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Iceventure
11. Dezember 2020
geschrieben von
Freigegeben in Business Development

Zahlen und Statistik in Deutschland - Intensivbettenkapazität

Zahlen und Daten sind ein wichtiges Entscheidungsmittel. Mit einer der Gründe, warum rund um Covid-19 fast ständig neue Zahlen veröffentlicht werden.

In diesem Blogbeitrag möchte das Team von Iceventure anhand eines aktuellen Beispiels einige wichtige Aspekte bei der Recherche und Bewertung von Zahlen darlegen, um Ableitungen zu Sachverhalten zu treffen. Dazu die Notwendigkeit von Skepsis erklären. Im Rahmen unseres Servicebereichs Marktrecherche und ökonomischer Bewertungen (Global Macro) gibt es immer wieder Diskussionen, da wir Zahlen, gerade sogenannten "offiziellen Zahlen" eine gewisse Grundskepsis entgegenbringen. Besonders in unseren Bereichen Business Development, Investitionen und Finanzmärkten sind die technischen Finessen oft schwerer an ein breiteres Publikum zu transportieren.
Deswegen bietet sich eine Analyse der Zahlen der Intensivbettenkapazität neben der Aktualität an. Damit zurück zum Eingangsstatement und einer wichtigen Frage.

Wie belastbar sind die Statistiken bei Intensivbetten?

Warum die aufgezählten Punkte so wichtig sind, lässt sich nun gut mit einem aktuellen Beispiel illustrieren. Der Zahl der Intensivbetten. Im Februar 2020 hatten wir in einem Abendessen und bei einer Diskussionsrunde mit Kunden geäußert, dass wir die Zahlen zur Krankenhauskapazität in Deutschland, insbesondere die Intensivbetten, mit Vorsicht genießen würden (vorbelastet durch Kenntnisse durch Projekte im Bereich MedTech und Gesundheitsökonomie). Denn speziell der öffentliche Gesundheitssektor mit diversen Schlüsselungen von tatsächlichem Angebot und Leistungsdarstellung sowie wirtschaftlichen und nicht-wirtschaftlichen Zielen ist komplex. Dem waren Zeitungsmeldungen und Aussagen von Regierungsseite vorausgegangen, dass einmal Deutschland gut gerüstet sei und vor allem viel besser ausgestattet als Italien. 

Deswegen stieß unsere Aussage natürlich auf Proteste.

Doch die Vorgänge rund um die Statistik zeigten, dass wir recht hatten.
Dazu einen kurzen Abriss: Ende Februar, Anfang März 2020 wurden die Kapazitäten an Intensivbetten mit 27.000 beziffert, während relativ schnell der Ausbau angestoßen wurde. So wurde zeitweise von ca. 45 000 Intensivbetten gesprochen. Doch wirklich sicher war man sich wohl der eigenen Statistik auch nicht. Denn um wirklich Klarheit zu schaffen musste erst ein Melderegister eingerichtet werden. So wurde schnell ein eigenes Register und eine Aktualisierung in Form von täglicher Meldepflicht beschlossen. Dies ist nun aktiv. Aus Sicht des Krisenmanagements ist das natürlich schlüssig den „KPI Intensivbetten“ genau abzubilden, zeigt aber auch die vorherige Unsicherheit in Bezug auf die Belastbarketi der Daten. Der erste Punkt, den wir illustrieren möchten.

Und in der Tat kam es dann bei den Intensivbetten zu Korrekturen. Denn zwischenzeitlich waren noch 7300 Betten verschwunden. Das Bundesgesundheitsministerium hatte aufgrund der Förderanträge mit ca. 7300 Betten mehr gerechnet, als dann offiziell im Melderegister auftauchten.

Tesla's Bewertung - Software-Kriterien fehl am Platz

Ich greife einen Artikel auf, den ich vor einiger Zeit auf LinkedIn veröffentlicht habe. Dabei ging es um die Bewertung von Tesla. Kurz, wir halten die Bewertung von Tesla für zu hoch. Es gibt viele Argumente dafür, die Bewertung, die auch dt. Professoren überraschend zu Marktaussagen bewegt, unter anderem als psychologische Reaktion auf Covid-19 und "das Ende des Normalen" einzuordnen sind.
Nachdem die Bewertung von Tesla mehrere Schichten hat, möchte ich einen offensichtlichen Punkt herausgreifen. 
Ich argumentiere, dass der Aussage, Tesla müsste wie eine Softwarefirma bewertet werden, da die Softwarisierung von Autos die Zukunft sei, ein solider Rahmen fehlt.

Warum die Bewertung von Tesla als Softwareunternehmen nicht stichhaltig ist

Dott. Arnbjörn Eggerz
02. Dezember 2020
geschrieben von
Freigegeben in Start up

Slack – Lessons of an overpromising, overvalued SaaS company acquired

Yesterday the final announcement was made that Salesforce acquires Slack for 27bn USD. Marc Benioff is quoted to see "a marriage in heaven".

While the acquisition in my point of view is the best possible outcome for Slack, I have no longer an excuse to kick down the road this quick piece about Slack since long in the making. It addresses some key issues about the business model, the situation in the SaaS space and explains why an acquisition will be the best that can happen to Slack.

The case of Slack – worth a review for SaaS market and enterprise software observers

As the end of July always provided some quieter moments, even in time on Covid-19, I had the time to review some older client’s briefings and internal research papers. This brought a company on the desk again – Slack. When we discussed Slack the first time with clients, I got the question of why I was so picky on Slack with regard to the solution and the business model.

The particular reason is and was that Slack is the poster boy company for a number of trends in the SaaS space and in B2B software worthwhile discussing.

The overpromising solution

Discussing the case of Slack, one needs to remember the initial promise and context of the company. The problem to solve was bad email communication and replacing it with a much better tool for communication. This solution would be more efficient and time saving.
Context was the imminent success of social media networks and the strongly felt need to transfer the “new freedom of communication in the private to the enterprise space. Thus, it was a kind of consumer product for companies onboarding users for free. And it had the promise to be cooler than regular office tech for young professionals, mostly in the IT space.
In technology and consumer markets there is a golden rule – let users choose and follow. While this approach mostly right in most cases, Slack is a B2B product, not a consumer product.
Basically this context is the background for a number of really interesting stats and contradicting facts around Slack like a very loyal user base, low churn, but also slow Growth, slow adoption and monetization.

Overvalued with regard to the business case and its functionality

Therefore, the at the time verdict, like in July and today is – the solution and the company is

Tesla's valuation - software criteria misplaced

I pick up a piece I published on LinkedIn some time ago. I argue that the argument that Tesla should be valued like a software company as softwarization of cars is the future lacks a sound framework.

Why valuing Tesla as a software company is not sound

First one needs to understand the part the software plays in the product bundle. Software is part of the new product, the various Model X/3/ cars, for sure. But being part of the product, it is not the game winner. In the end it is a car transporting from A to B. An equivalent in the software space is e.g. Zoom. They master videoconference technology. This is difficult, requires deep engineering knowledge and has hard problems to solve. But others a just a click away, so limited network effect if at all.
We at Iceventure within our technology impact valuation and technology scouting service call this a secondary order of digitalization effect.
What is the definition of it: New offers use current technology, but it is rather state-of-the-art process than USP. This is often mixed up in valuation arguments. This is as technology propositions and valuation propositions come as bundles which needs unbundling when analyzed. 

What criteria of a software company do not apply? 

Back to Tesla and software valuation: Unbundling the software argument, one needs to apply the full criteria of stellar SaaS (software) valuations to Tesla. These criteria are:

Cars do not have network effects. It could, maybe with AI and autonomous driving, but this is another topic, another technology battle of the future. It needs another analysis.

It is not sticky, not like software. An important fact in the SaaS space is to get mission critical information in the system. This is a barrier to exit. It is soft, there are APIs or export, but there are switching costs. But it works rather well. Sure, car brands are able to create loyalty, but there are limits to this.

The economics of software do not apply. You buy a car once, so it would be on-premise, not SaaS. This makes a difference in valuation. But even if it would be SaaS, it does not match.  Yes we can model CAC and LTV for tesla, even churn. But what is about all the economics of scaling up? There is another important argument, I leave out as it is reserved to our customers related to the last point. Will you know what it is?

 

 

 

Dott. Arnbjörn Eggerz
30. November 2020
geschrieben von
Freigegeben in Blog

Verbessern Virtuelle Business-Assistenten die Arbeitsproduktivität dank künstlicher Intelligenz?

In diesem Beitrag möchte ich einen praktischen Teil aus unserem Bereich Technologiebewertung, speziell Anwendungen von künstlicher Intelligenz vorstellen.

KI-Anwendungen erhalten inzwischen in vielen Branchen Einzug. Vielen Unternehmen grade aus dem Industriebereich kennen inzwischen Umsetzungen mit Beispielen wie prediktive Maintenance.

Ein ganz anderer, aber genauso spannender Bereich sind virtuelle Assistenten. Virtuelle, KI basierte Assistenten sind meist in Form von Bots bekannt und werden meist der Anwendung im Bereich E-Commerce und Kundesupport zugeordnet. Doch gibt es auch die Gruppe KI-basierte, virtuelle Business Assistenten. Die erste Vision davon wurde Microsoft präsentiert.

KI ermöglicht neue Werkzeuge für Arbeitsproduktivität – aber wie ist die Marktreife?

Ein solches Werkzeug ist der Artificial Intelligence Virtual Assistants for Business (AIVAB). Hierbei handelt es sich um Software, die sowohl bei Aufruf/Einsatz als auch eigenständig Arbeitsschritte von Businessprozessen ausführt. Das Hauptanwendungsgebiet sind hier allgemeine Aufgaben des Arbeitsalltags wie z.B. das automatisierte Buchen von Terminen, Erstellen von Protokollen oder Follow-ups.

Im Fokus dieser Lösungen steht die Erhöhung der Arbeitsproduktivität, ein wichtiger Aspekt. Denn die Arbeitsproduktivität als wichtige makroökonomische Kennziffer hat sich trotz Digitalisierung und neuer Technologie nicht maßgeblich verbessert. Dies ist ein Thema, das Iceventure intensiv beobachtet. Durch das Einsparen von Arbeitszeit von Mitarbeitern und weiteren Effizienzsteigerungen durch Automatisierung von diesen Routinetasks besteht hier ein erhebliches Potenzial zur Produktivitätssteigerung in Unternehmen. Allerdings hängt dieses Potenzial stark von den jeweiligen AIVABs, die aktuell am Markt zu finden sind, technologischer Entwicklung und der bereits möglichen KI-basierten Erkennung von Inhalten, Sprache und Kontext ab.

Die Herausforderung

Die Herausforderung für CEOs, CIOs und CDOs

Iceventure
15. September 2020
geschrieben von
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10 Kernkriterien der Technologiebewertung

Durch neue Technologien werden neue Entwicklungspotentiale und Geschäftsmodelle ermöglicht, aber auch eine höhere Effektivität und oder Kosteneffizienz. Also sind neue Technologien für Unternehmen positiv, und das Monitoren von diesen fast schon obligatorisch. Dabei gibt es aber aktuell eine Besonderheit - die Zahl von aktuell relevanten oder vielversprechenden neuen "disruptiven" Technologien, wie zum Beispiel Blockchain, künstliche Intelligenz, Quantencomputing oder autonomem Fahren als Teil von KI, nimmt stetig zu.

Technologiebewertung Mehr Faktor Modell Hype Cycle
Dies geschieht vor dem gesellschaftlichen Hintergrund, dass auch außerhalb von technologischen Entwicklungen, also auf wirtschaftlicher, politischer und gesellschaftlicher Ebene weitreichende Änderungen, schnell stattfinden. Iceventure bezeichnet diesen Prozess als "säkularen Wandel". Dies zeigt sich unter anderem daran, dass die üblichen Analysemodelle nicht mehr dazu in der Lage sind, verlässliche Vorhersagen und Einschätzungen zu treffen. Stichwort Brexit. Um dennoch gute Entscheidungen treffen zu können, sind neue analytische Methoden und Frameworks nötig, die holistisch "das große Ganze" berücksichtigen. Technologiebewertung bekommt also eine neue Dimension.

Dieser gesellschaftliche Wandel verschärft die Veränderung, und verstärkt vor allem die Unberechenbarkeit der technologischen Neuentwicklungen. Das verstärkt das Problem für Unternehmen, dass darin besteht, dass neue Technologien zu großen Wettbewerbsvorteilen führen können, aber auch mit erheblichen Risiken verbunden sind. Diese Vorteile und Risiken sind nicht immer ohne weiteres ersichtlich oder vorhersehbar. Auch die Entscheidung, die Entwicklung einer Technologie oder eines Marktes abzuwarten, stellt ein Risiko dar, da Firmen aufgrund ihrer fehlenden Innovationsbereitschaft vom Rest des Marktes abgehängt werden können.

komplementäre Methoden der Technologiebewertung

Iceventure
04. August 2020
geschrieben von
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Case Study Iceventure - VoIPstudio - Prozesseffizienz für kleine Unternehmen mit Digitalisierung

Als Technologieberatung ist Iceventure stets an neuen Technologien und digitalen Geschäftsmodellen interessiert, um unsere Kunden bestmöglich zu unterstützen.
Doch auch für die eigene Organisation schauen wir immer mit aktuellen und modernen Arbeitsmitteln ausgestattet zu sein. Dazu gehört auch ein heute oft unbeachtetes, da so bekannt, Arbeitsmittel, die Telefonanlage. Bei Iceventure und unserem Bereich SaaS und Beratungsangebot Digitalisierung natürlich aus der Cloud.

Aus diesem Grund fungierten wir dieses Jahr auch gerne als Partner für eine Case Study mit VoIPstudio, einem innovativen digitales SaaS-Unternehmen, dessen Voice-over-IP-Technologie und Cloud-Telefonanlage zahlreiche Prozesse vereinfacht und Kosten gesenkt hat.

Dazu kurz der Hintergrund

Als kleine, spezialisierte Unternehmensberatung hat Iceventure den Fokus auf Business Development, und berät Unternehmen bei Technologie- und Innovationsfragen. Hierfür bewerteten wir die Auswirkungen neuer oder bestehender Technologien, und erarbeitet für Kunden, wie Technologien in Firmen integriert und am effektivsten genutzt werden können. Iceventure ist, wie bei modernen KMUs nicht unüblich, auf mehrere Standorte in Deutschland verteilt und arbeitet auch mit internationalen Kunden zusammen.

zu der Wahrscheinlichkeit des Effekts von Masken

Eine wichtige Aufgabe im Bereich Business Development und bei Bewertungen von Product-Market fit ist die Abschätzung von Verhalten und einem Ergebnis oder Zustand Wahrscheinlichkeiten zuordnen. So verbringen wir viel Zeit in Kundeprojekte mit genau diese Frage. Ist diese Annahme wahrscheinlich? Wie groß ist das Risiko bzw. die Chance, das Ergebnis zu sehen?

Nicht-lineare Effekte in vielen Ausprägungen sind uns als Generalisten natürlich gut bekannt. So z.B. Overshooting in unserem Bereich Global Macro, beim Thema Wachstum aber auch bei der Prognose und Bewertung von Entwicklungen und Trends. Phänomene wie lineares Fortschreiben oder psychologische Ankerpunkte sind bei Bewertungen im Vergleich zu anderen hier auch ein Faktor. Aber auch die Veränderung, wenn man von der Micro auf die Macroebene wechselt oder von einer Unit-Cost Betrachtung über Skalierung spricht. Dies bereitet aber vielen Menschen Probleme, was zu einer falschen Einordnung führt.

Wahrscheinlichkeiten und Effekte des Tragens von Masken 

Ein solches spannendes Phänomen möchten wir aus aktuellem Anlass hier berichten. Konkret geht es um die Bestimmung von Wahrscheinlichkeiten der Risikoreduzierung durch das Tragen von Masken. Die Frage, die sich stellt, ist, wie sich das Risiko reduziert, wenn z.B. eine Person im Raum eine Maske trägt, alle anderen aber nicht. Dem Gegenüber was passiert, wenn alle eine Maske tragen.
Eine oft gehörte Meinung ist dazu, dass das Tragen einer Maske z.B. das Risiko um 25 % bei einem Träger reduziert. Also wird davon ausgegangen, dass wenn zwei Menschen eine Maske tragen und sich begegnen, die Reduktion des Risikos bei 25 % ist.

Dem ist aber nicht so: Wie Nasim Taleb, der Autor von Black Swan, ausführt ist die korrekte Zuordnung von Wahrscheinlichkeiten und das Berechnen des zusammengesetzten Effekts wichtig.
Einfach ausgedrückt: Da zwei Masken vorhanden sind, muss der Effekt entsprechend zweimal gewertet werden, was einen zusammengesetzte (compunded) Effekt ergibt. Mathematisch wird multipliziert.

Die Liste der Fehler bei der Bewertung des Effekts von Masken ist damit nicht zu Ende. Lassen wir also wieder den Experten Taleb sprechen.

Die aufgeführten Punkte von Nasim Taleb sind:
1) Fehler: den zusammengesetzten Effekte von Masken nicht zu kalkulieren 
2) Fehler: die Nichtlinearität der Wahrscheinlichkeit einer Infektion durch virale Expositionen,
3) Fehler: fehlende Beweisen (für den Nutzen des Maskentragens) für das Fehlen von Beweisen (für den Nutzen des Maskentragens) zu halten
4) Fehler: Zu übersehen, dass die Menschen keine Regierungen brauchen, um Gesichtsschutz herzustellen: sie können ihren eigenen herstellen,
5) Fehler: Übersehen von starken statistischen Signalen,

Dies sind eine Reihe von guten Punkten, die uns aus der Praxis in diversen Ausprägungen gut bekannt sind.

Einsichten für die Debatte pro/contra Maske in Deutschland:

Diese statistischen/argumentativen Einsichten sind natürlich auch für die Maskendebatte in Deutschland interessant. Denn auch hier ist diese Wahrscheinlichkeitsbetrachtung vielen Menschen unbekannt. Und dieses Beispiel zeigt wiederum warum in einer globalen und vernetzten Welt mehrere Dimensionen der Analyse eine Rolle spielen. Einige Punkte mit Fokus auf Deutschland ausgeführt.

Die richtige Hierarchie der Argumentation

Für die Debatte in Deutschland - neben der Wahrscheinlichkeitsrechnung selbst - interessant ist insbesondere Punkt 3) der Liste. Gerne werden schnell diverse Argumente gegen Masken zitiert. Dabei wird aber oft dieser Analysefehler gemacht. Dabei ist die Argumentation durch einen weiteren Fakt, der über den Virus bekannt ist, leicht approximativ "überprüfbar". Aktueller Stand der Forschung ist, dass nicht nur der Virus alleine, sondern auch die Aussetzung, der sogenannte "virus load" eine Rolle spielt. Also erscheint es logisch, das jede Form der Verringerung der Dosis helfen kann.

Kontext von Argumenten

Taleb argumentiert gegen die offiziellen Stellen und Regierungsbehörden, für das Tragen einer Maske. Diese Konstellation ist genau andersherum als in Deutschland, wo die Gegner der Maske gegen die Behörden argumentieren. Dies zeigt wiederum, dass die Positionierung in der Anwendung, für die Argumente nicht unbedingt eine Rolle spielt, was in der medialen Debatte oft vergessen wird. Daran sieht man wie so oft, dass für eine Bewertung verschiedene Kontexte eine Rolle spielen, um für eine Analytik betrachtet werden sollten. Genau das ist unser kontextbezogener Anlass.

die negative Seite der politischen Reaktion

Auch wenn es dafür keinen Beweis gibt, gibt es dennoch viele Anhaltspunkte, dass die abwehrende Haltung der dt. Politik gegen Masken zu Beginn der Pandemie durch die mangelnde Verfügbarkeit von Masken motiviert war. Dementsprechend kam es zu Aussagen, das Masken nichts bringen. Doch so ein Schwenk ist für die Bevölkerung schwer nachzuvollziehen und liefert Munition. Für Beobachter der dt. Politik und die Auswirkungen auf die Wirtschaft ist diese Beobachtung zusätzlich interessant. Kann man doch so einen Einblick den Ablauf von politischen Prozessen gewinnen. 

Literatur:

The Masks Masquerade von Nassim Nicholas Taleb

Diskussion auf Twitter

HYPOTHESIS TESTING IN THE PRESENCE OF FALSE POSITIVES: THE FLAWS IN THE DANISH MASK STUDY

 

 

Technologietrends und das Gartner Hype Cycle Modell - kritische Betrachtung am Beispiel KI basierter Virtueller Business Assistenten

Jährlich präsentiert das Research und Beratungsunternehmen Gartner seinen Hype Cycle für Technologietrends, der in der Wirtschaft eine hohe Beachtung erfährt. Unternehmen, Unternehmensberatungen und Forscher orientieren sich an diesen Zyklen, um die Technologiereife einzuschätzen und zukünftige Investitions- bzw. Forschungsentscheidung zu treffen.


Hype Cycle Gartner Alternativen
Doch das Gartner Hype Cycle Modell ist in unserer Sicht nicht ohne Fragezeichen.  

Dazu wurde in diesem Blog bereits ein Beispiel ausgeführt. In einem vorigen Artikel in Iceventures Blog wurden anhand der Technologien „Augmented Reality“ (AR) und „Virtual Reality“ (VR) einige Fragezeichen rund um die Anwendung des Hype Cycle-Modells erläutert. Fragezeichen, die die Allgemeingültigkeit, Verlässlichkeit und Präzision seiner Aussagen zur Diskussion stellt. Im beschriebenen Beispiel war VR im Jahr 2017 laut dem Gartner Cylce noch 2-5 Jahre von der Marktreife entfernt, im Jahr darauf aber gänzlich aus dem Modell entfernt; dies, ohne dass sich auf dem Markt große Veränderungen vollzogen hätten. Auch gab es dazu Stand unseres Wissens bis heute keine weitere Erklärung, außer, dass der Punkt der Marktreife erreicht wurde.

 

Weitere methodische Fragen bei Technologiebewertung und Reifegradmodellen

Strukturell gibt es neben dieser Intransparenz auch andere Fragen bezüglich des Modells. Einige Fragestellungen aus unseren eigenen Arbeiten soll hier kurz sowohl theoretisch als auch praktisch diskutiert werden.

Iceventure
22. Januar 2020
geschrieben von
Freigegeben in News

Veranstaltungshinweis 18. Batteriestammtisch

Das Team von Iceventure freut sich auf den 18. Batteriestammtisch hinzuweisen.

Das Thema dieses Termins "Digitale Technologie und der Batteriesektor – Ein Überblick"" wird von unseren Gästen diskutiert. 

Als Gesprächspartner/Themen des Abends freuen wir uns auf

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