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Beraterradar: Frühwarnsystem gegen ausufernde Beratungsprojekte

Die Fälle häufen sich, und als Brancheninsider wäre es naiv anzunehmen, Beratungen und Dienstleister würden nicht bewusst Projekte in die Länge ziehen, verlangsamen oder aufblähen, um mehr billable hours zu generieren. Genau hier setzt das Beraterradar an. Es ist ein heuristisches System, das anhand weniger, klar messbarer Eckdaten sofort aufzeigt, ob ein Projekt stabil läuft oder ob sich Muster abzeichnen, die in der Vergangenheit immer wieder zu Problemen geführt haben. Für Geschäftsführer und CEOs bedeutet das: weniger Blindflug, mehr Orientierung.

Warum ein Beraterradar nötig ist

Externe Beratungen sind fester Bestandteil strategischer Projekte. Sie können große Mehrwerte schaffen, aber immer wieder zeigen Fälle wie bei Northvolt oder AccorMittal, dass Beratungsprojekte auch erhebliche Risiken bergen. Schlagzeilen über ausufernde Kosten, endlose Digitalisierungsinitiativen oder Abhängigkeitsverhältnisse sind keine Ausnahme. Das Beraterradar will nicht Schuldige benennen, sondern Transparenz schaffen – als Frühwarnsystem, bevor sich Projekte in Neverending Stories verwandeln.

Für Entscheider ist es entscheidend, solche Risiken frühzeitig zu erkennen. Denn in der Praxis zeigt sich: Kostenexplosionen oder fehlende Ergebnisse sind selten das Resultat von Zufällen. Häufig sind es strukturelle Muster, die sich über verschiedene Fälle hinweg wiederholen. Ein Beraterradar deckt diese Muster systematisch auf.

Die fünf zentralen Risikokategorien

Das Beraterradar bewertet Beratungsprojekte entlang von fünf Kernrisiken. Erstens: das Risiko der Neverending Story, wenn Laufzeiten und Budgets regelmäßig überzogen werden und erste Ergebnisse auf sich warten lassen. Zweitens: das Risiko des Rad-neu-Erfindens, wenn Berater statt bewährter Lösungen proprietäre Frameworks entwickeln. Drittens: die Gefahr des Vendor-Lock-ins, wenn Wissen und Schlüsselkomponenten ausschließlich bei externen Teams liegen. Viertens: die Berater-Capture, wenn Präsentationen und Managementressourcen dominieren, während die Wertschöpfung stagniert. Fünftens: die Vergabepraxis, wenn Ausschreibungen auffällig eng auf bestimmte Anbieter zugeschnitten sind.

Diese fünf Dimensionen sind bewusst einfach gehalten. Sie fassen die wiederkehrenden Muster zusammen, die sich über Jahre hinweg in Beraterprojekten gezeigt haben. Gleichzeitig lassen sie sich über konkrete Kennzahlen überprüfen.

Messbare Indikatoren statt Bauchgefühl

Ein Beraterradar funktioniert nicht über subjektive Einschätzungen, sondern über klare Messpunkte. Dazu zählen etwa der Anteil nachträglicher Vertragsänderungen, das Verhältnis von Managementstunden zu operativen Leistungen, die Geschwindigkeit bis zum ersten nutzbaren Ergebnis oder die Wiederverwendungsquote bestehender Komponenten. Aus diesen Daten entsteht eine einfache Ampel: Grün signalisiert Stabilität, Gelb zeigt Handlungsbedarf, Rot weist auf deutliche Muster hin, die in vergleichbaren Fällen zu Eskalationen geführt haben. Jede Auffälligkeit ist nachvollziehbar belegt – mit Change-Request-Logs, Jira-Daten oder Vertragsdokumenten.

Wie die Heuristik im Detail funktioniert

Die Stärke des Beraterradars liegt in seiner Heuristik, die aus verschiedenen Indikatoren ein Gesamtbild formt. Wenn zum Beispiel mehr als 35 Prozent des ursprünglichen Projektbudgets durch Change Requests überstiegen werden, signalisiert das ein erhebliches Risiko einer Neverending Story. Werden erste nutzbare Ergebnisse erst nach mehr als 120 Tagen sichtbar, ist das ein weiteres Warnsignal. Ebenso kann das Verhältnis von Managementstunden zu operativen Entwicklungsstunden zeigen, ob ein Projekt von Steuerung und Präsentationen dominiert wird oder ob tatsächlich Wertschöpfung stattfindet.

Auch auf technischer Ebene sind klare Muster erkennbar. Wird für ein Standardproblem eine komplett neue Eigenentwicklung gestartet, während am Markt ausgereifte Open-Source- oder Standardlösungen verfügbar wären, deutet das auf ein Rad-neu-Erfinden hin. Solche Entscheidungen erhöhen nicht nur die Komplexität, sondern binden Unternehmen langfristig an externe Ressourcen. Ergänzend bewertet das Beraterradar, ob Exit-Klauseln in Verträgen enthalten sind, ob Dokumentation vorliegt und ob Schlüsselwissen ausschließlich beim Dienstleister liegt. Diese Faktoren fließen in die Bewertung des Vendor-Lock-ins ein.

Die Heuristik bleibt dabei nachvollziehbar. Jeder Punkt in der Bewertung hat eine Quelle, jede Ampel ein klares Fundament. Das unterscheidet das Beraterradar von reinen Meinungen oder Bauchgefühlen, die in der Vergangenheit oft zu späten Reaktionen geführt haben.

Praktischer Nutzen für CEOs und Geschäftsführer

Für Entscheider entsteht damit ein Werkzeug, das nicht nur Risiken sichtbar macht, sondern auch konkrete Gegenmaßnahmen vorschlägt. Zeigt das Radar Rot beim Thema Rad-neu-Erfinden, ist ein COTS- und Open-Source-Review sofort einzuleiten. Leuchtet es Gelb im Bereich Vendor-Lock-in, gehören Exit-Klauseln und Übergabepläne auf die Agenda. So wird das Beraterradar zu einem Steuerungsinstrument, das Projekte stabilisiert, statt sie auszubremsen.

Ein weiterer Vorteil liegt in der Möglichkeit, Projekte über die Zeit zu beobachten. Anstatt erst im Krisenfall aktiv zu werden, können Führungskräfte Entwicklungen frühzeitig erkennen. Ein schleichendes Abdriften in endlose Beratungszyklen wird so sichtbar, lange bevor es zur Schlagzeile wird.

Beacon als nächste Ausbaustufe

Das Beraterradar ist ein Teil unserer Arbeit an „Beacon“, einem Tool, das Entscheider in die Lage versetzen soll, Transparenz über ihre Transformationsprojekte zu gewinnen. Schon heute ist mit dem kostenlosen Prozessbrowser eine erste Säule verfügbar. Dort lassen sich Aufwände für übliche Prozessautomatisierungen abschätzen – ein erster Schritt, um Klarheit über die wahrscheinlichen Kosten und Nutzen von Digitalisierungsmaßnahmen zu erhalten. Auf diesem Fundament soll Beacon aufbauen und langfristig ein umfassendes Steuerungssystem für Transformation und Beratung werden.

Für CEOs und Geschäftsführer bedeutet das: Sie können schon heute beginnen, mehr Transparenz in ihre Projekte zu bringen, ohne Kosten und Abhängigkeiten zu riskieren. Der Prozessbrowser liefert Orientierung, das Beraterradar ergänzt diese Perspektive und wird in Beacon zu einem ganzheitlichen Werkzeug zusammengeführt.

Von der Risikoerkennung zur Prävention

Wer die Risiken von Beratungsprojekten kennt, denkt schnell an Begriffe wie Kostenexplosion oder Projektverzögerung. Das Beraterradar ist genau dort positioniert: nicht als reaktives Werkzeug nach dem Skandal, sondern als proaktive Lösung. Es schafft die Grundlage, Beratungen gezielt dort einzusetzen, wo sie den größten Nutzen stiften. CEOs und Geschäftsführer gewinnen damit Sicherheit und die Freiheit, Transformationsprogramme unter eigener Kontrolle zu halten – ohne den Schatten endloser Abhängigkeiten.

Fazit

Die Risiken von Beratungsprojekten sind real und gut dokumentiert. Aber sie müssen nicht hingenommen werden. Mit einem Beraterradar erhalten Entscheider ein pragmatisches Frühwarnsystem, das aus klaren Heuristiken Orientierung gewinnt. In Verbindung mit Beacon entsteht so eine neue Qualität der Steuerung: weg von reaktiver Krisenbewältigung, hin zu proaktiver Risikoprävention. Für Unternehmen bedeutet das mehr Sicherheit, mehr Kontrolle und letztlich mehr Erfolg in ihren Transformationsprogrammen.

Quellen

Bundesrechnungshof: Bericht zur externen Beratungs- und Unterstützungsleistungen im Verteidigungsministerium (2018)
McKinsey Quarterly: Studien zu Transformationsprojekten und Erfolgsfaktoren (verschiedene Jahrgänge)
Eigene Analysen aus Projektdaten und typischen IT-Governance-Kennzahlen

AI-augmented Algorithms: Wie wir bei HHLA einen Blocker der Digitalisierung überwunden haben

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Seit über 20 Jahren investieren Unternehmen weltweit in die Digitalisierung. ERP-Systeme, Prozessautomatisierung, Robotic Process Automation und Business Intelligence haben ganze Branchen transformiert. Dennoch bleiben zentrale Prozesse bis heute unvollständig digitalisiert. Die Gründe sind vielfältig, doch eines sticht heraus: eine bestimmte Klasse von Prozessen, die zwar theoretisch algorithmisch lösbar ist, in der Praxis jedoch an der Komplexität scheitert.

In eigener Sache: Schreiben sie mich gerne direkt an, wenn sie einen Austausch zu dem Thema wünschen. Linkedin: https://www.linkedin.com/in/heusinger/ oder nutzen Sie unser Kontaktformular.

Mit dem Aufkommen von Large Language Models (LLMs) keimte die Hoffnung, auch diese Blockerprozesse adressieren zu können. Doch schnell wurde deutlich: LLMs sind nicht deterministisch, sie halluzinieren und liefern Ergebnisse, die nur schwer auditierbar sind. Für kritische Prozesse mit regulatorischen Anforderungen reicht das nicht aus.

In der Forschung wird deshalb ein neuer Ansatz diskutiert: AI-augmented algorithms – hybride Architekturen, in denen deterministische Algorithmen und KI gezielt zusammenwirken. Gemeinsam mit der Hamburger Hafen und Logistik AG (HHLA) konnten wir in einem Pilotprojekt zeigen, dass dieser Ansatz in der Praxis funktioniert.

Problemstellung: Zoll- und Containerklassifikation

Die Zoll- und Containerklassifikation ist eine der Kernaufgaben im internationalen Handel. Theoretisch scheint sie klar strukturiert:

Jeder Container enthält eine Ware.
Diese wird einer Zolltarifnummer (HS-Code) zugeordnet.
Daraus ergeben sich Zollsatz, Lagerung und Sicherheitsprüfung.

Auf dem Papier ist das ein deterministischer Prozess. In der Praxis jedoch entsteht eine nahezu unbeherrschbare Komplexität:

Mischladungen: Ein Container kann hunderte verschiedene Produkte enthalten.
Unvollständige oder mehrdeutige Angaben: Papiere enthalten oft nur grobe Beschreibungen („Maschinenbauteil“).
Sonderregelungen: Handelsabkommen wie EU–Südamerika, Brexit oder Sanktionen führen zu abweichenden Regeln.
Abweichungen: Gefahrgut, Kühlketten oder Dual-Use-Güter erfordern besondere Behandlung.
Temporäre Ausnahmen: In Krisenzeiten, wie während der Pandemie bei medizinischen Produkten, gelten zeitlich begrenzte Regelungen.

All diese Fälle sind prinzipiell regelbasiert abbildbar. Doch das Regelwerk würde so umfangreich, dass es kaum noch wartbar wäre. Kleine Änderungen in den Rahmenbedingungen könnten massive Anpassungen im System nach sich ziehen. Genau deshalb galt dieser Prozess lange als „nicht digitalisierbar“.

Ansatz: AI-augmented Algorithms

Im HHLA-Pilotprojekt haben wir uns diesem Problem gestellt und bewusst eine hybride Architektur gewählt. Ziel war es, die Stärken beider Welten – deterministische Algorithmen und KI – zu kombinieren.

Deterministischer Kern

Unverrückbare Regeln wie gesetzliche Vorschriften, Abgabenberechnungen oder zwingende Sicherheitsstandards wurden in einem klassischen Algorithmus abgebildet. Dieser Teil bleibt deterministisch, transparent und auditierbar.

KI-gestützte Vorverarbeitung

LLMs kamen dort zum Einsatz, wo die Regelkomplexität explodierte. Konkret:

Interpretation von unklaren oder unvollständigen Warenbeschreibungen.
Normalisierung unterschiedlicher Formulierungen.
Clustering von Sonderfällen, um Variantenvielfalt zu reduzieren.

Zusammenspiel

Die KI liefert Vorentscheidungen und standardisierte Inputs, der Algorithmus trifft die endgültigen, rechtlich bindenden Berechnungen. So entsteht ein System, das die Flexibilität menschlicher Interpretation mit der Strenge deterministischer Logik verbindet.

Ergebnisse aus dem Pilotprojekt

Das Zusammenspiel von KI und Algorithmus brachte mehrere Vorteile:

Transparenz und Auditierbarkeit: Die endgültigen Entscheidungen basieren auf klar nachvollziehbaren Regeln.
Flexibilität: Sonderfälle können realistisch verarbeitet werden, ohne dass das System kollabiert.
Robustheit: Anpassungen an neue Handelsabkommen oder temporäre Ausnahmen lassen sich schneller einpflegen.
Effizienz: Der manuelle Aufwand für Zollklassifikation sank deutlich, während die Bearbeitungszeit pro Container drastisch reduziert wurde.

Damit gelang erstmals die vollständige Automatisierung eines Prozesses, der bislang als „nicht digitalisierbar“ galt.

Einordnung: Drei Typen von Aufgaben

Das HHLA-Projekt zeigt auch, wie wir Aufgaben systematisch klassifizieren können:

Algorithmisch automatisierbar: Der klassische Fall – klare Regeln, deterministisch lösbar. Trotz 20 Jahren Digitalisierung sind viele dieser Prozesse noch nicht vollständig umgesetzt.
Theoretisch algorithmisch automatisierbar, praktisch aber zu komplex: Die Blockerprozesse, die in der Vergangenheit meist aufgeschoben wurden. Hier bieten AI-augmented algorithms nun eine Lösung.
Kommunikationserforderlich: Aufgaben, die Sprache, Aushandeln oder Interpretation benötigen. Mit LLMs rücken auch sie zunehmend in Reichweite.

Die eigentliche Innovation liegt in Typ 2 – Prozesse, die bislang unüberwindbare Komplexität darstellten, können heute mit hybriden Architekturen adressiert werden.

Implikationen für Unternehmen

Das Beispiel zeigt deutlich: Die nächste Welle der Digitalisierung wird nicht durch „mehr KI“ allein entstehen. Stattdessen geht es darum, Architekturen zu entwickeln, in denen Algorithmen und KI gezielt zusammenarbeiten.

Für Unternehmen bedeutet das:

Investitionssicherheit: Bestehende Systeme müssen nicht ersetzt, sondern modular erweitert werden.
Compliance: Rechtliche Vorgaben bleiben überprüfbar und auditierbar.
Skalierbarkeit: Prozesse, die bislang von Expert:innen dominiert wurden, können standardisiert und vervielfältigt werden.
Wettbewerbsvorteil: Wer diese Blockerprozesse zuerst automatisiert, gewinnt Geschwindigkeit und Effizienz.

Fazit

Nach zwei Jahrzehnten Digitalisierung bleibt viel zu tun. Klassisch algorithmisch lösbare Prozesse sind keineswegs abgeschlossen. Kommunikationsaufgaben öffnen sich langsam durch LLMs. Doch der eigentliche Durchbruch liegt dazwischen: in den Prozessen, die zwar deterministisch beschreibbar, aber praktisch zu komplex für reine Algorithmen waren.

Das HHLA-Pilotprojekt zeigt: Mit AI-augmented algorithms lassen sich diese Blockaden überwinden. Prozesse, die lange als „nicht digitalisierbar“ galten, werden transparent, auditierbar und gleichzeitig flexibel genug für die Realität.

Wir werden diesen Ansatz bald auch in unseren kostenlosen Prozessrechner aufnehmen. Wenn Sie vor ähnlichen Herausforderungen stehen, sprechen Sie uns gerne direkt an – wir teilen unsere Erfahrungen aus dem Pilotprojekt.

Welche Prozesse sind in Ihrem Unternehmen bisher unantastbar geblieben?

Impact messbar machen für bessere strategische Entscheidungen in der Digitalisierung

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Wenn wir bei Kehrwasser von Digitalisierung sprechen, dann nicht, weil es ein schönes Schlagwort ist. Für uns ist es ein Arbeitsauftrag. Wir wollen uns selbst und unsere Kunden in einen Automatisierungsgrad von über 90 Prozent bringen. Damit das gelingt, mussten wir lernen, eine Frage ernsthaft zu beantworten: Welche Maßnahmen entfalten welchen Impact?

Das klingt selbstverständlich. In der Praxis ist es das nicht. „Impact“ wird in vielen Diskussionen als Worthülse verwendet – ein Ersatzwort für etwas Wichtiges, ohne dass genau klar wäre, was damit gemeint ist. Wir haben gelernt, dass Impact nur dann hilfreich ist, wenn er messbar wird und uns hilft, strategische Entscheidungen besser zu treffen.

Impact als Orientierung – nicht als Schlagwort

In Projekten erleben wir immer wieder: Maßnahmen werden nach Budget oder Sichtbarkeit priorisiert, nicht nach Wirkung. Ein neues System, ein zusätzlicher Prozess, ein weiteres Tool – alles kann intern als Fortschritt gelten, solange es eingeführt ist. Doch was ist damit tatsächlich erreicht?

Wir begannen, uns eine andere Frage zu stellen: Welche Engpässe sind wirklich gelöst? Welche Produktivität ist freigesetzt? Welche Abhängigkeiten sind stabilisiert? Wenn Impact so verstanden wird, entsteht eine klare Orientierung. Er zeigt nicht nur, ob ein Projekt erfolgreich abgeschlossen wurde, sondern ob es wirklich etwas verändert.

Impact und Produktivität

Für uns ist der erste Grund, Impact ernst zu nehmen, ganz pragmatisch: Produktivität. Wir können nur dann sinnvoll priorisieren, wenn wir wissen, welche Maßnahmen den größten Effekt haben. Das betrifft interne Entscheidungen genauso wie Kundenprojekte.

Wenn klar ist, welche Investition am stärksten auf Produktivität einzahlt, dann wird auch sichtbar, was wir am dringendsten angehen müssen. Das verbessert nicht nur unsere Planung, sondern gibt auch Hinweise, wo wir den größten wirtschaftlichen Nutzen erwarten dürfen. Manchmal reicht eine kleine Veränderung an der richtigen Stelle, um eine ganze Kette von Verbesserungen auszulösen.

Impact und gesellschaftlicher Nutzen

Der zweite Grund ist uns ebenso wichtig. Wir wollen mit Digitalisierung nicht nur betriebswirtschaftliche Ergebnisse erzielen. Wir wollen zeigen, dass wirtschaftlicher Nutzen und gesellschaftlicher Nutzen zusammenfallen können – jedenfalls dann, wenn die richtigen Baustellen identifiziert werden.

Ein Problem, das wirklich gesellschaftlich relevant ist, hat fast immer auch ein enormes ökonomisches Gewicht. Man spricht nicht umsonst von einem „Billion-Dollar-Problem“. Damit ist gemeint: Die Lösung ist so relevant, dass Menschen in der Gesamtheit bereit wären, Milliarden dafür zu investieren. Wenn Digitalisierung solche Probleme adressiert, entsteht Wert auf beiden Ebenen.

Ein Beispiel aus der Praxis

Wir haben diese Logik im Kleinen erlebt, als wir das Institut für Photonische Technologien (IPHT) unterstützt haben. Das Projekt war für sich genommen überschaubar. Es ging um die Verbesserung bestimmter Prozesse.

Doch die Wirkung entfaltete sich entlang der Bedarfskette. ZEISS konnte dadurch seine Innovationskraft stärken. ASML, als Kunde von ZEISS, reduzierte Risiken in seiner Entwicklung. TSMC wiederum profitierte von stabileren Produktionsbedingungen. Am Ende stand ein Beitrag zur Stabilität der globalen Chipversorgung.

Was auf den ersten Blick wie ein lokales Projekt aussah, wurde zu einem Baustein in einem global relevanten Prozess. Impact zeigt sich oft erst, wenn man die Kaskade von Wirkungen betrachtet.

Impact messbar machen – ein pragmatischer Ansatz

Wie lässt sich Impact nun messen? Aus unserer Erfahrung nicht durch starre Kennzahlen allein. Es braucht eine Mischung aus qualitativen und quantitativen Indikatoren. Wir betrachten zum Beispiel, ob durch eine Maßnahme Durchlaufzeiten sinken, Ausfallrisiken reduziert werden oder neue Umsätze möglich werden. Ebenso wichtig ist, ob die Arbeit für Mitarbeiter sinnvoller wird – weniger repetitiv, besser passend zu ihren Fähigkeiten, stärker anerkannt.

Das Entscheidende ist die Vergleichbarkeit. Wenn mehrere Maßnahmen im Raum stehen, muss klar werden, welche davon die größte Wirkung entfaltet. Nur dann lassen sich Prioritäten setzen, die auch im Alltag tragen. Impact ist damit nicht ein abstraktes Konstrukt, sondern ein Kompass, der bei knappen Ressourcen Orientierung gibt.

Warum gerade Mittelständler profitieren

Für mittelständische Unternehmen ist dieser Ansatz besonders relevant. Sie sind meist Teil größerer Ökosysteme, oft als Zulieferer oder Nischenanbieter. Ihre Ressourcen sind begrenzt, ihre Investitionen müssen präzise wirken. Gleichzeitig verfügen sie über ein detailliertes Prozesswissen, das es ermöglicht, Hebelpunkte schneller zu erkennen.

Impact-Messung hilft ihnen, die Wirkung ihrer Maßnahmen sichtbar zu machen und damit Entscheidungen zu treffen, die über das eigene Haus hinaus Wirkung entfalten. In einem Umfeld, in dem Schlagworte schnell wechseln, schafft das eine belastbare Grundlage.

Fazit

Impact ist kein Modewort, sondern die Bedingung dafür, dass Digitalisierung funktioniert. Wenn wir Wirkung messbar machen, können wir Prioritäten setzen, die wirklich zählen. Das verbessert nicht nur die Produktivität, sondern zeigt auch, dass wirtschaftlicher und gesellschaftlicher Nutzen zusammenfallen können, wenn man die relevanten Probleme adressiert.

Ausblick: Nächster Artikel der Serie

Damit stellt sich die nächste Frage: Warum wollten wir eigentlich Digitalisierung – und warum bleibt Produktivität dabei der Maßstab? Im zweiten Artikel dieser Serie gehen wir dieser Frage nach und zeigen, wie sich die ursprünglichen Erwartungen an Digitalisierung entwickelt haben – und warum gerade jetzt der Moment gekommen ist, das Ziel neu zu definieren.

Automatisierte T-Shirt-Produktion als Blaupause für eine profitable Reindustrialisierung Europas

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Die westlichen Volkswirtschaften stehen vor der Herausforderung, Industriezweige zurückzuholen, die in den letzten Jahrzehnten in Billiglohnländer ausgelagert wurden. Ein besonders prominentes Beispiel ist die Textilproduktion. Anhand eines konkreten, technischen Szenarios zeigt dieser Artikel, wie ein automatisiertes System zur T-Shirt-Produktion, gestützt durch sogenannte Sewbots, als wirtschaftlich tragfähiges Muster für eine neue industrielle Wertschöpfung in Europa dienen kann.

Technologischer Wandel und wirtschaftliche Chance

Bis heute wird der Großteil der in Europa konsumierten T-Shirts in Asien gefertigt – zu niedrigen Stückkosten, aber mit erheblichen sozialen, ökologischen und ökonomischen Nebenwirkungen. Die entscheidende Wertschöpfung – sowohl finanziell als auch technologisch – findet dabei außerhalb Europas statt. Doch mit dem technologischen Fortschritt im Bereich der Robotik und CNC-gesteuerten Fertigungssysteme eröffnen sich neue Möglichkeiten, textile Fertigungsprozesse zumindest teilweise zu automatisieren und damit wieder wirtschaftlich sinnvoll im Inland durchzuführen.

Erste Prototypen sogenannter Sewbots sind heute in der Lage, einfache Nähprozesse wie das Schließen von Seitennähten, das Annähen von Etiketten oder das Säumen von Kanten mit hoher Wiederholgenauigkeit und Geschwindigkeit auszuführen. Komplexere Arbeitsschritte wie das Einsetzen von Ärmeln oder das exakte Anbringen dehnbarer Bündchen bleiben vorerst menschlicher Hand vorbehalten. Doch auch hier zeigen sich durch den Einsatz adaptiver Vision-Systeme und mechanischer Greifer neue Ansätze für Teilautomatisierungen.

Ein skalierbarer Produktionsansatz

Die Herstellung eines modernen T-Shirts lässt sich in mehrere Schritte gliedern – vom Zuschnitt über das Verbinden der Stoffteile bis hin zum Endsaum und Labeling. Während der Zuschnitt bereits heute durch computergesteuerte Lasersysteme effizient automatisierbar ist, können auch zentrale Nähprozesse durch den Einsatz einfacher CNC-Plattformen mit Industrienähmaschinen übernommen werden. Ein durchdachtes System aus manuellem Eingriff und robotischer Unterstützung ermöglicht bereits jetzt eine Automatisierung von rund 60 bis 70 Prozent der Prozesskette.

Dabei ist der wirtschaftliche Hebel nicht zu unterschätzen: Ein Prototyp, bestehend aus einem XY-Schlitten, Steuerungseinheit und industrietauglicher Nähmaschine, kann bei geringen Investitionskosten von unter 4.000 Euro eine signifikante Entlastung von manueller Arbeit schaffen. Bereits bei kleiner Stückzahl rechnet sich die Anschaffung innerhalb weniger Produktionszyklen, zumal viele der Komponenten aus dem Maker-Bereich stammen und frei konfigurierbar sind.

Lokale Wertschöpfung als strategischer Vorteil

Diese technologische Möglichkeit hat weitreichende Folgen. Zum einen verbleiben die Gewinne – anders als beim Import aus Billiglohnländern – innerhalb Europas und fließen in die lokale Wirtschaft zurück. Zum anderen entstehen neue, qualifizierte Tätigkeiten im Bereich der Wartung, Systemintegration und Bedienung der automatisierten Anlagen. Zugleich können die Umweltbelastungen durch globale Logistikketten erheblich reduziert werden. Gerade im Bereich schnelllebiger Mode könnten lokale Mikrofabriken mit automatisierten Prozessen ein Gegengewicht zur Ressourcenverschwendung der Fast-Fashion-Industrie bilden.

Forschung und Politik als Enabler

Damit diese Entwicklung flächendeckend Wirkung entfalten kann, bedarf es einer gezielten Forschungs- und Industriepolitik. Zentrale Aufgaben bestehen in der Weiterentwicklung robuster Stoffgreifer, der Integration von Bildverarbeitung in Echtzeit sowie in der Standardisierung modularer Fertigungseinheiten. Auch Open-Hardware-Initiativen könnten hier eine wichtige Rolle spielen, indem sie Wissen zugänglich machen und Innovation beschleunigen.

Fazit

Die automatisierte T-Shirt-Produktion zeigt exemplarisch, dass Reindustrialisierung in Europa keine Vision für ferne Zukunft ist, sondern auf Basis bestehender Technologien bereits heute wirtschaftlich möglich erscheint. Es braucht keine milliardenschweren Großprojekte – oft genügen kluge Kombinationen aus bekannten Komponenten, ein pragmatischer Aufbau und die Bereitschaft, Automatisierung als produktiven Hebel und nicht als Bedrohung zu verstehen. Der DIY-Sewbot ist in diesem Kontext nicht nur ein technisches Experiment, sondern eine Blaupause für eine neue Generation schlanker, intelligenter und lokaler Industrieproduktion. Er zeigt, wie Europa in kleinen, konkreten Schritten Souveränität zurückgewinnen kann – wirtschaftlich, technologisch und gesellschaftlich.

Digitale Effizienz im Ausbau der Energiewende: Wie Solar Estate seinen Vertrieb neu konstruierte

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Was passiert, wenn man ein datengetriebenes Vertriebsproblem nicht mit mehr Personal, sondern mit Mathematik und Systemdenken angeht? Die Antwort gibt ein Blick auf die Arbeitsweise von Solar Estate.

Das Problem: Vertriebsprozesse, die mitwachsen sollten – aber nicht konnten

Solar Estate plant und realisiert Photovoltaikprojekte auf Mehrfamilienhäusern in Deutschland. Die Nachfrage ist hoch, das Marktumfeld komplex. Jede Immobilie unterscheidet sich in rechtlicher, technischer und wirtschaftlicher Hinsicht. Die Folge: Der Aufwand für die Analyse, Bewertung und Angebotserstellung wuchs exponentiell mit dem Projektvolumen. Trotz hoher Nachfrage geriet das Vertriebsteam an Grenzen.

Kern des Problems war eine Exceldatei mit mehreren tausend Feldern und Verknüpfungen, in der alle Aspekte eines Projekts abgebildet wurden. Diese Datei war zwar funktional, aber schwer zu warten, nicht versionierbar und für neue Mitarbeiter kaum verständlich.

Der Umbau: Von implizitem Wissen zur expliziten Struktur

Statt den Vertriebsprozess personell auszuweiten, wurde das Modell selbst zerlegt, abstrahiert und neu strukturiert. Was als Werkzeug zur Projektbewertung begonnen hatte, wurde zu einem logischen Framework weiterentwickelt:

Alle Eingabefelder wurden typisiert, normalisiert und mit Abhängigkeiten versehen
Berechnungslogiken wurden aus der Datei extrahiert und in modulare Recheneinheiten überführt
Der gesamte Prozess wurde als Entscheidungsbaum mit über 100 Pfaden formell abgebildet

Das Ergebnis war ein Framework, das nicht nur die Rechenarbeit übernahm, sondern auch Vertriebsszenarien, Projektkonstellationen und technische Restriktionen in ein einziges Modell integrierte.

Das Resultat: Vertriebszeit halbiert, Skalierbarkeit verdoppelt

Die neue Architektur ermöglicht heute:

eine standardisierte Erstbewertung innerhalb weniger Minuten
automatisierte Entscheidungsvorschläge für oder gegen Projekte
Echtzeit-Anpassung von Finanzierungsmodellen und technischem Zuschnitt
ein Rollenmodell, in dem juniorige Vertriebskräfte ohne tiefes Vorwissen sinnvoll arbeiten können

Im Ergebnis wurde die Zeit für eine belastbare Projektbewertung um mehr als 90% reduziert. Noch wichtiger: Das Vertriebssystem ist nun nicht nur effizienter, sondern auch robuster gegen Fehler und besser adaptierbar für neue Rahmenbedingungen.

Ein Beispiel für datengetriebenes Wachstum im Mittelstand

Solar Estate zeigt, wie sich aus einem lokalen Vertriebsproblem eine strukturierende Kraft für die Gesamtorganisation entwickeln kann. Der Umbau des Excelmodells war kein IT-Projekt im engeren Sinne, sondern eine strategische Reaktion auf ein operatives Skalierungsproblem.

Die zugrundeliegende Logik lässt sich verallgemeinern: Wer den impliziten Code seiner Arbeitsweise sichtbar macht, kann ihn automatisieren, modulieren und dauerhaft verbessern.

Ausblick: Von der Datei zum digitalen Produkt

Die Entscheidung, aus einem internen Tool ein formalisiertes Framework zu machen, war kein Selbstzweck. Es öffnet nun die Option, dieses Wissen als Produkt weiterzudenken: für Partnerunternehmen, für andere Regionen, für angrenzende Segmente der Energiewirtschaft.

Solar Estate hat mit diesem Schritt nicht nur seinen Vertrieb restrukturiert, sondern ein Fundament geschaffen, auf dem weitere digitale Werkzeuge entstehen können. Die Energiewende braucht Tempo – und Tempo entsteht dort, wo Komplexität beherrschbar wird.

German Free – ein Qualitätsmerkmal? Was wir Deutschen lernen müssen

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„In Asien und den USA kursiert ein neues Qualitätsmerkmal: „German Free“. Gemeint ist nicht die Sprache, sondern ein System, das ohne 300 Formularfelder, ohne 12 Zwischenfreigaben und ohne perfektionistische Obsession auskommt.“ Der Satz stammt aus einem Kundengespräch, das nicht auf Ironie, sondern auf Frustration beruhte. Und er beschreibt einen Trend, der zunehmend auch europäische Unternehmen betrifft – insbesondere im Kontext der digitalen Transformation.

Problem

Deutsche Ingenieurskunst ist nicht das Problem. Aber wenn 90 % Komplexität zu 3 % Effizienz führen, und niemand mehr versteht, was eigentlich gelöst wird, dann stehen wir nicht vor einem Qualitätsproblem, sondern vor einem Strukturproblem. Dieses Strukturproblem betrifft nicht nur technische Systeme, sondern auch die Art, wie wir Arbeit und Zusammenarbeit im Rahmen der digitalen Transformation verstehen. Das Manager Magazin schrieb bereits 2023 über diesen Negativfaktor.

New Work hat wichtige Impulse gesetzt: Mehr Selbstbestimmung, mehr Respekt, weniger Hierarchie. Doch in der Praxis kippt dieses Modell oft in eine neue Form der Beliebigkeit. Das Ideal einer gleichwürdigen Arbeitskultur wird in vielen Fällen zu einem egalitären Wettbewerb um Zustimmung. Oberflächlicher Respekt ersetzt tiefere Verantwortung. Entscheidungen werden vermieden, statt getroffen. Das erinnert an die Kritik von Robert C. Martin: Ohne Struktur kippt jede Organisation in einen Zustand, in dem Beliebtheit mehr zählt als Qualität – ein Risiko, das auch viele Initiativen zur digitalen Transformation betrifft: „After all, Agile is all about egalitarianism. It is a rejection of command and control.“ (In The Large, 2. April 2018)

Kontext & Analyse

Historisch war es sinnvoll, Prozesse zu standardisieren, Qualität in Regeln zu fassen und Fehler durch Planung zu vermeiden. Viele deutsche Unternehmen wurden dadurch weltweit führend. Doch mit der digitalen Transformation verändert sich die Dynamik: Geschwindigkeit, Anpassungsfähigkeit und Nutzungsorientierung werden wichtiger als Regelkonformität.

In technologischen Systemen zeigt sich das besonders deutlich. Komplexität entsteht oft nicht aus fachlicher Notwendigkeit, sondern aus historisch gewachsenen Strukturen, internen Kompromissen und Sicherheitsbedenken. Die Folge: Statt technischer Exzellenz dominieren Absicherungslogik und Schnittstelleninflation. Das Ergebnis wirkt solide, ist aber schwerfällig – ein klarer Hemmschuh für jede digitale Transformation.

Ein Beispiel: Ein Projekt zur Einführung einer neuen Software in einem Mittelstandsunternehmen scheiterte daran, dass jedes Formularfeld durch drei Abteilungen abgestimmt werden musste. Der funktionale Kern war in zwei Wochen programmiert. Die Abstimmungen dauerten neun Monate. Das ist kein Einzelfall, sondern ein Symptom einer bremsenden Strukturlogik im Prozess der digitalen Transformation.

Parallel dazu wird in vielen Organisationen der autoritäre Top-Down-Stil abgelöst durch New-Work-orientierte Ansätze. Doch statt Innovation entsteht oft Orientierungslosigkeit. Denn wo keine strukturellen Vorgaben gemacht werden, entstehen informelle Machtstrukturen. Der Wunsch nach Konsens ersetzt die Fähigkeit zur Priorisierung. Entscheidungen brauchen Zustimmung aller oder passieren gar nicht. Auch das behindert die digitale Transformation.

Optionen / Einsichten

Wir arbeiten bei Kehrwasser und empfehlen das auch unseren Klienten, wenn sie in ihren Teams und Belegschaften digitale Transformation erfolgreich gestalten wollen: einen empirischen Ansatz, der Struktur und Respekt vereint. Es braucht keine importierten New-Work-Konzepte aus Kalifornien. Die europäische Aufklärung kennt bereits einen Begriff, der mehr Tiefe bietet als der verbreitete Respektbegriff: Würde. Würde impliziert Anerkennung – nicht als Gefühl, sondern als strukturellen Anspruch.

Statt zwischen zwei unbefriedigenden Polen zu schwanken – der alten, oft willkürlichen Hierarchie und der neuen, strukturlosen Konsenskultur – braucht es eine dritte Variante: eine, die strukturelle Klarheit schafft, indem sie eindeutig macht, wer was auf welcher Basis entscheidet; die auf empirischer Steuerung beruht, also auf der Frage, was wirkt und was nicht; die technische Modularität als Prinzip begreift, nach dem weniger oft mehr ist; die Verantwortung gegenüber Absicherung priorisiert; und die Anerkennung nicht als oberflächliches Etikett, sondern als verbindliches Prinzip behandelt.

Systeme, die auf diesen Prinzipien beruhen, sind anschlussfähig, wandlungsfähig und nutzerzentriert. Und sie sind frei von der Überfrachtung, die als „German“ kritisiert wird, ohne ihre Stärken zu verlieren. Damit werden sie zum belastbaren Fundament jeder erfolgreichen digitalen Transformation.

Ausblick

„German Free“ wird kein offizielles Label werden. Aber als inoffizielle Kritik trifft es einen Nerv. Es zeigt, dass Qualität heute anders verstanden wird: weniger als Perfektion, mehr als Nutzbarkeit. Organisationen, die das erkennen, können international anschlussfähig bleiben. Die Voraussetzung ist nicht ein KI-System, das alles optimiert. Sondern die Fähigkeit, Würde, Struktur und Vereinfachung als Fundament moderner Zusammenarbeit zu denken – und diese Prinzipien gezielt in die digitale Transformation zu überführen.

Wirtschaftlichkeit der Prozessautomatisierung? Ein kostenfreies Tool für datengetriebene Entscheidungen

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Wo Digitalisierung blockiert – und wie ein einfacher ROI-Rechner weiterhelfen kann

Die Digitalisierung im Mittelstand kommt vielerorts nicht recht voran.

In den Medien ist der Schuldige schnell gefunden: die Politik, die Behörden, die Bürokratie. Das bringt Aufmerksamkeit, und die Bevölkerung findet ihren Sündenbock. Doch in den Projekten, die wir begleiten, zeigt sich oft, dass es ganz andere Gründe gibt, warum es nicht weitergeht. Wir beobachten dies auch in den Daten, in Gesprächen mit Entscheidern – und nicht zuletzt in unseren eigenen Versuchen, Automatisierung planbar und transparent zu machen.

Dabei mangelt es selten an technischem Potenzial. Was fehlt, ist Klarheit: Klarheit über den Stand der Dinge und über das, was mit wenig Aufwand schon heute möglich wäre. Diese Klarheit kann mühselig selbst verschafft werden (Tracking, Befragung, Statusmeetings, Changemanagement etc.), doch dafür ist oft der kurzfristige Nutzen einer einzelnen Maßnahme zu gering.

Warum viele Digitalisierungsprojekte nicht starten

Die Gründe dafür sind vielfältig – und oft verständlich. Automatisierung wird noch immer als Risiko für Arbeitsplätze gesehen. Wer Verantwortung trägt, denkt in Budgets, in Teams und an mögliche Widerstände. Das führt dazu, dass selbst dort, wo klar messbare Effizienzgewinne möglich wären, Automatisierung hinausgezögert oder gar nicht erst geprüft wird.

Ein weiterer, weniger sichtbarer Grund: Vielen Entscheidern fehlt schlicht der Überblick. Welche Prozesse laufen bereits teilautomatisiert? Welche könnten mit einfachen Mitteln automatisiert werden – etwa durch Apps oder Hintergrunddienste, die heute noch manuell gepflegte Aufgaben übernehmen? Wo ist der Nutzen groß genug, um sich mit begrenzten Ressourcen zu lohnen?

Transparenz als Voraussetzung für Fortschritt

Seit über einem Jahr forschen wir an der Software Beacon, mit der Unternehmen den Stand ihrer Digitalisierung selbstständig erfassen, dokumentieren und steuern können – unabhängig von Beratern, Dienstleistern oder Agenturen. Ein Kernproblem, das wir immer wieder gesehen haben: Der wirtschaftliche Nutzen von Automatisierung bleibt in der frühen Planungsphase oft abstrakt. Deshalb haben wir nun ein Teilmodul aus Beacon öffentlich zugänglich gemacht, mit dem sich ein Überblick über die möglichen, jetzt automatisierbaren Prozesse verschaffen lässt, und gleich je Prozess der Return on Investment mit dem dazugehörigen ROI-Rechner für Prozessautomatisierung berechnen lässt.

Ein Werkzeug für erste Einblicke

Dieser kostenlose Rechner richtet sich an Entscheiderinnen und Entscheider, die wissen wollen:

Wie viel kostet uns ein manueller Prozess – und wann würde sich eine Automatisierung lohnen?

Die Eingabe ist bewusst einfach gehalten: Dauer, Häufigkeit, Fehleranfälligkeit und geschätzter Automatisierungsaufwand reichen aus, um erste Szenarien zu berechnen.

Der Rechner kann zwar keine vollständige Analyse ersetzen. Aber er schafft ein Bewusstsein für wirtschaftlich machbare Potenziale – dort, wo sie bisher oft übersehen werden.

Warum kleine Prozesse oft übersehen werden – und warum sie doch wichtig sind

In unserer eigenen Entwicklungsarbeit mit Beacon wurde schnell klar:

Auch kleine Prozesse bergen Einsparpotenzial.

Viele wiederholen sich täglich, wöchentlich – oft sind es Aufgaben, die nur wenige Stunden pro Woche binden. Zu wenig, um isoliert betrachtet eine sofortige Automatisierung zu rechtfertigen. Doch in Summe sieht das anders aus.

So arbeiten wir als Nächstes daran, Beacon und den ROI-Rechner weiterzuentwickeln, sodass künftig eine individuelle Prozesspalette für ein Unternehmen zusammengestellt werden kann und daraus dann automatisch die sinnvollste Kombination von Automatisierungen priorisiert werden kann. Auch lässt sich dann so das gesamte Einsparpotenzial berechnen und der gesamte Break-Even-Point bestimmen. Weiterhin wird es dann möglich sein, eine Automatisierungs-Roadmap generieren zu lassen. In Beacon werden sich dann die Fortschritte ablesen lassen.

Die bereits aktuellen Möglichkeiten von Beacon, automatisierte Tests der einzelnen Prozesse zu erstellen, um deren Performance und Funktion sicherzustellen, werden ebenfalls in diese Palettenfunktion integriert.

Fazit: Digitalisierung braucht bessere Daten – und weniger Bauchgefühl

Wer Digitalisierung als reines Kulturthema versteht, übersieht das Entscheidende:

Sie wird entscheiden, ob sich Unternehmen im Wettbewerb halten können. Weltweit automatisieren Unternehmen – ihre Wirkung zeigt sich dort, wo Prozesse strukturiert verbessert werden – messbar und nachvollziehbar.

Wir arbeiten mit Beacon daran, dass die Strukturierung, Priorisierung, Vergleichbarkeit und Nachvollziehbarkeit von Automatisierungsprozessen erheblich vereinfacht wird.

Wir berichten hier transparent über unsere Erkenntnisse – auch über die Hindernisse, über Widersprüche und Sackgassen. Denn Fortschritt entsteht nicht aus Perfektion, sondern aus iterativem Verstehen.

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Warum Beförderungen in Unternehmen oft keine Frage der Leistung sind – und was der Mittelstand daraus lernen kann

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Ein kritischer Blick auf Beförderungskultur, Transformation und Teamleading im Zeitalter der Digitalisierung

Leistung allein genügt nicht. Ob in der Verwaltung, im Konzern oder im Tech-Startup: Immer wieder beobachten Mitarbeitende, dass Beförderungen weniger mit reiner Leistung als mit Anpassung, Sichtbarkeit oder Beliebtheit zu tun haben. Wer den Chef gelegentlich kritisiert oder lieber programmiert statt sich zu präsentieren, bleibt oft auf der Strecke. Besonders im Mittelstand, wo Hierarchien flacher und Ressourcen knapper sind, kann das fatale Folgen haben – für die Transformation, die Teamleading-Kultur und die gesamte Digitalisierung eines Unternehmens, was der Mittelstand wissen sollte.

USA: Vom Peter-Prinzip zur Law of Crappy People

Bereits 1969 beschrieb Laurence J. Peter, dass Mitarbeitende in Hierarchien so lange befördert werden, bis sie in einer Rolle landen, für die sie ungeeignet sind. Dieses sogenannte Peter-Prinzip wurde später satirisch vom Dilbert-Prinzip erweitert – unfähige Mitarbeiter würden gezielt ins Management versetzt, um Schaden vom operativen Geschäft fernzuhalten (vgl. Scott Adams).

Der Tech-Investor Ben Horowitz formulierte 2014 schließlich die Law of Crappy People: Die Qualität einer Hierarchiestufe sinkt auf das Niveau des schlechtesten Mitglieds dieser Stufe, weil sich alle anderen daran orientieren und ebenfalls befördert werden wollen (Horowitz, 2014).

Forschung bestätigt: Leistung ≠ Aufstieg

Eine Studie von Benson, Li & Shue (2018) mit Daten aus über 200 Unternehmen zeigt: Top-Performer im Vertrieb werden oft befördert, schneiden als Manager aber schwach ab. Unternehmen fördern nicht die Führungsfähigkeit, sondern die vergangene Fachleistung (QJE 2018).

Weitere Studien bestätigen, dass politisches Geschick oft bessere Karrierechancen bringt als Intelligenz oder Persönlichkeit (vgl. Ferris et al., zit. in HowStuffWorks, 2023).

Auch subjektive Kriterien wie „Cultural Fit“ oder persönliche Sympathie fließen stark in Beförderungsentscheidungen ein – oft mehr als objektive Leistung (vgl. Prinstein, 2017).

Was bedeutet das für die Transformation im Mittelstand?

In der digitalen Transformation zählt nicht nur Fachkompetenz, sondern auch die Fähigkeit, Veränderungen zu führen. Doch wenn im Mittelstand die besten Fachexperten ins Management gedrängt werden, statt sie in Expertenrollen zu halten, verliert das Unternehmen oft doppelt: an Exzellenz und an Führungskraft.

Zudem verschärft die Digitalisierung die Notwendigkeit, schnelle und kompetenzbasierte Entscheidungen zu treffen. Beförderungen nach Beliebtheit oder Betriebszugehörigkeit konterkarieren das. Transparente Karrierepfade, objektive Kriterien und duale Laufbahnen (Fach- vs. Führungskarriere) sind hier zentrale Hebel.

New Work und europäische Perspektive

Während US-Konzerne offen über „Office Politics“ sprechen, neigt der europäische Mittelstand dazu, Beförderungskriterien zu verschleiern. Titel wie „Teamleiter“ werden teils inflationär vergeben, ohne echte Verantwortung oder klare Kriterien. Dabei zeigen Beispiele aus Skandinavien und der deutschen Industrie, dass transparente Kompetenzprofile und Peer-Feedback zu faireren Ergebnissen führen können.

Teamleading neu denken

Gute Teamleader brauchen andere Fähigkeiten als Fachexperten: Kommunikation, Konfliktlösung, strategisches Denken. Wer nur wegen Leistung befördert wird, scheitert oft an diesen Anforderungen. Unternehmen sollten ihre Beförderungskultur deshalb hinterfragen – besonders im Mittelstand, wo jede Fehlbesetzung teuer ist.

Fazit: Digitalisierung braucht eine neue Leistungskultur

Die Digitalisierung ist mehr als Technik – sie verlangt eine neue Form der Führung. Wer befördert, sollte sich fragen: Wollen wir Loyalität oder Leadership? Sichtbarkeit oder Substanz? Ohne kluge Beförderungsentscheidungen wird jede Transformation zur Makulatur.

Der Mittelstand hat die Chance, es besser zu machen – durch klare Regeln, gelebte Werte und eine ehrliche Analyse der eigenen Führungskultur.

Quellen:

Benson, Li & Shue (2018), Promotions and the Peter Principle, Quarterly Journal of Economics
Horowitz, B. (2014), The Hard Thing About Hard Things
Prinstein, M. (2017), Popular: The Power of Likability
Ferris et al. (2013), Political Skill at Work
SHRM (2018), Why performance doesn’t drive promotions

Pacts: Kostenloses Controlling Tool für Projekte und Startups

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Das Controlling Tool „Pacts“ ist eine Onlineanwendung speziell für Startups und Gründer konzipiert, die den Zustand ihres Unternehmens jetzt und in der Zukunft im Blick behalten wollen, ohne eigens Controller dazu einstellen zu müssen. Startups und Projektteams müssen auf den Cent genau planen um die oft knappen Mittel optimal ausnutzen zu können. Eine konventionelle Controllingsoftware ist oft überdimensioniert, nur von konventionell geschulten Controllern nutzbar, obwohl die Fragen des Gründers oder Teamleads oft einfach sind: Was kommt rein, was geht raus, was kann ich mir leisten, wann ist mein Budget aufgebraucht und welche Szenarien in der Zukunft sind möglich?

Pacts ist eine professionelle Software explizit konzipiert für diesen Zweck. Sie kann dabei helfen, den Überblick über Budgets, Ausgaben und die allgemeine finanzielle Gesundheit zu behalten. Eine solche Lösung ist die App „Pacts“, eine SaaS mit einer einzigartigen Value Proposition als der einzige wirklich kostenlose Finanzplaner für Teams.

Die Value Proposition von Pacts liegt auf der Hand: Es handelt sich um eine 100% kostenlose Controlling-App, die es einfach macht, Budgets zu planen, Ausgaben zu verfolgen und das Startup bzw. Unternehmen mit nur wenigen Klicks zu durchleuchten und fundierte Entscheidungen zu treffen. Doch welche konkreten Vorteile und Nutzen bietet eine solche App für Startups und Projektteams?

Konkrete Vorteile für Startups, Unternehmen und Projektteams

Echtzeitvergleich: Pacts ermöglicht es den Nutzern, Kosten und Einnahmen jeder Geschäftsaktivität in Echtzeit zu planen und zu vergleichen. Dies schafft Vertrauen in die finanzielle Situation und ermöglicht eine genaue Ausrichtung an den tatsächlichen Zahlen.
Risikoerkennung: Versteckte Risiken können solide Unternehmen gefährden und besonders für kleine und fragile Unternehmen, insbesondere Startups, das Aus bedeuten. Pacts hilft dabei, Risiken frühzeitig zu identifizieren und entsprechende Gegenmaßnahmen zu ergreifen.
Genauer Blick auf die finanzielle Gesundheit: Pacts ermöglicht es, Vertrauen in den eigenen Finanzplan zu gewinnen. Wie lange kann das Startup durchhalten? Mit welchen Metriken können wertvolle Maßnahmen abgeleitet werden? Eine genaue Einschätzung der finanziellen Situation ist unerlässlich, um rechtzeitig reagieren und handeln zu können.
Steigerung der Rentabilität: Pacts liefert einfache, leicht verständliche Analysen, um Möglichkeiten zur Kostensenkung und Gewinnsteigerung aufzuzeigen. Durch die Nutzung dieser Erkenntnisse können Startups und Projektteams ihre Rentabilität verbessern und effektive Maßnahmen ergreifen.

Darüber hinaus bietet Pacts eine Vielzahl weiterer nützlicher Funktionen, darunter:

Kostenübersicht auf einen Blick: Alle Kosten werden übersichtlich dargestellt, sodass kein Detail übersehen wird.
Analyse der Einnahmenströme: Pacts ermöglicht es, die verschiedenen Einnahmequellen detailliert zu analysieren und zu optimieren.
Automatisch generierte Echtzeitprognosen: Durch automatisch generierte Prognosen behalten Startups und Projektteams immer den Überblick über die zukünftige finanzielle Entwicklung.
Innovative und intuitive Dateneingabe: Die App vereinfacht die Dateneingabe und sorgt für eine benutzerfreundliche Erfahrung.
Vergleich von Plan und Realität: Mit Pacts können Nutzer ihre geplanten Zahlen direkt mit den tatsächlichen Daten vergleichen und Abweichungen erkennen.
Zusammenfassende und wöchentliche Berichte: Pacts ermöglicht es, Zusammenfassungen und wöchent

liche Berichte zu generieren, um den aktuellen Stand und die Fortschritte im Projektcontrolling zu verfolgen.

Speichern und Teilen von Berichten: Berichte können gespeichert, geteilt und mit anderen Teammitgliedern oder relevanten Stakeholdern geteilt werden.
Drucken und Exportieren von Daten: Pacts bietet die Möglichkeit, Daten in verschiedenen Formaten wie PDF, Excel oder CSV zu drucken und zu exportieren.

Automatisiertes Projektcontrolling, wie es Pacts ermöglicht, ist für Startups und Projektteams unverzichtbar. Es hilft ihnen dabei, ihre Finanzen im Blick zu behalten, Risiken frühzeitig zu erkennen und zu handeln sowie die Rentabilität ihres Unternehmens zu steigern. Mit intuitiven Funktionen und Echtzeitdaten bietet Pacts eine kostenlose Lösung, die Teams dabei unterstützt, Budgets zu planen, Ausgaben zu kontrollieren und das Unternehmen erfolgreich zu führen. Investieren Sie in eine zuverlässige Controlling-App wie Pacts, um den finanziellen Erfolg Ihres Startups oder Projekts zu gewährleisten.

Verwalten von Projektausgaben: Pacts ermöglicht es den Nutzern, Projektausgaben effizient zu verwalten. Durch eine klare Übersicht über die Kosten können Budgetüberschreitungen vermieden und eine bessere Ressourcenallokation gewährleistet werden.
Teamkollaboration: Die App fördert die Zusammenarbeit im Team, indem sie es den Mitgliedern ermöglicht, gemeinsam an Budgets und Finanzplänen zu arbeiten. Jeder kann seine Beiträge einbringen und Änderungen in Echtzeit verfolgen, was die Effizienz und Genauigkeit der Planung verbessert.
Skalierbarkeit: Pacts wächst mit den Bedürfnissen des Unternehmens. Es ist skalierbar und kann sowohl von kleinen Startups als auch von größeren Projektteams genutzt werden. Die App passt sich an die wachsenden Anforderungen an und bietet die Flexibilität, mit dem Unternehmen mitzuwachsen.
Zeitersparnis: Durch die Automatisierung von Budgetplanung, Spesenverfolgung und Finanzkontrolle spart Pacts wertvolle Zeit für Startups und Projektteams. Routineaufgaben werden vereinfacht, sodass sich die Mitarbeiter auf strategische Entscheidungen und die Weiterentwicklung des Unternehmens konzentrieren können.
Transparente Berichterstattung: Mit Pacts können aussagekräftige Berichte erstellt werden, die einen umfassenden Überblick über die finanzielle Situation des Unternehmens bieten. Diese Berichte können einfach geteilt werden, um Stakeholder, Investoren oder andere relevante Parteien über den finanziellen Status zu informieren.
Kosteneinsparungen: Da Pacts als kostenlose Controlling-App angeboten wird, entfallen zusätzliche Kosten für die Anschaffung einer teuren Softwarelösung. Startups und Projektteams können ihr Budget effektiv verwalten, ohne dabei hohe Ausgaben für Controlling-Tools zu tätigen.

Pacts bietet somit eine umfassende Lösung für Startups und Projektteams, um ihre Finanzen zu planen, zu überwachen und zu kontrollieren. Durch den Einsatz dieser automatisierten Controlling-App können sie ihre finanzielle Gesundheit verbessern, Risiken minimieren und die Rentabilität steigern. Mit Echtzeitdaten, intuitiver Benutzeroberfläche und einer Vielzahl nützlicher Funktionen ist Pacts ein unverzichtbares Werkzeug für jedes Startup oder Projektteam, das den Erfolg und das Wachstum vorantreiben möchte. Investieren Sie in Pacts und erleben Sie die Vorteile einer effektiven finanziellen Planung und Kontrolle für Ihr Unternehmen.

In einer Zeit, in der finanzielle Ressourcen für Startups und Projektteams entscheidend sind, ist ein effektives Projektcontrolling unerlässlich. Die Automatisierung dieses Prozesses mit einer benutzerfreundlichen und kostengünstigen Lösung wie Pacts ermöglicht es Unternehmen, ihre Finanzen im Blick zu behalten, Risiken zu erkennen und ihre Rentabilität zu steigern.

Controlling Tool zeitgemäß: Echtzeitvergleich, Szenarien, AI

Durch die Verwendung von Pacts profitieren Startups und Projektteams von einem Echtzeitvergleich ihrer Kosten und Einnahmen, der Identifizierung versteckter Risiken, einer genauen Einschätzung ihrer finanziellen Gesundheit und der Möglichkeit, die Rentabilität zu verbessern. Die App bietet auch Funktionen wie Kostenübersicht, Einnahmenstromanalyse, automatisch generierte Echtzeitprognosen und innovative Dateneingabe.

Die Zusammenarbeit im Team wird durch Pacts erleichtert, da Budgets gemeinsam erstellt und bearbeitet werden können. Die Skalierbarkeit der App ermöglicht es Unternehmen, mit ihren Anforderungen zu wachsen, während gleichzeitig wertvolle Zeit durch Automatisierung und transparente Berichterstattung gespart wird. Darüber hinaus bietet die kostenlose Nutzung von Pacts Startups und Projektteams eine kosteneffiziente Lösung ohne zusätzliche Ausgaben für teure Controlling-Tools.

Mit Pacts können Startups und Projektteams die finanzielle Planung und Kontrolle in den Vordergrund stellen, um den Erfolg ihres Unternehmens zu sichern. Die App bietet die erforderlichen Tools, um Budgets zu planen, Ausgaben zu verfolgen und das Unternehmen mit nur wenigen Klicks zu kontrollieren.

Investieren Sie in eine zuverlässige Controlling-App wie Pacts und nutzen Sie die Vorteile einer automatisierten Finanzplanung und -kontrolle. Startups und Projektteams können ihre finanzielle Gesundheit verbessern, Risiken minimieren und die Rentabilität steigern. Nehmen Sie die Kontrolle über Ihre Finanzen in die Hand und führen Sie Ihr Unternehmen zu nachhaltigem Wachstum und Erfolg.

Plattformen: Geschäftsmodell in unter 100 Wörtern erklärt

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Plattformen sind das Herzstück der Digitalisierung. Tagtäglich kommen wir als Nutzer mit ihnen in Verbindung: Marktplätze wie eBay und Amazon, Suchmaschinen wie Google, soziale Netzwerke wie Facebook. Zwar sieht die Plattformlandschaft in den USA etwas anders als in Deutschland, aber auch bei uns floriert das Platform Business – besonders im B2B. Wir bringen auf den Punkt, was das Geschäftsmodell so erfolgreich macht.

Die Definition eines Plattformgeschäfts

Ein Plattformunternehmen ist ein Geschäftsmodell, das Interaktionen zwischen einer Vielzahl von Teilnehmern erleichtert. Bei diesen Interaktionen kann es sich sowohl um kurzfristige Verbindungen (v.a. im Customerbereich) als auch um den Aufbau langfristiger Beziehungen bzw. Kooperationen handeln. Die Aufgabe des Plattformunternehmens besteht darin, eine Governance-Struktur und eine Reihe von Standards und Protokollen bereitzustellen, um Anbieter, Kunden und Tools zusammenzubringen. Das heißt: Ein Plattformgeschäft bietet in der Regel keine eigenen Produkte oder Dienstleistungen an, sondern stellt lediglich eine Schnittstelle – die Plattform – für die Marktteilnehmer zur Verfügung. Aus dem komplexen Zusammenspiel von Anbietern und Kunden ergeben sich letztlich sogenannte Netzwerkeffekte.

Welche Arten von digitalen Plattformen gibt es?

Der erste Schritt in der Beratung von Plattformgeschäften ist, herauszufinden, welche Art Plattform die eigenen Anforderungen am besten erfüllt. Dazu ein grober Überblick:

Transaktionszentrierte Plattformen

Bei diesen Plattformen geht es um die reine Transaktion (Kauf, Tausch, Angebot). Sie führen ein breites Spektrum relevanter Ressourcen zusammen und vereinfachen den Austausch und Handel zwischen allen beteiligten Akteuren. Beispiele sind digitale B2C- und B2B-Marktplätze sowie On-Demand-Services wie Uber oder Paypal.

Soziale Plattformen

Im Mittelpunkt von sozialen Plattformen – etwa Facebook oder Wikipedia – steht nicht die Abwicklung einer Transaktion, sondern die Interaktion zwischen Interessengruppen. Bei dieser Art Plattform können die Rollen der Teilnehmer überlappen oder wechseln: Anbieter sind auch Kunden, Kunden sind auch Anbieter (Multi-Side-Effekt).

Datenzentrierte Plattformen

Charakteristisch für diese Plattformen ist eine datenbasierte Vernetzung. Man unterscheidet dabei zwischen Aggregatoren- und Technologie-Plattformen. Erstere sammeln Daten oder nutzen eigene Datenbestände, um daraus neue Angebote zu erstellen, wie es beispielsweise Amazon oder Google tun. Zweitere bieten Infrastrukturen für einen systemübergreifenden Datenaustausch. Beispiele für solche IoT- oder Utility-Plattformen sind Siemens Mindsphere oder Bosch IoT Suite.

Welche Vorteile haben digitale Plattformen?

Klassische „Pipeline“-Geschäftsmodelle basieren auf einer linearen Wertschöpfungskette: Aus einem Rohstoff wird ein Produkt, das wir am Markt an den Kunden verkaufen. Das Problem an diesen Systemen ist, dass sie schwer zu skalieren sind. Wachstum lässt sich nur mit einem überproportional großen Mehraufwand und auch nur bis zu einer gewissen Grenze erzeugen, während das Prozessmanagement immer komplexer wird.

Plattformökosysteme haben diese Einschränkungen nicht. Darüber hinaus bieten sie zahlreiche Vorteile, die in der heutigen digitalen Geschäftswelt immer unerlässlicher werden:

Niedrige Transaktionskosten: Kennzeichnend für digitale Plattformen sind zwar relativ hohe Fixkosten, aber nur geringe marginale Kosten für zusätzliche Kunden.
Hohe Skalierbarkeit: Eine virtuelle Plattform, die selbst nur als Intermediär agiert und feste Kostenstrukturen besitzt, kann nahezu beliebig skaliert werden.
Nachhaltigkeit: Innovative Plattformgeschäfte sind für Unternehmen zukunftsweisend. Sie schaffen Handlungsspielraum, steigern die Effizienz und stärken die Wettbewerbsfähigkeit.
Netzwerkeffekte: Plattformen schaffen (Mehr-)Werte durch die vielseitigen Verbindungen von Anbietern, Kunden und Ressourcen. Je mehr Anbieter eine Plattform nutzen, desto attraktiver wird sie auch für Kunden, weil das Angebot steigt. Umgekehrt steigt die Lukrativität einer Plattform, je mehr Kunden sich darauf befinden. Diese Gegenseitigkeit bezeichnet man als Netzwerkeffekt, der zu exponentiellen Wachstumssteigerungen führen kann.

Bevor Sie sich nun in wilde Überlegungen stürzen, wie Sie Ihr eigenes Platform Business aufbauen: Halt! Bedenken Sie, dass eine Plattform nicht für jedes Unternehmen geeignet ist – oft kann es zum Beispiel sinnvoller sein, sich als Partner an bereits vorhandenen Plattformen zu beteiligen. Im Consulting wird dieser Punkt ausführlich geklärt und analysiert.

Zusammenfassung

Digitale Plattformen rücken immer weiter ins Zentrum von Marktstrukturen und verdrängen damit traditionelle, einseitig ausgelegte Märkte. Sie vereinfachen den Handel und Austausch zwischen Interessengruppen in einer einheitlichen virtuellen Umgebung, sind zudem hoch skalierbar und können für verschiedenste Branchen und Zwecke eingesetzt werden. Kurz und knapp: Wer langfristig im nationalen und globalen Wettbewerb mithalten will, kommt um das Plattformgeschäftsmodell nicht mehr herum.