung von AI massiv an Bedeutung.

Mit dem massiven Einsatz von Convolutional Networks nimmt die Anzahl der Hidden Layer und die nötige Rechenpower exponentiell zu. Im gleichen Maß verdunkelt sich die Blackbox AI.
Mit jedem Hidden Layer mehr, wird es für Menschen immer schwieriger nachzuvollziehen wie die Deep Learning AI zu einer Entscheidung gelangt, zum Beispiel im Bereich:

  • Transportation/Mobility: Auf welcher Grundlage entscheidet das AI Model in welche Richtung der autonom gesteuerte Wagen ausweicht?
  • Radiologie: Auf welcher Grundlage wurde eine falsche Diagnose in der Radiologie erstellt?
  • Finanzierung: Weshalb wird einem Kreditnehmer A die Baufinanzierung zugesagt, während Kreditnehmer B bei der Finanzierung leer ausgeht?
  • Human Ressources: Auf welcher AI-Grundlage werden Bewerber zum Vorstellungsgespräch eingeladen oder ausgeschlossen?

Der Druck auf die AI-Plattformen, die AI-Dienstleister und die beauftragenden Kunden wird 2020 stark zunehmen. Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit der AI-Modelle wird zum „Must“ in der Projektentwicklung.

Eine bewährte Möglichkeit um für mehr Transparenz zu sorgen sind Open Source Libraries, wie

  • SHAP für tensorFlow
  • Kera und PyTorch
  • tf-explain /Tensorflow2

 

Trend 5 für 2020

New-Work Trend 2020: Diese Methoden setzen sich durch

OKR/Objective and Key Results

OKR (Objectives and Key Results) ist ein führendes Management Framework, das Unternehmen jeder Größe bei der Umsetzung strategischer Ziele erfolgreich unterstützt.

OKR basiert auf den folgenden 4 Werte:

  • Alignment (mit der Strategie)
  • Transparency (Transparenz aller OKRS und aller OKR Teilnehmer)
  • Committment (auf die Ziele)
  • Motivation (Intrinsische Motivation des Teams, dass die Objectives, die Key Results und das OKR Planning verantworten)

Und den folgenden 4 Prinzipien:

  • Self Organizing Teams (OKRs gehören den Beteiligten im OKR Prozess)
  • Focus (on Moals, OKRs, (measurable) Key Results)
  • Short Iterations (3 Monate je Circle)
  • Und Continiuos Improvement (via Reviews und Retrospectives)

Es wird erfolgreich von Unternehmen wie Google, Oracle, Zalando und mittlerweile auch von "etablierten" Branchen eingesetzt. In den letzten Jahren gab es Piloten bei Startups und First Mover Initiativen (beispielsweise bei Bosch) in der Old Economy. 2020 nimmt das Thema Fahrt auf und wird zur Must-Have Methode und zum neuen Management-Standard bei der Operationalisierung strategischer Ziele.

 

WOL - John Steppers Working Out Loud Circle

Working Out Loud ist eine Methode, individuelle Lernziele über Netzwerke und Beziehungsmanagement leichter und nachhaltiger zu erreichen. In einem 12-wöchigen Kurs mit in einem 5-köpfigen WOL Circle kommt jeder der 5 Teilnehmer seinem (individuellen!) Lernziel näher – aber vor allem entwickelt er ein Netzwerk an Beziehungen, die sein persönliches Handlungsspektrum massiv erweitern.

Working Out Loud ist dabei „Gelebtes New Work“ - Werte wie wertschätzende Kommunikation, das offene Teilen von Wissen und Erfahrungen, Großzügigkeit und das Trainieren des Growth Mindsets stehen im Mittelpunkt.

Die Teilnehmer bauen mit spezifischen Werkzeugen und Methoden neue Beziehungen auf, vertiefen diese, helfen sich gegenseitig und lernen dabei freigiebig, vernetzt, offen und erfolgreich zu arbeiten.

Damit gelingt es auch Großkonzernen einen sehr niedrigschwelligen und positiven Erlebnisraum zu gestalten und über Abteilungen und Bereiche hinweg aufzubauen.

WOL hilft interne Silos zu überwinden, Kollaboration anzuregen und ein Growth Mindset bei den Mitarbeitern zu fördern. Und das Ganze über einen sehr niedrigschwelligen und deswegen erfolgreichen Einstieg und persönlichen Einsatz. Working Out Loud = New Work to Go.

Die Methode wird mittlerweile in Unternehmen wie Daimler, BMW, Audi, BOSCH, Siemens und der Deutschen Bahn und eingesetzt und erlebt seit 2019 einen Boom in Unternehmen aller Größenordnungen. 2020 startet Working Out Loud endgültig durch.

WorkingOutLoud

Quelle: Stepper, John: Working out loud. URL: https://workingoutloud.com/de/about

 

Einen Trend vermisst?

Falls Sie einen Trend in unserer Übersicht vermissen, lassen Sie es uns gerne wissen und fügen Sie Ihren Trend für 2020 in einem Kommentar hinzu. Wir freuen uns auf Ihre Ergänzungen!

Unsere Trends für 2018 und 2019 zählen natürlich auch in 2020 zu den Impulsgebern. Ein Blick auf unsere Digitaltrends 2018 und die Trends 2019 lohnt sich auch im Jahr 2020.

 

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