Netzwerkeffekt der Daten

Von den Profitabilitätskennzahlen der Software-Branche können viele andere Wirtschaftssektoren nur träumen. Neben dem geringen Bedarf an Kapital sind auch Netzwerkeffekte ein entscheidender Treiber der hohen Profitabilität von Softwareunternehmen.[i]

So wird das Netzwerk von Facebook oder Instagram mit jedem neuen Nutzer wertvoller. Je mehr meiner Freunde auf Facebook aktiv sind, desto attraktiver ist Facebook für mich als Nutzer.

Denselben Effekt erwarten auch viele Unternehmer und Investoren auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz. Der entscheidende Faktor sind dabei die Daten – je umfangreicher und je qualitativ hochwertiger die Daten, desto besser auch die Künstliche Intelligenz. Ein Daten-Netzwerkeffekt also.

Doch wie die beiden Venture Capitalists Martin Casado und Peter Lauten in ihrem Artikel „The Empty Promise of Data Moats“ erläutern, ist dieser Daten-Netzwerkeffekt keinesfalls automatisch gegeben.

Bessere Daten sind auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz zwar ein Vorteil, sie sind aber nicht immer ein ausreichender Burggraben gegenüber der Konkurrenz.

Zum einen sind die Netzwerkeeffekte von sozialen Netzwerken oder großen Plattformen direkte Effekte. Es gibt also eine direkte Interaktion zwischen den Nutzern. Daher bedeuten mehr Nutzer, mehr potentiell gewinnbringende Interaktionen für neue Nutzer.

Bei den Daten ist dieser Zusammenhang viel indirekter. Ein neuer Nutzer liefert Daten, die die Künstliche Intelligenz besser machen. Das Produkt wird aber nicht durch den Nutzer selbst, sondern nur durch seine Daten attraktiver.

Das Problem ist nun, dass Daten im Regelfall einen regressiven Nutzen aufweisen. Je mehr Datenmaterial ich also habe, desto weniger hilfreiche Aspekte kann ich aus neuen Daten gewinnen.

Während normale Netzwerkeffekte eine stetig ansteigende Attraktivitätsspirale in Gang setzen, bringen Daten ab einem gewissen Punkt so gut wie gar keine Vorteile mehr – der Daten-Netzwerkeffekt stagniert.

Dazu kommt, dass Daten sehr oft mit einem Ablaufdatum versehen sind. Wer sich also auf seinen bestehenden Daten ausruht, wird nach einiger Zeit mit veraltetem Datenmaterial arbeiten.

Entgegen der weit verbreiteten These sind Daten also kein automatischer Burggraben. Mehr Daten sind zwar hilfreich, ihr Nutzen stagniert aber ab einem gewissen Punkt. Wer glaubt, dass Daten ein ausreichender Wettbewerbsvorteil sind, wird auf kurz oder lang von der Konkurrenz überrannt werden.[ii]

Zum Weiterlesen:

https://a16z.com/2019/05/09/data-network-effects-moats/

[i] Das gilt nur für einen speziellen Typus von Softwareunternehmen wie beispielsweise Facebook oder Airbnb.

[ii] Der Wert von Daten hängt natürlich sehr stark von der Branche und dem Anwendungsgebiet der Künstlichen Intelligenz ab.