Multitransformation ist eng mit der technologischen und datengetriebenen Weiterentwicklung eines Unternehmens verbunden. In diesem Kontext spielt die technische Reife eine entscheidende Rolle, um den Fortschritt und die Effektivität von digitalen Initiativen zu bewerten. Um den Reifegrad von Technologien und deren Einbettung in organisatorische Strukturen objektiv zu analysieren, wird häufig das Carnegie Mellon Reifegradmodell (CMMI) herangezogen. Dieses Modell dient als bewährtes Instrument, um die Technologieentwicklung sowie die Prozessreife in verschiedenen Phasen zu bewerten und zu verbessern.

Das Carnegie Mellon Reifegradmodell (CMMI, Capability Maturity Model Integration) bewertet die Reife von Prozessen und Technologien in einem Unternehmen und teilt diese in fünf Stufen ein. Diese Stufen helfen dabei, zu verstehen, wie gut ein Unternehmen seine Prozesse und Technologien steuert und wie reif seine Systemintegration ist.

1. Initial (Unstrukturiert)

• Beschreibung: In dieser Stufe sind die Prozesse des Unternehmens oft ad-hoc und nicht dokumentiert. Es gibt keine konsistenten Standards oder Vorgehensweisen. Entscheidungen basieren auf reaktiven Maßnahmen statt auf einem strukturierten Prozess.
• Charakteristika: Unvorhersehbare und ineffiziente Prozesse, stark abhängig von den individuellen Fähigkeiten der Mitarbeiter.

2. Managed (Verwaltet)

• Beschreibung: Auf dieser Stufe werden grundlegende Prozesse und Standards definiert und dokumentiert. Projekte werden geplant und kontrolliert, aber die Steuerung erfolgt oft nur auf der Projektbasis und nicht unternehmensweit.
• Charakteristika: Prozesse sind wiederholbar, aber es fehlt an einem unternehmensweiten, standardisierten Ansatz.

3. Defined (Definiert)

• Beschreibung: In dieser Stufe sind Prozesse standardisiert, dokumentiert und unternehmensweit definiert. Es gibt klare Verfahren, die für die gesamte Organisation gelten, und ein gemeinsames Verständnis von Prozessverbesserungen.
• Charakteristika: Prozesse sind proaktiv, konsistent und werden kontinuierlich verbessert.

4. Quantitatively Managed (Quantitativ gesteuert)

• Beschreibung: Auf dieser Stufe werden Prozesse metrisch überwacht und durch eine quantitative Steuerung analysiert. Daten über die Leistung von Prozessen werden regelmäßig gesammelt und genutzt, um Prognosen zu erstellen und Prozessverbesserungen vorzunehmen.
• Charakteristika: Prozesse werden mit datenbasierten Entscheidungen verbessert, es besteht eine umfassende Kontrolle und Vorhersehbarkeit.

5. Optimizing (Optimierend)

• Beschreibung: Dies ist die höchste Stufe, in der Prozesse kontinuierlich durch Innovation und Prozessverbesserungen optimiert werden. Unternehmen nutzen Feedback-Mechanismen und verfolgen eine kulturelle Transformation, um immer besser zu werden.
• Charakteristika: Organisationen sind agil, setzen kontinuierlich neue Ideen um und reagieren flexibel auf Änderungen.

Unsere Arbeitsgrundlage beim Aufbau von Betriebsmodellen und Basis für die zunehmende Integration von Comuptational Modelling und Inferencemethoden ist, dass, dass die nächste Reifegradstufe des Carnegie Mellon Reifegradindexes systemisch sein würde. Das basiert auf der Idee, dass systemische Prozesse und eine ganzheitliche Betrachtung von Organisationen immer wichtiger werden, um den Reifegrad eines Unternehmens oder einer Institution zu bewerten und zu verbessern. In bisherigen Reifegradmodellen liegt der Fokus oft auf isolierten Prozessen, Tools oder Technologien, die innerhalb eines Unternehmens verwendet werden. Die nächste logische Stufe wäre jedoch die Integration und Vernetzung dieser Elemente in einem ganzheitlichen System.

Argumente für die systemische Reifegradstufe:

1. Integration statt Silo-Denken: Anstatt sich auf einzelne Prozesse oder Technologiestufen zu konzentrieren, wird in der systemischen Reifegradstufe der Zusammenhang zwischen verschiedenen Bereichen – wie Technologie, Organisation, Daten und Strategie – berücksichtigt. Alles ist miteinander verknüpft, und das Gesamtbild entscheidet über den Erfolg.
2. Dynamische Anpassung: Systemische Reife bedeutet, dass Unternehmen dynamisch auf Veränderungen reagieren können und ihre Prozesse, Technologien und Teams als ein zusammenhängendes System optimieren. Statt einzelne Reifegradstufen zu durchlaufen, wird die Organisation als ein anpassungsfähiges und lernendes System betrachtet.
3. Nachhaltigkeit und Kontinuität: Eine systemische Reifegradstufe zielt darauf ab, langfristige Nachhaltigkeit zu fördern. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie nicht nur kurzfristige Effizienzgewinne erzielen, sondern auch eine robuste und belastbare Struktur aufbauen, die kontinuierliches Wachstum und Innovation ermöglicht.
4. Kulturelle und organisatorische Transformation: Der Fokus auf Systemdenken bedeutet auch, dass Kultur, Führung und Zusammenarbeit tief integriert sind und als ein wesentlicher Bestandteil der Gesamtstrategie betrachtet werden. Die Reife eines Unternehmens wird nicht nur an technologischen Faktoren, sondern auch an der Organisationskultur gemessen.

Diese Hypothese fordert also eine Verlagerung des Fokus von einem mechanistischen Verständnis von Reife hin zu einem komplexen, dynamischen und vernetzten Modell, das der modernen Arbeitsweise und den Anforderungen der digitalen bzw. der Multitransformation gerecht wird.

Schrittweise Reifegradsteigerung durch ABM

Agent-Based Modelling unterstützt Unternehmen in jeder Phase des Reifegradmodells, indem es ihnen ermöglicht, Prozesse zu simulieren, Effizienzpotenziale aufzudecken und quantitative Daten zur Entscheidungsfindung zu nutzen. Es führt Unternehmen durch eine schrittweise Weiterentwicklung, in der sie ihre Prozesse erst verstehen, dann standardisieren, quantifizieren und schließlich kontinuierlich verbessern können. So wird der Weg in höhere Reifegrade planbar, messbar und effizient umsetzbar.

1. Initial (Unstrukturiert)

ABM simuliert unstrukturierte Prozesse und deckt Ineffizienzen auf. Dies gibt erste Einblicke, wo Optimierungen möglich sind.

2. Managed (Verwaltet)

ABM vergleicht Projektszenarien und hilft, wiederholbare Prozesse zu standardisieren und unternehmensweit zu etablieren.

3. Defined (Definiert)

ABM testet standardisierte Prozesse und Best Practices, um Schwachstellen zu erkennen und die Effizienz zu steigern.
Beispiel: Simulation der Auswirkungen eines neuen CRM-Systems auf Vertriebsmitarbeiter, um den Effekt der Standardisierung zu bewerten.

4. Quantitatively Managed (Quantitativ gesteuert)

Wie hilft ABM?
ABM generiert Daten für quantitative Kennzahlen und ermöglicht die Simulation von Prozessänderungen und deren Auswirkungen.
Beispiel: Simulation von Ressourcenallokationen, um datenbasierte Entscheidungen über die optimale Ressourcennutzung zu treffen.

5. Optimizing (Optimierend)

ABM simuliert kontinuierliche Prozessverbesserungen und Innovationen, um den größten Effekt zu ermitteln und schnell auf Veränderungen zu reagieren.

Wenn Unternehmen nun den ( gedachten ) nächsten Schritt in den systemischen Reifegrad anstreben, geht es darum, Prozesse, Technologien und Teams nicht mehr isoliert, sondern als vernetztes, ganzheitliches System zu betrachten machen integriere Entwicklungsmethoden und individuelle Frameworks viel Sinn. . Agent-Based Modelling (ABM) kann dabei eine zentrale Rolle spielen, indem es komplexe, dynamische Interaktionen innerhalb des Unternehmens und mit der Außenwelt simuliert.

1. Ganzheitliche Systemsimulation

ABM ermöglicht die Simulierung komplexer Systeme, bei denen mehrere Ebenen und Akteure zusammenwirken. Im systemischen Reifegrad geht es darum, das Unternehmen als ein interdependentes System zu verstehen, in dem jede Entscheidung Auswirkungen auf andere Bereiche hat. ABM kann das Verhalten und die Interaktionen von Mitarbeitern, Abteilungen, Technologien, Kunden und dem Markt realistisch abbilden.

Beispiel: Eine Simulation könnte zeigen, dass die Kundeninteraktionen nach der Produkteinführung das Vertriebsteam unterschiedlich belasten. Während das Feedback von zufriedenen Kunden das Vertriebsteam motiviert und die Verkaufszahlen steigert, melden sich vermehrt Kunden mit spezifischen Fragen zum neuen Produkt. Gleichzeitig steigen die Anfragen beim Kundensupport, weil bestimmte Funktionen unklar sind. Durch ABM erkennt das Unternehmen, dass das Vertriebsteam während der Einführungsphase überlastet sein könnte, da viele Kunden spezifische Informationen zu den neuen Features nachfragen. ABM hilft dabei, dieses Problem im Voraus zu erkennen und gezielte Schulungen oder mehr Ressourcen für den Support zu planen.

2. Feedback-Mechanismen und Rückkopplungsschleifen

Im systemischen Reifegrad sind Rückkopplungsschleifen zentral. ABM kann diese Feedbackmechanismen simulieren und aufzeigen, wie sich Entscheidungen oder Änderungen langfristig auf das System auswirken. Dadurch können Unternehmen verstehen, wie lokale Entscheidungen (z.B. auf Projektebene) globale Auswirkungen auf das Gesamtsystem haben.

Beispiel: Eine Änderung im Kundensupport kann durch ABM simuliert werden, um zu zeigen, wie sich diese Entscheidung auf Kundenzufriedenheit, wiederholte Käufe und die Produktionsplanung auswirkt. Dies hilft, die Effizienz des Gesamtsystems zu optimieren.

3. Vorhersage komplexer Dynamiken und Emergenzen

In einem systemischen Reifegrad entstehen oft emergente Eigenschaften, d.h., das Verhalten des Gesamtsystems unterscheidet sich von der Summe seiner Teile. ABM kann verwendet werden, um diese Emergenzen zu simulieren und vorherzusehen. Es zeigt auf, wie sich kleine Änderungen in einzelnen Prozessen oder Abteilungen zu größeren systemweiten Veränderungen ( unsere Eimerbeispiel ) summieren können.

Beispiel: ABM kann simulieren, wie sich eine scheinbar kleine Änderung im Produkt (z.B. ein neues Feature) auf die Effizienz, Kostenstruktur und Kundenzufriedenheit und somit die Preiselastizität im Vergleich zum Wettbewerb auswirkt.

4. Dynamische Anpassungen und Szenarioplanung

Im systemischen Reifegrad muss ein Unternehmen in der Lage sein, sich schnell und effektiv an Veränderungen anzupassen. ABM bietet die Möglichkeit, verschiedene Szenarien durchzuspielen, um die besten Anpassungsstrategien zu identifizieren. Unternehmen können durch die Simulation von Was-wäre-wenn-Szenarien besser vorbereitet auf Marktveränderungen und interne Umstellungen reagieren.

Beispiel: Ein Unternehmen kann verschiedene Markteintrittsstrategien für ein neues Produkt simulieren, um zu sehen, welche Strategie am meisten Umsatz und welche die geringsten Kosten verursacht, während es gleichzeitig die Ressourcen der Produktionsabteilung schonend nutzt.

5. Optimierung komplexer Netzwerke

Im systemischen Reifegrad geht es auch darum, komplexe Netzwerke von Abteilungen, Systemen und externen Akteuren zu optimieren. ABM hilft dabei, Interdependenzen und Beziehungsnetzwerke zu verstehen und aufzuzeigen, wie die einzelnen Elemente des Systems zusammenspielen. Dies ist entscheidend, um eine ganzheitliche Effizienz zu erreichen.

Beispiel: Durch ABM kann ein Unternehmen simulieren, wie sich die Einführung eines neuen IT-Systems in der Produktion auf die Vertriebs- und Marketingprozesse auswirkt, um sicherzustellen, dass alle Abteilungen synchron arbeiten und das Gesamtsystem reibungslos funktioniert.

6. Langfristige strategische Ausrichtung

ABM ermöglicht es, langfristige strategische Entwicklungen zu modellieren, die über operative Optimierungen hinausgehen. Im systemischen Reifegrad wird das Unternehmen in der Lage sein, strategische Entscheidungen nicht nur auf Grundlage aktueller Daten, sondern auch auf zukünftige Szenarien hin zu treffen. Dies führt zu einer stabileren und robusteren Organisation, die auch in komplexen Umfeldern bestehen kann.

Beispiel: ABM kann langfristig simulieren, wie sich verschiedene strategische Entscheidungen – wie Investitionen in neue Märkte oder Technologien – auf das gesamte Unternehmen auswirken und dabei die Synergien und Wechselwirkungen zwischen den Abteilungen abbilden.

Agent-Based Modelling unterstützt Unternehmen dabei, den Übergang in den systemischen Reifegrad  – in unserem Kontext v.a. bezogen auf die kundenorientierte Organisation – zu meistern, indem es interdisziplinäre Prozesse simuliert, Feedbackschleifen abbildet, Emergenzen erkennt und strategische Langfristentscheidungen ermöglicht. ABM hilft, das Unternehmen als ganzheitliches, vernetztes System zu verstehen und kontinuierlich zu verbessern, indem dynamische Anpassungen und Optimierungen auf allen Ebenen ermöglicht werden.

Aufgrund langjähriger Erfahrung, warum Transformationen scheitern können haben wir im Prozess der Reifegraderhöhung insbesondere die sich aus der neuen Strategie ergebenden Anforderungen an die Capabilities auf unterschiedlichen Ebenen im Fokus. Wir wenden unsere Ebenenmodell sehr konsequent auf eine detaillierte Capability-Ressourcen Analyse in Unternehmen an, hier liegt unserer Erfahrung nach eins, wenn nicht das zentralste Investitionsrisiko:

Wir unterstützen dabei sicherzustellen, dass sie die richtigen Capabilities (Fähigkeiten und Ressourcen) entwickeln und einsetzen, ohne sich zu überfordern. Im Mittelpunkt stehen dabei die Simulation und Analyse von Fähigkeiten auf systemischer Ebene, um die Belastung und Effektivität der Organisation kontinuierlich zu überprüfen. Inbesondere jetzt, da die substantielle Einführung von KI im Mittelpunt der Sicherung von Wettbewerbsfähigkeit steht ist dieser Systemaspekt von entscheidender Bedeutung.

1. Simulation der Ressourcenanforderungen

ABM kann verwendet werden, um zu simulieren, welche Capabilities (z. B. technologische, organisatorische oder menschliche Ressourcen) in verschiedenen Unternehmensbereichen benötigt werden, um bestimmte Geschäftsziele zu erreichen. Die Modelle können aufzeigen, wie verschiedene Abteilungen oder Teams miteinander interagieren und welche Fähigkeiten in welcher Menge und Qualität zur Verfügung stehen müssen.

• Beispiel: Wenn ein Unternehmen neue digitale Fähigkeiten wie KI oder Datenanalyse einführen möchte, kann ABM simulieren, welche Abteilungen (z. B. IT, Marketing) welche Ressourcen und Kompetenzen benötigen und ob die bestehenden Fähigkeiten ausreichen oder weiterentwickelt werden müssen.

2. Identifizierung von Engpässen und Überforderung

Wir können so Engpässe aufzeigen, die durch begrenzte Fähigkeiten entstehen, und damit helfen, Überforderung zu vermeiden. Wenn ein Unternehmen beispielsweise versucht, zu viele Projekte gleichzeitig zu starten oder zu viele neue Technologien einzuführen, kann ABM simulieren, ob die Organisation in der Lage ist, die benötigten Fähigkeiten für jedes Projekt effizient bereitzustellen, oder ob bestimmte Bereiche überlastet sind.

• Beispiel: Das Modell könnte simulieren, dass das IT-Team überfordert ist, weil es gleichzeitig mehrere digitale Transformationsprojekte betreut, und dass zusätzliche Ressourcen oder Fähigkeiten benötigt werden, um diese Belastung zu bewältigen.

3. Priorisierung von Capabilities

die Modellierung hilft so dabei, zu entscheiden, welche Capabilities für das Erreichen der strategischen Ziele am wichtigsten sind und welche priorisiert werden sollten. Das Modell kann verschiedene Szenarien durchspielen, um zu simulieren, welche Fähigkeiten die größten Auswirkungen auf die Unternehmensleistung haben und wie ihre Entwicklung die Effizienz und Effektivität beeinflusst.

• Beispiel: Wenn ABM zeigt, dass die Fähigkeit, Daten zu analysieren, für die Produktentwicklung wichtiger ist als für den Vertrieb, kann das Unternehmen beschließen, Datenanalysetools und -schulungen in der Produktentwicklung vorrangig auszubauen.

4. Simulation von Wachstums- und Skalierungsszenarien

ABM kann auch unter Umständen simulieren, wie sich das Unternehmen in verschiedenen Wachstums- oder Skalierungsszenarien verhält, und helfen zu bewerten, ob die Capabilities ausreichen, um diese Expansion zu bewältigen. Dies hilft zu verhindern, dass das Unternehmen sich übernimmt, indem es die Grenzen der vorhandenen Fähigkeiten klar aufzeigt und die Planung an diese Grenzen anpasst.

• Beispiel: Ein Unternehmen möchte in neue Märkte expandieren. ABM kann simulieren, ob die aktuellen Marketing- und Vertriebsfähigkeiten ausreichen, um diesen Schritt erfolgreich zu machen, oder ob zusätzliche Fähigkeiten wie lokale Marktkenntnisse oder internationale Lieferketten erforderlich sind.

5. Optimierung der Capability-Nutzung

ABM kann die Nutzung von Capabilities optimieren, indem es zeigt, wie verschiedene Fähigkeiten im gesamten Unternehmen verteilt und genutzt werden. Es kann Szenarien simulieren, in denen Fähigkeiten unter- oder überbeansprucht werden, und Vorschläge machen, wie die Nutzung verbessert werden kann, um die Effizienz zu maximieren.

• Beispiel: Das Unternehmen könnte feststellen, dass bestimmte Teams oder Abteilungen unterausgelastet sind, während andere überlastet sind. ABM zeigt, wie diese Fähigkeiten besser umverteilt werden können, um die Gesamtleistung des Unternehmens zu steigern.

6. Rückkopplungsschleifen für Capability-Entwicklung

Im strategischen Prozess der Zukunft sind Feedback-Schleifen entscheidend, die dem Unternehmen helfen, zu verstehen, wie sich die Capability-Entwicklung im Laufe der Zeit auswirkt. Es kann simulieren, wie die Einführung neuer Fähigkeiten die Produktivität steigert oder Engpässe beseitigt und gleichzeitig überwachen, wie sich diese Entwicklungen auf andere Bereiche des Unternehmens auswirken.

• Beispiel: Ein Unternehmen, das in Datenanalysefähigkeiten investiert, könnte simulieren, wie diese Fähigkeit die Effizienz in Marketing und Produktentwicklung steigert, aber auch, ob zusätzliche Unterstützung in IT oder Schulungen erforderlich sind, um diese Fähigkeiten effektiv zu nutzen.

Durch den Einsatz von Agent-Based Modelling kann ein Unternehmen nicht nur sicherstellen, dass es die richtigen Capabilities entwickelt und einsetzt, sondern auch vermeiden, sich zu überfordern. ABM hilft dabei, Ressourcen und Fähigkeiten realistisch zu simulieren, Engpässe frühzeitig zu erkennen, Prioritäten zu setzen und sicherzustellen, dass das Unternehmen stets in einem nachhaltigen Rahmen operiert. Dies ermöglicht eine gezielte Weiterentwicklung der Fähigkeiten, die strategisch am wichtigsten sind, und eine optimale Nutzung der bestehenden Ressourcen.