Unternehmen auf dem Weg der Digitalisierung Teil 3

Digitalisierung

Im dritten Teil werden die Themen „Attention Generation“, „Cyber Organization“, „Data Conversion“ und „Prediction“ behandelt. Weitere Eigenschaften, die ein Unternehmen auf dem Weg zur Digitalisierung haben muss.

Attention Generation

In einer Zeit in der Informationsüberflutung an der Tagesordnung steht, ist es sehr schwer möglich eine Aufmerksamkeit zu generieren. Hauptsächlich liegt dies daran, dass Menschen so viel Information bekommen, dass diese kaum mehr bewusst verarbeitet wird. Ins Bewusstsein dringen nur jene Bilder, die außergewöhnlich und nicht alltäglich sind. Alles andere wird unbewusst wahrgenommen und kann dort natürlich unterschiedlichste und meist zeitversetzte Wirkungen und Nebenwirkungen haben. Insbesondere ist es die Werbebranche die nach immer neuen „Verankerungen“ sucht. Vor 30 Jahren war es mit der lila Kuh und der Humanic Werbung noch relativ einfach möglich, etwas Außergewöhnliches zu bringen. Texte und statische Bilder zeigen immer weniger Wirkung. Man braucht auf jeden Fall Animated-GIFs oder Videos. Mit Sicherheit haben Videos die stärkste Wirkkraft. Eine Verbindung von YouTube und Facebook sind sehr hilfreich. Eigentlich bedeutet es für die Werbewirtschaft möglichst multikanalfähige Botschaften zu entwickeln. Bei außergewöhnlichen Bildern/Botschaften besteht natürlich die Gefahr, dass diese verweigert werden oder zu einem negativen Shitstorm führen. Das mächtigste Instrument um Aufmerksamkeit zu generieren ist das Management von Angst. Solche zu verbreiten oder jemanden vor etwas zu schützen sind sehr effizient und werden von politischen Parteien jetzt genutzt. Der tatsächliche Inhalt tritt völlig in den Hintergrund.

Cyber Organization

Für die Leistungserstellung in einem Unternehmen braucht es eine Organisation. Darunter versteht man Mitarbeiter die in kleineren Einheiten zusammenarbeiten und über Hierarchien untereinander verbunden sind. Bereits im 19. Jahrhundert wurde durch die industrielle Revolution 3.0 die Leistungserstellung weitgehend automatisiert. Diese Prozesse hat man bisher nicht als Teil einer Organisation gesehen. Wenn nun allerdings Arbeiten – die in einem Sekretariat, Controlling, Marketing durchgeführt werden – von einer Maschine oder künstlichen Intelligenz ersetzt werden, so wird man das sehr wohl als Teil der Organisation empfinden. Es wird ja vielfach darüber berichtet, dass in Zukunft Menschen und Maschinen mit- und nebeneinander arbeiten werden. Eine effiziente Cyborg-Organisation zeichnet sich nun dadurch aus, dass in Prozessen sowohl Menschen als auch digitale Entitäten arbeiten. Die Effizienz entsteht im möglichst nahtlosen Übergang bei den Schnittstellen Mensch – Maschine – Mensch. In diesem Zusammenhang tauchen dann Fragen auf wie – Wer hat die Verantwortung? Wie werden Maschinen motiviert? Woher kommt die Kreativität? usw. Entsprechend von Peter Senge wird es sowas wie eine achte Disziplin geben.

Data Conversion

Viele Artikel beschreiben Daten als das Öl des 21. Jahrhunderts. Was derzeit mit Sicherheit schon besteht, ist ein nahezu unermesslicher Bestand an Daten. Diese sind strukturiert und unstrukturiert, dezentral und zentral abgelegt. Im Falle von strukturierten Daten können daraus auch Entscheidungen getroffen werden. Beispielsweise wenn die Absatzzahlen zurückgehen, könnte man am Preis drehen = old Ökonomie. Die viel wichtigere Frage in diesem Beispiel ist – warum denn der Absatz zurückgeht? Sehr wahrscheinlich können darüber auch Daten eine Aussage liefern. Jedoch nicht in dem Sinn, dass auf eine Wirkung eine bestimmte Ursache zuzuordnen wäre. Big Data Analytics schaffen ausschließlich Relationen. Viktor Mayer-Schönberger hat in seinem Buch „Big Data“ das Beispiel von orangen Autos gebracht. Diese müssen, entsprechend der Datenanalyse, öfters in die Werkstatt als andersfarbige Autos. Das ist eine Erkenntnis aber keine Ursachenbeschreibung. Für eine umfassende Datenanalyse braucht es natürlich einmal die Daten, welche aus verschiedensten Disziplinen und Branchen zusammengestellt werden müssen. Um das obige Fallbeispiel mit den orangen Autos zu lösen, braucht es mit Sicherheit soziologisches, psychologisches, lichttechnisches, usw. Datenmaterial. Diese Daten vorausgesetzt und in Verbindung mit den entsprechenden Algorithmen lassen sich erstaunliche Erkenntnisse gewinnen, die dann in den Geschäftsprozess zurückgespeist werden können. Derzeit ist eine große Umstellung bei den Algorithmen am Laufen. Während in der Vergangenheit funktionale Programme die Verarbeitung von Daten zu Information erledigten, werden es zunehmend mehr künstliche neuronale Netze. Ein besonderes „Zuckerl“ daraus ist Google Fotos – das sollte man einmal probieren, was die alles können ist auch für „digitals“ immer noch beeindruckend.

Prediction

Ja – die Zukunft vorhersehen, das wäre eine gute Managementfähigkeit. In die Glaskugel schauen, also esoterische Methoden, hat ja seit Jahrtausenden nicht funktioniert. Szenarien-Analysen, wie sie im 20. Jahrhundert verwendet wurden, waren auch einer höheren Zufälligkeit als Zuverlässigkeit ausgesetzt. Der enorm hohe Vernetzungsgrad in Verbindung mit riesigen Datenmengen und Deep-Learning-Netzen bringt schon so etwas wie eine Vorhersagbarkeit – Prediction. Mit der Vernetzung, vor allem durch soziale Netze, bekommen wir Informationen die sich meistens unterbewusst auswirken. Je höher der Vernetzungsgrad umso besser ist anscheinend die intuitive Entscheidungsfähigkeit. Insbesondere tritt das Phänomen der Synchronizität auf. Bei hohem Vernetzungsgrad kommt es immer wieder vor, dass scheinbar unzusammenhängende Vorgänge gleichzeitig auftreten. Beispielsweise beschäftigen wir uns tagsüber mit dem Thema Blockchain und gleichzeitig kommen Nachrichten, Videos, Werbung, usw. herein. Das kann einerseits algorithmisch von der GAFA (Google, Apple, Facebook, Amazon) gesteuert sein, andererseits kann es auch unserer gesteuerten Aufmerksamkeit entstammen. Solche Synchronizitäten geben gute Aufschlüsse über das Aufkommen eines Hypes und könnten als Tipping-Points gesehen werden. Auch hier empfiehlt es sich Eigenexperimente zu machen.

Mit diesem dritten Teil ist ein Rundgang durch die Welt der Digitalisierung vorläufig beendet. Sobald sich neuere Trends erkennen lassen, werden wir die Serie fortsetzen.