Leseprobe
Inhaltsverzeichnis
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
TABELLENVERZEICHNIS
1 EINLEITU
2 THEORETISCHE GRUNDLAG
2.1 Digitale Investitio
2.1.1 Investitionsbegriff
2.1.2 Digitale Technologien
2.1.3 Unsicherheit und fehlende Aufmerksamkeit von digitalen Investitionen
2.2 Investitionserfol
2.2.1 Digitale Produktinnovation
2.2.2 Digitale Effizienz
3 HYPOTHESENHERLEITU
3.1 Grundhypothes
3.2 Moderatorhypothe
4 EMPIRISCHE ANAL
4.1 Forschungsdesign und Sam
4.2 Deskriptive Statist
4.3 Messmethodik und Operationalisieru
4.4 Messergebni
5 DISKUSSIO
5.1 Reflexion der Ergebnis
5.2 Implikationen für die Wissenschaft
5.3 Implikationen für die Pra
5.4 Limitatione
6 FAZ
LITERATURVERZEICHNI
ANH
Abbildungsverzeichnis
ABBILDUNG 1 - ARTEN DER INVESTITIONEN
ABBILDUNG 2 - CLOUD COMPUTING ARCHITEKTUR
ABBILDUNG 3 - DIGITALE TECHNOLOGIEN ALS TREIBER FÜR PRODUKTIONNOVATION BZW. EFFIZIENZ
ABBILDUNG 4 - THEORIEGELEITETE ÜBERSICHT
ABBILDUNG 5 - HYPOTHESENMODELL
ABBILDUNG 6 - ÜBERSICHT UND ERGEBNISSE DER HYPOTHESEN.
ABBILDUNG 7 - FRAGEBOGEN "FORSCHUNGSPROJEKT: DIGITALE TRANSFORMATION", S.1
ABBILDUNG 8 - FRAGEBOGEN "FORSCHUNGSPROJEKT: DIGITALE TRANSFORMATION", S.2
ABBILDUNG 9 - FRAGEBOGEN "FORSCHUNGSPROJEKT: DIGITALE TRANSFORMATION", S.3
ABBILDUNG 10 - FRAGEBOGEN "FORSCHUNGSPROJEKT: DIGITALE TRANSFORMATION", S.4
Tabellenverzeichnis
TABELLE 1 - PRÜFUNG DER VALIDITÄT UND RELIABILITÄT
TABELLE 2 - MODELLANNAHMEN DER REGRESSIONSANALYSE
TABELLE 3 - DESKRIPTIVE STATISTIK
TABELLE 4 - TESTS AUF NORMALVERTEILUNG
TABELLE 5 - ROTIERTE KOMPONENTENMATRIX DER EFA
TABELLE 6 - OPERATIONALISIERUNG DER KONSTRUKTE (FAKTORLADUNGEN AUS KFA)
TABELLE 7 - ERGEBNIS DER KONTROLLVARIABLEN MIT AV DIGITALE EFFIZIENZ)
TABELLE 8 - ERGEBNIS DER KONTROLLVARIABLEN MIT AV DIGITALE PRODUKTINNOVATION
TABELLE 9 - ERGEBNIS DER REGRESSIONSANALYSE MIT AV DIGITALE EFFIZIENZ
TABELLE 10 - ERGEBNIS DER REGRESSIONSANALYSE MIT AV DIGITALE PRODUKTINNOVATION
TABELLE 11 - ERGEBNIS DER MODERATORANALYSE - INTERAKTIONSTERM AUS DIGITALE INVESTMENTS UND STRATEGISCHE FORMALISIERUNG MIT AV DIGITALE EFFIZIENZ
TABELLE 12 - ERGEBNIS DER MODERATORANALYSE - INTERAKTIONSTERM AUS DIGITALE INVESTMENTS UND FORMALISIERUNG DER PROJEKTE MIT AV DIGITALE EFFIZIENZ
TABELLE 13 - ERGEBNIS DER MODERATORANALYSE - INTERAKTIONSTERM AUS DIGITALE INVESTMENTS UND DIGITAL OFFICER MIT AV DIGITALE EFFIZIENZ
TABELLE 14 - ERGEBNIS DER MODERATORANALYSE - INTERAKTIONSTERM AUS DIGITALE INVESTMENTS UND STRATEGISCHE FORMALISIERUNG MIT AV DIGITALE PRODUKTINNOVATION
TABELLE 15 - ERGEBNIS DER MODERATORANALYSE - INTERAKTIONSTERM AUS DIGITALE INVESTMENTS UND FORMALISIERUNG DER PROJEKTE MIT AV DIGITALE PRODUKTINNOVATION
TABELLE 16 - ERGEBNIS DER MODERATORANALYSE - INTERAKTIONSTERM AUS DIGITALE INVESTMENTS UND DIGITAL OFFICER MIT AV DIGITALE PRODUKTINNOVATION
1 Einleitung
„Ich kannibalisiere mein Geschäft, bevor es andere tun“- Gisbert Rühl, CEO Klöckner & Co, im Jahre 2017, über die Ambition des Stahlhändlers, selbst zur B2B-Plattform zu werden, bevor sich Player wie Amazon zwischen das Unternehmen und seine Kunden schalten.
Obiges Zitat zeigt, dass in Deutschland die digitale Transformation und deren Teilaspekte wie Big Data und Industrie 4.0 mit ihren drastischen Folgen längst auf der Agenda der Topmanager von Großunternehmen angekommen sind. Dennoch stellt der sich selbst disruptierende Stahlhändler Klöckner & Co bezüglich der daraus resultierenden Konsequenzen immer noch die Ausnahme dar.
Oftmals bleiben strategische Entscheidungen und konkrete Handlungen von Unternehmen weit hinter der tatsächlichen Relevanz des Themas zurück. Vielfach existiert hierzulande ein Erkenntnis- und Durchdringungsproblem. Laut einer europäischen Studie der Unternehmensberatung Roland Berger Strategy Consultants im Auftrag des BDI von 2017 beschäftigen sich lediglich 55% aller Geschäftsführer und Vorstände der befragten Unternehmen intensiv mit der digitalen Transformation. 43% der Geschäftsführer und Vorstände sehen zudem die Bedeutung der Digitalisierung vorrangig in der Kostenreduktion, was auf ein erhebliches Defizit der digitalen Reife deutscher Unternehmen hinweist, die vielfach die Chancen für neue Geschäftsmodelle übersehen und sich somit selbst anfällig für Disruption machen. Bezüglich der digitalen Reife gibt es branchenspezifisch große Unterschiede, was die Selbsteinschätzung angeht. Chemie, Logistik und Energie bescheinigen sich selbst demnach eine hohe bis sehr hohe digitale Reife, während die Elektroindustrie sowie der Maschinen- und Anlagenbau die Schlusslichter bilden (Bloching et al., 2017, S. 26 ff.).
Trotz der beschriebenen Heterogenität der digitalen Reife in Deutschland, sind die primären Ziele der Digitalisierung der meisten Unternehmen neue innovative digitale Produkte und Services zu entwickeln und den Einsatz bisheriger Ressourcen effizienter zu gestalten (Schallmo & Williams, 2018; Kreutzer et al., 2017; Wallin, 2006). Dies zeigt sich in der deutschen Wirtschaft daran, dass in den nächsten fünf Jahren Umsatzzuwächse in Höhe von rund 276 Milliarden Euro sowie Effizienzsteigerungen von ca. 186 Milliarden Euro erwartet werden. Digitale Produkte und Services machen aktuell 16% des Umsatzes aus. Dieser Anteil soll aber bis 2023 auf durchschnittliche 22% ansteigen („Industrie 4.0“, 2018).
In der Wissenschaft wurde das erfolgreiche Management digitaler Produkt- bzw. Serviceinnovationen bereits von Nylén & Holmström (2015) untersucht, die ein geeignetes Framework diesbezüglich entwickelten. Lyytinen, Yoo, & Boland Jr. (2016) haben sich zudem mit digitalen Produktinnovationen in Innovationsnetzwerken auseinandergesetzt. Allzu oft werden diese Ziele aber verfehlt bzw. die digitale Transformation geht zu langsam voran (Singh & Hess, 2017b, S. 1). Eine Ursache hierfür ist, dass innerhalb der Organisation die Sinnhaftigkeit des Digitalisierungsvorhabens nicht hinreichend verstanden wird. Mitarbeiter müssen deshalb den Nukleus des Wandelprozesses vollständig begreifen und dessen Umsetzung mittragen (Kreutzer et al., 2017, S. 229 ff.). Sie müssen umfassend und regelmäßig über die Digitalisierungsstrategie informiert werden (Vahs & Weiand, 2010, S. 319 ff.), die Inhalte der Strategie kodifiziert (z. B. in der Unternehmensvision) und klare Verhaltensregeln zur Durchführung der Digitalisierungsstrategie erarbeitet werden, um das Commitment der Belegschaft zu erlangen (Kreutzer et al., 2017, S. 222 ff.), was als strategische Formalisierung zusammengefasst werden kann. Auch die Formalisierung der Kernprozesse zum Aufbau, zur Durchführung und zur Kontrolle von Digitalisierungsprojekten ist ein entscheidender Faktor (Kreutzer et al., 2017, S. 227). All diese Maßnahmen sollen zu einem klaren Verständnis des Digitalisierungsvorhabens führen, Ambiguitäten beseitigen und den Fokus der gesamten Organisation langfristig auf die erfolgskritischsten Punkte der Digitalisierung lenken. Die strategische Formalisierung als auch die Formalisierung der Projekte wurden bisher vor allem im Rahmen von interorganisationalen Beziehungen (z. B. Lieferantenbeziehungen (Germain & Dröge, 1997) oder Allianzen (Daugherty et al., 2006)) und des Projekt Portfolio Managements (Teller, Unger, Kock, & Gemünden, 2012) untersucht. Allerdings gibt es hier noch keinerlei Studien bezüglich Formalisierung und Digitalisierungsprojekten. Um die Zielsetzung des Digitalisierungsvorhabens weiterhin organisational zu institutionalisieren, haben viele Unternehmen einen Digital Officer etabliert, der hauptverantwortlich für die digitale Transformation und deren strategische Verankerung zuständig ist (Singh & Hess, 2017, S. 1 ff.; Kane, Palmer, Phillips, Kiron, & Buckley, 2016, S. 3). Die Rolle des Digital Officers wurde bereits in einigen Studien präzisiert, empirische Ergebnisse zur Auswirkung auf den Digitalisierungserfolg fehlen aber bisher (Dumeresque, 2014; Singh & Hess, 2017; Horlacher & Hess, 2016).
In dieser Arbeit soll daher gezeigt werden wie die beschriebenen Maßnahmen der Formalisierung (Formalisierung von Projekten, strategische Formalisierung und Etablierung eines Digital Officers) die digitale Transformation positiv beeinflussen können, indem sie Ambiguitäten vermeiden bzw. ein konsistentes Bild des Digitalisierungsvorhabens vermitteln und Entscheidungsträger den richtigen Fokus setzen lässt.
Theoretischer Hintergrund dieser Arbeit ist dabei die Sensemaking-Literatur (Weick, 2009; Weick, 1995; Weick & Sutcliffe, 2008) sowie der Attention-based View (Ocasio, 1997). Vlaar, Van Den Bosch, & Volberda (2007) konnten in einer konzeptionellen Studie bereits zeigen, dass Formalisierung in Kooperationen bis zu einem gewissen Maß Unsicherheit reduziert und somit den Kooperationserfolg fördert. Wird dieses Maß überschritten, leidet der Kooperationserfolg. Ocasio & Joseph (2018) haben gezeigt wie der Attention-based View den Erfolg von Strategien durch eine dauerhafte Fokussierung erklärt. Empirische Studien zum Digitalisierungserfolg, die den konkreten Zusammenhang von Investitionen in digitale Projekte auf die digitalen Produktinnovationen bzw. den effizienteren Einsatz von Ressourcen näher beleuchten, fehlen jedoch bisher. Auch wurde ein bisher möglicher Einfluss von Formalisierung auf diesen Zusammenhang nicht untersucht.
Um diese Forschungslücke zu schließen soll in dieser Arbeit die folgende Forschungsfrage erörtert werden:
Welchen Einfluss hat Formalisierung (Formalisierung der Projekte, strategische Formalisierung, Etablierung eines Digital Officers) auf den Zusammenhang zwischen digitalen Investitionen und digitaler Produktinnovation bzw. digitaler Effizienz?
Hierzu sollen zunächst die theoretischen Grundlagen geschaffen werden, indem die Begriffe digitale Investition und digitale Produktinnovation bzw. Effizienz erläutert werden. Anschließend wird unter Berücksichtigung der Sensemaking-Literatur und des Attentionbased Views das Hypothesenmodell hergeleitet. Die beiden Grundhypothesen untersuchen, ob digitale Investitionen sich tatsächlich positiv auf die digitale Produktinnovation (H1) und - effizienz (H2) auswirken. Zusätzlich werden drei Moderatorvariablen überprüft, nämlich die Formalisierung der Projekte, die strategische Formalisierung sowie die Etablierung eines Digital Officers. Diesen liegen die Annahmen zugrunde, dass sowohl die strategische Formalisierung (H3 bzw. H4), die Formalisierung der Projekte (H5 bzw. H6) als auch der Digital Officer (H7 bzw. H8) jeweils positiv den Effekt von H1 und H2 moderieren. In diesem Zusammenhang wird besonders auf das Forschungsdesign, das Sample, die verwendete Messmethodik und Operationalisierung sowie auf die Messergebnisse eingegangen. Abschließend werden die gewonnenen Ergebnisse sowohl aus theoretischer Sicht als auch für die praktische Anwendung diskutiert. Außerdem sollen die Grenzen der Untersuchung aufgezeigt sowie Schlussfolgerungen für zukünftige Forschungen getroffen werden. Abgerundet wird die Arbeit durch eine Zusammenfassung der wesentlichen Erkenntnisse.
2 Theoretische Grundlagen
2.1 Digitale Investition
2.1.1 Investitionsbegriff
Unter einer Investition versteht man die längerfristige Bindung (d. h. über mehrere Jahre) finanzieller Mittel in Vermögenswerte. Mit Hilfe der Bilanz lässt sich der Investitionsbegriff näher erläutern. Eine Investition zeigt sich in der Bilanz fast immer im Anlagevermögen der Aktivseite. Hierzu gehören bspw. Grundstücke, Maschinen, Beteiligungen und vieles mehr. Das eigentliche Investitionsvolumen kann jedoch höher als das alleinige Anlagevermögen liegen, da eine Vielzahl von Investitionen nach den Vorschriften des HGB nicht bilanziert werden dürfen (z. B. Gründungs- und Eigenkapitalkosten, Forschungskosten, etc.) (Becker, 2012, S. 37).
Eine andere Sicht auf diesen Sachverhalt bietet der zahlungsorientierte Investitionsbegriff, der Investitionen als Reihe von Zahlungen definiert. In der Regel beginnt eine Investition somit mit einer Auszahlung und führt über die Investitionsdauer zu Einzahlungsüberschüssen. Der zahlungsorientierte Investitionsbegriff ist demnach breiter gefasst als der bilanzorientierte, denn bspw. auch Investitionen in Werbung führen zu Auszahlungen und werden getätigt, um höhere Umsätze zu erzielen, die durch entsprechende Einzahlungen veranschaulicht werden können. Es lassen sich unterschiedliche Arten von Investitionen unterscheiden. Eine gängige Unterscheidung ist die in objektbezogene, wirkungsbezogene und sonstige Investitionen. Während sich unter objektbezogenen Investitionen die Finanz- und Sachinvestitionen subsumieren lassen, fallen unter nicht bilanzierbare Investitionen solche in Werbung oder Forschung und Entwicklung. Sonstige Investitionen können nach zeitlicher Reichweite differenziert werden (operativ, taktisch oder strategisch). Die wirkungsbezogenen Investitionen lassen sich in Netto- und Ersatzinvestitionen untergliedern. Während erstere zu einer Erhöhung des Kapitalstocks führen, dienen letztere zum Erhalt des Kapitalstocks (Ermschel, Möbius, & Wengert, 2016, S. 29 ff.).
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 1 - Arten der Investitionen (Quelle: eigene Darstellung nach Ermschel et al. 2016, S.32)
Investitionen sind, da in der Realität nur selten Sicherheit für das (Nicht-)Eintreten von Ereignissen besteht, immer auch Entscheidungsprobleme. Faktoren, auf die die Unsicherheit einen direkten Einfluss ausübt und somit die Profitabilität der Investition bestimmt, sind: die tatsächliche Höhe der Ein- und Auszahlungen, die Nutzungsdauer und die Entwicklung des Zinssatzes. Im Allgemeinen gilt, dass je größer die Anzahl der Umweltzustände ist, desto unkalkulierbarer ist die Unsicherheit. Diese Unsicherheit lässt sich weiter differenzieren. Man spricht von Unwissen, wenn zukünftige Ereignisse unbekannt sind. Wenn der Entscheidungsträger die möglichen Ereignisse kennt, aber nicht deren Wahrscheinlichkeiten weiß, so spricht man von Ungewissheit. Risiko hingegen beschreibt den Zustand sowohl die möglichen Ereignisse als auch die Wahrscheinlichkeiten zu kennen. Angesichts der Unsicherheit, die bei Investitionsentscheidungen besteht, ist auch stets die Frage der Vorteilhaftigkeit der Investition zu stellen. Ob eine Investition vorteilhaft ist oder nicht, hängt hierbei von der Zielsetzung ab. Häufig ist das Ziel eine Rendite zu erwirtschaften (Rentabilität, Vermögen, Gewinn). Sind Investitionen ohne Einzahlungen verbunden, so sind die Kosten ebenfalls ein Entscheidungskriterium. Auch die Amortisationsdauer kann als solches dienen. Es ist unerlässlich zu erwähnen, dass die Investitionsziele auch konfligieren können. Beispielsweise sind sichere Investitionen oft unrentabel (Ermschel et al., 2016, S. 32 ff.).
Angesichts der soeben beschriebenen Möglichkeiten sich dem Investitionsbegriff aus betriebswirtschaftlicher Sicht zu nähern, soll der vorliegenden Arbeit der zahlungsorientierte Investitionsbegriff zugrunde gelegt werden. Da dieser weiter gefasst ist als der bilanzorientierte, wird dieser der Immaterialität digitaler Technologien, um die es in der Folge noch genauer gehen wird, um ein Vielfaches gerechter.
2.1.2 Digitale Technologien
Nachdem nun der Investitionsbegriff präzisiert wurde, soll im Folgenden der Begriff der digitalen Technologie definiert werden. Zunächst soll sich jedoch den Begriffen „digital", „Digitalisierung" und „digitale Transformation" gewidmet werden, für die keine einheitlichen wissenschaftlichen Definitionen vorzufinden sind und deren Definitionspluralismus oftmals zu mehr Konfusion als zu Klarheit führt.
Der Begriff „digital" kann wie folgt charakterisiert werden: Wert schaffend bis an die Grenzen der Unternehmensumwelt, Prozess optimierend mit direkter Auswirkung auf die Customer Experience und Fähigkeiten ausbildend, die das Potential haben das gesamte Unternehmen zu unterstützen (Dörner & Edelman, 2015).
Unter „Digitalisierung" kann „die Veränderung von Geschäftsmodellen durch die Verbesserung von Geschäftsprozessen aufgrund der Nutzung von Informations- und Kommunikationstechniken" verstanden werden (Reker & Böhm, 2013, S. 8). Vereinfacht und den meisten Definitionen eigen, beschreibt die Digitalisierung eine Überführung von analogen in digitale Daten. Für Unternehmen bedeutet die Anwendung dieses Konstrukts, dass sich die Geschäftstätigkeit zunehmend von der realen in die virtuelle Welt verlagert. Die Vernetzung von Lieferanten, Kunden und Unternehmen erfährt eine starke Virtualisierung, die durch die Informationstechnik ausgelöst wird (Reker & Böhm, 2013, S. 8).
Bermann (2012) definiert die „digitale Transformation" als Fokussierung auf zwei komplementäre Aktivitäten: „[R]eshaping customer value propositions and transforming their operations using digital technologies for greater customer interaction and collaboration" ( S. 17).
Es ist wichtig an dieser Stelle zu betonen, dass die angeführten Definitionen keineswegs sakrosankt und die Begriffe voneinander nicht immer trennscharf sind. Vielmehr besteht eine Vielzahl an Definitionen, jedoch sollen die oben genannten als Arbeitsdefinition dienen. In der englischsprachigen Literatur gibt es zusätzlich Unklarheiten bezüglich der Abgrenzung der Begriffe „digitization" und „digitalization" (Schallmo & Williams, 2018, S. 4 ff.)).
Technologie wird allgemeinhin als „Wissen, Kenntnisse und Fertigkeiten zur Lösung technischer Probleme sowie Anlagen und Verfahren zur praktischen Umsetzung naturwissenschaftlicher Erkenntnisse“ definiert (Schuh & Klappert, 2011, S. 33). Im Kontext der Digitalisierung ist zunehmend von digitalen Technologien die Rede, die Unternehmen neue Möglichkeiten eröffnen (Bruhn & Hadwich, 2017, S. 301). Genuin für digitale Technologien ist, dass diese als Enabler wirken. D. h., diese bringen die vorhandenen ökonomischen Aktivitäten aus dem Gleichgewicht und ermöglichen neue ökonomische Aktivitäten, die a priori nicht in Erfahrung zu bringen sind. Digitale Technologien können einen Paradigmenwechsel bewirken, da sie Grenzen fließend machen und die Kosten für Unternehmensgründer sinken. Digitale Technologien sind meist Produkte oder Services, die entweder selbst Informations- oder Kommunikationstechnologien sind oder durch diese ermöglicht werden. Oft existieren sie in Form von digitalen Tools oder Infrastruktur, digitalen Plattformen oder Artefakten mit digitalisierten Komponenten, Geräten oder Medieninhalten. Allen gemeinsam ist die Entkopplung der digitalen Information von der physischen Form des materiellen Gerätes und der Auflösung der semiotischen, funktionalen Logik des physischen Körpers, der sie ausführt (von Briel, Davidsson, & Recker, 2018, S. 49). Aufgrund der Neuartigkeit digitaler Technologien fehlt es momentan noch an einer allgemeingültigen Klassifizierung. Eine häufige Einteilung ist allerdings SMAC, das für Social, Mobile, Analytics und Cloud steht (Denner, Püschel, & Röglinger, 2018, S. 333). Im Folgenden sollen jedoch aus methodischen Gründen vor allem die für Industrieunternehmen derzeit wichtigsten digitalen Technologien kurz charakterisiert werden: Big Data, Social Media, Cloud Computing, Industrie 4.0 sowie 3D-Druck.
Als erste Technologie ist Big Data zu nennen, die zumeist über die drei Dimensionen Datenvolumen, -geschwindigkeit und -vielfalt definiert wird. Volumen meint hierbei die wachsende Zahl erfasster Daten. Datenvolumen, die als groß erachtet werden, bewegen sich zumeist im Bereich mehrerer Terrabyte und mehr. Geschwindigkeit beschreibt den Prozess der Datengenerierung bzw. des Datenzugriffs. Oftmals geschieht dies mit einer Geschwindigkeit in Echtzeit. Die Vielfalt befasst sich mit den unterschiedlichen Datenquellen und -typen, die bedingt strukturiert werden können (Kowalczyk & Buxmann, 2014, S. 268). Big Data ermöglicht es somit große Datenmengen von Social Media, Bildern oder anderen Informations- und Kommunikationsquellen nicht nur zu verwalten, sondern diese auch so zu nutzen, dass ein Mehrwert für das Unternehmen entsteht. Die dabei genutzten Datenmengen übersteigen bei Weitem die Größe klassischer Unternehmensdaten aus CRM- und ERP- Systemen (Schermann et al., 2014, S. 261). Da diese Datenmengen aber meist in Rohform vorliegen, sind diese zunächst unbrauchbar, weshalb der Begriff der Analytics eng mit Big Data einhergeht. Analytics beschreibt demnach die Extraktion der bedeutsamen Information dieser Rohdaten durch Prozesse, Technologien, Frameworks und Algorithmen. Auf granularer Ebene geschieht dies mittels filtern, umwandeln, kategorisieren, kondensieren und kontextualisieren von Daten. Letztlich wird diese gewonnene Information organisiert und strukturiert, um Wissen über das System, seine User, die Umwelt und ihre Abläufe sowie über die Zielerreichung zu erlangen (Bahga & Madisetti, 2016, S. 25 ff.). Um sich der Relevanz von Big Data bewusst zu werden, hilft es einen Blick auf die globale Datenmenge zu werfen, die stetig zunimmt: 2,5 Trillionen Bytes pro Tag werden rund um den Globus produziert - rund 90 Prozent der vorhandenen Daten entstanden allein in den letzten zwei Jahren. Es ist damit zu rechnen, dass sich zukünftig die weltweit erzeugte Datenmenge alle zwei Jahre mindestens verdoppeln wird (Lix & Stüben, 2013, S. 7).
Wie bereits angemerkt ist Big Data eng mit Social Media verknüpft, da es ein wesentlicher Datenproduzent ist. Social Media kann wie folgt definiert werden:
Social Media ist eine Vielfalt digitaler Medien und Technologien, die es Nutzern ermöglicht, sich auszutauschen und mediale Inhalte einzeln oder in Gemeinschaft zu gestalten. Die Interaktion umfasst den gegenseitigen Austausch von Informationen, Meinungen, Eindrücken und Erfahrungen sowie das Mitwirken an der Erstellung von Inhalten. Die Nutzer nehmen durch Kommentare, Bewertungen und Empfehlungen aktiv auf die Inhalte Bezug und bauen auf diese Weise eine soziale Beziehung untereinander auf. Die Grenze zwischen Produzent und Konsument verschwimmt... Als Kommunikationsmittel setzt Social Media einzeln oder in Kombination auf Text, Bild, Audio oder Video und kann plattformunabhängig stattfinden. (Quelle: 25. NEON-Plenum, 18. Februar 2013, Frankfurt am Main)
Durch Social Media können Unternehmen direkt individuell mit ihren Kunden in Kontakt treten, eine Vielzahl von Daten generieren und letztlich die Produkt- bzw. Servicequalität permanent verbessern bis hin zur Entwicklung von neuen Geschäftsmodellen (König, Stahl, Wiegand, & ADM-Arbeitskreis Deutscher Markt- und Sozialforschungsinstitute, 2014, S. 13 ff.). Durch präzise intendierte Botschaften, können mittels Social Media Verhaltensänderungen beim User hervorgerufen werden. Gleichzeitig können User eigene Profile von sich anlegen, wodurch Medienproduzenten eine extrem enge Verbindung zum Konsumenten gewährleistet wird. Die Art und Weise wie mit dem Konsumenten kommuniziert wird, wird somit letztlich durch eine Vielzahl von Datenpunkten optimiert und monetarisiert (Mahoney & Tang, 2016, S. 9).
Die Speicherung der riesigen Datenmengen, die durch Social Media und weiterer Systeme entstehen, ist wiederum eng verwoben mit den Fortschritten im Bereich des Cloud Computing. Dieses kann wie folgt definiert werden: „Cloud computing is a method of availing computing resources from a provider, on demand, by a customer using a computer connected to the Internet" (Rajaraman, 2014, S. 245). Cloud Computing Systeme sind adaptive System, die automatisch Datenmengen ressourcen-optimierend balancieren. Dem User ist es möglich den Vorgang zu überwachen und den Ressourcenverbrauch zu kontrollieren, was zu einer Transparenz der Kosten führt (Rajaraman, 2014, S. 245). Der Begriff der Cloud (deutsch für Wolke) meint dabei, dass der physische Standort für die erbrachte Leistung für den Anwender nicht zurückzuverfolgen ist, sondern die Ressourcen diffus „wolkenartig" abgerufen werden können (Promotorengruppe Kommunikation der Forschungsunion Wirtschaft - Wissenschaft, acatech, 2013, S. 86). In der Cloud Computing Architektur werden zur besseren Kategorisierung häufig drei verschiedene Leistungsebenen unterschieden. Die unterste Schicht wird Infrastructure as a Service (IaaS) genannt und dient der Bereitstellung grundlegender Infrastruktur wie Hardware, Rechenkapazität, Server, Speicherplatz oder Netzwerksbetriebstechnik. Der Vorteil hierbei liegt beim IaaS vor allem in der Skalierbarkeit der Recheninstanzen, die sich an eine ständig ändernde Auslastung anpassen und elastisch zusammengeschlossen werden. Hieran anknüpfend folgt die Platform as a Service (PaaS) als nächsthöhere Ebene, bei der Anwendungen im Fokus stehen, welche auf der Infrastruktur des Anbieters zur Verfügung gestellt werden. PaaS richtet sich somit typischerweise meist nicht an den Endkunden, sondern vielmehr an Entwickler, die mittels bestimmter Programmiersprachen eigene Software benutzen und verändern können. Die oberste Schicht ist Software as a Service (Saas), welche als Anwendungsebene vollständige Anwendungen als Dienste auf Nachfrage zur Verfügung stellt. SaaS richtet sich typischerweise an Endkunden. Der Anbieter stellt die Software und die Infrastruktur zur Verfügung und ist zudem für deren Wartung, Betrieb, Aktualisierung sowie Ressourcenanpassung verantwortlich. CloudComputing ist somit mit seiner enormen Skalierbarkeit ein wichtiger Baustein zur Bewältigung der riesigen Datenmengen, die die digitale Transformation mit sich bringt (Szer, 2013, S. 56 ff.).
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 2 - Cloud Computing Architektur (Quelle: eigene Darstellung nach Szer 2013, S.56)
Ein weiterer Begriff im Zusammenhang mit digitalen Technologien ist Industrie 4.0, wobei es sich um einen grundlegenden Wandel der industriellen Produktionsweise und nicht nur eines Teils davon handelt. Eine zunehmende Automatisierung der Produktion steht dabei im Vordergrund, sodass die Organisation und die Steuerung der gesamten Wertschöpfungskette von der Idee bis zu den mit den Produkten verbundenen Dienstleistungen neugestaltet wird (Anderl et al., 2016, S. 17 f.). Mit der in der IT üblichen Zählweise „4.0“ nimmt der Begriff Bezug auf die bisherigen drei industriellen Revolutionen und lehnt sich zu dem an Vorbilder wie „Web 2.0“ an (Reinheimer, 2017, S. 17 ff.). Die offizielle Definition der Plattform Industrie 4.0 lautet:
Der Begriff Industrie 4.0 steht für die vierte industrielle Revolution, eine neue Stufe der Organisation und Steuerung der gesamten Wertschöpfungskette über den Lebenszyklus von Produkten. Dieser Zyklus orientiert sich an den zunehmend individualisierten Kundenwünschen und erstreckt sich von der Idee, dem Auftrag über die Entwicklung und Fertigung, die Auslieferung eines Produkts an den Endkunden bis hin zum Recycling, einschließlich der damit verbundenen Dienstleistungen (BITKOM e. V., VDMA e. V., & ZVEI e. V., 2015, S. 8).
Letztlich handelt es sich bei Industrie 4.0 um einen Sammelbegriff einer Vielzahl von aktuellen Konzepten wie Smart Factory, Cyber-physische Systeme, Selbstorganisation, neue Systeme in Vertrieb und Beschaffung sowie in der Produkt- und Service-Entwicklung, Anpassung an den Menschen und CSR. Eine genaue Abgrenzung der Konzepte ist aber im Einzelfall nicht möglich, was auch der Tatsache geschuldet ist, dass der Begriff politischen Ursprungs ist. Durch Industrie 4.0 werden Unternehmen zunehmend von einer Produkt- zu einer Dienstleistungsorientierung gelangen. Zudem wird es zu neuen Typen von Unternehmen kommen, die spezielle Rollen im Fertigungsprozess bzw. -netzwerken übernehmen werden (Lasi, Fettke, Kemper, Feld, & Hoffmann, 2014, S. 239 ff.).
Eng verwoben mit Industrie 4.0 ist der 3D-Druck als eine weitere neue Technologie, die sich fundamental von subtraktiven Verfahren wie Fräsen oder Schleifen unterscheidet. Objekte werden durch Hinzufügen oder Auftragen neuen Materials aufgebaut (additives Verfahren) und stehen somit im Gegensatz zu abtragenden Verfahren, bei denen Material sukzessive entfernt wird. Somit können größere konstruktive Freiheiten erreicht und Herstellungsprozesse signifikant verschlankt werden. Durch die Just-in-Time Produktion der Bauteile wird eine Minimierung von Lagerbeständen und -kosten erlangt. Durch all diese Vorteile hat der 3D-Druck einen hochgradig disruptiven Charakter (Raddatz, Austerjost, & Beutel, 2018, S. 42 ff.). 3D-Drucke eignen sich somit besonders gut zur schnellen und preisbewussten Herstellung von Modellen, Mustern, Prototypen, Werkzeugen und Endprodukten - dem sogenannten Rapid Prototyping. Als generatives Fertigungsverfahren basiert dieses direkt auf rechnerinternen Datenmodellen und kommt ohne eine Gussform oder spezielle Werkzeuge aus, was sie insgesamt sehr benutzerfreundlich macht. Anfänglich wurde der 3D-Druck vor allem in der Automobil-, der Flugzeug- sowie der Konsumgüterindustrie als Baumuster eingesetzt. Mittlerweile hat sich die 3D-Druck Technologie so weit entwickelt, dass mit einer einzigen Gussform jedes Teil individuell hergestellt werden kann automatisiert nach Kundenwunsch oder nach Anforderung. Somit lassen sich beispielsweise Schmuckstücke individuell massenfertigen, ohne dass dabei Mehrkosten entstehen (Fastermann, 2012, S. 5 ff.). Aber auch bspw. Armprothesen oder kieferorthopädische Zahnschienen können mittels 3D-Druck für einen Bruchteil der Kosten gegenüber bisher üblichen Verfahren gefertigt werden (Gutberlet, 2019; „Was Constantin Bisanz mit seinem Zahnschienen-Startup vorhat", 2018). Die nachfolgende Abbildung 3 visualisiert abschließend den Einfluss digitaler Technologien auf die Effizienz sowie die Produktinnovation.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 3 - Digitale Technologien als Treiber für Produktionnovation bzw. Effizienz (eigene Darstellung)
Weiterhin kann festgehalten werden, dass bisher in der Literatur keine wissenschaftliche Definition für den Begriff der digitalen Investition besteht. Nach Betrachtung der soeben definierten Termini, soll der Begriff der digitalen Investition für die vorliegende Arbeit im Lichte des zahlungsorientierten Investitionsbegriffs definiert werden:
Eine Investition in mindestens eine der digitalen Technologien 3D-Druck, Big Data, CloudComputing, Industrie 4.0 oder Social Media, die durch eine monetäre Auszahlung zu Beginn und durch monetäre Einzahlungen zu einem späteren Zeitpunkt gekennzeichnet ist. Die dabei erreichte Rendite wird durch ein verbessertes Maß an Innovativität oder Effizienz erzielt.
Abschließend können digitale Technologien für ein besseres Verständnis gemäß des zahlungsorientierten Investitionsbegriffs eingeordnet werden. Dementsprechend sind digitale Investitionen im objektbezogenen Sinne oftmals immaterielle Ausgaben für Forschung und Entwicklung, die nicht bilanzierbar sind. Im wirkungsbezogenen Sinne können digitale Investitionen sowohl dazu dienen den Kapitalstock zu erhalten als auch diesen zu erhöhen. Beispielsweise können durch digitale Investitionen neue Geschäftsfelder erschlossen werden (Kapitalstockerhöhung) aber auch bestehende Geschäftsfelder effizienter gestaltet werden (Kapitalstockerhalt). Nach zeitlicher Reichweite differenziert, sind digitale Investitionen vor allem strategisch zu sehen, da deren Einführung oftmals tiefgreifende und langfristige Folgen für das gesamte Unternehmen mit sich führen.
2.1.3 Unsicherheit und fehlende Aufmerksamkeit von digitalen Investitionen
Viele digitale Investitionen führen nicht zu dem gewünschten Erfolg. GE beispielsweise startete 2011 eine grundlegende Transformation seines Produkt- und Serviceangebots. Vielfach wurden Produkte mit digitalen Sensoren ausgestattet, neue Software Plattformen für das Internet der Dinge wurden eingerichtet, Geschäftsmodelle wurden überarbeitet und man deklarierte sich selbst als digital industrielles Unternehmen. Auch interne Prozesse wurden digitalisiert wie die Einkaufs- und Vertriebsprozesse. Daraufhin verbesserten sich zwar einige Performance-Indikatoren, die Erwartung der Investoren wurde jedoch bei weitem nicht erfüllt und in der Folge musste das Management inmitten des Wandelprozesses das Unternehmen verlassen. Das neue Management ist seitdem primär darum bemüht Kosten einzusparen. Auch andere gescheiterten digitale Bestrebungen der letzten Jahre von Unternehmen wie Nike, Lego, P&G oder Burberry belegen diese These.
Ein Grund für das oftmalige Scheitern von digitalen Investitionen ist, dass diese nicht ausschließlich technologisch sind. Digitale Investitionen sind vielmehr mehrschichtig und diffus und erfordern deshalb grundlegende Änderungen in der gesamten Organisation bezüglich der Fähigkeiten der Mitarbeiter, der Infrastruktur sowie der Projekte. Sie erfordern zudem ein neugeordnetes Zusammenspiel von Mitarbeitern, Maschinen und Geschäftsprozessen, was stets mit Chaos einhergeht (Davenport & Westerman, 2018; Bughin, LaBerge, & Mellbye, 2017, S. 3 ff.). Digitale Investitionen sind also hochgradig unsicher. Es ist für Entscheidungsträger extrem schwierig zu wissen, welche Investitionen getätigt werden müssen, um dem Markt voraus zu sein und welche Investitionen auf jeden Fall simultan mit dem Markt abgestimmt sein sollten. Für viele CEOs scheint es attraktiver zu sein mit einer radikalen Innovation einen neuen Markt zu erobern als zunächst über den Markt zu lernen. Frühzeitig in einen Markt zu investieren macht aber nur dann Sinn, wenn wir dessen weitere Verlaufskurve abschätzen können. Digitale Investitionen jedoch sind allzu oft mit Exploration und einem tiefergehenden Verständnis der jeweiligen Technologie verbunden bevor die Verlaufskurve Gestalt annimmt (Davenport & Westerman, 2018).
Investitionen im Allgemeinen sind immer mit Unsicherheit verbunden. Bei digitalen Investitionen ist diese Unsicherheit jedoch besonders hoch. Um den Begriff der Unsicherheit zu verstehen, ist es von Vorteil ihn vom Begriff des Risikos abzugrenzen. Der Unterschied liegt darin, dass während man beim Risiko die möglichen Umweltzustände samt deren Wahrscheinlichkeiten kennt, bei der Unsicherheit weder Umweltzustände noch Wahrscheinlichkeiten vorliegen. Die klassischen Ansätze des strategischen Managements (z. B. Porter's 5-Kräfte-Modell) zur Risikovermeidung sind deshalb hier nicht zu gebrauchen (Teece & Leih, 2016, S. 7 f.). Vielmehr sind bei hoher Unsicherheit Entrepreneurship, Exploration, Lernen, Adaption und Transformation als Erfolgsstrategien zu sehen (Teece & Leih, 2016, S. 10).
Unsicherheit ist auf Nichtwissen zurückzuführen. Entscheidungsträger können sich ihrem Nichtwissen bewusst oder nicht bewusst sein. Akteure, die sich dem Nichtwissen bewusst sind, können gezielt daran arbeiten. Ebenfalls kommt es vor, dass diese Akteure kein weiteres Wissen erlangen möchten, um keine Verantwortung für das Problem tragen zu müssen. Durch die Konfrontation mit dem Problem in perplexen Situationen kann man durch Lernen sich seines Nichtwissens bewusstwerden. Nichtwissen ist also immer auch relational, das heißt jede Person hat eine eigene Version des Nichtwissens. Somit können verschiedene Versionen des Nichtwissens koexistieren, was de facto zu Ambiguität führt (verschiedene Deutungsweisen desselben Sachverhalts) (Brinks, Ibert, Müller, & Schmidt, 2018, S. 1745 f.).
Ein weiterer Grund für das Scheitern von digitalen Investitionen ist oftmals eine fehlende oder falsch gesetzte Aufmerksamkeit seitens der Entscheidungsträger des Unternehmens. Unter Aufmerksamkeit ist hierbei das Bemerken, Entschlüsseln, Interpretieren und Fokussieren von Zeit und Aufwand der Entscheidungsträger für die Themen (z. B. Probleme, Möglichkeiten und Bedrohungen für die Organisation, die sich aus der Unternehmensumwelt ergeben) und Antworten (Handlungsalternativen wie etwa Vorschläge, Routinen, Projekte, Programme oder Prozesse) zu verstehen. Entscheidungsträger sind selektiv bezüglich der Themen und deren Antworten, mit denen sie sich befassen und das letztliche Handeln hängt davon ab, worauf sie ihre Aufmerksamkeit legen. Die begrenzte Aufmerksamkeit der Akteure ist Fluch und Segen zugleich. Positiv zu werten ist hieran, dass Energie und Aufwand auf die verbleibenden Alternativen gebündelt werden und somit schnellere und präzisere Handlungen getroffen werden. Negativ hingegen ist, dass relevante Informationen und Entscheidungsalternativen komplett außer Acht gelassen werden (Linges, 2016, S. 8).
Gerade die technologische Unsicherheit verhindert die Identifikation und Evaluation zukünftiger technologischer Entwicklungen und führt zu falschen Entscheidungen bei der Entwicklung von Produktinnovationen. Da Menschen tendenziell risikoavers sind, führt solch eine technologische Unsicherheit häufig dazu, dass radikale technologische Entwicklungen übersehen werden und die notwendigen Investitionen ausbleiben (Bouncken, Plüschke, Pesch, & Kraus, 2016, S. 389).
2.2 Investitionserfolg
2.2.1 Digitale Produktinnovation
Nachdem nun ausführlich erläutert wurde, wodurch sich digitale Investitionen auszeichnen, widmet sich der folgende Abschnitt der digitalen Produktinnovation, dem ersten von zwei Motiven für eben diese. Denn für viele Unternehmen ist es ein Erfolgskriterium, welchen Beitrag die Digitalisierungsbemühungen zu neuen Innovationen leisten.
Der Innovationsbegriff entstammt dem lateinischen Wort „innovatio“, was „Erneuerung“, aber auch „sich Neuem hingeben“ bedeutet. Eine sehr weit gefasste Definition besagt: „Innovationen sind die Ideen, die von einer bestimmten Gruppe als neu wahrgenommen und als nützlich anerkannt werden“(Disselkamp, 2012, S. 17). Es ist festzuhalten, dass in der Literatur keine einheitliche Bestimmung des Innovationsbegriffs existiert. Vielmehr ist es für die inhaltliche Ausgestaltung wesentlich, aus welcher Perspektive die Innovation betrachtet wird. Aus der Sicht des innovierenden Unternehmens sind Innovationen bspw. neuartige Produkte oder Prozesse, hingegen ist aus Sicht des Nutzers die subjektive Wahrnehmung der Neuartigkeit entscheidend (Hauschildt & Salomo, 2007, S. 3). Jedoch zeichnen sich Innovationen stets durch drei grundlegende Eigenschaften aus. Diese haben einen klaren Nutzenvorteil für den Anwender, weisen Originalität auf und werden durch ihre Eigenschaft gekennzeichnet, wobei hierunter Funktionalität und Qualität zu verstehen ist (Disselkamp, 2012, S. 18).
Aus Unternehmenssicht kann weiter differenziert werden zwischen inkrementeller und radikaler sowie zwischen markt- und technologiegetriebener Innovation. Technologische Innovationen ergeben sich durch den Einsatz neuer Technologien, z. B. digitale Technologien. Marktseitige Innovationen ergeben sich durch marktliche Veränderungen, z. B. eine Verschiebung der Marktkräfte. Aus Sicht des Nutzers ist der Grad der Veränderung bzgl. der Nutzungsgewohnheit entscheidend, wobei zwischen kontinuierlichen (keine Gewohnheitsänderungen), dynamisch-kontinuierlichen (deutliche Gewohnheitsänderungen) und diskontinuierlichen (neue Gebrauchsmuster) Innovationen unterschieden werden kann. Diese Einteilung stellt lediglich einen Auszug von einer Vielzahl von Systematisierungen dar. Allen gemeinsam jedoch ist, dass sie sich auf einem Kontinuum von inkrementell zu radikal bewegen (Arnold & Klee, 2016, S. 3 ff.). Eine weitere Typologisierung von Innovationen wäre etwa die der Unternehmensberatung Arthur D. Little, die drei Typen unterscheidet: Inkrementale Innovationen sind kurzfristige Verbesserungen an bestehenden Produkten, die einen klaren Nutzenvorteil für den Anwender generieren. Sie können schnell und sukzessive implementiert werden. Strategische Innovationen erfordern hingegen einen hohen Entwicklungsaufwand, eine aktive Vermarktung und größere Investitionen. Sie wirken zum Teil auf Bedürfnisse, die dem Nutzer selbst noch nicht bewusst sind und generieren einen echten Nutzenvorteil. Durchbruchsinnovationen haben einen umwälzenden Effekt auf das Geschäftsfeld und Kundenbedürfnisse werden auf eine völlig neue Art und Weise befriedigt (Disselkamp, 2012, S. 19 f.).
Der Begriff der Produktinnovation kann definiert werden als „jedes Produkt (bzw. jede Produktidee), das (die) von den Kunden als neu wahrgenommen wird“ (Homburg, 2014, S. 556). Produktinnovationen resultieren aus der konstanten Weiterentwicklung von bestehenden Produkten und Ressourcen oder der Entwicklung von qualitativ neuen Produkten (March, 1991, S. 71). Zwei Aspekte sind dieser Definition hinzuzufügen: Erstens handelt es sich bei Produktinnovationen nicht nur um Waren, sondern auch um Dienstleistungen. Zweitens können Produktinnovationen auf alten wie auch auf neuen Märkten auftreten. Produktinnovationen sind nur dann vorhanden, wenn es sich um merklich neue Produkte oder Dienstleistungen handelt. Wann dies aber der Fall ist, ist in der Praxis nicht immer eindeutig zu definieren. Beispielsweise ist es fraglich, ob ein neues Design eines Autos eine Produktinnovation darstellt. Letztlich ist stets der Nutzen für die Anwendergruppe entscheidend. Der Nutzen bestimmt sich zu einem großen Teil auch stets durch die Qualität eines Produkts. Während bei Waren physische Parameter wie Gestalt, Farbe und Volumen wichtig sind, dominieren bei den Dienstleistungen Themen wie die Qualitätssicherung, Flexibilität und Service (Disselkamp, 2012, S. 21 ff.).
Es ist weiterhin wichtig den Begriff der Produktinnovation von der Geschäftsmodellinnovation abzugrenzen, die in letzter Zeit zunehmend an Popularität gewonnen hat. Diese zeichnet sich vor allem dadurch aus, dass ganze Industrien von Grund auf verändert werden und diese häufig neuen Unternehmen die Möglichkeit geben in den Markt einzutreten, in denen Unternehmensnetzwerke gemeinsam neue Innovationen schaffen. Somit sind Geschäftsmodellinnovationen weitaus umfassender, da sie sich nicht nur auf das innovierende Unternehmen beziehen und radikaler bezüglich der Innovation selbst im Vergleich zu Produktinnovationen sind (Simmons, Palmer, & Truong, 2013, S. 746 f.).
In der jüngsten Vergangenheit sind digitale Technologien mit ihren einzigartigen Eigenschaften zum primären Treiber von Innovationen geworden. Fortschritte bei digitalen Technologien eröffnen stets auch Möglichkeiten digitale Produktinnovationen zu generieren. Eine Digitale Produktinnovation kann somit als ein neues Produkt, das durch die Hilfe von digitaler Technologie (im Kontext dieser Arbeit sind hiermit die in Kapitel 2.1.2 genannten Technologien zu nennen) erst ermöglicht wird, definiert werden (Eidhoff, Stief, Voeth, & Gundlach, 2016, S. 1879). Somit können signifikant neue Produkte oder Services, deren Neuartigkeit sich in der Informations- oder Kommunikationstechnologie ausdrückt oder durch diese überhaupt erst ermöglicht werden, entstehen. Beispiele hierfür sind neue Unternehmensplattformen (ERP oder CRM Systeme), neue Produkte für den Konsumenten (Smartphones oder Amazon Instant Video Service) oder existierende analoge Produkte, denen ein digitales Add-on beigefügt wurde (digitale Infotainment-Systeme in Autos) (Lyytinen et al., 2016, S. 49).
2.2.2 Digitale Effizienz
Das zweite Motiv, weshalb digitale Investitionen oftmals getätigt werden, ist die dadurch induzierte Effizienz. Vorteilhaft hierbei ist, dass sowohl die Kosten als auch der Umsatz gleichermaßen in das ökonomische Kalkül miteinbezogen werden. Bei einer reinen Kostenbetrachtung könnte es stets auch der Fall sein, dass diese zu Lasten des Umsatzes geht (Neumeier, 2017, S. 342). Der Begriff der Effizienz kann im Allgemeinen wie folgt definiert werden:
„Eine Aktion wird als effizient betrachtet, wenn es keine Möglichkeit gibt eine Aktivität mit dem gleichen Ergebnis in derselben Qualität zu geringeren Kosten durchzuführen."(Neumeier, 2017, S. 343)
Nicht zu verwechseln ist der Begriff der Effizienz mit dem der Effektivität, der ein Maß für die Zielerreichung darstellt. Eine Aktion wird als effektiv betrachtet, wenn ein vorab definiertes Ziel erreicht wurde (Maywald, 2009, S. 20).
In der wissenschaftlichen Literatur ist zudem oftmals von organisationaler Effizienz die Rede, wenn es darum geht den Erfolg der Unternehmung zu bewerten. Diese kann als das positive Resultat des Vergleichs zwischen Input- und Output gesehen werden. Es bestehen zudem verschiedenen Methoden mit deren Hilfe Effizienz gemessen werden kann. Eine direkte Messung ist nur schwer möglich. Es bestehen aber zahlreiche quantitative Frameworks zur Messung von Effizienz. Benchmarking und andere Vergleichsanalysen sind hierbei jedoch die häufigsten Methoden (Kozjek & Ferjan, 2015, S. 5). Die Nutzung digitaler Technologien führt zu meist höheren Umsätzen oder einer gesteigerten Produktivität, Innovationen in der Wertschaffung sowie zu neuen Formen der Kundeninteraktion, womit letztlich eine gesteigerte Effizienz erreicht wird (Neumeier, Wolf, & Oesterle, 2017, S. 490).
Hieran anknüpfend sind vor allem Prozessinnovationen als Treiber von Effizienz zu nennen. Prozessinnovation können als Erneuerungen bei den Leistungserstellungsprozessen im Unternehmen definiert werden (Disselkamp, 2012, S. 24). Prozessinnovation setzen direkt bei der zu erledigenden Arbeit an, sind aufgabenorientiert und merzen Schwächen in bestehenden Verfahren durch Verbesserungen aus, immer mit dem Ziel die Produktivität zu erhöhen. Prozessinnovationen sind oftmals sehr komplex und haben weitreichende organisationale Veränderungen zur Folge. Meist betreffen sie zugleich mehrere Unternehmensbereiche, was eine tendenziell längere Umsetzungsdauer verglichen mit Produktinnovationen mit sich bringt (Damanpour & Gopalakrishnan, 2001, S. 49).Prozessinnovationen zeichnen sich zusätzlich durch einen höheren Anteil an unternehmensgebundenem und implizitem Wissen aus, wodurch diese nur schwer imitierbar sind und zur langfristigen Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens beitragen (Hatch & Mowery, 1998).
Ein Beispiel für eine Prozessinnovation wäre etwa die Einführung der produktionssynchronen Beschaffung in der japanischen Automobilindustrie in den 1980er Jahren, die zu einer Reduzierung der Material- und Warenbestände führte und somit zu einer geringeren Kapitalbindung. In anderen Branchen wie der Computerindustrie (Dell) oder dem Einzelhandel (Real) wurde diese Idee adaptiert und führte nicht nur zu signifikanten Kosten-, sondern auch zu Nutzenvorteilen. Weitere neuere Prozessinnovationen wären etwa die Einführung der Warenidentifikation mittels Radiofrequenz (RFID), Scannerkassen, Hochregallager oder dem Online-Banking. Gerade das Beispiel des Online-Bankings zeigt wie durch den Einsatz digitaler Technologien die vorher bestehenden Kommunikationsbrüche in der Filiale oder mittels Telefon automatisiert und rationalisiert wurden und dass Prozessinnovationen sich auch auf die Erbringung von Services beziehen können (Disselkamp, 2012, S. 24 ff.).
Digitale Prozessinnovationen können letztlich definiert werden als „significantly new (from the perspective of the adopter) way of doing things in an organizational setting that is embodied in or enabled by IT" (Fichman, Dos Santos, & Zheng, 2014, S. 1). Diese Definition soll der vorliegenden Arbeit zugrunde gelegt werden. Die Begriffe der digitalen Prozessinnovation und der digitalen Effizienz sollen zudem synonym verwendet werden.
3 Hypothesenherleitung
3.1 Grundhypothesen
Digitale Investitionen wirken oftmals wie ein Katalysator für die organisationale Performance. Der Zusammenhang zwischen den IT Capabilities eines Unternehmens und der Performance wurde in der wissenschaftlichen Literatur bereits ausführlich behandelt. Bharadwaj (2000) hat diesen vor dem Hintergrund des Resource-based-view empirisch untersucht und konnte einen positiv signifikanten Zusammenhang nachweisen. Chan (2000) sowie Dehning & Richardson (2002) konnten in ähnlichen Untersuchungen diesen Zusammenhang bestätigen. Chae, Koh, & Prybutok (2014) hingegen konnten nach über einem Jahrzehnt später zu keinem signifikanten Ergebnis gelangen. Ein möglicher Grund hierfür ist, dass IT-Services mittlerweile durch das Internet, einem zunehmenden Outsourcing und einer voranschreitenden Standardisierung von ERP-Systemen bei gleichzeitiger Kostenreduktion einfacher verfügbar und homogener geworden sind (Chae et al., 2014, S. 316 ff.). (Westerman, Tannou, Bonnet, Ferraris, & McAfee, 2011) sprechen, wenn es darum geht, in welchem Maße Unternehmen Nutzen aus digitalen Technologien ziehen, von Digital Maturity. Diese lässt sich differenzieren in Digital Intensity und in Transformation Management Intensity. Die Digital Intensity wird dabei als das Investment in Initiativen, die auf Technologien basieren, definiert und haben zum Ziel die Art und Weise wie das Unternehmen agiert zu verändern (dazu zählen etwa Customer Engagement, interne Prozesse oder Geschäftsmodelle). Die Transformation Management Intensity besteht aus der Unternehmensvision, die ein Bild von der Zukunft vorgibt, aus Governance und Engagement, um den Kurs des Unternehmens zu steuern sowie aus IT und Geschäftsbeziehungen um technologie-basierten Wandel zu implementieren. Nur wenn Unternehmen sowohl eine hohe Digital Intensity als auch eine hohe Transformation Management Intensity an den Tag legen, können die Potentiale der Digitalisierung vollständig ausgeschöpft werden, sodass langfristig ein digitaler Wettbewerbsvorteil erlangt wird. Investitionen in digitale Technologien müssen also eine bestimmte Intensität überschreiten, um spürbar den Unternehmenserfolg zu steigern (S. 3 f.).
Die Studie von Westerman et al. (2011) bei der 400 Unternehmen befragt und 157 Experteninterviews geführt wurden, hat gezeigt, dass Unternehmen mit einer höheren Digital Business Intensity bezüglich ihrer Investitionen die Konkurrenz nach Umsatz, Profitabilität und nach Marktbewertung outperformen (S.7). Ebenso sind stets auch große Effizienzgewinne durch die digitale Transformation möglich (Westerman et al., 2011, S. 20). Beispielsweise haben Facebook und Amazon ihre Digital Business Intensity genutzt, um ihr Produktportfolio und ihre Operations zu verbessern. Amazon hat daher in künstliche Intelligenz, Spracherkennung und Suchfunktionalität mittels Alexa investiert, um noch besser die Such- und Kaufgewohnheiten der Kunden zu verstehen und letztlich die finanzielle Performance zu steigern. Ähnlich verhält es sich bei Facebook, die 2014 Whatsapp kauften, um ihr IT-Service Portfolio zu erweitern, Messaging und Telefonie zu integrieren und Werbeumsätze zu optimieren (Nwankpa & Datta, 2017, S. 472). Nwankpa & Datta (2017) konnten zeigen, dass die Digital Business Intensity einen signifikant positiven Effekt auf die organisationale Performance hat (S.479). Dabei wurden CIOs von US-Unternehmen befragt und deren wahrgenommene organisationale Performance gemessen.
Bahrami, Arabzad, & Ghorbani, (2012) haben gezeigt wie ein funktionierendes Business Intelligence System zu mehr Effizienz führt. Business Intelligence führt zu geringeren Produktionskosten, höheren Umsätzen und ermöglicht neue Wettbewerbsmöglichkeiten. Zudem gewinnt man somit mehr Zeit für das Marketing und den Kundenservice durch das CRM. Die Automatisierung von Prozessen führt zu einer höheren Geschwindigkeit und Agilität der Organisation, die wiederum Kosten reduziert und Entscheidungen erspart. Ein Praxisbeispiel hierfür ist das Unternehmen Trumpf, das mit einem cloud-basierten Telepresence-Portal es Mitarbeitern in China ermöglicht tausende vernetzter Maschinen in Deutschland aus der Ferne zu warten (Deflorin, Scherrer, & Eberhardt, 2017, S. 267).
Markus & Loebbecke (2013) beschreiben weiterhin, wie es möglich ist mittels einer digitalen Geschäftsstrategie Effizienz zu erreichen, ohne dabei an Flexibilität oder Differenzierung einzubüßen und betonen dabei vor allem die großen Potentiale, die mit internetbasierten Standards, Cloud-Computing und service-orientierten Architekturen einhergehen (S.652).
Den eben genannten Ergebnissen folgend, kann die Annahme getroffen werden, dass ein positiver Zusammenhang zwischen digitalen Investitionen und digitaler Effizienz besteht, da zu erwarten ist, dass eine höhere organisationale Performance auch mit einer höheren Effizienz einhergehen sollte. Daraus folgt:
H1: Hohe digitale Investitionen in Unternehmen haben einen positiven Effekt auf die digitale Effizienz.
Nwankpa & Datta (2017) verwenden den Begriff der Digital Business Intensity. Diese ist ein Maß für den Grad an dem strategisch-organisationale Investitionen in vielversprechende und innovative digitale Technologien getätigt werden und ist klar vom Begriff der IT Capabilities zu unterscheiden (S.469). Während IT Capabilities auf Altsystemen, Prozessen, Pfaden und Personal fußen, basiert die Digital Business Intensity auf zukünftigen strategischen Investitionsentscheidungen sowie transaktionaler und operationaler Differenzierung. Die IT Capabilities fokussieren sich zudem auf die Ausschöpfung von bestehenden Ressourcen und Assets, während die Digital Business Intensity auf die Erforschung von Investitionen in zukünftige Ressourcen und Assets ausgelegt ist (Nwankpa & Datta, 2017, S. 472). Die Digital Business Intensity ist somit notwendige Voraussetzung für die Exploration neuer digitaler Geschäftsmöglichkeiten und trägt maßgeblich zu neuen digitalen Innovationen bei (Nwankpa & Datta, 2017, S. 474).
Es ist daher naheliegend anzunehmen, dass Unternehmen, die stark in digitalen Technologien investiert sind, besonders innovativ sind. Sultan (2013) zeigt diesen Zusammenhang an den Beispielen von Web 2.0- und Cloud Computing-Produkten von Microsoft und Salesforce, die durchaus disruptiven Charakter haben und deren Nutzung Innovation fördert (S.160-165). Deflorin et al. (2017) erklären zudem, dass digitale Technologien oftmals die Grundlage für neue Geschäftsmodelle sind, diese aber aktiv entwickelt werden müssen (S.279). Zum Beispiel hat Amazon gezeigt wie durch die intensive Nutzung digitaler Technologien neue Geschäftsmodelle entstehen können, indem es begann die zunächst nur intern genutzten Cloud-Dienste unter dem Namen Amazon Web Services (AWS) zu vertreiben (Sorescu, 2017, S. 694 f.). Geschäftsmodellinnovationen gehen stets mit einer Änderung der Wertschaffung, - bereitstellung oder -übermittlung einher. Produktinnovationen betreffen meist nur die Wertschaffung und sind somit weniger weitreichend als Geschäftsmodellinnovationen(Sorescu, 2017, S. 692). Wenn also dieser Zusammenhang zwischen digitalen Investitionen und Geschäftsmodellinnovationen besteht, dann muss dieser auch notwendigerweise für Produktinnovationen vorliegen. Daher soll die folgende Annahme gelten:
H2: Hohe digitale Investitionen in Unternehmen haben einen positiven Effekt auf die digitale Produktinnovation.
3.2 Moderatorhypothesen
Laut einer weltweit durchgeführten Studie äußern 63% der Führungskräfte, dass sie das Tempo, in dem die digitale Transformation in ihrem Unternehmen vorangeht, als deutlich zu langsam empfinden, was impliziert, dass die anvisierten Ziele im geplanten Zeithorizont nicht erreicht werden (Singh & Hess, 2017a, S. 1). Es scheint also, dass trotz hoher Investitionen in Digitalisierungsprojekte die erhofften Gewinne ausbleiben.
Eine Ursache hierfür ist die bereits angesprochene Tatsache, dass digitale Investitionen oftmals mit einer hohen Unsicherheit und einer fehlenden Aufmerksamkeit einhergehen. Diesen beiden Problemen kann mit Formalisierung entgegnet werden. Die traditionelle Sicht der Formalisierung versucht die bestmögliche Handlungsalternative auszumachen und basiert auf der Transaktionskosten-, der Vertrags- sowie der Agency-Theorie. Gemäß dieser deterministischen Sichtweise beschränkt sich die Rolle des Managements einzig darauf die „richtigen“ Entscheidungen zu treffen - Entscheidungen, die optimale Abstimmung abverlangen.
Nichtsdestotrotz gibt es in der Literatur zahlreiche Beispiele, die zeigen, dass Manager bezüglich der Formalisierung suboptimale Entscheidungen treffen (Paul W. L. Vlaar et al., 2007a, S. 437 f.). Aus diesem Grund plädieren Vlaar, Van Den Bosch, & Volberda (2007b) für eine dialektische Sichtweise der Formalisierung, die die Entscheidung des Managers näher beleuchtet und definieren diese als den Prozess der Kodifizierung und des Erreichens von Output bzw. Verhalten und dessen Ergebnissen in Form von Verträgen, Regeln und Verfahren (S. 439). Ausführlicher gesprochen heißt das: Formalisierung ist immer auch ambig bezüglich des Prozesses und des Ergebnisses zwischen dem, wie man zu etwas gelangt und des Ergebnisses selbst. Die Kodifizierung legt nahe, dass sich die Formalisierung auf explizite, systematische Verfahren bezieht, die die Klassifizierung von Phänomenen erleichtern. Durchsetzung bedeutet, dass kodifizierte Vereinbarungen „in Kraft“ treten, die es den Parteien erlauben, sich gegenseitig glaubwürdige Versprechen zu machen, damit die Ausführung von Vereinbarungen letztendlich gelingen kann. Formalisierung kann sich sowohl auf die Outputs als auch auf das Verhalten beziehen und kann in zwei Kategorien unterschieden werden: die Formulierung organisationaler Ziele und die Formulierung von Strategien und Prozessen zur Erreichung und Bewertung des Fortschritts bei der Erreichung dieser Ziele. Auch wenn ein Akteur eine Aufgabe erhält, deren Inhalt stark präzisiert ist, gibt es immer auch Spielraum wie diese Aufgabe zu erfüllen ist (Vlaar et al., 2007, S. 439).
Die dialektische Sichtweise betont, dass vier Funktionen der Formalisierung koexistieren: Koordination, Kontrolle, Legitimität und Kognition bzw. Lernen. Die Koordinationsfunktion besagt, dass Formalisierung dazu dient die Aufgabenteilung zu regeln und komplexe Probleme in klare und verständliche Sprache zu übersetzen. Letztlich wird somit eine gemeinsame Erwartungshaltung aller Beteiligten geschaffen. Die Kontrollfunktion der Formalisierung beruht im Wesentlichen auf der Transaktionskosten- und der Agency-Theorie. Sie geht von einer Informationsasymmetrie, Ambiguität und konfligierenden Interessen aus, weshalb es Formalisierung benötigt, um opportunistisches Verhalten zu verhindern. Weiterhin kann Formalisierung auch als Druckmittel dienen, das im Zweifel aufgegeben oder ausgenutzt werden kann. Formalisierung hat zudem eine Legitimationsfunktion. Verträge, Regeln und Prozesse dienen dazu Kompetenz und Professionalität zu demonstrieren und bieten Managern eine legitime Basis der Intervention. Die vierte Funktion der Formalisierung beinhaltet Kognition und Lernen. Diese Funktion bezieht sich im Wesentlich darauf, dass durch Formalisierung eine Handlung für deren Akteure sinnhaft werden kann und stabile, verständliche Erwartungen und kollektive Strukturen für die Teilnehmer schafft, durch die sich die Akteure ihre Handlungen konstruieren können. Zudem reduziert die Formalisierung Ambiguität und persönliche Voreingenommenheit der Akteure (Paulus W L Vlaar, 2006, S. 442 ff.).
[...]