Zukunftsfähigkeit durch Innovation, Digitalisierung und Technologien

In der gegenwärtigen hochdynamischen und wettbewerbsintensiven Geschäftswelt ist Innovation eine zwingende Voraussetzung für das Überleben und die Verbesserung der Marktposition von Unternehmen. Um den Innovationsprozess zu verstehen und zu steuern, sollten Organisationen eine klare Bewertungsstrategie zur Messung der Innovationsleistung festlegen. Daher sind unter diesen Bedingungen verbesserte Methoden zur Bewertung der Innovationsfähigkeit von Organisationen erforderlich, wobei in den letzten Jahren bemerkenswerte Anstrengungen in dieser Hinsicht unternommen wurden. Der Evaluierungsprozess ist wichtig, weil er die Gesamtleistung des Unternehmens verbessern kann. Das Hauptziel dieses Beitrags ist die Schaffung eines Modells zur Bewertung der organisationalen Innovationsfähigkeit, welches die Bestimmung des Innovation Performance Score (IPS) unter Berücksichtigung von acht Dimensionen der organisationalen Innovation erleichtert. Bei der Priorisierung der Indikatoren für die organisationalen Innovationsfähigkeit schlugen wir einen Algorithmus zur Analyse des Korrelationsgrades zwischen allen Indikatoren vor, wobei die Methoden des Analytic Hierarchy Process (AHP) und des Quality Function Deployment (QFD) verwendet wurden. Das vorgeschlagene Bewertungsmodell ist ein nützliches Instrument zur Identifizierung potenzieller Verbesserungen der organisationalen Innovationsfähigkeit.

In den letzten Jahren sind Smartphones und andere intelligente Geräte Teil unseres Lebens geworden. Für die meisten Aktivitäten der Konsumenten gibt es Apps, welche zu einer besseren Lebensqualität beitragen und die von künstlicher Intelligenz gesteuert werden. Der Einsatz dieser intelligenten Geräte und Programme hat viele Vorteile, wie zum Beispiel die Steigerung der Effizienz für die von den Konsumenten ausgeführten Aktivitäten oder die zu ihrem Vergnügen benutzt werden. Es gibt aber auch viele Nachteile, wie zum Beispiel der Zugriff und die Speicherung personenbezogener Daten oder der Lernaufwand für die Steuerung dieser intelligenten Geräte. Durch die Speicherung und Bearbeitung von personenbezogenen Informationen ist es möglich das Verhalten der Konsumenten zu beeinflussen. In diesem Beitrag werden die Ergebnisse einer Forschung über die Einstellung der Konsumenten gegenüber unterschiedlichen Rollen, die die künstliche Intelligenz in der Gesellschaft einnehmen kann. Es wird empirisch untersucht, inwiefern Konsumenten eher funktionale Roboter oder Roboter mit sozialen Rollen bevorzugen. Die Ergebnisse der Forschung zeigen dass es keine eindeutige Einstellung der Konsumenten gibt, sondern diese hängt sehr stark von der Situation ab, in welcher die Konsumenten mit der künstlichen Intelligenz interagieren. Zum Beispiel für die Unterstützung unterschiedlicher Aktivitäten bevorzugt man funktionale Roboter, wobei für Kommunikationszwecke Roboter mit sozialen Rollen bevorzugt werden.

Die Theorie der institutionellen Rollenmodelle (IRM) ist ein dynamisches Organisationsmodell, welches zwei Ziele verfolgt. Einerseits die Reduzierung von Unsicherheiten für alle beteiligten Akteure und andererseits die Entwicklung eines Vertrauensverhältnisses, die Etablierung einer diskriminierungsfreien Kooperationsdynamik und die Verfolgung gemeinsamer Interessen. Das IRM bedient sich aus drei unterschiedlichen Disziplinen: Die Institutionenökonomik, die Systemtheorie sowie die Systemdynamik. Die Vernetzung dieser drei Disziplinen führt unweigerlich zu einem komplexen Gebilde, das jedoch zwingend notwendig ist, um die Systemkomplexität der zu untersuchenden Organisation adäquat erfassen zu können. Zu den grundlegenden Bestandteilen des Modells gehören die Elemente: „Rollen und Funktionen“, „Akteure“ und „Regeln“. Diese drei Elemente werden anhand einer Zahlenkodierung bewertet und in die algorithmische Kalkulation einbezogen. Das aus den Kalkulationen resultierende Ergebnis bietet eine optimale Grundlage, um ein Organisationssystem effektiv, effizient und diskriminierungsfrei zu strukturieren. Dies ermöglicht Organisationen in den unterschiedlichsten Themengebieten ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Ziel dieses Beitrages ist die Anwendung der Theorie der Institutionellen Rollenmodelle auf die Themengebiete der Digitalisierung, der Künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens sowie der Innovationsförderung.

Durch den Trend zu neuen und innovativen Organisationsformen entstehen nicht-hierarchische selbststeuernde Organisationen. Sie zielen darauf ab, anpassungsfähiger und flexibler zu sein, um auf schnell verändernde Marktbedingungen reagieren zu können. Ihre Kernprinzipien wie Selbstorganisation und nicht-hierarchische Strukturen stehen dabei im Widerspruch zu der Behauptung, dass alle Organisationen ausnahmslos hierarchisch sind. Die vorliegende Fallstudie untersucht das Paradoxon fortbestehender Hierarchien in nicht-hierarchischen Organisationen, in dem eine soziokratische Organisation analysiert wird. Die Ergebnisse der qualitativen Interviews befassen sich sowohl mit informellen als auch mit formalen Hierarchien, die in selbststeuernden Organisationen existieren. Darüber hinaus diskutiert die Studie die Einflüsse soziokratischer Prinzipien, der Organisationskultur und der Persönlichkeit auf die Entstehung informeller Hierarchien und liefert praktische Implikationen für selbststeuernde Organisationen.

Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge, Big Data, soziale Netzwerke – die digitale Transformation stellt aktuell Unternehmen auf der ganzen Welt vor erhebliche Herausforderungen. Die Kraft der Veränderung ist vielschichtig, tiefgreifend und fundamental. Aufgrund dessen benötigen Unternehmen nachhaltige Lösungen, um auch dauerhaft von den aktuellen Marktveränderungen profitieren zu können. Die fortlaufenden Verwerfungen und möglichen Lösungsbausteine lassen sich veranschaulichen indem wir einen Blick auf die Dynamik der digitalen Transformation werfen. In den zentralen Elementen lässt sich dieses Phänomen mit der Plattentektonik der Erde vergleichen, da in beiden Fällen eine erhebliche Komplexität vorherrscht. Darüber hinaus sind Prognosen schwierig zu stellen, sowie das Prinzip von Ursache und Wirkung nicht immer klar ersichtlich. Die Analogie von digitaler Transformation und Plattentektonik wird uns daher noch einen Moment begleiten. Führt man sich die gewaltigen Kräfte vor Augen, die bei der Verschiebung der Erdplatten auftreten, fallen vor allem die offensichtlichen Auswirkungen auf. Erdbeben, Vulkanausbrüche oder die Entstehung neuer Inseln sind die deutlichsten Symptome tektonischer Veränderungen. Dabei werden weitere tiefgreifende Effekte häufig übersehen. Ähnlich verhält es sich mit der digitalen Transformation. Während Symptome wie der Erfolg digitaler Plattform-Unternehmen wie Amazon, Google oder Facebook stark thematisiert werden, kommt eine strukturierte Betrachtung der Herausforderungen von Unternehmen auf sozialer, technologischer und operativer Ebene häufig zu kurz. Zudem werden zwei weitere Gemeinsamkeiten zwischen dem Phänomen der Plattentektonik und der digitalen Transformation sichtbar: geografische Divergenz und die Verschiebung von Fundamentalkräften. Die Auswirkungen unterscheiden sich in ihrer unterschiedlichen regionalen Ausprägung – sprich einzelne Länder sind stärker betroffen als andere. Zudem wählen Länder und Firmen verschiedene Lösungsansätze, um den Effekten zu begegnen. Der Erfolg der Maßnahmen unterscheidet sich dabei zum Teil deutlich. Dies ist nachvollziehbar, da es durch die Digitalisierung zur Aushebelung fundamentaler Marktmechanismen kommt. Während fundamentale, tektonische Kräfte ganze Kontinente auseinanderreißen können, setzt die digitale Transformation das Prinzip von Angebot und Nachfrage teilweise außer Kraft. Um diesen massiven Herausforderungen zu begegnen, sind Unternehmen gefordert ihre Organisationen zukunftsfähig zu gestalten und Mitarbeiter zu befähigen erfolgreich unternehmerisch zu handeln. (Dawson, A. et al. 2016; Chakravorti et al. 2017; Graham 2019).

Die (digitale) Transformation ist in erster Linie ein Kulturwandel, welcher in Unternehmen jedoch häufig rein technologisch verstanden wird. Das Arbeiten und Lernen in der VUCA Welt erfordert neue Formen der Zusammenarbeit, die flexibel und agil sind. Hierbei ist es wichtig, die individuelle Vernetzung mit Anderen und die gemeinsame Arbeit an bestimmten Themen nicht nur zuzulassen, sondern auch über die Bereichsgrenzen hinweg zu fördern. Durch die entstehenden Netzwerke werden Herausforderungen schneller deutlich und Unternehmen können zeitnah und viel passgenauer agieren als mit konventionellen Methoden. Führungskräfte stehen vor der Herausforderung, diesen Wandel maßgeblich zu gestalten, denn mit der digitalen Transformation wird ein Bündel an Möglichkeiten für die gesamte Bandbreite der Zusammenarbeit und Kooperation im Team zur Verfügung gestellt. Hier ist vor allem eine Auseinandersetzung in den Teams und Abteilungen mit den vorhandenen individuellen Annahmen, Glaubenssätzen und eigenen Prozessen notwendig. Der Beitrag zeigt, neben der theoretischen Herleitung, Praxisbeispiele und Ansatzmöglichkeiten (v. a. „Elephant in the room“) um den notwendigen, kulturellen Wandel im Unternehmen zu initiieren und zu unterstützen und somit einen wertvollen Beitrag für das Gelingen der digitalen Transformation zu leisten.

In einer vernetzten, schnelllebigen Zeit erschweren gesetzliche Vorschriften den freien, ungehinderten Austausch von sensiblem Wissen und Technologien. Stehen das Wissen und die Technologien im Zusammenhang mit Massenvernichtungswaffen sowie militärischen Endverwendungen müssen Unternehmen spezielle Kontrollmechanismen einführen, um mit den entsprechenden Gütern zu handeln. Dabei werden nicht nur physische Waren kontrolliert, sondern auch die Technologie dahinter. Heutzutage liegt dieses technische Wissen vermehrt digital vor. Somit müssen sich Unternehmen den Herausforderungen stellen, in einer digitalen Welt zwischen Cloud Computing und Künstlicher Intelligenz, die Verbreitung von Massenvernichtungswaffen (Proliferation) zu verhindern.

In diesem Kapitel werden die Grundlagen des Technologietransfers der Exportkontrolle im Kontext des technischen Fortschritts betrachtet. Dabei wird verstärkt auf das Cloud Computing eingegangen und die lauernden Fallstricke dargelegt. Weiterhin werden Strategien präsentiert, die Unternehmen und Forschungseinrichtungen dabei unterstützen sollen, die Compliance-Anforderungen umzusetzen.

Der Rechtsrahmen für Medizinprodukte im europäischen Wirtschaftsraum wird durch die Verordnung (EU) 2017/745 („MDR“) grundlegend novelliert. Zusätzlich ist in Deutschland seit Dezember 2019 das nationale Digitale-Versorgung-Gesetz („DVG“) in Kraft getreten. Diese regulatorischen Änderungen haben großen Einfluss auf die Medizintechnik-Branche und demonstrieren exemplarisch die Auswirkungen regulatorischer Anforderungen auf die Innovationskraft in der Medizintechnik. Das auf die Förderung digitaler Innovationen ausgerichtete DVG ermöglicht die vergleichsweise einfache Erstattung digitaler Gesundheitsanwendungen und senkt damit die Markteintritts- und Innovationshürden solcher Medizinprodukte mit niedriger Risikoklasse deutlich. Im Gegensatz dazu erschwert die MDR durch detaillierte und umfangreichere Anforderungen an das Konformitätsbewertungsverfahren den Marktzugang von Medizinprodukten. Während die Änderungen durch das DVG überwiegend als innovationsfördernd eingestuft werden, wird die MDR zumindest von Seiten der Industrievertreter überwiegend als innovationshemmend wahrgenommen. Die Änderungen im europäischen Rechtsrahmen für Medizinprodukte gewichten Gesundheitsschutz und Harmonisierung stärker, wodurch sich das Gleichgewicht von einem innovationsfreudigen zu einem stärker kontrollierenden, präskriptiven Rechtsrahmen verschiebt. Die Einführung des DVG kurz vor dem Ende des Übergangzeitraums von den europäischen Richtlinien zur MDR verdeutlicht, wie durch gezielte Änderungen von regulatorischen Anforderungen Innovationshürden flexibel variiert werden können.

Das Thema künstliche Intelligenz (KI) geistert aktuell durch alle Medien und die Fachpresse. Künstliche Intelligenz wird schnell entweder als Heilsbringer einer digitalaffinen Gruppe gesehen oder als die Bedrohung des Abendlandes. Vermutlich beides nicht. Daten wurden generell in den letzten Jahren erhoben. Die Menge an Daten hat rapide zugenommen, womit die bisherigen Techniken von Datennutzung einen zusätzlichen Begriff benötigten: „Big Data“. Als wenn der Umgang mit großen Datenmengen nicht schon aufwendig genug wäre, ist die intelligente Auswertung der Datenbestände im weiteren Sinne immer noch keine „Künstliche Intelligenz“, sondern basiert auf komplexen, in seiner Logik aber programmierten Algorithmen, die mit in den letzten Jahren massiv gestiegener und immenser Rechenkapazität im wahrsten Sinne des Wortes DIE „Stecknadel im Heuhaufen“ suchen, die das viel beschworene neue Gold der Daten erst möglich machen. Ist das jetzt dann schon KI oder künstliche Intelligenz? Und welche Schritte sind bis dahin nötig?

The digital transformation across all industries accelerates growth in the consulting industry. This is a blessing and a curse at the same time. As clients seek help to implement new systems, to utilize emerging technologies for automation, analysis and intelligence and demand ideas and knowledge to build new business models for the digital economy, consulting firms neglect the impact of the digital transformation to their industry. Albeit increasing revenues and profits, the consulting industry faces significant challenges as technology outpaces human capability and capacity in core domains of consultants’ work and new, yet unrecognized, competitors enter the market for professional advice. Neither the business model and value creation paradigm, nor internal processes in consulting firms seem to be adapted and transformed in order to build resilient and sustainable firms in a digital economy. The paradigm and mindset of prioritizing billable work above everything else hinder innovation and the required transformation towards a more digital and scalable business.

Die Digitale Transformation führt in vielen Unternehmensbereichen zu einer grundlegenden Veränderung von etablierten Arbeitsabläufen und stellt bestehende Betriebsmodelle zur Dienstleistungserbringung infrage. Unternehmenssteuerabteilungen sind von diesen Entwicklungen in besonderem Maße betroffen und stehen im Zuge der Einführung von steuerlichen Compliance-Management-Systemen vor der Herausforderung, steuerliche Kernprozesse sowie relevante Vorprozesse zu dokumentieren und digital zu unterstützen. Diese digitale Dokumentation bietet die Basis für die Implementierung von digitalen Wirksamkeitsprüfungen, Datenvalidierungen und Prozessautomatisierungen. In der Praxis bedarf es strukturierter Ansätze zur strategischen Bewertung und konkreten Realisierung der genannten Potenziale. Die Bestimmung des digitalen Reifegrads erlaubt die systematische Bewertung des Status quo in Bezug auf den Digitalisierungsstand und eine gezielte Weiterentwicklung entlang klar definierter Kriterien. Der vorliegende Beitrag beschreibt die Entwicklung eines Kriterienkatalogs sowie eines Modells zur prozessbezogenen Reifegradbewertung von Steuerabteilungen. Die Anwendung des Modells wird am Beispiel eines Prozesses aus dem Bereich Umsatzsteuer demonstriert.