12.01.2024

Wann, wenn nicht jetzt? Warum Krisenzeiten die besten Zeiten für Transformationen sind

Krisen sind die besten Lehrmeister für einen Veränderungsprozess, schreibt Datenpol-Geschäftsführer Stefan Wailand im fünften Teil seines Growth Tutorials.
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Stefan Wailand ist Geschäftsführer bei Datenpol
Stefan Wailand ist Geschäftsführer bei Datenpol | Foto: © Datenpol
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Seit 2020 folgt gefühlt eine Krise der nächsten. Die größte Gesundheitskrise in 100 Jahren, gefolgt vom Überfall Putins auf die Ukraine und einem Krieg vor unserer Haustüre, die Energiekrise, die Klimakrise, Rekordinflation, Zinsanstieg, Rezessionsangst und Rezession. Klingt düster, muss es aber nicht sein.

Krisen sind die besten Lehrmeister für einen Veränderungsprozess. Sie machen die Notwendigkeit für Veränderung sichtbar, und Veränderung hat während einer Krise mehr Akzeptanz als in ruhigen Zeiten. In ruhigen Zeiten, in denen „das Geschäft läuft“, alles „funktioniert“, ist der Erklärungsbedarf weit höher als in unsicheren Zeiten.

Dies ist eine Chance. Diese Akzeptanz für Veränderung ist da. Das heißt, es gilt jetzt sie zu nutzen und die digitale Transformation der Organisation zu starten oder intensiv voranzutreiben und den nächsten großen Schritt zu gehen.

Digitale Prozesse schaffen hohe Resilienzen

Mit der „Es muss sich was ändern“-Mentalität lässt sich eine radikale Veränderung andenken, diskutieren und umsetzen. Digitale Prozesse schaffen hohe Resilienzen, die es braucht, um in Krisenzeiten robust aufgestellt zu sein, reagieren zu können und ein starkes Fundament zu bauen. Mit Odoo haben wir ein System, das ein maßgeschneidertes, effizientes und zielgerichtetes Vorgehen der digitalen Transformation ermöglicht. Es gibt Standards, die rasch implementiert sind, und wir können sie adaptieren, wo es notwendig ist, denn jedes Unternehmen ist anders.

Der Vorteil besteht nicht nur in den Kosten im Vergleich zu traditionellen ERP-Systemen, sondern auch in der Geschwindigkeit bei der Umsetzung. Odoo-Implementierungsprojekte sind nicht auf Jahre konzipiert, sie können rasch erfolgen – ein wichtiges Asset, wenn einem der kalte Wind der Rezession ins Gesicht bläst. Das erste Projekt ist schnell geschafft, weitere können Step by Step, Zug um Zug erfolgen.

Kosten senken, Prozesse optimieren, Produktivität steigern – das braucht jede Organisation, und der Startschuss dafür sollte jetzt sein. Insbesondere KMUs haben den Wert und das Potenzial von Digitalisierung oftmals noch nicht erkannt oder sehen das Projekt als zu groß, zu komplex, zu langwierig.

Wann, wenn nicht jetzt? Krisen

Der One-Stop-Shop wäre dabei für viele zum Greifen nah und hat für viele KMUs enormes Potenzial. Es braucht kein Heer an IT-Technikern, es braucht keine Riesenbudgets und auch selten hochkomplexe Speziallösungen.

80 Prozent der Prozesse sind Standard – und das ist immer ein guter Startpunkt für die digitale Transformation in der Organisation. Damit lässt sich schon viel voranbringen. Wann, wenn nicht jetzt! Denn die Grundlage für das Wachstum für Unternehmen in der heutigen Zeit ist die Digitalisierung der Unternehmensprozesse, nur so kann ein erfolgreicher Wachstumspfad eingeschlagen werden.


Über Stefan Wailand & Datenpol

Stefan Wailand digitalisiert Organisationen, Prozesse und Projekte. Er hat an der WU Wien Wirtschaftswissenschaften studiert und ist seit 2016 Geschäftsführer des Digitalisierungsexperten Datenpol. Datenpol, mit Sitz in Linz und Wien, entwickelt auf Basis der Open-Source-Software Odoo maßgeschneiderte ERP-Lösungen für Kunden in Österreich und Deutschland.

Serie: Growth Tutorial

Das Produkt stimmt, die Nachfrage steigt, das Geschäftsmodell etabliert sich. Der Kurs steht auf Wachstum, es können nicht mehr alle Unternehmensbereiche von den Gründern oder dem Kernteam selbst erledigt werden, die Workarounds und handgestrickten Lösungen haben ausgedient. Stefan Wailand, Geschäftsführer des ERP-Unternehmens und Digitalisierungs-Experten Datenpol, erklärt in seiner Tutorial-Reihe, wie erfolgreiches Wachstum mit professioneller Unterstützung von digitalen Lösungen unterstützen kann – für Scale-ups und die, die es noch werden wollen.

Zu den ersten drei Teilen der Serie “Wailand’s Growth Tutorial”:

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Teamfoto Klartext AI | (c) Leandra Schurz Photography

Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

Das Projekt startete am 1. Oktober 2026 und läuft über drei Jahre. Klartext AI ist dabei für die KI-Technologie zuständig und entwickelt den sogenannten ‚ManageR Copilot‘. Dieser soll Informationen über Produkte, Materialien und gesetzliche Vorgaben zusammenführen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

KI soll Reparatur und Wiederverwendung bewerten

Im Mittelpunkt von ManageR steht ein digitales Bewertungs- und Optimierungstool. Dieses soll Unternehmen dabei helfen, für einzelne Produkte und Komponenten geeignete Kreislaufstrategien zu finden. Dabei geht es beispielsweise um die Frage, ob Bauteile repariert, wiederverwendet, aufbereitet oder recycelt werden sollten. Die Software soll in unterschiedlichen Phasen des Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen – etwa bei der Entwicklung oder im Einkauf. Je nach Lebenszyklusphase soll das System unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Neben ökologischen Faktoren soll dabei auch die Wirtschaftlichkeit berücksichtigt werden.

Eine Herausforderung ist dabei die Vielzahl an benötigten Informationen. Dazu zählen etwa Produktstücklisten, Materialdaten, regulatorische Anforderungen und branchenspezifisches Fachwissen. Diese Informationen sind häufig auf unterschiedliche Systeme und Abteilungen verteilt oder liegen bei einzelnen Experten. Das Wiener Startup entwickelt deshalb ein KI-Agentensystem samt Benutzeroberfläche, das die Daten verknüpfen soll. Ein besonderer Schwerpunkt liegt laut Anna Poledna, Business Development bei Klartext AI, auf der Nachvollziehbarkeit: Nutzer sollen erkennen können, auf welchen Informationen und Quellen die Vorschläge beruhen. Technologisch setzt das Startup dafür unter anderem auf Wissensgraphen und Multi-Agenten-Systeme.

Eine Rolle bei der Entstehung des Projekts spielten laut Poledna auch neue EU-Vorgaben. Die Ökodesign-Verordnung (ESPR) soll unter anderem die Langlebigkeit und Reparierbarkeit von Produkten verbessern. Der Digitale Produktpass soll künftig Informationen zu Materialien, Reparaturmöglichkeiten und Umweltauswirkungen verfügbar machen.

Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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