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Technische Systeme übernehmen die Führung
ERP, HCM, CRM oder RPA… Data Mining, Block Chain oder Edge Cloud… die Liste der technischen Systeme, die schon längere Zeit Management-Prozesse und -ergebnisse prägen, ist lang. Neu ist aber, dass der Maschinenraum des Managements immer stärker die entscheidende Führung übernimmt und dadurch oft sein schwer zu steuerndes Eigenleben führt.
Keine Dystopie, aber bewusste Nutzung
Die Maschinen sind also nicht mehr (nur) dazu da, menschliche Entscheidungen zu fundieren, sie vorzubereiten oder zu exekutieren. Die Systeme entscheiden selbst, in zunehmendem Maße eigenständig und regeln oft schon autark Prozessoptimierungen, Personalrekrutierung oder die Gestaltung der Customer Journey. Das führt zu der Herausforderung, Maschinen mit sozialen, ökologischen und ökonomischen Entscheidungsmaßstäben zu versehen, die von diesen adaptiert und normativ eingesetzt werden.
Dazu muss man die Technologien aber erstmal verstehen. Wer gibt als Topmanager auch schon gerne zu, dass man die Funktion und den Nutzen einer Block Chain nicht verstanden hat oder dass die Möglichkeiten der Robotic Process Automation den eigenen Horizont übersteigen. Auch viele vermeintliche Experten faseln sich mehr oder weniger versiert durch das Bullshit Bingo der technologischen Managementassistenten. Dabei geht es nicht darum jede technologische Einzelheit von Grund auf zu verstehen oder dystopische Parallelwelten á la „Matrix“ zu fürchten. Vielmehr geht es um die gezielte und bewusste Nutzung der neuen Tech-Optionen, die oft selbstlernende Algorithmen zur Entscheidungsfindung besitzen und direkt miteinander interagieren.
Zukunft braucht Herkunft
Die gezielte Vorbereitung und Auswahl der passenden Technologie ist also eine entscheidende Voraussetzung für die erfolgreiche Anwendung derselben. Damit werden die Daten- und Handlungsmodelle, die eine Unternehmen entwickeln muss, bevor es ein technologisches System auswählt, immer bedeutender. So macht z. B. die Intelligenz und Systematik, die für die echtdatenbasierte Segmentierung des zu bearbeitenden Marktes investiert wird, die Auswahl und zielgerichtete Konfiguration eines CRM-Systems überhaupt erst möglich. Wer rein technische Parameter für die Bewertung und das Aufsetzen eines CRM-Fremdsystems in der Cloud verwendet und sich darauf verlässt, dass die inhaltliche Konfiguration im Nachgang durchgeführt werden kann, wird diese Fehleinschätzung zumeist teuer bezahlen. An dieser Grundherausforderung ändert auch die Wachablösung der On Premise Lösungen durch Cloud Anwendungen nichts.
Das klingt nach Binsenweisheit, allerdings sind die Systementscheidungen der letzten 10 Jahre genauso getroffen worden: hauptsächlich technisch und nicht inhaltlich dominiert. Und daran hat sich aktuell wenig geändert. Auch deshalb ist der Anwendungsfriedhof voll von Systemzombies, die zwar noch im Einsatz sind, aber das praktische Arbeiten eher verhindern als fördern. Will man dennoch die immensen Effizienzpotentiale der Management Automatisierung nutzen, so kommt man um das Tarieren von inhaltlicher und technischer Systemkonzeption nicht herum. Eine fundamentale Größe in diesem Kontext ist die dynamische Unsicherheit z. B. von Märkten oder großen Organisationen, welche die meisten Anwendungskontexte von Managementsystemen prägt. Um dieser Unsicherheit gerecht zu werden, müssen die Managementsysteme mit den Quellen der Unsicherheit flexibel vernetzt werden.
Intelligence by Business
Damit sind die individuellen Daten- und Handlungsmodelle der Unternehmen nicht nur für die Auswahl und Konfiguration, sondern auch für den erfolgreichen Betrieb der Systeme im Zeitverlauf existentiell. Sie dienen als elastisches Relais für die Versorgung der eigenständigen Entscheidungsfindung mit einem Strom aktueller Parameter und Normen, resultierend aus der operativen Geschäftstätigkeit. Es geht hierbei also nicht um die konzeptionelle Überfrachtung der Automationssteuerung, sondern vielmehr um die gezielte empirische Nutzung operativer Geschäftsprozesse für die Systementwicklung.
Wie bei einer Möbius-Schleife werden System- und Umweltentwicklung miteinander verknüpft und ihre Co-Evolution automatisiert. Für das Management eines Unternehmens wird diese Verschränkung aber nur dann erfolgreich sein, wenn sie auf systematischen Modellen fußt. Sonst entwickeln sich die selbststeuernden Systeme zwar auch weiter, aber eben frei proliferierend. Die Nutzung des direkten Impulses aus den dynamischen Kontexten des Managements für das agile Automatisieren von Unternehmensprozessen ist dann nicht mehr sinnvoll, sondern eher irreführend und nur zufällig erfolgreich.