Digitalization and Innovation in Germany

Carsten Kratz
The Boston Consulting Group
Prof. Dr. Christian Schlereth
WHU - Otto Beisheim School of Management
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Description

Today at WHU Inside Business: Carsten Kratz, Senior Partner and Managing Director Germany & Austria at The Boston Consulting Group, on Big Data in Germany and the role of advanced analytics for the success of companies; Interviewed by Prof. Dr. Christian Schlereth, Chairholder of the Digital Marketing Chair at WHU - Otto Beisheim School of Management.

June 16, 2017
Recorded:

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Speakers

Carsten Kratz
The Boston Consulting Group
Prof. Dr. Christian Schlereth
WHU - Otto Beisheim School of Management

English transcript

Welcome to WHU Inside Business. I'm Christian Schlereth and I am here at the BCG Headquarter and I am together with Carsten Kratz, Head of The Boston Consulting Group Germany. Carsten, I appreciate that you are taking your time. It's a pleasure. Talking about Big data. When do you consider data to be big and what is possible today that was unthinkable a decade ago? If you look at the last decade, we have seen a huge explosion in processing power from computers, We have seen a huge increase of available network bandwidth we have seen a huge increase of available storage. What I'd argue has changed over the last two years, is the fact that we have made significant progress on image recognition and speech recognition. Due to this availability of significantly more data, I'd argue that we see a completely new level in terms of opportunities on an advanced analytics / artificial intelligence level. This is changing the way we work, also we at BCG. If you look at a typical case team in todays world with five / six / seven consultants; on basically all of those cases you will finde two or three advanced analytics / artificial intelligence specialists supporting those teams in their day-to-day work. Does that mean, that algorithms will eventually replace human made decision-making? Think of maintenance, all of the machines ever since, have to go through maintenance programs. In todays world, this is process based. You have a manual, as you have in your car, which says every second day you do this, once a week you do that and every second month you do that. In the near future, and in some plants today, with artificial intelligence, you have so many sensors that the machine can tell that if you don't do this activity, with a probability of 2% in the next four hours you will have your system down on that step. This is a completely new way how you interface between a human and a machine. Due to the fact that we have this opportunities on the artificial intelligence side we will change the way we define the interface between humans and machines but we will have humans around us in the future. Companies such as Google, Amazon or Facebook successfully demonstrated the use of Advanced Analytics for their companies’ success. Can you describe, what Advanced Analytics is and how German companies can capitalize from their data knowledge? I'd argue that the use-cases you see in B2C are different than those you see in B2B specifically if you think about B2C you will see a lot of customer targeting In B2B obviously it is more about optimising supply chains and the pattern of your clients where you adapt your manufacturing volume, your slots, etc. So that being said, I'd argue that specifically the German industry is in an extremely good starting position We do have in Germany the most modern machines installed in our factories We have the best skilled employees out there and this obviously provides a foundation to take this to a next level; to move into what we call "Industry 4.0" But what about the role of owning the data? German companies are experts in vertical integration, they are very well-connected within their supply chain, but they do not necessarily have a close contact to their customer. Isn't that causing a problem? Obviously innovation has what I would call an incremental and a disruptive element in it and the challenges is to get the balance right. If you think about the german automotive industry, which has proven to be a benchmark industry for many decades, obviously they need to think through what new mobility concepts, car sharing platforms etc. what does it mean for their business — so this is the disruptive part — but at the same time they need to have attractive SUVs, cabrios or whatever in the next year. So it is about both. It is not kind of "we are a start up", it's we have a very successful legacy so we need to take incrementally the legacy to the next level in terms of innovation and still we need to be open for more disruptive thinks. Carsten, thank you very much for spending time with us. It's been a pleasure and good luck with your interesting initiative. Thank you.

German transcript

Willkommen bei WHU Inside Business. Ich bin Christian Schlereth und ich bin hier in der BCG-Zentrale und ich bin zusammen mit Carsten Kratz, Head of The Boston Consulting Group Germany. Carsten, ich weiß es zu schätzen, dass du dir Zeit nimmst. Es ist mir ein Vergnügen. Apropos große Datenmengen. Wann halten Sie Daten für groß und was ist heute möglich, was vor einem Jahrzehnt noch undenkbar war? Wenn Sie sich das letzte Jahrzehnt ansehen, haben wir eine enorme Explosion der Rechenleistung von Computern gesehen, wir haben eine enorme Zunahme der verfügbaren Netzwerkbandbreite gesehen, wir haben eine enorme Zunahme des verfügbaren Speichers gesehen. Was ich argumentieren würde, hat sich in den letzten zwei Jahren verändert, ist die Tatsache, dass wir erhebliche Fortschritte bei der Bilderkennung und Spracherkennung gemacht haben. Aufgrund dieser Verfügbarkeit von deutlich mehr Daten würde ich argumentieren, dass wir eine völlig neue Ebene in Bezug auf die Möglichkeiten auf der Ebene der fortgeschrittenen Analytik / künstlichen Intelligenz sehen. Das verändert unsere Arbeitsweise, auch bei BCG. Betrachtet man ein typisches Case Team in der heutigen Welt mit fünf / sechs / sieben Beratern, so findet man in fast allen Fällen zwei oder drei Advanced Analytics / Künstliche Intelligenz Spezialisten, die diese Teams in ihrer täglichen Arbeit unterstützen. Bedeutet das, dass Algorithmen irgendwann die vom Menschen getroffenen Entscheidungen ersetzen werden? Denken Sie an die Instandhaltung, alle Maschinen müssen seither Wartungsprogramme durchlaufen. In der heutigen Welt ist dies prozessbasiert. Du hast ein Handbuch, wie du es in deinem Auto hast, das jeden zweiten Tag sagt, dass du das tust, einmal in der Woche tust du das und jeden zweiten Monat tust du das. In naher Zukunft, und in einigen Anlagen heute, mit künstlicher Intelligenz, haben Sie so viele Sensoren, dass die Maschine sagen kann, dass, wenn Sie diese Aktivität nicht ausführen, mit einer Wahrscheinlichkeit von 2% in den nächsten vier Stunden werden Sie Ihr System auf diesen Schritt herunterfahren lassen. Dies ist eine völlig neue Art, wie man zwischen einem Menschen und einer Maschine interagiert. Da wir diese Möglichkeiten auf der Seite der künstlichen Intelligenz haben, werden wir die Art und Weise ändern, wie wir die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine definieren, aber wir werden in Zukunft Menschen um uns haben. Unternehmen wie Google, Amazon oder Facebook haben erfolgreich den Einsatz von Advanced Analytics für den Erfolg ihrer Unternehmen demonstriert. Können Sie beschreiben, was Advanced Analytics ist und wie deutsche Unternehmen von ihrem Datenwissen profitieren können? Ich würde argumentieren, dass die Anwendungsfälle, die Sie im B2C sehen, sich von denen unterscheiden, die Sie im B2B-Bereich sehen, insbesondere wenn Sie an B2C denken, werden Sie viele Kundenansprachen sehen. Im B2B-Bereich geht es offensichtlich mehr um die Optimierung von Lieferketten und dem Muster Ihrer Kunden, wo Sie Ihr Produktionsvolumen, Ihre Slots usw. anpassen. Allerdings würde ich argumentieren, dass gerade die deutsche Industrie in einer extrem guten Ausgangsposition ist Wir haben in Deutschland die modernsten Maschinen, die in unseren Fabriken installiert sind Wir haben die besten Fachkräfte da draußen und das ist natürlich eine Grundlage, um dies auf eine neue Ebene zu bringen; um in das einzusteigen, was wir "Industrie 4.0" nennen Aber was ist mit der Rolle des Datenbesitzes? Deutsche Unternehmen sind Experten für vertikale Integration, sie sind innerhalb ihrer Lieferkette sehr gut vernetzt, haben aber nicht unbedingt einen engen Kontakt zu ihren Kunden. Ist das nicht ein Problem? Offensichtlich hat Innovation ein, wie ich es nennen würde, inkrementelles und störendes Element, und die Herausforderungen bestehen darin, das richtige Gleichgewicht zu finden. Wenn man an die deutsche Automobilindustrie denkt, die sich seit vielen Jahrzehnten als Benchmark-Branche bewährt hat, muss man sich natürlich überlegen, welche neuen Mobilitätskonzepte, Carsharing-Plattformen usw. das für ihr Geschäft bedeutet - das ist also der störende Teil - aber gleichzeitig müssen sie im nächsten Jahr attraktive SUVs, Cabrios oder was auch immer haben. Es geht also um beides. Es ist nicht so etwas wie "wir sind ein Startup", es ist so, dass wir ein sehr erfolgreiches Vermächtnis haben, also müssen wir das Vermächtnis in Bezug auf Innovation schrittweise auf die nächste Ebene bringen, und dennoch müssen wir offen für disruptivere Denkweisen sein. Carsten, vielen Dank, dass du Zeit mit uns verbringst. Es war ein Vergnügen und viel Glück mit Ihrer interessanten Initiative. Vielen Dank.

Übersetzt mit www.DeepL.com/Translator

French transcript

Bienvenue à WHU Inside Business. Je m'appelle Christian Schlereth et je suis ici au siège du BCG avec Carsten Kratz, responsable du Boston Consulting Group Allemagne. Carsten, j'apprécie que vous preniez votre temps. C'est un plaisir. En parlant de grosses données. Quand considérez-vous que les données sont volumineuses et qu'est-ce qui est possible aujourd'hui qui était impensable il y a dix ans ? Si vous regardez la dernière décennie, nous avons vu une énorme explosion de la puissance de traitement des ordinateurs, nous avons vu une énorme augmentation de la bande passante du réseau disponible, nous avons vu une énorme augmentation du stockage disponible. Ce qui a changé au cours des deux dernières années, selon moi, c'est le fait que nous avons fait des progrès importants en matière de reconnaissance d'images et de reconnaissance vocale. En raison de cette disponibilité de beaucoup plus de données, je dirais que nous voyons un tout nouveau niveau en termes d'opportunités au niveau de l'analyse avancée / intelligence artificielle. Cela change notre façon de travailler, et nous aussi au BCG. Si vous regardez une équipe de cas typique dans le monde d'aujourd'hui avec cinq / six / sept consultants ; sur pratiquement tous ces cas, vous trouverez deux ou trois spécialistes en analyse avancée / intelligence artificielle pour soutenir ces équipes dans leur travail quotidien. Cela signifie-t-il que les algorithmes finiront par remplacer les décisions prises par l'homme ? Pensez à la maintenance, toutes les machines doivent passer par des programmes de maintenance. Dans le monde d'aujourd'hui, c'est basé sur des processus. Vous avez un manuel, comme dans votre voiture, qui dit que tous les deux jours vous faites ceci, une fois par semaine vous faites cela et tous les deux mois vous faites cela. Dans un avenir proche, et dans certaines usines aujourd'hui, avec l'intelligence artificielle, vous avez tellement de capteurs que la machine peut dire que si vous ne faites pas cette activité, avec une probabilité de 2% dans les quatre prochaines heures, vous aurez votre système à cette étape. C'est une toute nouvelle façon d'interagir entre un humain et une machine. Du fait que nous avons ces opportunités du côté de l'intelligence artificielle, nous allons changer la façon dont nous définissons l'interface entre les humains et les machines, mais nous aurons des humains autour de nous à l'avenir. Des entreprises telles que Google, Amazon ou Facebook ont démontré avec succès l'utilisation d'Advanced Analytics pour le succès de leur entreprise. Pouvez-vous décrire ce qu'est Advanced Analytics et comment les entreprises allemandes peuvent tirer profit de leurs connaissances en matière de données ? Je dirais que les cas d'utilisation que vous voyez en B2C sont différents de ceux que vous voyez en B2B, en particulier si vous pensez au B2C, vous verrez beaucoup de ciblage de la clientèle. En B2B, évidemment, il s'agit plus d'optimiser les chaînes d'approvisionnement et le modèle de vos clients où vous adaptez votre volume de fabrication, vos créneaux, etc. Nous avons en Allemagne les machines les plus modernes installées dans nos usines Nous avons les employés les plus qualifiés et cela nous permet de passer à un niveau supérieur, de passer à ce que nous appelons "Industry 4.0", mais qu'en est-il du rôle de la propriété des données ? Les entreprises allemandes sont des spécialistes de l'intégration verticale, elles ont de très bonnes relations au sein de leur chaîne d'approvisionnement, mais elles n'ont pas nécessairement un contact étroit avec leur client. Ça ne pose pas un problème ? De toute évidence, l'innovation comporte ce que j'appellerais un élément incrémentiel et perturbateur, et le défi consiste à trouver le juste équilibre. Si vous pensez à l'industrie automobile allemande, qui s'est avérée être une industrie de référence depuis de nombreuses décennies, il est évident qu'ils doivent réfléchir aux nouveaux concepts de mobilité, aux plates-formes de covoiturage, etc. Qu'est-ce que cela signifie pour leur entreprise - c'est la partie perturbatrice - mais en même temps, ils doivent avoir des VUS, cabrios ou autres dans la prochaine année. Il s'agit donc des deux. Ce n'est pas une sorte de "nous sommes une start-up", c'est que nous avons un héritage très réussi, donc nous devons faire passer progressivement l'héritage à un niveau supérieur en termes d'innovation et nous devons toujours être ouverts à des réflexions plus perturbatrices. Carsten, merci beaucoup d'avoir passé du temps avec nous. Ce fut un plaisir et une chance avec votre initiative intéressante. Merci beaucoup.

Traduit avec www.DeepL.com/Translator

Spanish transcript

Bienvenido a WHU Inside Business. Soy Christian Schlereth y estoy aquí en la sede de BCG y estoy junto a Carsten Kratz, director de The Boston Consulting Group Alemania. Carsten, aprecio que te estés tomando tu tiempo. Es un placer. Es un placer. Hablando de grandes datos. ¿Cuándo considera que los datos son grandes y qué es posible hoy en día que era impensable hace una década? Si nos fijamos en la última década, hemos visto una enorme explosión en la potencia de procesamiento de los ordenadores, hemos visto un enorme aumento del ancho de banda disponible de la red, hemos visto un enorme aumento del almacenamiento disponible. Lo que yo diría que ha cambiado en los últimos dos años, es el hecho de que hemos hecho progresos significativos en el reconocimiento de imágenes y el reconocimiento de voz. Debido a la disponibilidad de una cantidad significativamente mayor de datos, yo diría que vemos un nivel completamente nuevo en términos de oportunidades a nivel de análisis avanzado/inteligencia artificial. Esto está cambiando la forma en que trabajamos, también nosotros en BCG. Si nos fijamos en un equipo de casos típico en el mundo de hoy con cinco / seis / siete consultores; básicamente en todos esos casos usted encontrará dos o tres analistas avanzados / especialistas en inteligencia artificial que apoyan a esos equipos en su trabajo diario. ¿Significa eso que los algoritmos eventualmente reemplazarán la toma de decisiones hecha por el ser humano? Piense en el mantenimiento, todas las máquinas desde entonces, tienen que pasar por programas de mantenimiento. En el mundo de hoy, esto se basa en el proceso. Tienes un manual, como el que llevas en el coche, que dice que cada dos días haces esto, una vez a la semana lo haces y cada dos meses lo haces. En un futuro cercano, y en algunas plantas de hoy, con inteligencia artificial, tienes tantos sensores que la máquina puede decir que si no haces esta actividad, con una probabilidad del 2% en las próximas cuatro horas tendrás tu sistema caído en ese escalón. Esta es una forma completamente nueva de interactuar entre un humano y una máquina. Debido al hecho de que tenemos estas oportunidades en el lado de la inteligencia artificial, cambiaremos la forma en que definimos la interfaz entre humanos y máquinas, pero tendremos humanos a nuestro alrededor en el futuro. Empresas como Google, Amazon o Facebook han demostrado con éxito el uso de Advanced Analytics para el éxito de sus empresas. ¿Puede describir qué es Advanced Analytics y cómo pueden capitalizar las empresas alemanas a partir de sus conocimientos de datos? Yo diría que los casos de uso que ves en B2C son diferentes a los que ves en B2B específicamente si piensas en B2C verás una gran cantidad de clientes orientados. En B2B obviamente se trata más bien de optimizar las cadenas de suministro y el patrón de tus clientes donde adaptas tu volumen de fabricación, tus ranuras, etc. Por lo tanto, yo diría que específicamente la industria alemana se encuentra en una posición de partida muy buena. Tenemos en Alemania las máquinas más modernas instaladas en nuestras fábricas, tenemos los empleados más capacitados y esto obviamente proporciona una base para llevar esto a un nivel superior; para pasar a lo que llamamos "Industria 4.0", pero ¿qué pasa con el papel de la propiedad de los datos? Las empresas alemanas son expertas en integración vertical, están muy bien conectadas dentro de su cadena de suministro, pero no necesariamente tienen un contacto estrecho con su cliente. ¿No está causando un problema? Obviamente, la innovación tiene lo que yo llamaría un elemento incremental y perturbador, y los retos son conseguir el equilibrio adecuado. Si piensas en la industria automotriz alemana, que ha demostrado ser una industria de referencia durante muchas décadas, obviamente necesitan pensar en qué nuevos conceptos de movilidad, plataformas de coche compartido, etc., qué significa para su negocio -así que esta es la parte perturbadora- pero al mismo tiempo necesitan tener atractivos SUVs, cabrios o lo que sea en el próximo año. Así que se trata de ambas cosas. No es una especie de "somos una nueva empresa", es que tenemos un legado muy exitoso, por lo que necesitamos llevar gradualmente el legado al siguiente nivel en términos de innovación y aún así necesitamos estar abiertos a pensamientos más perturbadores. Carsten, muchas gracias por pasar tiempo con nosotros. Ha sido un placer y buena suerte con su interesante iniciativa. Gracias.

Traducción realizada con el traductor www.DeepL.com/Translator

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