Der sicherste Weg, die Zukunft vorauszusagen, ist, sie selber zu erfinden und zu gestalten“, so formulierte es der ehemalige Siemens-CEO Heinrich von Pierer 2001. Seither hat sich das Unternehmen als b2b-Technologieunternehmen ausgerichtet. Die Nachhaltigkeitsambitionen mit Fokus auf Kunden, Planet, Gesellschaft sowie eigene Abläufe, Produkte und die Belegschaft wurden im strategischen Rahmenwerk DEGREE verankert. Der aktuelle CEO, Roland Busch, rief das Ziel einer One-Tech-Company aus, die es den Kunden durch die Verbindung der realen mit der digitalen Welt ermöglicht, ihre digitale und nachhaltige Transformation zu beschleunigen.

Die systematische Auseinandersetzung mit Entwicklungspfaden und der eigenen strategischen Ausrichtung wird Strategic Foresight genannt. Wie das bei Siemens gemacht wird, wissen Jürgen Schönhut und Stefan Jung aus dem internen Innovationszentrum „Foundational Technologies“ in München. Insgesamt beschäftigen sich natürlich viel mehr Menschen bei Siemens mit Szenarien für Märkte, Nachhaltigkeit, Geopolitik und Lieferketten. Der erste Kardinalfehler im Foresighting wäre, es in einem Weltkonzern nur aus der Zentrale in Mitteleuropa zu betreiben. Jürgen Schönhut beobachtet weltweite Trends, clustert sie und bestimmt den möglichen Einfluss auf Siemens, Stefan Jung kümmert sich um Zukunftsthemen rund um die Siemens- Kerntechnologien: „Wir sind ein sehr breit aufgestelltes Unternehmen. Von Hardware, Software bis zum Service beschäftigt uns als größter übergeordneter Treiber aktuell AI.“ Im Foresighting wird ungefähr zehn Jahre in die Zukunft geschaut, der Schwerpunkt liegt auf den kommenden fünf: „Wenn wir Ableitungen für die Strategie treffen, brauchen Themen eine gewisse Festigkeit. Unsere Kunden verlangen Stabilität und Verlässlichkeit und trotzdem müssen wir flexibel bleiben, unterschiedliche Ansätze verfolgen, Kundenbedürfnisse erkennen und das Umfeld beobachten“, ergänzt Jürgen Schönhut. In einer Fabrik wird die Automatisierung nicht jedes halbe Jahr geändert, ein Zug wird auf 30 Jahre zugelassen. Das Wichtigste ist, „dass uns Entwicklungen nicht überraschen, etwa wenn sich Quantum-Computing durchsetzt wird das massiven Einfluss auf unsere bestehende Simulations- und Optimierungs-Software haben.“

Programme, Hardware und Simulationen beeinflussen, wieviel Energie in der Fertigung verbraucht wird, wie sorgfältig geplant und getestet und wie gut die Warenwelt in die Kreislaufwirtschaft eingespeist werden kann. Bei der Infrastruktur für Energie, Mobilität und Datenzentren wird an Leistungsfähigkeit und Verbrauch gefeilt. Das selbstbewusste Siemens-Firmenmotto – „We transform the everyday for everyone“ – ist also nicht aus der Luft gegriffen. Früher wurde ein Stahlwerk energieoptimiert, heute sind es auch Datenzentren. In den nächsten Jahren sieht Stefan Jung einen „Flaschenhals für die KI-Nutzung in der Stromversorgung. Wir betreiben selbst keine Zentren, nutzen aber ebenfalls KI und bieten Lösungen für die Elektrifizierung von Datenzentren an, außerdem arbeiten daran, wie man Software und KI effizienter gestalten kann“.

Strategic Foresight

Zwei Mal pro Jahr destilliert Jürgen Schönhut Trends aus verschiedenen Datenquellen: Think Tanks, Consulting-Unternehmen, Finanzanalysen, Forschungsberatung (MIT und World Economic Forum), Forschungsvorhaben von Big Tech und dem Mitbewerb sowie zusätzlich Beobachtungen von Mitarbeitenden. Die Bandbreite reicht von der „Real World“, die man anfassen kann wie Maschinen, Züge und autonome Autos, in die digitale Sphäre mit AI, Software und Simulation. Strategic Foresight hat beide Seiten der Medaille, Krisen und Chancen, im Auge. Beispielsweise beim Trendcluster „Climate Adaptation“, also der Anpassung an den Klimawandel, der jedenfalls eintritt. Jürgen Schönhut: „Wir müssen schauen, dass unsere Infrastruktur harschen Klimabedingungen wie höheren Temperaturen standhält, und wir wollen Teil der Lösung sein.“

Volker Stelzer ist seit 2001 am Institut für Technikfolgenabschätzung und Systemanalyse (ITAS) in Karlsruhe tätig. Als er anfing, standen Umweltauswirkungen im Fokus, „die man sehen, hören, riechen und schmecken konnte“. Verschmutzte Flüsse, Deponien, saurer Regen, Ozonabbau, Smog – schon damals wurden nicht nur Emissionen und Auswirkungen vor Ort untersucht, sondern auch die „Vorketten“, also woher und wie Rohstoffe gewonnen wurden. Die Technologien, deren Folgen er beurteilt, werden immer in ihrem Anwendungskontext betrachtet. So kann man etwa bei der Beurteilung des Einsatzes von Kohle oder Gas zur Stromerzeugung unter den Bedingungen des letzten Jahrhunderts zu anderen Ergebnissen kommen, als 2026, in dem das Wissen zur Klimaerwärmung gesicherter und erneuerbare Energien sehr viel kostengünstiger sind.

Die Abschätzung der Nachhaltigkeit erfolgt dreidimensional für Umwelt, Gesellschaft und Wirtschaft. Auf der physischen Ebene wird in Life Cycle Assessments der Weg von der Wiege bis zur Bare – inzwischen schon bis zum Wiederbenutzen – in den Blick genommen. Die Datenbanken für Prozesse und Stoffgruppen sind heute sehr gut, etwa für die Massenbewegungen zur Rohstoffgewinnung oder die Freisetzung von Umweltgiften. Hier macht es einen Unterschied, ob Stahl aus Skandinavien oder aus Brasilien stammt. Beim Social Impact Assessment wird beispielsweise bestimmt, welchen Beitrag Produkte auf soziale Ungleichheit haben. In Europa, aber gerade auch in Ländern, wo Menschen mit unter einem Dollar pro Tag auskommen müssen: „Armut und Belastungen hängen eng zusammen, etwa wenn Recycling ausgelagert wird. Beim Abwracken von Schiffen in Bangladesch verbrennen Kinder Kabelumhüllungen, um an das Kupfer zu kommen, und atmen giftige PVC-Dämpfe ein.“ Als dritte Säule der Nachhaltigkeit wird Ökonomie auch als Beziehung zwischen dem Staat und angesiedelten Unternehmen durchleuchtet: „Aus betriebswirtschaftlicher Sicht ist Steuern sparen ökonomisch nachvollziehbar, aber aus Nachhaltigkeitssicht braucht es ein gewisses Steueraufkommen, damit staatliche Aufgaben wie Schulen, Straßenbau und so weiter erfüllt werden können.“

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Im Foresightprozess und in der Technikfolgenabschätzung wird mit Szenarien gearbeitet. Startpunkt für Volker Stelzer ist stets das „weiter wie bisher“-/„business as usual“-Szenario. Dafür werden nicht einfach Trends fortgeschrieben, sondern das System wird beleuchtet und betrachtet, welche Rahmenbedingungen dorthin geführt haben. Dann geht es um absehbare Änderungen: gesetzliche oder politische Ziele wie Klimaneutralität oder der Ausstieg aus Atomkraft und welche Effekte sie haben. Der Blick reicht meist bis zu 15 Jahre in die Zukunft und „Wahrscheinlichkeit spielt bei uns eine ganz große Rolle“. Für weitere Szenarien wird an bestimmten Schrauben gedreht wie dem Bevölkerungswachstum oder BIP-Veränderungen. Auch Sonderszenarien wie Kriege, so zynisch das klingt, werden modelliert.

Auf die Frage, ob Unternehmen in Europa noch genügend steuernde Anreize für Klimaschutz bekommen, sagt Stelzer: „Die Erfahrung zeigt: Etablierte Technologien werden angewendet, bis sie sich nicht mehr rechnen. Wir beobachten, dass in den vergangenen Jahrzehnten Umwelt- und Klimaschutz immer stärker in den Fokus gelangten. Das ist erstaunlich angesichts potenter Lobbys, deren Geschäftsmodell davon bedroht ist. Ein weiteres gewichtiges Argument spricht dafür: Wir profitieren von mehr Resilienz lokaler Wertschöpfung und weniger Abhängigkeit, wenn wir auf erneuerbare Energie setzen.“

KI-Nachwuchsforscherin

Den Blick in die Zukunft gerichtet hat auch hi!tech, das 1996, also vor exakt 30 Jahren, als Zukunftsmagazin gegründet wurde. Zum Start des Magazins – heute das Innovationsmagazin von Siemens Österreich – sahen Alltag, Gesellschaft und Technologie deutlich anders aus. Siemens-KI-Forscherin Juliana Kainz besuchte gerade den Kindergarten. Im November 2016 stieg die Mathematikstudentin als Werkstudentin fix bei Siemens ein: „Ich habe mich in der industriellen Forschung von Anfang an wohlgefühlt. Dort beschäftigt man sich mit den neuesten Entwicklungen und hat die Nähe zu Industrie sowie unmittelbarer Anwendung.“ Im ersten Projekt befasste sie sich mit „Anomaliedetektion in Zeitreihen“ aus aspern Seestadt, wo Siemens moderne Stadtentwicklung in Wien mit Smart Buildings und Smart Grids im Echtbetrieb miterforscht. Aktuell arbeitet die Forscherin an smarten Energienetzen, insbesondere an der Optimierung des Betriebs von sogenannten Microgrids. „Die Netzinfrastruktur kann gar nicht so schnell ausgebaut werden, also entwickeln wir intelligente Steuerungsmechanismen, um Zeit zu gewinnen, aus dem bestehenden System das meiste herauszuholen und es an neue technologische Gegebenheiten bestmöglich anzupassen.“

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KI-Forscherin Juliana Kainz von Siemens Österreich

Aus strategischer Perspektive will Siemens bei der Nutzung von Trustworthy AI im industriellen Umfeld Weltspitze sein. Jedoch ist es dort wichtig, dass der Einsatz der KI zu jeder Zeit vertrauenswürdig ist und alle Schlussfolgerungen korrekt und erklärbar sind. Stefan Jung: „Auch mit industriellen Daten darf man nicht alles machen und wer AI in technische Systeme einbaut, muss sicherstellen, dass etwa autonome Roboter technisch sicher sind.“

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Die gerne genutzten Large Language Models (LLMs) arbeiten mit einer sehr großen Zahl an bereits bekannten Daten und rechnen mit Wahrscheinlichkeiten, um die nächste beste Aktion herauszufinden bzw. zu generieren. Bekanntermaßen können sie dabei im Ergebnis halluzinieren und Dinge erfinden, die nicht möglich oder in Systemen nicht erlaubt sind. Anwendungen für kritische Infrastruktur brauchen aber 100%-ige Verlässlichkeit. Es muss nachvollziehbar und erklärbar sein, warum die KI zu einem bestimmten Ergebnis kommt. Auf der Forschungsebene arbeiten Kolleg:innen von Juliana Kainz an der Kombination von logikbasierter und datengetriebener KI (hybride oder bilaterale KI) als Lösung für die Industrie. Vereinfacht gesagt würde das Sprachmodell Antworten generieren, während ein regelbasiertes System diese auf Korrektheit prüft.

Eine typische Anwendung von AI mit auf mathematischer Logik basierenden Algorithmen ist die Konfiguration von komplexen Produkten und Systemen wie etwa Kraftwerken oder Zügen. Aktuell werden solche Konfiguratoren um die Berücksichtigung von Umweltauswirkungen in der Optimierung erweitert. Durch die Integration von Life Cycle Assessments – der ISOstandardisierten Bewertung der Umweltauswirkungen eines Produkts über seinen gesamten Lebenszyklus – direkt in den Konfigurationsprozess wird es möglich, bereits währenddessen gezielt beispielsweise nach dem CO₂-Fußabdruck zu optimieren.

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Als b2b-Unternehmen nimmt Siemens im Nachhaltigkeitsprogramm auch die Effekte bei den Kunden ins Visier, deren Einsparungen bei Energie, Wasser und Ressourcen. Der aktuelle DEGREE-Fortschrittsbericht hält fest: 90 Prozent des Geschäfts hilft den Kunden nachhaltiger zu werden. 694 Mio. Tonnen CO₂-Äquivalente wurden kumuliert bei Kunden alleine von 2023 bis 2025 vermieden.

Technikfolgenforscher Volker Stelzer hat ein klares Rollenbild. Am ITAS werden Szenarien erstellt, aber keine eignen Benchmarks gesetzt oder der Zeigefinger gehoben. Vorgaben, Werte und Ziele kommen von Institutionen wie UNO oder EU und nationalen Gesetzen: „Wir sehen uns als Hinweisgeber aus der Wissenschaft für Entscheidungsträger und Unternehmenslenker. Wir bereiten das Feld auf. Die Abwägung, die Gewichtung des Vorgehens, dafür sind andere bestellt oder gewählt.“

Strategic Foresight muss auch das Unangenehme auf den Tisch bringen. Ist Jürgen Schönhut also im Unternehmen so beliebt wie Kassandra in der antiken Mythologie? Sie hatte sich Gott Apollo verweigert und dieser verfluchte sie dazu, dass ihren Rufen nie geglaubt wurde: „Im Foresighting müssen wir Themen so aufbereiten, dass sie erkannt und verstanden werden. Zum Glück ist die überwiegende Zahl positiv oder neutral. Dann braucht es Managemententscheidungen.“ Er selbst ist in alarmierter Erwartungshaltung und glaubt, „dass wir massive Änderungen in relativ kurzer Zeit sehen werden, weil sich Technologien gegenseitig bestärken. Wird AI nicht richtig gefasst, kann das massive Auswirkungen auf unsere Sicherheit und Sozialsysteme haben“.

Juliana Kainz ist optimistisch, „dass wir das meiste aus Stromnetzen herausholen und den Ausbau klug planen können mit mehr Schnittstellen zum Netz. Wir brauchen mehr und größere Speicher und allgemein mehr Bewusstsein für den eigenen Energieverbrauch.“ Das Gespür für die Auswirkungen des eigenen Tuns auf Energienetze kann jedenfalls noch ausgebaut werden. Das führt an einen Punkt, der für die Gestaltung der Zukunft ebenfalls wesentlich ist. Es kommt auf das Verhalten der Menschen an. Die Zukunft ist kein festes Bild, sondern entsteht durch das, was wir heute anpacken. Sie wird Schritt für Schritt geformt. Zur Basis für kluges Handeln gehört neben bestmöglicher Vorbereitung und Innovationsfähigkeit auch, Fehler aus der Vergangenheit nicht zu wiederholen.

INTERVIEW

© FTSG/Peter Hurley

Keine Magie, nur Disziplin

Amy Webb ist Gründerin und Geschäftsführerin des Future Today Institute und Professorin für Strategische Zukunftsplanung an der New York University. Im Interview reflektiert sie über den Spagat zwischen Festlegung und Flexibilität, methodisches Foresighting und gute Zeitpunkte für Entscheidungen.

Welche Herausforderungen sehen Sie im Foresighting für b2b-Unternehmen?

Webb: Im b2b-Bereich steht die Zukunft der Kunden, ihre Fähigkeit, Verwerfungen zu bewältigen, stellvertretend für die eigene. Die meisten b2b-Foresight- Teams blicken nach innen oder auf den Mitbewerb. Sie müssen aber die Kräfte im Blick behalten, die die strategischen Optionen ihrer Kunden prägen.

Und welche kritischen Unsicherheiten sollten Technologieunternehmen heute jedenfalls im Blick behalten?

Die regulatorische Haltung der USA, der EU und Chinas gegenüber KI und Daten – und zwar die Entwicklungstendenz und Triggerpunkte für Beschleunigung. Wir bauen eine KI-Infrastruktur, deren Energiebedarf die bestehenden Netze nicht decken können. Entscheidungen über Kernenergie, LNG oder den Standort von Rechenzentren werden alles andere entweder einschränken oder ermöglichen. Und bei der Transformation der Belegschaft ist nicht nur die Frage „Wird KI Jobs ersetzen?“, sondern wie schnell sich von den Kunden benötigte Fähigkeiten verändern werden – und was das für die Zeitpläne bei der Einführung von Technologien bedeutet.

Was ist das Erfolgsrezept für Ihre Prognosen?

Bei der Future Today Strategy Group betreiben wir methodisch fundierte Arbeit, die wir über mehr als zwei Jahrzehnte verfeinert haben. Wir sind nicht mit außergewöhnlicher Intuition gesegnet. Wir haben einen strengen Prozess entwickelt und konsequent angewendet. Keine Magie, nur Disziplin. Sehr wichtig: Bevor wir die Analyse beginnen, benennen wir unsere Vorurteile. Prognosen scheitern oft nicht an falschen Daten, sondern an vorgefassten Schlussfolgerungen im Kopf der Analyst:innen.

Privat sind Sie ambitionierte Radsportlerin und hören auf Ihren Trainer, wenn er sagt: „Follow the fucking plan!“ Wann ist es ratsam, vom Plan abzuweichen?

Mein Trainer sagt „FtFP“ zu mir, wenn ich mitten im Anstieg bin und meine Beine mir sagen, ich soll aufhören. Er meint damit: Du hast Entscheidungen über dein Training getroffen, als du klar im Kopf, ausgeruht und objektiv warst. Überschreibe diese Entscheidungen nicht im Moment, wo du leidest, denn das verzerrt dein Urteilsvermögen. Diese Logik gilt auch für strategic foresight. Der Zeitpunkt für Entscheidungen, wie man auf Unsicherheit reagiert, ist davor. Szenarien entwickeln, frühe Indikatoren identifizieren, Auslöser festlegen, mit der Strategie verknüpfen – das ist der Plan. Wenn der Moment kommt, FtFP. Wenn ein Signal kommt, das nicht nur Unbehagen, sondern eindeutig und strukturell ist, kann man abweichen. Die Kunst besteht darin, den Unterschied zu erkennen.