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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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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