Digitale Ökosysteme neu denken: Wie KI neue datenbasierte Wertschöpfung ermöglicht

Digitale Ökosysteme im Wandel

Digitale Ökosysteme haben sich in den vergangenen Jahren als erfolgreiche sozio-technische Systeme etabliert, um unterschiedliche Akteure miteinander zu vernetzen. Plattformen wie Schüttflix, Caruso Dataplace, Airbnb oder eBay bringen Anbieter und Nachfrager zusammen, reduzieren Suchkosten und schaffen durch Netzwerkeffekte neue Geschäftsmodelle. Ihr wirtschaftlicher Erfolg beruht darauf, bestehende Transaktionen effizienter zu gestalten und den Austausch von Produkten und Dienstleistungen digital zu organisieren.

Am Fraunhofer IESE beschäftigen wir uns seit vielen Jahren mit der Gestaltung solcher Digitalen Ökosysteme. Im Mittelpunkt stehen dabei Fragestellungen rund um Rollenmodelle, Governance-Strukturen, Plattformökonomie und die Entwicklung tragfähiger Geschäftsmodelle. Mit Methoden wie »Tangible Ecosystem Design« (TED) und dem »Business Model Construction Kit« (BMCK) unterstützen wir Unternehmen dabei, Digitale Ökosysteme systematisch zu konzipieren und ihre wirtschaftliche Tragfähigkeit zu entwickeln.

Mit den Fortschritten im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) verändert sich jedoch die Rolle Digitaler Ökosysteme grundlegend. Während Plattformen bislang vor allem bestehende Märkte effizient organisiert und Transaktionen vermittelt haben, eröffnet KI die Möglichkeit, bislang verborgene Wertschöpfungspotenziale zwischen Organisationen sichtbar zu machen. Damit rückt zunehmend nicht mehr nur die Vermittlung vorhandener Produkte und Dienstleistungen in den Mittelpunkt, sondern die Frage, wie neue datenbasierte Wertschöpfung überhaupt entstehen kann.

Ursprüngliche Digitale Ökosysteme	Transaktionsoptimierte Digitale Ökosysteme	KI-gestützte datenbasierte Digitale Ökosysteme bzw. Wertschöpfungsnetzwerke
Produkte und Dienstleistungen vermitteln	Produkte und Dienstleistungen effizienter vermitteln	Unbekannte Wertschöpfungspotenziale erschließen
Anbieter und Nachfrager zusammenführen	Anbieter und Nachfrager personalisiert zusammenführen	Bisher verborgene Kooperationsmöglichkeiten nutzen
Neue Märkte formen	Abläufe in bestehenden Märkten optimieren	Neuartige Wertschöpfungsnetzwerke schaffen

Von der Transaktionsoptimierung zur Wertschöpfung

Bisher lag der Schwerpunkt vieler Digitaler Ökosysteme darauf, bestehende Angebote und Nachfragen möglichst effizient zusammenzubringen. KI unterstützt diese Prozesse bereits heute an vielen Stellen. So nutzt eBay beispielsweise das Magical Listing-Feature, um aus wenigen Produktfotos automatisch vollständige Verkaufsanzeigen mit Titel, Beschreibung und Kategorie zu erstellen. Airbnb setzt KI unter anderem ein, um Suchergebnisse zu personalisieren, passende Unterkünfte vorzuschlagen, Gastgeberinnen und Gastgeber bei der Kommunikation zu unterstützen und Supportanfragen effizienter zu bearbeiten.

Gemeinsam ist diesen Anwendungen, dass sie bestehende Plattformprozesse unterstützen und vereinfachen. KI reduziert manuellen Aufwand, verbessert Such- und Vermittlungsprozesse und erleichtert die Interaktion zwischen den beteiligten Akteuren. Die grundlegende Funktion des Digitalen Ökosystems bleibt dabei jedoch unverändert: Es vermittelt weiterhin vorhandene Produkte und Dienstleistungen zwischen den beteiligten Akteuren.

Genau darin liegt jedoch auch der Ausgangspunkt für eine weitergehende Fragestellung:

• Welche Rolle kann KI künftig in Digitalen Ökosystemen übernehmen?
• Geht es langfristig allein darum, bestehende Transaktionen effizienter zu gestalten?
• Oder kann KI auch dazu beitragen, neue Formen der Zusammenarbeit und bislang verborgene Wertschöpfungspotenziale zwischen Organisationen sichtbar zu machen?

Aus unserer Sicht eröffnet genau diese Perspektive die nächste Entwicklungsstufe Digitaler Ökosysteme.

KI-gestützte datenbasierte Digitale Ökosysteme

KI macht verborgene Potenziale sichtbar

Gerade für Digitale Ökosysteme eröffnet die Weiterentwicklung durch KI neue Möglichkeiten. KI wird bereits heute in vielfältigen Anwendungsbereichen eingesetzt. Besonders generative KI hat in den vergangenen Jahren demonstriert, dass sie Informationen verstehen und aufbereiten sowie Inhalte wie Texte, Bilder oder Programmcode erzeugen kann.

Generative KI	Agentische KI
Erzeugt auf Anfrage Inhalte wie Texte, Bilder oder Programmcode	Plant und führt auf Basis eines Ziels eigenständig mehrstufige Aktionen aus

Mit dem Aufkommen agentischer KI erweitert sich dieses Spektrum. Agentische KI baut auf diesem semantischen Verständnis auf und nutzt es, um eigenständig zu handeln, also Aktionen auszuführen, statt lediglich Input für anschließendes menschliches Handeln zu erzeugen. Im Unterschied zu rein generativen Aufgaben können KI-Agenten somit Informationen aus unterschiedlichen Quellen eigenständig analysieren, durch den Aufbau von Datenbeziehungen miteinander verknüpfen, Schlussfolgerungen ziehen und komplexe Aufgaben über mehrere Verarbeitungsschritte hinweg bearbeiten.

Je nach Anwendungsfall arbeiten dabei auch mehrere spezialisierte KI-Agenten zusammen, um Informationen zu bewerten, Entscheidungen vorzubereiten oder geeignete Handlungsoptionen abzuleiten.

Daten als Ausgangspunkt neuer Digitaler Ökosysteme

Nachdem KI heute bereits bestehende Plattformprozesse unterstützt, stellt sich die Frage, wo ihr Potenzial darüber hinaus liegt. Eine mögliche Antwort findet sich in Daten. In nahezu jeder Organisation entstehen heute große Mengen wertvoller Daten. Ihr eigentlicher Wert entfaltet sich jedoch häufig erst dann, wenn sie mit Daten anderer Organisationen kombiniert werden. Genau dadurch können neue Erkenntnisse, innovative Dienstleistungen oder effizientere Prozesse entstehen.

Im Unterschied zu Produkten oder Dienstleistungen ist dieses Potenzial jedoch selten unmittelbar sichtbar. Organisationen wissen häufig weder, welche Daten andere Akteure besitzen, noch welche zusätzlichen Erkenntnisse oder Geschäftsmodelle sich aus einer gemeinsamen Nutzung ergeben könnten. Dadurch bleiben erhebliche Innovationspotenziale ungenutzt.

Im Kontext Digitaler Ökosysteme eröffnet dies einen neuen Anwendungsbereich. Große Sprachmodelle ermöglichen das semantische Verständnis von Datenbeschreibungen, Organisationskontexten und Anwendungsfällen. Agentische KI-Verfahren nutzen dieses Verständnis, um Zusammenhänge zwischen Daten unterschiedlicher Organisationen zu identifizieren, mögliche datenbasierte Kooperationen abzuleiten und neue Wertschöpfungsmöglichkeiten systematisch sichtbar zu machen. Dadurch lassen sich Zusammenhänge erkennen, die aufgrund der Vielzahl möglicher Datenquellen, Akteure und Kombinationsmöglichkeiten für Menschen allein kaum noch überschaubar wären.

KI unterstützt damit nicht mehr nur einzelne Plattformprozesse, sondern hilft dabei, bislang verborgene Potenziale für datenbasierte Wertschöpfung systematisch sichtbar zu machen. Digitale Ökosysteme können dadurch künftig beispielsweise beantworten:

• Welche Organisationen verfügen über sich ergänzende Datenquellen, aus deren Kombination sich bislang ungenutztes Innovationspotenzial erschließen lässt?
• Welche neuen datenbasierten Geschäftsmodelle lassen sich daraus entwickeln?
• Welche Kooperationen versprechen den größten wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Mehrwert?

Damit erweitert sich die Rolle Digitaler Ökosysteme grundlegend. Neben der Vermittlung bestehender Angebote können sie künftig Organisationen dabei unterstützen, neue datenbasierte Kooperationen und Wertschöpfungspotenziale systematisch zu identifizieren und zu erschließen.

Wirtschaftlicher Erfolg und gesellschaftlicher Nutzen schließen sich nicht aus

Die Fähigkeit, bislang verborgene Datenbeziehungen und Kooperationen sichtbar zu machen, eröffnet neue Möglichkeiten datenbasierter Wertschöpfung. Der daraus entstehende Mehrwert beschränkt sich dabei nicht auf wirtschaftliche Potenziale. Werden Daten organisationsübergreifend intelligent genutzt, können daraus Innovationen entstehen, die gleichzeitig einen gesellschaftlichen Nutzen entfalten. Digitale Ökosysteme schaffen damit die Voraussetzungen, wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Mehrwert gleichermaßen zu erschließen.

So kann die gemeinsame Nutzung von Daten entlang von Wertschöpfungsketten dazu beitragen, Ressourcen effizienter einzusetzen, Materialkreisläufe zu schließen oder Lieferketten resilienter zu gestalten. Dies zeigt sich beispielsweise in der Wasserwirtschaft, wenn Daten zur Infrastruktur, zu Umweltbedingungen und zum Betrieb gemeinsam ausgewertet werden, um Wassernetze effizienter zu betreiben, Ausfälle frühzeitig zu erkennen und damit die Versorgungssicherheit zu erhöhen. Ebenso können in industriellen Wertschöpfungsnetzwerken durch die intelligente Verknüpfung von Produkt-, Material- und Prozessdaten Kreislaufwirtschaft und Ressourceneffizienz unterstützt werden.

Gemeinwohlorientierung und wirtschaftlicher Erfolg müssen dabei keine Gegensätze sein. Vielmehr können beide aus derselben datenbasierten Zusammenarbeit entstehen. Digitale Ökosysteme schaffen so die Grundlage für Innovationen, die wirtschaftlichen Erfolg mit einem nachhaltigen Nutzen für Gesellschaft und Umwelt verbinden.

Vertrauen bleibt die Grundlage

Die beschriebenen Potenziale lassen sich jedoch nur dann erschließen, wenn Organisationen bereit sind, Daten organisationsübergreifend bereitzustellen und KI-gestützt auszuwerten. Gerade in sensiblen oder kritischen Anwendungsbereichen, etwa in der Wasserwirtschaft oder in industriellen Wertschöpfungsnetzwerken, ist Vertrauen daher eine zentrale Voraussetzung für erfolgreiche Zusammenarbeit.

Vertrauen entsteht jedoch nicht von selbst. Je stärker Daten organisationsübergreifend genutzt und durch KI verwendet werden, desto wichtiger werden Transparenz, Nachvollziehbarkeit und klare Regeln für den Umgang mit Daten und den daraus abgeleiteten Ergebnissen. Klare Governance-Strukturen und sichere Datenraumtechnologien schaffen hierfür den organisatorischen und technischen Rahmen. Sie ermöglichen es Organisationen, Daten kontrolliert bereitzustellen, Nutzungsbedingungen festzulegen und gleichzeitig die Hoheit über ihre Informationen zu behalten.

Erst das Zusammenspiel aus KI, Governance und interoperablen Dateninfrastrukturen schafft die Voraussetzungen dafür, dass datenbasierte Digitale Ökosysteme ihr volles Potenzial entfalten können.

Digitale Ökosysteme der nächsten Generation

Aus unserer Sicht leiten KI-Technologien die nächste Entwicklungsstufe Digitaler Ökosysteme ein. Während Plattformen bislang vor allem bestehende Märkte effizient organisiert haben, eröffnen KI-gestützte, datenbasierte Digitale Ökosysteme die Möglichkeit, bislang unbekannte Wertschöpfungspotenziale zwischen Organisationen systematisch zu identifizieren und neue Formen datenbasierter Zusammenarbeit zu ermöglichen.

Damit entwickelt sich die Plattformökonomie weiter. Neben der Vermittlung vorhandener Angebote rückt zunehmend auch die gemeinsame Erschließung neuer datenbasierter Wertschöpfung in den Mittelpunkt – mit dem Potenzial, wirtschaftlichen Erfolg und gesellschaftlichen Nutzen gleichermaßen zu fördern.

Wenn Sie Interesse an einer nachhaltigkeits- und gemeinwohlorientierten Gestaltung Ihrer digitalen Lösungen haben, wenden Sie sich gerne an uns. Wir bieten als Software-Engineering-Institut das methodische und technische Knowhow, um Sie dabei zu begleiten, aus einer Idee eine tatsächliche Innovation zu formen.