Die Organisationswissenschaft hinter dem verlorenen Geschäftskontext und wie man ihm entkommt.
Seit meiner Promotion in Soziologie interessiere ich mich sehr dafür, wie Informationen innerhalb von Teams zirkulieren. Damals war das noch eine akademische Frage – doch wenn ein leistungsstarkes Team von 5 auf 50 und dann auf 500 Mitarbeiter wächst, beginnt etwas zu zerbrechen:
Menschen driften in Silos ab. Entscheidungsträger werden überrumpelt. Offensichtliche Signale erkennen sich erst im Nachhinein.
Diese Neugier begleitete mich bis in die Führungsetage. Nachdem ich Teams vom kleinen Start-up bis hin zu Fortune-500-Unternehmen ausgebaut habe, habe ich immer wieder dasselbe Muster beobachtet. Um es ganz offen zu sagen: Warum treffen kluge Teams mit zunehmender Größe schlechtere Entscheidungen?
Um diese Frage zu beantworten, beginnen wir mit zwei grundlegenden Studien zum Organisationsverhalten.
Studie 1: Durch Zufall gefüllte strukturelle Lücken
Vor dreißig Jahren hat der Soziologe Ronald Burt eine Karte der Informationsflüsse innerhalb von Organisationen erstellt. Was er dabei feststellte, war nicht ein einziges Netzwerk, sondern Cluster. Eng verbundene, aktive Gruppen von Menschen, die innerhalb ihrer eigenen Gruppe ständig miteinander kommunizieren, während die Verbindungen zwischen den Gruppen schnell nachlassen.
Diese Lücken sind strukturelle Lücken. Einfach ausgedrückt ist eine strukturelle Lücke nichts anderes als eine Kluft zwischen Gruppen, die eigentlich Informationen freigeben sollten, dies aber nicht tun.
Sie tauchen nicht im Diagramm auf. Sie sind Teil des sozialen Netzwerks.
Einige wenige Menschen überbrücken diese Lücken ganz von selbst. Burt nannte sie Brokers. Sie sind es, die beide Seiten anhören, Unstimmigkeiten erkennen und Verbindungen herstellen, die anderen entgehen. Wenn Broker fehlen, überlastet sind oder nicht einbezogen werden, geht die Erkenntnis innerhalb des lokalen Clusters verloren.
Als CFO sind strukturelle Lücken eines der größten operativen Risiken, auf die ich achte. Die Vermittler, die diese Lücken überbrücken, sind von entscheidender Bedeutung. Ich fordere Führungskräfte immer wieder dazu auf, diese Personen als Key People of Information (ja, nicht diese Art von KPI) zu identifizieren und sie nah am Entscheidungstisch zu halten. Ich bin mir sicher, dass Ihnen beim Lesen der folgenden Beispiele bereits einige Namen in den Sinn kommen:
Der Betriebsleiter, der still und leise den Schlüssel zu einem Prognoseproblem in der Hand hielt
Die Finanzabteilung hatte mit einem plötzlichen Einbruch der Konversionsrate der Pipeline zu kämpfen. Endlose, tiefgehende Meetings, viele Theorien, keine Antworten. Dann erwähnte ein Betriebsleiter beiläufig beim Mittagessen gegenüber einem Finanzanalysten, dass sich ein kleiner CRM-Workflow geändert hatte. Dieses eine Detail erklärte Alles.
Die fehlende Brücke zwischen Produktmarketing und Entwicklung
Ein Produktentwickler erwähnte einmal auf einer Firmenfeier gegenüber einem Produktmarketing-Manager einen Pain Point der Benutzer, den dieser noch nie in dieser Form gehört hatte. Diese eine Bemerkung hätte den Schlüssel zur Markteinführungsgeschichte grundlegend verändern können.
Der Vertriebsmitarbeiter, der für Klarheit bei der Preisgestaltung sorgte
Vertriebsmitarbeiter verfügen oft über unschätzbare Kundeninformationen, doch diese gelangen selten bis zum Preisgestaltungsteam in der Zentrale. Bei einem kurzen Gespräch bei einer Tasse Kaffee mit dem Growth-Direktor, der zufällig die lokale Niederlassung besuchte, erläuterte ein Kundenbetreuer die jüngsten Verwirrungen rund um die Produktpakete, die perfekt mit einem Rückgang der Abschlussquoten zusammenfielen…
Diese Momente mögen unbedeutend erscheinen, doch sie sind konkrete Beispiele für „strukturelle Lücken“.
Und strukturelle Lücken im Mitarbeiternetzwerk verwandeln sich in Datenlücken im Workflow.
Der Kontext verteilt sich auf verschiedene Kommunikationstools, Nebenchats und Meetings. Die Zusammenhänge sind durchaus vorhanden. Menschen tun sich jedoch von Natur aus schwer, sie zu verbinden, ohne dass Vermittler versehentlich Lücken füllen.
Studie 2: Große Meetings verschleiern einzigartige Erkenntnisse
In den 1980er Jahren führten die Forscher Garold Stasser und William Titus ein auf den ersten Blick einfaches Experiment durch.
Die Teilnehmer wurden in Vierergruppen eingeteilt und gebeten, eine Entscheidung zu treffen.
Sie testeten zwei Setups:
- Alle verfügten über dieselben Informationen.
- Jede Person verfügte über eine Mischung aus gemeinsam genutzten Infos und einzigartigen Infos, die nur sie selbst kannte.
Wenn alle über dieselben Fakten verfügten, schnitt die Gruppe besser ab als Einzelpersonen.
Wenn die Teilnehmer unterschiedliche Fakten zur Verfügung hatten, wählte die Gruppe oft eine schlechtere Antwort als die, die die Einzelnen allein gewählt hätten.
Warum?
Als die Forscher die Aufzeichnungen auswerteten, entdeckten sie das Muster.
Die Gruppen wiederholten immer wieder, was ohnehin schon jeder wusste.
Die einzigartigen Fakten, auf denen die Entscheidung beruhte, fanden kaum Beachtung oder wurden gänzlich ignoriert.
Wenn Sie schon einmal ein Meeting miterlebt haben, in dem das Team 30 Minuten lang allgemein bekannte Fakten wiederkäut und den eigentlich wichtigen Sonderfall nie anspricht, dann haben Sie dieses Experiment selbst erlebt.
Ich habe das aus erster Hand miterlebt.
Wir hatten einmal wochenlang Probleme mit der Prognosegenauigkeit in unserem Modell zur Berechnung der Vertriebskapazität.
In jedem Meeting tauchten dieselben Theorien auf. Vielleicht war es ein Problem der Personalbeschaffung. Vielleicht war es ein Problem der Mitarbeiterförderung. Vielleicht war es ein Problem der Qualität der Marketing-Pipeline. Vielleicht war es ein Problem der Führung. Die Unterhaltung drehte sich immer wieder um dieselben gemeinsamen Annahmen, und der Ton schlug langsam in Schuldzuweisungen um.
Dann hielt mich eines Tages eine zurückhaltende Datenanalystin im Flur an. Sie erwähnte, dass sie die historischen Zahlen während ihrer Nachverfolgung bemerkt hatte. Unsere Annahme zur Saisonalität – eine winzige Eingabe, die jeder als selbstverständlich hinnahm – hatte sich von Quartal zu Quartal immer weiter von der Basislinie entfernt.
Es stellte sich heraus, dass ein einziges übersehenes Detail, das in ihrer Privat-Analyse verborgen war und in der Gruppendiskussion nie erwähnt wurde, der eigentliche Grund war, der das gesamte Modell der Vertriebskapazität verzerrte.
Es war das perfekte Beispiel aus der Praxis für diese Forschungsergebnisse. Die Gruppe wiederholte immer wieder, was bereits jeder wusste. Die einzigartige Erkenntnis, die das Problem tatsächlich löste, steckte im Kopf einer einzigen Person, denn „alle anderen schienen die richtige Antwort bereits zu kennen“.
Übertragen Sie das nun auf Tausende von Persönlichkeiten, Hunderte von Meetings und Dutzende von Tools für die Arbeit.
Es wird fast unmöglich, einzigartige Erkenntnisse zu gewinnen, wenn die Meetings immer größer werden.
Aufgrund dieser beiden organisatorischen Dynamiken sinkt die Qualität der Entscheidungen rapide, wenn kluge Teams wachsen. Nicht, weil die Menschen dümmer werden. Sondern weil es schwieriger wird, Informationen zu extrahieren, und der Entscheidungsprozess exponentiell undurchsichtiger wird.
Wenn die Punkte so verstreut sind und der Flow nicht nachvollziehbar ist, können Menschen keine Verbindungen herstellen.
Das kann KI auch nicht.
„Company Brain“: Kontext in großem Maßstab erfassen
Aus den beiden oben genannten Studien geht klar hervor, dass es an einem gemeinsamen Gedächtnis für das Unternehmen mangelt. Ein System, das Arbeit, Entscheidungen und Interaktionen in Echtzeit erfasst, anstatt nur den „endgültigen Datensatz“ zu speichern.
Ein System, das den Entscheidungsprozess effektiv live aufzeichnet: Es protokolliert Inputs, Diskussionen, Annahmen, Abwägungen und Ergebnisse in Echtzeit.
Das meine ich mit einem „Company Brain“.
Es handelt sich hierbei nicht um eine statische Wissensdatenbank, sondern um eine lebendige Intelligenzebene, die die Abläufe im Unternehmen beobachtet, die Entscheidungsfindung dokumentiert und jedem hilft, bei wachsendem Geschäft sofort auf den vollständigen Kontext zuzugreifen.
Dank KI ist das keine Science-Fiction mehr im Geschäftsbereich.
Wir haben bei ClickUp damit experimentiert. Unsere Erkenntnis ist, dass es einer 3-Stufen-Strategie bedarf, um ein „Company Brain“ aufzubauen. (Achtung: Überspringt man einen Schritt, bricht das Ganze in KI-Chaos zusammen!!)
Schritt 1: Bauen Sie Ihr Geschäft als „offenen Kontext“ auf
Bringen Sie Licht in die strukturellen Lücken: Schaffen Sie ein bewusstes System, das einzigartige Erkenntnisse aus Einzelpersonen und isolierten Teams gewinnt und diese dann so weit wie möglich verbreitet.
Jensen Huang, CEO von NVIDIA, hat erklärt, dass er Meetings meidet, um wichtige Zusammenhänge zu vermitteln. Er bevorzugt das Freigeben von Informationen in großen Gruppen, damit alle gleichzeitig dasselbe erfahren.
Er baut strukturelle Lücken im Standard ab. Privatester Kontext ist fragil und langsam. Öffentlicher Kontext wird durchsuchbar, wiederverwendbar und kann in KI eingespeist werden.
Bei ClickUp spiegelt sich eine Kultur des offenen Kontexts überall wider: Mitarbeiter werden in so viele Meetings wie möglich als Protokollführer entsandt, wir ermutigen dazu, Fragen zu stellen und Gedanken in Gruppenchats statt in Direktnachrichten freizugeben, und wir führen ein strenges wöchentliches Update-Ritual durch: Vom einfachen Mitarbeiter bis zur Führungsetage reicht jeder in ClickUp eine wöchentliche Reflexion mit nur drei Stichpunkten ein:
- Was ich diese Woche erledigt habe (KI-automatisiert)
- Was ich als Nächstes in Angriff nehme (KI-Automatisierung + menschliche Eingaben)
- Welche Probleme oder Hindernisse treten bei mir auf (menschliche Faktoren)
Es schien fast zu einfach, doch der kumulative Effekt war enorm. Verborgene Signale traten zutage. Hindernisse wurden in Echtzeit erkannt, statt erst Monate später. Führungskräfte verließen sich nicht mehr auf allgemeine Berichte aus zweiter Hand und begannen, sich direkt auf die Signale zu konzentrieren.
Wir nutzen KI, um die Signale zu verarbeiten. Menschen konzentrieren sich darauf, die Frage zu stellen: „Was übersehen wir?“ Die KI scannt die gesamte Organisationsstruktur und leitet daraus das gemeinsame Thema ab. Menschliches Handeln bleibt für die Beurteilung und Vorausschau unverzichtbar. Die KI übernimmt die mechanische Berichterstellung und Zusammenfassungen.
Schritt 2: Bündeln Sie alle Arbeiten, um Entscheidungen live aufzuzeichnen
Sammeln Sie alle Rohdaten Ihrer Arbeit an einem Ort und wählen Sie eine einzige Arbeitsplattform, auf der alles zusammengeführt wird. Alles: die wöchentlichen Updates, Team-Chats, Projekt-Threads, Memos und Übergabepläne.
Führen Sie ein Protokoll darüber, wie wichtige Entscheidungen getroffen werden.
Das ist eine Fähigkeit, die die meisten Teams nie entwickeln. Wenn etwas schiefgeht, lässt sich oft nicht mehr nachvollziehen, wie die Entscheidung zustande gekommen ist. Die Nachbesprechung wird zu einer mühsamen forensischen Suche. Das ist das eindeutige Anzeichen dafür, dass kein echtes Protokoll zur Nachverfolgung von Entscheidungen vorhanden ist.
Aber Teams dazu zu zwingen, bei jedem Schritt innezuhalten und alles zu dokumentieren, ist nicht die Lösung. So arbeiten Menschen einfach nicht! Das unterbricht den Flow und verlangsamt die Umsetzung.
Der richtige Ansatz besteht darin, Entscheidungen in Echtzeit zu erfassen – so, als würde man die Arbeit filmen, anstatt die Beteiligten zu bitten, sie später nachzustellen. Jeder wichtige Schritt, jede Annahme und jeder Kompromiss wird im Hintergrund aufgezeichnet. Wenn das Team weitermacht, ist die Spur bereits vorhanden.
Genau hier verändert KI die Spielregeln.
Bei ClickUp protokolliert unser „Company Brain “ wichtige Entscheidungen direkt in der integrierten Arbeitsplattform und speist diese Entscheidungspfade kontinuierlich wieder in das System ein.
Als Finanzleiter stelle ich, wenn ich in ein neues Unternehmen eintrete, fast immer dieselbe Frage: „Wie erstellen Sie Ihr Budget?“
Eisenhower hat es am besten ausgedrückt: „Pläne sind wertlos, aber Planung ist Alles.“ Ich bewerte nicht die endgültige Nummer. Ich sammle Informationen darüber, wie ein Geschäft funktioniert: Wie Entscheidungen getroffen werden.
- Welche Daten sind wichtig?
- Welche Benchmarks sind relevant?
- Wo finden Kompromisse statt?
- Wessen Input ist unverzichtbar?
- Wer trifft die endgültige Entscheidung?
- Und wie wird die konsequente Umsetzung sichergestellt?
Der Budgetierungsprozess war für mich schon immer ein Röntgenbild für den Zustand und den Reifegrad der Entscheidungsfindung in einem Unternehmen.
Nun kommen KI-Agenten ins Spiel.
Mir werden oft „Budget-Agenten“ angeboten, die versprechen, CFOs bei der Budgeterstellung zu unterstützen. Ohne Kontext ist das eine Sackgasse. Im besten Fall erhält man Antworten wie aus dem Lehrbuch. Mal im Ernst: Wie viele Hinweise muss ich geben, um den Agenten beizubringen, wie wir Entscheidungen treffen?
Geben Sie einem Agenten jedoch ein echtes Entscheidungsprotokoll, und alles ändert sich. Der Agent versteht nun, wie dieses Unternehmen denkt. Das Entscheidungsprotokoll wird zu seiner Schatzkarte. Unternehmen, die über diese Fähigkeit verfügen, können das Potenzial ihrer Agenten um ein Vielfaches schneller erschließen als solche, die dies nicht tun.
Unser „Company Brain“ dokumentiert genau, wie wir das Budget für die Entwicklungsabteilung für das nächste Jahr aufstellen:
M&A-Entscheidungen sind ein weiteres Beispiel für hochriskante, vielschichtige Prozesse, die zahlreiche qualitative und quantitative Inputs erfordern. Hier ist ein Entscheidungsprotokoll, das unsere Bewertung eines Einzelziels dokumentiert. Wir haben einfach gearbeitet – „Company Brain“ hat das Ganze aufgezeichnet. Wenn in Zukunft ein neuer Mitarbeiter oder ein Agent ein anderes Einzelziel bewerten muss, weiß er, wo er ansetzen muss.
Stellen Sie sich vor: Sobald all diese Entscheidungen an einem Ort gespeichert sind, werden sie zu durchsuchbaren, verknüpfbaren Ressourcen. KI kann endlich das tun, was sie am besten kann: die Entscheidung mit dem dahinterstehenden Workflow und den daraus resultierenden Ergebnissen verbinden. Die Agenten, die wir eingesetzt haben, um menschliche Fähigkeiten nachzuahmen, können endlich „sehen“ und den Überblick behalten.
Schritt 3. KI-Ausführungsebene, nachdem das „Company Brain“ in Betrieb genommen wurde
Sobald Ihre Arbeit an einem Ort gebündelt ist und Ihr „Company Brain“ aktiviert ist, fangen alle Teile an, sich nahtlos zusammenzufügen und sich gegenseitig zu verstärken. Ihr Team ist bereit, eine KI-Ausführungsschicht einzusetzen, die in zwei Modi arbeitet:
Ambient-Modus
Das ist die KI, die still im Hintergrund arbeitet. Sie beobachtet Muster, deckt Risiken auf und beantwortet Fragen, ohne dazu aufgefordert zu werden. Sie erkennt die Risikosignale, die Menschen aufgrund ihrer blinden Flecken übersehen.
Meine KI für wöchentliche Reflexionen hilft mir beispielsweise dabei, meine blinden Flecken aufzuspüren („Signale, die Sie möglicherweise übersehen haben“):
Spezialisierter Agentenmodus
Auf der soliden Grundlage des Unternehmens-, Team- und individuellen Arbeitskontexts können Sie Agenten bei Bedarf hinzuziehen. Jeder Agent versteht einen bestimmten Workflow, teilt jedoch denselben grundlegenden Unternehmenskontext. Sie können sie in einen Chat, eine Aufgabe oder ein Dokument einbinden – überall dort, wo Arbeit stattfindet.
Unser Team verfügt über eine Gruppe von Finanzmitarbeitern, die täglich eine enorme Menge an Arbeit bewältigen. Diese „Super-Agenten“ sind keine 08/15-Mitarbeiter. Sie kennen unsere Workflows, unsere Definitionen, unseren Rhythmus und unseren Entscheidungsprozess.
Wenn Sie diese drei Schritte richtig umsetzen, erhalten Sie genau das, was Führungskräfte schon immer von GenAI erwartet haben.
KI wird zu einem festen Bestandteil der Art und Weise, wie das Unternehmen denkt, lernt und entscheidet.
Und die gute Nachricht: Für Schritt 2 und Schritt 3 gibt es eine leistungsstarke Lösung: Erstellen Sie Ihr „Company Brain“ auf ClickUp.
Wenn du es bis hierher geschafft hast, hast du dir meine erste unverhohlene Eigenwerbung verdient. 😊
Eine neue Art der Skalierung mit vollständigem Kontext
Die menschlichen Verhaltensweisen, die großen Organisationen den Kontext entziehen, gibt es schon seit Jahrhunderten. Strukturelle Lücken verbergen Informationen. Gruppen-Unterhaltungen übertönen die individuellen Signale.
Lange Zeit gab es keine wirkliche Lösung. Geschäfte haben gelernt, damit zu leben, und den Verlust des Kontexts als Preis für das Wachstum hingenommen.
KI ist nicht die Antwort auf Alles. Für sich allein löst sie nur sehr wenig. Ein „Company Brain“ entsteht nicht wie von Zauberhand. Es erfordert gezielte Arbeit, um die Kultur zu verändern, das Betriebssystem neu zu gestalten und den Kontext zu zentralisieren.
Sobald diese Grundlagen jedoch geschaffen sind, wird KI zum Schlüssel, der alles zusammenführt.
Sie haben bereits ein kompetentes Team. So bereiten Sie Ihr Unternehmen darauf vor, ein „Company Brain“ aufzubauen, das Wissen Ihrer eigenen Mitarbeiter zu nutzen und zu verhindern, dass kompetente Teams bei der Expansion unkluge Entscheidungen treffen.