Von der Idee zur Realisierung einer lokalen Wirtschaftsplattform

Themen dieses einführenden Kapitels sind Ideen und erste Konzepte aus dem Jahr 2020 (März, um genau zu sein), die eine Analyse von digitalen Marktplätzen und den sich zu dieser Zeit schnell wandelnden Handels- und Industrieumfeldes mit seinen Hunderttausenden von mittelständischen Unternehmen zur Grundlage hatten. Auslöser hierfür war der erste Lockdown in der Corona-Krise im März 2020, der plötzlich einen normalen und klassischen Geschäftsbetrieb nicht mehr ermöglichte. Schnell wurde klar, dass eine weitere Kopie des Amazon-Standards für E-Commerce und Online-Handels für klein- und mittelständische Unternehmen nicht zielführend sein würde. Daher wurden in der Analyse und der folgenden konzeptionellen Arbeit alle zum damaligen Zeitpunkt am Markt positionierten Umsetzungen in Frage gestellt.

Grundlage durch die Wissenschaft

Die Wissenschaft arbeitet mit Thesen und Theorien, die Software-Industrie schon lange mit Plattform- und Community Lösungen. Beides wird in der konzeptionellen Arbeit in der Software-Entwicklung vernachlässigt. So kommt es seit Jahrzehnten zu einer Entkopplung von wissenschaftlicher Erkenntnis und Realisierungen auf Software-Ebene.

Diesen Umstand wohl wissend entstand ein Forschungs- und Entwicklungsdesign, das beide Sichtweisen heranzog, um neuen Ideen in Konzeptionsphasen heranziehen zu können, um eine echte Innovation zu schaffen.

Hypothese 1: Wir verstehen den digitalen Wandel leider nicht.

Die sogenannte digitale Transformation beschreibt eine Welt, die durch Automation und künstliche Intelligenz optimiert ohne Eingriffsmöglichkeiten von Menschen funktioniert. Die enormen Innovationen in den Computer Wissenschaften der letzten 50 Jahre haben von einfachsten Zählmaschinen heute autonome Softwaresysteme (KI) hervorgebracht. Die Macht der Daten und Informationen ist übermäßig proportional zu seiner Aussagekraft gewachsen. Der digitale Wandel, der mit Begriffen wie Informations- oder Wissensgesellschaft, die 4. Industrielle Revolution oder auch Great Reset arbeiten, zeigen nur eins: Wir wissen nicht von was wir sprechen.

Hypothese 2: Wirtschaftssysteme funktionieren schon lange nicht mehr in der digitalen Welt, wie wir sie kennen.

Die Implikationen, die sich für eine ökonomische Betrachtung ergeben, die durch den technologischen Wandel beschrieben werden, sind enorm. Volkswirtschaft und Betriebswirtschaft basieren auf einer Grundlage von modellhaften Beschreibungen von wirtschaftlichen Prozessen und deren Auswirkungen. Alleine die Automation und der Einsatz von künstlicher Intelligenz ohne humane Kontrolle, unterwirft alle Modelle dieser beiden Geisteswissenschaften einem tiefen Trauma: Einem Trauma der Nichtvorhersage-Möglichkeit, da autonome nach eigenen Regeln (Algorithmen) agierende Akteure (Software-Systeme) Entscheidungen treffen und dies, ohne Fehler analysieren zu können.

Konsequenzen für digital-lokale Wirtschaftsplattformen

Konsequenz aus diesen beiden Hypothesen ist, dass die Kontrolle zurückerobert werden muss. Interaktion und Feedback stellen grundlegende menschliche Bedürfnisse dar. Der Mensch wird in eine Gemeinschaft hineingeboren und lebt ein Leben lang in der Gemeinschaft. Daher kann ein neuer Ansatz nur durch Interaktion, Feedback, Austausch von Information und Wissen und die Kontrolle über Entscheidungen realisiert werden.

Als weitere Konsequenz auf technologischer Ebene können daher Automation und künstliche Intelligenz nur für Routinetätigkeiten Mehrwert für ein solches Modell liefern und nicht Kern einer solchen Lösung sein. Denn würde sie durch ihre Algorithmen in Entscheidungsprozesse eingreifen, wären dies Hindernisse für Kreativität, Vertrauen und menschliche Interaktion.

Wir möchten hier an dieser Stelle auf eine wissenschaftliche Publikation von uns verweisen, die den damaligen wissenschaftlich-technologischen Lösungsansatz in einem 11-dimensionalen Modell beschreibt und mehrere Ableitungen für ein Umsetzung vorgibt. Im Rahmen dieses Beitrags in der Knowledge Base würde die wissenschaftlichen Erkenntnisse zu weit führen.