In der Strategiearbeit liegt der Fokus auf einem sorgfältigen und fundierten Umgang mit der Interpretation von Daten. Häufig tritt die betriebswirtschaftliche Analyse hinter der präsentationslastigen Darstellung zurück. KI bietet hier die Chance, die Wertschöpfungskette der Strategiearbeit neu zu gestalten. Der Weg in eine datengetriebene Organisation verläuft in unterschiedlichen Reifegraden, doch nicht alle Hürden der Vergangenheit müssen heute genommen werden. Während früher der Umgang mit Daten oft linear und durch viel händische Arbeit in den Fachbereichen ressourcenintensiv und umständlich war, eröffnen die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz (KI) heute ganz neue Wege, die den Transformationsprozess erheblich erleichtern können. Trotzdem gibt es nach wie vor einige zentrale Kernhandlungsfelder, die im Rahmen der Transformation in eine datengetriebene Organisation adressiert werden müssen.

Der Einsatz von KI in der Transformation zu einer datengetriebenen Organisation bietet immense Vorteile, um die bisherigen Hindernisse in der Datenverarbeitung zu überwinden. Durch die Automatisierung der Datenaufbereitung und -verarbeitung wird nicht nur der Arbeitsaufwand reduziert, sondern auch die strategische Entscheidungsfindung optimiert. Unternehmen können so das menschliche Potenzial wieder auf die wesentlichen Aspekte der Dateninterpretation und Handlungsableitung fokussieren und die gesamte Wertschöpfungskette der Strategiearbeit effizienter und zielgerichteter gestalten.

Datenqualität herzustellen wird leichter

Umkehr der Datenwertschöpfung in der Unternehmenssteuerun

Umkehr der Wertschöpfung
in der Strategiearbeit

Der bisherige Ansatz, bei dem etwa 80% der Zeit auf die Datenaufbereitung entfällt und nur 20% auf die Interpretation und Handlungsableitung, kann durch KI völlig verändert werden. KI kann den Aufwand für Datensammlung, Klassifikation und die Berechnung von Modellen so drastisch vereinfachen, dass das menschliche Potenzial wieder freigesetzt wird, um sich auf strategisches Denken und Handlungsableitungen zu konzentrieren.

Leistungsstarke
Datenverarbeitung durch KI

KI kann enorme Leistungen bei der Sortierung, Normierung und Klassifikation von Daten vollbringen. Diese Fähigkeit ermöglicht es, bestehende betriebswirtschaftliche und strategische Modelle schneller, umfassender und leichter anzuwenden. Durch die ständige Aktualisierung der Daten werden die strategischen Informationen immer auf dem neuesten Stand gehalten.

Vereinfachung durch "Stratmath"

Ein erster Schritt besteht darin, bekannte betriebswirtschaftliche und strategische Modelle durch KI-Anwendungen zu automatisieren und zu vereinfachen. Dies führt nicht nur zu einer höheren Effizienz in der Datenverarbeitung, sondern auch dazu, dass Strategieprozesse und Entscheidungen ständig mit aktuellen Daten untermauert werden können.

Intelligente Automatisierung

Durch intelligente Automatisierung wird der Aufwand für die strategische Datenaufbereitung erheblich reduziert. Dies ist besonders effektiv, wenn die interne Infrastruktur des Unternehmens bereits gut entwickelt ist. Durch diese Automatisierung wird es für Unternehmen möglich, strategische Informationen einfach und schnell zu verarbeiten und immer auf dem neuesten Stand zu halten.

 

Vereinfachung für Geschäfts- und Funktionsbereiche:

1. IT-Abteilungen:
Geschäftsbereiche wie Marketing, Vertrieb oder Finanzen können durch No-Code-Lösungen eigenständig digitale Prozesse und Tools erstellen, ohne auf IT-Entwicklungsressourcen angewiesen zu sein. Dies erhöht die Reaktionsfähigkeit auf Markt- und Kundenanforderungen erheblich.


2. Schnelle Anpassung und Optimierung:
Mit No-Code-Anwendungen können Geschäftsprozesse flexibel an veränderte Bedingungen angepasst werden. Sei es die Anpassung von Kundenkommunikationswegen oder die Automatisierung von Berichtsprozessen – Änderungen können innerhalb kürzester Zeit umgesetzt werden.


3. Effizienzsteigerung durch Automatisierung:
No-Code ermöglicht es, wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, was die Effizienz in den Funktionsbereichen signifikant steigert. Beispielsweise können Datenanalysen, Prozessüberwachungen oder Kundeninteraktionen automatisiert werden, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind.


4. Geringere Abhängigkeit von externen Dienstleistern:
Funktionen wie Prozessmodellierung, Automatisierung oder das Erstellen von Berichten können intern ohne zusätzliche Kosten oder Verzögerungen durch externe Dienstleister durchgeführt werden. Das fördert die Agilität und beschleunigt die Umsetzung neuer Ideen.

Strategische Enablement der Fach- und Funktionsbereiche

Flaschenhälse im Unternehmen können reduziert werden

Fokus auf strategische Aufgaben:

No-Code-Anwendungen nehmen Spezialisten, wie IT-Entwicklern oder Data Scientists, die Last der operativen Aufgaben ab. Anstatt einfache Anwendungen oder Prozesse zu erstellen, können sich diese auf strategische Initiativen und komplexe Problemlösungen konzentrieren.

Effizientere Zusammenarbeit:

Durch den Einsatz von No-Code können Fachabteilungen und Spezialisten besser zusammenarbeiten, da die Anforderungen schneller umgesetzt werden können und iterative Anpassungen durch die Fachabteilungen selbst vorgenommen werden. Dies führt zu einer reduzierten Komplexität in der Zusammenarbeit und einer schnelleren Umsetzung.

Schnellere Bereitstellung von Lösungen:

No-Code-Lösungen ermöglichen es Spezialisten, komplexe Projekte schneller zu realisieren, da sie von wiederkehrenden Aufgaben entlastet werden. Dadurch stehen ihre Expertise und Ressourcen für größere und anspruchsvollere Projekte zur Verfügung.

 

Reduzierung technischer Schulden:

Da viele kleinere Anwendungen und Tools mit No-Code-Anwendungen intern verwaltet und weiterentwickelt werden können, vermeiden Unternehmen die Anhäufung technischer Schulden, die oft durch komplexe IT-Entwicklungen entstehen. Spezialisten müssen nicht länger alte Systeme warten, sondern können sich auf die Innovation konzentrieren.

 

Ein wesentlicher Mehrwert für die datengetriebene Organisation besteht darin, Standarddatenanwendungen über einfache Applikationen und den zunehmenden Einsatz von generativer KI effizient zu nutzen. Diese Technologien ermöglichen es Unternehmen, wiederkehrende Aufgaben und einfache Datenanalysen schneller und kostengünstiger durchzuführen. Doch dieser Fortschritt schafft auch eine wichtige Möglichkeit: Die Freisetzung von Ressourcen, die für höherwertige, systemische und kausale Analysesysteme genutzt werden können. Diese fortschrittlichen Systeme ermöglichen es, viele Entitäten gleichzeitig zu analysieren und so ein integriertes Optimierungsmodell aus einer organisatorischen Gesamtperspektive zu entwickeln.

 

Agent-Based Modelling (ABM) eignet sich besonders für höherwertige Anwendungsszenarien, da es komplexe Systeme auf einer dynamischen und interaktiven Ebene abbildet. Anstatt Daten nur isoliert oder linear zu betrachten, können Unternehmen mit ABM Prozesse, Technologien, Datenflüsse und Mitarbeiterinteraktionen in einem vernetzten System simulieren. Dies ermöglicht es, kausale Zusammenhänge zu erkennen und die langfristigen Auswirkungen strategischer Entscheidungen besser zu verstehen.

 

Während der Einsatz von Standarddatenanwendungen und generativer KI Unternehmen bei alltäglichen Datenverarbeitungsaufgaben unterstützt, liegt der wahre Mehrwert einer datengetriebenen Organisation in der Nutzung höherwertiger Analysesysteme wie ABM. Diese Systeme bieten eine systemische und kausale Sichtweise, die weit über einfache Datenanwendungen hinausgeht und die gesamte Organisation mit all ihren Prozessen, Technologien und Mitarbeitern integriert. Dadurch wird eine tiefere und fundiertere Optimierung ermöglicht, die langfristig Wettbewerbsvorteile und eine nachhaltige Transformation sichert.

Dynamische Interaktionen

ABM simuliert die Interaktionen verschiedener Entitäten (wie Menschen, Technologien, Prozesse) und zeigt auf, wie sie sich gegenseitig beeinflussen. Dies ist besonders nützlich, um komplexe, vernetzte Organisationen besser zu verstehen und zu optimieren.

Kausale Analysen

Im Gegensatz zu Standardanwendungen, die oft nur korrelativ arbeiten, erlaubt ABM eine kausale Betrachtung. So können Unternehmen herausfinden, welche Maßnahmen zu welchen Ergebnissen führen und welche unvorhergesehenen Wechselwirkungen auftreten könnten.

Systemische Perspektive

ABM ermöglicht es, das Unternehmen als ein ganzheitliches System zu betrachten, in dem alle Prozesse und Akteure miteinander verknüpft sind. Dies führt zu einem umfassenderen und integrierteren Optimierungsmodell, das nicht nur auf isolierte Bereiche abzielt, sondern die Gesamtorganisation in den Blick nimmt.

Szenarienplanung und -optimierung

ABM kann verschiedene Zukunftsszenarien durchspielen, um Strategien und Maßnahmen zu testen. Es erlaubt Unternehmen, die Auswirkungen von Entscheidungen auf verschiedenen Ebenen der Organisation und über längere Zeiträume hinweg zu simulieren.

Kerstin Clessienne ist Consultant Partner bei SMITH & Partners, einer unabhängigen Strategieberatung mit Umsetzungskraft einer Agentur. Im DACH-Raum spezialisiert auf nachhaltige Multitransformation in Marketing, Sales und CX, verbindet SMITH & Partners Fachkompetenz mit KI, Technologie und Agent-Based Modeling, um komplexe Herausforderungen in messbare Ergebnisse zu übersetzen. 

 Das 12-köpfige Kernteam vereint Expertise aus Strategie, Marketing, Media, Content, KI und Data Science