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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Hier eine BU zur Maschine selbst, in zwei Schärfegraden: Variante 1, kompakt für Social: Oft als komplexeste Maschine der Welt bezeichnet: Eine EUV-Anlage von ASML besteht aus rund 100.000 Bauteilen und ist etwa so groß wie ein Bus. | (c) ASML

Es gibt Sätze, die mehr über die Lage Europas verraten als jedes Strategiepapier. Einer davon fiel auf der diesjährigen VivaTech, gesprochen von einem Mann, den man schwer des europäischen Selbstmitleids verdächtigen kann: Christophe Fouquet, CEO von ASML.

Fouquet war nach Paris gekommen, um zu erklären, wie ein Chip überhaupt entsteht, etwas, das fast jede und jeder im Publikum täglich nutzt, ohne es zu kennen. Im Zentrum steht die EUV-Lithografie und die Maschine dahinter, die laut Fouquet das Wall Street Journal im Dezember 2024 „die unverzichtbarste Maschine der Welt“ nannte. Sie überträgt mit Licht feinste Strukturen auf den Wafer, die runde Siliziumscheibe, aus der später die einzelnen Chips geschnitten werden.

ASML ist der einzige Hersteller dieser Anlagen weltweit. Ohne sie entsteht kein einziger der fortschrittlichsten Chips, und ohne diese Chips läuft keine der KI-Anwendungen, über die in Paris vier Tage lang geredet wurde. „KI braucht Chips, und Chips brauchen EUV“, brachte es Fouquet auf der Bühne auf die einfachste Formel. So weit, so beeindruckend. Doch der Satz, der hängen blieb, war ein anderer.

Billionen fließen, aber nicht hierher

Fouquet skizzierte, was viele in der Branche längst als Gewissheit handeln: In den kommenden zwei bis drei Jahren werden Billionen in KI-Infrastruktur investiert, in Rechenzentren, Beschleuniger, Wafer. Es ist die erste Runde eines Aufbaus, der KI in jede Industrie tragen soll. Und dieser Aufbau hat eine klare Geografie. Laut BloombergNEF entstanden Ende September 2025 rund drei Viertel der weltweit im Bau befindlichen Rechenzentrumskapazität in den USA. Allein die fünf größten US-Hyperscaler, Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta und Oracle, haben für 2026 zusammen zwischen 660 und 690 Milliarden Dollar an Investitionen angekündigt, fast eine Verdopplung gegenüber dem Vorjahr. Fouquets Stegreifzahl von 80 Prozent steht also auf solidem Grund, und sein „Europa ein bisschen“ ebenso.

ASML-CEO Christophe Fouquet (links) und Siemens-Chef Roland Busch bei der VivaTech in Paris, wo beide über KI, Industrie und Europas technologische Wettbewerbsfähigkeit sprachen. (c) LinkedIn Christophe Fouquet / VivaTech

Man muss sich das auf der Zunge zergehen lassen. Der Chef von Europas strategisch wertvollstem Technologiekonzern, auf einer europäischen Bühne, vor einem europäischen Publikum, rechnet vor, dass der Kontinent beim wichtigsten Infrastrukturaufbau dieses Jahrzehnts eine Randnotiz ist. Das ist keine Klage eines Subventionsempfängers. Es ist die nüchterne Buchführung dessen, der die Maschinen liefert und daher genau weiß, wohin sie gehen.

Genau hier wird aus einem Technik-Vortrag eine Standortfrage.

Warum ausgerechnet ASML der Hebel ist

Die Wucht der Zahlen, die Fouquet auffuhr, macht klar, worum es geht. Jensen Huangs These „Moore’s Law is dead“ bedeutet in der Praxis: Statt einer Verdopplung der Transistoren alle zwei Jahre verlangt das KI-Zeitalter eine Verzehnfachung. Schon ein einzelner Blackwell-Chip von NVIDIA vereint 208 Milliarden Transistoren. Und der Hunger nach Silizium wächst rasant: Laut ASML beansprucht ein komplettes Blackwell-System heute die Kapazität von rund 50 Wafern, das für 2027 geplante Rubin-Ultra-System soll die fünffache Menge benötigen, also rund 250 Wafer pro System.

(c) ASML

Diese Explosion der Nachfrage trifft auf ein Nadelöhr, und das Nadelöhr heißt ASML. Die Komplexität der Technik ist dabei kein Marketing: Um das nötige EUV-Licht zu erzeugen, beschießt ASML laut Fouquet 60.000 Mal pro Sekunde ein winziges Zinntröpfchen mit Lasern und erzeugt ein Plasma von 220.000 Grad Celsius. Die Spiegel, die das Licht lenken, seien, so Fouquet, tausendmal präziser als jene des Hubble-Teleskops, präzise genug, um vom Boden aus eine Münze auf dem Mond anzupeilen. Vierzig Jahre Entwicklung, 1984 aus einem Joint Venture rund um Philips mit 31 Mitarbeiter:innen hervorgegangen, stecken in diesem Vorsprung. Genau deshalb kann ihn so schnell niemand kopieren, und genau deshalb hängt die Welt an einem einzigen europäischen Unternehmen.

1984 als Joint Venture rund um Philips mit 31 Mitarbeiter:innen gestartet, ist ASML heute Europas wertvollster Technologiekonzern. Im Bild der Hauptsitz im niederländischen Veldhoven. (c) ASML

Das ist die paradoxe Ausgangslage Europas: Es kontrolliert den unverzichtbaren Engpass der KI-Revolution, partizipiert am Wertzuwachs darüber aber nur am Rand.

Die europäische Gegenwette

Dass ASML diese Lücke kennt, zeigt sein eigener Schritt. Im September 2025 führte der Konzern mit 1,3 Milliarden Euro die Series-C-Runde von Mistral an, sicherte sich rund elf Prozent am Pariser KI-Champion und einen Sitz im Strategieausschuss. Bewertung der Runde: 11,7 Milliarden Euro. In Paris erklärte Fouquet die Logik dahinter mit einer These, die man sich merken sollte: Der eigentliche Wert von KI liege nicht im Modell, sondern in den Daten. ASML sitzt auf einem Datenschatz von rund 120 Petabyte, allein in den Fabs der Kund:innen entstehen 15 Terabyte pro Stunde. Mistral bekommt Zugang und bettet eigene Leute bei ASML ein, ASML bekommt maßgeschneiderte Modelle für Design, Fertigung und Forschung.

Im Reinraum von ASML im niederländischen Veldhoven entsteht die EUV-Lithografie, jene Maschine, die laut Fouquet das Wall Street Journal die „unverzichtbarste Maschine der Welt“ nannte. (c) ASML

Es ist, auf dem Papier, die europäische Idealgeschichte: Der Engpass-Monopolist und der Hoffnungsträger der europäischen KI verbünden sich, statt das Geld nach Kalifornien zu tragen. Eine Wette auf Souveränität entlang der gesamten Halbleiter-Wertschöpfungskette.

Nur sollte man sich diese Wette ehrlich ansehen. Mistral ist gegenüber OpenAI und Anthropic weiterhin der kleinere Player, dessen Modelle ihren industriellen Mehrwert erst beweisen müssen. Und die Hardware, auf der am Ende alles läuft, kommt weiterhin von NVIDIA. Europa kontrolliert den Anfang der Kette, die Lithografie, und versucht nun, sich ein Stück der Mitte, die Modelle, zu sichern. Das Ende der Kette, die Beschleuniger und Rechenzentren, in denen das eigentliche Geld verdient wird, liegt anderswo.

Was Fouquets Rechnung für uns bedeutet

Die Botschaft aus Paris ist damit zweischneidig. Europa ist nicht abgehängt, im Gegenteil: Es hält mit ASML den einen Hebel, ohne den die gesamte KI-Welt stillstünde. Aber Hebel und Vorsprung sind nicht dasselbe wie Teilhabe am Wachstum. Solange der Großteil des Geldes anderswo investiert wird, bleibt der Kontinent der unverzichtbare Zulieferer einer Revolution, die anderswo zu Geld gemacht wird.

Die ehrliche Frage, die Fouquets Nebensatz aufwirft, ist nicht, ob Europa mitspielen kann. Es spielt längst mit, an der entscheidendsten Stelle. Die Frage ist, ob es bereit ist, aus einer Position der technologischen Unverzichtbarkeit endlich auch eine Position der wirtschaftlichen Stärke zu machen. Die Antwort darauf wird nicht in Veldhoven oder Paris gegeben, sondern in den Budgets der nächsten zwei, drei Jahre.

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