Kostendruck versus Digitalisierung

CIOs üben 2020 den Spagat

06.12.2019
Von  , und


Hans Peter Buse ist Director Restructuring bei A.T. Kearney.


Felix Kreichgauer ist Principal Digital Transformation bei A.T. Kearney.
Associate Digital Transformation A.T. Kearney
Im neuen Jahr kämpfen CIOs mehr denn je mit gegenläufigen Anforderungen. Sie müssen bestehende IT-Strukturen effizienter ausrichten und zugleich digitale Innovationen vorantreiben.

Wegen der sich eintrübenden Konjunktur sehen sich CIOs und IT-Manager derzeit mit zwei zentralen Herausforderungen konfrontiert: Der Druck, die IT-Kosten zu senken bleibt hoch und die IT-Funktion ist häufig Bestandteil von Kostensenkungsprogrammen. Gleichzeitig muss die IT digitale Initiativen unterstützen und durch die Einführung innovativer Technologien neue Geschäftsfähigkeiten und -modelle ermöglichen. Allerdings stehen auch diese Initiativen inzwischen häufig unter hohem Rechtfertigungsdruck und müssen beweisen, dass sie tatsächlich einen messbaren und nachhaltigen Wert schaffen.

Die Herausforderungen für CIOs werden 2020 noch vielfältiger.
Die Herausforderungen für CIOs werden 2020 noch vielfältiger.
Foto: FrankHH - shutterstock.com

Obgleich diese Anforderungen nicht neu sind und sich beispielsweise in Gartners Konzept der bimodalen IT oder dem Schlagwort der IT der zwei Geschwindigkeiten widerspiegeln, haben viele Unternehmen noch keine befriedigende Antwort gefunden. Die Gründung einer separaten Digital- oder IT-Einheit für die Bearbeitung von Innovationsthemen allein reicht nicht aus, um eine ausgewogene Erfüllung der gegenläufigen Anforderungen zu sichern.

Diese Gleichzeitigkeit und Gleichgewichtung der Optimierung bestehender IT-Strukturen und der Förderung von Digital- und IT-Innovationen- inzwischen auch unter dem Schlagwort 'Ambidextrie' diskutiert - ist es, die CIOs im Jahr 2020 besonders bewegen wird.

Auf der Liste der wichtigen Themen in 2020 steht für den CIO vieles: Die Stärkung des Wertbeitrags der IT, das Nutzen vielfältiger Cloud-Dienste und neuer Integrationsarchitekturen, oft in Verbindung mit Initiativen zur Transformation von Legacy-IT-Landschaften, aber auch die Ausweitung von KI-Anwendungen. Darüber hinaus gilt es, Kunden durch die Gestaltung der Customer Experience ein besonderes 'Wow-Erlebnis' zu verschaffen, Potenziale aus der Konvergenz von IT und operativer Technologie zu identifizieren und diese in Verbindung zu setzen mit Anstrengungen, mehr Wert aus dem Datenpool des Unternehmens zu generieren.

Gleichzeitig müssen CIOs den steigenden Informationssicherheits- und Datenschutzanforderungen durch weitere Automatisierung, auch unter Nutzung von KI, begegnen. All dies erfordert in vielen Fällen eine Anpassung des IT-Operating-Modells.

Vier wesentliche Trends werden im Folgenden genauer beleuchtet:

  • Unternehmen werden verstärkt bis dato nicht ausreichend genutzte Datenschätze für primäre Wertschöpfungsprozesse, die Entscheidungsfindung sowie neue Serviceangebote heben.

  • Hierauf aufsetzend werden KI-basierende Anwendungen Optimierungen in der primären Wertschöpfung vorantreiben.

  • Ein wesentliches Element dieses Szenarios ist die Flexibilisierung der IT-Landschaft, insbesondere die weitere Transformation von Legacy-Systemen. Ein Dauerbrenner auf der CIO Agenda seit Jahren!

  • Abschließend lässt sich der Trend hin zu neuen IT-Operating-Modellen identifizieren - Business und IT wachsen zusammen.

Digitale Werte in Daten: Potenziale heben durch intelligente Datenanalysen

Unternehmen investieren in intelligente Datenanalysen, um sich Wettbewerbsvorteile zu verschaffen. Jedoch ist bereits die Identifikation von in den Unternehmen verteilten Daten häufig eine große Herausforderung. Mit zunehmender Digitalisierung entstehen in nahezu jedem Prozess wertvolle Daten, doch nur selten werden sie ausreichend genutzt. So erlaubt beispielsweise die intelligente Verknüpfung von Einkaufsexpertise und Analytics-Fähigkeiten spezifische Analysen der Preise und Spezifikationen von Komponenten werden.

Die automatisierte Kalkulation von Differenzen zwischen tatsächlich gezahltem Preis und durch Regression abgeleitetem Preis (basierend auf der den Preis beeinflussenden technischen Spezifikationen) weist signifikante Kostensparpotenziale für anstehende Lieferantenverhandlungen aus. Die erfolgreiche Umsetzung derartiger Anwendungsfälle ist stark abhängig vom Reifegrad der Analysekompetenz in den Geschäftsfunktionen, dem zugrunde liegenden Operating-Modell und der Investitionsbereitschaft.

Die diesjährige Studie von A.T. Kearney zum Analytics Impact Index zeigt, dass die führenden Analytics-Nutzer (nur sechs Prozent der von uns befragten Unternehmen) bis zu 83 Prozent mehr Gewinn erzielen als die Nachzügler. Eine strategische und somit zielgerichtete Investition in die Nutzung der Datenpools in Funktionsbereichen wie der Beschaffung versprecht eine Steigerung des Return-on-Investment um bis zu 24 Prozent

KI in der Wertschöpfung als zentraler Bestandteil von Produkt und Produktentwicklung

Erfolgreiche Transformationen mittels künstlicher Intelligenz beginnen mit einer visionären Führung. Unternehmen, die hier besonders fortgeschritten sind, werden von weitsichtigen, aber pragmatischen Führungskräften geleitet, die kognitive Technologien als Teil einer Produktstrategie einsetzen, um die nächste Evolutionswelle zu bewältigen. Unbeeindruckt vom Risiko des Scheiterns sind diese Führungskräfte bereit, große Wetten auf die Zukunft zu platzieren. Auf praktischer Ebene verfügen sie über große und wachsende Datenspeicher, ausgefeilte Algorithmen und umfangreiche Verarbeitungsmöglichkeiten, gepaart mit einem unternehmerischen Geist, um die Herausforderung der KI anzugehen.

Anwendungen mit künstlicher Intelligenz finden dabei immer stärkere Verbreitung im Produkt- und Produktentwicklungsbereich. Die Rede ist oft auch von einer KI-First-Strategie, wie man sie von Google, Amazon und Co. kennt. KI-First-Produkte sind Apps und Software-Services, die maschinelles Lernen einsetzen, um ihre Benutzer zu informieren und zu unterstützen. Natürlich geht diese Definition über das Hinzufügen einiger "KI-Features" zu einem alten Softwareprodukt hinaus.

Vielmehr impliziert es ein Neudefinieren des Angebots und die Gestaltung von UX im Hinblick auf die Möglichkeiten der KI. Diese ist von Anfang an ein wichtiger Treiber des Designs, anstatt nur später zur Produkt-Roadmap hinzugefügt zu werden. Prominente Beispiele sind Amazon.com (Produktempfehlungen), Uber/Lyft (Preisberechnung und Routenplanung), Mercedes MBUX (Kommunikation) und Amazon Go Store (Kunde/Artikel-Zuordnung), bei denen die Kern-Features von Anfang an mittels KI realisiert wurden.

"Wissenschaftler schätzen, dass Menschen täglich etwa 35.000 Entscheidungen treffen, also mehr als eine Milliarde im Leben", sagt Ola Engebretsen, Partner von A.T. Kearney. "Die KI hat das Potential, uns zu helfen, die Qualität der Entscheidungen, die wir in einer Vielzahl von kritischen Bereichen treffen, zu verbessern." KI nicht nur als kleine Hilfe, sondern als zentralen Bestandteil von Produkten und Services zu betrachten, und somit direkt auf die Wertschöpfungskette zu wirken, wird in den nächsten Jahren weiterhin im Trend liegen.