"Das gefährlichste Nebenprodukt digitaler Transformation ist die Illusion von Fortschritt."

THE DATA ECONOMIST

Viele Organisationen verwechseln technische Aktivität mit ökonomischer Wertschöpfung. Das Resultat ist "Innovation Theater": Man inszeniert Modernität, ohne die zugrundeliegende Wertschöpfungskette zu verändern.

Ein prägnanter Case aus meiner Beratungspraxis verdeutlicht dieses Paradoxon.

Ein Vorstand präsentierte mir kürzlich das Ergebnis eines einjährigen "Data Driven Company"-Programms. Die Bilanz auf dem Papier: Über zehn technisch brillante Prototypen, eine moderne Plattform-Architektur, hohe Motivation im Lab-Team.

Die ökonomische Bilanz hingegen: Null operative Implementierungen. Null messbarer Outcome. Null strategische Relevanz.

Die Organisation hatte sich in die Machbarkeit verliebt und dabei die Rentabilität vergessen. Um diese Dissonanz aufzulösen, bedurfte es keiner komplexen Analyse, sondern lediglich zweier Fragen, die das "House of Cards" zum Einsturz brachten:

-> Frage 1 (Operative Realität): Wie viele dieser Prototypen könnten wir morgen früh unter realen Restriktionen – Datenqualität, Governance, Skills und Legacy-IT – in den Live-Betrieb überführen? Das Ergebnis: Eine Reduktion von zehn auf drei.

-> Frage 2 (Strategische Kausalität): Welcher dieser drei verbleibenden Cases zahlt signifikant auf die aktuellen strategischen Unternehmensziele ein? Das Ergebnis: Keiner.

Das Schweigen im Raum mündete in einer schmerzhaften, aber notwendigen Selbsterkenntnis des Managements:

"Wir planen den Erfolg nicht ein und verschwenden unsere Ressourcen in zu vielen wertvernichtenden Prototypen."

Für C-Level-Entscheider leitet sich daraus ein imperativer Handlungsbedarf für das Portfoliomanagement ab. Ein Use Case darf nicht gestartet werden, weil die Daten verfügbar sind, sondern weil das strategische Ziel es verlangt.

Um dem "PoC-Purgatory" (der Vorhölle der Prototypen) zu entkommen, müssen wir Exzellenz neu definieren:

-> Kill your Darlings: Beenden Sie Projekte rigoros, die zwar technisch faszinierend sind, aber an der organisatorischen Absorptionsfähigkeit scheitern.

-> Reverse Engineering: Entwickeln Sie Datenprodukte nicht von den Daten her, sondern rückwärts von der P&L oder den strategischen KPIs.

-> Ressourcen-Ehrlichkeit: Validieren Sie vor dem Prototyping, ob die Organisation (nicht die IT) die Reife besitzt, das Produkt zu betreiben.

Datenstrategie ist Allokationsstrategie. Wer Ressourcen in nicht-skalierbare oder strategisch irrelevante Prototypen bindet, betreibt kein R&D, sondern Kapitalvernichtung.

Wie hoch ist in Ihrer Organisation die Quote der Data- und KI-Projekte, die den Sprung vom Lab in die Bilanz schaffen?