04.08.2023

Step by Step statt Big Bang: Der Weg zum Erfolg in der Digitalisierung der Organisation

Digitalisierung ist kein Mythos, sondern folgt schlicht dem Prinzip der kleinen Schritte, schreibt Datenpol-Geschäftsführer Stefan Wailand im vierten Teil seines Growth Tutorials.
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Stefan Wailand ist Geschäftsführer bei Datenpol
Stefan Wailand ist Geschäftsführer bei Datenpol | © Datenpol
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Das Scheitern ist vorprogrammiert: Digitalisierung in einem großen Wurf umsetzen, ein abgeschlossenes Projekt, vielleicht in der Wasserfallmethode und von Anfang bis Ende die einzelnen Phasen bis ins Detail durchgeplanen. Das überfordert kleine Organisationen, große ziemlich sicher auch.

Ein erfolgreicher Digitalisierungsprozess ist ein Projekt der kleinen Schritte, ein dauerhafter Prozess, der vermutlich nie abgeschlossen sein wird, der in Etappenzielen aufgebaut wird und wenn eine Etappe erreicht ist, die nächste definiert und verfolgt wird. Das Geheimnis der digitalen Transformation ist der agile Ansatz, der einen Überblick gewährleistet und die einzelnen Handlungen und Veränderungen nachvollziehbar macht.

Daher arbeiten wir mit einer Software, die in Modulen aufgebaut ist. Die einzelnen Module können fix fertig angewendet werden oder bei Bedarf adaptiert werden. Es muss nicht „die Buchhaltung“ in einem Wurf digitalisiert werden. Es kann im ersten Schritt zum Beispiel der Rechnungsprozess von einer digitalen Lösung abgelöst werden, danach folgt die Angebotslegung, danach der Lieferschein – das alles sind die Etappenziele und diese Vorgehensweise beschreibt den agilen Ansatz. Es können so die Learnings der vorangegangenen Schritte mitgenommen werden.

Bei Digitalisierung gilt: Fix the basics first!

Empfehlenswert ist bei den einfachen Dingen anzufangen – fix the basics first. So lernen die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter auch sukzessive die Anwendung und den Umgang mit dem Programm. Es ist klug bei einzelnen Anwendungen zu starten und diese auf Bereiche weiterzuentwickeln. Ist die Buchhaltung digital, können wir den nächsten Schritt gehen, etwa die Lagerverwaltung, von der Lagerverwaltung bewegen wir uns Richtung Produkte, hin zur Produktion.

Auf dieser Reise werden nicht nur bestehende Prozesse vereinfacht, professionalisiert und eben digitalisiert, sondern es entstehen neuen Möglichkeiten – sind etwa die Produkte und der Lagerstand elektronisch erfasst, ist der Schritt zu einem Online-Shop nicht mehr weit. Die Digitalisierung der Organisation schafft eine Erweiterung neuer Geschäftsfelder.

Für Digitalisierung braucht es das richtige Mindset

Klingt das kompliziert? Nein. Klingt das erfolgsversprechend? Ja. Mein Anliegen ist es zu zeigen, dass Digitalisierung kein Mythos, kein schwarzes Loch, keine unüberwindbare Hürde ist, sondern schlicht dem Prinzip der kleinen Schritte folgt. Was es dazu braucht? Das richtige Mindset. Das Unternehmen, das Management und die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter müssen den Nutzen kennen und offen für die – positive – Veränderung sein. Der Veränderungsprozess sollte daher von Anfang an begleitet werden – damit es eben keine Missverständnisse und eine falsche Mystifizierung gibt. Also: Mit der richtigen Einstellung und dem passenden Prozess ist der Erfolg vorprogrammiert.

Thema des nächsten Beitrags: Digitalisierung in der Produktion


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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