Digitale Evolution | Competivation
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.

Aus- und Weiterbildung mit dem House of Digital Innovation

Aus- und Weiterbildung mit dem House of Digital Innovation

Müssen wir die Aus- und Weiterbildung von Ingenieuren und Betriebswirten bei Digitalthemen verbessern? Das House of Digital Innovation liefert hierfür einen Orientierungsrahmen.

 

Defizite in der Ingenieurausbildung

Der Spiegel-Artikel „Das Düsentrieb-Dilemma“ ist ein Weckruf, in dem der Autor Alexander Jung die Defizite der deutschen Ingenieurausbildung beschreibt: Reformbedürftige Lehrpläne, eine unzureichende Thematisierung digitaler Technologien und zu wenig Vermittlung von praktischen Fähigkeiten für neue Berufsbilder, z.B. in der Datenanalyse.1

Gleichzeitig suchen Unternehmen verzweifelt nach Digitalexperten und Managern für digitale Projekte.2 Gerade für die Hidden Champions aus der Provinz droht dieser Mangel zu einem ernst zu nehmenden Wachstumsrisiko zu werden.

Auch für die Betriebswirtschaftslehre wird – in bewusst polemischer Form – ein zu langes Festhalten an traditionellen Lehrinhalten beklagt.3 Es stellt sich daher die Frage, wie ein zeitgemäßes Aus- und Weiterbildungskonzept zur Bewältigung des digitalen Wandels aussehen könnte.

Im Mittelpunkt steht dabei die durch digitale Technologien ermöglichte Innovation von Produkten, Dienstleistungen, Prozessen und Geschäftsmodellen ausgehend von Daten, die diese technischen Systeme bei Kunden generieren. Derartige Innovationen haben häufig einen disruptiven Charakter. Daher sollte das Erkennen von Disruptionsrisiken und -chancen im Rahmen einer verbesserten Aus- und Weiterbildung einen hohen Stellenwert haben.

Die Disruption verläuft in Evolutionsschritten mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten. Die wissenschaftliche Grundlage hierfür liefert die Evolutionstheorie komplexer Systeme.4 Ein Vorreiter in diesem Forschungsgebiet ist das 1984 gegründete Santa Fe Institute im US-Bundesstaat New Mexico.

 

House of Digital Innovation

Das Faszinierende an Design-Thinking-Projekten ist immer wieder, welche spannenden Ergebnisse aus einer interdisziplinären Zusammenarbeit resultieren, wenn die Beteiligten über eine gemeinsame Methodenbasis verfügen.

Diese Erkenntnis lässt sich für eine Neuorientierung der Aus- und Weiterbildung zur Bewältigung digitaler Herausforderungen nutzen. Mit unserem House of Digtial Innovation streben wir an, einen Orientierungsrahmen für relevante Kompetenzen zu schaffen.

 

 

Das Haus baut auf dem Fundament einer evolutionären Systemtheorie auf, die die klassischen Disziplinen in den Ingenieur- und Naturwissenschaften sowie in der Betriebs- und Volkswirtschaftslehre verbindet. Dieses Fundament wird durch das „Pflichtfeld“ Informatik ergänzt, dessen Vermittlung nicht erst an der Hochschule beginnen sollte.

Der zentrale „neue Raum“ im Innovationshaus sind Kompetenzen in digitalen Querschnittstechnologien, wie dem Internet der Dinge, künstlicher Intelligenz, Robotik, Augmented Reality, 3D-Druck und Blockchain.

Diese Querschnittstechnologien durchdringen eine Vielzahl innovativer Anwendungsfelder, wie das automatisierte Fahren und entfalten dort ihre disruptive Wirkung.

Gleichzeitig wird es wichtiger, dass angehende Führungskräfte lernen, soziale und ökologische Innovationswirkungen zu antizipieren und die Stakeholder bei der Bewältigung des digitalen Wandels „mitzunehmen“. Dies erfordert eine verbesserte Kompetenz im „Grundlagenfach“ Politik- und Sozialwissenschaft.

Als ich Ende der 1970er Jahre begonnen habe, mich mit dem strategischen Technologie-Management zu beschäftigen,5 ahnte ich noch nicht, welche Bedeutung das Technologie- und Innovationsmanagement einmal im Rahmen der Ausbildung von Betriebswirtschaftlern und Ingenieuren haben würde. Im „Raum“ der digitalen Querschnittstechnologien findet gegenwärtig die Weiterentwicklung des strategischen Technologie-Managements statt.

 

Leading Digital Innovation

Das „Dach“ unseres Innovationshauses bildet das Thema Leading Digital Innovation. Gemeinsam mit der Business School der Universität zu Köln haben wir hierzu ein Weiterbildungsprogramm entwickelt, das aus sechs Bausteinen und einem abschließenden Unternehmensprojekt besteht.

Der Grundgedanke hierbei ist, dass digitale Innovation einen integrierten Ansatz erfordert, den wir mit neuen Lehr- und Lernkonzepten umsetzen.

Dieser integrierte Ansatz verbindet die Bausteine Innovationsstrategie, neue datengetriebene Geschäftsmodelle, digitales Marketing, digitale Wertschöpfung, innovationsorientierte Führung und agile Organisation.

In diese Bausteine eingebettet ist die Kompetenzvermittlung bei digitalen Querschnittstechnologien durch wissenschaftlich fundierte Praktiker.

 

Individualisierung des Lernens

Ausgehend von dem Orientierungsrahmen des House of Digital Innovation gestalten wir maßgeschneiderte Weiterbildungprogramme nicht nur für die spezifischen Bedürfnisse des jeweiligen Unternehmens sondern auch für die eines einzelnen Teilnehmers.

Die Zukunft der Executive Education liegt in der Individualisierung. Dabei erfolgt das Lernen agil, reflektiert und lösungsorientiert.6

Umgesetzt wird dieses Konzept von unseren „Mehrkampf-Teams“, in denen die Kompetenzen von Professoren, Beratern, Technologie-Experten und Praktikern gebündelt sind.

Eine leistungsfähige Infrastruktur ermöglicht die passgenaue Gestaltung der Lerninhalte ausgehend von den spezifischen Bedürfnissen des Klienten. Die Vermittlung erfolgt mit Blended-Learning-Formaten, die Präsenz- und Online-Lernen kombinieren. Eine wichtige Rolle spielen dabei hochwertige Erzähl-Videos, die die Teilnehmer flexibel abrufen können. Daneben kommt es aber auch im digitalen Zeitalter auf die Persönlichkeit des Lehrers / Beraters / Coachs an.

 

Literatur

  1. Jung, A.: Das Düsentrieb-Dilemma. In: Der Spiegel, 2. Juni 2018, S. 65-70.
  2. Schmidt, H.: Fachleute fürs Digitale gesucht. In: Handelsblatt, 29. Mai 2018, S. 18-19.
  3. Gloger, A.: Betriebswirtschaftsleere – Wem nützt BWL noch? Frankfurt 2016
  4. Wilson, D.S., Kirman, A. (Hrsg.): Complexity and Evolution – Toward a New Synthesis for Economics, Cambridge 2016
  5. Servatius, H.G.: Methodik des strategischen Technologie-Managements – Grundlage für erfolgreiche Innovationen, Berlin 1985
  6. Competivation: Innovationstraining für ein Technologie-Unternehmen
Innovationsstrategien für IoT-Plattformgeschäfte

Innovationsstrategien für IoT-Plattformgeschäfte

Das Schlagwort „digitale Transformation“ verkennt, dass viele digitale Veränderungsprozesse evolutionär ablaufen. Hieraus ergeben sich wichtige Implikationen für die Gestaltung von Innovationsstrategien. Dies gilt in besonderem Maße für IoT-Plattformgeschäfte.

 

Dialograum Plattformökonomie auf der automatica

Die automatica ist die internationale Leitmesse für intelligente Automation und Robotik. Gemeinsam mit dem VDMA und der Messe München haben wir dort den Dialograum Plattformökonomie gestaltet. Um eine große Mindmap zum Internet of Things herum gruppiert sich eine Learning Zone und eine Networking Area. In der Learning Zone werden an Stellwänden Grundbegriffe und Konzepte erläutert. In der Networking Area zeigen Unternehmen IoT Show Cases und Experten stellen neue Entwicklungen zur Diskussion. Hier habe ich unsere Erfahrungen mit Innovationsstrategien für IoT-Plattformgeschäfte präsentiert.

 

 

Was versteht man unter einem IoT-Plattformgeschäft?

Das Internet of Things (IoT) ist eine Gruppe von Technologien, die die Infrastruktur zur Verbindung von physischer und digitaler Welt bilden. Diese Verbindung folgt der Logik einer Mehrebenen-Architektur. Auf der Wahrnehmungsebene übernehmen Sensoren die Erfassung von Daten. Die Transportebene überträgt die Daten an die Prozessebene und umgekehrt. Dort erfolgt die Speicherung, Analyse und Verarbeitung der Daten, z.B. mit Technologien wie dem maschinellen Lernen. Die Realisierung von IoT-Produkten, -Dienstleistungen und -Ergebnissen für Kunden (Outcomes) erfolgt auf der Anwendungsebene. Auf der Geschäftsebene bilden Produkte, Dienstleistungen und Ergebnisse die Grundlage für IoT-ermöglichte Geschäftsmodelle.

Der globale IoT-Markt wächst stark. Prognosen gehen von einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 28,5% aus. Damit würde das Marktvolumen von 157 Milliarden Dollar im Jahr 2016 auf 457 Milliarden Dollar im Jahr 2020 steigen.1 Rund die Hälfte dieses Marktes entfällt auf die beiden Anwendungsfelder Smart Cities und Industrial IoT. Weitere wichtige Anwendungsfelder sind Connected Health, Smart Homes, Connected Cars, Wearables und Smart Utilities. Damit ist nahezu jede Branche von Veränderungen betroffen, die vom Internet der Dinge ausgehen.

Inzwischen hat die IoT-Landschaft mit der Breite ihrer Anwendungsgebiete und den verschiedenen technologischen Komponenten eine große Komplexität und Dynamik erreicht. Im Mittelpunkt stehen IoT-Plattformen, die von großen IT-Unternehmen wie IBM, Microsoft und SAP, Industrieunternehmen wie Siemens, GE und Bosch aber auch von Spezialisten wie Trumpf, KUKA und Cumulocity (einer Tochter der Software AG) angeboten werden.

Eine solche Application Enablement Platform (AEP) verbindet den Daten liefernden Kunden mit dem oder den Anbieter(n), die ein Wertversprechen für Kunden realisieren. Häufig folgt dieses Wertversprechen der Evolutionslogik vom IoT-Produkt über eine IoT-Dienstleistung zu einem IoT-Ergebnis für Kunden, z.B. Einsparungen durch vorausschauende Wartung. Parallel zu dieser Evolution des Wertversprechens verläuft die Evolution vom einzelnen über mehrere Unternehmen bis zum Teil einer ganzen Branche, die gemeinsam mit einem Plattform-Anbieter versucht, ein Anwendungsfeld zu dominieren.

Diese Co-Evolutionslogik gilt auch für die Entwicklung der Plattform-Anbieter, die wie z.B. Siemens mit der Allianz MindSphere World versuchen, Partner aus den Bereichen Maschinenbau und Robotik an sich zu binden.

 

Suche nach der richtigen „Denkschule“ für IoT-Innovationsstrategien

Angesichts dieser Situation stellt sich die Frage, auf welcher „Denkschule“ IoT-Innovationsstrategien aufbauen sollten. Dabei geht das Konzept der Strategieschulen auf Henry Mintzberg zurück, der bei Strategieprozessen zwischen einem konzeptionellen, formalen und analytischen Prozess sowie weiteren Prozessmustern, wie dem visionären und dem Verhandlungsprozess unterschieden hat.2

Für IoT-Innovationsstrategien besonders relevant erscheint die Lernschule, die von einem sich herausbildenden (emergenten) Prozess ausgeht. Dieser Ansatz basiert auf der betriebswirtschaftlichen Evolutionstheorie. Danach entstehen Strategien aus der Interaktion der beteiligten internen und externen Akteure.3 Strategien sind demnach das Ergebnis co-evolutionärer Interaktions- und Lernprozesse.

Dieser Ansatz beschreibt wesentlich besser, wie digitaler Wandel tatsächlich abläuft als die Vorstellung, die einem transformativen Übergang von einem Gleichgewichtszustand in einen anderen zugrunde liegt.

 

Vier Schritte zu einer Innovationsstrategie

In einer Reihe von IoT-Innovationsprojekten, die wir in den letzten Jahren begleitet haben, hat sich eine Gliederung des Strategieprozesses in vier iterative „Lernschritte“ bewährt. Kennzeichnend für diese Schritte sind die Aufgaben: Mögliche zukünftige Entwicklungen interpretieren, strategische Grundrichtungen ableiten, das eigene Innovationsökosystem entwickeln und das IoT-Geschäftsmodell in Strategie-Sprints gestalten.

 

 

Am Anfang steht die agile Vorausschau (Foresight) auf mögliche zukünftige Entwicklungen. Wichtig ist dabei ein umfassender Blick auf Kunden und Wettbewerber, neue Technologien und Geschäftsmodelle sowie auf Politik und Gesellschaft.

Hieran schließt sich die Ableitung von grundlegenden strategischen Richtungen für relevante IoT-Innovationsarenen an, z.B. in einem Anwendungsfeld wie Smart Cities. Dabei hat sich eine aktualisierte Innovationsportfolio-Methode bewährt.

Diese strategischen Richtungen bilden den Ausgangspunkt für die Entwicklung des eigenen Innovationsökosystems. Ein zentraler Punkt ist die Verteidigung oder Rückgewinnung der Kundenschnittstelle. Dabei kann ein geeigneter IoT-Plattform-Partner helfen, dessen Auswahl jedoch nicht einfach ist. Daneben wird angesichts grundlegender Probleme, wie der Sicherheit von Daten, die Interaktion mit Stakeholdern im gesellschaftlichen und politischen Umfeld immer wichtiger.4

Bei der Realisierung von IoT-Geschäftsmodellen in Sprints hat sich ein agiler Prozess mit Methoden wie Design Thinking und Lean Startup bewährt. Eine Herausforderung ist, aus dem evolvierenden IoT-Wertversprechen und-Geschäftsmodell eine ausreichend flexible Plattform-Architektur abzuleiten.

 

Anforderungen an eine innovationsorientierte Führung, Organisation und Kultur

Für IoT-Plattformgeschäfte gilt in neu interpretierter Form: Struktur folgt dem Strategieprozess. Daher ist die integrative Systemperspektive von Kundenorientierung, Technologie, Strategie, Operations sowie Führung, Kultur und Organisation so wichtig. Von der falschen Vorstellung einer einmaligen großen Transformation sollten wir uns dabei verabschieden.

 

Literatur

  1. Columbus, L.: 2017 Roundup of Internet of Things Forecasts. In: Forbes, 10. Dezember 2017
  2. Mintzberg, H., Ahlstrand, B., Lampel, J.: Strategie Safari – Eine Reise durch die Wildnis des strategischen Managements, Wien 1999
  3. Servatius, H.G.: Vom strategischen Management zur evolutionären Führung – Auf dem Wege zu einem ganzheitlichen Denken und Handeln, Stuttgart 1991
  4. Servatius, H.G.: Nachhaltige Geschäftsmodelle durch eine verbesserte Stakeholder-Interaktion. In: Competivation Blog, 11. April 2018

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