WEBVTT

00:00:06.440 --> 00:00:07.320
Ein Mann

00:00:07.320 --> 00:00:10.280
du arbeitest du ein Unternehmen,
das digitale Daten benutzt,

00:00:10.280 --> 00:00:13.880
um Vorhersagen über den Reparaturbedarf
von Wasserleitungen zu machen.

00:00:14.680 --> 00:00:15.640
Euer Unternehmen.

00:00:15.640 --> 00:00:17.840
Wenn ich das richtig weiß,
besitzt keine Bank.

00:00:17.840 --> 00:00:20.400
Und ihr fahrt auch nie
raus in den Zustand

00:00:20.400 --> 00:00:22.840
irgendeiner Leitung zu überprüfen.

00:00:22.840 --> 00:00:26.040
Wie ist es möglich, dass eure Algorithmen
trotzdem wissen, wie es

00:00:26.040 --> 00:00:30.120
um den Zustand der Wasserinfrastruktur
in einer bestimmten Stadt steht?

00:00:31.440 --> 00:00:34.640
Die Antwort ist, kurz gesagt,
Daten und Modelle.

00:00:35.360 --> 00:00:38.360
Also,
wenn ich weiß, welche Wasserleitungen

00:00:38.400 --> 00:00:41.800
zum Beispiel in der Vergangenheit
ein Leck hatte und ich weiß,

00:00:41.800 --> 00:00:46.200
auf welche Eigenschaften diese Leitungen
und die Umgebung hat, also Sachen wie

00:00:46.760 --> 00:00:49.920
Wie alt ist dieses Rohr aus
welchem Material ist es?

00:00:50.080 --> 00:00:53.160
Wie ist es mit anderen Rohren
in dem Netzwerk verbunden?

00:00:53.760 --> 00:00:58.120
Das gibt mir zum Beispiel Informationen
darüber, welchem Druck es ausgesetzt ist,

00:00:58.120 --> 00:01:03.040
welchen typischen Wasserdurchfluss
es üblicherweise erlebt.

00:01:03.600 --> 00:01:05.160
Wo liegt das?

00:01:05.160 --> 00:01:06.800
Der Grund und der Boden?

00:01:06.800 --> 00:01:09.920
Und die Beschaffenheit
hat natürlich Einfluss auf so Sachen

00:01:09.920 --> 00:01:13.560
wie Korrosion und andere Verfallsprozesse
in solchen Objekten.

00:01:14.280 --> 00:01:18.480
Also wenn ich diese Art von Sachen weiß
und das systematisch gesammelt habe,

00:01:19.000 --> 00:01:21.400
dann kann ich aus den Daten
ein Modell bauen.

00:01:21.400 --> 00:01:24.400
Und das beantwortet mir am Ende die Frage.

00:01:24.800 --> 00:01:28.600
Wenn ein Rohr folgende Eigenschaften hat,
wie wahrscheinlich ist es dann,

00:01:28.600 --> 00:01:32.360
dass es auch im nächsten Jahr
oder in den nächsten fünf oder

00:01:32.360 --> 00:01:36.320
über die nächsten zehn Jahre bricht
oder ein Leck entwickelt?

00:01:36.320 --> 00:01:40.360
Und diese Art von Herangehensweise,
die lässt sich generalisieren

00:01:40.360 --> 00:01:42.640
auf verschiedene Infrastrukturobjekte.

00:01:43.920 --> 00:01:45.640
Okay, und woher bekommt ihr

00:01:45.640 --> 00:01:48.840
die Daten, die man für so was braucht,
die du jetzt alle aufgezählt hast?

00:01:49.400 --> 00:01:52.400
Ja, äh, ein großer Teil ist natürlich

00:01:53.280 --> 00:01:57.480
in der Hand der Stadtwerke,
die diese Infrastruktur verwalten,

00:01:57.920 --> 00:02:00.720
oder der Unternehmen,
die solche Infrastruktur verwalten.

00:02:00.720 --> 00:02:04.600
Und da geht es hauptsächlich
darum, die zu organisieren

00:02:04.760 --> 00:02:08.040
und in das richtige Format zu bringen,
was nötig ist.

00:02:08.040 --> 00:02:12.640
Das heißt, da arbeiten wir dann
üblicherweise mit unseren Kunden zusammen,

00:02:13.120 --> 00:02:17.600
um diese Daten in das richtige Format
zu bringen, dass sie nutzbar werden.

00:02:18.120 --> 00:02:20.800
Ein Teil dessen ist,
ich habe darauf angespielt,

00:02:20.800 --> 00:02:22.120
ist einfach öffentlich verfügbar.

00:02:22.120 --> 00:02:23.520
Also so was wie zum Beispiel

00:02:23.520 --> 00:02:26.520
Bodenbeschaffenheit,
das sind öffentliche Datensätze, die man

00:02:27.760 --> 00:02:31.320
die jeder herunterladen kann
und damit kombinieren kann.

00:02:31.840 --> 00:02:34.480
Sachen wie Wetterdaten,
die auch interessant sind,

00:02:34.480 --> 00:02:38.120
weil sie natürlich auch
Temperaturunterschiede usw

00:02:38.120 --> 00:02:38.880
einen Einfluss haben.

00:02:38.880 --> 00:02:42.160
Wie das an verschiedenen Orten
vor sich geht,

00:02:42.160 --> 00:02:45.960
sind eben so öffentliche Daten
und unsere Aufgabe besteht

00:02:45.960 --> 00:02:49.280
darin, dann sozusagen
das in verwertbares Format zu bringen,

00:02:50.120 --> 00:02:54.160
wo man dann solche Art von Modellen
und weitere Funktionen bauen kann.

00:02:56.000 --> 00:02:56.760
Ich denke,

00:02:56.760 --> 00:02:59.760
dass hier
für die Teilnehmer innen an unserem Kurs.

00:02:59.840 --> 00:03:03.760
Wir haben schon so eine Datenplattform
kennengelernt, nämlich das Portal

00:03:03.760 --> 00:03:08.000
Nachhaltige Kommunen, wo auch mindest
zum Teil solche Daten auch frei

00:03:08.000 --> 00:03:12.120
verfügbar sind, die für ein Unternehmen
wie eure sehr interessant ist, sind.

00:03:12.920 --> 00:03:14.560
Und jetzt?

00:03:14.560 --> 00:03:16.880
Das klingt super spannend,

00:03:16.880 --> 00:03:17.520
aber

00:03:17.520 --> 00:03:19.320
vielleicht
auch noch so ein bisschen magisch,

00:03:19.320 --> 00:03:21.520
wenn man sich damit noch nicht
beschäftigt hat.

00:03:21.520 --> 00:03:24.080
Was fängt man denn jetzt
konkret mit solchen Daten an?

00:03:24.080 --> 00:03:25.760
Wie funktioniert das dann?

00:03:25.760 --> 00:03:29.120
Ja, also ich würde erst mal unterscheiden,

00:03:30.160 --> 00:03:32.480
welcher Art die Daten sind.

00:03:32.480 --> 00:03:35.320
Und da kann man vielleicht so grob
über zwei Klassen

00:03:35.320 --> 00:03:38.400
von Problemen reden, je nachdem
wie strukturiert die Daten sind.

00:03:38.960 --> 00:03:40.800
Das eine

00:03:40.800 --> 00:03:42.840
sind,

00:03:42.840 --> 00:03:46.520
was man traditionelles maschinelles
Lernen nennen würde, oder Maschinen

00:03:47.160 --> 00:03:50.440
im Englischen das andere,
und das ist das Neuere, sind sozusagen

00:03:50.440 --> 00:03:54.200
alle Anwendungen, die irgendwie mit KI und
und Sprachmodellen zu tun haben.

00:03:55.400 --> 00:03:56.400
Dann fangen wir doch mal mit

00:03:56.400 --> 00:04:00.240
der traditionellen maschinellen Lernen
an Was macht man denn damit?

00:04:01.200 --> 00:04:04.200
Ja, also das ist eher der Fall, wo man,

00:04:04.480 --> 00:04:07.080
was ich beschrieben hat
und wo man sehr strukturierte Daten hat,

00:04:07.080 --> 00:04:11.280
also wo man genau sagen kann okay, für
wie für jedes Ohr oder jede Wasseruhr

00:04:11.280 --> 00:04:13.200
in meinem System kann ich genau sagen,

00:04:13.200 --> 00:04:17.440
das ist der Zeitpunkt,
an dem das installiert wurde oder

00:04:17.440 --> 00:04:20.880
das ist nur der Durchmesser,
den dieses Objekt hat usw.

00:04:21.520 --> 00:04:23.040
Ähm, das sind.

00:04:23.040 --> 00:04:24.320
Also man

00:04:24.320 --> 00:04:28.200
kann sich das wirklich vorstellen
als einfach große Tabellen an Datensätzen

00:04:28.720 --> 00:04:33.680
und was man damit macht, ist im Grunde
ähm, ja, also maschinelles Lernen

00:04:33.920 --> 00:04:38.320
ist keine Magie, sondern es ist einfach
eine Art Trick, würde ich sagen.

00:04:38.440 --> 00:04:43.120
Ein Trick für das, was traditionell halt
menschliche Bauingenieure gemacht hätten.

00:04:43.600 --> 00:04:48.120
Nämlich zu sagen
okay, wenn ich weiß, was die vor

00:04:48.680 --> 00:04:53.640
und in Vergangenheit,
was in der Vergangenheit Probleme

00:04:53.640 --> 00:04:56.640
in meinem System waren und was Sachen
waren, die kaputt gegangen sind,

00:04:57.160 --> 00:04:59.520
kann ich irgendwie
statistisch herausfinden,

00:04:59.520 --> 00:05:02.640
wie ich von diesen Eigenschaften,
die ich genannt habe, darauf schließen

00:05:02.640 --> 00:05:07.480
kann und maschinelles Lernen
ist im Grunde einfach nur ein

00:05:08.600 --> 00:05:11.640
etwas prinzipieller Art und Weise,

00:05:11.680 --> 00:05:15.040
eine etwas systematischer Art und Weise,
um genau zu dieser

00:05:15.680 --> 00:05:16.560
um genau Antworten

00:05:16.560 --> 00:05:18.360
auf diese Fragen zu finden
und genau diese Art

00:05:18.360 --> 00:05:20.480
von statistischen Modellen eben zu bauen.

00:05:20.480 --> 00:05:26.160
Und die kommen mit starken Garantien,
dass die Vorhersagen gut sind usw

00:05:26.160 --> 00:05:30.360
und sind in dem Sinne häufig besser als
als Menschen das manuell machen würden.

00:05:30.360 --> 00:05:31.880
Aber das ist im Grunde das, was wir

00:05:31.880 --> 00:05:34.880
mit strukturierten Daten machen und Magie
würde ich das jetzt nicht nennen.

00:05:36.120 --> 00:05:39.360
Also im Prinzip
ganz althergebrachte Statistik,

00:05:39.360 --> 00:05:42.440
aber eben mit dem Unterschied,
wie wir auch in dem Kurs hier oder

00:05:42.440 --> 00:05:45.440
in der Lektion
über Smart Cities schon gesehen haben,

00:05:45.480 --> 00:05:48.680
einfach mit großen Datenmengen
und mit viel Rechenkapazität.

00:05:49.360 --> 00:05:52.360
Und wenn wir jetzt zu der zweiten Klasse

00:05:52.480 --> 00:05:57.560
von Methoden kommen, die du genannt hast,
das Neuere, die das Aufregendere,

00:05:57.600 --> 00:06:00.720
die künstliche Intelligenz, was,
was bringt uns das?

00:06:01.400 --> 00:06:05.320
Ja, das Interessante hieran
ist, dass traditionelles Machine Learning.

00:06:05.320 --> 00:06:08.480
Sobald ich,
sobald irgendwas an meinem Datensatz

00:06:08.640 --> 00:06:11.680
mich in diese Struktur passt,
funktionts einfach überhaupt nicht.

00:06:12.280 --> 00:06:14.960
Und das Interessante hier ist jetzt,

00:06:14.960 --> 00:06:18.640
dass ich mit KI deutlich mehr machen kann
in dem Sinne,

00:06:19.200 --> 00:06:25.320
dass ich auch eine strukturierte Inputs
verarbeiten kann und die.

00:06:25.800 --> 00:06:27.120
Der Punkt hier ist also die,

00:06:27.120 --> 00:06:30.600
die Anwendungen
sind ein bisschen andere,

00:06:30.600 --> 00:06:32.760
aber sind deutlich näher
an der Realität dran.

00:06:32.760 --> 00:06:34.840
Denn nur wenn ich jetzt angenommen,

00:06:34.840 --> 00:06:38.520
ich hätte so ein Modell, was mir sagt,
für alle meine Rohrleitung in dieser Stadt

00:06:38.520 --> 00:06:41.520
hier ist genau das Risikoprofil,
was jeder einzelne davon hat,

00:06:42.320 --> 00:06:46.080
dann ist das schon mal ein
großartiger Anfang.

00:06:46.640 --> 00:06:48.440
Aber das hilft mir noch nicht.

00:06:48.440 --> 00:06:51.760
Ähm, oder dass es am Ende noch nicht
die Entscheidung

00:06:51.760 --> 00:06:54.800
Was mache ich jetzt damit
und für diese Entscheidungen.

00:06:55.680 --> 00:07:00.000
Diese Probleme sind häufig deutlich
komplexer, denn es geht

00:07:00.000 --> 00:07:04.320
meistens nicht nur um Wasserleitungen,
sondern es gibt auch Gasleitungen.

00:07:04.320 --> 00:07:06.840
Die Wasserleitungen liegen
unter einer Straße.

00:07:06.840 --> 00:07:08.240
Ich kann jetzt nicht einfach hingehen

00:07:08.240 --> 00:07:12.000
und die austauschen, ohne die
Straße zu berühren.

00:07:12.000 --> 00:07:13.080
Dinge,

00:07:14.160 --> 00:07:15.240
das erfordert sozusagen

00:07:15.240 --> 00:07:20.680
sehr viel an Planung und Koordination
und, ähm,

00:07:20.680 --> 00:07:26.200
ähm, ja, und eine Art von Arbeit,
die viel auch mit Abschätzungen arbeitet.

00:07:26.200 --> 00:07:30.360
Also so was wie zum Beispiel, wenn ich
jetzt diese hier eine Baustelle aufmache,

00:07:30.360 --> 00:07:31.320
weil ich dieses und

00:07:31.320 --> 00:07:35.200
jenes Infrastrukturobjekt ersetzen
muss, was kostet mich das denn eigentlich?

00:07:35.320 --> 00:07:39.000
Das sind so Abschätzungsaufgaben,
die so ein hoch strukturiertes Modell

00:07:39.160 --> 00:07:42.880
nicht antworten kann, nicht beantworten
kann, weil man eben darüber nicht so

00:07:42.880 --> 00:07:46.160
gigantische Datensätze hat,
dass man einfach so die, die

00:07:46.720 --> 00:07:48.920
das eine Vorhersage Modell bauen könnte.

00:07:48.920 --> 00:07:52.320
So, das ist jetzt, wo eben diese neue KI

00:07:52.320 --> 00:07:56.400
unglaublich hilfreich ist,
weil sie den die Verarbeitung

00:07:56.400 --> 00:07:59.880
von solchen Daten deutlich beschleunigt.

00:08:00.200 --> 00:08:01.880
Sozusagen das, was wir

00:08:01.880 --> 00:08:05.840
wiederum eben als Menschen machen würden,
nämlich die Outputs aus solchen

00:08:05.840 --> 00:08:11.120
Machine Learning Modellen zu kombinieren
mit zum Beispiel ähm

00:08:11.960 --> 00:08:16.680
tatsächlichen Kostenrechnungen
von vorhergegangenen Bauprojekten usw,

00:08:17.120 --> 00:08:21.480
da das kann eben die KI auch
machen und uns dabei deutlich

00:08:22.880 --> 00:08:25.600
sind, den Job vereinfachen sozusagen.

00:08:25.600 --> 00:08:29.040
Das ist ja eigentlich so was, was
traditionellen Bauingenieure

00:08:29.160 --> 00:08:32.320
oder Bauingenieure, die bei einer Stadt
beschäftigt ist, macht.

00:08:32.320 --> 00:08:36.000
Heißt es jetzt mal, platt gesagt,
die braucht man dann bald nicht mehr

00:08:36.000 --> 00:08:40.280
und die werden arbeitslos, weil das
sondern Software von einem Startup macht.

00:08:41.040 --> 00:08:42.600
Ja, das glaube ich nicht.

00:08:42.600 --> 00:08:45.400
Also bauen wir zumindest unsere Software
nicht.

00:08:45.400 --> 00:08:46.280
Also da,

00:08:46.280 --> 00:08:47.360
da werden noch

00:08:47.360 --> 00:08:48.920
einige Jahrzehnte vergehen müssen,

00:08:48.920 --> 00:08:51.920
bis wir irgendwie
an so einem Punkt angekommen wären.

00:08:52.840 --> 00:08:55.280
Unsere Software funktioniert mehr wie

00:08:55.280 --> 00:08:58.280
wir unterstützen die Entscheidungsfindung.

00:08:58.320 --> 00:09:01.400
Aber man muss sich einfach vor
Augen führen, am Ende

00:09:02.040 --> 00:09:05.880
geht es dabei um Millionen Budgets,
die wirklich verteilt werden.

00:09:05.880 --> 00:09:09.040
Und wenn ihr euch einfach vorstellt,

00:09:09.760 --> 00:09:14.000
in der Straße aufzureißen und da Rohre
auszutauschen, das ist wirklich teuer.

00:09:14.000 --> 00:09:15.560
Und das hat enormen.

00:09:15.560 --> 00:09:19.760
Das beeinflusst das Leben in der Stadt.

00:09:19.760 --> 00:09:21.920
Ja, macht auch ne Menge Ärger.

00:09:21.920 --> 00:09:23.080
Fundamental. Genau.

00:09:23.080 --> 00:09:26.640
Also es geht auch einfach
um solche menschlichen Dimensionen dabei.

00:09:27.000 --> 00:09:31.520
Das heißt, ich will wirklich sehr gut
wissen, dass das das Richtige ist,

00:09:31.520 --> 00:09:32.400
was ich da tue.

00:09:32.400 --> 00:09:37.440
Und da das wird, das werden wir nicht
so bald in einem Algorithmus anvertrauen.

00:09:38.120 --> 00:09:40.520
Und auch die, die, ähm,

00:09:41.480 --> 00:09:42.840
äh, die

00:09:42.840 --> 00:09:46.640
die rechtliche Haftbarkeit
für Verfahrensver

00:09:47.880 --> 00:09:50.080
entscheidet,
wie dieses Geld ausgegeben wird

00:09:50.080 --> 00:09:53.840
usw, ist es auch nicht klar, wie man das
in einer Maschine übertragen sollte.

00:09:54.200 --> 00:09:56.840
Also ich würde mir darum keine Sorgen
machen.

00:09:56.840 --> 00:10:00.840
Was es heißt ist einfach,
dass man die das tun wird besser.

00:10:01.080 --> 00:10:04.760
Das heißt in diesen Jobs,
die werden sich verschieben

00:10:04.760 --> 00:10:07.080
und die Art von Entscheidungsfindung,
die man trifft

00:10:07.080 --> 00:10:10.680
an die Art und Weise wie man arbeitet,
die wird halt anders aussehen

00:10:10.680 --> 00:10:13.720
als natürlich noch vor fünf oder
zehn Jahren.

00:10:13.720 --> 00:10:15.120
Aber auch vor fünf oder

00:10:15.120 --> 00:10:18.640
zehn Jahren sah es schon anders aus,
als bevor es den Taschenrechner gab.

00:10:19.320 --> 00:10:21.920
Da war das Maschinenlernen
noch nicht so traditionell

00:10:21.920 --> 00:10:24.920
und und langweilig.

00:10:25.360 --> 00:10:28.560
Wenn also ein bisschen Entwarnung
vielleicht für unsere Studierenden,

00:10:29.040 --> 00:10:32.800
wenn Das ist ja vielleicht ganz gut,
wenn ich jetzt noch mal so

00:10:32.920 --> 00:10:34.200
auf das Problem zurückkomme.

00:10:34.200 --> 00:10:37.600
Wir haben uns in diesem Kurs
auch mit Orban Urbanisierung beschäftigt.

00:10:37.680 --> 00:10:41.520
Nun gibt du die erste Welle
der Urbanisierung

00:10:41.600 --> 00:10:45.000
in Nordamerika und in Europa,

00:10:46.240 --> 00:10:47.640
hat dann auch zu den Bau

00:10:47.640 --> 00:10:50.640
Aufbau dieser Infrastruktur geredet,
über die wir ja gerade reden.

00:10:50.640 --> 00:10:53.440
Das heißt aber auch vieles davon
ist wirklich alt.

00:10:53.440 --> 00:10:58.480
Jetzt 100, 120 Jahre alt
und kommt ans Ende der Lebensdauer.

00:10:58.480 --> 00:11:01.000
Das sehen wir
überall in der westlichen Welt,

00:11:01.000 --> 00:11:03.360
dass vieles reparaturbedürftig ist

00:11:03.360 --> 00:11:05.680
und gleichzeitig sind
die öffentlichen Mittel knapp.

00:11:05.680 --> 00:11:06.960
Also ich kann gar nicht alles

00:11:06.960 --> 00:11:11.120
instandsetzen jetzt über Nacht,
was man eigentlich instand setzen müsste.

00:11:11.880 --> 00:11:14.720
Kann so eine Technologie wie eurer
so eine Smart

00:11:14.720 --> 00:11:17.720
City Technologie bei so einem Problem
helfen?

00:11:18.480 --> 00:11:22.760
Ja, das ist genau, wo im Grunde
der der Business Case herkommt

00:11:22.760 --> 00:11:26.880
und wieso es überhaupt überhaupt
so ein Unternehmen möglich macht,

00:11:26.960 --> 00:11:32.000
quasi uns die Option gibt zu sagen Hey,

00:11:32.000 --> 00:11:35.280
hier gibt es ein Problem, was zu lösen ist
und damit lässt sich Geld verdienen,

00:11:35.800 --> 00:11:39.320
denn du hast den Nagel auf den Kopf
getroffen.

00:11:39.320 --> 00:11:40.000
Mettmann.

00:11:40.000 --> 00:11:42.960
Weil es gibt einfach nicht genug Geld,
um all diese Probleme zu lösen.

00:11:42.960 --> 00:11:44.440
Und das heißt genauso wichtig

00:11:44.440 --> 00:11:47.320
wie die Frage zu beantworten
Wo soll ich mein Geld einsetzen?

00:11:47.320 --> 00:11:50.000
Es auch, wo tue ich das nicht?

00:11:50.000 --> 00:11:53.000
Denn nur weil ein Infrastrukturobjekt
zum Beispiel alt ist,

00:11:53.560 --> 00:11:55.440
heißt nicht, dass ich es austauschen muss.

00:11:55.440 --> 00:11:56.400
Es kann gut sein.

00:11:56.400 --> 00:11:59.400
Okay,
das kann noch gut fünf Jahre weiterleben.

00:11:59.800 --> 00:12:02.680
Ähm, und ich muss daran nichts tun,
weil ich.

00:12:02.680 --> 00:12:05.200
Weil ich wichtigere
Probleme zu lösen habe.

00:12:05.200 --> 00:12:06.720
Es gibt da eine Reihe von Konzepten

00:12:06.720 --> 00:12:10.080
und es gibt nicht jede,
nicht jede Stadtverwaltung.

00:12:10.560 --> 00:12:12.680
Er verwaltet das gleich.

00:12:12.680 --> 00:12:16.840
Aber im Grunde geht es immer
irgendwie um Return on Invest,

00:12:16.840 --> 00:12:20.480
also wie viel kriege ich zurück
von dem, was ich investiere?

00:12:21.160 --> 00:12:24.040
Ein Kernkonzept hier in diesem Bereich

00:12:24.040 --> 00:12:27.240
ist die Nutzungsdauer
und man kann ihn sozusagen kalkulieren

00:12:27.240 --> 00:12:30.720
die ökonomische Rest Nutzungsdauer
von einem Infrastrukturobjekt.

00:12:31.160 --> 00:12:34.680
Und grob gesagt
funktioniert es so, dass man sich anschaut

00:12:34.680 --> 00:12:36.800
okay, wenn ich es jetzt einfach erhalte,

00:12:36.800 --> 00:12:38.680
dann muss ich es vielleicht
ab und zu reparieren.

00:12:38.680 --> 00:12:40.360
Das hat bestimmte Kosten,

00:12:40.360 --> 00:12:43.640
aber das kann immer noch billiger sein,
als es komplett zu ersetzen.

00:12:44.120 --> 00:12:46.120
Ab einem gewissen Punkt bin ich

00:12:46.120 --> 00:12:49.880
aber an der Stelle, wo das zu reparieren
einfach keinen Sinn mehr macht.

00:12:50.040 --> 00:12:50.880
Das kennt jeder

00:12:50.880 --> 00:12:52.720
von seiner Waschmaschine oder so zu Hause

00:12:52.720 --> 00:12:54.880
und da muss es halt einfach ersetzt
werden.

00:12:54.880 --> 00:12:57.600
Und das das Entscheidende hier ist

00:12:57.600 --> 00:13:02.040
eher als einfach zu wissen, wo ist das
jeweils der Fall, Damit ich eben dann

00:13:02.040 --> 00:13:05.360
diese Entscheidungen gezielt treffen kann,
wo setze ich Geld ein?

00:13:05.760 --> 00:13:07.040
Und das kann ich dann auf

00:13:07.040 --> 00:13:09.240
verschiedene Art und Weise machen,
indem ich zum Beispiel sage

00:13:09.240 --> 00:13:12.360
okay, ich habe ein fixes Budget,
jetzt will ich die maximale

00:13:12.360 --> 00:13:15.440
Risikoreduzierung
aus diesem Budget rauskommen, rauskriegen.

00:13:16.200 --> 00:13:19.560
Ich kann es auch umgekehrt machen
und sagen okay, wenn ich weiß,

00:13:19.920 --> 00:13:23.280
sagen, was ist das Risikoprofil,
was ich anstrebe,

00:13:23.280 --> 00:13:25.200
wie viel Geld muss ich dann
dafür in die Hand nehmen,

00:13:25.200 --> 00:13:28.440
um sozusagen für dieses Budget
so zu argumentieren?

00:13:28.440 --> 00:13:32.000
Aber das sind so ungefähr die Art
und Weise, wie wir da rangegangen wird.

00:13:32.320 --> 00:13:36.360
Und da sieht man auch nochmal,
um es zurückzubinden an die, an

00:13:36.360 --> 00:13:37.440
die letzte Frage.

00:13:37.440 --> 00:13:41.120
Das sind Fragen,
die kein einfaches Modell mir beantwortet,

00:13:41.120 --> 00:13:44.280
was mir vorhersagt, ob eine Leitung bricht
oder nicht, sondern das sind halt

00:13:45.720 --> 00:13:46.520
Network

00:13:46.520 --> 00:13:49.400
organisatorische Fragen, eher wie
Wie wollen wir das machen?

00:13:49.400 --> 00:13:52.360
Vielleicht teilweise
sogar politische Fragen.

00:13:52.360 --> 00:13:54.720
Ich würde gerne noch mal so ein bisschen
weiter bohren.

00:13:54.720 --> 00:13:56.400
Du hast jetzt schon über Business Case

00:13:56.400 --> 00:13:59.400
und die ökonomische Logik
und so davon geredet.

00:14:00.040 --> 00:14:03.720
Was ich ja ganz interessant finde,
ist in diesem Smart City Bereich

00:14:04.680 --> 00:14:07.720
Ihr seid ja ein Startup
und eine private Firma,

00:14:07.720 --> 00:14:10.800
das heißt,
es gibt keine staatliche Finanzierung.

00:14:10.800 --> 00:14:12.960
Es wird auch nicht durch Spenden
finanziert,

00:14:12.960 --> 00:14:13.480
obwohl man

00:14:13.480 --> 00:14:17.000
vielleicht argumentieren könnte, dass ihr
was Gemeinnütziges was macht macht,

00:14:17.400 --> 00:14:20.880
sondern ihr müsst Kunden finden,
die konkret euch für diese

00:14:20.880 --> 00:14:22.200
Dienstleistungen bezahlen.

00:14:22.200 --> 00:14:24.840
Sonst funktioniert das Ganze nicht.

00:14:24.840 --> 00:14:26.040
Wer sind diese Kunden?

00:14:26.040 --> 00:14:29.040
Ganz genau
Und was ist deren Interesse, das zu tun?

00:14:29.520 --> 00:14:34.400
Ja, ja, das sind tatsächlich
Stadtwerke in den USA,

00:14:34.800 --> 00:14:38.000
hauptsächlich
aber auch in anderen Ländern.

00:14:38.640 --> 00:14:42.880
Und die Logik dahinter ist erst mal
also wir verkaufen diese Lösungen

00:14:42.880 --> 00:14:48.720
als einen Service und die Idee dahinter
ist, statt dass jeder Einzelne,

00:14:48.760 --> 00:14:52.400
das jeder einzelne Stadtwerk
halt diese Expertise entwickeln muss.

00:14:52.400 --> 00:14:57.360
Wie man halt solche Modelle baut,
wie man solche Entwicklungs

00:14:57.400 --> 00:15:03.080
Entscheidungsprozesse sollte ich sagen
in Software abbildet. Ähm

00:15:04.080 --> 00:15:06.600
ne, bauen
wir sozusagen diese Expertise einmal auf

00:15:06.600 --> 00:15:11.960
und wir vermieten die dann sozusagen
über eine, ähm über eine.

00:15:11.960 --> 00:15:15.920
Wir haben es als Grüppchen
halt ähnlich wie man bei Spotify

00:15:15.920 --> 00:15:19.320
oder Netflix oder so
ein Abo abschließen kann

00:15:20.040 --> 00:15:24.120
und das so sozusagen
wie das Geschäftsmodell funktioniert.

00:15:24.120 --> 00:15:27.560
Und die Effizienz kommt eben daraus, dass
wie gesagt, das nicht jeder

00:15:27.960 --> 00:15:30.960
einzeln machen muss, sondern wir das

00:15:31.360 --> 00:15:34.360
einfach gegen Geld sozusagen in

00:15:34.360 --> 00:15:35.960
in Aussicht stellen.

00:15:35.960 --> 00:15:38.280
Ähm, das funktioniert natürlich nur,

00:15:38.280 --> 00:15:42.600
wenn unsere Sache und diese Software,

00:15:42.600 --> 00:15:46.440
die wir eben produzieren, genügend Wert
produziert für den Endkunden.

00:15:46.440 --> 00:15:49.440
Und wie du richtig sagst,
in unserem Fall sind es häufig

00:15:49.680 --> 00:15:53.360
Stadtwerke,
teilweise sind es private Unternehmen,

00:15:53.360 --> 00:15:57.440
die an die sozusagen das Management
dieser Infrastruktur outgesourced wurde.

00:15:58.320 --> 00:16:01.680
Aber in den meisten Fällen sind es
tatsächlich öffentliche Institutionen.

00:16:01.680 --> 00:16:04.680
Und wie die zumindest in den USA
funktionieren,

00:16:04.920 --> 00:16:07.840
ist, dass sie aus dem

00:16:08.920 --> 00:16:12.160
aus dem Geld wirtschaften,
was sie einnehmen über die Wasserrechnung.

00:16:12.160 --> 00:16:15.240
Das heißt, jeder Haushalt zahlt halt für

00:16:15.240 --> 00:16:18.840
andere, für Trinkwasser und Abwasser

00:16:19.360 --> 00:16:22.800
und das ist halt übereinander
rate geregelt,

00:16:22.800 --> 00:16:26.680
wie viel jeder dafür irgendwie
und jeder dafür irgendwie zahlen muss.

00:16:27.480 --> 00:16:31.920
Und das macht sozusagen
das Budget von so einem Stadtwerk aus.

00:16:31.920 --> 00:16:36.400
Das können sehr große Beträge sein,
gerade für große Stadtwerke.

00:16:37.000 --> 00:16:39.360
Und die wirtschaften damit.

00:16:39.360 --> 00:16:43.480
Und das heißt,
damit es für die irgendwie Sinn macht,

00:16:44.280 --> 00:16:47.880
so eine Software zu kaufen, müssen
die den ökonomischen Wert darin erkennen.

00:16:47.880 --> 00:16:51.000
Und das liegt dann üblicherweise darin,
dass wir eben argumentieren können

00:16:51.520 --> 00:16:54.240
Wenn ihr diese Funktionalität habt,

00:16:54.240 --> 00:16:58.880
dann könnt ihr Entscheidungen so
und so viel besser treffen, was entweder

00:16:59.200 --> 00:17:02.360
dafür sorgt,
dass ihr mit eurem Budget länger auskommt,

00:17:02.760 --> 00:17:06.160
was euer Risiko reduziert,
was solche Dinge wie eben

00:17:07.160 --> 00:17:08.160
Wasserrohrbruch.

00:17:08.160 --> 00:17:11.360
Wenn der in mitten in der Stadt,

00:17:11.360 --> 00:17:14.360
das will keiner haben,
dass solche Sachen nicht passieren.

00:17:14.560 --> 00:17:17.440
Und das ist sozusagen
die Logik, die dahinter steckt.

00:17:17.440 --> 00:17:21.560
Aber in der Tat, dass die es ist
eine sehr marktwirtschaftliche Logik.

00:17:21.560 --> 00:17:24.840
Also wir machen das nicht
mit Spendengeldern

00:17:24.840 --> 00:17:27.960
oder über Steuerfinanzierung
und auch die Stadtwerke selber sind

00:17:27.960 --> 00:17:31.960
nicht steuerfinanziert, sondern darüber,
dass sie halt das Wasser verkaufen.

00:17:33.640 --> 00:17:34.120
Okay.

00:17:34.120 --> 00:17:35.920
Ja, herzlichen Dank.

00:17:35.920 --> 00:17:39.440
Ähm, Datenmodelle, Startups,

00:17:39.440 --> 00:17:43.000
Software as a Service,
wie man dieses Geschäftsmodell nennt.

00:17:43.200 --> 00:17:47.800
Das sind wichtige Themen im Bereich Smart
Cities, im Bereich nachhaltige Städte.

00:17:48.200 --> 00:17:50.240
Und das werden wir
in diesem Kurs auch noch vertiefen.

00:17:50.240 --> 00:17:52.080
Und das war ein toller Einstieg.

00:17:52.080 --> 00:17:54.320
Herzlichen Dank. Danke Dir!