17.01.2024

Ausmisten: Wie Gründer:innen mit “Weglassen” Innovationen etablieren können

Innovationen sind die Seele der Startup-Szene. Doch nicht immer leicht umzusetzen und manchmal fehlgeleitet. Um das zu verhindern haben die New Work-Expert:innen Manuela Grundner und Gregor Karlinger einen Leitfaden skizziert.
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Innovationen, Innovation, Weglassen, freiräume
(c) Chrsitine Rechling - Gregor Karlinger und Manuela Grundner plädieren für mehr "Freiräume" in Unternehmen.

Ideenflut. Oder eine Welle von Plänen, die man am liebsten am Folgetag umsetzen möchte. Eine Situation, mit der Gründer:innen – besonders wenn Veränderung auf der Agenda steht – tagtäglich konfrontiert sind. Firmen geht es ähnlich, wie Manuela Grundner, Co-Founderin der Grazer Beratungsagentur murbit und Co-Initiatorin der (Un)Conference Freiräume, weiß: Keine Zeit, kein Geld, kein Personal; wenn es um Innovationen geht, sind Unternehmen oft überfordert – denn ein forderndes Tagesgeschäft und Krisenmanagement würde oft alle Ressourcen verbrauchen.

Innovation gehemmt

Diese These wird von der globalen McKinsey-Studie „The State of Organisations“ aus dem Vorjahr unterstützt: Darin gelten zwei Drittel der Unternehmen als zu komplex und ineffizient – was die Produktivität und Innovationsfähigkeit hemme.

“In der operativen Arbeit bleibt wenig Platz für Neues, wenn wir nicht bewusst Dinge aus dem Weg räumen. Ohne Freiraum gibt es keine Innovation”, sagt Grundner, die sich mit New Work und Selbstorganisation in Unternehmen und in der Bildung auseinandersetzt.

“Die digitalen Technologien haben nicht zur erhofften Arbeitsentlastung, sondern zu einer weiteren Arbeitsverdichtung geführt”, meint Gregor Karlinger, Co-Initiator der Freiräume und Organisationsbegleiter bei Transferio – die Begeistermeister. Oder anders gesagt: Unternehmen sind häufig so stark mit dem Tagesgeschäft gefordert, dass sie kaum noch Raum und Ressourcen für Innovationen und Business Development haben.

Erfolgskriterien beim Weglassen nötig

Gerade der Jahresbeginn biete Anlass, zu hinterfragen: Was im Unternehmen bleiben soll, was weg darf und wie man Raum für Neues schaffen könne.

Wichtig dabei sei es, beim “Weglassen” Erfolgskriterien zu definieren, nach denen entschieden wird, was gestrichen wird und was bleibt: “Es geht darum, klug zu priorisieren und zu fragen: Wo wollen wir hin, was bringt uns voran, was nicht mehr, und was steht uns im Weg, um ans Ziel zu kommen?“, führt Grundner aus.

Sie und Karlinger haben daher zur Orientierung sechs Ebenen in Unternehmen skizziert, in denen durch “Weglassen” Platz für Innovation geschaffen werden kann. Diese sind:

  • Projekte: Gerade in der Wissensarbeit gibt es Handlungsbedarf: “Oft erlebe ich, dass Organisationen versuchen, viel zu viel quasi gleichzeitig zu machen, was zu einem Wildwuchs an Projekten führt. Es ist hilfreicher, sich auf einige wenige Projekte zu fokussieren, die wirklich einen Mehrwert bringen, die der DNA des Unternehmens entsprechen und auf die gesteckten Ziele einzahlen, statt parallel 17 Jonglierbälle in der Luft zu halten”, betont Karlinger. Wichtig sei bei der Entrümpelung von Projekten: Sich einen klaren Überblick zu verschaffen, die strategische Ausrichtung von Projekten zu hinterfragen und auch mutig zu sein, manche sterben zu lassen, die nicht mehr zum angestrebten Ziel beitragen.
  • Regeln: Karlinger ortet zudem in vielen Unternehmen auch historisch gewachsene Regeln, die oft zu einem Übermaß an Administration und damit Zeitverschwendung führen und nicht immer zielführend seien: “Regeln wurden oftmals geschaffen, weil fünf Prozent der Belegschaft eine Sache falsch gemacht haben. Für 95 Prozent der Mitarbeitenden wären die Regeln aber gar nicht nötig und kosten nur Energie und Zeit. Stichwort Reisekostenabrechnung: ich war selbst einmal in einem Unternehmen beschäftigt, das ein 70-seitiges Kompendium dafür vorgesehen hat”, erzählt er.
  • Digitale Tools und Prozesse: Bei der Digitalisierung entstehen, so die beiden Expert:innen, unnötige Zeit- und Energiefresser für die Belegschaft: “Oft werden einfach ineffiziente Prozesse digitalisiert, anstatt kritisch zu hinterfragen, ob sie überhaupt sinnvoll sind. Ein digitalisierter schlechter Prozess bleibt allerdings ein schlechter Prozess”, so Karlinger. Hinzu käme “verschlimmbesserte” Software auf Basis veralteter Systeme oder ein Chaos durch zu viele digitale Tools: “Die Automatisierung sollte auch genutzt werden, um ineffiziente Prozesse zu identifizieren und zu entrümpeln. Die Digitalisierung soll Freiräume für Neues schaffen, nicht noch mehr belasten. Änderungsbedarf sollte mit dem IT-Team und betroffenen Mitarbeitenden abgestimmt werden.
  • Arbeitsabläufe und Tätigkeiten: Ebenso kommen in dieser Aufzählung historisch gewachsene Routinen bei Arbeitsabläufen und Aufgaben hinzu. “Routinen müssen regelmäßig hinterfragt werden, um sicherzustellen, dass sie noch für die Zielerreichung Sinn machen und nicht nur aus Gewohnheit durchgeführt werden”, erklärt Grundner. “Wichtig ist dabei, die Arbeitsabläufe und Aufgaben ganz bewusst potenzialbezogen und nach Interessen und Kompetenzen der Mitarbeitenden zu verteilen. Häufig machen Mitarbeitende die Aufgaben in einer bestimmten Position und Abteilung, weil es immer schon so gemacht wurde. Hier geht viel Motivation verloren.”
  • Planung und Kontrolle: “Es macht keinen Sinn, sich komplett durchzuplanen und durchzutakten. Denn dann entsteht Scheuklappendenken. Günstige Gelegenheiten und glückliche Zufälle á la Serendipity für die Weiterentwicklung des Unternehmens werden dann übersehen”, sagt Karlinger. Zu viel Planung und Kontrolle der Mitarbeitenden etwa durch Micromanagement und Arbeitszeitaufzeichnungen würden die Organisation behäbig und starr werden lassen. “Die Frage ist: Was ist tatsächlich an Planung und Kontrolle notwendig und wo können gerade Führungskräfte mehr ins Vertrauen gehen und sich auf die Arbeitsergebnisse fokussieren?” Grundner rät, in einem Pilotprojekt oder im Team auszuprobieren, mit weniger Planung und Kontrolle zu arbeiten.
  • Meetings: Nur die Hälfte der Meetings wird als “gut genutzte Arbeitszeit” gesehen, 35 Prozent werden sogar als unnötig eingestuft, wie der internationale State of Work-Report des Collaboration-Tools Slack unter Desk-Workern zeigt. Laut dem Mc-Kinsey Report verbringen CEOs ganze 72 Prozent ihrer Arbeitszeit in Meetings: “Es braucht eine klare Meeting-Kultur, sonst werden Meetings zu Zeitfressern ohne wirklichen Mehrwert”, so Grundner abschließend. Sie empfiehlt zudem, das Prinzip der offenen Kommunikation zu etablieren: “Damit wird es Teil der Meeting-Kultur, dass Teilnehmende einander darauf hinweisen dürfen und sollen, sich an die Agenda zu halten.” Dies würde Meetings entschlacken und den Fokus auf Ergebnisse lenken., wie auch Karlinger erklärt: “Auch hier könnten Prinzipien eingeführt werden – etwa, dass Mitarbeitende selbst die Entscheidung treffen, an welchen Meetings sie teilnehmen – nämlich nur dann, wenn sie etwas Wichtiges dazu beitragen können.”
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“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
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