Joichi Ito brachte die Essenz echter Innovation treffend auf den Punkt:
„Education is what people do to you. Learning is what you do to yourself.“
Diese Erkenntnis trifft den Kern, weshalb viele Unternehmen Schwierigkeiten haben, echte Innovation zu erzielen – insbesondere in den sich schnell entwickelnden Bereichen Data und AI. Der traditionelle Ansatz von Training und Bildung, bei dem Wissen passiv übertragen wird, reicht oft nicht aus, um echte Veränderungen anzustoßen. Wahre Transformation entsteht nicht durch passives Vermitteln, sondern durch aktives, kontinuierliches und erfahrungsbasiertes Lernen.
Dieser Artikel führt unsere Reihe über transformative Prinzipien fort, die ursprünglich von Joi Ito während seiner Zeit am MIT Media Lab formuliert wurden. Diese Prinzipien wurden später von der sozialen Innovatorin Ulrike Reinhard adaptiert und erweitert, die sie erfolgreich und praxisnah in verschiedenen Kontexten anwendete. Bei Datentreiber identifizieren wir uns stark mit diesen Prinzipien und erkennen ihr Potenzial, nachhaltige und wirkungsvolle Veränderungen in Organisationen anzustoßen – insbesondere im Kontext eines ganzheitlichen Data & AI Business Designs.
Education vs. Learning: Den Unterschied verstehen
Traditionelle Bildung („Education“) ist meist extern gesteuert. Sie umfasst strukturierte Kurse, vordefinierte Lehrpläne und standardisierte Tests. Obwohl diese Art der Wissensvermittlung durchaus wertvoll sein kann, fokussiert sie oft auf bereits bekannte Inhalte, bewährte Methoden und etablierte Best Practices. Bildung vermittelt Wissen aus der Vergangenheit – nützlich, aber begrenzt, wenn völlig neue Herausforderungen gemeistert werden müssen.
Aktives Lernen („Learning“) dagegen ist intrinsisch motiviert. Es entsteht aus Neugier, eigenständiger Erkundung und persönlichem Wachstum. Im Gegensatz zu reiner Wissensvermittlung wartet aktives Lernen nicht auf Anweisungen oder Erlaubnis. Es sucht eigenständig nach neuen Herausforderungen, stellt kritische Fragen und wendet Wissen experimentell an. Es ist dynamisch und beinhaltet Ausprobieren, Reflexion und kontinuierliche Iteration.
In einer Welt, die von Daten getrieben und von disruptiven Technologien geprägt wird, ist dieser Unterschied nicht nur akademisch – er ist strategisch.
Warum aktives Lernen essenziell für Innovation ist
Innovation bedeutet, etwas Neues zu tun oder bekannte Dinge anders anzugehen. Innovation lässt sich definitionsgemäß nicht allein durch bestehendes Wissen vermitteln, sondern erfordert Experimente, Anpassungsfähigkeit und oft auch Mut, etablierte Methoden zu hinterfragen.
Dennoch verlassen sich viele Organisationen auf strukturierte Bildungsformate wie einmalige Schulungen, Webinare oder Workshops, um ihre Teams für datengetriebene Transformationen vorzubereiten. Obwohl diese Formate nützlich sind, führen sie selten direkt zur Innovation, da sie nicht von sich aus aktives und kontinuierliches Lernen fördern.
Echte Innovation verlangt einen unternehmensweiten Wandel hin zu einer lernenden Unternehmenskultur. Mitarbeitende müssen sich aktiv mit neuen Ideen auseinandersetzen, Methoden ausprobieren, schnell scheitern und iterativ weiterentwickeln. Aktives Lernen wird damit zum Motor für Innovation.
Learning Before Earning: Erst erkunden, dann erschließen
Im Kontext von Data & AI investieren Unternehmen oft vorschnell in Technologien, ohne deren strategische Implikationen oder die relevanten Fragen wirklich zu verstehen. Unternehmen erwarten häufig unmittelbare Ergebnisse („Exploitation“), ohne zuvor ausreichend in die Erkundung („Exploration“) dieser Technologien und deren strategische Bedeutung investiert zu haben.
Strategisches Lernen priorisiert dagegen zunächst die Exploration. Bevor Unternehmen aus Daten Wert schöpfen können, müssen sie lernen, relevante Fragestellungen zu formulieren, Erkenntnisse richtig zu interpretieren und diese strategisch einzusetzen. Aktives Lernen durch Experimentieren und Iterieren schafft ein tiefgehendes, praxisnahes Verständnis – eine Grundlage, die den tatsächlichen Wert neuer Technologien erst ermöglicht.
Die experimentelle Natur von Data & AI: Iteratives Lernen umarmen
Das Prinzip „Learning Over Education“ findet gerade im Bereich Data & AI besonders fruchtbaren Boden. Anders als in traditionellen Bildungskontexten, in denen meist etablierte Fakten oder Standardlösungen vermittelt werden, beschäftigen sich Data & AI – insbesondere in der Entwicklung und im Betrieb datengetriebener Produkte – mit Unsicherheit und Unbekanntem. Rohdaten enthalten von sich aus keine Bedeutung; sie werden erst wertvoll, wenn wir die richtigen Fragen stellen und die Antworten richtig interpretieren. Doch wie erkennen wir, was in unseren Daten verborgen liegt, bevor wir unsere Annahmen analytisch getestet haben? Ein scheinbares Paradoxon.
Um dieses Paradoxon zu navigieren, beruhen Data & AI grundlegend auf Experimenten und iterativen Lernprozessen – ein Ansatz, der stark der wissenschaftlichen Methode ähnelt. Analysten und Data Scientists formulieren Hypothesen, testen diese durch Experimente und verfeinern ihr Verständnis kontinuierlich anhand neuer Erkenntnisse. Dieser Kreislauf verlangt stetiges Hinterfragen, Anpassungsfähigkeit und Flexibilität – Qualitäten, die nur durch echtes Lernen entstehen.
Künstliche Intelligenz selbst verkörpert das Wesen kontinuierlichen Lernens. Die Bezeichnung „Machine Learning“ verdeutlicht bereits, dass AI-Modelle nicht mit statischem Wissen programmiert werden, sondern dynamisch aus Datenmustern lernen und ihre Prognosen kontinuierlich auf probabilistischer Basis anpassen.
„Learning Over Education“ im Kern: Aufbau einer Kultur des Experimentierens und Wachstums
Für Unternehmen, die Data & AI voll ausschöpfen möchten, ist das Umarmen iterativen Lernens keine Option – es ist essenziell. Dies verlangt, nicht nur technologische Systeme, sondern auch organisatorische Prozesse, Unternehmenskultur und Führungsstrukturen zu transformieren, um kontinuierliche Zyklen des Experimentierens zu ermöglichen. Mitarbeitende auf allen Ebenen benötigen Freiräume und das Vertrauen, zu experimentieren, konstruktiv zu scheitern, schnell zu lernen und stetig zu iterieren.
Um diese Umgebung kontinuierlichen Lernens zu schaffen, reicht es nicht aus, einfach neue Technologien oder Methoden einzuführen; vielmehr ist ein kultureller Wandel hin zu echter psychologischer Sicherheit und Empowerment erforderlich. Unternehmen müssen aktiv eine Atmosphäre fördern, in der Experimentieren und konstruktives Scheitern willkommen geheißen und nicht gefürchtet werden. Führungskräfte müssen Autonomie priorisieren und Entscheidungen dezentralisieren, damit Teams schnell innovieren und ihre Ansätze flexibel an ständig neue Erkenntnisse anpassen können. Nur wenn eine solche Kultur etabliert ist, können Unternehmen sicherstellen, dass Mitarbeitende das Lernen als etwas Persönliches, Iteratives und Wertvolles erleben – und dadurch nicht nur Wissen ansammeln, sondern adaptiv und innovativ handeln.
Modernes organisationales Denken legt zunehmend Wert darauf, Mitarbeitende eher nach ihrem zukünftigen Potenzial zu beurteilen als allein auf Basis ihrer aktuellen Fähigkeiten. Potenzial zu erkennen bedeutet, sich auf die Fähigkeit und Bereitschaft der Mitarbeitenden zu konzentrieren, kontinuierlich zu lernen, sich anzupassen und zu wachsen – Eigenschaften, die entscheidend sind, um eine sich rasch wandelnde Welt erfolgreich zu navigieren. Indem Unternehmen von statischen Bewertungen bestehender Kompetenzen hin zur Förderung der individuellen Wachstumspfade ihrer Mitarbeitenden wechseln, schaffen sie eine agilere, innovativere Belegschaft, die nicht nur auf heutige Herausforderungen vorbereitet ist, sondern auch auf die Chancen von morgen.
Der Ansatz von Datentreiber: Train, Think, Transform
Our holistic approach is encapsulated in three powerful words: Train, Think, Transform. This isn’t just a slogan; it’s a structured framework grounded in active learning:
Train: In dieser grundlegenden Phase wenden die Teilnehmenden unsere Data & AI Business Design Methode unmittelbar und praxisnah in realen Szenarien an. Dabei nutzen sie die strukturierten Canvas-Vorlagen von Datentreiber sowie Prinzipien des Design Thinkings. Dieser Ansatz gewährleistet eine aktive Beteiligung – die Teilnehmenden erkunden direkt sowohl den Problem- als auch den Lösungsraum. Unsere interdisziplinären Trainings- und Workshop-Formate bringen dabei auf natürliche Weise vielfältige Perspektiven, unterschiedliche kognitive Arbeitsgeschwindigkeiten sowie variierende Detaillierungs- und Abstraktionsebenen zusammen. So entsteht eine dynamische, adaptive und synergetische Lernumgebung.
➔ Zu “train.”
Think: Sobald die Teams über eine grundlegende Wissensbasis verfügen, definieren wir gemeinsam strategische Richtungen. Anstatt Lösungen top-down vorzugeben, erarbeiten wir Strategien kollaborativ. Dies befähigt Teams dazu, aktiv mitzugestalten, strategisches Denken zu verinnerlichen, kritische Fragen zu stellen und souverän mit datengetriebenen Möglichkeiten zu experimentieren.
➔ Zu “think.”
Transform: Die dritte Phase sichert kontinuierliches Lernen, während die Strategien in die Praxis überführt werden. Durch die Verankerung iterativer Feedbackschleifen und strukturierter Experimente in Data & AI Product Design Sprints bleiben Teams flexibel und reaktionsfähig gegenüber neuen Erkenntnissen. Dadurch wird Wissen kontinuierlich vertieft und das Vorgehen ständig angepasst. Transformation passiert dabei nicht für die Teams, sondern mit ihnen gemeinsam – sie fördert Eigenverantwortung, Rechenschaft und nachhaltiges organisatorisches Wachstum.
➔ Zu “transform.”
Learning Over Education: Aktives Lernen auch als Ihr strategischer Vorteil.
Die Zukunft gehört nicht den Wissensreichsten, sondern denen, die am schnellsten lernen und sich kontinuierlich anpassen können. „Learning Over Education“ ist daher keine Option – sondern ein strategischer Imperativ.
Bereit, iteratives Lernen zu fördern und aktive Lerner:innen in Ihrem Unternehmen zu entwickeln? Kontaktieren Sie uns noch heute!
