Decision-Intelligence-Kultur: Ein 7-Punkte-Plan für Unternehmen

Der Einsatz von Decision Intelligence verschafft Unternehmen Wettbewerbsvorteile und mehr Profit. Doch mit der Einrichtung der technologischen Infrastruktur ist es nicht getan. Wir erklären Ihnen, wie Sie in 7 Schritten in Ihrem Unternehmen eine Decision-Intelligence-Kultur entwickeln und den ersten Meilenstein für die Transformation setzen.  

Die Masse an komplexen Daten, die in Unternehmen erhoben werden, macht es unmöglich, sie weiterhin auf herkömmliche Art und Weise auszuwerten und zu nutzen. Wer seine unternehmerischen Entscheidungen optimieren will und muss, verlässt sich auf Decision Intelligence (DI), um Prozesse von der Produktion bis hinauf zur Management-Ebene auf ein neues Level zu heben. Die Technologie der Künstlichen Intelligenz kann den „mangelhaften“ Ansatz der menschlichen Entscheidungsfähigkeit ergänzen.  

Warum der Mensch nicht objektiv entscheiden kann 

Theoretisch betrachtet basiert eine gute Entscheidung auf drei Elementen: 

• Sie ist effektiv und befasst sich mit der Lösung des zugrunde liegenden Problems.
• Sie wird zum richtigen Zeitpunkt getroffen.
• Sie dient der Sache und berücksichtigt sämtliche zur Verfügung stehenden Informationen, den jeweiligen Kontext und alle Interessengruppen.

Kommt jedoch der menschliche Aspekt ins Spiel, lassen sich Entscheidungen nicht unvoreingenommen treffen. 

• Die Biases, die unsere Entscheidungen beeinflussen, basieren auf den Fähigkeiten, Vorlieben, Erfahrungen und Präferenzen jedes einzelnen Beteiligten. 
• Ebenso unterscheidet sich von Mensch zu Mensch die Herangehensweise an eine Problemlösung und das Verständnis für die Auswirkungen, die jede Entscheidung auf mehrere Stakeholder – von Kolleg:innen bis Geschäftspartner:innen – hat. 
• Darüber hinaus spielt es eine große Rolle für die Qualität einer Entscheidung, ob und inwieweit alle verfügbaren Daten und Erkenntnisse zugänglich sind. Wenn Mitarbeiter:innen keinen Überblick darüber haben, ob es sich um strategische oder taktische Entscheidungen handelt, und sie nicht nachvollziehen können, wie die einen die anderen beeinflussen, können sie auch nur unzureichende Schlussfolgerungen aus der Datenanalyse ziehen.
• Beinahe überflüssig zu erwähnen, dass sie bei einer manuellen Auswertung von Daten nicht zeitlich angemessen auf veränderte Umstände reagieren können.  

Diese Lücke zwischen theoretischer Perfektion und menschlicher Imperfektion schließt Decision Intelligence. Es handelt sich um eine Disziplin der Künstlichen Intelligenz, die dank Machine Learning in der Lage ist, Daten zu analysieren, Ereignisse zu bewerten, Prognosen zu treffen und Handlungsvorschläge zu empfehlen.

Auf der Grundlage dieser Abläufe können alle Stakeholder nachvollziehen, wie Entscheidungen getroffen, Ergebnisse bewertet, verwaltet und durch Feedback verbessert werden. Die Motivation liegt auf der Hand: Mit automatisierter Entscheidungsfindung lassen sich Decision-Making-Prozesse im Unternehmen erheblich verkürzen – das spart Kosten und macht Sie auch langfristig wettbewerbsfähig. 

Zwei Säulen ermöglichen den Einsatz von DI

Die Umstrukturierung Ihrer Entscheidungsabläufe erfordert vielfältige Veränderungen. Wenn Sie mit Decision Intelligence in Ihrem Unternehmen erfolgreich starten wollen, sind zwei organisatorische Säulen für einen nachhaltigen Einsatz entscheidend: 

• Organizational Capabilities: Voraussetzungen innerhalb der Organisation schaffen
• Decision Culture: Ein Decision-Intelligence-Mindset etablieren

Verabschieden Sie sich von alten Strukturen 

Ohne ein Unternehmensumfeld, das die Mitarbeiter:innen auf den Einsatz von Decision Intelligence einschwört und Ihnen Raum zum Wissensaustausch und Experimentieren lässt, wird die Implementierung nachhaltiger DI-Prozesse wenig erfolgreich sein. So ist es von zentraler Bedeutung, die Delegation von Verantwortung zu fördern, um alle Mitarbeiter:innen an den erforderlichen Schaltstellen am Entscheidungsprozess teilhaben zu lassen.

Die Weichen dafür werden auf höchster Management-Ebene gestellt: Die Decision-Intelligence-Kultur steht und fällt mit dem Mut und der Bereitschaft, ein neues Mindset zu etablieren und zu fördern. Dafür ist es essentiell, Vertrauen in den Einsatz von KI-Technologien aufzubauen. Benennen Sie Botschafter, die Ihre Teams über die Vorteile KI-gesteuerter Datenanalysen aufklären und sie Schritt für Schritt dazu befähigen, sie in unterschiedlichen Anwendungsbereichen optimal und nachhaltig anzuwenden.  

In einer Organisation, die eine datenbasierte Entscheidungs-Praxis etabliert hat, werden Entscheidungen nicht mehr nur auf hierarchisch hoher Ebene getroffen. IT- und Data-Expert:innen herrschen nicht mehr allein über die Datenanalysen und strategisch wichtige Insights. Mitarbeiter:innen aus allen Abteilungen übernehmen mehr Verantwortung. Grundlagen für die Entscheidungskultur eines Unternehmens sind u.a. seine Werte, der Wunsch nach Transparenz bei der Entscheidungsfindung und die Kultur nach kontinuierlicher Verbesserung. 

So sieht die Decision-Intelligence-Kultur aus 

In einem Unternehmen, das den Wert seiner Daten erkennt, sind alle Mitarbeiter:innen – ob Business-Analyst:innen, Vertriebsmanager, HR-Fachleute oder Produktionsleiter – in der Lage, anhand von Daten fundierte Entscheidungen zu treffen.

Eine Kultur, in der kritisches Hinterfragen und Neugier willkommen sind, ebnet den Weg dafür, dass der Einsatz datengesteuerter Entscheidungsprozesse zur Regel wird und keine Ausnahme bleibt. Personen auf allen Ebenen entwickeln ihre Datenkompetenz durch praktische Arbeit und Anwendung und erhalten in der Anfangszeit Raum zum Experimentieren.

Als Grundlage ist ein Selfservice-Modell empfehlenswert, in dem die Mitarbeitenden unter Berücksichtigung von Sicherheits- und Governance-Aspekten auf alle benötigten Daten zugreifen und sie auswerten können. Und schließlich spornen die aktive Fürsprache der Führungsebene, eine Community, die datengesteuerte Entscheidungen unterstützt und umsetzt, sowie erfolgreiche Pilotprojekte in kleinen Projektteams andere dazu an, es ihnen gleichzutun. 

Auch Hierarchien, die Entscheidungsbefugnisse auf bestimmten Ebenen zementieren, müssen aufgeweicht werden, um den dezentralen Charakter der Decision-Intelligence-Praxis nicht zu behindern. Das Umdenken erfolgt von der Spitze. 

7 Schritte zur Etablierung einer modernen Decision-Intelligence-Kultur 

Damit die drei Dimensionen – Menschen, Prozesse, Technologie – auf allen Ebenen effizient miteinander interagieren können, ist die Erweiterung der klassischen Entscheidungs-Kultur unbedingte Voraussetzung. Mithilfe der folgenden Schritte und Maßnahmen schaffen Sie die Grundlagen für eine Decision-Intelligence-Kultur in Ihrem Unternehmen: 

1. Relevanz, Transparenz und Widerstandsfähigkeit sind die wichtigsten Komponenten
   Sie müssen Entscheidungsintelligenz auf eine Weise implementieren, die deren Wirkung und Langlebigkeit unterstützt. Transparenz ist der Schlüssel dazu. Konzentrieren Sie sich auf die Nachhaltigkeit unternehmensübergreifender Entscheidungen, indem Sie Modelle nach Prinzipien erstellen, die nachvollziehbar sind, replizierbar, relevant und vertrauenswürdig sind.
2. Setzen Sie frühzeitig auf DI-Botschafter
   Beziehen Sie rechtzeitig alle Beteiligten ein, die von den neuen Entscheidungsabläufen direkt betroffen sein werden. Holen Sie sich das Feedback von Ihren Führungskräften ein. Schulen Sie sie von Anfang an im Hinblick auf die Funktion und Vorteile der neuen Entscheidungsmodelle, die künftig alle Schritte Ihrer Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Daten mit selbstlernenden Algorithmen automatisieren. Denn wenn die Führungskräfte die Modelle verstehen, können sie die anderen Mitarbeiter:innen des Unternehmens besser überzeugen. Etablieren Sie auch DI-Botschafter in einzelnen Teams, die mit Kenntnissen und Engagement für die neue intelligente Entscheidungskultur werben. 
3. Ziele und globale Auswirkungen müssen allen bekannt sein
   Der Fokus einer nachhaltigen Decision-Intelligence-Kultur in Ihrem Unternehmen sollte auf dem „großen Ganzen“ liegen, auf den globalen Auswirkungen. Denn sowohl Makro- als auch Mikroentscheidungen beeinflussen das gesamte Unternehmen und alle Stakeholder, die in und mit ihm agieren. Die Einführung eines neuen Produkts ist beispielsweise eine Makroentscheidung, die sich natürlich auf mehrere Abteilungen auswirkt.
   
   Aber auch eine Mikroentscheidung wie die Änderung der Hauptbotschaft auf einer Website muss auf ihre globalen Auswirkungen hin überprüft werden. Führungskräfte sollten sicherstellen, dass Kolleg:innen und direkte Mitarbeiter:innen bei der Arbeit mit Entscheidungsfindungsmodellen⁶ das globale Ergebnis im Blick behalten.
   
   Die Idee, ein globales Ergebnis zu erzielen, besteht darin, dass selbst stark lokalisierte Entscheidungsmodelle immer zum Gesamtbild beitragen.  
4. Erweitern Sie die Kompetenzen Ihrer Mitarbeiter:innen
   Ein datenbasierter Ansatz zur Entscheidungsfindung erfordert, dass die Fähigkeiten der Mitarbeiter:innen mit diesem Ziel in Einklang gebracht werden. Neben den Skills für die Kernarbeit werden jetzt also Kenntnisse zu datenzentrierten Funktionen (Analytik, Datenwissenschaft, Informationsmanagement usw.) erforderlich und Wissen für den Einsatz und die Unterstützung der technologischen Infrastruktur. Entwickeln Sie Schulungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten, damit die Mitarbeiter:innen Datenkompetenz erwerben und ihren Analytik-Quotienten (AQ) erhöhen können. 
5. Verständliche und feedback-orientierte DI-Technologie-Infrastruktur 
   Reduzieren Sie die Komplexität der technologischen Infrastruktur, um den Zugang aller Stakeholder zu ermöglichen. Es ist besonders wichtig, dass Ihre Tools über eine Zwei-Wege-Kommunikation verfügen, damit Sie konsequent und automatisch Feedback zu den Daten geben und automatisierte Modelle verfeinern können.
6. Gemeinsam Entscheidungsspielraum beobachten 
   Entscheidungsintelligenz wandelt Informationen skalierbar in Handlungen um, die auf die Unternehmensziele einzahlen. Daher ist es notwendig, ständig zu verfolgen, wie sich die neuen Prozesse und die Entscheidungsspielräume der Mitarbeiter:innen auf Ihr Unternehmen auswirken. Bestärken Sie erfolgreiche Ansätze und arbeiten Sie mit anderen innerhalb der Organisation zusammen, um die Prozesse bei Bedarf anzupassen und zu verbessern. 
7. SaaS-Modelle nutzen: Schneller Einstieg durch relevante Technologie
   Unternehmen bekommen mit paretos die Möglichkeit, ihre Smart-Data-Offensive eigenständig und ohne hohe Kosten in Angriff zu nehmen. Die KI-basierte Software ist ein Game-Changer für Datenanalysen. Das Heidelberger Tech-Start-up macht Analyseprozesse für Unternehmen so leicht zugänglich und integrierbar wie ein E-Mail-Programm. Mithilfe eines Software-as-a-Service-Tools (SaaS) können Firmen, vom Mittelständler über Start-Ups bis hin zu Großkonzernen, umfangreiche Datenanalysen ohne Vorkenntnisse oder die Expertise von Data-Science-Spezialisten durchführen.