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Ist “digital” nun die Pizza? Oder nur die Salami darauf? Als unkonventioneller Transformations-Koch mit Senior Executive Erfahrung in vier multinationalen Konzernen beantworte ich diese Frage seit jeher. Was ich erlebe, woran ich scheitere und auch was funktioniert, serviere ich hier. Guten Appetit!


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Platz da, ich bin Chief Important Officer!

Dein Startup hat noch keine Kunden. Oder noch nicht so viele. Klassischer Hockeystick, ne? Schon klar. Aber Du hast auf jeden Fall einen Titel …

Kai Schmidhuber, selbst Mehrfachgründer (E-Commerce, Beratung, Verlagswesen, Food)

Wohin ich auch gehe, welche Startups auch immer ich als Investor oder als freundlich-investigativer Interessent treffe, sie alle haben einen CEO, einen CTO, COO, CMO und CPO. Jedes Startup von Berlin bis Bielefeld. Wir sind alle Häuptlinge, das ist sicher.

Woher kommt dieser Bedarf an Titeln?

In einer agilen Welt, in der die Organisationsstrukturen nicht so fest sind wie in den klassischen Corporate-Giganten, gründen die Gründer und Entrepreneurs Silos, bevor sie überhaupt eine Vision haben.

Vielleicht ist es nicht die Schuld des Gründers. Vielleicht ist es ein Problem mit dem altbekannten Venture Capital-Streben. Gründer, die sich weniger um das Produkt kümmern.  Und mehr Augenmerk auf ihr Setup legen und wie sie dieses skalieren können, ohne dass es jemand versaut. Und wenn sie einen Titel haben, der sie wie den Kopf eines Fortune-500-Unternehmens klingen lässt, sind sie sich vielleicht der Bedeutung bewusst, die eine Investition in ihre digitale Bretterbude haben wird. Who knows.

CEO – ein technischer Fehler?

Oder ist es vielleicht ein technisches Problem mit einer alten Excel-Tabelle, die nur drei Zeichen für das Titelfeld akzeptiert? Oder ist diese Tabelle in unseren Köpfen? Ich bin es ja schon gewohnt, dass heutzutage nahezu jede unternehmerische Anstrengung als “Startup” bezeichnet wird.

Nein, du musst nicht der CEO des veganen Shabby-chic-Cafés sein, das du gründest. 

Du brauchst wahrscheinlich auch jetzt noch nicht diese Social Media Strategie, die dir dein guter Freund, aktuell im All-Nighter-Mode bei einer fancy Media-Agentur, wärmstens andrehen will. Mach einfach guten Kaffee. Poste darüber, wenn du willst. Das ist erstmal alles, was du brauchst.

Des Rätsels Lösung ist nah

Hier ist eine einfache Möglichkeit, das Titelproblem schnell zu lösen: 

Beginne doch einfach damit, die Leute dafür verantwortlich zu machen, für was du sie auch eingestellt hast. In der Gastronomie ist das eigentlich sehr klar und schon seit jeher ohne Zweifel. Der Koch ist der Koch und kocht. Der Kellner ist der Kellner und bedient. Die Barfrau ist die Barfrau und schmeißt die Theke. Und Du? Nein, Du bist nicht der CEO. Du bist der Gastgeber.

Mit diesem Mindset klappt es dann auch gleich besser in Punkto Kundenzufriedenheit. Und dann geht auch der Hockeystick steil. Yeah! High Fives!

Achso, bevor Sie es erwähnen, liebe Leserin und lieber Leser. Ja, ich bin selber Chief Digital Officer.Sie haben meinen wunden Punkt gefunden. Aber wie sollte ich mich denn sonst nennen? Lassen Sie mich überlegen…

OK. Der Kunde soll entscheiden.

Also, wenn zum Beispiel während einer Besprechung mal wieder die Technik streikt, der Fernseher nicht angeht oder der Beamer qualmt, schauen alle immer direkt mich an. „Könnte unser IT-affine Digitalmann das mal lösen?“,  heisst es dann aus allen Reihen. 

Das muss es wohl sein.

Kai Schmidhuber, Affiner Digitalmann.

ehem. CDO

In diesem Sinne! 

Gutes Gründen und gute Gründe, wünsche ich.

(Verfasst in einem veganen Cafe. Ich muss jetzt mein Avocadobrot bezahlen. Ob die hier Apple Pay haben? Nein, nur Barzahlung, sagt mir grad der CFO an der verbeulten Geldkassette. Tja. Dann heisst es wohl doch wieder CDO. Chief Dishwashing Officer.

Schulabbrecher erklärt Geheimwissenschaft “Machine Learning”. Geht das?

Früher habe ja ich den Physikunterricht geradezu geliebt. Um ihn zu sabotieren. Der Lehrer machte mit uns physikalische Versuche, und oft musste dann zum Beispiel die Zeit gestoppt werden. Das war meine Rolle. Und ich habe die Zeit immer absichtlich falsch genommen. Physiklehrer: mit den Nerven am Ende. Versuch: missglückt. Man sollte nicht stolz darauf sein.

Analytische Geometrie ist mein Untergang.

Kai Schmidhuber, Schüler wider Willen

Noch weniger stolz bin ich allerdings auf meine mathematischen Fähigkeiten. In der Oberstufe habe ich, anstatt die Klausuraufgaben zu lösen, lieber mal einen Aufsatz verfasst – Titel: „Analytische Geometrie ist mein Untergang“. Ausgerechnet der Matheunterricht soll mir heute dabei helfen, Ihnen das Thema „Machine Learning“ näherzubringen.

Jetzt kommt Ihre Doppelstunde “Machine Learning” – easy!

Also, versetzen Sie sich in alte Zeiten: Holzbank, kippelnder Stuhl, abgelatschter Linoleumboden und der Geruch von feuchten Klamotten nach einer geheimen Raucherpause im Regen hinter der Turnhalle. Ich sehe: Sie haben bereits diesen beseelt-angewiderten Blick. 

Also, los geht’s:

 Beginnen wir mit einer einfachen Erklärung des maschinellen Lernens am Beispiel Mathematikunterricht: Der Lehrer gibt irgendeine Aufgabenstellung vor, die es rechnerisch und logisch zu lösen gilt, und natürlich kommen dann später auch die richtigen Antworten von ihm. So weit, so normal. 



Merke:


  • Die Aufgabenstellung nennt man im Machine-Learning-Kosmos das „Übungsproblem“.
  • Unterschiedliche Übungsprobleme zeichnen sich durch unterschiedliche „Eingabedaten“ aus.

Jetzt nehmen wir einmal meinen persönlichen Worst Case an: Doppelstunde Mathe. Lehrer krank, stattdessen ein topmotivierter Referendar am Start. Und der ballert die Schüler jetzt mit ganz, ganz, ganz vielen Übungsproblemen zu. Und liefert ganz, ganz viele Antworten. Zunächst große Verwirrung: „Was will der Typ?!“ Ganz einfach – der Referendar verlangt von den Schülern, Methoden zur Lösung der Übungsprobleme zu finden, indem sie Muster im Vergleich zwischen den Informationen innerhalb der Probleme und den zugehörigen Antworten erkennen. Denn jedes Übungsproblem kodiert Informationen, die ein Schüler erfassen und sich so eine Antwort zusammenreimen kann. Indem er also die Übungsprobleme miteinander vergleicht, leitet der Schüler aus Gemeinsamkeiten und weiteren Elementen die Antworten ab.

 

Also:

  • Der Referendar ist der „Data Scientist“.
  • Der Schüler ist der „Machine-Learning-Algorithmus“
  • Antworten auf Übungsprobleme werden auch „Labels” genannt.
  • Den Lernprozess können wir als “Training eines Algorithmus” bezeichnen.



Nach Hunderten von Übungsproblemen erwartet der radebrechende Referendar, dass unser exemplarischer Schüler nun in der Lage ist, eine Art Muster zu finden, das er nutzen kann, um das Problem zu lösen. Also testet er den Schüler, beauftragt ihn mit der Prüfung von neuen Fragen und vergleicht die generierten Antworten mit den tatsächlichen Antworten.  Er stellt den Algorithmus damit auf die Probe.  

Die große Auflösung. Ist der Algorithmus genau?



Wenn der Schüler (=Algorithmus) jetzt, wie ich damals, einen emotionalen Aufsatz über sein mathematisches Unvermögen schreibt, haben wir zwar eine Weltsensation – aber der Referendar sein Ziel verfehlt. Denn die Bewertung seiner Genauigkeit gibt ihm ein Maß für die Effektivität sowohl des Schülers als auch der Menge der Übungsprobleme, die ihm gegeben wurden.

 Wir wissen aber auch, dass einzelne Schüler zu unterschiedlichen Lernstilen neigen. 

Ganz ähnlich versucht auch jeder maschinelle Lernalgorithmus auf seine eigene Art und Weise, Muster innerhalb der Eingabedaten zu finden. Diese unterschiedlichen Stile machen Schüler in verschiedenen Fächern individuell besonders kompetent, ebenso wie einige ML-Algorithmen nützlicher und robuster für bestimmte Datentypen sind als andere.

Tja, und das ist erst mal alles, was es über das Thema „Machine Learning“ zu wissen gibt – im Prinzip keine Geheimwissenschaft. Und auch nicht unfassbar schwer. Viel schwerer ist es da schon, die richtigen Übungsprobleme zu finden und deren notwendige Daten. Und dann gemeinsam mit der Fachseite, dem Business, aus einer Idee für einen Algorithmus auch ein funktionierendes Produkt zu entwickeln. 



Die Moral von der Geschicht’: 

Algorithmen sind nichts anderes als schlaue Eliteschüler. 

Kein Eliteschüler

Und ich schreibe weiter Aufsätze. 

So wie den hier.

(Zur Info: Ja, ich habe tatsächlich kein Abitur und die Schule in der dreizehnten Klasse abgebrochen. Ich musste mich um mein Startup kümmern. Erschien mir logisch)

Digitale Transformation – ein kollektives Missverständnis

Wir alle können vom Pizzabäcker um die Ecke und dieser bunten Social Media-Jacke etwas über Digitalisierung lernen. Swipen Sie up.

Kai Schmidhuber, Digitaler Emoji-Unternehmer mit Hang zum Übertreiben

Bevor Sie fragen oder googlen: Nein, die Jacke kann man nicht kaufen. Und Ja, ich habe diese Jacke selbst hergestellt. Und ich trage sie recht häufig zu Beginn meiner Keynote-Speeches. Die Organisatoren sind dann jedes mal kurz versucht, schnell das Bühnenlicht zu löschen und mir das Mikrofon abzudrehen. Ich sehe das Entsetzen in ihren Augen. Aber meine Message wird dann doch recht schnell klar.

Eine bunte Emoji-Jacke macht mich so wenig zum Social Media-Star wie komplizierte Tools und Technologien ein Unternehmen zum digitalen Transformations-Terminator.

Mehr als 50.000 Menschen haben meine Artikel bereits gelesen. Dabei sind die Texte erst seit ein paar Tagen online. Ich habe auch sehr viel Feedback bekommen, unter anderem, dass ich meine Meinung zur “Digitalen Transformation” in Unternehmen doch mal prägnant(er) zusammenfassen möge. Hab’ ich gemacht – “voilà”, wie der Spanier sagt:

 

Digitale Transformation. Was ist das?

Knappe Antwort: ein großes und kollektives Missverständnis

Wieso? Der Begriff „digitale Transformation“ ist zunächst einmal wertend, nicht neutral. Und er führt in der Regel zu schlechten strategischen Entscheidungen. Technologie ist nur ein Element der gesamten digitalen Transformation per se. Wenn es um Digitaltechnik geht, denken wir immer schnell an Technologie, Innovation und Leistungsfähigkeit.

„Digital“ ist das Feuerwerk des modernen Managementmagiers – Hauptsache, wir erzielen ein großes „Bumm!“ und viele schöne Farben. Überall PowerPoint-Poeten. 

Digitale Transformation ist einfach kein Zauberstab. Sie macht nicht per Simsalabim cool und modern oder profitabel und innovativ.

Kai Schmidhuber, Desillusionist

Beispiel von Pizzabäcker Toni

Ich gebe Ihnen ein Beispiel aus meiner Küche. Ich versuche mich seit Jahren daran, einen richtig guten neapolitanischen Pizzateig zu machen. Es braucht eigentlich nur Mehl, Wasser, Hefe und Salz. Jetzt war ich doch wirklich eine Zeitlang der Meinung, dass mir ausschließlich der Erwerb von Technologie, nämlich in Form einer Kitchen Aid, zum perfekten Teig verhelfen könne. Weit gefehlt. Ich hab nämlich einfach mal ein Samstags-Praktikum bei Toni, meinem Italiener um die Eckte gemacht. Und da zugeschaut. Turns out: die machen den Teig in einer alten Holzkiste! Mit Händen.  Vielmehr geht es darum, was mit dem Teig passiert, wenn er fertig geknetet ist. Wie lange man ihn gehen lässt. Nämlich 36 Stunden! Mindestens! Im Kühlschrank. Siehe da: Ich brauche Technologie – aber keinen neuen Kühlschrank. Ich habe ja einen. Nur die Idee, dass ich den Teig da auch mal für eineinhalb Tage reinstellen kann, die fehlte bisher. Ich habe meine Arbeitsweise angepasst. Nicht die Technologie. Schreiben Sie mir, wenn Sie das Rezept wollen.

 

Was ist digitale Transformation denn jetzt?

In Kürze: unvermeidlich.

Ja, „digital“ ist unvermeidlich – aber nicht so sehr in dem Sinne, dass schnell alle möglichen Technologien übernommen werden müssten, sondern in der Erkenntnis, dass sich die Welt an sich verändert hat. In Wirklichkeit ist der technologische Wandel nur ein Werkzeug im Dienste einer größeren Transformation der Gesellschaft. Dabei sollte das Ziel eben nicht sein, stets die neueste Shootingstar-Technologie einzukaufen, sondern sich auf allen internen Ebenen des Unternehmens auf eine gemeinsame Vision zu einigen.

Ob dieser Prozess nun digitale Transformation heißt oder LMAA (für: Lass Mal Anders Agieren), ist piep egal.

Kai Schmidhuber, LMAA-Guru

Mit anderen Worten: Die schrittweise Anpassung an eine andere Arbeitsweise ist gefordert.Das sind die Herausforderungen, vor denen Unternehmen stehen, und sie sind tiefgreifender als eine simple Aktualisierung der jeweils verwendeten Tools.

 Kurz gesagt, die Herausforderung besteht nicht in der Integration des digitalen Werkzeugs, sondern in der Integration des digitalen Konsumenten.

Mein Opa erklärt “AGILE Entwicklung”

Jungchen – deine Omma und ich haben schon immer alles ganz agile developed! Getz’ sach’ mir nich’ Du weißt nicht watt Agility is?  Opa Schmidhuber

Was ist agile Entwicklung wirklich? Opa erklärt.

Landein, landab wird von “Agility” gesprochen. Haben Sie auch schon alle Workshops hinter sich? Und jetzt soll “agil” das nächste Projekt gemanaged werden? Herzlichen Glückwunsch! Willkommen im Club! Falls – und ich sage explizit “FALLS” – es in Ihrem Kopf noch Unklarheiten gibt, was “agile Entwicklung” nun wirklich bedeuten soll, habe ich hier das Richtige für Sie. Mein Opa erklärt es uns. An einem simplen Beispiel. Ein platonischer Dialog.

Kai: Opa, stell dir das vor: Du bist jung, du hast gerade geheiratet. Oma und du, ihr habt den ganzen Sommer über gezeltet. Freie Liebe und so. Aber der Winter naht, und jetzt müsst ihr rechtzeitig ein Haus bauen. Was würdest du tun?

Opa: Ich würde ein kleines Haus bauen, aber mit einem soliden Fundament, damit wir einziehen können, bevor die Kälte kommt. Ein behelfsmäßiges Dach drüber, und – erstmal – fertig.

Kai: Und dann?

Opa: Im nächsten Sommer würde ich dann einen Ausbau vornehmen und ein vernünftiges Dach installieren. Im Sommer darauf würde ich vielleicht eine Veranda bauen. Etwas später würde ich vielleicht noch eine Etage einziehen. Ich würde gemeinsam mit deiner Omma entscheiden, was ich zuerst tun soll und was als Nächstes. Wie immer… (Opa verdreht die Augen).

Kai: Gut gemacht, Opa! Daraus lernen wir, was das in „Agil“ übersetzt bedeutet:

  • Das Haus ist unser „Produkt“.
  • Das erste kleine Haus ist unser MVP („Minimum Viable Product“), das minimal tragfähige Produkt.
  • Opa ist der „Product Owner“. Er kümmert sich darum, wie das Haus aussehen wird.
  • Oma ist ein „Stakeholder“. Ihre Meinung zählt, denn sie muss im Haus leben.
  • Die Liste des geplanten Ausbaus (Veranda, weiteres Stockwerk, festes Dach und was auch immer sonst noch gebaut werden soll) ist das „Backlog“.

Kai: Jetzt sag mir, Opa, wie würdest du dein Haus bauen?

Opa: Nun, ich selbst habe zwei linke Hände, ich würde also weiter in meinem eigentlichen Beruf arbeiten. Aber ich würde zwei lokale Handwerker, Hans und Franz, beauftragen, für mich zu arbeiten. Und ich bitte meine nette Nachbarin, als “Vermittlerin“ zwischen den beiden zu agieren. Quasi ganz unabhängig und objektiv.

Wir übersetzen:

  • Hans und Franz sind das „Entwicklerteam“.
  • Die Nachbarin ist ein „Scrum Master“. Ihre Hauptaufgabe ist es, den Teamgeist zu erhalten.

Kai: Aber Opa, wie würdest du sicherstellen, dass sie alles gut machen? Und dass das Baumaterial nicht ausgeht?

Opa: Am Anfang jeder Woche würde ich besprechen, was für die nächsten 1–2 Wochen gekauft werden muss. Am Morgen, bevor ich zur Arbeit gehe, trinke ich vielleicht einfach einen Kaffee mit dem Nachbarn. Wir würden uns dann genau ansehen, was fertig ist und was noch gebaut werden muss.

Merke:

  • Opas Diskussion zu Beginn jeder Woche ist eine „Sprint-Planung“.
  • Der Morgenkaffee ist ein „Stand-up“.

Ähm … Das Wichtigste haben wir aber bisher vergessen.

Ich frag’ Opa schnell: Aber was ist mit Oma? Sie wäre wahrscheinlich auch daran interessiert, am Bau des Hauses mitzuwirken?

Opa: Ich würde sie alle zwei Wochen mitnehmen. Nur für den Fall, dass etwas schiefgeht.

Aha!

  • Jeder zweiwöchentliche Tag vor dem Besuch von Oma entspricht der Länge eines „Sprints“.
  • Wenn Oma mitkommt, ist es eine Sprint-Review (Tipp von Opa: den Sprint immer so planen, dass Oma was zu sehen bekommt. Ansonsten Blumen kaufen).
  • Ihre Einweihungsparty ist die „Produkteinführung“, der Launch.

Letzte Frage: Opa, was würdest du tun, wenn du genug Geld und Zeit hättest, um sofort ein großes, solides Haus zu bauen?

Opa: Ich würde mich dann nicht mit einem kleinen Haus beschäftigen und einfach eine große Baufirma beauftragen, ein umzugsfertiges Haus für mich zu bauen. Wir würden uns auf einen Plan einigen und eine Vereinbarung treffen. Ich würde die Baustelle mehrmals besuchen, um zu sehen, wie die Arbeit läuft, aber eher aus Neugier, denn die Baufirma würde definitiv alles nach Plan bauen.

(An dieser Stelle lache ich in mich hinein – der geneigte Leser wird wissen, wieso.)

Kai: Aber der sofortige Bau eines großen Hauses würde viel mehr Zeit in Anspruch nehmen. Dann könntest du bis September nicht einziehen!

Opa: Nun, ich würde lieber sechs Monate warten, aber ein solides, zweistöckiges Haus haben, in das ich einziehen kann. Am Ende des Tages würde ich tatsächlich viel sparen: Ich würde meine Ressourcen nicht mit der Investition in eine temporäre Überdachung verschwenden, sondern von Anfang an ein solides Dach haben.

MASTERFRAGE, Opa: Was wäre, wenn du dir aber nicht sicher wärst, ob ihr überhaupt in einem riesigen Haus – an dieser Stelle und genau in dieser Größe – wohnen wollt?

Opa: Dann würde ich wahrscheinlich zuerst ein kleines Haus bauen. Ich will nicht lange warten und viel Geld für etwas ausgeben, das ich vielleicht nicht wirklich brauche.

Ende.