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Wir sind Gestalter, Macher und Berater in Zeiten der Digitalisierung.

Intervall erforscht komplexe Fragestellungen und neue Lösungsräume. Wir kombinieren Methoden aus Design und Computational Thinking. Gemeinsam mit unseren Kunden entwickeln wir digitale Produkte. Unser Antrieb: die Mitgestaltung unserer zukünftigen digitalen Gesellschaft.

Datenvisualisierung von Widerstandsmessungen
Datenvisualisierung von Widerstandsmessungen

Digital. System. Vertrauen.

Wir sind digital.

Die Digitalisierung ermöglicht die domänenübergreifende Vernetzung verschiedenster Objekte. Dabei werden Produkte und Dienstleistungen aus der analogen Welt ins Digitale überführt. Sie erhalten eine digitale Repräsentanz. In diesem Moment verlieren sie ihre dinglichen Einschränkungen: Im Digitalen können Objekte beliebig vervielfältigt, bewegt, verändert und miteinander verknüpft werden. Es öffnen sich neue Gestaltungsspielräume, die zuvor konzeptionell undenkbar oder technisch unmöglich waren.

Wir denken systemisch.

Produkte müssen im Rahmen der Digitalisierung immer auch systemisch gedacht werden – das heißt, im Kontext ihrer bestehenden und möglichen Verknüpfungen. Dadurch können die Eigenschaften des Digitalen voll ausgenutzt werden und es entsteht neuer Wert. Die Digitalisierung ist daher im Wesentlichen eine Systemisierung. Es geht im Kern darum, zuvor unabhängige Komponenten (Dinge, Eigenschaften, Abläufe, Regeln, ...) aus unterschiedlichen Domänen in neuen Systemen zusammenzuführen und miteinander interagieren zu lassen, um so neue Lösungen auf alte und neue Fragestellungen zu schaffen.

Wir stiften Vertrauen.

Die zunehmende Vernetzung von digitalen und analogen Objekten führt aber auch zu einer ansteigenden Komplexität der damit verbundenen Systeme. Nutzer von digitalen Produkten und Services können die dahinterliegenden Mechanismen nicht mehr begreifen. Sie sind darauf angewiesen den jeweiligen Anbietern zu vertrauen, was aktuell in beindruckender Breite geschieht. Heute und in Zukunft geht es darum, dieses Kundenvertrauen durch transparente und sichere Gestaltung nachhaltig aufrecht zu erhalten.

Innovations-
Beratung
Produkt-
Vision
Advanced
Analytics
Produkt-
Entwicklung
Strategische Ebene
Operative Ebene
Unternehmens-Perspektive
Kunden-Perspektive
Unsere Arbeit über vier Felder.

Mit unserer langjährigen Erfahrung beraten wir Kunden auf strategischer Ebene und finden für interne und externe Projekte innovative Lösungsansätze und Produktvisionen.
Auf operativer Ebene schaffen wir konkreten Mehrwert, indem wir Unternehmensprozesse mit fortschrittlichen Analysen betrachten (Advanced Analytics) und mit einem starken Netzwerk an Partnern kleinere und mittlere Produktentwicklungen vorantreiben.

Mit diesen vier Feldern und deren Kombination begleiten wir unsere Kunden von der Planung bis zur Umsetzung mit individuellen Lösungen.

Wir sind Experten des Digitalen und helfen unseren Kunden, die Digitalisierung für sich zu nutzen.

Grafische Visualisierung einer Datenerhebung
Makroaufnahme eines gebondeten Mikroelektronic-Chips
Elektronikkomponenten für Hardware-Prototyping
Kartenausschnitt einer Open Street Map Overpass API Anfrage
Mathematik
Ausschnitt von Formeln mathematischer Funktionen
Datenvisualisierung von Twitter-Nachrichten
Ausschnitt eines User Interface Designs
Ausschnit eines User Experience Designs
iPhone App für einen Use Case zum Thema Autonomes Fahren
Ausschnitt eines Codes funktionaler Programmierung
Open Street Map Overpass API; Hardware-Prototypen; Mikroelektronik; Daten erheben; User Interface Design; Daten-Visualisierung; Mathematische Funktionen; User Experience Design; Konzept & Design für Apps; Funktionale Programmierung.

Wir haben gelernt, dass Methoden aus Design und Computational Thinking sich wechselseitig bereichern: Der klassische Designprozess profitiert von der Stringenz des datengetriebenen Computational Thinking und kann hiermit vernetzte und komplexe Systeme besser gestalten. Durch Design erhält der Prozess des Computational Thinking seine menschliche Dimension im Gestaltungsprozess. In ihrem Zusammenwirken entsteht unser Ansatz zur Gestaltung einer digitalen Welt.

Computation.
Design.

Kunst und Wissenschaft bieten zwei unterschiedliche Perspektiven auf die »Conditio humana« – darauf, was es heißt, Mensch zu sein. Sie bilden ein konstruktives Spannungsverhältnis und spiegeln die menschliche Dialektik von Ratio und Emotion, von Kopf und Bauch wieder. Ähnlich stehen sich Design und Computational Thinking gegenüber und bieten unterschiedliche Blickwinkel und Werkzeuge.

In unserer Arbeit kombinieren wir Methoden aus Design und Computational Thinking:

Der Designprozess leitet uns durch Kreativität und gegenseitige Inspiration. Um Probleme und Fragestellungen zu verstehen, verwenden wir Methoden aus der nutzerorientierten Gestaltung. Wir sprechen mit Menschen, beobachten deren Verhalten und werten die Ergebnisse basierend auf unseren Erfahrungen aus.

Durch Computational Thinking erhalten wir neue Erkenntnisse. Strukturiertes Eintauchen in die jeweiligen Domänen, sowie quantitative Recherchen und Datenanalysen helfen uns, grundsätzliche Zusammenhänge und komplexe Systeme zu verstehen. Wir überprüfen unsere Thesen mit Hilfe von Algorithmen, Modellen und Simulationen.

Schließlich geben wir den neuen Ideen und Konzepten eine Form. Jede Lösung ist anders: Präsentationen, Prototypen, Apps, ... aber auch Podcasts und Veranstaltungen. Durch klare Kommunikation und schlüssiges Storytelling werden Visionen greifbar.

Design

Computational

[1] Aufnehmen & Verstehen

User Research

Empathie

Daten erheben

Daten analysieren

[2] Konzipieren & Gestalten

Kreativität

Brainstorming

Human-Centered

Stringenz & Struktur

Algorithmen & Machine Learning

Modelle & Simulationen

[3] Formgeben & Umsetzen

Ausgestalten

Storytelling

Programmieren

Prototyping

Emotion

Simplizität

Ästhetik

Ratio

Geschwindigkeit

Automation

Jedes Projekt ist individuell und bedarf unterschiedlicher Methoden und Werkzeuge.
“Computational Thinking will be remembered as probably the most important intellectual achievement of the 21st century.”

— Stephen Wolfram
im Gespräch mit Howard Gardner, 6. November 2017

Pure Data Patch als Beispiel für Computational Thinking
Stringentes und strukturiertes Arbeiten mittels Computational Thinking.
Situation eines Kreativ-Workshops als Beispiel für Design Thinking
Der Designprozess setzt auf Kreativität.

Der Mensch ist eine
Maschine. Der
Mensch ist keine
Maschine.

Man kann die Welt mechanistisch begreifen, als eine Abfolge von Ursache–Wirkungs-Ketten, quasi als Ergebnis ständiger Ausführung einer Routine. In diesem Bild ist der menschliche Körper eine chemisch-biologische Maschine und der Verstand ein sich daraus ergebendes System zur Informationsprozessierung. Passend dazu vertritt die moderne Psychologie die Auffassung, dass neuronale Berechnungen die menschliche Wahrnehmung und damit den Bewusstseinszustand ausmachen. Demnach wäre Kognition und Bewusstsein eine Art Berechnung, eine »Computation« (computational theory of mind [1]).

Allgemein lässt sich Computation losgelöst von der jeweiligen physikalischen Implementierung diskutieren. Man spricht von Turing-vollständigen Maschinen, welche “computationally universal”[2] sind. CPUs sind dafür das gängige Beispiel. Die Implementierung menschlichen Bewusstseins hingegen ist an genau einen »biologischen Computer« gebunden, nämlich das zugehörige menschliche Hirn mit seinen Neuronen (biological computing [3]).

Der Mensch und sein Verstand ist allerdings weit davon entfernt, die Funktionsweise dieses »biologischen Computers« zu begreifen, falls dies überhaupt möglich sein sollte. Emerson M. Pugh hat dies in einem Zitat so formuliert: “If the human brain were so simple that we could understand it, we would be so simple that we couldn’t.”

Dieser Umstand reflektiert sich auch in der Struktur unserer Wissenschaften. Psychologie, Soziologie und Ethnologie lassen sich nicht im reduktionistischen Sinne in die Biologie, Chemie und Physik überführen. Die Naturwissenschaften sind durch mehrfache Emergenzgrenzen [4] von den Sozialwissenschaften getrennt.
Die sich hieraus ergebende Kluft zwischen den Wissenschaftsbereichen lädt ein, die verschiedensten Fragestellungen in der Welt von deren Rändern aus zu betrachten. Auf der einen Seite können wir eine menschliche Perspektive einnehmen, Verhaltensforschung betreiben, Bedürfnisse analysieren oder ethnologische Studien anstellen. Auf der anderen Seite können wir fundamentale naturwissenschaftliche Zusammenhänge erforschen, Experimente aufsetzen und Messreihen durchführen. Es sind zwei verschiedene Perspektiven auf die Welt.

Hier sehen wir Parallelen zu den oben beschriebenen Ansätzen des Design und Computational Thinking, welche ebenfalls zwei Perspektiven zur Annäherung an verschiedenste Fragestellungen in der Welt darstellen. Design nähert sich von der menschlichen Seite und stellt den Nutzer in den Mittelpunkt, während beim Computational Thinking wie eine Maschine gedacht wird und Daten im Mittelpunkt stehen. Zwei komplementäre Ansätze treffen aufeinander: Intuition, Kreativität, Emotionalität, Empathie und Kunst auf der einen Seite – Stringenz, Analytik, Rationalität, Präzision, Wissenschaft auf der anderen.

Dieser Vergleich hat seine Grenzen und will keinesfalls den Sozialwissenschaften ihre Stringenz absprechen, genauso wenig wie er die Bedeutung der Intuition in den Naturwissenschaften vernachlässigen möchte. Er ist vielmehr als Metapher und Anregung für den Leser zu verstehen, und möge insbesondere bei Nichtgefallen als Einladung zur Diskussion verstanden werden.

Intervall ist interdisziplinär.

Jonas Heuer & Daniel Kaercher
Jonas Heuer & Daniel Kaercher

Jonas Friedemann Heuer
Gründer & Geschäftsführer
Designer

heuer@intervall.io
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Dr. Daniel Fabian Kärcher
Gründer & Geschäftsführer
Physiker

kaercher@intervall.io
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