In drei Phasen durch die Transformation

Dass Ihr Unternehmen Leistung bringt und grundsätzlich funktionale Prozesse hat, ist für viele allein dadurch bewiesen, dass es existiert und die bestehenden Tools und Konzepte funktionieren. Zitat: "Ich komme ja an die Zahlen. Wo ist das Problem?"

Veränderungen sind mit großen Unsicherheiten und auch Widerstand im Team verbunden. Unter anderem deswegen, weil keine fertige Software ganz genau das abbildet, was erfahrene Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, schrittweise und perfekt an die eigenen Prozesse angepasst, in Spreadsheets aufgebaut haben. Aus Sicht der Belegschaft muss also erneut viel Arbeit investiert werden, um als Ergebnis eine subjektiv schlechtere Lösung zu erhalten.

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Um ein Team trotzdem für die Idee zu begeistern, weiter zu digitalisieren, sind vor allem die folgenden drei Faktoren wichtig:

1. Saubere Konzeption

Jeder größere Schritt in Richtung datengetriebenes Unternehmen bedeutet, dass Menschen Dinge loslassen müssen, an die sie sich gewöhnt haben. Immer wieder gern zitiert wird der Begriff "schöpferische Zerstörung" von Schumpeter. Man kann es kaum treffender formulieren. Um die Zerstörung zu ertragen, muss jede Mitarbeiterin und jeder Mitarbeiter verstehen, warum dieser Verlust, dieser Einsatz für etwas Größeres notwendig ist. Ausserdem muss das Konzept so klar sein, dass es gute Gründe gibt zu glauben, dass es funktionieren kann.

Hierfür hat es sich bewährt, die Digitalstrategie klar von der Unternehmensstrategie abzuleiten. Es muss für die Teams verständlich sein, dass es hier nicht um eine spontane Idee des Managements geht, sondern um eine notwendige, strategische Maßnahme, ohne die das Unternehmen langfristig Probleme bekommen wird.

Dieses "Einbinden" wird überall versucht, doch es gut zu machen ist nicht trivial. Für die Konzeptionsphase ist es sinnvoll, mit dem Führungsteam die grobe Richtung und Priorität angelehnt an die Strategie festzulegen. Dies wird dann mit einem Team aus eigenen Führungskräften weiter ausgearbeitet.

Oft gibt es in Unternehmen langjährige Mitarbeitende, die zu Beginn solcher Projekte sehr viele Einwände vorbringen. Berater, die nur schnell ein Konzept liefern möchten, vermeiden oft den Kontakt mit diesen Personen. Hier empfehle ich den Wechsel des Anbieters, denn leider haben diese internen Experten oft recht. Das Projekt scheitert nach Jahren genau an den Punkten, die sie schon am Anfang vorgebracht haben. Das sorgt für noch mehr Frust.

Sind alle, die es später betrifft, aktiv an der Konzeption beteiligt, haben sie automatisch volle Transparenz und sind außerdem in der Verantwortung. Gerade die erfahrenen Mitarbeitenden können, wenn sie einmal überzeugt sind, Unglaubliches bei der Lösung von unerwarteten Schwierigkeiten leisten, wenn sie nur wollen.

Faustregel: Wenn Sie es geschafft haben, dass Mitarbeitende kurz vor der Rente oder faktisch unkündbaren Arbeitsverträgen konstruktiven Input zu Ihrem Konzept leisten, dann sind Sie auf einem richtig guten Weg.

2. Kapazität

Steht das Konzept, so ist es Zeit, in die Umsetzung zu gehen. Jetzt werden Expertinnen und Experten benötigt, die die neuen Analysen zeitnah erstellen können. Allerdings benötigt man sie in kleinen und mittleren Betrieben meist nur in dieser ersten Phase. Funktionieren die Vorhersagen und Analysen einmal, so können fachlich versierte Mitarbeitende aus dem bestehenden Team diese in der Regel leicht übernehmen. Da sie die Kontexte besser verstehen und bewerten können, überflügeln sie die externen Datenspezialisten oft nach kurzer Zeit.

Die Spezialgebiete in der Data Science sind sehr divers. Es ist ein großer Glücksgriff, wenn die Spezialisierungen einer Person genau auf die Anforderungen eines Unternehmens passen, und zudem langfristig genug spannende Aufgaben bleiben, um diese Person zu halten. Selbst dann wird es eine Herausforderung sein, die richtigen Trainings, Motivationen und Karriereoptionen zu finden. Ich persönlich empfehle entweder den Aufbau eines eigenen Teams mit Zielgröße von mehr als drei Personen, oder die Zusammenarbeit mit einem externen Dienstleister.

Oft ist es eine gute Idee, für den ersten Aufbau Externe ins Haus zu holen. Diese bauen mit dem internen Team die Analytics-Landschaft auf. Das System wird mit den Fachverantwortlichen erstellt, die die fertige Lösung schrittweise übernehmen. Jetzt kann mit Ressourcen, die thematisch zum Unternehmen passen, ausgebaut werden. Bleibt der Appetit auf Data Science groß, ist der Zeitpunkt gekommen, ein eigenes Team aufzubauen.

3. Flexibilität

Auch das beste Konzept muss bei der Implementierung weiterentwickelt werden. Nicht alles läuft wie geplant. Neue Trends, unerwartete Ereignisse und Herausforderungen verändern die Prioritäten. Die Liste der Faktoren ließe sich ewig fortsetzen. Hat man Flexibilität von Anfang an eingeplant, so sind diese Störungen zwar weiterhin ärgerlich, aber es bringt das Projekt nicht ins Wanken.

Es gehört zur Natur der Projektarbeit, dass manche Dinge anders laufen als geplant. Ich persönlich werde nur dann nervös, wenn mein Team bei der Frage nach aktuellen Herausforderungen keine Antwort hat. Warum? Wenn keine Schwierigkeiten bekannt sind, dann ist unser Projekt entweder so unbedeutend, dass es niemanden interessiert, oder wir übersehen etwas.

Übersehene Schwierigkeiten haben leider die Eigenschaft, im Stillen zu wachsen und dann unangekündigt alles durcheinander zu bringen. Deswegen beginne ich bei vermeintlicher Harmonie sofort mit der intensiven Suche, und habe bisher auch immer etwas gefunden.

Sobald die Risiken identifiziert sind, kann also begonnen werden, eine Lösung zu finden. Etwa mit ersten Gesprächen, externen Experten, einer Planänderung oder Eskalation. Mit einem soliden Konzept, einem starken Team, zuverlässigen Partnern, Kreativität, Projekterfahrung und, nicht zuletzt, guten Nerven, ist fast alles lösbar, wenn es nur früh erkannt wird.

Zusammenfassung

Diese drei Aspekte stellen lediglich eine grobe Orientierungshilfe dar. Jedoch, eröffnen sie, gründlich durchdacht, den Weg zu einem erfolgreichen Projekt. (jd)