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Die Physik von Change im B2B Wie Menschen sich in der digitalen Welt behaupten

| Autor / Redakteur: Dr. Marion Bourgeois* / Lena Müller

Agilität ist nicht die Antwort auf alles! Viele B2B-Unternehmen haben dies erkannt. Bevor wir uns also Methoden hingeben, ist es wichtig und notwendig, zu fragen: Welche Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge erwarten mich in den vorhandenen Strukturen?

Die Physik von Change im B2B: Im Jahr 2002 zum allgemeinen Strategie-Modell geworden, beschreibt Dave Snowden vier unterschiedliche Systeme beziehungsweise Strukturen, in denen wir leben. Auch heute im Jahr 2020 können wir – nicht nur wenn es um die fortschreitende Digitalisierung geht – davon lernen.
Die Physik von Change im B2B: Im Jahr 2002 zum allgemeinen Strategie-Modell geworden, beschreibt Dave Snowden vier unterschiedliche Systeme beziehungsweise Strukturen, in denen wir leben. Auch heute im Jahr 2020 können wir – nicht nur wenn es um die fortschreitende Digitalisierung geht – davon lernen.
(Bild: gemeinfrei / Unsplash)

Die Digitalisierung begleitet uns bereits seit einiger Zeit und wird auch zukünftig im B2B eine wichtige Rolle spielen. Je eher wir das akzeptieren, umso schneller können wir die Herausforderung auf technischer Ebene lösen. Vor allem aber werden wir uns als Menschen dabei nicht verlieren.

Die Typologie von Systemen und Strukturen

Das vorhandene Toolset ist ebenso vielfältig wie unsere Welt – es geht also einzig und allein darum, den jeweils passenden Weg zu finden. Wissen wir, mit welchem Kontext, beispielsweise in Change-Prozessen, wir rechnen müssen, können wir entscheiden, welche Probleme wir mit Best-Practice lösen können und was wir notwendigerweise mit Try and Error angehen müssen. Für eine grundlegend wichtige Typologie von Systemen und Strukturen hat Dave Snowden 1999 das Cynefin-Framework entwickelt. Im Jahr 2002 zum allgemeinen Strategie-Modell geworden, beschreibt der walisische Forscher auf dem Gebiet des Wissensmanagements vier unterschiedliche Systeme beziehungsweise Strukturen, in denen wir leben:

  • 1. Geordnete Strukturen
  • 2. Kompliziertere geordnete Systeme
  • 3. Komplexe Systeme
  • 4. Chaotische Systeme

Auch heute im Jahr 2020 können wir – nicht nur wenn es um die fortschreitende Digitalisierung geht – davon lernen.

1. Geordnete Strukturen

Trotz Veränderungen und wachsender Unsicherheit gibt es nach wie vor Strukturen, die uns Sicherheit vermitteln, sogenannte geordnete Strukturen mit klaren Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen: Wenn ich einen Stift in der Hand halte und die Hand öffne, dann wird der Stift zu Boden fallen. Das ist Physik. Dinge werden vom Erdkern angezogen. Wir haben also eine klare Ursache-Wirkung: Ich öffne meine Hand, verliere damit die Kraft, die dazu nötig ist, etwas zu halten, und egal was es ist, es fällt zu Boden. Das Schöne daran ist: In geordneten Systemen, beispielsweise in der Fließbandarbeit oder im Controlling, können wir vorausschauend denken, weil wir wissen, auf A folgt B. Es reicht also, für jedes Problem einmal eine richtige Lösung zu erarbeiten und die Best-Practice-Erfahrungen zu teilen.

2. Kompliziertere geordnete Systeme

Diese lassen sich üblicherweise auseinander- und wieder zusammenbauen. Nehmen wir beispielsweise ein Auto. Verliert dieses offensichtlich Öl, es ist also zumindest ein dunkler Fleck darunter zu sehen, und wir würden das gleiche Auto in fünf verschiedene Werkstätten bringen, kann es passieren, dass jede Werkstatt völlig andere Arbeiten verrichtet. Eine wird nur das Öl auffüllen, die Zweite nach der Dichtung gucken, die Dritte wechselt das ganze System aus, die Vierte sagt: „In dem Zustand ist das Auto Schrott.“, und die Fünfte merkt vielleicht, dass der besagte Ölfleck gar nicht von diesem Auto stammt oder es vielleicht eine ganze andere Flüssigkeit war. Was heißt das nun für uns Menschen in der digitalen Welt? Bei komplizierten Systemen habe ich zwar immer noch klare Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge, aufgrund der teilweise bereits bestehenden Komplexität muss ich aber Experten heranziehen. Geht es beispielsweise darum, ein neues Controlling-System einzuführen, schauen wir erst einmal selbst, was passiert und holen dann Experten dazu. Bestenfalls kommen alle zu der gleichen Lösung, schlimmstenfalls haben wir am Ende abweichende Lösungen, es gibt aber immerhin mehrere Good-Practice-Ansätze.

3. Komplexe Systeme

Einen weiteren Bereich bilden die komplexen Systeme: Da folgt zwar auf A logischerweise ebenfalls B, aber die Strukturen sind so verschachtelt und teilweise so unbekannt, dass wir die Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge nur in der Rückschau erklären können – sie sind aber nicht vorhersagbar. Beispiele dafür sind die Entwicklung von Medizin oder das Wetter, das uns gerade aufgrund der extremen Entwicklungen in der heutigen Zeit vor Rätsel stellt. Warum gibt es einen Sandsturm hier, warum entsteht ein Wirbelsturm da? Wann gibt es einen Tsunami, warum genau da und wo löst er sich wieder auf beziehungsweise warum ausgerechnet dort? Natürlich lassen sich solche Vorgänge im Labor in kleinen Versuchsanordnungen nachstellen und wir können auch daraus lernen – was tatsächlich beim nächsten Mal in der Realität passiert, ist allerdings auch danach nicht vorhersehbar. Wir können rückblickend erklären, warum sich ein Tsunami aufgebaut hat, aber wir können nicht voraussagen, dass es am Tag X an Ort Y zu einem Tsunami kommen wird. Weil die Menge der Einflussfaktoren zu groß und zu unbekannt ist.

4. Chaotische Systeme

Im Finanzsystem oder der Weltpolitik gibt es so unendlich viele Einflussfaktoren, die die weitere Entwicklung bestimmen, dass wir keinen Einfluss mehr darauf haben. Bei diesen Systemen gibt es keine klaren Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge. Es gibt eine Vielzahl von Ursachen, eine Vielzahl an Kräften, die irgendwo wirken – aber das Ergebnis kann keiner voraussagen. Letztendlich führt es dazu, dass auch wir uns in dieser Welt ganz anders bewegen müssen. Schritt für Schritt… und nach jedem kleinen Schritt müssen wir schauen, was passiert. Nehmen wir beispielsweise Change-Prozesse als hochgradig chaotische Systeme. Unendlich viele Dinge, die wir nicht vorhersehen können, die wir anders (er)klären, vor allem aber anders angehen müssen.

Komplex und chaotisch?

Das Schlimmste, was passieren kann, ist, dass wir diesen Systemen mit unserem Best-Practice-Ansatz entgegengehen. Dann habe ich einen Plan, der auf etwas reagiert, was ich gar nicht abschätzen kann – und was letztendlich schon im dritten Schritt so fürchterlich falsch sein kann. Ohne das Bewusstsein, dass etwas falsch laufen könnte, schaue ich aber schlimmstenfalls nicht einmal darauf, um das, was passieren könnte, vielleicht tatsächlich noch händeln zu können.

Zeit nehmen für die Analyse

Jetzt kommt die entscheidende Frage: In welchem Feld befindet sich die Aufgabe, die ich gerade zu bewältigen habe? Nehmen wir uns nicht die Zeit dazu, agiert unser Autopilot. Sagt der „ich brauche Prozesse“, suchen wir immer in der Prozessebene nach der Lösung für ein Problem. Sind wir jemand, der eher auf der komplexen Ebene unterwegs ist, gehen wir Aufgaben und Probleme auch so an: „O.k., dann probiere ich mal und schaue einfach, was passiert…“ Die Herausforderung lautet also, herauszufinden, in welcher Struktur das aktuelle Problem zu Hause ist. Dann steuern wir eine Vorgehensweise an, die der jeweiligen Situation am besten entspricht.

Menschen als Gestalter

Stellen wir Menschen die Frage, was das Schlimmste wäre, was sie am meisten befürchten, wenn es um die fortschreitende Digitalisierung geht und was dadurch passieren könnte, lautet die Antwort häufig: Es ist die Angst, die Menschlichkeit zu verlieren. Wollen wir die Menschen in Zukunft mitnehmen, müssen wir diese Angst berücksichtigen – vor allem in der Führung. Und dafür gibt es einige Möglichkeiten und Strategien, an denen wir schon jetzt arbeiten sollten, um der zunehmenden Digitalisierung immer wieder einen Konterpunkt zu setzen – mit unserer Menschlichkeit. Denn genau die wird gebraucht, um technische Lösungen sowohl zu entwickeln als auch umzusetzen. Wir brauchen Experten – und zwar nicht nur einzelne, sondern deren Zusammenwirken, um den immer mehr werdenden komplexen Strukturen (wie eingangs im Cynefin-Framework beschrieben), beispielsweise in der zunehmenden Technisierung und Technologisierung, gewachsen zu sein. Wichtig ist es dabei, Skills in beide Richtungen auf- und auszubauen, also sowohl die Fähigkeiten, mit der Technik umzugehen, aber auch Kompetenzen, um nicht vollkommen von der Technologie abhängig zu sein. Dabei kann uns die Digitalisierung gute Dienste leisten – wenn wir die Zeitersparnis, die wir durch sie gewinnen, für mehr menschliche Interaktion einsetzen. Ja, die Technologie wird zum Ermöglicher, aber wir Menschen bleiben die Gestalter.

*Dr. Marion Bourgeois bringt Menschen in die Selbstverantwortung und Unternehmen zum Kulturwandel. Ein Schwerpunkt dabei liegt auf „Frauen in der Führung“ mit dem Ziel, „die Quote ohne Quote zu erhöhen“. Ihr Motto: „Erfolg ist, wenn Wahrnehmung auf Bereitschaft trifft.“

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