Digitale Schatzsuche als Überlebensfrage

Genauso verhalten sich derzeit viele Unternehmen: Sie suchen in der Ferne nach Impulsen für ihre Digitalisierungs- und Industrie-4.0-Strategien. Aber ihre Daten – der Goldschatz, auf dem sie sitzen – beachten sie nicht.

KI: Zwischen Hype und Unsicherheit

Dabei geht gerade ein Hype durch das Land: künstliche Intelligenz, Big Data … diese Themen bestimmen die Titelseiten der Fach- und Wirtschaftspresse. Doch in den Unternehmen selbst herrscht große Unsicherheit.

Das zeigte auch meine kleine Umfrage neulich beim ­VDMA-Hackathon zu Predictive Maintenance: Die teilnehmenden Unternehmen beschäftigen sich alle mit dem Thema, aber nur 5 bis 10 Prozent können bereits konkrete Services liefern.

Alle wollen irgendetwas machen, aber nur wenige kommen zielgerichtet voran. Woran liegt das? Ein wesentlicher Erfolgsfaktor ist ein klares Mandat der Geschäftsführung, sich strategisch und visionär damit auseinanderzusetzen – z.B. in der Rolle eines CDO.

Zudem ist eine Datenstrategie erforderlich, die Teil der Unternehmensstrategie ist. Denn beim Thema Digitalisierung und Daten geht es häufig um die existenzielle Frage: Womit verdient das Unternehmen in zehn Jahren sein Geld?

Zusätzlich zum Vorstandsmandat braucht es eine Führungsorganisation, die alle Aktivitäten, Piloten und Projekte zu diesen Themen umklammert. Mit einem solchen „Digital Hub“ als Governance-Modell wird sichergestellt, dass das Thema unternehmensweit vorangetrieben wird.

Neben diesem Top-down-Approach ist ein gleichzeitiges Bottom-up-Vorgehen erfolgsentscheidend. Denn benötigt wird der direkte Zugang zu den operativen Prozessen, in denen die Daten stecken.

Ob ein konkretes Digitalisierungsvorhaben erfolgreich ist, hängt im Grunde immer von vier Faktoren ab, die in der 3+1-Regel (Michael Herbst, Unity) beschrieben werden: Die drei Bestandteile Technologie + Service/Anwendung + Benefit bilden zusammen einen Use Case.

Dieser wird immer nur dann erfolgreich sein, wenn es auch einen Kunden (+1) gibt, der einen konkreten Nutzen daraus zieht. Im Sinne des Bottom-up-Vorgehens gilt es also, für jedes Daten- bzw. Digitalisierungsvorhaben genau die Personen zusammenzubringen, die gemeinsam die 3+1-Regel erfüllen.

Es reicht nicht aus, die IT-Abteilung um ein paar Data-Analysten aufzustocken. Wenn die Fachbereiche nicht involviert sind, wird es nicht erfolgreich. Und umgekehrt gilt: Wenn die Fachbereiche ihre Daten nutzen wollen, ihnen aber die richtigen Werkzeuge fehlen, wird es auch nicht funktionieren.

Ein weiterer Aspekt, an dem viele Datenvorhaben scheitern, ist: Größe macht langsam. Nicht die großen, auf viele Jahre angelegten Projekte sind hier gefragt. Besser ist es, am Anfang iterativ zu lernen, schnell ganz konkrete Use Cases auszuprobieren und über Minimum Viable Products (MVP) oder einen Proof of Concept zu beweisen, dass der konkrete Kundennutzen vorhanden ist und die Anwendung in einem realen Prozess funktioniert.

Erst wenn dies erreicht ist, kann der Datenservice „industrialisiert“ werden. Dann wird ein Verfahren entwickelt, das für alle gleichartigen Use Cases des Unternehmens anwendbar ist. Erst an dieser Stelle wird viel Geld ausgegeben – für die technische Einbindung, für IT- und Datensicherheit etc. –, aber mit der Sicherheit, dass das Ganze einen Mehrwert liefert und funktioniert.

Jedes Unternehmen sitzt auf einem Schatz von Daten – einfach, weil es operative Prozesse hat. Wer diese Daten nutzt, wird in seiner Branche etwas verändern können. Ich gehe sogar so weit, zu sagen, dass nur diese Unternehmen überleben werden.

Viele der Werkzeuge, die man für künstliche Intelligenz oder Data Analytics braucht, stehen heute in hoher Qualität im Open-Source-Bereich kostenfrei zur Verfügung. Unternehmen sollten sich nicht abhängig machen von externen Experten, sondern diese als Innovationspartner gewinnen, um wichtige Kompetenzen aufzubauen. Graben Sie gezielt nach Ihrem Schatz!