Die drei Klassen von Unternehmenssoftware
Das typische 21. Jahrhundert-Unternehmen, zumindest die, die eine moderne supply chain betreiben, hat schlechte Ausgabenpraktiken, wenn es um Unternehmenssoftware und IT geht. Nach fast zwei Jahrzehnten genauer Beobachtungen schätze ich, dass 80 % bis 90 % der in diesem Bereich zugeteilten Ressourcen völlig verschwendet werden, ohne jegliche Rendite und gelegentlich sogar mit negativer Rendite. Das heißt, dass die Investition die Situation für das Unternehmen verschlimmert hat. Abgesehen von Unternehmenssoftware fällt mir kein anderer Geschäftsbereich ein, in dem Unternehmen scheinbar so absolut gleichgültig 80 % ihrer Ausgaben verschwenden. Zum Beispiel gilt bei physischen Gütern ein jährlicher Abschreibungswert von 5 % als hoch, und 25 % wären einfach undenkbar. Das Problem ist so weit verbreitet, dass ich ohne Kenntnis Ihres Unternehmens bequem wetten würde, dass Ihr Unternehmen genau dieses Problem aktuell hat.

(Neu-)Klassifikation der Unternehmenssoftware
Um das Wesen des Problems zu verstehen, müssen wir zunächst begreifen, dass es drei Klassen1 von Unternehmenssoftware gibt, die das Feld absolut dominieren: Records-Systeme, Berichts-Systeme und Intelligenz-Systeme.
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Ein Records-System ist Software, die einen oder mehrere Arbeitsabläufe und die entsprechenden Dateneingaben „verkörpert“. Im Grunde genommen digitalisiert und rationalisiert ein Records-System das, was sonst mit Stift und Papier erledigt würde. Die meisten Büroangestellten interagieren täglich mit diesen Systemen; tatsächlich verbringen sie oft mehrere Stunden pro Tag damit. Fast alle transaktionalen Systeme fallen in diese Kategorie: ERP, CRM, WMS, EDI, MRP usw. Diese Softwareklasse entstand in den 1970er Jahren und wurde in den 1980er Jahren extrem populär. Im Kern teilen sie fast alle dieselbe transaktionale Datenbank (z. B. eine SQL-Datenbank).
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Ein Reports-System ist Software, die analytische Fähigkeiten (hauptsächlich beschreibende Statistiken) und Datenpräsentationsfunktionen bietet, typischerweise über dem Records-System angeordnet. Das Reports-System mechanisiert, was frühere Angestellte in der Verwaltung historisch getan haben: die Zusammenstellung der Verkäufe der letzten Woche, die Beurteilung aggregierter Inventarniveaus usw. Die meisten Führungskräfte im Management führen routinemäßige Überprüfungen, wie z. B. Leistungsbewertungen, in einem wöchentlichen – manchmal täglichen – Rhythmus durch. Diese Softwareklasse erlangte in den 1990er Jahren mit dem Aufstieg von „Business Intelligence“-Tools Berühmtheit und Popularität.
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Ein Intelligenz-System ist Software, die Aufgaben mechanisiert, die von Büroangestellten sonst manuell ausgeführt würden – typischerweise mithilfe von Reports-Systemen, wie z. B. BI-Tools. Ein Intelligenz-System ist, ebenso wie ein Reports-System, über dem Records-System aufgebaut. Allerdings ist es, im Gegensatz zu den beiden anderen Systemen, nicht für die menschliche Interaktion vorgesehen. Vielmehr ersetzt es von vornherein gezielt den Menschen. Diese Softwareklasse entstand langsam in den 2000er Jahren, wobei der Antispamfilter ein diskretes, aber allgegenwärtiges Beispiel ist. Mit dem kontinuierlichen Fortschritt des maschinellen Lernens, begann das Fähigkeitsspektrum dieser Systemklasse in den späten 2010er und frühen 2020er Jahren zu explodieren. Lokad, mein Unternehmen, ist ein Paradebeispiel für ein Intelligenz-System.
Kurz gesagt, mein Kernvorschlag ist folgender:
Für praktisch jedes Unternehmen, das eine supply chain betreibt, sollte das jährliche IT-Budget mit TCO (Total Cost of Ownership) wie folgt aufgeteilt werden:
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20 % für Records-Systeme
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5 % für Reports-Systeme
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75 % für Intelligenz-Systeme.
Diese Aufteilung steht in starkem Kontrast dazu, wie Unternehmen üblicherweise (und ungefähr) ihre Ausgaben aufteilen:
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75 % für Records-Systeme (falsch)
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20 % für Reports-Systeme (falsch)
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5 % für Intelligenz-Systeme (völlig falsch)
Das Verständnis der Verhältnisse
Die Hauptursache für diese Fehlallokation der Ressourcen ist eine kurze Reihe von Fehlern, die die meisten Unternehmen begehen.
Der erste kritische Fehler, den die meisten Unternehmen machen, besteht darin, die Kritikalität des Records-Systems mit dem Preis, den sie dafür zahlen sollten, zu verwechseln. Ohne Wasser stirbt ein Mensch in 3 Tagen. Doch 1000 EUR pro Tag für Trinkwasser zu zahlen, ist schlicht unvernünftig, da Süßwasser fast überall im Überfluss vorhanden ist. Dennoch sind zahlreiche Anbieter von Unternehmenssoftware zu Meisterillusionisten geworden, die ihr Records-System als eine Art einzigartige Juwelen oder lebensrettende Geräte darstellen, während sie in Wirklichkeit nichts weiter als Zementbausteine verkaufen.
Records-Systeme sind eine „archaische“ Technologie – d. h. sie gehen auf die späten 1970er Jahre zurück – und sind in verschiedenen Geschäftsprozessen weitgehend commodityisiert. Darüber hinaus, selbst wenn es keine sofort verfügbare Standard-Business-App gibt, die Ihre spezifischen Anforderungen unterstützt, existieren viele hochwertige CRUD2-Anwendungsentwicklungs-Frameworks. Somit sind diese Apps billig, obwohl sie kritisch sind. Dennoch überzeugen Anbieter, indem sie unablässig mit den in Unternehmen vorherrschenden Ängsten spielen, und bringen Manager fast unvermeidlich dazu, auf Nummer sicher zu gehen, wodurch unvernünftig hohe Beträge in Projekte investiert werden, bei denen „Scheitern keine Option ist“3.
Zudem präsentieren sich Anbieter, die Records-Systeme verkaufen, stets und absichtlich so, als ob sie auch Reports-Systeme und Intelligenz-Systeme liefern würden. Dies führt verständlicherweise zu großer Verwirrung bei ihren Interessenten.
Lassen Sie uns sofort klarstellen, dass systemtechnisch Records-, Reports- und Intelligenz-Systeme exklusiv sind. Die architektonischen Anforderungen, in einer Softwareklasse herausragend zu sein, schließen es aus, dass ein Softwareunternehmen in den anderen Klassen gleichermaßen gut ist. Die Details der technischen Diskussion gehen über das hinaus, was ich in diesem Artikel vermitteln möchte, aber um eine Analogie zu präsentieren: Man kann nicht gleichzeitig ein Champion im Gewichtheben und ein Champion im Langstreckenlauf sein. Die athletischen Fähigkeiten des einen wirken dem Erfolg des anderen entgegen und umgekehrt. Die „Muskeln“, die sich die Records-Systeme aneignen müssen, passen völlig nicht zu den Anforderungen von Reports- und Intelligenz-Systemen, und umgekehrt.
Der zweite kritische Fehler, den die meisten Unternehmen machen, besteht darin, viel zu überwachen, während sie wenig tun. Du kannst dich jeden Tag eine Stunde lang im Spiegel anstarren, aber nichts wird sich ändern, bis du tatsächlich ins Fitnessstudio gehst. Einen größeren, schickeren, helleren Spiegel aufzustellen, wird sicherlich keinen großen Unterschied machen (zumindest nicht in Bezug auf Muskelkraft, sprich Produktivität). Es ist sicherlich akzeptabel, sich jeden Tag kurz selbst anzusehen, aber alles darüber hinaus dürfte höchstwahrscheinlich kontraproduktiv sein. Dennoch tun es die meisten Unternehmen bei BI-Tools (Business Intelligence) sowie anderen Reports-Systemen genau so: Sie starren sich ad infinitum an, anstatt sich tatsächlich zu verbessern. Wie Spiegel sind Metriken insgesamt vorteilhaft, aber nur in kleinen Dosen.
Anbieter, die Reports-Systeme verkaufen, spielen meisterhaft mit der Eitelkeit (oder Unsicherheit) des oberen Managements. Sie verkaufen das, was das Management benötigt, um sich in Kontrolle über das eigene Unternehmen zu fühlen. Da es nahezu unmöglich ist, einen hohen Preis für eine Handvoll Metriken zu rechtfertigen, werden die Angebote fast immer in Richtung übermäßiger Komplexität gelenkt. Diese Komplexität erscheint dem Management ansprechend, da sie „wissenschaftlich“ wirkt – würdig der intellektuellen Fähigkeiten jener Männer und Frauen, die die modernen Wege des Unternehmensmanagements praktizieren. Doch ist die Komplexität der Berichte selbst eine Falle, die die geistige Energie des Managements verschlingt, während sie versuchen, die Metrikkulissen zu entschlüsseln, anstatt sich den dringendsten Problemen zu widmen, die kaum Zahlen bedürfen, um erkannt zu werden.
Der dritte kritische Fehler besteht darin, die entscheidungsbasierte Optimierung der bestehenden Unternehmensprozesse – mit allen Makeln – nicht anzuerkennen. Tatsächlich sind die meisten Entscheidungsfindungsprozesse so tief in Richtlinien verankert, dass diese Richtlinien selbst zur wahren Quelle der meisten Entscheidungen werden. Nehmen wir „Wer zuerst kommt, mahlt zuerst“ – eine nahezu allgegenwärtige Richtlinie in Unternehmen, die sowohl materielle als auch immaterielle Güter bedienen. Dies ist ein klarer Fall von Entscheidungsfindung, dennoch: Warum sollte die Bedienung der ersten Person, die die Hand hebt, im besten Interesse Ihres Unternehmens liegen?
Ein vages Gefühl von „Fairness“ hält einer genaueren Prüfung stand: Einige Kunden müssen möglicherweise wirklich zuerst bedient werden, obwohl sie ihre Anfrage nicht früh genug stellen können. Obwohl diese Richtlinie ein vernünftiger Ausgangspunkt ist, gibt es keinen Grund zu der Annahme, dass sie maximal im Einklang mit den langfristigen Interessen des Unternehmens steht. Es ist nur eine Option unter unendlichen Varianten. Somit sind die Chancen, dass diese Option „die optimale“ ist, praktisch gleich null. Im Gegenteil, das Erkunden und Ausnutzen alternativer Optionen ist nahezu zwangsläufig vorteilhaft für das Unternehmen – vorausgesetzt, die Betriebskosten dieser Prozesse bleiben vernünftigerweise niedrig. Die Generierung und ständige Verfeinerung solcher optimierten Richtlinien ist genau die Verantwortung jener Intelligenz-Systeme (z. B. das, was Lokad täglich für seine Kunden tut).
Allerdings ist es für Softwareanbieter, Intelligenz-Systeme zu verkaufen, sowohl brutal als auch kompromisslos. Im Gegensatz zu Records-Systemen (die so einfach wie Software nur sein können) und Reports-Systemen (die eine eitlere Komplexität darstellen), werden Intelligenz-Systeme von vornherein per Design in den tiefen Bereich geworfen. Dies liegt daran, dass schlechte Entscheidungen das Unternehmen negativ und sehr sichtbar beeinflussen. Wenn es um die Mechanisierung eines Entscheidungsprozesses geht, wird der Anbieter unter ein immenses Rampenlicht gestellt, ohne Raum zum Verstecken. Und dieses Rampenlicht erlischt nie, da der Vorgang täglich – möglicherweise mehrmals am Tag – wiederholt wird. Infolgedessen gibt es auch 2024 noch sehr wenige Anbieter, die bereit sind, den Markt mit dem Vorwand zu betreten, ein Intelligenz-System zu verkaufen. Lokad ist einer von ihnen, spezialisiert auf supply chain optimization, aber es fühlt sich dort immer noch ziemlich einsam an.
Der Wert besserer Entscheidungen
Dennoch verbessern bessere Entscheidungen das Unternehmen in jeder Hinsicht, die wirklich zählt. Im Gegensatz zu einem Records-System, das Prozesse unterstützt, gibt es keine Obergrenze dafür, wie viel „besser“ eine Entscheidung für das Geschäft sein kann. Eine Entscheidung, die den Return on Investment (ROI) für einen Kunden maximiert, kann immer durch besseren Datenzugang und modernere Technologie optimiert werden. Selbst wenn sich diese Verbesserung nur in einem Dollar mehr niederschlägt, ist sie angesichts der wiederholenden Natur von supply chain-Entscheidungen und der geringen Kosten der Entscheidungsfindung dank Automatisierung spürbar.
Andererseits gibt es bei einem Records-System, sobald der Prozess reibungslos und zuverlässig läuft, keine weiteren Erträge zu erzielen. Wenn Ihr Unternehmen es schaffen würde, den Mozart des Rechnungswesens einzustellen, würde dies ab einem bestimmten Punkt keinen materiellen Unterschied machen, verglichen mit der Einstellung eines äußerst kompetenten Mitarbeiters4. Im Gegenteil, wenn Ihr Unternehmen den Mozart des Marketings einstellen würde, stehen die Chancen gut, dass gute Dinge – scheinbar unmögliche Dinge – auf Sie zukommen. Dies liegt daran, dass bestimmte Fachgebiete weniger eingeschränkt sind als andere, und wenn es um geniale Entscheidungen geht, gibt es keine Obergrenze für die angewandte Genialität.
Außerdem sind die Vorteile eines Intelligenz-Systems, im Gegensatz zu denen eines Reports-Systems, nicht von der freiwilligen Zusammenarbeit des restlichen Unternehmens abhängig. Ihr Antispamfilter benötigt weder die Unterstützung noch die Zustimmung Ihres Chefs, Ihrer Kollegen oder Untergebenen, um die unglaubliche Leistung zu vollbringen, Ihren Posteingang im Zaum zu halten. Ebenso verhält es sich: Ein Intelligenz-System arbeitet eigenständig und verbessert Ihr Unternehmen von selbst. Der Prozess ist nahezu bedingungslos, abgesehen von der Technik des Systems selbst, die ausreichend sein muss, um die vom Unternehmen angestrebte Verbesserung effektiv zu liefern. Natürlich könnte eine aktive Zusammenarbeit des restlichen Unternehmens die Entwicklung (und Wartung) des Intelligenz-Systems erheblich erleichtern. Eine solche Zusammenarbeit ist jedoch eine völlig andere Angelegenheit, als ständig Interaktion, Herumpfuschen und Babysitting zu benötigen, um überhaupt zu funktionieren.
Nun sollte klarer sein, warum Unternehmen typischerweise mit den oben aufgeführten unsinnigen Aufteilungen enden:
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75 % für Records-Systeme (dies spiegelt das allgegenwärtige Maß an Unternehmensangst wider).
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20 % für Reports-Systeme (dies spiegelt die Eitelkeit des oberen Managements wider).
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5 % für Intelligenz-Systeme (dies spiegelt die Feigheit der Softwareanbieter wider).
Dennoch erfordert es – entgegen der herkömmlichen Weisheit – nicht umfangreiche Beratungsmissionen5 oder Meisterschaft in der Kunst der Unternehmenssoftware, die Aufteilungen richtig festzulegen. Tatsächlich bedarf es vor allem der Standhaftigkeit des oberen Managements.
Ausblick
Meiner Meinung nach muss das obere Management eiskalt bewerten, was das Records-System zu liefern hat, ohne sich von den Illusionen, die von Anbietern verbreitet werden, täuschen zu lassen. Es wäre klug, sich daran zu erinnern, dass ein Records-System im Wesentlichen das digitale Äquivalent zu einer besonders verworrenen Papierkette ist. Folglich gibt es nichts, was das Management nicht mit ein wenig Geduld verstehen könnte. Dennoch hat das Management allzu häufig Angst, sich die Software auch nur einmal genauer anzusehen, da dies deren eigene Unzulänglichkeiten im Bereich der Softwaretechnologie aufdecken könnte.
Diese Angst ist unbegründet. Ein Anbieter mit Integrität wird sich die Zeit nehmen, genau zu erklären, was das Records-System leistet. Da ein Records-System per Design nichts tut, was man einem geduldigen Kind in der Junior High School nicht erklären könnte, gibt es keinen Grund, befürchten zu müssen, als „inkompetent“ entlarvt zu werden. Jeder Versuch – insbesondere von einem Anbieter – ein Records-System als etwas außerordentlich Anspruchsvolles darzustellen, sollte als unmittelbares Warnsignal gewertet werden. Ein Records-System, das von einem Laien nicht leicht navigiert werden kann, sollte als Grundsatz ernsthaft überdacht werden.
Das Management muss auch entschlossen daran arbeiten, das Aufzeichnungssystem von allen anderen Softwareaspekten (d.h., Berichte und Intelligenz) zu entflechten, die in das Angebot gebündelt werden könnten. Falls die anderen Aspekte aus technischen Gründen nicht entbündelt werden können, ist dies ein weiteres großes Warnsignal. In diesem Fall ist die Architektur des Unternehmenssoftwareprodukts ein Bastard-Design, das nichts als endlose und völlig unnötige Komplikationen mit sich bringt. Dies liegt daran, dass, wie bereits erwähnt, die geeignete Architektur eines Aufzeichnungssystems genau das ist, was es ungeeignet macht, auch als Berichtssystem und/oder Intelligenzsystem zu fungieren. Wenn die Anliegen auf architektonischer Ebene vermischt werden, sollte das System als „by design kaputt“ betrachtet werden (ähnlich wie ein Formel-1-Auto mit einer Dampflok).
Falls die anderen Aspekte aus kommerziellen Gründen nicht entbündelt werden können, haben wir erneut ein großes Warnsignal. Der Anbieter weiß, dass Elemente seines Angebots zu mangelhaft sind, um einzeln verkauft zu werden, und muss daher auf kommerzielle Bündelung zurückgreifen. Kunden werden von dem, was wie eine End-to-End-Lösung erscheint, angezogen, die sie irgendwie zu einem „Rabatt“ bekommen können. Diese Wahrnehmung ist jedoch trügerisch und basiert auf einer ungültigen Verankerung zu einem überhöhten Preisniveau für das Aufzeichnungssystem.
Zum Beispiel, wenn der Anbieter das Aufzeichnungssystem mit 75 USD bepreist, während es realistisch gesehen schon bei 25 USD liegen könnte, spielt es keine Rolle, ob der Anbieter bereit ist, ein Berichtssystem für einen Aufpreis von 10 USD anstelle der üblichen 20 USD zu bündeln. Einfach ausgedrückt: 85 USD (75 USD + 10 USD) sind immer noch viel mehr als 45 USD (25 USD + 20 USD). Dennoch tappen viele Unternehmen in diese Falle.
Bei einer nüchternen Bewertung dessen, was ein Aufzeichnungssystem tatsächlich liefert, und wie moderne Softwaretechnologie dies zu einer ziemlich einfachen Angelegenheit macht, wird das Management stets erkennen, dass die Bereitstellung von 20% des Softwarebudgets in diesem Bereich bereits recht großzügig ist.
Das Top-Management muss sorgfältig darüber nachdenken, welche Maßnahmen es tatsächlich ergreifen würde, wenn – und nur wenn – zusätzliche Zahlen vorgelegt würden. Berichtssysteme ersetzen nicht die Bereitschaft zu handeln. Allzu häufig fühlt sich das Management unsicher, ein bereits identifiziertes Problem anzugehen. Obwohl die Quantifizierung des Problems mittels verschiedener Metriken dabei helfen mag, die Reaktion besser zu kalibrieren, ändert dies nichts an der Handlungsbereitschaft.
Wenn das Management nicht bereits handelt (wenn auch in leicht unkalibrierter Weise), wird das Überschwemmen des Problems mit Metriken nicht das Gefühl der Unsicherheit beseitigen. Im Gegenteil, Zahlen werden höchstwahrscheinlich das Gefühl der Angst aufbauschen, da Zahlen stets eine komplexe, etwas undurchsichtige und sich ständig ändernde Geschichte erzählen. Somit wird ein Managementteam (das ohnehin schon zu wenig handelte) wahrscheinlich noch weniger aktiv, wenn es mit Dutzenden von Metriken konfrontiert wird, die auf alle möglichen widersprüchlichen Weisen interpretiert werden können.
Jeder Versuch des Anbieters, die Vielseitigkeit seines Berichtssystems zu bewerben (d.h. „Sie können so viele Metriken haben, wie Sie wünschen“) sollte als ein großes Warnsignal gewertet werden. In der Tat würde ein Anbieter mit Integrität seinen Interessenten unablässig daran erinnern, dass jede gemeldete Zahl, die nicht mit einem klar definierten Handlungsaufruf verbunden ist, fast garantiert Zeitverschwendung darstellt. Ein Anbieter mit Integrität würde die Interessenten davon abraten, die Anzahl der Indikatoren aufzublähen. Der Grund ist einfach: Es ist kinderleicht, täglich Tausende von Zahlen zu generieren (dank moderner Computer), jedoch bleibt es eine brutale Herausforderung, auch nur fünf oder sechs Zahlen zu erzeugen, die jeden einzelnen Tag lesenswert sind.
Zudem sollte ein Anbieter mit Integrität sehr deutlich machen, dass keine neuartigen Erkenntnisse gewonnen werden, nur weil man Zugang zu deskriptiven Statistiken hat – wie sie etwa vom Berichtssystem präsentiert werden. Erkenntnisse gehen immer den Statistiken voraus. Statistiken können nur dazu verwendet werden, die Quantifizierung der Erkenntnis zu verfeinern. Der intellektuelle Fortschritt verläuft nicht in die andere Richtung. Das Versäumnis, diesen grundlegenden Fakt zu erwähnen, oder noch schlimmer, der Vorschlag, dass in den Daten „verborgene Schätze”6 gefunden werden, sollte als noch ein großes Warnsignal gewertet werden.
Ein Anbieter mit Integrität täuscht seine Interessenten nicht über ihre Erfolgsaussichten, ebenso wie ein ehrenwerter Arzt nicht den Glauben seines Patienten bestärkt, dass ein „magisches Ritual“ das Lymphom heilen wird. Obwohl es im Managementinstinkt liegen mag, immer nach mehr Zahlen zu verlangen, ist der Lackmustest „Ich würde handeln, wenn – und nur wenn – zusätzliche Zahlen vorgelegt würden” der Maßstab, an dem diese Instinkte bewertet werden müssen. Noch einmal: Die Zuweisung von 5% hierfür ist schon recht großzügig. Deskriptive Statistiken blicken zurück, wie Rückspiegel. Sie sind eine nette Ergänzung, um eine bestimmte Art von Problemen zu vermeiden, aber bessere Rückspiegel gewinnen keine Rennen.
Schließlich sprechen wir die entscheidende Rolle von Entscheidungen an. Das Top-Management muss darauf fokussieren, was das Unternehmen sein sollte, und nicht darauf, was es derzeit ist. Für ein Unternehmen, das eine große supply chain betreibt, werden die überwiegende Mehrheit der Entscheidungen implizit und etwas gedankenlos durch etablierte Richtlinien getroffen. Diese Richtlinien spiegeln den Status quo wider. Per Design sind sowohl Aufzeichnungssysteme als auch Berichtssysteme stark auf den Status quo ausgerichtet. Ein besseres Aufzeichnungssystem wird den Status quo ein wenig produktiver und ein wenig zuverlässiger machen. Ein besseres Berichtssystem wird die Aufgabe erleichtern, den Status quo aufrechtzuerhalten und sicherzustellen, dass er sich nicht in etwas schlechteres verwandelt als früher.
Leider ist es nahezu unmöglich für das Top-Management, seinen „geistigen Kapazitätsverbrauch“ von den Ausgaben des Unternehmens zu entkoppeln. Wenn das Unternehmen den Großteil seines Softwarebudgets für die Einführung eines bestimmten Softwareprodukts ausgibt, wird per Design das Top-Management einen Großteil (wenn nicht gar den größten Teil) seiner Energie genau dieser Software widmen. Folglich, wenn Aufzeichnungssysteme und Berichtssysteme den Löwenanteil des Budgets verbrauchen, wird per Design der Status quo den Löwenanteil der Aufmerksamkeit des Top-Managements vereinnahmen.
Das Mantra von Jeff Bezos, dem Gründer von Amazon, war schon immer: it’s always Day 1. Viele Beobachter, mich eingeschlossen, schreiben einem wesentlichen Anteil des Erfolgs von Amazon diese eine Perspektive zu. Anders als so viele Internetpioniere (z.B. Yahoo, Digital, eBay, MySpace usw.) hat sich Amazon in den letzten drei Jahrzehnten unermüdlich neu erfunden. Viele (die meisten?) Unternehmen scheinen nicht zu schätzen, wie viel ihr fünfjähriges ERP-Upgrade sie kosten wird. Die an den Softwareanbieter gezahlten Gebühren sind nur die Spitze des Eisbergs. Das eigentliche Problem sollte jedoch darin bestehen, dass das Top-Management aufhört, nur daran zu denken, den Status quo durch die Softwaretransition überleben zu lassen.
Die meisten ERP-Anbieter geben ihren Kunden die Schuld daran, den Wandel nicht richtig durchzuführen, wodurch der Übergang unnötig teuer und langsam wird. Allerdings stelle ich bei ERPs beiläufig fest, dass der Großteil der Veränderungen, die im Unternehmen vorgenommen werden, zufällig und nicht wesentlich ist. Daher ist die Zurückhaltung der Mitarbeiter, das neue System zu übernehmen, keineswegs so irrational, wie es scheinen mag. Sofern das vorherige ERP kein völliges Desaster war, gibt es tatsächlich wenig zu gewinnen, wenn man ein neues einführt. Die vermeintlich „verbesserten“ Prozesse werden bald unerwartete Fehler aufweisen, die die erwarteten Vorteile weitgehend zunichtemachen. Während ich Lokad in den letzten zehn bis fünfzehn Jahren leitete, hatte ich die Gelegenheit, mit Hunderten von C-Level-Führungskräften zu interagieren. Dennoch habe ich noch nie von einem von ihnen gehört, der seinen Ruhm und Erfolg einem neu eingeführten ERP zuschrieb, besonders nicht jenen, deren Einführung mehrere Jahre in Anspruch nahm.
Im Gegensatz dazu zwingt die Investition in ein Intelligenzsystem das Top-Management dazu, lange und gründlich über alle schwierigen Fragen nachzudenken:
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Was bedeutet Qualität des Service für Kunden wirklich?
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Wie kann ich Lieferanten fördern und wachsen lassen, während ich ihre Loyalität erhalte?
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Wie kann ich die Ausgaben im White-Collar-Bereich von OPEX in CAPEX umwandeln?
In Wirklichkeit können Entscheidungen nur soweit optimiert werden, wie das Top-Management weiß, worauf es abzielt. Selbst wenn sich eine Softwareinitiative im Zusammenhang mit Intelligenzsystemen nicht als so profitabel erweist wie erwartet, werden wichtige Erkenntnisse über die Geschäftsausrichtung unweigerlich gewonnen. Interessanterweise sind es gelegentlich gerade die gescheiterten Projekte, die die bedeutendsten Erkenntnisse liefern. Sofern der Anbieter nicht technisch inkompetent ist – in diesem Fall würde der Misserfolg vollständig dieser Inkompetenz zugeschrieben werden –, spiegelt ein Scheitern typischerweise tiefgreifende Missverständnisse7 des Top-Managements über das eigene Geschäft wider. Solange das Gewinnen solcher Erkenntnisse die Gesamtprofitabilität nicht gefährdet, sollte die Ausgabe als sinnvolle Investition betrachtet werden – im Wesentlichen als Absicherung des Unternehmens gegen Wahnvorstellungen oder veraltete Wahrnehmungen, die das Top-Management hegen könnte.
Abschließender Gedanke
Die meisten Unternehmen stecken in IT-Ausgabengewohnheiten fest, die sie in den 1990er Jahren (wenn nicht sogar früher) erworben haben, und diese Ausgabengewohnheiten sind allmählich dysfunktional geworden. Unternehmen sind schon seit langem – oft über Jahrzehnte – digitalisiert, doch jenseits einer bestimmten Größe (z.B. 200 Mitarbeiter) gibt es nur sehr wenige Unternehmen, die etwas kaufen, produzieren oder verkaufen können, ohne eine digitale Spur zu hinterlassen. Im Großen und Ganzen sind Softwareanbieter Experten darin geworden, diese schlechten Gewohnheiten in ihrem Kundenkreis zu verstärken. Es ist recht ironisch, dass sie dies in der Regel unter dem Deckmantel der „Innovation“ tun, während es ihnen gelingt, im Grunde genommen gar nichts zu innovieren. Dies gilt insbesondere für Software, die so vollständig zur Ware geworden ist, dass es völlig unklar ist, warum Unternehmen überhaupt viel dafür bezahlen sollten – egal, wie kritisch sie für die Kontinuität des Geschäfts sind.
Im Grunde genommen muss das Top-Management nicht selbst zu Softwaregurus werden, um dieses Problem anzugehen. Es erfordert vor allem Geduld, Detailgenauigkeit und geistige Standhaftigkeit, um dem Kern der Sache auf den Grund zu gehen. Das Top-Management sollte aufhören, sein Softwarebudget basierend darauf zu planen, was ihre Kollegen tun, und ganz sicher nicht auf Grundlage ihrer eigenen vergangenen schlechten Gewohnheiten. Lebenslange schlechte Gewohnheiten sind immer noch schlechte Gewohnheiten, und „Tradition“ ist das Wort, das wir üblicherweise für Dinge verwenden, an deren ursprünglichen Grund wir uns nicht erinnern können.
Es ist ermutigend, darüber nachzudenken, dass Unternehmen, obwohl sie aus Menschen bestehen, nicht selbst Menschen sind. Das ist entscheidend, denn im Gegensatz zu den Mitarbeitern eines Unternehmens können Unternehmen selbst tatsächlich verjüngt werden und sich in übernatürlichem Maße verändern (und oft viel schneller, als es selbst der ehrgeizigste und engagierteste Mensch vermag). Was die richtige Budgetierung von Unternehmenssoftware betrifft, ist der Prozess einfacher, als man annehmen könnte, und die transformierenden Effekte sind weitreichend, schnell einsetzend und von langfristiger Dauer.
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Je nach Branche können andere Softwareklassen zum Einsatz kommen, wie z.B. CAD (computergestütztes Design) für die Fertigung oder Microarray-Datenanalysetools für Pharmaunternehmen. Insgesamt neigen diese anderen Klassen jedoch dazu, nicht nur etwas nischenhaft zu sein, sondern auch im Vergleich zu den oben aufgeführten Top 3 nur marginale Ausgaben zu verursachen. ↩︎
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Django für Python, EF Core für .NET, Spring für Java sind ausgezeichnete Open-Source-Frameworks, um hausgemachte CRUD-Apps in atemberaubender Geschwindigkeit zu entwickeln. ↩︎
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Dennoch haben Anbieter von Unternehmenssoftware insgesamt extrem hohe Ausfallraten; insbesondere die dominierenden Anbieter. Bei Lokad sind wir entsetzt darüber, dass wir bei unseren supply chain-Initiativen etwa eine 10%-ige Ausfallrate haben, während unsere großen Partner mit ihren niedrigen zweistelligen Erfolgsraten durchaus zufrieden sind. Schließlich lässt sich Geld verdienen, indem man Probleme in die Länge zieht. ↩︎
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Man kann mit Recht sagen, dass ein außergewöhnlich talentierter Buchhalter durchaus interessante Schlupflöcher finden könnte, um Ihre Unternehmenssteuern zu senken. Der Buchhalter kann jedoch nicht seine eigenen Gesetze und Verfahren erfinden. Infolgedessen wäre selbst der Mozart des Rechnungswesens durch ein kodifiziertes Steuersystem eingeschränkt, was eine harte Obergrenze für seine Genialität darstellt. ↩︎
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Was das obige Diagramm betrifft, so ist alles, was es braucht, eine zyklische Permutation (1 3 2) der über die Kategorien verteilten Budgets. ↩︎
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Das Entdecken verborgener Erkenntnisse in Geschäftsdaten ist seit den frühen 2000er Jahren die antreibende Kraft hinter dem Schlagwort „Data Mining“. Von den Dutzenden Initiativen, die ich aus nächster Nähe untersuchen durfte, lieferte überhaupt keine Initiative eine Erkenntnis, die nicht bereits eine offensichtliche Größe für die entsprechenden Fachleute war. Das einzig wirklich positive Ergebnis dieser Initiativen war in der Regel die Identifizierung einer kurzen Reihe von Softwarefehlern, die anomale Datenmuster verursachten, da diese Softwarefehler dazu neigten, die alltäglichen Geschäftsabläufe zu stören – weit darüber hinaus, dass sie lediglich die Berichte durcheinanderbrachten. ↩︎
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Vor einem Jahrzehnt erhielt Lokad den Auftrag, das Working Capital im Damensegment eines großen Luxusuhrenherstellers zu reduzieren. Von den Tausenden Uhren, die im Katalog aufgeführt waren, hätte ein Geschäft typischerweise nicht mehr als ein paar Dutzend Artikel zur Vorführung. Trotz dieses begrenzten Sortiments stellte dies jedoch einen beträchtlichen Geldbetrag dar. Während der Mission stellten wir fest, dass der Uhrenhersteller erheblich unterbewirtschaftet war. Tatsächlich stammen über 90% der Kosten dieser Uhren aus den Edelmetallen und Edelsteinen, die nahezu vollständig in eine andere Uhr recycelt werden können, falls das gewählte Modell nicht verkauft wird. Zudem würden Kunden Uhren beinahe nie zu einem vernünftigen Preis kaufen, es sei denn, sie könnten das Objekt im Geschäft berühren. Schließlich war die Marke sehr profitabel und hatte keinerlei Liquiditätsprobleme. Daher kamen wir zu dem Schluss, dass die Wahrnehmung des Inventars als Verbindlichkeit falsch war; dieses Inventar erzeugte buchstäblich seine eigene Nachfrage. Die Reduzierung des Inventars hätte der Marke ohne Grund geschadet. Infolge dieser Erkenntnisse verloren wir den Kunden, da wir technisch versagt hatten, die von ihnen gewünschte Roadmap zur Bestandsreduzierung umzusetzen. ↩︎