“Machtmaschinen. Warum Datenmonopole unsere Zukunft gefährden und wie wir sie brechen”

Von Ralf Keuper

Ohne ein Mindestmaß an Chancengleichheit entstehen auf den Märkten Machtungleichgewichte, welche die Innovationsfähigkeit der Unternehmen wie auch der Gesellschaft stark einschränken. So gültig diese Aussage bereits in der Vergangenheit, im Zeitalter großer Trusts und Monopole war, so ist sie in der Datenökonomie zutreffender denn je. Über die neuen Machtungleichgewichte hat sich jedoch ein Schleier, eine Erzählung gelegt, die es erschwert, den Ursachen auf den Grund zu gehen, da es sich um immaterielle Güter handelt – um Daten. Dass sich Monopole bzw. Oligopole bilden können, indem sie Daten sammeln und verwerten, war in den gängigen Werken der Nationalökonomie und der Betriebswirtschaftslehre nicht vorgesehen. So wie der Zugang zu Rohstoffen, wie Öl, für die meisten Volkswirtschaften nach wie vor kritisch ist, so mittlerweile auch der zu Daten. Ohne ausreichende Datenmengen und Werkzeuge für deren Veredelung keine Innovation und Wohlstand für alle  – so ließe sich die Kernaussage des Buchs Machtmaschinen von Thomas Ramge und Volker Meyer-Schönberger zusammenfassen.

Ramge und Meyer-Schönberger machen Joseph Schumpeter und dessen Forschungen zur Entstehung von Innovationen zum Ausgangspunkt ihrer Überlegungen. Anders, als von vielen angenommen, befinden wir uns keineswegs in einem Zeitalter bahnbrechender Innovationen – im Gegenteil. Stattdessen kann, so Ramge und Meyer-Schönberger, von einem rasenden Technologiestillstand die Rede sein. Die großen Technologiekonzerne wie Google, Amazon, Apple, Microsoft und Facebook haben in den USA zu einer Machtkonzentration geführt, deren Wirkungen innovationshemmend sind[1]Dass es um die Innovationsfähigkeit der US-Wirtschaft nicht zum besten bestellt ist, darauf haben u.a. Michael Porter in Problems unsolved and a Nation divided. The state of U.S. Competivness 2016, … Continue reading. Es besteht für Google & Co. schlicht kein Anreiz, besonders innovativ sein zu müssen. Falls ein potenzieller Mitbewerber, ein Startup, die Bühne betritt und in die “Killing Zone” eindringt[2]Die Exit-Pläne von Gründern killen Innovation, sagt dieser Oxford-Professor, wird ihm entweder das Wasser abgegraben oder es wird aufgekauft, wobei Geld eine untergeordnete Rolle spielt. Lieber erwirbt man ein Startup zu einem horrenden Preis, wie Facebook im Fall von Whats App, als das Risiko einzugehen, Marktanteile an einen Newcomer zu verlieren, der irgendwann selbst für facebook zu teuer ist. Bevor die Startups die schöpferische Zerstörung einleiten können, die Schumpeter als wesentlich für die Innovationsfähigkeit betrachtet, sind sie schon verschwunden. Ihre Gründer sind dabei nicht selten zu Multi-Millionären oder Milliardären geworden. Davon konnten die Gründer der Vergangenheit nur träumen.

Ideen und Geld, so Ramge und Meyer-Schönberger, reichen heutzutage für die kreative Zerstörung nicht mehr aus. Ohne Zugang zu großen Datenmengen geht es nicht mehr. Die datenreichsten Unternehmen sind unter idealen Wettbewerbsbedingungen die innovativsten. Datenmonopole wie Google, facebook, Alibaba, Tencent, Baidu und Amazon haben verständlicherweise kein allzu großes Interesse daran, ihre Datenbestände Dritten gegenüber zu öffnen.

Das Funktionsprinzip der Datenmonopole ist recht einfach:

Der datenreiche Matchmaker weiß, welche Kundin und welcher Kunde welches Angebot suchen. Sei ermöglichen ihm dieses Wissen oft aus Bequemlichkeit und die Anbieter lassen es mangels Alternativen mit einem Gefühl der Ohnmacht zu. Neutral betrachtet aber haben die unbeliebten Vermittler schlicht rechtzeitig viel Geld in einem für die Nutzergemeinde bequemen und informationellen Mehrwert bietenden digitalen Marktplatz investiert. Dieser Marktplatz sammelt die Daten von Angebot und Nachfrage, führt sie gegen eine (oft heftige Gebühr) zusammen, weiß mit jeder vermittelten Transaktion mehr und kann daher Angebot und Nachfrage mit mehr Wissen noch passgenauer zusammenführen, um noch mehr Gebühren zu kassieren.

Die etablierten Unternehmen aus der Hotelbranche, Telekommunikation, dem Einzelhandel, dem Banken und die Automobilhersteller verfügten ebenfalls über die nötigen Mittel, um als Matchmaker mitmischen zu können – in die Tat umgesetzt haben es andere.

Allerdings:

Auf informationszentrierte Geschäftsmodelle umzuschwenken war nie so einfach, wie eine gut bezahlte Transformationsberaterclique bei ihren Safaris zu Startups im Silicon Valley oder in Shenzhen behauptet. Der Harvard-Ökonom Clayton Christensen nannte die Pfadabhängigkeit von besonders erfolgreichen Unternehmen, die gewachsene Kundenbedürfnisse befriedigen müssen und damit gutes Geld verdienen, nicht ganz ohne Grund ein Dilemma.

Mittlerweile zeigt das Silicon Valley ähnliche Zerfallserscheinungen wie seinerzeit die Route 128 in Boston[3]Route 128 Opens Boston’s High Tech Age, dem Vorgänger des Silicon Valley. Selbstgenügsamkeit und Selbstzufriedenheit machen sich breit.

Nicht der Rohstoff Daten ist knapp, sondern der Zugang. Wirtschaftspolitische Maßnahmen für mehr Wettbewerb müssen daher genau hier ansetzen.

Europa muss sich wirtschaftlich, gesellschaftlich und politisch neu erfinden. Hierzu ist der Schlüssel ein offener Zugang zum wichtigsten Rohstoff der Innovation im 21. Jahrhundert, zu Daten also als Grundlage für kreatives Unternehmertum, wissenschaftliche Erkenntnis und sozialen Fortschritt.

Daten sind eben nicht das neue Öl[4]Berliner KI-Forscher Markl: „Daten sind nicht das neue Öl“. Daten werden durch ihren Gebrauch nicht aufgezehrt, ganz gleich was man mit ihnen anstellt und wie oft man sie nutzt. Entscheidend ist wie sie genutzt werden. Daten zu sammeln ist noch keine wertschöpfende Tätigkeit. Erst ihre sinnvolle Nutzung in verschiedenen Anwendungsszenarien und Fragestellungen erschafft Mehrwert.

Die Mehrfachnutzung der Daten ist daher nicht nur wirtschaftlich effizient, sie ist auch ressourcenschonend und damit nachhaltiger, als Daten gar nicht oder nur ein einziges Mal zu verwenden. Zudem ist vor der Nutzung oft nicht klar, ob sich durch die Nutzung Einsichten gewinnen lassen. Gerade weil wir also nicht wissen, welche Nutzung Wert schöpft, ist es sinnvoll, viele Nutzungsmöglichkeiten auszuprobieren.

Ein offener Zugang zu Daten verteilt Macht um, indem er viele bemächtigt, aus Daten Wert zu schöpfen. Die ihrem Wesen nach defensive Datenschutzgrundverordnung muss daher um eine Datennutzgrundverordnung ergänzt werden. Datenzugang als Pflicht. Damit sind keinesfalls  Geschäftsgeheimnisse oder gar die Herausgabe personenbezogener Daten gemeint – im Zentrum stehen maschinenlesbare Sachdaten.

Konkret bedeutet das etwa, dass Google Dritten Zugang zu den Wörtern einer Suchanfrage gewähren muss, aber nicht das Google Account oder die IP-Adresse, von der die Suchanfrage kam. Ähnlich ist es bei Amazon: Der größte Online-Händler der Welt müsste offenlegen, welche Produkte gekauft werden, aber nicht, wie oft oder von wem.

Jedes Unternehmen, welches Daten anderer nutzt, muss seinerseits Zugang zu seinen Sachdaten gewähren. Für die Abwicklung ist keinesfalls ein Datentreuhänder oder eine staatliche Institution nötig.

Ein dezentrales Modell, bei dem Daten direkt von Geber zu Nehmer übertragen werden, ist sicherer und resilienter, schlanker und effizienter – und damit schlichtweg besser. Dafür braucht es keine neuen Intermediäre, ob Datentreuhänder oder Staat, die bei diffuser Aufgabe und unklarem Nutzen vor allem eines erreichen: höhere Kosten.

Die Rolle des Staates beschränkt sich auf wenige Funktionen:

Die Rolle des Staates ist klar und eng gehalten. Er betreibt lediglich das .. Onlineverzeichnis der Unternehmen, agiert darüber hinaus bewusst nicht vermittelnd, mischt sich nicht in den praktischen täglichen Ablauf ein, sondern stellt sicher, dass die Zugangspflichten auch eingehalten und wenn notwendig durchgesetzt werden.

Übrigens: Der Dateninfrastruktur-Initiative GAIA-X räumen die Autoren nur geringe Erfolgschancen ein. Zuviele Köche verderben den Brei.

Der Zugang zu Information war für einen der Gründerväter der USA, Benjamin Franklin, die wichtigste Grundlage für demokratischen Diskurs, ökonomische Entwicklung und politische Gerechtigkeit. Hierfür müssen heute Datenkolonialismus und Datenmonopole überwunden werden.

Wenn wir die Datenmonopole brechen und alle Zugang zum Informationsreichtum des Datenzeitalters bekommen, ändert sich das Wesen der Machtmaschinen. Informationstechnologie findet dann zu ihrem Bestimmungszweck zurück. Sie ermächtigt uns Menschen, informierter zu handeln.

Fazit

Für die Autoren ist die Datennutzung, d.h. der verpflichtende Zugang zu (Sach-)Daten, der Schlüssel für die Ermächtigung der Einzelnen wie auch der Unternehmen, um informierter zu handeln und Innovationen zu generieren. Die Zerschlagung der großen Internetkonzerne würde an den bestehenden Verhältnissen, der Informations- und Machtasymmetrie, kaum etwas ändern. Europas Stärke ist die Vielfalt. Ausdruck dessen sind mittelständische Unternehmen, die nicht selten in ihrem Segment Weltmarktführer sind. Ohne Zugang zu den Daten können sie ihre Produkte nicht in dem nötigen und gewünschten Maß durch KI veredeln bzw. durch Smart Services ergänzen.

Allerdings: Nur auf die Menge der Daten zu vertrauen, reicht nicht[5]Mythen und Fakten zu KI

.. Anwendungswissen wird nicht überflüssig: KI-Systeme, die menschliches Wissen integrieren, können schneller und mit weniger Daten trainiert werden. Unternehmen sollten die richtige Datenbasis schaffen und in das Training ihrer Fachleute investieren. (Stefan Wrobel, Plattform Lernende Systeme, AG1)

George Gilder ist gar der Ansicht, dass Big Data ein Auslaufmodell ist.

Ein logisches System oder Computerprogramm, das lediglich Muster in riesigen Datenhaufen findet, wird schließlich von seiner Umgebung beherrscht werden, deren Kreatur es ist. Bei der Vorhersage der Zukunft ist es in der Entropie seiner Vergangenheit gefangen – der Kette von Beobachtungsdaten und ihren verborgenen Ableitungen. Die menschliche Kreativität, die jeglichen Fortschritt antreibt, kann es nicht vorhersagen[6]“Das Leben nach Google. Der Absturz von Big Data und der Aufstieg der Blockchain” von George Gilder.

Mit PSD2 und Open Banking hat die Bankenbranche die Forderung von Ramge und Meyer-Schönberger in weiten Teilen umgesetzt, ohne dass dieses bisher einen spürbaren Innovationsschub ausgelöst hätte. Überhaupt stellt sich die Frage, welche Rolle die Banken und Fintech-Startups beim Aufbrechen der Datenmonopole spielen wollen und können. Noch hält sich die Vorstellung mit dem Aufbau eigener Plattformen ein Gegengewicht bilden zu können. Man müsse nur den eigenen “Datenschatz” heben und schon wären die alten (Macht-)Verhältnisse wiederhergestellt.

Es ist kein Zufall, dass die windschiefe Metapher von den “Daten als das neue Öl” beim Management alter Industrien so beliebt war wie das Mantra der digitalen Transformierer, das da lautet: “Wir müssen die Datenschätze heben”. Das Bild passte in die Denkschablonen alter Wertschöpfungslogiken. Ein vorhandener Rohstoff muss bloß gefördert werden, um damit eine Maschine anzufeuern, die irgendetwas vorantreibt und dabei dann Geld verdient.

Stattdessen haben die digitalen Champions frühzeitig erkannt, dass Daten erst durch Mehrfachnutzung in verschiedenen Szenarien Wert erzeugen. Ihr hochprofitables Geschäftsmodelle besteht nicht in dem Verkauf der Daten, sondern in der Erzeugung von Herrschaftswissen durch Nutzung maschinenlesbarer Informationen. Dieses “Herrschaftswissen” ist der Schlüssel für ihren Erfolg.

Das Buch Machtmaschinen ist ein wichtiger Debatten-Beitrag, da es die Aufmerksamkeit auf einen bislang vernachlässigten Aspekt – den offenen Zugang zu Daten und die Rolle der Datenmonopole für Innovationen bzw. deren Verhinderung  – thematisiert.

Weitere Informationen:

Viktor Mayer-Schönberger und Thomas Ramge über “Machtmaschinen”

Thomas Ramge, Viktor Mayer-Schönberger – “Machtmaschinen”

Zuerst erschienen auf Identity Economy

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