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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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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