2.1 Digitalisierung und Digitale Transformation
Der Begriff Digitalisierung beschreibt die Generierung, Verarbeitung und Speicherung von Daten in digitaler Form. Im allgemeinen Sprachgebrauch wird der Begriff „Digitalisierung“ nicht mehr nur mit digitaler Informationsverarbeitung verknüpft, sondern vielmehr schon mit der maschinellen digitalen Informationsverarbeitung mittels Algorithmen (siehe Köhler, A. R.; Gröger, J.; Liu, R., 2018: 9f).
Von digitaler Transformation spricht man, wenn es um die „weitgehende Durchdringung fast aller gesellschaftlichen Tätigkeiten, sowohl auf Ebene individueller Handlungen (z.B. Nutzung von Mobiltelefonen) als auch auf Makroebene (z.B. computergesteuerter Börsenhandel) geht. Dieser Prozess wird als digitale Transformationbzw. „digitaler Wandel“ bezeichnet, weil die Nutzung digitaler Technologien mittlerweile in fast allen Bereichen der Ökonomie und des täglichen Lebens die dominierende Methode der Informationsverarbeitung ist.“ (Köhler, A. R.; Gröger, J.; Liu, R., 2018: 9f)
Begriffe der Digitalisierung
Algorithmus: Ein Algorithmus ist eine Handlungsvorschrift zur Lösung eines gegebenen Problems (genauer gesagt einer Problemklasse). Mathematisch entspricht ein Algorithmus einer berechenbaren Funktion, informationstechnisch ist ein Algorithmus eine deterministische Berechnungsvorschrift. Algorithmen sind immer wohl definiert, auch wenn sich entlang konkreter Daten und Berechnungen nicht immer die jeweilige Ausprägung dieser Handlungsvorschrift in der Anwendung eines Algorithmus nachvollziehen lässt. (Quelle: WBGU – Wissenschaftlicher Beirat der Bundesregierung Globale Umweltveränderungen, 2019: 64).
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen: Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Forschungsgebiet der Informatik mit starken Überschneidungen zu den Neurowissenschaften. Als Künstliche Intelligenz wird die Fähigkeit von Maschinen bezeichnet, menschliche Wahrnehmung und Handeln wie Lernen, das Lösen von Problemen nachzuahmen. Basis dafür sind Algorithmen. Anwendungsbeispiele für Künstliche Intelligenz sind Roboter oder auch autonome Fahrzeuge. KI ist in der Lage, komplexe Situationen etwa im Stromnetz nicht nur zu „verstehen“, sondern auch die weitere Entwicklung zu prognostizieren und die optimalen operativen Maßnahmen zu berechnen.
Maschinelles Lernen ist eine Schlüsseltechnologie der Künstlichen Intelligenz und meint die Entwicklung von Modellen mittels Mustererkennung; die Voraussetzung dafür, sind große Datenmengen. Deep Learning wiederum ist ein Teilgebiet des Maschinellen Lernens und arbeitet mit künstlich erzeugten neuronalen Netzwerken um Muster zu erkennen. (Quelle: acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften e. V, 2020: 44)
Digitale Transformation in der Stadt
Die digitale Transformation in der Stadt reicht in so gut wie alle Bereiche und Handlungsfelder einer Stadt hinein. Voraussetzungen für einen hohen Digitalisierungsgrad sind unter anderem das Vorhandensein der entsprechenden digitalen Infrastruktur wie Breitbandtechnologien (zum Beispiel Glasfaser-Technologie und 5G für die mobile Internetversorgung), die Möglichkeit der Datengenerierung, Echtzeitdatenmanagement und Verarbeitung von Rohdaten und Verschränkung unterschiedlicher Datensätze (Big Data). Beispiele sind Verkehrsdaten (Daten von Bikenutzung, Parkplatzsuche etc.), die mit Daten vernetzt werden, die durch das Internet der Dinge (IOT) (vernetzte Maschinen, Anlagen, Fahrzeuge, und Roboter), Soziale Netzwerke und diverse Online-Portale, Applikationen (Apps) generiert werden.
Treiber der Digitalisierung
Treiber dieser Entwicklung sind Forschung, Technologiekonzerne und die Anwendbarkeit bzw. die Anwendung. Nach zwei Jahren Corona Pandemie zeigt sich, dass auch sie vor allem in der Arbeitswelt und Bildung ein starker Treiber der Digitalisierung war und ist. Auch der von Klimaforscher:innen geforderte Systemwechsel in Richtung Dienstleistungen könnte ebenfalls zum Treiber werden. Darunter ist zu verstehen, dass das Teilen von Produkten, wenn es um Klimaschutz geht, zielführender ist als das Besitzen, denn dadurch kann der Material- und Energieaufwand der Industrieproduktion gesenkt werden (siehe Riahi, K., 2021). Das bedeutet nicht notwendigerweise, dass die Industrie weniger Einnahmen hat. Die Qualität und die Auslastung der Produkte wäre eine ganz andere. Statt zehn billige Rasenmäher zu produzieren, wird ein Rasenmäher produziert, der die ganze Zeit verwendet wird und der ganz andere Qualitätsstandards erfüllt“ (siehe Riahi, K., 2021). Voraussetzungen dafür sind laut (Riahi, K., 2021) möglichst viele vernetzte Apps.
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