Digitale Transformation: Für den Erfolg braucht es Menschen und Technologie

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Eine erfolgreiche digitale Transformation benötigt sowohl Menschen als auch Technologie. Wie das Daten- und KI-Maturitätsmodell dabei systematisch unterstützen kann.

Es wird nicht leichter, die richtigen, zukunftsweisenden Entscheidungen für das eigene Unternehmen zu treffen angesichts KI-Quantensprung, Notwendigkeit zur Digitalisierung und steigender globaler Komplexität. Ein Beispiel sind die nach der Covid-19-Pandemie noch zunehmenden internationalen Supply-Chain-Abhängigkeiten. Wenn sich etwa plötzlich die Business-Strategie eines Unternehmens ändert, hat dies auch unweigerlich Einfluss auf die digitale Transformation.

Unter diesen sich schnell wandelnden Bedingungen den richtigen Digitalisierungspfad einzuschlagen, bereitet vielen IT-Entscheidern Kopfzerbrechen. Aus diesem Grund hat die KI-Beratungsfirma Dain Studios, ein Portfolio-Unternehmen von Körber Digital, ein Daten- und KI-basiertes Maturitätsmodell entwickelt. Dieses bietet Entscheidungsträgern ein flexibles Werkzeug, um den Transformationsprozess hin zu einem datengetriebenen Unternehmen zu durchlaufen.

Das Daten- und KI-Maturitätsmodell ist darauf ausgelegt, den Bedarf von Organisationen an Planung und Erfolgskontrolle im Prozess der Daten- und KI-Transformation zu erfüllen. Denn der Einstieg in die Nutzung von Daten und KI in einem Unternehmen ist schwierig. Laut einer Umfrage der Harvard Business Review aus dem Jahr 2021 investieren 99 Prozent der Fortune-1000-Unternehmen in Daten- und KI-Fähigkeiten. Doch nur 29,2 Prozent von ihnen gaben an, transformative Geschäftsergebnisse zu erzielen und nur 24 Prozent sagen, dass ihr Unternehmen datengesteuert ist.  Warum gestaltet sich Digitalisierung für Organisationen so schwer?

Digitale Transformation: Warum Bemühungen oft scheitern

Eine Ursache liegt darin begründet, dass die erfolgreiche Nutzung des Potenzials von Daten neue organisatorische Fähigkeiten erfordert. Um eine Organisation datengetrieben werden zu lassen, müssen spezifische Bedingungen erfüllt werden. Stark unterschätzt wird dabei oft der menschliche Faktor. Entscheidungsträger in Unternehmen tendieren dazu, sich rein auf die technische Seite von KI und Daten zu konzentrieren. Es braucht aber beide Komponenten: Technologie und menschliche Skills.

Neben der Entwicklung von auf die Datenstrategie ausgerichteten Use Cases zählen vor allem die Geschäftsvision, menschliche Fähigkeiten, eine geeignete Führungsstrategie und eine Auseinandersetzung mit ethischen Fragen. Viele Daten- und KI-Transformationen scheitern, weil es an einer strategischen Vision, der Unterstützung durch die Führungsebene und einem starken Fokus auf die Generierung von Mehrwert im Kontext der Digitalisierung fehlt. Um diese Einflussfaktoren auch in die Tat umsetzen zu können, müssen die Mitarbeiter eines Unternehmens spezifische Fähigkeiten im Sinne einer Datenkompetenz erwerben.

Verbesserung der Daten- und KI-Reife des eigenen Unternehmens

Um die Daten- und KI-Reife des eigenen Unternehmens zu verbessern, ist es zunächst notwendig, die Führungsebene in die Reise zur digitalen Transformation mit einzubinden und die Ziele und Erfolge klar zu definieren. Es gilt, die Führungsteams davon zu überzeugen, dass die Verantwortung für eine systematische und fokussierte Umsetzung das ganze Unternehmen einschließlich der Führungsebene betrifft. CIOs, CDOs und Leiter der Datenabteilung und Analyseabteilung besitzen die Fachkompetenzen und sind bei dem Umsetzungsprozess wichtige Treiber, denn als IT-Entscheidungsträger müssen sie Ziele und Prioritäten setzen, Fortschritte verfolgen und die anderen Mitglieder des Führungsteams davon überzeugen, dass Investitionen in ihrem Bereich das Unternehmen voranbringen.

Essenziell ist es in diesem Kontext zunächst zu verinnerlichen, dass es keine künstliche Intelligenz ohne Daten gibt. Das bedeutet, dass KI-Anwendungen ohne eine zugrundeliegende Datenstruktur nicht funktionieren kann. Darüber hinaus müssen Unternehmen sich bewusst machen, dass es sich um eine Reise handelt, die für jedes Unternehmen individuell ist.

Vier wichtige Schritte auf der Digitalisierungsreise

Jede Reise in Richtung datengesteuerter Organisation beginnt mit einer Analyse des Ist-Zustands. Es muss klar definiert werden, wo sich das Unternehmen aktuell auf der Daten- und KI-Reise befindet. Und was es braucht, um das gesteckte Ziel zu erreichen. Wie zum Beispiel die Entwicklung und Implementierung einer Datenstrategie, Prozessoptimierungen oder nachhaltige Geschäftsmodelle. Das Daten- und KI-Maturitätsmodell definiert vier Stufen zur Datenreife und begleitet systematisch auf den Weg dorthin:

1. Discovering (Entdecken)

2. Aspiring (Anstreben)

3. Accelerating (Beschleunigen)

4. Leading (Führen)

Obwohl hier der Einfachheit halber als einzelne Schritte beschrieben, spiegeln die Reifegrade in der Praxis das Spektrum der Entwicklung wider. Die Reise beginnt mit der Entdeckungsphase, in der sich das Unternehmen durch Ad-hoc-Maßnahmen des Potenzials von Daten und KI bewusst wird. Die Unternehmensleitung erkennt hingegen die Notwendigkeit eines systematischeren Ansatzes und gezielter Investitionen in die Entwicklung der entsprechenden Fähigkeiten.

Datenstrategie unterstützt die digitale Transformation

In der Aufbauphase ist die Datenstrategie klarer formuliert. Die Organisation hat ein besseres Verständnis und weiß, wohin sie sich entwickeln möchte. In diesem Stadium werden die Investitionen auf priorisierte Initiativen ausgerichtet, aber das Unternehmen generiert noch keinen Wert aus Daten in einem größeren Umfang. Unternehmen, die die Entwicklung im nächsten Schritt beschleunigen, sehen, dass ihre ersten Daten-Use-Cases in der Praxis realisiert werden und Geld einbringen. Der erste Beweis dafür, dass sich die Bemühungen auszuzahlen beginnen. Dies kann dazu führen, dass weitere Initiativen ergriffen werden, um das Unternehmen datengesteuert werden zu lassen.

Führende Unternehmen haben bereits Kapazitäten aufgebaut, die es ihnen ermöglichen, Datenanwendungsfälle kontinuierlich und zuverlässig zu entwickeln und einzusetzen. Sie sind in der Lage, Fortschritte und Werte zu verfolgen sowie Algorithmen zu überwachen und zu verbessern. Bei Bedarf investieren sie in alle relevanten Elemente der Daten- und KI-Transformation. Daten sind für diese Unternehmen zu einem Wettbewerbsvorteil geworden. Festzuhalten bleibt, dass es neben der erforderlichen Technologie vor allem neue organisatorische Fähigkeiten von Führungsebene und Mitarbeitern braucht, um die digitale Transformation erfolgreich zu meistern und daraus einen Wettbewerbsvorsprung zu generieren.

Über den Autor: Dirk Hofmann ist Mitgründer und CEO der Dain Studios Deutschland.

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