Return to site

Technologischer Analphabetismus in den Führungsetagen

Das große Tabuthema der Digitalen Transformation

Neulich hatte ich am Rande einer Konferenz ein aufschlussreiches Gespräch mit dem Vorstand eines deutschen Mittelständlers. Bezeichnenderweise war das Thema der Veranstaltung „Digitale Transformation“ und mein Gesprächspartner meinte irgendwann frank und frei: „Wissen Sie was, wir haben eigentlich keine Ahnung von Technologie.“

So ungewöhnlich das Outing, es spiegelt doch die Realität in vielen Führungsetagen. Da soll die Digitalisierung des Unternehmens vorangetrieben werden, mitunter tausende Arbeitsplätze sind betroffen, doch die Führungsriege ist überfordert. Der Begriff „Technologischer Analphabetismus“ ist da durchaus angebracht.

Mein eigener Weg führte vom Technologischen Analphabeten zum Coach und Berater bei der Digitalen Transformation in Unternehmen. Noch vor 7 Jahren wusste ich nicht, was ein Server ist. Heute habe ich ganz passable Programmierkenntnisse und trainiere erste eigene Machine Learning Modelle. Der Weg war holprig und steinig, er wird es sicher bleiben, doch retrospektiv kann ich erprobte Wege aus dem Technologischen Analphabetismus aufzeigen.

Schritt für Schritt raus aus dem Technologischen Analphabetismus

Zunächst: Es gibt nicht DEN Weg aus dem Technologischen Analphabetismus. Mein Weg spiegelt meine subjektive Erfahrung, und sicher gibt es auch andere Wege. Doch er findet bei Gesprächspartnern und Kunden Anklang, es werden erste Gehversuche unternommen.

Vorweg: die 4 Grundprinzipien

1. Hinsetzen, lernen – Schulbank drücken

Man muss schlicht wieder auf seine vier Buchstaben setzen und lernen. Ein ermutigendes Beispiel gibt Roland Bös, Standortchef der Werbeagentur Scholz & Friends. In einem Interview mit dem Branchenblatt werben & verkaufen teilt er seine eigene Lernerfahrung.

2. Das Problem nicht verintellektualisieren

„Wie können wir Strukturen aufbrechen zu einem Lernenden Unternehmen werden? Wie können wir Digitale Kompetenz in unsere Firma hineintragen und verankern?“ Kommen solche Diskussionen im Unternehmen auf, kontere meist mit einer Gegenfrage: „Wer von Ihnen drückt ab Montag nächster Woche die Schulbank?“ Veränderung beginnt mit realen Menschen, die sich verpflichten, ins kalte Wasser zu springen, zu lernen und den Mut aufbingen, mit gutem Beispiel voranzugehen. Die eher abstrakten Fragen rund um Unternehmensstrukturen sind relevant, aber nicht im ersten Schritt.

3. Überforderung ist Teil der Lernerfahrung

Wer sich aufmacht zu lernen, wird über weite Strecken überfordert sein. Das ist völlig in Ordnung, mehr noch. Nur wer sich immer wieder an die Grenzen bringt und der eigene Schädel kurz vorm sprichwörtlichen Platzen steht, erzielt auch Lernerfolge. Umso wichtiger sind dabei Pausen, damit die grauen Zellen abkühlen und sich an den neuen Lernstoff gewöhnen können. Pausenlos können nur Maschinen, sicher aber nicht Menschen.

4. Rausgehen und netzwerken

Neue Netzwerke außerhalb des angestammten Revieres aufzubauen, ist kritisch für den Lernerfolg. Das ist der Teil der Lernerfahrung, der den meisten Angstschweiß auf die Stirn treibt, aber letztlich am effizientesten hilft, die eigenen Wissenslücken zu schließen.

5. Verbringen Sie viel Zeit auf YouTube

Man findet eine schier unendliche Zahl an Tutorials für jeden erdenklichen Wissensstand. Nachfolgend werde ich auf Quellenverweise verzichten (das würde diesen Blog Post nur unnötig überfrachten). Doch Fakt ist: YouTube ist eine unerschöpfliche Wissensquelle.

Soviel vorab. Los geht’s!

Programmieren lernen, Teil 1: Einstiegsdroge Excel

Programmierkenntnisse, und sei es auch nur rudimentäre, sind meiner Meinung essentiell für die Eroberung des digitalen Terrains. Das Feld ist jedoch weit und breit, zudem ist der Einstieg für viele extrem mühsam und frustrierend. Einen guten Einstieg bietet Excel. Und das aus mehreren Gründen:

1. Hoher Verbreitungsgrad

Microsoft Office 365 ist in nahezu jedem Unternehmen standardmäßig vorhanden, und damit auch Excel.

2. Hoher Suchtfaktor … im positiven Sinne

Excel hat eine schier unglaubliche Funktionstiefe, die zu entdecken macht Spaß und schnell landet man bei Pivot Tabellen und anderen „Spielereien“ von denen man nicht mehr loslassen will.

3. Das Programmieren ist nur „ein Sheet weit weg“

VBA (Visual Basic for Applications) steht zwar nicht im Ruf, die intuitivste Programmiersprache zu sein. Doch das Zusammenspiel von Makros und VBA in Excel bietet einen „sanften“ Einstieg, zumindest die ersten paar Programmzeilen zu schreiben und das funktionierende Ergebnis sofort zu sehen. Auf YouTube sind sehr gute Tutorials verfügbar.

4. (Besser) mit Zahlen umgehen lernen

Wenn Sie nicht mit eigenen (sensitiven) Unternnehmensdaten arbeiten wollen: Im Internet ist eine Vielzahl von Beispieldaten verfügbar, mit denen Sie herumspielen können. Interessant sind vor allem exemplarische Datensätze für Software-Unternehmen: Wie kalkulieren diese den Cashflow, welchen Kennzahlen gehorcht deren Produktentwicklung, Marketing und Vertrieb? Hoch spannend! Und sicher inspirierend für Ihr Unternehmen.

5. Der Weg zu Big Data … erstmal mit Small Data anfangen

Von Excel gleitet man nahezu nahtlos zu Datenbanken (z.B. SQL) sowie Business Intelligence (BI) Tools wie Microsoft Power BI oder Tableau. Wenn Sie Ihre Lernreise mit Excel Antreten, gewinnen Sie rasch ein besseres (Daten-)Verständnis. Dies ist essentiell, um im späteren Verlauf eine datengetriebene Kultur im Unternehmen zu verankern: „Wo müssen wir uns als Unternehmen der digitalen Transformation stellen – und gibt es Zahlen, die unsere Annahmen bestätigen?“

Programmieren lernen, Teil 2: „meine“ erste Programmiersprache

Mit Massive Open Online Courses (MOOC) wie zum Beispiel Codecademy sind viele Lernangebote kostenlos verfügbar. Die überwiegende Mehrzahl ist in Englisch, und ich empfehle, diese Option zu wählen. Dies hat den positiven Nebeneffekt, dass man sein Englisch schleift und den Jargon gleich mit erlernt.

Welche Programmiersprache sollen Sie nun lernen? Alle Unternehmen, gleich welcher Branche, haben einen gemeinsamen Nenner: Sie müssen mit einer wachsenden Zahl an Daten umgehen. Ein guter Einstieg ist daher Python. Die Sprache ist verhältnismäßig intuitiv, schnell erlernbar und sie ist im Big Data & Data Science Umfeld weit verbreitet und anerkannt.

Entscheidend ist jedoch: Üben, üben, üben. Man muss Python letztlich wie eine natürliche Sprache lernen. Ich behelfe mir zum Beispiel mit Karteikarten, auf die ich mir Konventionen der Programmiersprache notiere und sie auswendig lerne.

Programmieren lernen, Teil 3: jetzt wird’s „ernst“

Online Kurse bieten eine Lernerfahrung, die vergleichbar ist mit dem Erlernen des Radfahrens – mit Stützrädern. Irgendwann ist der Zeitpunkt erreicht, an dem man die Stützräder abschrauben sollte und eigenständig erste „Fahrversuche“ unternehmen sollte.

Bei Online Kursen können Sie nur vordefinierte Aufgaben bewerkstelligen. Wenn Sie erste eigene Programme schreiben wollen, empfehle ich, eine so genannte Integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) lokal auf Ihrem Rechner zu installieren. Wenn Sie sich für Python entscheiden, ist aus meiner Erfahrung PyCharm Edu eine gute Wahl (allein schon, weil es nichts kostet).

Eine „richtige“ Entwicklungsumgebung bietet zahlreiche Vorteile: Sie können eigene Projekte anlegen, bearbeiten und ganz simpel Bibliotheken herunterladen, mit denen Sie – sehr vereinfacht gesprochen – komplexere Aufgaben mit abrufbereiten, fertigen Programm-Bauteilen lösen können.

Sie können eine Vielzahl von Büchern für den Einstieg nutzen (empfehlenswert), ansonsten heißt die Devise: „YouTube is your friend!“. Es gibt hier zum Teil exzellente Tutorials, die ich jedem wärmstens ans Herz legen kann.

Lernen in der Gruppe statt im stillen Kämmerlein

Wenn Programmierer als introvertierte Nerds bezeichnete werden, ist das nur bedingt zutreffend. Python wird von der nicht profitorientierten Python Software Foundation gemanagt, und man kann sich schnell mit erfahrenen Programmierern vernetzen, die blutigen Anfängern gern auf die Sprünge helfen. Auf den Seiten der Python Software Foundation finden Sie die Adressen von Mailing-Listen, die Sie anschreiben können, wenn Sie an Lerngrenzen stoßen. Sie werden überrascht sein, wie viel Unterstützung Sie von der Python-Entwickler-Community erfahren!

Ebenso gibt es eine Vielzahl von Events, sehr wahrscheinlich auch mit Ihrer Nähe. Unter Meetup.com werden offene Veranstaltungen gelistet, die für jeden Interessierten zugänglich sind.

Grundsätzlich ist das Herantasten an Open Source ein wichtiger Erfahrungsschritt. Ohne Open Source Technologie wäre weder das Internet denkbar noch die Vielzahl der "smarten" Geräte, die wir wie selbstverständlich nutzen. Zu verstehen, wie Open Source in seinen unterschiedlichen Ausprägungen „tickt“, ist essentiell für die Digitale Transformation Ihres Unternehmens.

Programmieren lernen, Teil 4: eine Art „MBA“ abschließen

Für das vertiefende Verständnis sind bezahlpflichtige Online-Angebote zu empfehlen. Ein wirklich hervorragendes (wenn auch sehr teueres) ist das von Thinkful. Hier werden Sie gemeinsam mit einem Mentor, einem erfahrenen Developer, z.B. die Grundlagen von Data Science von der Pike auf lernen – bis hin zu einem eigenen, komplexen Projekt, das Sie vor einem kritischen Publikum präsentieren müssen.

Der Zeitaufwand ist enorm, und wird von Thinkful bei einem Teilzeit-Studium auf 20 Stunden pro Woche beziffert, über einen Zeitraum von mindestens 6 Monaten. Den Wissensgewinn würde ich als etwa so hoch taxieren wie – vergleichsweise im betriebswirtschaftlichen Umfeld – den eines hoch angesehenen MBA’s.

Ob Sie diesen Weg gehen, ist letztlich Ihnen überlassen. Auf der einen Seite ist der Zeitaufwand abzuwägen, auf anderen der enorme Wissensgewinn, von dem Ihr Unternehmen profitiert. Wenn also beispielsweise Cloud Computing und Artificial Intelligence auf der Agenda der Digitalen Transformation Ihres Unternehmens stehen, können Sie nicht nur einfach „mitreden“, sondern auf eigener, profunder technologischer Kenntnis basierende Entscheidungen treffen.

Und wer weiß, vielleicht werden Sie einer der Vorstände, Geschäftsführer oder Bereichsleiter im deutschsprachigen Raum, der eine der weltweit besten Schulbanken der Welt drückt – und damit wesentlich dazu beiträgt, die Fesseln des Technologischen Analphabetismus aufzusprengen.

Rafael Knuth ist als Digital Transformation Berater tätig. Er hat umfangreiche Projekterfahrung in den USA und Europa. Sie erreichen ihn unter rafael@knuthconcepts.com

All Posts
×

Almost done…

We just sent you an email. Please click the link in the email to confirm your subscription!

OKSubscriptions powered by Strikingly