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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Apollo, KI, Altgiechisch, Mistral
© Österreichische Nationalbibliothek/ÖAW/Daniel Hinterramskogler - Papyrus aus der römischen Kaiserzeit mit einer griechischen Geburtsanzeige, von Apollo rekonstruiert (Römisches Ägypten, 149 n. Chr.) und Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW.

In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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