Veränderungen sind für Organisationen lebenswichtig, dennoch sind Veränderungsprozesse mit Herausforderungen behaftet. Insbesondere die digitale Transformation schreitet voran und stellt bestehende Geschäftsmodelle auf den Kopf. Während der Fokus oft auf der digitalen Transformation liegt, also der Frage «Wie meistern wir den digitalen Wandel?», ist über das Thema «digital transformieren» d. h. also «Wie können digitale Innovationen die Transformation unterstützen?», bislang weniger bekannt.
Status quo: Digitale Innovationen und Change
Digitale Innovationen, d. h. Produkte oder Prozesse, die als neu und signifikant anders wahrgenommen und durch digitale Technologien ermöglicht werden, verändern die Arbeitswelt. Deshalb ist es nicht verwunderlich, dass Organisationen begonnen haben, mit Digitalen Innovationen für Organisationalen Wandel (DIOW) zu experimentieren (siehe auch Zeitschrift OrganisationsEntwicklung 2/2020 zu «Smarter Wandel»). Diese DIOW kommen in unterschiedlichsten Formen und reichen vom Einsatz sozialer Medien über Gamification bis zu datengetriebenem Monitoring. Das Interesse an DIOW ist an der wachsenden Zahl an Beratungsfirmen und Startups in diesem Bereich abzulesen. Ziel ist es, Wandel digitalgestützt zu begleiten, um wichtige Stellhebel wie Beteiligung, Befähigung und Kommunikation wirksamer zu gestalten.
Der aktuelle Stand der Forschung zeigt, dass über den Einsatz von DIOW unzureichende Erkenntnisse vorliegen. So ist u. a. unklar, welche Merkmale der Gestaltung und des Einsatzes von DIOW besonders erfolgsversprechend sind, welche Voraussetzungen die Akzeptanz der Stakeholder beeinflussen oder wie der Beitrag von DIOW für den Veränderungserfolg aussehen und gemessen werden kann. Für Organisationen stellen sich auch Fragen, die über die reine Wirksamkeit hinausgehen: Sie müssen in regulierten Umwelten mit widersprüchlichen Interessen umgehen. Fragen zu Datenschutz und Mitbestimmung sind in digitalen Arbeitswelten ebenso zu berücksichtigen wie Diversität und Gleichstellung. Das heißt, dass neben den – v. a. von den Anbietern – angepriesenen Chancen, auch die Risiken adressiert werden müssen (Kanitz & Gonzalez, 2021).
Typen digitaler Innovationen für organisationalen Wandel
Doch wie sehen diese DIOW konkret aus? Zum einen lassen sich DIOW aus einer Technologieperspektive betrachten. Hier geht es darum, welche Funktionen DIOW aufweisen. In diesem Beitrag unterscheiden wir drei Kategorien. Erstens sehen wir zunehmend den Einsatz von digitalgestützten Beteiligungs- und Dialogformaten, um die Initiierung inklusiver zu gestalten. Zweitens betrachten wir digital personalisierte Nudges und Boosts, um die Mobilisierung mittels maßgeschneiderter Interventionen voranzutreiben. Drittens beobachten wir den Einsatz von datengetriebenem Echtzeit-Monitoring, um durch automatisierte Analysen eine flexible Anpassung der Maßnahmen während der Umsetzung zu ermöglichen. Abbildung 1 fasst die Kategorien, Beschreibungen und Beispiele zusammen.
Aus einer Aufgabenperspektive – d. h. in welcher Phase DIOW zu welchem Zweck eingesetzt werden – rückt zum anderen die Gestaltung des Prozesses in dem Mittelpunkt. Die Forschung hat verschiedene Faktoren identifiziert, die im Zusammenspiel die Veränderung ermöglichen und stellt dabei den «Faktor Mensch» als entscheidend heraus. Genau hier setzen DIOW an und bieten Chancen auf drei Ebenen:
1. Inklusion: breite und tiefe Involvierung vieler Stakeholder um die Qualität und den Buy-in der Betroffenen zu stärken
2. Individualisierung: individuell maßgeschneiderte, aber skalierbare Kommunikation und Befähigung der Betroffenen
3. Anpassungsfähigkeit: zielgenaues Nachsteuern eines datengetriebenen Veränderungsprozesses auf Basis zeitnaher Rückkopplung zwischen Führungskräften und Beschäftigten
Im Folgenden bringen wir die Aufgaben- und Technologieperspektive zusammen und erläutern Chancen und Risiken beim Einsatz von DIOW. Abbildung 2 fasst die wesentlichen Punkte zusammen.
Digitale Innovationen in der Initiierung: Inklusiv durch breite und tiefe Involvierung
Vor allem digitalgestützte Beteiligungs- und Dialogformate bieten Möglichkeiten, um Veränderungsprozesse inklusiver zu machen. Durch soziale Netzwerke, Blogs oder Wikis können Stakeholder am Diskurs über Veränderung teilnehmen («Demokratischer Wandel»).
Chancen. Die aktive Involvierung ist ein etablierter Stellhebel im Change Management, um die inhaltliche Qualität von Initiativen zu steigern und die Akzeptanz der Betroffenen zu stärken. Allerdings ist die Involvierung von Stakeholdern mit gegensätzlichen Interessen über längere Zeiträume kompliziert und aufwendig. DIOW bieten hier neue Chancen und finden zunehmend Anwendung in Unternehmen aber auch im öffentlichen Raum (z. B. Bürgerbeteiligung in Veränderungsprozessen in Städten, siehe Trénel, 2020). Zunächst erlauben DIOW die Möglichkeit, die Breite der Involvierung zu erhöhen und eine größere Anzahl von Stakeholdern einzubinden. So hat IBM bereits in den 2000ern virtuelle «Jams» durchgeführt. Hierbei wurden Mitarbeiter*innen aufgefordert, ihre Meinungen und Vorschläge zu einer Initiative in einer virtuellen Community zu teilen. Nach vielen tausenden Kommentaren, wurden diese mit automatisierten Textanalysen ausgewertet, um das Stimmungsbild und die wesentlichen Themen zu identifizieren. Die Kernergebnisse flossen in die Überarbeitung der Initiative ein. Andere Beispiele zeigen, wie interne soziale Netzwerke den direkten und ungefilterten Austausch über Hierarchiegrenzen oder Organisationsbereiche hinweg ermöglichen. Ziel ist es, eine große Anzahl von Stakeholdern einzubeziehen und diverse Stimmen einzufangen.
Darüber hinaus fördern DIOW die Tiefe der Involvierung. Involvierungsmaßnahmen unterscheiden sich in der Qualität des Austauschs und können eher fokussiert, einseitig-informativ (z. B. anonyme Befragungen) oder offen, dialogorientiert sein (z. B. Open Space Workshop). Beispielsweise experimentieren Organisationen mit DIOW, die digitalgestützt Dialogprozesse in Kulturveränderungen anstoßen, strukturieren und auswerten. Dabei machen Teilnehmer*innen über mehrere Phasen Angaben über eine App (z. B. zu Unternehmenswerten) und diskutieren im Anschluss die aggregierten Ergebnisse im eigenen Team, um einvernehmlich neue Eingaben in der Gruppe vorzunehmen. Dieser iterative Prozess wird durch digitale Impulse wie Kurzvorträge oder Übungen begleitet. Dadurch können viele Betroffene über einen längeren Zeitraum tiefgreifend eingebunden und gleichzeitig ein kollektiver Reflexionsprozess angestoßen werden. Zusätzlich entstehen wertvolle Daten, die für die Diagnose von Kulturfacetten in der Organisation, aber auch für die Ableitung von Maßnahmen genutzt werden können.
Risiken. Die Nutzung sozialer Medien kann einen gewissen Grad an Kontrollverlust über die entstehenden Inhalte bedeuten. Es ist möglich, dass die generierten Ideen im sozialen Netzwerk nicht konform mit der Ausrichtung sind, die die Initiator*innen im Kopf hatten. Darüber hinaus können in sozialen Netzwerken negative Dynamiken entstehen. Durch die transparenten Interaktionen kann die rasche Verbreitung negative Ressentiments oder Widerstände bezüglich der Veränderung stärken. Führungskräfte haben nur eingeschränkte Möglichkeiten, Einfluss auf die Netzwerkdynamiken zu nehmen. Entsprechend ist eine professionelle Moderation der digitalen Beteiligungsformate essenziell (Groß & Hardwig, 2020). Darüber hinaus können DIOW überhöhte und teils unrealistische Erwartungen hinsichtlich der Berücksichtigung des Inputs hervorrufen. Beispielsweise können diese die Erwartung schüren, dass der Input sich direkt und sichtbar in den Inhalten oder Entscheidungen niederschlägt.
Ist das wie oft in der Praxis – aus guten Gründen – nicht der Fall, kann dies zu Frustration und Gleichgültigkeit führen und die Bereitschaft untergraben, sich erneut einzubringen. Gerade bei digitalgestützten Beteiligungsformaten, die für die Initiator*innen ressourcenschonender anzuwenden sind als analoge Formate, kann schnell der Eindruck von Pseudo-Beteiligung entstehen. Damit ist gemeint, dass Beteiligung nur simuliert wird, ohne wirklich Mitsprache an Inhalten und Entscheidungen zu gewähren.
Digitale Innovationen in der Mobilisierung: Individualisiert und zielgenau befähigen
Personalisierte Nudges und Boosts, die die unterschiedlichen Bedürfnisse der Betroffenen berücksichtigen, eröffnen neue Perspektiven. Während Nudges, d. h. personalisierte Handlungsimpulse, eine Verhaltensänderung initiieren sollen (z. B. individuelle Push Nachrichten sich im nächsten Meeting stärker einzubringen), fokussieren Boosts die Förderung der persönlichen Entscheidungs- und Handlungskompetenz (z. B. Erklärvideo zum Hintergrund der Reorganisation) der Beteiligten (Hertwig & Grüne-Yanoff, 2017).
Chancen. Standardisierte Change Management Ansätze, die die unterschiedlichen Bedürfnisse der Mitarbeiter*innen nicht ausreichend berücksichtigen, gelten als wenig erfolgsversprechend. Daten ermöglichen die Individualisierung von Interventionen, um damit der Diversität der Stakeholder besser gerecht zu werden. Hierbei werden Daten zu individuellen Charakteristika genutzt, um zielgruppenspezifische Interventionen zu generieren. Durch Clusteranalysen können unterschiedliche Typen identifiziert (z. B. Skeptiker vs. Early Adopter) und im Anschluss mit orchestrierten Interventionsbündeln adressiert werden. So erhält jede*r Beteiligte auf die jeweiligen Bedürfnisse zugeschnittene Handlungsimpulse. Aus der Perspektive von Führungskräften können damit Interventionen auf bestimmte Zielgruppen in Bezug auf Inhalt und Timing angepasst werden (z. B. Vorwissen, Abteilungszugehörigkeit). Ein weiterer Vorteil ist die leichtere Skalierbarkeit der DIOW. Diese lassen sich auf viele Tausende von Betroffenen über Landesgrenzen und Hierarchieebenen hinweg anwenden und erlauben damit eine skalierbare Individualisierung. Zum Beispiel nutzen einige Organisationen spezielle Change-Applikationen, die auf den Smartphones der Betroffenen installiert werden und damit jederzeit verfügbar sind (DiLeonardo et al., 2020). Über diese Apps werden kurze Befragungen bereitgestellt (z. B. zur Veränderungseinstellung), um relevante Daten zu sammeln. Eine Person, die von der Veränderung bereits überzeugt ist, kann dann andere Kommunikationsmaßnahmen über die Applikation empfohlen bekommen (z. B. Video zur Change Roadmap), als eine Person, die z. B. die Hintergründe der Initiative noch gar nicht kennt. Es geht also darum, die Passung zwischen Interventionen und Bedürfnissen der Empfänger*innen zu erhöhen und damit die Wirksamkeit zu steigern.
«Personalisierte Nudges und Boosts eröffnen neue Perspektiven.»
Risiken. Bei solchen digital personalisierten Interventionen ist zum einen unklar, wer genau und warum die Zielgrößen (z. B. Effizienz, Wohlbefinden, Verständnis) solcher Interventionen festlegt und das Optimum für die Empfehlungen bestimmt. Die Wirkung solcher Interventionen ist zudem kontextsensitiv und kann je nach Art der Veränderung variieren. Ob personalisierte Nudges im Change die erwünschte Wirkung erzielen können, ist bisher wenig erforscht. Deshalb muss die Entwicklung solcher Interventionen gut vorbereitet und getestet werden. Zum anderen bleibt der Datenschutz eine Herausforderung. Da personalisierte Interventionen auf Basis von Daten generiert werden, brauchen wir evidenzbasierte Typologien, auf welche die Interventionen zugeschnitten werden können. Was sind sinnvolle Indikatoren, die in die Typologien-Bildung einfließen können und dürfen? Die besten Daten, um Interventionen zu individualisieren, sind häufig personenbezogene Daten. Entsprechend muss deren Verarbeitung die Datenschutzverordnungen erfüllen und die Zustimmung zur Verarbeitung eingeholt werden. Das wiederum kann zu Ablehnung der App (Laumer et al., 2016) führen. Eine erfolgreiche Mobilisierung ist folglich erschwert.
Die Frage ist demnach, unter welchen Umständen Mitarbeiter*innen bereit sind, solche Daten zu teilen. Ansätze zur Pseudonymisierung können sinnvoll sein, um die Datenqualität hochzuhalten und Datenschutz zu gewährleisten. Zudem können die Konsequenzen der Differenzierung ein Risiko sein, da einige Personengruppen durch die automatisierten Prozesse bestimmte Interventionen nicht erhalten, auf die andere Gruppen Zugriff haben. So kann die Bereitstellung von individualisierten Trainings unter den Mitarbeitet*innen zu einer wahrgenommenen Ungerechtigkeit führen. Diese möglicherweise als Sonderbehandlung empfundenen Interventionen können zu Unsicherheit und Misstrauen führen, was letztlich den Erfolg der Veränderung gefährdet. Darüber hinaus stellt sich die Frage, was mit Konsens und Commitment in einer Gruppe passiert, wenn viele Individuen eine unterschiedliche Reise durch die Veränderung erleben. Die Interventionen können zwar individuell wirken, aber kollektiv die Abweichung in Wahrnehmungen und Meinungen in einer Gruppe stärken.
Digitale Innovationen in der Umsetzung: Maßnahmen evidenzbasiert und dynamisch anpassen
Datengetriebenes Echtzeit-Monitoring von Veränderungsprozessen umfasst den Einsatz von Anwendungen, die Kurzbefragungen – sogenannte change readiness checks – für Betroffene bereitstellen, die erhobenen Daten dann automatisch und gemeinsam mit zusätzlich eingespeisten Daten (z. B. Personaldaten) auswerten und schließlich in Dashboards aufbereiten.
Chancen. Starre Veränderungspläne, die wenig Raum für Anpassung und flexibles Agieren lassen, gelten als überholt. Hier versprechen DIOW mehr Beweglichkeit: Erstens ermöglicht ein Monitoring den Verantwortlichen ein evidenzbasiertes, zielgenaues und flexibles Nachsteuern der Veränderung. Veraltete Monitoring-Ansätze liefern die Auswertungen meist zeitverzögert oder aufgrund händischer Analyseprozesse auch teils fehlerbehaftet. Mit neuen Lösungen können Ergebnisse aus validierten Kurzbefragungen von repräsentativen Stichproben automatisch und in Echtzeit in übersichtlichen Dashboards dargestellt werden. Diese visualisieren Ergebnisse zu wichtigen Treibern von Veränderungserfolg (z. B. Informationsqualität und Commitment) über unterschiedliche Gruppen (z. B. Abteilungen oder Hierarchieebenen) hinweg. So können Ausreißer identifiziert und sinnvolle Maßnahmen abgeleitet werden. Diese Auswertungen können durch automatisierte Textanalysen von offenen Antwortfeldern und unstrukturierten Daten aus den internen sozialen Medien angereichert werden. Folglich kann schnell tiefgreifender erörtert werden, welche Themen bestimmte Gruppen besonders bewegen. Zweitens ermöglichen solche Monitoring DIOW schnelle Reaktionen und Adaptionen durch zeitnahe Rückkopplung zwischen Verantwortlichen und Betroffenen. Verantwortliche können sich mit den Dashboards schnell einen guten Überblick über die Veränderungsbereitschaft in der Organisation verschaffen und zeitnah Maßnahmen ableiten. Ein Quick-Win ist häufig, dass bestimmte Ergebnisse mit den Betroffenen automatisch direkt geteilt werden können (z. B. Zugriff auf Teile der Dashboards) und damit effizient Transparenz hergestellt wird. Darüber hinaus können über die Ergebnisse evidenzbasiert Prioritäten bestimmt und direkt angegangen werden.
Risiken. Die oben angesprochenen Herausforderungen zum Datenschutz kommen auch hier deutlich zum Tragen. Effekte sozialer Erwünschtheit und strategischen Antwortverhaltens beeinflussen die Datenqualität und kommen erschwerend hinzu. Außerdem ist aus Sicht der Mitarbeiter*innen jede Befragung nicht nur eine neutrale Messung des Status Quo, sondern in sich selbst eine Intervention, die eine Signalwirkung mit unerwarteten Konsequenzen haben kann. Die geringen Nutzungskosten von digitaler Befragungssoftware können dazu führen, dass Führungskräfte in immer kürzeren Zyklen Daten sammeln – der Versuch, jede Entscheidung abzusichern – sodass Mitarbeiter*innen befragungsmüde werden. Darüber hinaus kann sich auf Seiten der Betroffenen schnell das Gefühl von Überwachung einstellen und zu neuen Widerständen führen. Der Eindruck, per Knopfdruck kontrollierbar zu sein, kann eine ablehnende Haltung auslösen, wodurch schlussendlich die erfolgreiche Veränderungsumsetzung gefährdet wird.
Aber auch aus Perspektive der Verantwortlichen kann der Einsatz von Monitoring-DIOW zu Überforderung führen. Zunächst wird die notwendige Daten- und Analysekompetenz häufig unterschätzt.
Es ist wichtig, die fachgemäßen analytischen Fragen zu stellen, die Daten im Kontext richtig zu interpretieren und daraus die geeigneten Schlussfolgerungen abzuleiten. Ein grundlegendes Verständnis von deskriptiven, aber auch komplexeren Zusammenhangs- (z. B. Regressionsverfahren) oder Clusteranalysen (z. B. latente Klassenanalysen) ist hierfür essenziell.
Das bedeutet, dass diese Datenkompetenzen innerhalb des Change Teams vorhanden sein sollten. Auch die Formulierung und Operationalisierung sinnvoller statt unbewusst lenkender Fragen, stellt eine nicht zu unterschätzende Herausforderung dar. Eine gute Validierung von Befragungsinstrumenten ist wesentlich für die Aussagekraft der gesammelten Daten. Außerdem führen solche Anwendungen dazu, dass das Feedback von Betroffenen kontinuierlich von den Verantwortlichen aufgenommen und adressiert werden muss. Gegeben den Reaktionen, die bestimmte Veränderungsvorhaben hervorrufen können, erfordert der Umgang mit emotional-negativem Feedback über digitale Kanäle auch starke emotional-soziale Kompetenz, um mit diesen Emotionen zu arbeiten und angemessen zu reagieren.
Weitere übergreifende Herausforderungen
Egal um welche Konstellation der oben skizzierten Aufgaben- und Technologieansätze es bei DIOW geht, kommen weitere Herausforderungen hinzu. So besteht bei einem technokratisch missverstandenen DIOW-Einsatz immer die Gefahr, die Komplexität und widersprüchliche Dynamik realer Change Prozesse hinter einer letztlich immer vereinfachenden Reduktion auf wenige Indikatoren (z. B. durch die Auswahl der KPI im Monitoring) aus dem Auge zu verlieren. Das gilt insbesondere für grundsätzlich schwer zu objektivierende Aspekte wie informelle Beziehungen oder Erfahrungswissen, deren Relevanz u. a. für Veränderungsprozesse (Pfeiffer, 2020) belegt ist. Dies gilt umso mehr für die gerade bei KI-Managementanwendungen (z. B. predictive maintenance) häufig unterschätzten, komplexen Wechselbeziehungen zwischen IT-Systemen und organisationaler Ebene in Veränderungsprozessen.
Zusammenfassung
Veränderungen in Organisationen sind eine Herausforderung. Wie wirksam DIOW dabei unterstützen können, ist eine offene Frage. Viele etablierte Methoden im Change Management bleiben voraussichtlich bestehen. Ebenso bleibt der Fokus auf dem Menschen essenziell für erfolgreichen Wandel. Allerdings bieten DIOW neue Chancen, indem sie Veränderungsprozessen neue Impulse geben sowie die Möglichkeiten von Inklusion, Individualisierung und Anpassungsfähigkeit im Change selbst verändern. Das heißt aber, dass neben Chancen, auch die Risiken ausreichend adressiert werden müssen, um den Effekt von DIOW ganzheitlich abschätzen zu können. Potenzielle Risiken fokussieren z. B. die Möglichkeit der Kontrolle, ethische und datenschutzrechtliche Bedenken sowie die potenzielle Überforderung der Anwender durch Datenflut und technisches Knowhow. Die Diskrepanz zwischen meist positiven Schilderungen der Praxis und fundierten Erkenntnissen motiviert den Diskussionsbedarf. In einem interdisziplinären Projekt gefördert durch das Bayerische Forschungsinstitut für Digitale Transformation (bidt, 2022) gehen wir diesen Fragestellungen nach. Damit möchten wir den Diskurs über einen wichtigen Themenbereich anstoßen, der voraussichtlich die Zukunft des Change Managements prägen wird.
Prof. Dr. Rouven Kanitz
Assistant Professor of Organizational Change Rotterdam School of Management, Erasmus University
Saskia Hasreiter
Wiss. Mitarbeiterin und Doktorandin, Institut für Leadership und Organisation, Ludwig-Maximilians-Universität München
Dieser Beitrag entstand in enger Zusammenarbeit mit Prof. Dr. Martin Högl, LMU München; Prof. Dr. Sven Laumer, Prof. Dr. Sabine Pfeiffer, Bastian Brechtelsbauer und Dr. Katja Schönian, alle FAU Erlangen-Nürnberg.
Literatur:
• bidt – Bayerisches Forschungsinstitut für Digitale Transformation (2022). Transforming digitally: Digitale Innovationen zur erfolgreichen Gestaltung des organisationalen Wandels.
https://www.bidt.digital/forschungsprojekt-diow/
• DiLeonardo, A., Mendelsohn, D., Selvam, N. & Wood, A. (2020). Personalizing change management in the smartphone era. McKinsey Quarterly, May.
https://zoe-online.org/change-smartphone-era
• Groß, S. & Hardwig, T. (2020). Über den Wolken: Moderation im virtuellen Raum. Zeitschrift OrganisationsEntwicklung, Heft 2/2020.
• Hertwig, R. & Grüne-Yanoff, T. (2017). Nudging and boosting: Steering or empowering good decisions. Perspectives on Psychological Science.
• Kanitz, R. & Gonzalez, K. (2021). Are we stuck in the predigital age? Embracing technology-mediated change management in organizational change research. The Journal of Applied Behavioral Science.
• Laumer, S., Maier, C., Eckhardt, A. & Weitzel, T. (2016). User personality and resistance to man-datory information systems: A theoretical model and empirical test of dispositional resistance to change. Journal of Information Technology.
• Pfeiffer, S. (2020). Kontext und KI: Zum Potenzial der Beschäftigten für Künstliche Intelligenz und Machine-Learning. HMD – Praxis der Wirtschaftsinformatik.
• Trénel, M. (2020). Mitsprache digital: Lebendige Bürgerbeteiligung in Veränderungsprozessen am Beispiel der Stadt Zürich. Zeitschrift OrganisationsEntwicklung, Heft 2/2020.
