Die Arbeitsproduktivität in Deutschland stagniert. Und ein Blick in die jüngere Vergangenheit zeigt: Seit den 1990er Jahren ist sie sogar geschrumpft. Lag das jährliche Produktivitätswachstum laut einer aktuellen KfW-Studie zwischen den Jahren 1995 und 2003 im Durchschnitt noch bei etwa 1,8 Prozent, so sank es auf etwa 0,6 Prozent zwischen den Jahren 2009 und 2015. Zum Vergleich: In Spanien stieg die Arbeitsproduktivität im gleichen Zeitraum hingegen auf etwa 1,6 Prozent.
Dieser Befund ist überraschend. Denn deutsche Unternehmen gelten als inkrementelle Innovationsmaschinen – so proklamierte es bisher die ökonomische Forschung. Zwar sind von deutschen Unternehmen nur selten radikale Innovationen mit disruptivem Potenzial wie etwa Smartphones oder Elektroautos zu erwarten. Andererseits verbessern sie kontinuierlich ihre Produkte und Arbeitsabläufe. Günstige, qualitativ hochwertige und weltmarktfähige Massengüter sind die Folge.
Dabei galt in den letzten Jahren die Digitalisierung als Garant für neues Produktivitätswachstum und steigende Effizienz. Computer würden weniger Fehler machen, seien nie krank und arbeiteten zudem schneller. Der neueste Trend, das Machine Learning, gilt vielen Kommentatoren als wahre Produktivitätswunderwaffe. Computer sollen durch algorithmisches Lernen dazu in die Lage seien, nahezu selbstständig Strukturen zu erkennen, vorherzusagen und zu optimieren. Intelligente Aufgaben könnten so an „Maschinen“ ausgelagert werden, die diese zudem schneller und präziser ausführten.
Übersehen wird aber, dass die Einführung von digitalen Anwendungen bereits sehr effiziente Prozesse und Strukturen auflösen kann. Außerdem ist eine Flut von Software und Hardware entstanden. Der Markt der digitalen Möglichkeiten ist für Laien undurchschau- und der Nutzen der Produkte nicht immer direkt erkennbar. Die Landschaft der Lösungsanbieter gleicht heute einem Dickicht statt einer grünen Wiese: Vom Startup bis zum globalen Tech-Giganten – alle möglichen Unternehmen werben mit wohlklingenden Leistungsversprechen. Was sich hinter Begriffen wie Big Data Analytics, Pattern Recognition und Predictive Maintenance verbirgt, bleibt für die meisten Entscheidungsträger aber kryptisch. Zu schnell entwickeln sich neue digitale Technologien, zu langsam diffundiert neues Wissen über sie in die deutschen Führungsetagen. Valide Benchmarks und Best Practice Cases zur Orientierung fehlen oft. Nicht jeder entscheidungsbefugte Manager ist dabei ein Digital Native oder wenigstens ein integrationsbereiter Digital Immigrant. Fehlinvestitionen in unnütze digitale Anwendungen, überforderte Mitarbeiter und Manager, Konflikte und das Festhalten an althergebrachten Strukturen sind deshalb jederzeit möglich.
Damit die Digitalisierung aber einen produktiven Wachstumsschub auslösen kann, muss vor jedem digitalen Change-Prozess eine umfassende Anamnese durchgeführt werden. Unterstützung kann dabei von außen kommen. Erfahrene Berater und Experten ermitteln vorab jene Parameter, die über eine produktivitätssteigernde digitale Transformation entscheiden. Analysiert werden muss etwa, an welchem Punkt in der Wertschöpfungskette digitales Optimierungspotenzial besteht. Sollen zum Beispiel Entscheidungsabläufe im strategischen Management optimiert werden, dann stellen sich die Fragen: Was für einen Informationsbedarf hat das Management, um zum Beispiel neue Märkte erschließen zu können? Kann dieser Bedarf durch interne digitale Daten und Informationen, die bereits im Unternehmen vorhanden sind, gedeckt werden (Business Intelligence)? Können neue digitale Lösungen deren Analyse vereinfachen und beschleunigen? Welche externen digitalen Quellen müssen erschlossen und systematisch ausgewertet werden (Market Intelligence)? Welche digitalen Analyseverfahren können sinnvoll sein, um aus den aus der Cloud extrahierten Daten valide Entscheidungen zu generieren?
Auch die bestehende digitale und betriebswirtschaftliche Infrastruktur sowie die Digital Fitness der Angestellten und Manager muss die Anamnese berücksichtigen. Handelt es sich um Digital Natives oder Digital Immigrants? Sind Führung und Mitarbeiter digital erfahren und geschult? Besteht eine positive oder ablehnende Haltung gegenüber digitalen Technologien?
Nur mit einer systematischen Analyse der Ausgangssituation kann die digitale Transformation eines Unternehmens mit dem Ziel des Produktivitätswachstums gelingen. Der Zufall entscheidet sonst, ob eine eingekaufte digitale Anwendung die versprochenen Vorteile bringt. Denn eine One-size-fitsall-Digitalisierungslösung gibt es nicht. Fachkundige und erfahrene Berater und Experten mit breitem digitalen Know How und einem Gespür für die Bedürfnisse von Kunden sind hierfür notwendig.
