02.03.2017

Design Thinking: Besser mit der Ungewissheit umgehen

Gastbeitrag. Der Swisscom-Innovationschef und Design Thinking-Experte Michael Lewrick schreibt, anlässlich der Veröffentlichung seines Buches, für den Brutkasten über Digitalisierung, Unternehmenstransformation und die Design-Kriterien der Zukunft.
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(c) fotolia.com - peshkova

Michael Lewrick verantwortet als Chief Innovation Officer der Swisscom das vertikale Großkundengeschäft des Unternehmens. Der Schweizer Telekommunikations-Konzern hat über 20.000 Mitarbeiter und Umsätze im Milliarden-Bereich. Für den Brutkasten beschreibt Lewrick, wie er im Großkonzern als Schnittstelle zu Startups und Innovationseinrichtungen dient und wie der Design Thinking-Ansatz ihm dabei hilft. Kürzlich brachte er gemeinsam mit zwei renommierten Uni-Professoren das “Design Thinking Playbook” heraus, für das eine modernisierte Version des Ansatzes entwickelt wurde.

+++ Design Thinking: Vorher wissen, was die Kunden wollen +++

In erweiterten Ökosystemen denken

Als Chief Innovation Officer geht es für mich vor allem darum, die neuen Entwicklungen und Anforderungen zu verstehen. Diese haben verschiedene Ausprägungen und reichen von veränderten Kunden- und Marktbedürfnissen bis hin zu neuen Strömungen in der Information-Technology (IT). Neue Technologien wie z.B. Blockchain haben grossen Einfluss auf unsere zukünftige Marktrolle als ICT Unternehmen, die Ausgestaltung der Services und Geschäftsmodelle. Hierfür müssen traditionelle Denkmuster durchbrochen, Fähigkeiten adjustiert und in erweiterten Ökosystemen gedacht werden. Ich sehe mich in meiner Rolle als Inside-Outsider und bin somit das das Bindeglied zwischen den internen Innovationssystemen und der externen Welt. Die externe Welt besteht für mich vor allem in Partnerschaften mit Startups, Accelerator-Programmen, Technologiepartnern und Universitäten.

Für Innovationen gibt es klare Erfolgsfaktoren

Es mag altmodisch klingen, aber ich bin fundamental davon überzeugt, dass eine klare Strategie und Vision ein wichtiger Erfolgsfaktor sind. Wer sich fokussiert und sein Team für eine grössere Idee begeistern kann, hat klar einen Vorteil. Bei großen Organisationen wird dies heutzutage oftmals vernachlässigt. Werkzeuge wie Strategic Foresight helfen, diese Kluft zu schließen. Zudem wird die Umsetzung von Ideen oftmals unterschätzt. Meist scheitert es in großen Organisationen an Bürokratie, langsamen Strukturen und traditionellen Organisationsformen. Bei Startups ist ebenfalls das Team und die Fokussierung auf die zu entwickelnde Kernfunktionalität ein wichtiger Erfolgsfaktor. Für alle Unternehmen ist es wichtig, die Bedürfnisse der Kunden und Nutzer zu kennen und zu verstehen. Hier hilft das Design Thinking Mindset.

“Design Thinking hilft uns, die Komplexität zu verstehen und besser mit der Ungewissheit umzugehen.”

Warum Design Thinking?

Design Thinking liegt eine positive Grundeinstellung zugrunde, die hilft, den kreativen Rahmen zu erweitern. So können neue Lösungen und Marktopportunitäten entdeckt und umgesetzt werden. Das Vorgehen im Design Thinking entspricht einer modernen und agilen Arbeitsweise, in der mit Iterationen und in interdisziplinären Teams Problemstellungen bearbeitet werden. Persönlich finde ich die ständige Bestrebung nach neuen Erkenntnissen durch schnelle Experimente mit Nutzern ein wichtiges Instrument und einen zentralen Aspekt im Design Thinking Mindset. Durch diese Neugier lassen sich am Ende bessere Lösungen entwickeln. Auch hilft es uns, die Komplexität zu verstehen und besser mit der Ungewissheit umzugehen. Im Design Thinking Playbook verwenden wir ein modernisiertes Design Thinking Mindset, das stärker auf die Bedürfnisse der Digitalisierung, Umsetzung und Skalierung von Produkten und Services eingeht.

+++ Dossier: Corporate Innovation +++

“Systems Thinking” macht Design Thinking fit für die Digitalisierung

Wir haben das traditionelle Design Thinking Minset auf verschiedenen Ebenen ergänzt. So sind wir zur Überzeugung gekommen, dass Systems Thinking ein zentraler Aspekt ist, sobald wir in Ökosystemen digitale Services entstehen lassen möchten. Die Komplexität und Interaktion der Systeme steigt, und mit Design Thinking alleine, wäre es nicht möglich solche Systeme effizient zu gestalten. Zudem sehen wir großes Potential in der Verknüpfung von Big Data/Analytics und Design Thinking. Durch die Kombination lassen sich bessere Insights generieren und die Lösungsbreite steigt. Zudem gibt es uns die Möglichkeit Beobachtungen und Erkenntnisse zu validieren oder zu simulieren. Die beiden Ansätze komplementieren sich ideal und die Schwächen der einen Methode werden durch die Stärken der anderen kompensiert.

Design Kriterien der Zukunft: Mensch-Roboter-Beziehung im Fokus

Es wird aber zunehmend wichtig die Mensch-Roboter-Beziehung zu gestalten. Hier geht es um wichtige Fragen der Entscheidungshoheit, Moral und Werte, die die Systeme erlernen müssen. Am Ende ist es eine Vertrauensbeziehung, die wir gestalten und je besser wir diese nach den Bedürfnissen von uns Menschen abbilden, desto erfolgreicher kann der Mensch mit einem Roboter als Team interagieren. Und wenn ich von Robotern spreche, dann sind das autonome Fahrzeuge, Drohnen, Smart Phones bis hin zu Chatbots, die mit uns als Team zunehmend funktionieren.

+++ Mario Herger: “Sie sind arbeitswillig, aber es wird einfach keine Arbeit geben” +++


Zur Person

Dr. Michael Lewrick verantwortet als Chief Innovation Officer, die Wachstums- und Innovationsthemen im vertikalen Grosskundengeschäft bei Swisscom Enterprise Customers in Zürich. Zusammen mit dem Stanford-Professor Dr. Larry Leifer, einem Mitbegründer des Design Thinking-Ansatzes in Stanford und Prof. Dr. Patrick Link von der Hochschule Luzern, ist er Herausgeber des neuen Design Thinking Playbooks, das seit Kurzem im Buchhandel erhältlich ist.

Das Design Thinking Playbook

Das Design Thinking Playbook von Michael Lewrick, Patrick Link und Larry Leifer ist ab sofort im Buchhandel erhältlich. Der Mehrwert für die Leser besteht insbesondere darin, dass bekannte und neue Werkzeuge in den richtigen Kontext gesetzt werden und die ganze Bandbreite des Design Thinkings reflektiert wird. Der Leser erhält zudem u.a. einen Ausblick in die Zukunft, in der neue Designkriterien z.B. in der Mensch-Roboter-Beziehung zunehmend an Bedeutung gewinnen.

www.design-thinking-playbook.com

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Analyser, CSRD, EU-Taxonomie
(c) - PwC Österreich -Das Konsortium des Projekts "Analyser" beim Kick-Off.

Die Regeln der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), die in den kommenden Jahren sukzessive schlagend werden, bedeuten für zahlreiche österreichische Unternehmen eine Verpflichtung zur Nachhaltigkeitsberichterstattung. Bei vielen von diesen – auch jene, die freiwillig schon früher als erforderlich mit der Umsetzung starten – werden Schwierigkeiten erwartet, die Anforderungen zu erfüllen, da insbesondere KMU nicht über ausreichend Kapazitäten für interne Nachhaltigkeitsabteilungen verfügen würden.

CSRD und Taxonomie

Dies gilt im Besonderen für die EU-Taxonomie, die ergänzend zur CSRD anzuwenden ist. Gemäß ihr müssen die wirtschaftlichen Aktivitäten eines Unternehmens als nachhaltig oder nicht-nachhaltig deklariert werden.

Die Verordnung umfasst umfangreiche und detaillierte Kriterien, die für Ungeübte nicht leicht zu verstehen sind. Deshalb will in einem kürzlich gestarteten Forschungsprojekt namens “AI Enabled Sustainability Jurisdiction Demonstrator” (Analyser) ein Forschungskonsortium KI-basierte Module entwickeln. Die sollen es auch ungeschulten Anwenderinnen und Anwendern ermöglichen, die gesetzlichen Meldepflichten zu erfüllen. So soll eine Erleichterung für Unternehmen erzielt werden.

“Das oberste Ziel unseres Projekts ist es, die Zahl der KMU zu erhöhen, die selbstständig in der Lage sind, die EU-Taxonomie in guter Qualität zu berichten”, erklärt Maximilian Nowak, der das Projekt bei Fraunhofer Austria leitet.

Das Konsortium

Das Konsortium, bestehend aus Fraunhofer Austria, Universität Innsbruck, Technischer Universität (TU) Wien, Leiwand AI, PwC Wirtschaftsprüfgesellschaft, der Wirtschaftsagentur Niederösterreich ecoplus, Murexin und Lithoz wird dafür Teile des Prozesses mithilfe von Künstlicher Intelligenz automatisieren. Ein Chatbot, der auf einem eigens kreierten Sprachmodell beruht, soll mit den Anwenderinnen und Anwendern im Dialog stehen und sicherstellen, dass alle benötigten Dokumente vorliegen.

Es sind nämlich viele Fragen im Rahmen der Nachhaltigkeitsberichterstattung zu klären: Welche wirtschaftlichen Aktivitäten gibt es im Unternehmen? Wie umfangreich sind diese? Welche davon sind taxonomiefähig, können also überhaupt nach den Kriterien bewertet werden?

Josef Baumüller, der von Seiten der TU Wien an dem Projekt beteiligt ist, sagt: “Es ist vielen noch nicht bewusst, wie komplex die Anforderungen zunächst an die Datenerhebung und anschließend an die Klassifizierung sind. Die Prozesslandschaft im Unternehmen muss erfasst und auf die Vorgaben der EU-Taxonomie übergeleitet werden, darüber hinaus gilt es, relevante Datenbedarfe zu identifizieren und im Sinne der Effizienz v.a. bereits vorhandene Datenbestände zu nützen.”

CSRD-Berichterstattung eine Herausforderung

Dass eine Unterstützung der Unternehmen unumgänglich ist, sagt auch Stefan Merl von der PwC Österreich GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft: “Wir spüren bereits jetzt eine massive Zunahme in den Anfragen von Unternehmen, insbesondere von KMU, die sehen, dass die Erfüllung der CSRD-Berichterstattungspflichten eine große Herausforderung ist. Es führt kein Weg daran vorbei, eine automatisierte Lösung zu entwickeln, die weit über den Automatisierungsgrad bestehender Tools hinausgeht. Genau das wollen wir im Projekt ‘Analyser’ verwirklichen.”

Dabei ist essenziell, dass die im Tool eingesetzte KI fair, nachvollziehbar und korrekt arbeitet. Dafür soll Leiwand AI GmbH die nötige Expertise in das Projekt einbringen.

“In einer so kritischen Angelegenheit wie der Nachhaltigkeitsberichterstattung ist es besonders wichtig, dass auch Maßnahmen hinsichtlich einer zuverlässigen und fairen KI-Lösung getroffen werden. Durch den Einsatz verschiedener Methoden rund um nachhaltige und vertrauenswürdige KI werden wir dazu beitragen, dass der ‘Analyser’ gesicherte Informationen liefert, fair in Bezug auf Bias und Diskriminierung ist und im Einklang mit dem EU AI Act steht”, sagt Mira Reisinger, Data Scientist bei Leiwand AI.

Das Projekt ist im Herbst 2024 gestartet, läuft über drei Jahre und wird durch die FFG aus Mitteln des Bundesministeriums für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie gefördert.

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