01.07.2020

J.Hornig CMO: “Customer Centricity ist die versteckte Wunderwaffe im OKR-Ansatz”

Die Kaffeerösterei J. Hornig mit Sitz in Graz setzt seit September 2019 auf OKRs, um die Unternehmensstrategie und die Aufgaben von Teams bzw. Mitarbeitern zu optimieren. Franz Drack, Head of Marketing bei J. Hornig, hat uns nützliche Praxis-Insights gegeben, welche Learnings er bislang gemeinsam mit seinem Team bei der Umsetzung gemacht hat.
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J. Hornig
Franz Drack ist Head of Marketing bei J. Hornig | (c) Himmelbauer
kooperation

Die Kaffeerösterei J.Horning blickt auf eine lange Geschichte zurück. Das 1912 gegründete Unternehmen befindet sich mittlerweile in der vierten Generation. 2013 erfolgte ein groß angelegtes Rebranding des Firmenlogos und die Neugestaltung der Produktverpackungen. Zudem wurde in den letzten Jahren die Produktpalette erweitert – unter anderem mit Cold Brew-Getränken. J.Hornig zählt auf diesem Gebiet zu den Vorreitern am Markt.

Der brutkasten hat mit Franz Drack, Head of Marketing bei J. Hornig, darüber gesprochen, wie er gemeinsam mit seinem Team OKRs im Traditionsunternehmen implementierte und welche Learnings dabei gemacht wurden. Drack war unter anderem auch Speaker beim OKR Forum 2020, das am 30. Juni stattgefunden hat.

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Seit wann kommen bei J. Hornig OKRs zum Einsatz und wie erfolgte die Implementierung?

OKRs kommen bei J.Hornig seit September 2019 zum Einsatz. Wir sind mit einem von einer Trainerin geführten Kickoff gestartet und haben dann den ersten OKR-Loop gemacht und das mit agilen Arbeiten kombiniert. Seither haben wir eineinhalb Loops absolviert – einen vollen Loop im Jänner und anschließend aufgrund von Corona einen halben Loop.

Was hat bei der Implementierung am Anfang gut geklappt, was nicht und welche Learnings habt ihr dabei gemacht?

Wir hatten am Anfang natürlich Kinderkrankheiten, wie zu viele Low Value Activities bei juniorigeren Mitarbeitern, und teilweise auch das Problem, dass die Schritte zum Key Result unklar waren. Zudem gab es die Herausforderung bei der Priorisierung von Projekten

Darum haben wir das klassiche OKR Model (Google Playbook) auch um „Steps Taken“ und „Resources needed“ erweitert, um das anzugehen. Wichtig ist es, einfach weiter zu machen, auch wenn es die ersten Wochen nicht so ganz rund läuft. Der Prozess braucht eine Zeit, um sich warm zu laufen.

Einer unserer Mitarbeiter, Benjamin, hatte schon viel Erfahrung mit agilen Arbeiten, das hatte sicherlich auch geholfen.

Wie trägt ihr die OKRs ins Unternehmen hinein und wie holt ihr die Mitarbeiter an Bord?

Derzeit haben wir OKRs/agiles Arbeiten nur im Marketing umgesetzt, mit dem Ziel es in den nächsten Monaten auf andere Bereiche auszuweiten.

Grundsätzlich haben wir von einem OKR Cascading abgesehen und aufgrund der Größe unseres Teams (sieben Mitarbeiter) eine gleichberechtigte Ausarbeitung der Vorgaben und Ziele geschafft. Das erfordert zwar mehr Diskussion und Abstimmung, hat uns aber vom „His/Her goal“ zu „Our goals“ gebracht.

Welche Tools verwendet ihr für die Implementierung der OKRs?

Wir haben die OKRs in Excel und verwenden Trello für die Weekly und Daily Check-ins.

Hättest du für Startups und Unternehmen, die planen OKRs in ihren Unternehmen zu implementieren, drei Tipps?

  • Tipp 1: Erst bauen, dann skalieren: Für uns hat sich der Zugang ausgezahlt erst mit einem Team zu starten, dort Erfahrung zu sammeln und zu verbessern und anschließend weitere Abteilungen an Bord zu holen.
  • Tipp 2: Die Frage nach “Resources needed” stellen: Gerade bei aspirativen OKRs kann man schnell an die Kapazitätsgrenzen stoßen. Das heißt nicht, dass man „Sandbagging“ betreiben soll, wie es Google nennt, aber doch schauen, dass man sich nicht zu viel vornimmt. Ich finde, dass die „On Hold“-Zeilen in unserem Work Grid sehr wichtig sind.
  • Tipp 3: „End-user impact” einfordern: Ich glaube, dass das die wichtigste Idee von OKRs ist. Man muss sich immer die Frage stellen, ob der Prozess einen Value für unsere Konsumenten schafft und damit auch für J. Hornig“. Im Laufe eines Projekts muss daher sichergestellt werden, dass aus der Sichtweise des Konsumenten gedacht wird. Ein Beispiel: Vielleicht sieht eine neue Verpackung von uns echt super aus und alle lieben sie im Team, aber unterstützt sie den Konsumenten im Supermarkt optimal den richtigen J. Hornig Kaffee zu kaufen? Was könnten wir besser machen? Oder machen wir das nur, weil wir es cool finden? Ich glaube, dass die tägliche Customer Centricity die versteckte Wunderwaffe im OKR-Ansatz ist.

=> zur Page von J. Hornig

*Disclaimer: Der brutkasten ist offizieller Kooperationspartner des OKR Forum 2020

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
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J.Hornig CMO: “Customer Centricity ist die versteckte Wunderwaffe im OKR-Ansatz”

  • Die Kaffeerösterei J. Hornig mit Sitz in Graz setzt seit 2019 auf OKRs, um die Unternehmensstrategie zu optimieren.
  • Franz Drack, Head of Marketing bei J. Hornig, hat uns nützliche Praxis-Insights gegeben, welche Learnings er gemeinsam mit seinem Team bei der Umsetzung macht.

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