“Wir philosophieren noch über das beste Dashboard-Layout und China betreibt schon autonome Dark Factories mit Ökostrom.”

THE DATA ECONOMIST

Die Dashboard-Illusion: Warum wir den wahren Produktivitätshebel übersehen

Während in vielen europäischen Boardrooms noch intensiv über das Layout von Management-Dashboards und die Farbgebung von KPI-Ampeln debattiert wird, hat sich der globale Wettbewerb längst auf eine andere ontologische Ebene verlagert.

Wir leiden an einer strategischen Fixierung auf "Decision Support". Wir betrachten Daten primär als retrospektive Entscheidungshilfe für Menschen. Doch diese Sichtweise wird zunehmend zum ökonomischen Risiko.

In den "Dark Factories" Asiens – vollautonomen Produktionsstätten, die ohne Licht, Heizung und menschliche Schichtwechsel operieren – sind Daten kein Reporting-Tool. Sie sind das physische Betriebssystem der Wertschöpfung.

Die vorliegende Analyse von McKinsey & Company quantifiziert dieses Delta schonungslos. Historisch betrachtete Technologiesprünge wie die Dampfmaschine (0,3 % Produktivitätszuwachs) oder die frühe Robotik (0,4 %) verblassen gegen das Potenzial, das vor uns liegt.

Die Konvergenz – nicht die Addition – von KI, Robotik und IT verspricht einen Produktivitätsschub von bis zu 1,4 % jährlich. Das ist der mit Abstand größte Wachstumshebel der letzten 150 Jahre.

Um diesen Hebel in stagnierenden Volkswirtschaften zu aktivieren, bedarf es einer radikalen Abkehr von der bloßen Digitalisierung bestehender Prozesse hin zu einer autonomen Architektur:

-> Vom Monitor zum Motor: Der primäre Zweck von Daten ist nicht die Visualisierung für das Management, sondern die direkte Steuerung physischer Aktoren.

-> Kybernetik statt Silos: Wie die Daten zeigen, liegt der Wertsprung nicht in der Robotik allein (0,4 %), sondern in ihrer totalen Vernetzung mit KI und IT (1,4 %).

-> Zero-Touch-Prinzip: Prozesse müssen so designt werden, dass menschliche Interaktion als "Exception", nicht als Standardprozedur definiert ist.

Wer heute Ressourcen in die ästhetische Optimierung von Berichtsstrukturen investiert, während Wettbewerber die Produktion autonomisieren, optimiert die Verwaltung des eigenen Niedergangs. Wir müssen aufhören, Daten nur anzusehen, und anfangen, sie arbeiten zu lassen.

Investieren Sie Ihr Data-Budget primär in bessere Sichtbarkeit (Dashboards) oder in autonome Handlungsfähigkeit (Automation)?