„Ich traue keiner Statistik, die ich nicht selbst gefälscht habe“, das wusste schon Winston Churchill und bewies damit beeindruckend seine weitsichtigen und reflektierenden Management Fähigkeiten. Die Frage hinter der Frage „ob Daten lügen?“ dreht sich nämlich um den Graben zwischen technologischer Machbarkeit und einer tatsächlich gewollten Realität.
Machbar – ja! Aber wer will das?
Die Krux des technischen Fortschritts ist nicht nur die Geschwindigkeit, die uns früher oder später alle überfordert. Letztendlich ist es die Eitelkeit, die eine solche unumgängliche Überforderung des menschlichen Gehirns negiert. Oder anders ausgedrückt: Welcher Manager stellt sich schon freiwillig in die Öffentlichkeit und proklamiert, dass er oder gar sein ganzes Managementteam nicht mehr in der Lage ist, mit vollem Überblick strategische Unternehmensentscheidungen zu treffen? Richtig – da wird der Mond eher viereckig …
Management
Zu Deutsch „Verwaltung“, ist ein Anglizismus für jede zielgerichtete und nach ökonomischen Prinzipien ausgerichtete menschliche Handlungsweise der Leitung, Organisation und Planung in allen Lebensbereichen. So steht es zumindest erst mal in Wikipedia und grundsätzlich hat sich daran auch nicht geändert. Nur die „Lebensbereiche“ haben sich massiv vernetzt und dynamisch explosionsartig weiterentwickelt, so dass deren Leitung, Organisation und Planung zunehmend komplexer geworden ist. Das Management-Allheilmittel der Wahl dafür ist die Aufteilung in „handelbare“ Unternehmensabteilungen sowie ein paar Grundsätze, die ihren Dienst immer tun – egal was passiert: Konsolidierung und Kostensenkung bei zeitgleicher Akquisition von „noch nicht konsolidiertem“ Umsatzpotenzial. Damit wären die aktuell vorherrschenden Managementfähigkeiten auch schon umfassend beschrieben. Doch nur weil solch ein Handeln den Durchschnitt repräsentiert, reicht das nicht um eine digital transformierte Zukunft nachhaltig aufzuhalten. Denn sie wird uns einholen – früher oder später. Auch wenn die meisten das nicht wahrhaben wollen und damit die berühmte „Contrarian Question“ von Peter Thiel beantwortet.
Zugegeben ist das Aufhalten einer disruptiven Neubewertung von Managementfähigkeiten bequem für die etablierte Managementelite. Warum sollte man etwas ändern, was man bis dato recht gut zum eigenen Vorteil steuern konnte? Warum sollte die Blockchain das Bankwesen ersetzen, wenn das Bankwesen eben nur theoretisch auf rationalen Entscheidungen und abgesichertem Vertrauen basiert? Wie sollen Banken und Regierungen die weltweiten Finanzströme steuern, wenn eine Blockchain das zu 100% manipulationssicher übernehmen könnte? Damit würden dann schnell die weltweiten Energie-Wertschöpfungsketten zusammenbrechen, weil plötzlich Öl und Gas für 100% echte Gegenwerte statt im Tausch für Staatsanleihen, die nie fällig gestellt werden, gekauft werden müsste.
Oder warum sollte eine Blockchain die Mittelmänner im Marketing Media Geschäft per Smart Contracting ersetzen? Weil das in der Wertschöpfungskette Profitabilitäts-Potenziale freisetzen würde? Ja, aber diese historisch begründete Wertschöpfungsgemeinschaft zwischen Publisher und Mediaagentur fasst keiner konsequent an. Schon gar nicht die Publisher, die um die Macht der Auftragsvolumen von den Mediaagenturen bangen. Last but not least: Warum sollte man alle Daten im Überblick und weit über die neuronalen Fähigkeiten eines einzelnen Gehirnes hinweg analysierbar machen, wenn das auf der anderen Seite einer Kavallerie an Beratern, Referenten und Business Consiglieres die Existenzberechtigung kosten und zeitgleich die vorherrschende Managementtechnik der Aufteilung in Spans and Layers gänzlich obsolet würden ließe? Das wäre zugeben revolutionär (siehe auch: Blockchain) und würde zugeben bis dato unerschlossene Wertschöpfungspotenziale in nicht unerheblichem Maße freisetzen, was wiederum zugegeben die Wettbewerbsfähigkeit um Faktor x hoch 10 steigern würde. Hieße aber auch in dieser unbequemen Konsequenz, dass man sich viel mehr auf rationale Datenanalysen verlassen müsste, die mittels künstlicher Intelligenz eine für das menschliche Gehirn unerreichte Performance in der Daten-Analyse bieten würde. Wer das aber wiederum zugibt, der gibt auch zu, ersetzbar zu sein. Ähnlich einem Taxifahrer, der nach seiner Beurteilung von künftig möglichen autonomen Fahrsystem befragt wird. Oder auf den Punkt gebracht formuliert: „Turkeys don´t vote for christmas“.
Seit den Römern gilt: Teile und herrsche!
Dieser Managementgrundsatz funktioniert auch aktuell noch recht gut. Nur ist den meisten Organisationen nicht bewusst, wie hoch das nicht realisierte Wertschöpfungs-Potenzial durch nicht angewandte, AI basierte Business Intelligence ist und das dieses Wertschöpfungspotenzial weiterhin in dem Maße ansteigt, wie der Gap zwischen technologisch machbaren und real Genutztem größer wird. Spätestens, wenn die ersten Tech-Giants a la Google, Meta, Amazon und Co. in die Brick & Mortar Industrien eindringen und mit AI-next level bewaffneter Data Intelligence den Beweis antreten, dass hundertjährige Erfahrungen im Herstellen und Produzieren von Commodities auch in hochkomplexen Wertschöpfungsketten eine Frage der Daten und Ihrer Beziehungen sind, statt eine Frage der gelernten Branchenkenntnis, wird es den ersten schlauen Köpfen in den Vorständen dämmern.
Daten lügen nun mal nicht.
Es sei denn, sie werden interpretiert, in Silos verpackt betrachtet und nicht in Relation ihrer Beziehungen untereinander betrachtet. Wer sich auf platte Diagramme statt dreidimensionaler Neural Network Data verlässt, um eine optimale Entscheidung in komplexen Wertschöpfungsketten zu fällen, der ist vielleicht aktuell noch nicht verlasse und kann die Potenziale einer solchen Entscheidung durch Erfahrung in weiten Teilen bergen. Zukünftig jedoch tut man gut daran, Datenanalysen und Entscheidungsgrundlagen durch AI-gestützte und Graph-basierte Data Analytics abzusichern. Denn hier werden Daten, Beziehungen, deren Knotenpunkte und vor allem deren dynamische Wirklungen untereinander visualisiert und somit bewusst gemacht. Ein mächtiges Management-Instrument, um den Überblick zu halten und wettbewerbsrelevant zu bleiben sowie damit Weitsichtigkeit und Reflektionsfähigkeit genauso beeindruckend zu beweisen, wie Winston Churchill es einst tat. Schließlich können Daten durchaus lügen – kommt ganz darauf an, wer oder zukünftig was sie analysiert.
