IT-Strategie und Governance - der Fall Transformations­projekte

Die IT-Strategie eines Unternehmens definiert übergeordnete Leitlinien, um IT und Unternehmensstrategie aufeinander auszurichten. Sie spiegelt die Risikobereitschaft des Unternehmens gegenüber Stabilität wider und viele weitere Präferenzen, die Entscheidungen über Make-or-Buy, Vendor Selection, Kosteneffizienz, Sourcing-Modelle, Architektur und Governance prägen.

In diesem Artikel betrachten wir ein Beispiel, in dem Strategie auf IT-Realität trifft und das vielen unserer Leser vertraut sein wird: große Enterprise-Software-Projekte. Sie zeigen einige typische Eigenschaften dieser Ebene und auch die Chancen und Risiken von KI.

Große Enterprise-Software-Projekte gehen an den Kern des Unternehmens. Deshalb werden sie oft Transformationsprojekte genannt.

Zu Beginn eines solchen Projekts formuliert meist ein Stakeholder die erste Mission. "Wir ersetzen die Legacy-Software durch SAP. Alles im SAP-Standard." könnte die Kurzfassung sein. "Wir ersetzen die Legacy-Software und behalten alle Funktionen, die wir brauchen" eine andere. In Zukunft werden wir vielleicht auch hören: "Nutze KI, um alle bestehenden Funktionen in das neue System zu migrieren."

Mit fortschreitendem Projekt wird in den meisten großen Projekten klar, dass die offizielle Mission nicht die ganze Geschichte ist.

Verschiedene Stakeholder haben unterschiedliche Vorstellungen davon, was erreicht werden muss, damit das Projekt für sie ein Erfolg ist. Finance und IT argumentieren möglicherweise für Standardisierung, Kostendisziplin und Wartbarkeit. Fachbereiche legen oft Wert auf Funktionsumfang, Automatisierung und Flexibilität, weil sie mit Kunden, Lieferanten und operativer Komplexität arbeiten.

Im Retail sind das häufig Vertrieb, Logistik und Einkauf. Diese Bereiche müssen mit der Welt außerhalb der Unternehmensgrenzen umgehen, mit der Marktmacht von Lieferanten und Kunden, und mit der Notwendigkeit, komplexe reale Situationen zu automatisieren, ohne ihre Teams mit manueller Arbeit zu überlasten.

Das ist der einfache Fall.

In komplizierteren Projekten sehen wir gebrochene Ownership-Strukturen, verschiedene Eigentümer mit unterschiedlichen Zielen, regionale Organisationen mit eigenen Prioritäten oder weitere Stakeholder, die das Projekt beeinflussen, ohne es formal zu besitzen.

Die Reibung aus diesen unterschiedlichen Sichtweisen taucht oft später auf, auf der taktischen Ebene oder in der Umsetzung: in Workshops, Spezifikationen, Testfällen, Budgetdiskussionen und Eskalationen. Die Wurzel des Konflikts ist aber oft strategisch.

Damit ein Projekt erfolgreich sein kann, müssen diese grundlegenden Konflikte auf der strategischen Ebene geklärt werden, bis die wirkliche Mission verstanden ist. Wenn sie ungelöst bleiben, tauchen sie immer wieder auf und können das Projekt schließlich scheitern lassen.

Gutes Projektmanagement ignoriert diese Reibung nicht. Es macht sie sichtbar. Es trägt den Konflikt auf die Ebene, auf der er tatsächlich gelöst werden kann. Es gibt Stakeholdern die Möglichkeit, ihre Unterschiede anzuerkennen, ohne das Gesicht zu verlieren. Es hilft der Organisation, von Win-Lose-Argumenten zu tragfähigen Kompromissen zu kommen.

Die Herausforderungen dabei sind vielfältig: Vertrauen aufbauen, die zentralen Konflikte aus der endlosen Informationsmenge der taktischen Ebene zu destillieren, den Raum in Stakeholder-Diskussionen zu lesen, zu verstehen, was gesagt wird, und vor allem, was nicht gesagt wird. In Einzelgesprächen echte Prioritäten herauszufinden. Zum richtigen Zeitpunkt Lösungen zu entwickeln, die auf dieser Ebene akzeptabel sind und dauerhafte Einigungen ermöglichen.

Wie kann KI auf dieser Ebene helfen?

Sie kann sicher dabei helfen, unterschiedliche Zielsetzungen zusammenzufassen, Argumente zu strukturieren, Meeting-Unterlagen vorzubereiten und Ideen in Präsentationen zu verdichten. Das ist nützlich und wird Zeit sparen.

Eine zentrale Herausforderung ist aber, dass viel relevanter Kontext auf dieser Ebene nicht schriftlich existiert. Er lebt in Gesprächen, Vertrauen, Zögern, vergangenen Konflikten, persönlichen Überzeugungen und in Dingen, die Menschen in Meetings bewusst nicht sagen.

Alle Stakeholder-Gespräche aufzuzeichnen löst dieses Problem nicht, weil es die Natur der Gespräche verändern würde und damit genau die Signale schwächt, die wir verstehen wollen. Ein Projektmanager oder Berater könnte den Kontext so aufschreiben, wie er ihn sieht. In vielen Fällen würde das aber nur dazu führen, dass KI die Sicht dieser Person bestätigt.

KI kann diesen Prozess auch erschweren.

Stakeholder werden ihre eigene Sichtweise in KI-Systeme eingeben. Bei selektiver Wahl des Kontextes erhalten sie oft eine Bestätigung von der KI. Finance bekommt bestätigt, dass Standardisierung richtig ist. Sales bekommt bestätigt, dass die gewünschte Funktion sinnvoll ist.

Wenn Stakeholder sich treffen und jeder seine eigene Meinung vorher von einem scheinbar neutralen KI-Assistenten bestätigt bekommen hat, kann Einigung schwieriger werden, nicht leichter.

Zudem kann das Vertrauen der Stakeholder in das eigene Urteil mit zunehmender KI-Nutzung sinken. Statt einen Moment in der Diskussion zu nutzen, um Einigung zu finden, nehmen sie die neue Information vielleicht lieber zurück zu ihrem KI-Assistenten, um sie "fact-checken" zu lassen. Dadurch können Verhandlungsprozesse in die Länge gezogen werden, und der richtige Moment für Einigung wird verpasst.

Wir glauben, dass diese Eigenschaften für die strategische Ebene in vielen Unternehmen repräsentativ sind. Die Prioritäten, Werte und Meinungen, die Unternehmens- und IT-Strategie prägen, sind oft nicht explizit definiert, sondern in persönlichen Überzeugungen und Erfahrungen verankert. Sie können expliziter gemacht werden, zum Beispiel durch die Arbeit mit Strategieberatern, und KI kann helfen, diese Meinungen zu sammeln und zu synthetisieren.

Am Ende bleibt die Verhandlung von Prioritäten, Werten und Zielen eine zutiefst menschliche Angelegenheit.

KI Tool Fit: Auf dieser Ebene ist das spezifische Modell weniger entscheidend als Kontextqualität, Vertraulichkeit und Governance. Jedes Enterprise-geeignete LLM mit ausreichend großem Kontextfenster und DSGVO-konformer Bereitstellung kann helfen, wenn sinnvoller Kontext sicher geteilt werden kann.

Was acceletail bietet: Wir bieten eine unabhängige Bewertung geplanter oder laufender Transformationsprojekte, Unterstützung bei der Klärung von KI-Use-Cases auf Strategie- und Governance-Ebene und praktische Orientierung, um KI-generierte Struktur von tatsächlicher organisatorischer Einigung zu unterscheiden.

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