Die Taschenlampe in die Zukunft

Die gefährlichste Zukunft ist die wahrscheinliche. Weil sie davon ausgeht, dass morgen so funktioniert wie gestern.

Warum ist das so? Lassen Sie mich mit einer kurzen Geschichte beginnen:

Vor ein paar Wochen war ich zu Gast bei einem Strategietag eines mittelständischen Unternehmens. Rund fünfzig Personen waren eingeladen. Mitglieder der Geschäftsführung, Führungskräfte und Mitarbeitende aus dem Vertrieb. Ich sollte einen Impuls zu Megatrends geben und zeigen, was die Zukunft bringt.

Ich präsentierte Entwicklungen, die in anderen Teilen der Welt längst Realität sind: Dark Factories in China, die vollständig ohne Menschen produzieren. Autonome Robotertaxis in Kalifornien. Aufgaben von Bauingenieuren und Architektinnen, die heute bereits von KI übernommen werden.

Nach dem Vortrag kam der Geschäftsführer auf mich zu. „Super Präsentation, wirklich inspirierend“, sagte er lächelnd. Dann folgte der Satz: „Aber das war schon ganz schön abgespaced, oder?“

Ironischerweise hatte ich im Vortrag selbst darauf hingewiesen, dass vieles für Science Fiction gehalten wird, obwohl es längst Realität ist.

Im weiteren Verlauf des Strategietags stellte die Geschäftsführung ihre Zukunftsstrategie für die kommenden drei Jahre vor. Das bestehende Produktportfolio soll gestärkt, der Vertrieb diszipliniert vorangetrieben werden. Denn die Kunden kommen nicht mehr von allein.

Wo liegt das Problem, denken Sie vielleicht? Das Unternehmen denkt doch in die Zukunft. Ja, es hat sogar eine klare Strategie.

Doch die wahrscheinliche Zukunft ist nur eine von mehreren möglichen Zukünften. In der Weihnachtsgeschichte „Wenn die Zukunft an Weihnachten erscheint“ wird genau dieses Problem sichtbar. Karl Meier, Geschäftsführer des mittelständischen Unternehmens CoolGrill, begegnet drei Geistern. Sie zeigen ihm drei Zukünfte. Die wahrscheinliche, die mögliche und die wünschenswerte.

Karl lebt im engen Korridor der wahrscheinlichen Zukunft. Alles andere blendet er aus.

Futures Cone: Mit der Taschenlampe in die Zukunft leuchten

Die drei Geister sind inspiriert vom Futures Cone, einem Modell des Zukunftsforschers Joseph Voros. [1]

Stellen Sie sich eine Taschenlampe vor, die von der Gegenwart in die Zukunft leuchtet. Je weiter der Lichtstrahl reicht, desto breiter wird der Kegel. Und desto mehr Möglichkeiten werden sichtbar. Dieser Lichtkegel lässt sich in mehrere Bereiche unterteilen.

Probable (wahrscheinlich)

Der engste Bereich, direkt in der Mitte. Hier landet ein Unternehmen, wenn alles so weiterläuft wie bisher. Gleiche Strategie, gleiche Rahmenbedingungen, gleiche Annahmen. Die meisten Businesspläne bewegen sich genau hier. Plus fünf Prozent, minus fünf Prozent. Lineares Wachstum. Das Bewährte wird optimiert.

Plausible (plausibel)

Etwas weiter außen. Hier liegen realistisch denkbare Alternativen, wenn sich einzelne Parameter verändern. Neue Regulierung, technologische Sprünge, Verschiebungen im Markt. In diesem Bereich arbeitet klassische Szenarioplanung.

Possible (möglich)

Noch weiter außen. Entwicklungen mit geringer Wahrscheinlichkeit, aber hohem Einfluss. Wildcards und Disruptionen. Das, was in Risikoanalysen gern als „unwahrscheinlich, aber nicht unmöglich“ abgelegt und anschließend oft vergessen wird.

Und dann gibt es noch die Preferable (wünschenswerten) Zukünfte. Sie können überall im Kegel liegen. Es sind jene Zukünfte, die aktiv gestaltet werden wollen, unabhängig davon, wie wahrscheinlich sie erscheinen.

Abbildung 1: Futures Cone nach Joseph Voros

Warum bleiben die meisten Menschen und Unternehmen im inneren Kegel?

Unser Gehirn ist aus gutem Grund ein Fortschreibungsautomat. Über den größten Teil unserer Evolution war Stabilität überlebenswichtig. Wer Neues ausprobierte, ging ein Risiko ein. Wer beim Bewährten blieb, überlebte. Diese mentalen Abkürzungen sind bis heute tief in unserem Denken verankert.

Status Quo Bias: Stabilität zahlt sich aus

Das Bestehende zu optimieren kostet deutlich weniger mentale Energie, als etwas Neues aufzubauen. Also bleiben wir, wo wir sind, und machen das Alte besser, schneller, effizienter.

Ein mahnendes Beispiel ist Nokia. 2007 war das Unternehmen mit rund 40 Prozent Weltmarktanteil bei Mobiltelefonen unangefochtener Marktführer. Selbst als Apple mit dem iPhone begann, Marktanteile zu gewinnen, optimierte Nokia weiter Telefone mit Tastaturen. Auch das bestehende Betriebssystem Symbian wurde konsequent verbessert, obwohl mit iOS und Android bereits ein völlig neues Ökosystem entstand, in dem Telefone zu Plattformen wurden.

„Wir stärken unser bestehendes Produktportfolio“, sagt auch das Unternehmen aus dem Eingangsbeispiel. Der Ausgang der Geschichte bei Nokia ist hinreichend bekannt.

Während Sie Ihr bestehendes Produkt leichter, günstiger oder effizienter machen, baut jemand anders ein Geschäftsmodell, das Ihr Produkt überflüssig macht. Das Bestehende besser zu machen schützt nicht davor, dass jemand das Spiel neu erfindet.

Normalcy Bias: So schlimm wird es schon nicht

Zusätzlich unterschätzen wir systematisch, wie drastisch Veränderungen sein können. Selbst wenn die Signale sichtbar sind, erklärt unser Gehirn sie zur Ausnahme. „Bei uns ist das anders.“

Ein gutes Beispiel ist Thermondo. Das Startup startete 2013 mit dem Ziel, den Heizungsmarkt zu verändern. Online-Heizungskauf statt drei Wochen Wartezeit auf einen Vor-Ort-Termin. Die Reaktion vieler traditioneller Handwerksbetriebe war absehbar. Online-Heizungskauf sei eine Nische, ihre Kunden wollten persönliche Beratung.

2017 war Thermondo Deutschlands größter Heizungsinstallateur. 2022 stellte das Unternehmen sein Geschäftsmodell erneut grundlegend um. Vom größten Heizungsbauer zum größten Verbauer von Wärmepumpen. Bereits 2024 installierte Thermondo keine fossilen Heizungssysteme mehr, sondern ausschließlich Wärmepumpen.

Jede dieser Entwicklungen wurde in der Branche als Sonderfall erklärt. Die eigene Region sei speziell. Die eigenen Kunden seien anders. Die Signale waren da, passten aber nicht ins Bild der gewohnten Normalität.

„Ganz schön abgespaced“, sagt der Geschäftsführer aus dem Eingangsbeispiel über humanoide Roboter und Dark Factories. Man sieht die Veränderung, nennt sie aber die Ausnahme. Man wartet auf die Rückkehr zur Normalität. Die neue Normalität ist jedoch längst unterwegs, nur nicht im eigenen Lichtkegel.

Lineares Denken: Die S-Kurve ist schwer zu sehen

Hinzu kommt eine weitere Begrenzung unseres Denkens. Unser Gehirn ist schlecht darin, exponentielle Entwicklungen zu erfassen. Die bekannte Weizenkornlegende verdeutlicht das Problem:

Ein König verspricht einem Weisen eine Belohnung. Der Weise bittet um Weizenkörner. Ein Korn auf das erste Schachbrettfeld, zwei auf das zweite, vier auf das dritte. Immer verdoppelt. Der König spottet über die vermeintliche Bescheidenheit. Eins, zwei, vier, acht, sechzehn Körner. Linear gedacht wirkt das harmlos. Nach 64 Feldern schuldet der König jedoch mehr als 18 Trillionen Körner. Mehr Weizen, als sein gesamtes Reich in tausend Jahren produzieren kann.

Bereits 1965 prognostizierte Gordon Moore, dass sich die Anzahl der Transistoren auf einem Chip etwa alle 18 bis 24 Monate verdoppeln würde. [2] Über fünfzig Jahre lang traf diese Vorhersage zu. Von Rechenmaschinen, die ganze Räume füllten, bis hin zu leistungsfähigen Rechnern in Sandkorngröße.

Auch die Adoption von Technologien folgt häufig einer S-Kurve. Am Anfang passiert wenig: Hoher Aufwand für Forschung und Entwicklung, geringe Nutzung. Dann kommt der steile Teil. Plötzlich wachsen Nutzerzahlen exponentiell. Irgendwann flacht die Kurve wieder ab.

2018 war GPT 1 ein reines Forschungsprojekt von OpenAI und konnte einfache Texte generieren. Kaum jemand nahm es wahr. 2020 arbeiteten einige tausend Entwickler mit GPT 3 über APIs. „Noch nicht reif für den Massenmarkt.“ Im November 2022 erschien GPT 3.5, besser bekannt als ChatGPT. Zwei Monate später erreichte es 100 Millionen Nutzer und wurde zur am schnellsten wachsenden Consumer-App der Geschichte.

Vier Jahre lang verlief die Kurve flach. Außerhalb der Tech-Szene nahm kaum jemand das Thema ernst. Dann explodierten die Nutzerzahlen.

Zurück zum Geschäftsführer aus dem Eingangsbeispiel. Er blickt auf die flache Phase der S-Kurve bei humanoider Robotik und denkt: Das ist noch lange nicht soweit.

Tatsächlich gibt es heute erst vereinzelte Pilotprojekte. Roboter von Figure arbeiten in der Produktion bei BMW. 1X beliefert einige ausgewählte Kunden. Die entscheidende Frage lautet nicht, ob hier ein ChatGPT Moment kommt, sondern wann! Oder anders gefragt: Auf welchem Schachbrettfeld stehen wir gerade? Auf Feld acht oder neun, wo wir ein paar hundert humanoide Roboter in Forschungslaboren und bei Pionierunternehmen haben?

Gefangen im Lichtkegel

Diese drei mentalen Abkürzungen halten uns im engen Lichtkegel der wahrscheinlichen Zukunft gefangen. Wir optimieren das Bestehende, während anderswo das Spiel neu erfunden wird. Wir erklären jede Veränderung zur Ausnahme, bis die neue Normalität längst Realität ist. Und wir planen linear, während die S-Kurve unbemerkt in den steilen Teil kippt.

Die wahrscheinliche Zukunft fühlt sich sicher an, weil sie vertraut ist. Sie knüpft an das an, was wir kennen, messen und kontrollieren können. Genau darin liegt ihre Gefahr. Sie geht davon aus, dass morgen so funktioniert wie gestern. Sie ist nicht falsch, aber sie ist unvollständig. Genau deshalb bekommt Karl Meier Besuch vom Geist der möglichen Zukunft. Katie zeigt ihm Brüche, Abweichungen und das Unwahrscheinliche mit hohem Impact.

Hinweise:

Dies ist Teil 1 einer Serie von Beiträgen von Tobias Leisgang über die Zukunft . In Teil 2 geht es um die mögliche Zukunft und die Erkenntnis, dass der Satz „Das konnte doch keiner kommen sehen“ in den meisten Fällen nicht stimmt.

Tobias Leisgang ist Moderator und Begleiter für Unternehmen, die mutig neue Wege gehen wollen. Wenn das Loslaufen immer noch schwer fällt, dann schauen Sie gerne auf seiner Website vorbei oder kontaktieren Sie ihn auf LinkedIn für ein paar gemeinsame erste Meter. 😉

[1] The Voroscope: The Futures Cone, use and history
[2] Wikipedia: Mooresches Gesetz

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Tobias Leisgang hat im t2informatik Blog weitere Beiträge veröffentlicht, u. a.: