21.09.2021

„Durch Agiles Arbeiten wird die Organisation sicher nicht effizienter“

Was kann agiles Arbeiten und was kann die Methode nicht? Beim Innovation.Network.Talk vergangene Woche gab es einen Blick hinter das Buzzword.
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Heike Mensi-Klarbach über agiles Arbeiten
Heike Mensi-Klarbach | (c) brutkasten / Magdalena Schauer Burkart
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Es ist kundenzentriert und soll dank seiner Anpassungsfähigkeit schneller, bessere Ergebnisse liefern: das agile Arbeiten. Inzwischen heften sich sehr viele Unternehmen auf die Fahnen, die Methode zu nutzen. Ob diese Behauptung tatsächlich stimmt hängt auch davon ab, wie genau man es mit der Definition nimmt. Denn die aus der IT stammende Arbeitsweise basiert auf einem Manifest, das genaue Regeln enthält. „Das ist eine relativ strikte Methodologie. Man setzt cross-funktionale Teams zusammen und folgt einem Schema X – immer und immer wieder“, erklärt Raiffeisenbank International (RBI)-HR-Chefin Heike Mensi-Klarbach in ihrer Keynote beim Innovation.Network.Talk vergangene Woche.

Gibt es agiles Arbeiten nur in der IT?

Agiles Arbeiten führe zwar im Output zu Flexibilität, „aber es ist nicht willkürlich, es ist nicht alles möglich. Es muss tatsächlich sehr stark getaktet und sehr genau organisiert sein“, so Mensi-Klarbach. Zwar seien etwa 20 Prozent der rund 1000 Leute, die in der RBI in agilen Teams arbeiten, nicht IT-Fachkräfte. Doch auch diese würden als Teil der typischen cross-funktionaler Teams nur an IT-Projekten arbeiten. In anderen Bereichen arbeite man also nicht agil im eigentlichen Sinne. Doch es gelte: „Wir können sehr viel vom Agile-Ansatz lernen und wenden es in Elementen auch schon in anderen Bereichen an. Damit können wir etwa die funktionalen Silos, die es normal in großen Unternehmen gibt, ein Stück weit aufbrechen“.

Der gesamte Innovation.Network.Talk:

Ähnlich und doch begrifflich nicht ganz so eng sieht es Erste Group Österreich-HR-Chefin Sabine Mlnarsky in der Podiumsdiskussion des von Sanofi und Club Alpha veranstalteten Events. Im IT-Bereich arbeite man sehr nahe am ursprünglichen Konzept des agilen Arbeitens. Sonst gelte aber: „Die Erste Bank macht ihr eigenes agil. Wir haben viele Elemente übernommen und ich glaube, dass viele Kolleginnen und Kollegen gar nicht wissen, dass diese Elemente ursprünglich aus dem agilen Arbeiten kommen“. In einigen Bereichen würde das Prinzip mit seinen schnellen Iterationen auch gar nicht passen, meint Mlnarsky, etwa in ihrem eigenen, der HR. „Wir entwickeln nicht unentwegt neue Produkte. Wenn ich alle paar Wochen ein neues Feature bringen würde, würden meine Kunden wahnsinnig werden. Die wollen meist einfach, das alles funktioniert“.

Sabine Mlnarsky über agiles Arbeiten
Sabine Mlnarsky | (c) brutkasten / Magdalena Schauer Burkart

Auch für Heike Mensi-Klarbach ist klar: „Das agil immer die richtige Lösung ist glaube ich nicht. Man kann einzelne Elemente in anderen Bereichen anwenden, aber auch nicht immer und überall. Dort wo man etwa auf Standardisierung und Wiederholung setzen muss, macht agil gar keinen Sinn“. Ein Beispiel für die gelungene Anwendung es Prinzips auf andere Bereiche sieht Barbara Sladek, Gründerin des HealthTech-Startups Biome Diagnostics, in ihrem Unternehmen: „Wir verwenden die Methoden auch in Sales und Marketing – und das überraschend erfolgreich“. Dabei räumt sie ein, dass man nicht alle Teile der Methode nutze. Sie sieht agiles Arbeiten als „strategischen Prozess“, mit dem eine schnelle Umsetzung der Ziele gelinge. „Und es macht Spaß“, so Sladek.

Barbara Sladek | (c) brutkasten / Magdalena Schauer Burkart

„Man muss seinen Perfektionismus ablegen“

Für Klaudia Bachinger, Gründerin des auf die Jobvermittlung älterer Arbeitnehmer:innen spezialisierten Startups WisR ist agile „vielmehr ein Mindset als eine Methode“. „Man muss wirklich seinen Perfektionismus ablegen – das ist mir am Anfang sehr schwer gefallen“, so die Gründerin. Sabine Mlnarsky steuert dazu eine Anekdote bei: „Ich habe auch einmal etwas in der HR agil entwickeln dürfen – das mache ich nie wieder“. Doch obwohl es für sie ein sehr fordernder Prozess gewesen sei, habe er sich als die richtige Wahl herausgestellt. Heike Mensi-Klarbach sieht in der Annahme, dass Agiles Arbeiten sich für jeden eignen würde, einen Mythos: „Agil zu arbeiten ist nicht leicht – es ist unendlich aufwändig. Man muss es lernen und auch mögen. Es gibt Menschen, die wollen nicht jeden Tag die Verantwortung für einen End-to-End-Prozess übernehmen“. Und auch diese brauche man – in anderen Bereichen.

Klaudia Bachinger | (c) brutkasten / Magdalena Schauer Burkart

Dennoch übernehme man bei der RBI das Prinzip der Verflachung der Hierarchien auch in anderen Bereichen des Unternehmens – mit „Folgeproblemen“, wie Mensi-Klarbach sagt: „Dass es die agile parallel zu einer hierarchischen Struktur gibt, bringt ungeklärte Fragen, etwa wer die direkte Ansprechperson für Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter ist und von wem sie gesehen werden, um ihre Karriere weiter zu verfolgen“. Denn weil die Steuerung agiler Teams nicht durch einen Team-Lead erfolge, sondern in der Produktvision liege, sei die nächste vorgesetzte Person oft für so viele Mitarbeiter:innen verantwortlich, dass sie diese klassischen Führungskräfte-Aufgaben nicht mehr bewältigen könne.

Agiles Arbeiten als „das Zurückdrehen der Bürokratisierungsmaschine“

Doch dabei sieht die RBI-HR-Chefin durchaus Sinn im hierarchischen Prinzip. Die starke Zentralisierung bestimmter Funktionen führe in großen Unternehmen schließlich zu mehr Effizienz, etwa weil Synergien genutzt werden können. „Das sind die klassischen Economies of Scale. Aber die andere Seite ist: Je stärker eine Organisation strukturiert ist, desto langsamer ist sie“, so Mensi-Klarbach. Daraus leitet sie einen weiteren „Mythos“ ab: „Agil macht die Strukturen schlanker und effizienter – das würde ich sehr in Frage stellen. Eigentlich ist genau das Gegenteil der Fall. Agil ist das Zurückdrehen der Bürokratisierungsmaschine. Man löst das Zentralisierte wieder auf und schafft damit auch Redundanzen. Die Organisation wird dadurch sicher nicht effizienter. Aber wir wissen auch, dass Innovation nicht dort passiert, wo alles durchgetaktet ist, sondern wo es einen Freiraum gibt, sich anderen Dingen zu widmen“.

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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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