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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Steinberger, Peter Steinberger, OpenClaw, OpenAI
© zVg - Jeannette Gorzala.

Der globale KI-Wettlauf hat nicht nur wirtschaftliche, sondern auch geopolitische Dimensionen erreicht. Sowohl die USA als auch Europa erkennen die Bedeutung strategischer Initiativen, um KI-Entwicklung aktiv zu fördern und zu gestalten. Trotz unterschiedlicher politischer und wirtschaftlicher Rahmenbedingungen verfolgen beide Regionen ähnliche Ziele, die auf strukturellen Innovationen beruhen. Insbesondere in den Bereichen Regulatory Sandboxes, Datenzugang und Behördenstrukturen existieren bemerkenswerte Parallelen.

Sandboxes: Flexibilität als Innovationstreiber

Sowohl die USA als auch Europa setzen auf Regulatory Sandboxes – flexible Räume, in denen Unternehmen Innovationen im Dialog mit Regulierungsbehörden entwickeln können, ohne sofort den vollen regulatorischen Anforderungen zu begegnen. Dies ermöglicht eine schnellere Markteinführung, während die Behörden wertvolle Erkenntnisse über Technologie sammeln.

In den USA sind Sandboxes bereits in zahlreichen Bundesstaaten etabliert (z.B. im Bereich FinTech, LegalTech). Das AI Legislative Framework aus März 2026 sieht nunmehr auch die Einrichtung von spezifischen KI-Sandboxes vor. Europa hingegen hat mit dem EU AI Act bereits in 2024 die Notwendigkeit von Sandboxes für den KI-Bereich formalisiert. Jeder EU-Mitgliedsstaat hat bis August 2026 mindestens eine horizontale KI-Sandbox zu etablieren, wobei ergänzend auch lokale, sektorspezifische und grenzüberschreitende Sandboxes möglich sind, um Innovationspotenziale zu bündeln. Ergänzend ermöglicht der EU AI Act auch das Testen von Hochrisiko-KI-Systemen unter Realbedingungen außerhalb von Sandboxes als innovationsfördernde Maßnahme.

Während die USA sehr markt- und wettbewerbsorientiert agieren, werden in der EU aktuell Ressourcen für die Umsetzung von Regulatory Sandboxes in Diskussionen zum Digitalen Omnibus gebunden. Durchführungsrechtsakte bleiben auf der Strecke, der Aufbau der Organisationsstruktur ist deutlich im Verzug. Debattiert wird sogar eine Verschiebung der Deadline für Sandboxes auf Dezember 2027.

Während die USA schneller agieren, könnte Europa trotz der Herausforderungen von der langfristigen Strukturierung profitieren. Für Unternehmen bedeutet dies, dass es unerlässlich ist, die regulatorischen Landschaften zu verstehen und in strategische Innovationspläne zu integrieren.

Daten: Zugang als Wettbewerbsvorteil

Zugang zu großen, qualitativ hochwertigen Datensätzen bleibt ein entscheidender Wettbewerbsvorteil im KI-Bereich. Die USA setzen im National AI Legislative Framework auf die Öffnung von staatlichen Datensätzen, um Unternehmen eine breitere Datenbasis für präzisere KI-Modelle zu bieten. Europa verfolgt einen ähnlichen Weg, allerdings mit stärkerer Berücksichtigung von Datenschutz und Sicherheit. Die Europäische Datenstrategie, unterstützt durch den Data Act und den Data Governance Act, fördert den freien Datenfluss innerhalb definierter regulatorischer Grenzen.

Der Data Act ermöglicht einen effizienteren Zugang zu und Austausch von Daten zwischen Unternehmen und öffentlichen Institutionen, indem er den rechtlichen Rahmen für die Nutzung öffentlicher und privater Datensätze schafft. Der Data Governance Act sorgt für eine verantwortungsvolle Nutzung dieser Daten, indem er die Einrichtung von sicheren Datenräumen fördert. Zusammen zielen diese Gesetze darauf ab, dass der freie Datenfluss vorangetrieben wird, ohne die Rechte der betroffenen Personen zu gefährden, was Unternehmen einen stabilen und sicheren Rahmen für die Nutzung von Daten zur Innovation und Wettbewerbsfähigkeit bietet.

Behördenstrukturen: Optimierung statt Expansion

Eine weitere bemerkenswerte Parallele ist die Nutzung bestehender Behördenstrukturen zur Überwachung von KI-Entwicklungen. In den USA soll die Aufsicht durch bereits etablierte Institutionen wie die Federal Trade Commission (FTC) und die Food and Drug Administration (FDA) erfolgen, die mit den jeweiligen Sektoren vertraut sind und schnell auf neue Entwicklungen reagieren können.

In Europa verfolgt der EU AI Act ebenfalls den Ansatz der Einbindung bestehender Aufsichtsbehörden und delegiert grundsätzlich die Marktüberwachungskompetenzen im KI-Bereich an bereits zuständige Sektorbehörden (z.B. Maschinen, Medizinprodukte, Spielzeug) und Datenschutzbehörden, um bürokratischen Overhead zu minimieren. Für jene Bereiche, für die es noch keine dezidierte Aufsichtsbehörde gibt (z.B. Personal, Bildung), muss eine Zuordnung der Aufsichtskompetenz erfolgen. Für KI-Modelle ist das neue EU AI Office in Brüssel zuständig, das zentralisiert die Aufsicht über KI-Modelle übernimmt. Auch hier liegt der Fokus auf der Optimierung bestehender Strukturen und der Vermeidung unnötiger bürokratischer Hürden.

Europa und die USA setzen in ihrer Struktur auf bewährte regulatorische Institutionen, um die Effizienz zu steigern und gleichzeitig Innovation zu fördern. Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie aktiv mit den bestehenden Institutionen zusammenarbeiten müssen, um sicherzustellen, dass ihre Innovationen in beiden Regionen reibungslos integriert werden. Das Verständnis der regulatorischen Struktur wird zum Vorteil in einem zunehmend komplexen Marktumfeld.

An dieser Stelle ist die frühzeitige Einrichtung der KI-Servicestelle in Österreich bei der RTR GmbH hervorzuheben, die Unternehmen als Ansprechpartnerin bei allgemeinen Fragen und Anlaufstelle dient. Die KI-Servicestelle hat in diesem komplexen Marktumfeld, in dem noch einige (Zuständigkeits-)Fragen ungeklärt sind, einen sehr positiven Mehrwert für den KI-Standort Österreich erreicht und wurde als Best Practice auch auf europäischer Ebene als Blueprint identifiziert und als Instrument übernommen. Eine vergleichbare Informations- und Anlaufstelle ist in den USA nicht eingerichtet.

Fazit: Der strategische Blick

In der Wahrnehmung vieler gilt der US-Markt als der Goldstandard – mehr Möglichkeiten, weniger Regulierung, schnellere Innovation. Doch die Realität ist differenzierter: Auch in Europa gibt es gleiche Mittel und potenzielle Chancen.

Der zentrale Unterschied liegt in der Innovationskultur und der Bereitschaft, Risiken einzugehen und zu experimentieren. In den USA ist Fehlerkultur (Fail-forward Culture) tief verankert, Unternehmen sind häufig bereit, Fehler als Lernprozesse zu betrachten und unternehmerisches Scheitern nicht zu stigmatisieren. Diese Einstellung, gepaart mit einer dynamischen Finanzierungslandschaft insbesondere durch Venture Capital, ermöglicht es Startups und etablierten Unternehmen, schneller zu skalieren und zu innovieren.

In Europa hingegen bieten stabile Rahmenbedingungen ein Umfeld, das Sicherheit und langfristige Planung fördert. Mit einem Netzwerk von AI Factories findet in Europa ein bedeutender Infrastrukturausbau statt. Gleichzeitig bleibt jedoch die Fehlerkultur oft zurückhaltend, was zu einer vorsichtigeren Herangehensweise an Innovationen führt. Risikobereitschaft ist hier häufig geringer. Der Kapitalmarkt in Europa ist zwar gut etabliert, aber im Vergleich zu den USA oft weniger agil und fokussiert sich stärker auf etablierte Unternehmen, wodurch Startups und risikobehaftete Innovationen nicht immer die nötige finanzielle Unterstützung erhalten, um schnell zu skalieren und zu experimentieren.

Die Frage ist daher nicht, ob die Möglichkeiten vorhanden sind, sondern wer in beiden Märkten die nötige Geschwindigkeit und Innovationskultur aufbaut, um im globalen Wettbewerb nachhaltig zu wachsen. Ebenso entscheidend ist die richtige Balance zwischen langfristigem Investitionsansatz und agiler Kapitalbeschaffung, um eine erfolgreiche und nachhaltige Expansion zu ermöglichen.

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