29.05.2024
THEMPARTNERSCHAFT

“Umsatz entsteht nicht durch Zufall” – Prozesse statt Bauchgefühl im Leadership

Für replizierbar gute Ergebnisse im Unternehmen braucht es klare Strukturen. Damit es klappt, müssen auch die Führungskräfte ihre Rolle erfüllen. Wie das geht, erklärt Gordan Volaric von Boom Strategy.
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Boom Strategy Managing Partner Gordan Volaric | (c) Boom Strategy
Boom Strategy Managing Partner Gordan Volaric | (c) Boom Strategy

Salesmanagerin A generiert schneller und mehr Abschlüsse als Salesmanager B – eine derartige Konstellation ist völlig normal in Unternehmen. Aber woran liegt das? Ist es nur das Talent der Personen? “Nein”, weiß Gordan Volaric. “Talent und Persönlichkeit sind nur eine Komponente. Dazu kommen die Skills und das Verhalten der Person. Während das Talent angeboren ist, lassen sich Skills und Verhalten trainieren.”

Gute Leader erkennen, welche Skills Mitarbeiterin A hat und durch welches Verhalten diese Skills Anwendung finden. Sie müssen das dann “nur” noch bei anderen Teammitgliedern replizieren. Damit das nachhaltig Früchte trägt, brauche es eine Struktur, sagt Volaric. Mit dem Aufbau solcher Strukturen beschäftigt er sich als Managing Partner der Wiener Beratung Boom Strategy in seiner täglichen Arbeit.

Das Zauberwort heißt Revenue Operations, oft als Rev-Ops abgekürzt. Dabei handelt es sich um einen strategischen Ansatz in Unternehmen, der darauf abzielt, durch strukturierte Prozesse und verbesserte Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen Produkt-Strategie, Vertrieb, Marketing und Kundenservice den Geschäftserfolg zu maximieren. “Unser Grundsatz ist: Umsatz entsteht nicht durch Zufall. In unserer Arbeit ersetzen wir das Bauchgefühl durch Prozesse, Daten und Technologien. Damit haben Manager eine gute Entscheidungsbasis und bessere Steuerungsmöglichkeiten”, so Volaric.

Auch Führungskräfte müssen trainiert werden

Entscheidend ist die Rolle der Führungskraft. Oft würden Personen zum Team Lead, die zwar fachlich gut seien, aber keine ausgereiften Leadership-Skills haben, führt der Experte weiter aus. Dadurch würde Führung dann oft nur auf Basis eigener Erfahrungen und Ideen passieren. “Einige wenige haben das angeborene Talent zum Leadership, die meisten müssen es aber erlernen. Und Leadership ist erlernbar, weil es auch nur aus Skills und Verhalten besteht”, sagt Volaric.

Neue Führungskräfte müssen lernen, die notwendigen Skills und das richtige Verhalten bei ihrem Team zu fördern. Das geht laut Volaric wie folgt:

Einen Fokus-KPI wählen, den man verbessern will

Eine Rolle im strukturierten Leadership spielen die KPIs. “Wenn man sich im Leadership-Team auf ein KPI-Set geeinigt hat, müssen die einzelnen Leader den Mitarbeiter:innen klar erklären können, warum gerade diese KPIs wichtig sind, wie sie berechnet werden und mit welchem Verhalten sie am besten zu beeinflussen sind”, sagt der Experte.

Er betont aber auch zugleich zwei Probleme mit KPIs: “KPIs sind nur ein Teil der Gleichung, weil sie nur die Resultate von bereits beendeten Handlungen darstellen. Sie basieren somit immer nur auf der Vergangenheit. Wir brauchen aber Steuerungsmöglichkeiten im Jetzt, um unsere Ziele in der Zukunft zu erreichen.” Des Weiteren bestehen KPIs aus Formeln und Durchschnitten – “das Ziel von Leadern ist es aber nicht, den Durchschnitt zu stärken, sondern diesen zu erhöhen. Für beide Probleme ist eine geplante Steuerung von Skills und Verhalten die Lösung”, so Volaric.

Um KPIs strukturiert zu verbessern, sollte man sich immer nur einen Fokus-KPI pro Quartal aussuchen. “Man kann sich nicht auf alle KPIs gleichzeitig fokussieren; sonst überlädt man das Team mit zu vielen Verhaltensänderungen”, sagt Volaric. Danach sollte man sich überlegen, welches Verhalten des Teams besonders starken Einfluss auf diesen KPI hat. Damit setzt man schon Skills und Verhaltensweisen, die zu Umsatz führen, ins Zentrum, statt dem Team immer nur “Mehr Umsatz!” zu kommunizieren.

“Goldene Standards”

Der “Goldene Standard” bezieht sich auf das Verhalten jener Mitarbeiter:innen, die in einer der ausgewählten Verhaltensweisen besonders gut sind. Volaric erklärt den strukturierten Prozess dorthin: “Zunächst sehe ich mir die Mitarbeiter:innen an, die bei einem bestimmten KPI besonders gut performt haben, und versuche, zu verstehen, welches Verhalten dazu geführt hat”, erläutert der Experte.

“Dann dokumentiere ich dieses als ‘Goldenen Standard’, das heißt, ich erstelle eine kurze Beschreibung dieses Verhaltens, die man dem Team als Vorlage geben kann”, so Volaric. Das könne von einfachen Tipps bis hin zu längeren Leitfäden reichen. “Wichtig ist, dass mein Team stets klar versteht, was gemeint ist, und das Verhalten damit auch replizieren kann. Danach lade ich die Person, die den Standard gesetzt hat, dazu ein, das Verhalten im Team zu demonstrieren”, erklärt der Experte.

Zuletzt brauche es Zeit, diese Skills im Verhalten umzusetzen. “Dafür setze ich klare Verhaltensziele, die darauf abzielen, den Goldenen Standard im Alltag anzuwenden. Als Leader nutze ich die One-on-one-Gespräche immer zuerst für die Besprechung von Verhaltenszielen”, betont Volaric. “Der Grund ist, dass Skill- und Verhaltenscoachings langfristig den Unternehmenserfolg sichern, während z. B. KPIs nur Resultate derselben sind – und KPIs kann ich mir auch alleine auf einem Dashboard ansehen“, so der Experte.

Job als Führungskraft als “stetiges Coaching und Enablement”

Das Prinzip des “Goldenen Standards” schaffe also die Struktur, nachhaltige Änderungen zum Besseren zu bewirken. Denn: “Das Schlimmste, was ich als Leader tun kann, ist Mitarbeiter:innen zu sagen, sie müssen den Umsatz erhöhen, aber nicht zu sagen, wie sie das machen sollen”, sagt Volaric. “Der Job als Führungskraft ist stetiges Coaching und Enablement, denn meine wichtigste Aufgabe ist es, mein Team zu optimieren”, bringt es der Experte auf den Punkt.

Leader müssten stets im Auge behalten, dass sie ihre Ziele nicht alleine erreichen können, sondern nur, wenn sie ihre Teammitglieder weiterbringen. “Sich Gedanken über Skills und Verhalten zu machen ist hierfür der beste erste Schritt in die richtige Richtung”, ist Volaric überzeugt.

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(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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