Wenn Innovation mit Daten stirbt, bevor sie anfängt

"Wir müssen innovativer mit Daten und KI werden" heißt es oft. Aber wenn man fragt, welche konkreten Ideen es gibt, wird es still.

Die typische Reaktion: Innovation-Workshops. Ideation-Sprints. Externe Impulse. Und danach? Passiert wenig.

Das Muster Was wir bei Kunden immer wieder sehen: Ideen entstehen gar nicht erst – oder sterben sofort. Die Ideen bleiben aus, dem Business fehlt es an Fantasie, was mit Daten und KI realistisch machbar ist, Datenexperten fehlen die Einblicke in geschäftliche Herausforderungen. Manchmal dominieren auch einfach die Bedenken.

Der Denkfehler „Die sind nicht innovativ genug!" heißt es und man behandelt das Symptom als ein Defizit, das es zu reparieren gilt. Unternehmen versuchen sich an "Kulturinitiativen" oder gar das digitale Mindset der Mitarbeitenden zu ändern statt die wahre Ursache zu identifizieren.

Eine mögliche Erkenntnis Eine Kulturanalyse kann sichtbar machen: Das System belohnt Vorsicht. Wer experimentiert und scheitert, wird bestraft. Wer nichts vorschlägt, geht kein Risiko ein. Innovation ist in diesem Kontext irrational.

Eine mögliche Intervention Einen geschützten Raum schaffen: Ein kleines Team, das Daten-Use-Cases außerhalb der risikoaversen Systemlogik explorieren und validieren darf. Kleine Erfolge schaffen Glaubwürdigkeit. Erfolgsgeschichten sprechen sich herum – andere wollen mitmachen. Das System lernt: Experimentieren schafft Wert, nicht Risiko.

Aber Vorsicht: Das ist kein Rezept zum Kopieren. Was blockiert Innovation mit Daten und KI in Eurer Organisation? ➜ Das gilt es herauszufinden.

Das ist Datenkultur als Seismograph statt als Designobjekt. Infos dazu findet ihr in meinem aktuellen Artikel mit Leonie: "Warum Sie Datenkultur nicht 'designen' können" 👉 Link im Kommentar.

Link zum vollständigen Artikel: 👉 https://www.computerwoche.de/article/4157653/warum-sie-datenkultur-nicht-designen-konnen.html