19.11.2020

Culture eats strategy for breakfast – aber warum?

Wie die Unternehmenskultur die Motivation von Mitarbeitern und somit auch den Erfolg von Unternehmen beeinflusst. Ein Gastbeitrag von Storebox-CEO Johannes Braith.
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Company Culture
(c) Adobe Stock/howtogoto/beigestellt

Das berühmte Zitat von Peter Drucker “Culture eats strategy for breakfast” hört man nicht nur in den hippen Office-Lofts von Startups, sondern auch in den Management Etagen großer Konzerne. Vor allem im Startup-Bereich kann man jedoch beobachten, dass unter dem Schlagwort “Unternehmenskultur” oft die Qualität und Ausprägung diverser Benefits – wie kostenloser gesunder Snacks oder interner Yoga-Klassen – missinterpretiert wird. Liest man Stellenausschreibungen im Startup-Umfeld, wird die Unternehmenskultur immer als offen und dynamisch beschrieben, um im selben Satz den Tischfußballtisch oder das Obstangebot hervorzuheben. In großen Konzernen wird man oft bereits in den Eingangshallen von Tafeln der Leitbilder “erschlagen”, die verstaubt an den Wänden hängen und vom Topmanagement sowie Beratungsunternehmen definiert wurden, jedoch selten direkte Anwendung finden.

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Diese Bilder von zwei Extremen sind natürlich bewusst überspitzte Stereotypen, die uns vor allem eines aufzeigen sollen: Ja, etliche Unternehmen haben eine definierte Unternehmenskultur, doch viele sind sich oft nicht über deren direkte Auswirkung im Klaren. Um dieses Thema zu entmystifizieren und rational anwendbar zu machen, arbeiteten Lindsay McGregor und Neel Doshi, zwei US-amerikanische Autoren und Unternehmer, an einer wissenschaftlichen Studie, die folgende 3 Fragen beantworten soll und im Harvard Business Review veröffentlicht wurde:

1) How does culture drive performance?

2) What is culture worth?

3) What processes in an organization affect culture?

How does culture drive performance?

Nachdem McGregor und Doshi über 20.000 Arbeiter und Angestellte befragten und über 50 Unternehmen analysierten, kamen sie in ihren wissenschaftlichen Studien zu einem Conclusio: Warum wir arbeiten bestimmt, wie gut wir arbeiten.

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Eine weitere Studie aus dem Jahr 2013 unterstreicht diese Aussage. In der besagten Studie wurden 2500 Menschen dazu angehalten radiologische Bilder bzw. Befunde auf Auffälligkeiten zu untersuchen. Einer Gruppe wurde mitgeteilt, dass ihre Ergebnisse nicht berücksichtigt werden, der anderen, dass es sich bei den Objekten um Krebszellen handelt, welche im Anschluss weiter behandelt würden. Die Personen wurden pro Bild bezahlt und obwohl die zweite Gruppe 10% weniger pro Bild verdiente, wurden die einzelnen Bilder länger und genauer analysiert und auch die Ergebnisse waren besser.

Mittlerweile wird seit Jahrzehnten in diesem Bereich geforscht. Ein Meilenstein war allerdings das Ergebnis von Edward Deci und Richard Ryan in den 1980er Jahren, als sechs Gründe definiert wurden, warum Menschen arbeiten:

  1. Play: Wird man aufgrund der Arbeitstätigkeit selbst motiviert zu arbeiten, spricht man von dem Faktor “Play”. Beispielhaft kann hier ein Lehrer genannt werden, der seine beruflichen Tätigkeiten liebt, somit gerne lehrt und Zugang zu jedem einzelnen Schüler finden möchte.
  2. Purpose: Hier geht es darum, dass man sich direkt mit dem Output der eigenen Arbeit identifizieren kann. Z.B.: ein Lehrer sieht den Sinn seiner Arbeit in dem Ziel, Menschen ausgebildet zu haben und Kinder zu empowern.
  3. Potential: Trägt der Outcome der Arbeit dazu bei, dass sich eine Person weiterentwickeln kann, spricht man von “Potential”. Z.B.: Ein Lehrer macht seinen Job, weil er motiviert ist, einmal Direktor zu werden.
  4. Emotional pressure: Bei diesem Grund wird die emotionale Situation beschrieben, zu arbeiten, um sich selbst oder andere nicht zu enttäuschen. Z.B.: Man arbeitet als Arzt, weil die Eltern das gerne so wollen und man sie nicht enttäuschen möchte.
  5. Economic Pressure: Man arbeitet, um wirtschaftlich davon zu profitieren, Boni zu bekommen bzw. “Bestrafungen” zu vermeiden.
  6. Inertia: Wird man gefragt, warum man arbeitet und die Antwort darauf ist, dass man das selbst eigentlich nicht weiß, und man das immer schon so gemacht hat, spricht man von “Inertia”. Dies ist noch immer ein Motiv, da in dieser Situation die Arbeit noch immer ausgeführt wird, man allerdings nicht genau weiß, warum man das eigentlich tut.

Während die ersten drei Gründe dabei helfen, die Motivation und somit den Output zu steigern, wird eben diese durch die letzten drei verringert. Denn bei diesen denkt man nicht an die Arbeit selbst bzw. deren Qualität, sondern an Ablenkungen wie Belohnungen oder Bestrafungen. McGregor und Doshi beobachteten, dass es Unternehmen mit einer “high-performing culture” schaffen, die ersten drei Gründe zu maximieren, während die letzten drei Gründe minimiert werden. Diese Dynamik wird in der Literatur auch als Total Motivation (ToMo) bezeichnet.

What is culture worth?

Den konkreten Wert einer motivierenden Unternehmenskultur zu quantifizieren ist keine leichte Aufgabe. Doch McGregor und Doshi liefern einen schlüssigen Ansatz, um den Wert zu quantifizieren und auch sichtbar zu machen. Anhand eines Fragebogens, welcher entlang der 6 o.g. Punkte erstellt wurde, wird die ToMo Metrik (von -100 bis +100) generiert.

Diese Metrik beschreibt, wie sehr man durch die eigene Arbeit motiviert wird und somit auch mit erhöhter Performance zu rechnen ist. Um diese Methode zu validieren, wurde dieser Fragebogen u.a. bei vier großen US Airlines eingesetzt, um die Ergebnisse anschließend dem jeweiligen Kundenzufriedenheitsgrad der ACSI gegenüber zu stellen.  Dabei wurde verdeutlicht, dass sich eine motivierende Unternehmenskultur auch positiv auf die Kundenzufriedenheit niederschlägt.

Quelle: Primed to Perform

Diese Beobachtungen sind kein Einzelfall und wurden in verschiedenen Industrien wie Retail, Banking oder Telekommunikation beobachtet. Innerhalb eines Retail Unternehmens wurde z.B. beobachtet, dass zwischen hohen und niedrigen ToMo Werten von Sales-Mitarbeitern bis zu 30% Unterschied im Sales Revenue sichtbar wurde.

What processes in an organization affect culture?

Wie würden Sie eine positive Unternehmenskultur definieren, die in hoher Mitarbeitermotivation und Performance mündet? Das ist wirklich keine leichte Aufgabe. Doch eine Definition von McGregor und Doshi, wenn auch eine recht trockene und rationale, basiert auf wissenschaftlichen Ergebnissen und könnte wie folgt lauten: “Unternehmenskultur ist das Set an Prozessen einer Organisation, welches die Motivation der Menschen beeinflusst.” Denn in Studienergebnissen wurde ersichtlich, dass vor allem gut strukturierte und klare Prozesse, die Unternehmenskultur positiv beeinflussen. Vor allem die Rollendefinition jedes einzelnen spielt dabei eine wesentliche Rolle.

Quelle: Primed to Perform

Die Grafik zeigt sehr gut, dass die Annahme, dass vor allem Leadership für Motivation und Ergebnisse verantwortlich ist, falsch ist. Viele Prozesse innerhalb eines Unternehmens haben einen weit höheren Einfluss auf Motivation. Die X-Achse zeigt die bereits beschriebene ToMo Metrik zwischen -100 und +100. Die grauen Balken zeigen die Range der direkten Beeinflussung dieser Prozesse auf die Motivation. Somit kann z.B. eine gut definierte Rolle einen sehr positiven Einfluss haben, wohingegen eine schlecht definierte Rolle einen deutlich negativeren Impact als bei den weiteren Faktoren haben kann.

Natürlich ist es nicht einfach , eine “high performing culture” in Unternehmen zu erzeugen. Vor allem als Startup kämpft man in der Anfangsphase mit etlichen Problem und muss an allen Ecken und Enden Baustellen fertig bekommen. Oft bleibt dann keine Zeit Prozesse zu definieren und sich um eine klare Unternehmenskultur zu bemühen. Schafft man es allerdings, diese positive Kultur umzusetzen, wird diese zu einem Vorteil der in unserem schnelllebigen, digitalen und kundenzentrierten Wirtschaftsumfeld der Schlüssel zum Erfolg sein kann.

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vl. Patrick Ratheiser (EY), Rainer Kalkbrener (ACP), Sulejman Ganibegovic (KEBA Digital) und Hermann Erlach (Microsoft) | (c) brutkasten
vl. Patrick Ratheiser (EY), Rainer Kalkbrener (ACP), Sulejman Ganibegovic (KEBA Digital) und Hermann Erlach (Microsoft) | (c) brutkasten

„No Hype KI“ wird unterstützt von ACPEYITSVKEBA GroupLenovoMicrosoftONTEC AI und der Universität Graz.


„Die Vorstellung, dass man dank KI seine Hausaufgaben nicht machen muss, ist grundfalsch. Ganz im Gegenteil: Gerade hier ist es essenziell, bei der Datenqualität und der gesamten IT-Architektur eine saubere Basis zu schaffen“, konstatiert Rainer Kalkbrener, CEO von ACP, im Staffelfinale der brutkasten-Serie “No Hype KI”.

Mit diesem Befund ist er in der Expertenrunde nicht alleine. Der Fokus verschiebt sich von theoretischen Machbarkeiten hin zu den harten Bedingungen für echten Business Value, so der Tenor.

Österreichs Status quo und der Weg aus der Sandbox

Hermann Erlach, General Manager Austria bei Microsoft, weist auf ein aktuelles Studienergebnis hin: Österreich befindet sich bei der KI-Nutzung weltweit in den Top 20. Während Konsument:innen die Technologie im privaten Alltag bereits intensiv nutzen würden, zeige sich im Unternehmensbereich – insbesondere im Mittelstand – jedoch noch Aufholbedarf bei der Adaption. Für Patrick Ratheiser, Director & Head of AI bei EY, ist dabei klar: Der wahre geschäftliche Mehrwert liege oft nicht in hochgradig gehypten Vorzeigeprojekten. “Es sind oft die unscheinbaren Machine-Learning-Lösungen und Prozessautomatisierungen, die den Unternehmen wirklich helfen”, sagt er.

Dennoch stecken derzeit viele Initiativen noch in isolierten Experimentierphasen fest. Sulejman Ganibegovic, CEO KEBA Digital, fordert daher mehr Risikobereitschaft, um Projekte aus der geschützten Laborumgebung in den produktiven Betrieb zu überführen. Sein Appell an die Entscheidungsträger:innen: „Lieber ist man einmal mutig und wagt den Schritt aus der geschützten Laborumgebung, anstatt sich zweimal feige davor zu drücken, endlich etwas Produktives umzusetzen“. Man müsse akzeptieren, dass auch eine KI-Lösung, die nicht zu 100 Prozent fehlerfrei funktioniert, bereits einen enormen Mehrwert liefern kann.

KI als unbestechlicher Spiegel der Datenqualität

Dass dieser Weg in die erfolgreiche Produktivität zwingend über saubere Datenstrukturen führt, ist breiter Konsens in der Runde. Kalkbrener warnt, dass die KI durch ihre weitreichenden Suchkapazitäten “schonungslos die Schwächen von bestehenden Systemen aufdeckt”. Denn ohne eine funktionierende Data-Governance, so der ACP-Chef “führt das am Anfang oft zu bösen Überraschungen, wenn plötzlich intern sensible Dokumente wie Gehaltslisten oder Passwort-Dateien dank KI für weite Teile der Belegschaft auffindbar werden.”

Auch Ratheiser betont, dass der bloße Import von unstrukturierten Firmendaten in ein KI-Sprachmodell keine Wunder bewirke: „Die Arbeit, die wir seit 20 Jahren bei der Datenqualität und beim Aufräumen versäumt haben, kann jetzt nicht einfach die KI für uns lösen“.

Regulierung: Innovationsbremse oder Türöffner?

Neben der internen Datenorganisation bestimmt auch der externe Rahmen maßgeblich, wie schnell KI im Unternehmensalltag ankommt. Ein differenziertes Bild zeichnen die Experten daher bei der Debatte um den europäischen AI Act. Für Ratheiser stellt das risikobasierte Regelwerk eine notwendige Basis dar, um den breiten Rollout von Use-Cases sicher skalierbar zu machen. “Ohne klare Policies und Governance sind autonome KI-Agenten im Unternehmen auf Dauer nicht steuerbar”, so der EY-Experte. Ähnlich pragmatisch sieht das Ganibegovic aus Sicht der Industrie. Er argumentiert, dass verbindliche Spielregeln gerade bei kritischen B2B-Infrastrukturen als Türöffner fungieren: „Wenn man KI in sensiblen Bereichen einsetzen möchte, braucht es einen Rahmen, der Vertrauen schafft. Klare Gesetze untermauern dieses Vertrauen und bringen Kunden dazu, sich für neue Anwendungen zu öffnen“.

Kalkbrener hingegen äußert sich deutlich kritischer. Er warnt, dass Regulatorien oft innovationsfeindlich seien und die Geschwindigkeit im Markt drosseln würden. “Man darf nicht den Fehler machen, aus Angst vor Regulierungen alle potenziellen Probleme schon im Vorfeld lösen zu wollen”, so der CEO. Europa verliere sonst in der globalen Wirtschaft an Wettbewerbsfähigkeit.

Der kulturelle Wandel: Menschen als „Manager von Agenten“

Letztlich entfalten aber weder saubere Daten noch die besten regulatorischen Rahmenbedingungen ihre Wirkung, wenn die Belegschaft nicht mitzieht – ein Befund, der sich übrigens wie ein roter Faden durch die gesamte “No Hype KI”-Staffel zog. Die massiven Auswirkungen auf die Unternehmenskultur bilden laut den Experten den entscheidenden Hebel für die Zukunft. Erlach prognostiziert den Aufstieg sogenannter „Frontier Firms“, die KI ganz selbstverständlich neben Kapital und menschlicher Arbeitskraft als elementaren Produktionsfaktor begreifen. Der organisatorische Durchbruch gelinge dann, „wenn jeder im Unternehmen beginnt, als Manager von Agenten zu agieren und den eigenen Job mithilfe von KI zu optimieren“. Mitarbeiter:innen, die diese Tools aktiv nutzen, würden vom Management als hochproduktiv wahrgenommen, während Verweigerer an Leistungsfähigkeit dramatisch zurückfielen.

Dass dieser Wandel die Teams bereits spürbar verändert, bestätigt Ganibegovic aus der Praxis: Wenn man ein AI-natives Team mit KI-Tools ausstatte, forme man quasi ein Team von „Avengers“ mit enormer Schlagkraft, das traditionelle Entwicklungszyklen im Softwarebereich massiv verkürzen könne. Um diesen Zustand jedoch flächendeckend zu erreichen, sei ein gezieltes Befähigen der Belegschaft notwendig, meint Ratheiser. Unternehmen müssten aktiv in den Aufbau von KI-Kompetenzen (Literacy) investieren, um Berührungsängste zu minimieren und den produktiven Umgang mit den neuen Werkzeugen strategisch im Arbeitsalltag zu verankern.

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