13.08.2020

Das gilt es am Weg zur agilen Organisation zu beachten

Welche konkreten Herausforderungen ergeben sich für Führungskräfte und Mitarbeiter am Weg zu einer agilen Organisation? Wie erfolgt die konkrete Umsetzung? Sind Startups eine Parade-Beispiel für „Purpose Driven Organizations“? Diese Fragen hat uns Gregor Habinger, Topic Owner Digital Excellence bei TietoEVRY Austria, beantwortet.
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agilen Organisation
Gregor Habinger, Topic Owner Digital Excellence, TietoEVRY Austria; Fotografin: Michaela Habinger Fotographie michaelahabinger.com

Am Weg zu einer agilen Organisation müssen sowohl Führungskräfte als auch Mitarbeiter zahlreiche Herausforderungen meistern, da klassische Autoritätsstrukturen ihre Bedeutung verlieren. Im Zuge der Transformation geben Führungskräfte ihre Top-Down-Autoritäten an Teams ab und Mitarbeiter organisieren sich selbst.

Gregor Habinger, Topic Owner Digital Excellence bei TietoEVRY Austria, hat uns erläutert, welche Hürden es in diesem Prozess zu meistern gilt. TietoEVRY Austria, die österreichische Sparte des nordeuropäischen IT-Dienstleisters TietoEVRY, hat 2018 ihre Organisation auf eine „Purpose Driven Organization“ umgestellt und ließ sich dabei vom sogenannten Spotify Modell inspirieren.

Im Interview mit dem brutkasten erläutert Habinger, der damals die Transformation verantwortete, welchen Mehrwert das Spotify-Modell bietet und wie eine konkrete Umsetzung erfolgen kann. Zudem geht er darauf ein, warum Startups zwar „purpose driven“, aber oftmals alles andere als „agile“ sind.


Was waren die ersten Schritte von TietoEVRY Austria am Weg zu einer „Purpose Driven Organization“, die sich durch Agilität und Selbstorganisation auszeichnet?

Zuallererst: Agilität in Organisationen darf nie einen Selbstzweck erfüllen, sondern muss immer ein Mittel zum Zweck sein. Daher haben wir uns als erstes die Frage gestellt, was wir mit der Agilität überhaupt erreichen wollen? Im Kern umfasste das die Frage nach dem “Warum”, die wir in einem weiteren Schritt mit konkreten Zielen verknüpft haben.

Welche Ziele habt ihr an dieses “Warum” geknüpft?

Im Prinzip waren es drei konkrete Ziele, die wir definiert haben. Erstens wollen wir damit unser Wachstum vorantreiben, zweitens schneller und flexibler auf neue Marktsituationen reagieren und drittens “Digital im Blut” auch wirklich selbst leben. 

Wie lange hat der Weg zur „Purpose Driven Organization“ bei TietoEVRY gedauert?

Im Mai 2018 haben wir mit den ersten Schritten gestartet und im September 2018 erfolgte bereits der Rollout. Die ersten zwei Monate waren sehr intensiv. In Workshops haben wir die Ziele erarbeitet und definiert. Im Juli erfolgte dann eine breitere Kommunikation innerhalb der Organisation, an unser gesamtes Team.

Selbstorganisation bedeutet Autorität dorthin zu verlagern, wo das Wissen ist.

Am Weg zur agilen Organisation habt ihr euch vom Spotify-Modell inspirieren lassen, warum? 

Wenn wir über das Spotify-Modell sprechen, muss uns zunächst bewusstwerden, dass Spotify nie die Absicht hatte, ein Framework zu schaffen, das für alle agilen Organisationen funktioniert. Das einzige was Spotify gemacht hat, war, dass sie 2010 zu einem bestimmten Zeitpunkt ihre Organisationsform veröffentlicht haben. Mittlerweile hat sich die Organisation von Spotify weiterentwickelt und sieht ganz anders aus. Daher haben wir uns nicht primär das Framework an sich, sondern vielmehr die entsprechende Kultur angesehen. 

Welche Kultur steckt dahinter? 

Spotify ist eine Organisation, die sehr stark auf Vertrauen aufbaut und auch lernend ist. Dafür haben sie verschiedenste Organisationsformen gebildet, die als Squads, Tribes, Chapters und Guilds beschrieben werden. Im Prinzip haben wir nur diese Überschriften genommen und sie als Grundbausteine für unser eigenes Modell herangezogen. Warum bezeichnen wir es dennoch als Spotify-Modell? Ganz einfach: Weil es unter diesem Begriff bekannt ist. 

„In der Regel wissen es nämlich die Mitarbeiter bzw. Teams selbst besser, wohin sie gehen müssen, als irgendein Manager im Elfenbeinturm.“

Wie erfolgte die konkrete Umsetzung?

Der Grundbaustein von agilen Organisationen liegt in kleinen, selbstständigen Teams. Diese nennen wir in Anlehnung an das Spotify-Modell Squads, Tribes, Chapters und Guilds. Jedes dieser Teams hat einen klaren Purpose. Zum Beispiel haben wir den Chaptern mitgegeben, dass sie sich um die persönliche Entwicklung der Mitarbeiter kümmern sollen. Und nun folgt der wichtigste Schritt: Innerhalb dieses Purpose können sich die Teams selbst organisieren. Das betrifft auch den Aspekt, wie Entscheidungen getroffen werden. Damit dafür eine gute Basis geschaffen wird, hat jedes Team einen eigenen Coach. Zudem verwenden wir ein Tool, das sich Delegation Poker nennt. Darüber können die einzelnen Teams transparent den Freiheitsgrad ihrer Verantwortungen definieren.

Kannst du ein konkretes Beispiel nennen?

Nehmen wir das Beispiel der persönlichen Mitarbeiterentwicklung. In einer klassischen Organisation gibt es in der Regel einen Vorgesetzten, der sich einmal im Jahr mit den Mitarbeitern zusammensetzt und sagt, welche Ausbildung der jeweilige Mitarbeiter machen soll. In einer agilen Organisation ist dies anders, da die Entscheidungsfindung einem ganzen Team übertragen wird. Autonom bestimmt dieses Team, wohin es wachsen möchte. In der Regel wissen es nämlich die Mitarbeiter bzw. Teams selbst besser, wohin sie gehen müssen, als irgendein Manager im Elfenbeinturm. Selbstorganisation bedeutet Autorität dorthin zu verlagern, wo das Wissen ist. 

„Startups sind stark von deren Gründern geprägt, denen das “Loslassen” oftmals schwerfällt.“

Welche Herausforderungen ergeben sich bei der Selbstorganisation? 

Die Abgabe von Autorität bedeutet eine Herausforderung sowohl für Führungskräfte als auch Mitarbeiter. Einerseits haben die Führungskräfte gewisse Verlustängste, andererseits ist es für die Mitarbeiter am Anfang nicht einfach, wenn auf einmal keine Führungskraft mehr da ist. Damit dies nicht aus dem Ruder läuft, müssen auf beiden Seiten Regeln aufgestellt werden. Dies bedeutet, dass klar definiert werden muss, was Selbstorganisation bedeutet und was es nicht bedeutet. Zudem bedarf es Transparenz, damit die Mitarbeiter wissen, was von ihnen erwartet wird. 

Welche Learnings habt ihr am Weg zur agilen Organisation gemacht?

Rückblickend betrachtet haben wir natürlich auch Learnings gemacht. Beispielsweise hätten wir am Anfang unseren Teams noch stärker einen Kontext mitgeben müssen. Wir haben unseren Teams zwar gesagt, dass sie selbstorganisierte Entscheidungen treffen können, allerdings war der Rahmen zu schwach definiert. Zum Beispiel haben wir unseren Chaptern gesagt, kümmert euch um die Ausbildung der Mitarbeiter. Dies erfordert allerdings auch die Kommunikation eines finanziellen Rahmens. So war es dann ein Fazit für uns: Damit die Selbstorganisation klappt, braucht es Transparenz. Daher versuchen wir soviel Information weiterzugeben wie möglich.

Sind Startups eine Parade-Beispiel für „Purpose Driven Organizations“?

In Startups ist die Purpose-Komponente in der Regel stark ausgeprägt, da sie meist ein Problem lösen wollen. In Hinblick auf Agilität und Selbstorganisation sieht die Sache allerdings schon wieder anders aus. Startups sind stark von deren Gründern geprägt, denen das “Loslassen” oftmals schwerfällt. Dies wirkt der Agilität entgegen, da sich im schlimmsten Falle alles bei einer Person konzentriert. Hier bestehen durchaus Parallelen zu eigentümergeführten Unternehmen aus dem KMU-Sektor.


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Personen im Büro an Laptops
(c) Annie Spratt via Unsplash

„Wer heute in den Arbeitsmarkt einsteigt, wird von Anfang an gefordert. Das ist für junge Menschen eine große Chance, aber auch eine Herausforderung“, ordnet Rudolf Krickl, CEO von PwC Österreich, die Ergebnisse einer aktuellen Studie ein. Im Rahmen des globalen „AI Jobs Barometer 2026“ hat die Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PwC weltweit mehr als eine Milliarde Stellenanzeigen aus 27 Ländern auf sechs Kontinenten analysiert. Die Untersuchung soll aufzeigen, wie Künstliche Intelligenz (KI) Berufsprofile, Gehälter, Fähigkeiten und die Arbeitsproduktivität beeinflusst.

Neue Ansprüche bei Einstiegsjobs

Besonders stark zeigt sich der Wandel am Anfang der Karriereleiter. Für Einstiegspositionen erwarten Arbeitgeber in KI-geprägten Berufen zunehmend Fähigkeiten, die traditionell eher erfahrenen Fachkräften vorbehalten waren. Zu diesen gehört die Entwicklung fortgeschrittener, spezifisch menschlicher Kompetenzen wie kritisches Denken, Kooperationsfähigkeit, Veränderungsbereitschaft und Führungskompetenz.

Laut Studie machen solche traditionell seniorigen Fähigkeiten wie motivierende Führung, strategische Entscheidungsfindung oder Teambildung bereits 52 Prozent der neu geforderten Skills in KI-exponierten Einstiegsberufen aus. Bei Berufen mit geringem KI-Kontakt liegt dieser Anteil bei lediglich sieben Prozent. Die Studienautor:innen schreiben in diesem Zusammenhang von einer „Seniorisierung“ von Junior-Rollen. Während klassische Einstiegsjobs in stark betroffenen Branchen insgesamt stagnieren, verzeichnen solche „seniorisierten“ Einstiegspositionen, die mindestens zehn dieser neuen fortgeschrittenen Fähigkeiten verlangen, ein deutliches Wachstum von 35 Prozent. Dies zwingt Unternehmen und das Bildungssystem dazu, Berufseinsteiger:innen künftig anders zu fördern und zu begleiten.

Produktivität treibt Beschäftigungswachstum

Entgegen bekannter Befürchtungen, dass Künstliche Intelligenz in großem Stil Arbeitsplätze ersetzen wird, zeichnet der Bericht ein anderes Bild. Unternehmen mit hoher KI-Intensität verzeichnen nicht nur stärkere Produktivitätszuwächse, sondern bauen auch ihre Belegschaften schneller aus. Zwischen 2018 und 2025 stieg die Produktivität von Firmen mit starkem KI-Einsatz um 34 Prozent (im Vergleich zu 24 Prozent bei geringem Einsatz). Parallel dazu wuchs deren Beschäftigung um 52 Prozent, während Unternehmen mit geringer KI-Nutzung ihre Belegschaft nur um 36 Prozent vergrößerten.

PwC-Österreich-Chef Krickl zieht dazu eine historische Parallele: „Wir beobachten hier ein klassisches Muster der Wirtschaftsgeschichte. Auch die Industrialisierung hat kurzfristig Jobs verdrängt, langfristig aber deutlich mehr neue geschaffen, weil Produktivitätsgewinne Wachstum ermöglichen. Dieses Wachstum schafft wiederum neue Aufgaben und erhöht den Bedarf an qualifizierten Arbeitskräften“.

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KI-Kompetenzen als Gehalts- und Einstellungsfaktor

Gleichzeitig erweisen sich spezifische KI-Kenntnisse als massiver Gehaltsfaktor. Stellen, die entsprechendes Fachwissen – wie Machine Learning oder Prompt Engineering – explizit verlangen, bieten weltweit einen durchschnittlichen Gehaltsaufschlag von 62 Prozent (nach 57 Prozent im Vorjahr). Zudem wächst die Nachfrage schnell: Binnen eines Jahres stieg die Anzahl der Stellenausschreibungen, die KI-Kompetenzen fordern, um 69 Prozent. Die Einstellung von KI-Spezialist:innen wuchs im Jahr 2025 weltweit achtmal schneller als der gesamte Arbeitsmarkt. Spitzenreiter ist die Technologie-, Medien- und Telekommunikationsbranche, in der 11,4 Prozent aller Stellenausschreibungen auf KI-Spezialist:innen abzielen.

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