Es war einmal ein ehrgeiziger CEO namens Ronald, der seinem Vorstand zeigen wollte, dass er innovativ und der richtige Mann für die Zukunft des Unternehmens war. Digitalisierung war damals das große Schlagwort, und seine Organisation erkannte schnell, dass dies für sie bedeutete, ein daten- und KI-getriebenes Unternehmen zu werden. Einer nach dem anderen versuchten die Helfer, KI richtig einzusetzen, doch sie scheiterten.
Zuerst: Der Datenzugangs-Troll
Als Erster versuchte es Peter. Er war der flamboyante Marketer, der dem CEO erzählt hatte, dass es hier darum ging, kurzfristige Ergebnisse zu zeigen, und der Rest würde im Sog folgen. Um einen frühen Erfolg zu erzielen, startete er ein Experiment. Er hatte von einigen Helfern gehört, die man für eine hohe Gebühr engagieren konnte und die KI sehr schnell für einen einrichten konnten.
So schlau wie er dachte, gab er ihnen einen Testfall im Bereich personalisiertes Marketing, um ihren Wert zu beweisen. Sie versuchten es und scheiterten, und versuchten es und scheiterten über mehr als drei Monate. Am Ende ging er zurück zum CEO und sagte ihm, dass sie aufgeben. Sie hatten Monate damit verbracht, zu versuchen, an Daten zu kommen – ohne Erfolg. In seinen Augen hatte das Unternehmen keine Chance, zu konkurrieren. Peter sprang dann ab und bekam einen seriösen Job in einer internationalen Beratung mit Schwerpunkt auf KI. Schließlich hatte er ja große KI-Projekte gemacht.
Der Datenzugriffs-Troll: Im Durchschnitt werden 80–90 % der Zeit in Analytics und Data Science für das Sammeln, Bereinigen, Vorbereiten und Kontextualisieren von Daten aufgewendet.
Zweitens, der Legacy-Troll
Dann entschied der CEO, dass der Datenzugriffs-Troll tatsächlich ein technisches Problem war. Er beauftragte den ehrgeizigen CTO-Kandidaten Jack mit der Aufgabe und sagte ihm, dass er den CTO-Posten bekommen würde, wenn ihm die Transformation gelänge.
Jack holte eine Technologieberatungsfirma ins Boot und nachdem sie Monate und einiges an Geld in Analysen investiert hatten, kamen sie mit einer öffentlichen Cloud-basierten Plattform zurück. Sie war wirklich auf dem neuesten Stand der Technik und wurde in wenigen Monaten eingerichtet. Dann begannen sie, den Anwendungsfall auf der Plattform zu testen. Nach drei Monaten Versuch gelang es ihnen nicht, die Unternehmensdaten in Echtzeit in die Plattform zu integrieren. Jack gab auf. Er sagte dem CEO, dass ihre Altsysteme einen Troll hätten, der viel zu alt sei, um als Quelle für KI-Analysen zu dienen. Er kündigte und wurde CTO bei einem der Wettbewerber – schließlich hatte er eine technische KI-Transformation durchgeführt.
Der Legacy-Troll: Unternehmen fehlt es in ihren Geschäftsplattformen an Fähigkeiten für ein angemessenes Datenmanagement und KI.
Drittens, der Cashflow-Troll
Ronald, der CEO, hatte nun fast ein Jahr mit seinem Versprechen der digitalen Transformation verbracht und konnte nur wenige Geschäftsergebnisse vorweisen. Um das Scheitern zu verbergen, präsentierte er dem Vorstand eine neue Strategie, die sich auf das Kerngeschäft konzentrierte und darauf abzielte, einen starken Cashflow und gute Aktienrenditen zu erzielen. Er sagte, andere Unternehmen der Branche würden das Gleiche tun und hätten in letzter Zeit Erfolg gehabt. Da Ronald viele Jahre lang ein Star im Unternehmen gewesen war und die Unterstützung vieler älterer Mitarbeiter hatte, unterstützte der Vorstand ihn.
Nach der Entscheidung kehrte Ronald in sein Unternehmen zurück und berichtete von der neuen Strategie. Entlassungen und Kosteneinsparungen wurden eingeleitet, und der gesamte Fokus lag darauf, bestehende Umsätze auf traditionelle Weise zu steigern. Die Organisation war verwirrt. Einige der alten Hasen fanden das sinnvoll. Machen wir das, was wir schon immer gemacht haben. Das war für uns immer eine Erfolgsformel. Andere waren sehr enttäuscht und viele kündigten.
Eine Rebellin in der Organisation, Mary war ihr Name, hatte heimlich an KI-Projekten gearbeitet, während all dies geschah, und entschied, dass das nicht in Ordnung war. Sie hatte das Glück, den Aufsichtsratsvorsitzenden des Unternehmens zu erreichen und fragte direkt: „Kann ich etwas Geld und ein kleines Guerilla-Team bekommen, um zu beweisen, dass Ronald, der CEO, mit seiner Strategie falsch lag?“ Gegen alle Erwartungen sagte der Vorsitzende ja—ohne dass der CEO davon wusste. Mary und ihr Team begannen zu recherchieren.
Der Cashflow-Troll: Das Innovator’s Dilemma ist im Bereich Data Science sehr präsent. Kurzfristige Gewinne und Renditen für Aktionäre behindern die echte digitale Transformation von Unternehmen.
Viertens: Der Macht-Troll
Mary startete ein Projekt mit dem vorherigen Anwendungsfall von Peter und der Cloud-Datenplattform, die Jake aufgebaut hatte. Sie hatten im letzten Jahr ziemlich gute Arbeit geleistet, und sie und ihr Team dachten, dass dies eine gute Grundlage zum Weiterarbeiten sei.
Mary beschloss, tiefer zu graben als ihre Vorgänger und sprach mit einem der technischen Architekten, Winfred, auf der Plattform, die Jake ursprünglich gebaut hatte. Was Winfred ihr erzählte, war ziemlich überraschend. Er sagte, dass es ziemlich einfach sei, einen Echtzeit-Datenstrom von der Plattform einzurichten. „Wirklich?“, sagte sie, „warum haben sie es dann nicht gemacht?“. Seine Antwort war ebenso überraschend: „Chris, der Eigentümer des Bereichs, der die Daten hatte, will das nicht. Er befürchtet, dass sein Team dann Budgets für wichtige Analyseaufgaben verliert, die sie heute erledigen.“ Wow! Jetzt verstand Mary. Es ging um Chris' Macht in der Organisation. Da sie das Rebellenmandat hatte, überzeugte sie Winfred, ihr zu helfen, und innerhalb einer Woche hatten sie einen Datenstrom zur Plattform eingerichtet – unter dem Radar.
Der Macht-Troll: Daten sind Macht, und Datenzentralisierung ist schwierig, weil Daten von ihren Besitzern gehortet werden.
Der fünfte ist der Datenschutz-Troll
Mit guten Echtzeitdaten, die auf die Plattform gestreamt wurden, hatte Mary das Gefühl, dass das Testen des Anwendungsfalls in greifbare Nähe rückte. Doch obwohl sie bereit war, die Unternehmensrichtlinien zu brechen und unter dem Radar zu agieren, war sie nicht bereit, das Gesetz zu brechen.
Sie nahm an, dass die rechtliche Freigabe eine Formalität sein würde, doch das war leider nicht der Fall. Laut der Rechtsberatung, die sie erhielt, war die geplante Aktivität ohne die Zustimmung des Kunden nicht legal. Das bedeutete, dass sie den Kunden im Voraus um Einwilligung bitten musste – sowohl für das Training eines KI-Modells als auch für die Nutzung der Daten für den personalisierten Marketing-Anwendungsfall. Das klang sehr schwierig, da es sich um ein Experiment handelte und sie nach Erkenntnissen in den Daten suchten.
"OMG", dachte Mary, ist das das Ende?
Der Datenschutz-Troll: In den nächsten 5 Jahren ist mit einer disruptiven Verlagerung des Dateneigentums vom Unternehmen zum Kunden zu rechnen. Wie bei früheren Revolutionen stammen die Ideen aus Europa durch die DSGVO-Regulierung, aber die Auswirkungen breiten sich weltweit aus.
Sechstens, der Kompetenz-Troll
Nachdem sie eine Nacht über den juristischen Showstopper von gestern geschlafen hatte, beschloss Mary, nicht aufzugeben. Sie rief eine alte Klassenkameradin an, die bei einem konkurrierenden Unternehmen arbeitete, und bekam ein deutlich ausgewogeneres Bild. Tatsächlich war der Fall nicht so schwarz, wie ihre Rechtsabteilung gesagt hatte. Eigentlich könnte der Anwendungsfall wahrscheinlich umgesetzt werden, aber man müsste den Kunden wohl die Möglichkeit geben, sich abzumelden. „Okay“, dachte sie, „das sind gute Nachrichten. Aber warum ist unsere Rechtsabteilung nicht auf dem neuesten Stand?“
Doch schlechte Ratschläge waren leider nicht nur auf das Datenschutzteam des Unternehmens beschränkt. Insgesamt gab es nur wenige Talente mit digitaler Erfahrung. Und was Personen mit KI- und Big-Data-Kenntnissen anging, hatte die Organisation praktisch niemanden. Das Kuriose war, dass es im letzten Jahr tatsächlich einige Leute mit der richtigen Kompetenz gegeben hatte. Sie waren rekrutiert oder durch umfangreiche Schulungen geschickt worden, aber alle diese Personen hatten gekündigt. Der Markt bot qualifizierten Talenten viele Möglichkeiten und sie fanden spannende Chancen anderswo.
Der Kompetenz-Troll: Der Markt für gute Talente im Bereich Big Data Management, Analytics und Data Science ist heiß und wird es auch bleiben. Laut Forschung gibt es 0,3 Kandidaten pro Stelle in diesem Bereich.
Und schließlich siebtens, der Kultur-Troll
Mary erkannte nun, dass die Trolle, denen sie begegnet waren, in Wirklichkeit eine Familie von Trollen waren, die sich gegenseitig fütterten: Der Datenzugriff-Troll wurde vom Legacy-Troll gefüttert. Der Legacy-Troll wurde vom Cashflow-Troll gefüttert. Der Cashflow-Troll wurde vom Macht-Troll gefüttert. Der Macht-Troll wurde vom Schutz-Troll gefüttert. Und zuletzt wurde der Schutz-Troll vom Kompetenz-Troll gefüttert.
Aber was fütterte den Kompetenz-Troll? Warum kündigten die wertvollsten Menschen für die Zukunft des Unternehmens? Sicherlich wurde der Kompetenz-Troll ein wenig von allen Trollen gefüttert, aber das war nicht wirklich die Hauptursache, dachte sie. Eines Tages las sie einen Artikel. Untersuchungen zeigten, dass Menschen ihre Jobs kündigten „.. wenn ihre Arbeit ihnen keinen Spaß machte, ihre Stärken nicht genutzt wurden und sie sich in ihrer Karriere nicht weiterentwickelten“. Ging es also eigentlich um die Unternehmenskultur und den Kernfokus?
Dann traf es sie – vielleicht fütterte Ronald, der CEO, den Kultur-Troll? Er stammte aus einer anderen Zeit, in der alle Hypes um Business Process Reengineering, Outsourcing, Shareholder- und Cashflow-Fokus, Balanced Scorecards und jährliche Leistungsbeurteilungen kreisten und die einzige Karriereleiter aus immer höheren Managementpositionen bestand. Alle kulturellen Artefakte, Helden und Prozesse basierten auf dieser alten Denkweise.
Die für die KI-Transformation benötigten Menschen passten nicht in dieses Bild. Diejenigen mit den Fähigkeiten fanden so viele andere spannende Dinge, bei denen sie Sinn fanden, ihre Stärken wirklich entwickeln konnten und Sinn fanden. Deshalb gingen sie.
Mary ging zum Vorstandsvorsitzenden und erzählte die ganze Geschichte. Sie erklärte von der Trollfamilie, die sich gegenseitig fütterte, und dass an der Wurzel ein Kulturtroll saß, der von den Gedanken und dem Verhalten des aktuellen CEOs genährt wurde. Der Vorsitzende hörte ihr zu. Sagte danke. Aber dann sagte er, dass dies nur ein Test für Mary sei. Zu ihrem Schock betrat Ronald den Raum. Ronald, der CEO, wusste die ganze Zeit von Marys Projekt. Er sagte, dass er Mary und ihr neues KI-Verständnis brauche, um eine externe Beratungsfirma zu holen, damit sie ihr helfen könnten, die Abläufe und bestehenden Einnahmen durch KI-Automatisierung zu verkleinern. Das würde die Cashflows noch weiter maximieren.
Mary — dachte eine Minute über all das nach. Dann sagte sie zum Vorsitzenden und zum CEO: „Nein, ich werde euch auf dieser Reise niemals begleiten. Ich werde meine Karriere damit verbringen, Dinge mit KI zu tun, die mir Sinn geben und die Welt zu einem besseren Ort machen.“ CEO Ronald war sprachlos. Dann verließ Mary den Raum.
Der Kulturtroll: Es geht um Menschen und Kunden, nicht um Prozesse. Datengetrieben zu werden ist extrem schwierig. Ein KI- und datengetriebenes Unternehmen zu sein, erfordert, dass man mehrere der praktischen Dinge, die früher entscheidende Erfolgsfaktoren waren, über Bord wirft oder neu definiert.
Epilog
Die Geschichte endete natürlich nicht dort. Ronald und seine Organisation arbeiteten noch mehrere Jahre weiter und erzielten steigende Cashflows und bessere Ergebnisse. Er verließ das Unternehmen als großer Held, basierend auf seiner Strategie, sich auf das Kerngeschäft zu konzentrieren. Einige Jahre nach seinem Weggang erlebte dasselbe Unternehmen eine harte Marktstörung und wurde zu einem Nischenanbieter in einem Markt, den es zuvor dominiert hatte.
Mary gründete anschließend ihr eigenes KI-Startup. Sie brachte die Verteidigungstaktiken gegen alle 7 KI-Trolle mit, die sie in Ronalds Unternehmen gelernt hatte. Sie behielt auch einige von Ronalds Tricks bei, mit Fokus auf Cashflow und Aktionärswert, aber vielleicht auf eine etwas ausgewogenere Weise. Grundlegende Geschäftspraktiken kommen schließlich nie aus der Mode, oder? Ihr Unternehmen wurde ein großer Erfolg, ist immer noch aktiv und hat sich zu einem dominanten Akteur in ihrer Branche entwickelt. Sie lebte glücklich bis ans Ende ihrer Tage.
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