Herausforderungen im Management Digitaler Transformationen

Ähnelt Ihr Management der digitalen Transformation einer aneinander Reihung von IT-Projekten oder einem IT Großprojekt? Hm, falls Ja, dann sollten Sie kurz mal innehalten und die nachfolgenden Herausforderungen im Management Digitaler Transformationen sich durchlesen. Falls Nein, dann lohnt sich das Lesen trotzdem. Es gibt nämlich wesentliche Unterschiede zu beachten. Wer eine digitale Transformation steuern möchte, wie ein IT-Projekt, wird am Ende scheitern. Erfahren Sie hier die wesentlichen Unterschiede, und wie Sie als verantwortliche Führungskraft einer digitalen Transformation damit umgehen können.

Daten sind das Fundament einer jeden digitalen Transformation

Gewiss, auch in vergangenen IT-Projekten wie die Einführung einer ERP Lösung waren Daten wichtig. Aber sie standen nicht als oberste Priorität auf der Agenda des Programmverantwortlichen. Wer eine große SAP Einführung einmal mitgemacht hat, weiß aber wie sehr “saubere” Datenbestände und ein klares Datenmanagement am Ende einen erfolgreichen Rollout beeinflussen. In einer digitalen Transformation sind Daten jedoch der entscheidende Faktor. Vergleichbar einer Energiequelle für die fortlaufende Transformation im digitalen Zeitalter. Egal ob für den Einsatz künstlicher Intelligenz, Industrie 4.0, Digital Twins, IoT oder für die ersten Schritt im Metaverse … immer sind oder werden Daten die Treiber sein. Die Digitale Transformation bedeutet vor allem eine Veränderung hin zu einem daten-getriebenen Unternehmen. Ein aktueller Artikel von McKinsey (The data-driven enterprise of 2025 vom 28. Januar 2022) zeigt 7 Daten-Anforderungen auf, die es in folgender Form auch im Management einer digitalen Transformation zu berücksichtigen gilt:

Daten müssen so vorliegen, dass sie in jede Entscheidung, Interaktion und jeden Prozess eingebettet werden können.
Daten müssen in Echtzeit verarbeitet und abrufbar sein.
Nutzung flexibler Datenspeicher für einfache Datenintegrationen in Echtzeit.
Im Datenbetriebsmodell werden Daten wie ein Produkt behandelt.
Der Datenmanager steht in direkter Verbindung zur Führungsebene.
Aufbau von unternehmensübergreifenden Daten-Plattformen, um die Zusammenarbeit mit Partnern bei datengesteuerten Projekten zu erleichtern.
Die Datenverwaltung erfolgt weitgehend automatisiert, um Datenschutz, Sicherheit und Ausfallsicherheit zu gewährleisten.

“Das Ziel ist klar, nur weiß man nicht wie es konkret aussehen wird.”

Eine Digitale Transformation ähnelt einem agilen Vorgehen: das Backlog wird gefüllt, aber die Priorisierung kann sich von Zeit zu Zeit (Sprints) ändern. Das heißt konkret: die Absicht ist meist klar, nämlich möglichst viele Abläufe zu digitalisieren oder die Kundeninteraktion auf Digitale Kanäle umzustellen. Aber welche Anwendungen dafür am Ende genutzt werden, welche Abläufe wann umgesetzt sind oder wie weit und wo KI zum Einsatz kommen wird, kann nicht von Beginn an festgelegt werden. Meine praktischen Tipps hierzu:

Gehen Sie iterativ bei der Digitalisierung vor und lernen Sie aus jedem Zyklus.
Legen Sie zu Beginn Ihres Vorhabens die Rahmenbedingungen der Transformation in einer Digital Transformation Strategy fest.
Empfehlenswert ist auch die Ausarbeitung einer Mission und Vision zur Digitalen Transformation. Dies kann jedes Unternehmen unabhängig von Beratern auf der Plattform von ConWISE (kostenlos und unverbindliche Registrierung hier) erstellen.
Legen Sie besonderen Augenmerk auf das Change Management (Veränderungsmanagement) Ihrer Mitarbeiter. Denn welche Arbeitsplätze sich wann und wie verändern werden, kann zu Beginn nicht genau vorhergesehen werden. Die Verunsicherung wächst entsprechend, und sollten frühzeitig begegnet werden (auch dazu helfen die Punkte 2 und 3).

Kein ‘One solution fits all’

Die Digitalisierung ist nicht geprägt von einem einzelnen Big Player. Auch gibt es keine integrierte Lösung wie SAP oder Salesforce. Und falls Ihnen das angeboten wird, dann seien Sie misstrauisch. Die aktuelle Phase der Digitalisierung ist geprägt von einer unzähligen Vielfalt an Lösungen. Täglich kommen Startups auf dem Markt, die neue Innovationen bieten. Tech-Giganten wie Microsoft, Google oder Meta (Facebook) versuchen aus Eigeninteresse möglichst vieles unter einem Hut zu bringen. Interessant ist aber zu beobachten, dass dies meist durch offene Schnittstellen (API’s) geschieht. Und genau darauf sollten Unternehmen achten, dass die Lösungen flexibel eingebunden werden können und entsprechende Schnittstellen bieten.

Sie sollten auch die Möglichkeiten von Cloud-Lösungen nutzen. Damit bleiben Sie flexibel in der Einbindung neuer Applikationen. Die oben genannten Hinweise gelten entsprechend auch für Eigenentwicklungen. Falls Sie dazu externe Partner engagieren wollen, so setzen Sie auf Mikroprojekte, also kleine Projektausschreibungen, die von Zeit zu Zeit verlängert oder erweitert werden. Eigene Lösungen sollten dabei auch nach der Minimum Viable Product (MVP) Philosophie entstehen. Das heißt, primär geht es darum möglichst schnell ein lauffähiges Produkt auf die Beine zu stellen, das dann in Iterationen weiterentwickelt wird.

Neue Anforderungen an Release-Management, Rollouts und DevOps

Die bisher genannten Herausforderungen im Management Digitaler Transformationen führen gleichzeitig zu gravierenden Veränderungen an organisatorischen Abläufen:

Release-Management: die Ausrichtung nach MVPs verkürzt einerseits die Release-Zyklen und steigert andererseits die Anzahl neuer Releases. Gerade bei innovativen Lösungen von Startups kommt es teilweise zu wöchentlichen oder monatlichen Updates. Grundsätzlich können sich diese auch auf andere Lösungen in Ihrem Unternehmen auswirken. Ein flexibles Testkonzept mit einer möglichst hohen Testautomatisierung ist deshalb unausweichlich. Dabei muss vor allem das Thema Datensicherheit und -integrität hohe Priorität eingeräumt werden.
Rollout Management: in einer digitalen Transformation finden Rollouts ständig statt. Es fällt somit eine explizite Rollout-Phase weg. Bei Einführung von KI-Lösungen beispielsweise, wird die Skalierbarkeit auf andere Prozesse im Unternehmen ein entscheidendes Erfolgskriterium im Wettlauf der Digitalisierung sein. Dies liegt daran, dass es sinnvoll ist neue KI-Lösungen erst an einem “Prototyp”-Geschäftsprozess anzuwenden. Sobald dies erfolgreich war, kommt der Wunsch nach Ausweitung auf andere Prozesse unmittelbar auf.
DevOps: Die Definition von DevOps geht auf die Einheiten Development und IT Operations (Betrieb) zurück (Quelle: Wikipedia). Während vergangene IT Projekte entlang eines Wasserfall-Modell die explizite Übergabe von Entwicklung zum Betrieb vorsah, ändert sich dies mit DevOps hin zu einer aktiven Zusammenarbeit während des gesamten Vorhabens. Der Betrieb sollte bereits in die Erstellung der Anforderungen eingebunden sein.

Disruptive Solutions oder der Umgang mit neuen Technologien

Disruptive Solutions stehen im Zusammenhang mit digitalen Transformationen für technologische Lösungen, die das Zeug haben, die Transformation eine neue Richtung zu geben und so Prioritäten und Roadmaps durcheinander wirbeln. Problem ist nur, dass der disruptive Charakter dieser Trends zu Beginn Ihres Aufkommens schwer einschätzbar ist. Aktuelle Beispiele dafür sind Web3 und Metaverse. Beide Technologien wirken sich gravierend auf die Geschäftsprozesse oder gar auf das Geschäftsmodell aus. Mein Tipp: wenn man nicht gerade an der Spitze der Digitalisierung stehen möchte, reicht es ruhig zu bleiben und die Entwicklungen zu beobachten. Je besser Sie die Herausforderungen im Management Digitaler Transformationen kennen und entsprechend agieren, desto schneller sind Sie auch bei der Berücksichtigung möglicher disruptiver Technologien. Dies gilt besonders für hier als erstes beschriebene Herausforderung ein daten-orientiertes Unternehmen zu werden. Ist erst das Datenmanagement optimiert, kann man innerhalb kurzer Zeit auf Entwicklungen im digitalen Zeitalter reagieren ohne Wettbewerbsnachteile zu erleiden.

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