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Warum der digitale Wandel evolutionär verläuft

Warum der digitale Wandel evolutionär verläuft

Der Versuch, etablierte Organisationen digital zu transformieren, führt oft zu enttäuschten Erwartungen. Eine digitale Evolution ist Erfolg versprechender.

 

In diesem Blogpost stellen wir das grundlegende Verständnis, wie sich der digitale Wandel vollzieht, auf den Prüfstand.

 

Defizite bei der Digitalisierung

Defizite bei der Digitalisierung haben in unserem Land viele Ursachen. Offensichtlich fehlen auf der politischen Ebene sowohl ein Konzept zur Koordination der verschiedenen Ministerien als auch ein Ansatz zur Umsetzung notwendiger Programme.1 Aber auch beim Technologietransfer von der Grundlagenforschung zu praktischen Anwendungen klaffen Anspruch und Wirklichkeit weit auseinander. So hat z.B. das mit vielen Millionen Euro geförderte Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) den Trend zum maschinellen Lernen verpasst.2

Neben diesen Versäumnissen geht aber auch das grundlegende Verständnis des digitalen Wandels möglicherweise von falschen Annahmen aus. Eine solche Fehleinschätzung ist die Vorstellung vieler Beobachter, die Digitalisierung verlaufe in Form einer Transformation.

 

Digitale Transformation oder Evolution?

Ohne Zweifel gehört die Digitalisierung zu den großen Herausforderungen für Organisationen. Es mehren sich jedoch die Stimmen von Praktikern, die meinen, der weit verbreitete Begriff digitale Transformation sei inzwischen zu einem Schlagwort mit unklarer Bedeutung geworden, das in die Irre führe und vielleicht sogar den Wandel gefährde.3 Immerhin spreche man seit rund fünfzig Jahren von Digitalisierung und ein Ende dieses Prozesses ist nicht absehbar.

Außerdem passe der Begriff digitale Evolution (oder Entwicklung) besser, da offene Systeme ständig in Bewegung sind. Hieraus resultiere die Bedeutung der Fähigkeit umzudenken, die den Erfolg von Digitalunternehmen ausmache. In einer Reihe von Branchen wie z.B. dem Handel komme es auch nicht zu einem vollständigen Wandel vom Analog- zum Digitalgeschäft, wie der Begriff Transformation suggeriere, sondern zu einer spezifischen Verbindung von analogen und digitalen Elementen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist, dass digitale Transformationsprogramme oft nicht die mit diesem Begriff verbundenen hohen Erwartungen erfüllen. Dennoch hält sich die Vorstellung von einer umfassenden Transformation etablierter Organisationen ausgehend von digitalen Technologien hartnäckig.4

Häufig spricht man auch von einer notwendigen digitalen Transformation, wenn, wie z.B. in der öffentlichen Verwaltung, über Jahrzehnte versäumt wurde, notwendige Maßnahmen umzusetzen. In diesem Kontext hat der Begriff eine reaktive Komponente, die auf Führungsdefizite hindeutet.

Besorgniserregend ist darüber hinaus, dass der Begriff einer digitalen und auch ökologischen Transformation aller Lebensbereiche gerne von politischen Gruppierungen benutzt wird, die eigentlich einen umfassenden Systemwechsel mit radikalen Veränderungen anstreben. Transformation ist hier ein Tarnbegriff, der in Wahrheit eine politische Machtverschiebung meint, dies aber nicht offen ausspricht.

 

Gemeinsamkeit und Unterschiede

Beim Thema Digitalisierung hat die Managementlehre den Transformationsbegriff relativ unkritisch aus der Politikwissenschaft übernommen.5 Daher gehen wir der Frage nach, was mit Transformation und was mit Evolution gemeint ist. Hieraus ergeben sich die Unterschiede zwischen einer digitalen Transformation und einer digitalen Evolution.

Eine Gemeinsamkeit beider Konzepte ist die Anwendung digitaler Querschnittstechnologien, deren Ursprünge z.B. bei der Künstlichen Intelligenz in den 1950er Jahren und beim Internet der Dinge in den 1990er Jahren liegen.6 Insbesondere die Konvergenz dieser Technologiefelder zu einer Artificial Intelligence of Things (AIoT) hat einen starken Einfluss (Impact) auf Wirtschaft, Politik und Gesellschaft. So sind digitale Technologien zu einer wichtigen Quelle für Wettbewerbsvorteile von Unternehmen und den Wohlstand von Staaten geworden.

Der Begriff Transformation beschreibt die grundlegende Veränderung z.B. eines politischen Systems oder des Geschäftsmodells eines Unternehmens. Eng mit diesem Begriff verknüpft ist die Vorstellung des Übergangs (Transition) von einem (Gleichgewichts-)Zustand zu einem anderen. Oft geht dies einher mit einer negativen Bewertung des alten und einer positiven Bewertung des neuen Zustands. Ein Beispiel ist die Unterscheidung zwischen der Old Economy und einer New Economy um die Jahrtausendwende. Eine solche negative Bewertung des alten Zustands führt nicht selten zum Widerstand der betroffenen Akteure und der Entstehung von Blockaden z.B. von Teilen der etablierten Organisation gegenüber neuen Digitaleinheiten.

Interessant ist auch, dass Unternehmen, deren Geschäftsmodell von einer digitalen Disruption bedroht ist, wie z.B. in der Tourismusbranche oder im Handel, häufig nicht mit einer umfassenden Transformation reagieren, sondern mit einer hybriden Strategie, die die Fortsetzung des analogen Geschäfts mit einer schrittweisen Digitalisierung kombiniert. So hat der Lebensmittelhändler Rewe vor knapp sieben Jahren das damalige Start-up Commercetools akquiriert, das Software für den elektronischen Handel entwickelt und heute sehr erfolgreich ist. Rewe-Chef Lionel Souque ist der Meinung, der Tanker Rewe brauche viele kleine Schnellboote. die ungefähr in die gleiche Richtung fahren, denen man aber ansonsten Freiheiten lässt.5 Diese Strategie lässt sich eher als digitale Evolution beschreiben.

 

Lernprozess Innovationsstrategie

 

Als Evolution bezeichnet man allgemein die schrittweise Weiterentwicklung z.B. von biologischen, technischen, wirtschaftlichen oder sozialen Systemen. Evolution ermöglicht eine Bewältigung von Komplexität durch geeignete Rahmenbedingungen und eine stärker selbstorganisierte Zusammenarbeit der Akteure. Im Mittelpunkt stehen gemeinsame ergebnisoffene Lernprozesse ausgehend von Hypothesen, die getestet werden. Eine zentrale Erkenntnis der neueren Komplexitätstheorie ist, dass dieses Erfolgsmuster nicht auf die Evolution von biologischen Systemen beschränkt ist, sondern auch für Organisationen und Volkswirtschaften gilt.8 Dabei ist wichtig, dass ein evolutionärer Ansatz die Verbindungen (Konnektivität) zwischen Systemen, ihren Bausteinen und den relevanten Akteuren (Stakeholdern) fördert.9 Deshalb erscheint das Konzept einer Evolution oder Koevolution besser als ein transformativer Ansatz für die Digitalisierung von politischen und wirtschaftlichen Systemen geeignet.

 

Disruptive Geschäftsmodelle und eine neue Phase der Produktivitätssteigerung

Eine solche digitale Evolution von Unternehmen vollzieht sich gegenwärtig in zwei wichtigen Handlungsfeldern, die miteinander verbunden sind. Der Fokus des ersten Handlungsfeldes, das mit dem Online-Handel (E-Commerce) Mitte der 1990er Jahre begonnen hat, liegt bei der Disruption durch innovative Geschäftsmodelle und dort insbesondere bei den Bausteinen Wertversprechen, Kundenkanäle und Art der Gewinnerzielung.10

Das zweite Handlungsfeld startete als Weiterentwicklung des Business Process Reengineering Ende der 1990er Jahre mit dem Process Mining. Der 2011 geprägte Begriff Industrie 4.0 betonte die Bedeutung von Anwendungen in der Produktion. Aus einer Verknüpfung dieser Ansätze mit der AIoT-Technologie Robotic Process Automation (RPA) hat sich eine neue Phase der Produktivitätssteigerung entwickelt.11 Das Münchner Start-up-Unternehmen Celonis bezeichnet dies als Execution Management System (EMS), SAP spricht von Business Process Intelligence (BPI). Parallel zu dieser Digitalisierung der Prozesse entwickelten sich die Anbieter von Low-Code-Software weiter. So wurde z.B. das israelische Start-up-Unternehmen Monday.com bei seinem Börsengang in den USA mit sieben Milliarden Dollar bewertet.12

 

 

Die Disruption durch innovative Geschäftsmodelle geht vor allem von Start-ups und den großen Tech-Konzernen aus. Da die angegriffenen etablierten Unternehmen Ausmaß und Geschwindigkeit der Disruption schwer einschätzen können, reagieren sie häufig mit dem Aufbau von Corporate Digital Units, die in der Regel einen kulturellen Abstand zur Basisorganisation haben.13 Viele Unternehmen befinden sich gegenwärtig in dieser Phase, Andere wie z.B. Daimler haben sich bereits wieder von einem solchen Ansatz verabschiedet und setzen auf die innovative Weiterentwicklung des Kerngeschäfts.14

 

Die digitale Architektur als Barriere

Eine bedeutende Barriere für die von einer Disruption des eigenen Geschäfts-modelles betroffenen Unternehmen ist ihre digitale Architektur. Häufig existiert keine zentrale Technologie- und Daten-Plattform oder man befindet sich in einer großen Abhängigkeit von Plattform-Partnern, die einen wichtigen Teil der KI-basierten Wertschöpfung übernehmen.15

Die Relevanz dieser Barriere resultiert unter anderem daraus, dass eine weiterentwickelte digitale Architektur das Bindeglied zwischen innovativen Geschäftsmodellen und produktiveren Prozessen bildet.

 

Zunehmende Bedeutung von Business Process Intelligence

Wichtige Impulse für das Process Mining sind von dem niederländischen Professor Wil van der Aalst ausgegangen, der an der RWTH Aachen die Gruppe Process and Data Science leitet.16 In Verbindung mit Robotic Process Automation entstehen in praktisch allen Branchen und auch im öffentlichen Sektor neue Möglichkeiten zur Steigerung der Produktivität von Kernprozessen. Der Co-Geschäftsführer von Celonis, Bastian Nominacher schätzt, dass der adressierbare Markt 60 bis 70 Milliarden Dollar groß ist.17 Wil von der Aalst arbeitet neben seiner Tätigkeit an der RWTH Aachen als Chef-Wissenschaftler für Celonis.18

Nach der Übernahme des Start-ups Signavio sieht SAP den Geschäftsbereich Business Process Intelligence als Kern seines Geschäftsmodells.19 Natürlich wird es bei dieser neuen Phase einer AIoT- getriebenen Produktivitätssteigerung Pioniere und Nachzügler geben. Leider gehören zu den Nachzüglern in Deutschland auch die öffentlichen Verwaltungen, für die das Thema eine große Herausforderung darstellt.

Ein konnnektives Management, das disruptive Geschäftsmodelle und produktivere Prozesse verbindet, entwickelt den seit langem bekannten Ambidextrie-Ansatz weiter, der eine Balance zwischen Exploration und Exploitation anstrebt.20 Die großen Digitalkonzerne setzen dabei auf das Rahmenkonzept einer Plattform-Organisation mit agilen Teams.21

 

Führungskompetenzen bei einer digitalen Evolution

Möglicherweise hat sich der Begriff der digitalen Transformation so lange gehalten, weil er gut zu einem machtdominierten traditionellen Management passt, bei dem die Chefetage strategische Pläne entwickelt, die die „Untergebenen“ dann umsetzen. Diese Vorstellung ist natürlich so heute nicht mehr zeitgemäß. In meiner 1991 erschienenen Habilitation habe ich die notwendig erscheinende Weiterentwicklung des strategischen Managements zu einer evolutionären Führung beschrieben.22 Im Mittelpunkt stehen dabei die Gestaltung eines Ordnungsrahmens für gemeinsame Lernprozesse und das Hinterfragen von Annahmen.

Dreißig Jahre später argumentiert der Organisationspsychologe und Wharton-Professor Adam Grant ähnlich. Er unterscheidet zwischen den Mindsets von Predigern, Politikern, Staatsanwälten und Wissenschaftlern. Der Mindset traditioneller Manager gleiche dem der drei erstgennanten Berufsgruppen. Dabei bestehe aber immer die Gefahr einer Selbstüberschätzung. Der Mindset erfolgreiche Start-ups und Digital-Unternehmer ähnele hingegen eher dem von Wissenschaftlern. Charakteristisch für deren Mindset seien Zyklen des Überdenkens, die durch Demut. Zweifel und Neugier geprägt sind.23

 

Lernprozess Innovationsstrategie

 

Ein solcher Rethinking Cycle anstelle des Overconfidence Cycle bildet die Grundlage für eine erfolgreiche digitale Evolution. Der Overconfidence Cycle kann hingegen leicht zu der irrigen Annahme führen, der Prozess einer digitalen Transformation sei abgeschlossen.

Für Deutschland, das sich ja gerne als Land der Denker, Wissenschaftler und Ingenieure sieht, sind das eigentlich gute Nachrichten. Es wäre allerdings notwendig, bei der Vermittlung von Führungskompetenzen stärker auf evolutionäre Zyklen des Überdenkens und agile Umsetzungsprozesse zu setzen.

 

Fazit

  • Die Digitalisierung verläuft eher nach dem Muster einer digitalen Evolution als dem einer digitalen Transformation
  • Die beiden miteinander verbundenen Handlungsfelder einer digitalen Evolution sind die Disruption durch innovative Geschäftsmodelle und eine Produktivitätssteigerung mit Business Process Intelligence
  • In beiden Handlungsfeldern spielt die Gestaltung eines Ordnungsrahmens für gemeinsame Lernprozesse eine zentrale Rolle
  • Wichtige Führungskompetenzen erfolgreicher Digital-Unternehmer sind die Moderation von Zyklen des Überdenkens von Hypothesen und eine Förderung agiler Umsetzungsprozesse

 

Literatur

[1] Alvares de Souza Soares, P., Kyriasoglou, C.: Systemausfall im Kanzleramt. In: Manager Magazin, Oktober 2021, S. 78-84

[2] Scholz, C.: Anspruch und Realität. In: Handelsblatt, 20. September 2021, S.12-13

[3] MacInnes, B.: Digital Transformation or Digital Evolution. In: MicroScope, 1. April 2021

[4] Saldanha, T.: Why Digital Transformations Fail – The Surprising Disciplines of How to Take Off and Stay Ahead, Oakland 2019

[5] Sandschneider, E.: Stabilität und Transformation politischer Systeme – Stand und Perspektiven politikwissenschaftlicher Transformationsforschung, Wiesbaden 1995

[6] Kaufmann, T., Servatius, H.G.: Das Internet der Dinge und Künstliche Intelligenz als Game Changer – Wege zu einem Management 4.0 und einer digitalen Architektur, Wiesbaden 2020, S. 3ff.

[7] Kolf, F.: Rewe baut Tech-Einhorn auf. In: Handelsblatt, 13./15./16. Mai 2021, S. 22

[8] Beinhocker, E.D.: Die Entstehung des Wohlstands – Wie die Evolution die Wirtschaft antreibt, Landsberg am Lech 2007

[9] Servatius, H.G.: Komplexitätsbewältigung als Treiber eines Connective Managements. In: Competivation Blog, 31.03.2021

[10] Kaufmann, Servatius, a.a.O., S. 31 ff.

[11] Kaufmann, Servatius, a.a.O., S. 93 ff.

[12] Jahn, T.: Workflow-Software zum Selberbauen. In: Handelsblatt, 14. Juni 2021, S. 44

[13] Kaufmann, Servatius, a.a.O., S. 73 ff.

[14] Kyriasoglou, C.: Ausgebremst. In: Manager Magazin, Februar 2020, S. 62-66

[15] Iansiti, M., Lakhani, K.R.: Competing in the Age of AI – Strategy and Leadership When Algorithms and Networks Run the World, Boston 2020

[16] van der Aalst, W.M.P.: Process Mining – Data Science in Action, Second Edition, Heidelberg 2016

[17] Holzki, L.: Celonis-Chef: „Wir haben noch viel größere Visionen“. In: Handelsblatt, 4./5./6. Juni 2021, S. 16-17

[18] Holzki, L.: Chefwissenschaftler für das wertvollste Start-up. In: Handelsblatt, 25. August 2021, S. 46

[19] Kapalschinski, C., Kerkmann C.: SAP will Milliardenzukauf zum Zukunftskern machen. In: Handelsblatt, 1. Juni 2021, S. 21

[20] Tushman, M.L., O’Reilly C.A.: Ambidextrous Organization – Managing Evolutionary and Revolutionary Change. In: California Management Review, 1996, Nr. 4, S. 8-30

[21] Servatius, H.G.: Die Ressourcen-Plattform mit agilen Teams als neue Organisationsform. In: Competivation Blog, 12.01.2021

[22] Servatius, H.G.: Vom strategischen Management zur evolutionären Führung – Auf dem Wege zu einem ganzheitlichen Denken und Handeln, Stuttgart 1991

[23] Grant, A.: Think Again – The Power of Knowing What You Don’t Know, London 2021, S. 27ff.

Die Ressourcen-Plattform mit agilen Teams als neue Organisationsform

Die Ressourcen-Plattform mit agilen Teams als neue Organisationsform

Eine klassische Regel sagt, die Struktur folge der Strategie. Aber auch das operative Management kann am Beginn der Organisationsgestaltung stehen.

 

In diesem Blogpost beschreiben wir, wie digitale Architekturen den Ausgangspunkt für das Entstehen einer neuen Organisationsform bilden.

 

Wettbewerbsvorteile mit digitalen Architekturen

Der Schweizer Start-up Alunid hat eine digitale Lösung für die „atmende“ Energieversorgung entwickelt. Dabei werden der Verbrauch, die Produktion und die Speicherung von Energie aus erneuerbaren Quellen mit Hilfe einer Internet of Things (IoT-) Plattform aufeinander abgestimmt. Die verwendeten Daten verbleiben in der Schweiz.1

Ein anderes Beispiel aus dem Energiesektor liefert der britische Anbieter Octopus, bei dem eine Künstliche Intelligenz (KI-) Plattform die agile Gestaltung komplexer Tarife und damit Kostenvorteile ermöglicht.2 Octopus nutzt die Cloud des Marktführers Amazon Web Services (AWS).

Abzuwarten bleibt, ob nationale Cloud-Initiativen oder das europäische Gaia-X-Programm gegenüber den US-amerikanischen und chinesischen Cloud-Anbietern AWS, Microsoft, Google und Alibaba an Einfluss gewinnen.3

Beide Beispiele zeigen, dass die Konvergenz von IoT- und KI-Technologien und die Gestaltung digitaler Architekturen zu einer wichtigen Quelle für Wettbewerbsvorteile werden.4 Darüber hinaus ist das operative Management mit innovativen IT-Architekturen ein Treiber neuer Organisationsformen.

 

Das operative Management als Treiber neuer Organisationsformen

Am Beginn dieser Entwicklung standen Internet-Giganten wie Amazon, die seit langem mit digitalen Architekturen für eine KI-basierte Wertschöpfung arbeiten. Ein solches Operating Model ermöglicht neben erweiterten Scale- und Scope Advantages vielfältige Möglichkeiten für radikale Innovationen und eine Produktivitätssteigerung ausgehend von KI-Technologien.

Den Kern einer solchen digitalen Architektur bildet eine zentrale Daten- und Technologie-Plattform. Über Application Programming Interfaces (APIs) arbeitet dieser zentrale Baustein Hand in Hand mit dezentralen, agilen Teams, die sich vor allem um innovative Kundenlösungen kümmern.5

Die Frage ist, welche Implikationen sich aus diesem Operating Model mit digitaler Architektur für die Organisation von Unternehmen und die Gestaltung nachhaltiger Innovationsökosysteme ergeben.6

 

Bausteine einer agilen Plattform-Organisation

Interessanterweise ist in einigen der wertvollsten Unternehmen der Welt ein neues Organisationskonzept entstanden, dessen Ausgangspunkt die skizzierten digitalen Architekturen bilden. Beispiele aus den USA sind neben Amazon Facebook und Google. Aber auch chinesische Unternehmen wie Alibaba, Didi, Huawei und Tencent haben ähnliche Organisationsmodelle realisiert.

Dieses neue Organisationskonzept einer agilen Plattform-Organisation besteht aus den folgenden drei Bausteinen, die sich ergänzen:

  1. Einer zentralen Ressourcen-Plattform
  2. einem internen Netzwerk agiler Teams und
  3. einem externen Partner-Netzwerk

Das Grundmodell kann entsprechend der Markt- und Wettbewerbssituation unterschiedliche Ausprägungen haben.7

Lernprozess Innovationsstrategie

In der Ressourcen-Plattform ist die zentrale digitale Architektur gebündelt und die Daten-Cloud angesiedelt. Hier werden gemeinsame Standards für die dezentralen Teams erarbeitet, und es erfolgt eine Unterstützung von Funktionen, wie z.B. der datenbasierten Markenführung. Wichtige Stakeholder-Beziehungen z.B. zu Politik und Gesellschaft werden von hier koordiniert.

Das interne Netzwerk agiler Teams ist vor allem für Kundenaktivitäten und dezentrale Innovationen verantwortlich. Dies gilt sowohl für das Wachstum in reifen Geschäften als auch für die Erschließung neuer Geschäftsmöglichkeiten. Ein gemeinsames Kennzeichen dieses Organisationsbausteins ist die Arbeit nach agilen Prinzipien.

Auf der anderen Seite der Ressourcen-Plattform steht das externe Netzwerk der Wertschöpfungspartner. Neben den klassischen Partnern in F&E und Produktion gehören zu diesem Netzwerk vor allem IT-Partner und App-Entwickler.

 

Zusammenarbeit mit einem unternehmerischen Staat

Für europäische Unternehmen in Branchen, die forschungsintensiv und von öffentlicher Regulierung abhängig sind, wie dem Energiesektor, stellt sich die Frage, mit welchem auf gemeinsamen Werten aufbauenden Governance-Modell die Erreichung der angestrebten Nachhaltigkeitsziele am besten gelingt.

Partner von Unternehmen mit agiler Plattform-Organisation könnte ein unternehmerischer Staat sein, der im Rahmen eines symbiotischen Ökosystems seinen Beitrag zur Erforschung risikoreicher radikaler Innovationen leistet, an deren Nutzung partizipiert und durch eine ausgewogene Regulierung die Vermarktung von Nachhaltigkeitsinnovationen fördert.8 Den politischen Rahmen hierfür bildet in den Ländern Europas eine sozial-ökologische Marktwirtschaft.

 

Auf dem Weg zu einem Connective Management

Eine wichtige Aufgabe von Führungskräften als Strategen, Kultur-Entwicklern, Organisationsarchitekten und Talent-Managern besteht darin, dafür Sorge zu tragen, dass die Verbindungen zwischen den skizzierten Organisationsbausteinen und relevanten Stakeholdern gut funktionieren. Eine entscheidende Rolle spielt dabei die persönliche Vorbildfunktion. Man kann daher festhalten, dass in einer Reihe innovativer Unternehmen außerhalb von Europa eine neue Organisationsform entstanden ist, die am besten mit einem Connective („verbindenden“) Management funktioniert.

Daher stellt sich eine weitere Frage nämlich nach der Relevanz und Anpassung eines solchen Organisations- und Managementkonzepts an die Situation und die politischen Rahmenbedingungen europäischer Unternehmen.

Vielleicht ergibt sich aus der neuen Organisationsform sogar ein weiterentwickeltes strategisches Management, das stärker auf Verbindungen setzt.

 

Digitaler Wandel in etablierten Unternehmen

Der digitale Wandel erfolgt in vielen etablierten europäischen Unternehmen über die Zwischenform von Digitaleinheiten mit kulturellem Abstand zur Basisorganisation. Nach einer solchen Experimentierphase mit Corporate Digital Units gibt es in einigen erfolgreichen Unternehmen Hinweise auf eine Evolution der Organisation in Richtung auf Ressourcen-Plattformen mit agilen Teams.

Ein Beispiel ist Bosch. Mit seiner IoT Cloud ist Bosch auf dem Weg zu einer Internet of Things Company. Das bedeutet, dass eine eigene IoT-Infrastruktur die Basis für unterschiedliche Anwendungsmuster bildet. Außerdem arbeitet Bosch seit langem mit agilen Methoden und erprobt die Skalierung von agilen Innovationsteams. Wichtig ist darüber hinaus, dass Führungskräfte bei Bosch in ihrer Arbeit selbst agile Prinzipien anwenden. Seine Software- und Elektronik-Kompetenz bündelt Bosch in einer neuen Geschäftseinheit. Dies sind wichtige Schritte in Richtung auf eine agile Plattform-Organisation.9

Spannende Fragen sind, ob sich die skizzierte Organisationsform und das Konzept eines Connective Management in etablierten europäischen Unternehmen durchsetzen werden, welche Entwicklungsmuster sich dabei abzeichnen, ob bestimmte Branchen hierfür besonders geeignet erscheinen und welche Führungskompetenzen hierzu erforderlich sind.

Mit diesen Fragen beschäftigen wir uns gemeinsam mit befreundeten Hochschullehrern in einem praxisorientierten Forschungsprogramm, das unsere Beratungsprojekte und unser Führungskräfte-Mentoring begleitet.

Sollten wir Ihr Interesse geweckt haben, freuen wir uns auf einen weiteren Gedankenaustausch.

 

Fazit

  • Internet-Giganten wie Amazon haben eine digitale Architektur für die KI-basierte Wertschöpfung realisiert
  • Diese Art des operativen Managements hat den Weg für Ressourcen-Plattformen mit agilen Teams als neuer Organisationsform bereitet
  • Die Zusammenarbeit in einer solchen Organisation und mit relevanten Stakeholdern funktioniert am besten mit einem Connective Management
  • Mit der Frage, ob und wie die Anpassung dieser Konzepte in Europa gelingen kann, beschäftigen wir uns in unserer weiteren Arbeit

 

Literatur

[1] Danuser, A.: Atmende Energieversorgung für die Energiewende. In: Society Byte, Juli/August 2020

[2] Flauger, J.: Octopus Energy greift in Deutschland an. In: Handelsblatt, 25. November 2020, S. 23

[3] Kerkmann, C., Hoppe, T.: Das Jahr der Entscheidung für Gaia-X. In: Handelsblatt, 06. Januar 2021, S. 16-17

[4] Kaufmann, T., Servatius, H.G.: Das Internet der Dinge und Künstliche Intelligenz als Game Changer – Wege zu einem Management 4.0 und einer digitalen Architektur, Wiesbaden 2020

[5] Iansiti, M., Lakhani, K.R.: Competing in the Age of AI – Strategy and Leadership When Algorithms and Networks Run the World, Boston 2020

[6] Servatius, H.G.: Erfolgreiche Nachhaltigkeitsinnovationen mit verbesserten Stakeholder-Beziehungen. In: Competivation Blog, 20.02.2020

[7] Yeung, A., Ulrich, D.: Reinventing the Organization – How Companies Can Deliver Radically Greater Value in Fast-Changing Markets, Boston 2019

[8] Mazzucato, M.: The Entrepreneurial State – Debunking Public vs Private Sector Myths, London 2018, S. 176 f.

[9] Buchenau, M., Tyborski, R.: Bosch programmiert das Auto der Zukunft. In: Handelsblatt, 22. Juli 2020, S. 18-19

Analyse von Geschäftsmodell-Portfolios und Verbesserung des Risikomanagements

Analyse von Geschäftsmodell-Portfolios und Verbesserung des Risikomanagements

In Krisenzeiten steigt die Bedeutung des Risikomanagements. Dies gilt auch für die Corona-Pandemie. Mit einem neuen Portfoliokonzept stellen Unternehmen ihre Geschäftsmodelle auf den Prüfstand.

 

In diesem Blogpost erläutern wir, wie Sie den Prozess für Innovationsstrategien an die veränderte Situation anpassen können.

 

Automobilbranche vor großen Herausforderungen

In den ersten Monaten nach Ausbruch der Corona-Pandemie lag der Fokus der meisten Unternehmen beim operativen Krisenmanagement. Inzwischen haben die Führungskräfte vieler Branchen realisiert, dass neben der Corona-Krise auch der Klimawandel und die Digitalisierung weiterhin mit großen Herausforderungen verbunden sind, die es zu meistern gilt. Ein Beispiel ist die Automobilindustrie, in der Hersteller und Zulieferer sowohl ihre bestehenden Geschäftsmodelle optimieren als auch neue Geschäftsmodelle erschließen müssen.1 In unserem Blogpost zu einem 21st Century Management haben wir skizziert, warum die großen Herausforderungen Weiterentwicklungen auf der normativen, der strategischen und der operativen Managementebene erfordern.2

 

Prozess für Innovationsstrategien und neue Geschäftsmodelle

Ein Treiber des Wandels auf der strategischen Ebene sind digitale Technologien, wie das Internet der Dinge und Künstliche Intelligenz, die immer stärker zusammenwachsen. Diese Konvergenz beschreibt der Begriff Artificial Intelligence of Things (AIoT). Bildlich gesprochen funktioniert dabei Artificial Intelligence wie ein Gehirn und das Internet of Things wie ein Nervensystem.3

Bei Vorreiter-Unternehmen ist ein neues Best-Practice-Modell entstanden, wie die Gestaltung von Innovationsstrategien und von neuen oder verbesserten Geschäftsmodellen in einem offenen Lernprozess verknüpft sind. Dieses in der Praxis bewährte Modell haben wir in unserem aktuellen Buch über die Game-Changer-Wirkung digitaler Technologien behandelt.4 Dabei bildet der Strategieprozess den Rahmen für agile Geschäftsmodell-Innovationen.

Lernprozess Innovationsstrategie

Aber nicht nur diese Verknüpfung ist eine Prozess-Innovation, sondern auch bei den Phasen des Innovationsstrategie-Prozesses gibt es wichtige Verbesserungen. In der ersten Phase versuchen Unternehmen seit langem, mit Corporate-Foresight-Methoden neue Entwicklungen frühzeitig zu erkennen. In der Vergangenheit hat dies selten zu radikalen Innovationen geführt. Von echten Game Changern können Unternehmen hingegen lernen, wie man die strategische Vorausschau mit einem Game-Changer-Radar verbessert.5

Die so identifizierten Innovationsfelder werden in einer zweiten Phase mit dem Ziel analysiert, strategische Optionen abzuleiten, Ressourcen zuzuordnen und die priorisierten Optionen in Innovationsprojekten umzusetzen. Dabei erlebt das Portfoliokonzept gegenwärtig eine Renaissance, allerdings in einer weiterentwickelten Form, bei der man Risiken und finanzielle Ergebnisse von Geschäftsmodellen analysiert.6

Eine wichtige strategische Option ist häufig der Ausbau des eigenen Innovationsökosystems in Form einer Zusammenarbeit mit Partnern, z.B. IT-Unternehmen und Start-ups. Lange vernachlässigt wurde die Bedeutung von Public-Private Innovation Ecosystems mit leistungsfähigen Forschungseinrichtungen als Partnern und einem unternehmerischen Staat, der z.B. beim Thema Nachhaltigkeit die richtigen Impulse setzt.7

Neben diesen drei Phasen stellt sich die Aufgabe, eine für die vorhandenen und neuen Geschäftsmodelle geeignete digitale Architektur zu gestalten. Da viele Unternehmen nicht über die Kompetenz verfügen, die Möglichkeiten des Internets der Dinge und von Künstlicher Intelligenz alleine auszuschöpfen, wird die Zusammenarbeit mit AIoT-Plattformpartnern immer wichtiger.8

Im Folgenden wollen wir näher auf die Phase zwei und die Weiterentwicklung des Portfoliokonzepts eingehen. Die anderen Phasen behandeln wir ausführlich in späteren Blogposts.

 

Weiterentwicklung des Portfoliokonzepts

Die Portfolioanalyse hat eine längere Entwicklungsgeschichte. In den 1950er Jahren beschrieb der spätere Nobelpreisträger Harry Markowitz das Konzept eines Investitionsportfolios unter Risikoaspekten. In den durch Diversifikation geprägten 1970er Jahren übertrugen Beratungsunternehmen diesen Grundgedanken auf Geschäftsfelder. In den 1980er Jahren bildete die Erweiterung um Technologie-Portfolios einen wichtigen methodischen Baustein des strategischen Technologie-Managements.9 Mit Hilfe dieser beiden Portfoliotypen analysierten Unternehmen z.B., welchen Beitrag innovative Technologien zur Erneuerung reifer Geschäftsfelder leisten. An dieses Prinzip von Exploration und Exploitation knüpft das Strategyzer-Team um Alex Osterwalder mit seinem Geschäftsmodell-Doppelportfolio an.

Das Geschäftsmodell-Doppelportfolio unterscheidet zwischen neuen und bestehenden Geschäften

Dabei unterscheidet Osterwalder zwischen einem Innovationsportfolio für neue Geschäftsmodelle sowie einem Optimierungs- und Restrukturierungsportfolio für bestehende Geschäftsmodelle. Interessant ist die Wahl der Achsen, nämlich Risiken und finanzielle Ergebnisse, mit der eine Art Rückbesinnung auf den Nobelpreisträger Markowitz erfolgt.

Unter dem Begriff Risiko versteht man allgemein die Möglichkeit, dass etwas für das Unternehmen Schlechtes passiert. Einem benannten Risiko werden eine messbare Eintrittswahrscheinlichkeit und ein Schadenausmaß zugeordnet. Das Risikomanagement strebt die Identifikation, Analyse und Bewertung von Risiken an. Zur Beobachtung, Minderung und Bewältigung von Risiken ist ein koordinierter Ressourceneinsatz erforderlich. Mit der Bewältigung von Risiken kann eine Nutzung der sich ergebenden Chancen verbunden sind. Ein Beispiel ist die Verbesserung des Bausteins eines bestehenden Geschäftsmodells ausgehend von einem bekannten Geschäftsmodell-Muster.10

Aus den Portfolio-Positionen der neuen und der bestehenden Geschäftsmodelle ergeben sich Hinweise auf mögliche strategische Optionen. Diese statische Betrachtung wird durch eine dynamische Sicht ergänzt, wie z.B. im Innovationsportfolio die erfolgreiche Suche und das Testen von Ideen zu einer Risikominderung und Steigerung des finanziellen Ergebnisses führen.

Bei der Betrachtung bestehender Geschäftsmodelle verdeutlicht die Portfolio-Analyse, welche Business Models z.B. aufgrund der Risiken sinkender Nachfrage und einer möglichen Disruption absturzgefährdet sind.

 

Risiken von Geschäftsmodellen

Das Grundprinzip des Geschäftsmodell-Portfolios ist einfach zu vermitteln. Dennoch haben wir in Beratungsprojekten festgestellt, dass sich Praktiker mit seiner Anwendung schwertun. Eine der Schwierigkeiten liegt in der Zuordnung und Bewertung der Risikofaktoren eines Geschäftsmodells. Ein erster Schritt zur Bewältigung dieses Problems ist die systematische Gliederung von Risikofaktoren in einer Checklist.11 Dabei verwenden wir neben dem Umfeld vier interne Risikofaktorgruppen, die für bestehende und neue Geschäftsmodelle eine unterschiedliche Bedeutung haben können.

Risikofaktoren für Geschäftsmodelle

Wenn man bedenkt, dass die in Unternehmen am weitesten verbreitete Methode des Risikomanagements eine einfache Risikomatrix ist, die Schadenausmaß und Eintrittswahrscheinlichkeit von Risiken mit verbalen Beschreibungen misst, so wird deutlich, dass mit einer Checklist der Risikofaktoren allein die Probleme von Anwendern nicht gelöst sind.

Leider verzichten viele Praktiker trotz der theoretischen Möglichkeiten von quantitativen Risikomethoden auf deren Nutzung. Häufige Argumente sind, diese seien zu kompliziert und man habe nicht die Kompetenz, anspruchsvollere Methoden anzuwenden.12

Vor- und Nachteile Risikomanagement-Methoden

Eine pragmatische Empfehlung ist daher, ein interdisziplinär besetztes Team zu bilden und mit der Analyse des Geschäftsmodell-Portfolios zu beginnen. Je nach Bedarf können dabei interne oder externe Risikoexperten hinzugezogen werden. Entscheidend ist, das Risikobewusstsein für neue und bestehende Geschäftsmodelle zu schärfen.

 

Fazit

  • Vorreiter-Unternehmen haben das Prozessmodell für Innovationsstrategien und neue Geschäftsmodelle verbessert
  • Eine wichtige Weiterentwicklung betrifft die Analyse bestehender und neuer Geschäftsmodelle mit einem Portfoliokonzept
  • Dieses Doppelportfolio betrachtet Risiken und finanzielle Ergebnisse
  • Ein wichtiger Schritt ist die Zuordnung von Risikofaktoren zu Geschäftsmodellen
  • Bei einem pragmatischen Vorgehen steigert das Unternehmen schrittweise seine Analysefähigkeiten und sein Risikobewusstsein

 

Literatur

[1] Hucko, M.: Kolbenfresser. In: Manager Magazin, November 2020, S. 78-81

[2] Servatius, H.G.: 21st Century Management zur Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit europäischer Unternehmen. In: Competivation Blog, 29. Juli 2020

[3] Marr, B.: What is the Artificial Intelligence of Things? When AI Meets IoT. In: Forbes, 20. Dezember 2019

[4] Kaufmann, T., Servatius, H.G.: Das Internet der Dinge und Künstliche Intelligenz als Game Changer, Wiesbaden 2020, S. 67 ff.

[5] Mc Grath, R.: Seeing Around Corners, Boston 2019

[6] Osterwalder, A. et. al.: The Invincible Company, Hoboken 2020

[7] Mazzucato, M.: The Entrepreneurial State, New York 2015

[8] Iansiti, M., Lakhani, K.R., Competing in the Age of AI, Boston 2020

[9] Servatius, H.G.: Methodik des strategischen Technologie-Managements, Berlin 1984

[10] Osterwalder, a.a.O., S. 138 ff.

[11] Brillinger, A.S., Els, C. Schäfer, B., Bender, B.: Business Model Risk and Uncertainty Factors – Toward Building and Maintaining Profitable and Sustainable Business Models. In: Business Horizons, 2020 (63), S. 121-130

[12] Hubbard, D.W.: The Failure of Risk Management, 2. Aufl., Hoboken 2020

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