Bevor ein Innovationsprogramm offiziell scheitert, ist es meistens schon zweimal gescheitert: einmal vor dem Approval, als niemand geklärt hat, wer der Kunde ist und was er zu zahlen bereit ist, und einmal danach, als niemand mehr hingeschaut hat. Mit den üblichen Erklärungen (fehlende Fehlerkultur, starre Strukturen) hat das wenig zu tun, die sind ja nicht falsch, aber so vage, dass sich daraus nichts ableiten lässt. Und gescheitert wird viel: In einer Befragung des Instituts für angewandte Innovationsforschung der Ruhr-Universität Bochum unter Innovationsexperten aus 1.200 produzierenden Unternehmen wurde nur rund jede sechzehnte offiziell verfolgte Produktidee ein kommerzieller Erfolg (die Befragung stammt von 2007; dass die Quote heute freundlicher wäre, behauptet allerdings niemand). Schaut man sich die gescheiterten Programme genauer an, wiederholen sich fünf Muster, und zwar in dieser zeitlichen Reihenfolge.
Die Länge einer Diskussion und der Grad der Klärung stehen in keinem linearen Verhältnis zueinander.
Muster 1: Scheinklarheit
Ein Vorhaben wird monatelang diskutiert, und weil alle so lange diskutiert haben, glauben am Ende alle, es sei alles geklärt. Dabei stehen die Länge einer Diskussion und der Grad der Klärung in keinem linearen Verhältnis zueinander: Irgendwann werden die Leute müde, man schließt den Punkt ab und geht seiner Wege, und ein paar Wochen später stellt sich heraus, dass man lediglich an der Oberfläche gekratzt hat und die wichtigen Fragen unbeantwortet geblieben sind. Das passiert besonders dann, wenn wenig Daten auf dem Tisch liegen und starke Persönlichkeiten am Tisch sitzen, denn dann werden aus Sachfragen endlose Opinion Battles. Wer der Kunde ist, wie er angesprochen wird, was er zu zahlen bereit ist, wer wofür verantwortlich ist: In einem Konzern ergibt sich erfahrungsgemäß nichts davon von selbst. Dagegen hilft eigentlich nur, systematisch festzuhalten, was tatsächlich geklärt und validiert ist und was nur lange besprochen wurde.
Muster 2: Risiko wird stillschweigend zum Punktwert
In genau diesen Diskussionen ist es hierzulande besonders schwierig, Risiken offen zu benennen, weil die Antwort dann immer „weiter validieren“ lautet, bis jegliches Risiko verschwunden zu sein scheint. Ein Restrisiko behält man allerdings immer, auch nach der langwierigsten Validierung. Obere Managementebenen wollen das oft nicht wahrhaben, dementsprechend werden unsichere Zahlen stillschweigend zu Punktwerten gemacht. Und wer trotzdem Konfidenzintervalle zeigt, wird als unsicher wahrgenommen, während der Kollege mit der einen glatten Zahl als selbstbewusst und gut informiert gilt. Dabei ist dessen Projekt vermutlich genauso unsicher, das Risiko wird nur nicht ausgesprochen.
Muster 3: Bewertet wird das Outcome, nicht die Entscheidung
Das Wegpolieren hat einen Grund: Scheitern wird hierzulande deutlich schwerer bewertet als anderswo, und zwar nach dem Ergebnis, obwohl man ein Vorhaben eigentlich nach den Informationen bewerten sollte, die zum Entscheidungszeitpunkt verfügbar waren. Hinterher ist man immer schlauer. Diese Bewertungslogik wirkt bis in die Planung zurück, denn wer weiß, dass er am Outcome gemessen wird, hat wenig Grund, Unsicherheit ehrlich in den Case zu schreiben. Es muss normal sein, dass ein Programm-Manager den Effekt seiner Initiativen nicht exakt vorhersagen kann und dass das Management ein definiertes Risiko akzeptiert, wenn mit Konfidenzintervallen gerechnet wird. Und ein Projekt, das erkennbar nicht funktioniert, muss eingestellt werden können, ohne dass jemand sein Gesicht verliert.
Muster 4: Der Business Case landet in der Schublade
In der gelebten Logik vieler Firmen hat der Business Case mit dem Approval seinen Zweck erfüllt, er hat die Genehmigung besorgt, und wird danach nie wieder aufgemacht. Man geht davon aus, dass der erwartete Nutzen sich dann schon einstellt, und schaut nicht genauer hin. Aus Sicht des einzelnen Verantwortlichen wirkt das sogar rational: Wer genau hinschaut, kann ja nur verlieren, denn eventuell performt das Projekt nicht wie geplant, also besser kein Augenmerk darauf. Dabei fängt die eigentliche Arbeit des Business Case nach der Genehmigung erst an, als Baseline, gegen die man die Umsetzung steuert. Ohne diesen Abgleich merkt niemand, ob die Annahmen von damals noch stimmen, und Kurskorrekturen unterbleiben, weil schlicht nichts eine Korrektur anzeigt. Die meisten Programme scheitern allerdings erst in der Umsetzung, also genau in der Phase, in der niemand mehr hinschaut.
Muster 5: Vanity Metrics statt Frühindikatoren
Und wo doch reportet wird, wird oft das Falsche reportet. Kleine Probleme werden totgeschwiegen. Berichtet werden die Metriken, die gut aussehen, während die echten Treiber unter den Tisch fallen, weil sie rot sind. So verlieren genau die Personen die Sicht, die die Macht hätten, ein Projekt zu wenden, und am Ende scheitert es überraschend und krachend, wenn es zu spät ist, etwas zu ändern.
Funktionierende Nachverfolgung heißt: die Leading Indicators identifizieren, also die Metriken, die früh sichtbar sind und das Endergebnis am stärksten bewegen (im Zweifel immer auch Top of Funnel), und diese Frühindikatoren im Forecast nutzen, um das Endergebnis vorherzusagen. Das macht ihre Relevanz für alle sichtbar. Und man sollte wissen, dass Menschen KPIs gamen. Die Auswahl der KPIs und ihrer Berechnung gehört deshalb der Person, die das größte Interesse an einem korrekten Endergebnis hat. Wählt der Vertriebler seine Metriken selbst, wählt er die, die er am leichtesten nach oben beeinflussen kann, ohne Rücksicht darauf, ob das der Firma nützt. Das klingt hart, ist aber Alltag in Unternehmen und im Grunde menschliche Natur.
Heißt das, weniger gründlich sein?
Nein. Aber schnell und nachlässig sind nicht dasselbe. Auch wer gerne validiert, hat ein begrenztes Validierungskontingent, und man kann doppelt so lange validieren und trotzdem die falschen Dinge validiert haben. Gründlich war man dann trotzdem nicht, nur langsamer. Die eigentliche Kunst ist einzuordnen, was es überhaupt wert ist, validiert und diskutiert zu werden. Bayescase, Software für die Bewertung und Priorisierung von Innovations- und Kostensenkungsprogrammen, beantwortet genau das über die Sensitivitätsanalyse: welche Annahme bewegt das Ergebnis, welche nicht.
Und wer nicht auf den Kulturwandel von oben warten will, kann heute damit anfangen, Konfidenzintervalle zu berechnen und zu zeigen. Das verstehen die meisten Menschen ziemlich schnell, solange man erklären kann, woher die Unsicherheit kommt. Der schwierigere Teil ist der Vergleich mit dem Projekt nebenan, das mit einer einzigen Zahl antritt: Die Kunst ist zu zeigen, dass es genauso unsicher ist, wohl sogar unsicherer, und sein Risiko lediglich totschweigt.
Häufige Fragen
- Warum scheitern Innovationsprogramme in Konzernen?
- Selten an fehlender Innovationskultur. Es wiederholen sich fünf Muster: Wichtige Details bleiben trotz langer Diskussionen ungeklärt, Risiken werden stillschweigend zu Punktwerten wegpoliert, bewertet wird das Outcome statt der Qualität der Entscheidung, der Business Case verschwindet nach dem Approval in der Schublade, und reportet werden Vanity Metrics statt der echten Treiber. Nur rund jede sechzehnte offiziell verfolgte Produktidee wird ein kommerzieller Erfolg.
- Woran erkennt man früh, dass ein Innovationsprojekt kippt?
- An Leading Indicators, also den Metriken, die früh sichtbar sind und das Endergebnis am stärksten bewegen, im Zweifel Top of Funnel. Nutzt man diese Frühindikatoren im Forecast, um das Endergebnis vorherzusagen, sieht man lange vor dem ersten Umsatz, ob ein Projekt auf Kurs ist. Die Auswahl der KPIs gehört dabei der Person, die das größte Interesse an einem korrekten Endergebnis hat, denn Menschen gamen Metriken, die sie selbst wählen dürfen.
- Wie geht man mit Unsicherheit im Business Case um?
- Mit Bandbreiten statt Punktschätzungen: Konfidenzintervalle berechnen, zeigen und erklären können, woher die Unsicherheit kommt. Eine Sensitivitätsanalyse zeigt, welche Annahmen das Ergebnis tatsächlich bewegen und deshalb validiert werden sollten, und welche Diskussion man sich sparen kann.
Quellen
scinexx / Ruhr-Universität Bochum: Befragung des Instituts für angewandte Innovationsforschung unter Innovationsexperten aus 1.200 produzierenden Unternehmen. Nur rund jede sechzehnte offiziell verfolgte Produktidee wurde ein kommerzieller Erfolg (Erhebung von 2007).
