Praxis statt Theorie: Warum Unternehmen ins Handeln kommen sollten
Bei Datentreiber sind wir überzeugt, dass Transformation kein Zufall ist – sie entsteht durch eine Kombination aus ganzheitlichem Denken, Experimenten, kulturellem Wandel und kontinuierlichem Lernen. Diese Überzeugung bildet die Grundlage unserer laufenden Blogreihe, inspiriert von Ulrike Reinhard, einer Sozialinnovatorin und Unternehmensstrategin, die Joi Itos Prinzipien für Transformation vom MIT Media Lab neu interpretiert hat. Ulrikes praxisorientierter Ansatz zum Vorantreiben von Veränderungen – sei es in Unternehmen oder in Basisinitiativen wie dem Skatepark Janwaar Castle im ländlichen Indien – spiegelt unsere Philosophie von „train. think. transform.“ wider.
In unserem ersten Blogbeitrag, „Systems Over Objects“, haben wir gesehen, wie ein ganzheitlicher, vernetzter Ansatz Unternehmen agil und zukunftsbereit hält. Anschließend zeigten wir in „Resilience Over Strength“, warum es in der heutigen volatilen und schnelllebigen Welt so entscheidend ist, Unsicherheit mit einer Wachstumsmentalität zu begegnen. Diese beiden Prinzipien bereiten den Boden für unser drittes Prinzip, „Praxis statt Theorie“ („Practice Over Theory“), das die naheliegende nächste Frage beantwortet: Wie überbrücken wir die Lücke zwischen Strategie und konkreten Ergebnissen in der Realität?
Wir bei Datentreiber beobachten häufig, dass Unternehmen in endlosen Planungszyklen feststecken und versuchen, die perfekte Strategie zu entwerfen, bevor sie handeln. Doch wie man so schön sagt: Keine Planung überlebt den ersten Kontakt mit der Wirklichkeit. „Praxis statt Theorie“ erinnert uns daran, dass wirkliches Verständnis – und Erfolg – aus dem Handeln kommt, nicht allein aus dem Planen.
Rückblick: Resilienz mit Praxis verbinden
Bevor wir tiefer einsteigen, knüpfen wir kurz den Bogen von „Resilience Over Strength“ zu „Praxis statt Theorie“. Sobald man akzeptiert, dass Fehler und Rückschläge unvermeidbar sind, ist der Grundstein gelegt, um zu testen und sich anzupassen, statt an starren Plänen festzuhalten. Resilience ermöglicht die schnelle Kurskorrektur, und Practice ist das Werkzeug, mit dem diese Wendung zu einem effektiven Lern- und Innovationsprozess wird. „Practice Over Theory“ beantwortet die Frage, wie wir die Lücke zwischen Planung und Realität schließen – oder anders gesagt: wie wir Strategie in die Umsetzung bringen.
Ulrike Reinhard sagt dazu:
„Wenn man Dinge tut, bekommt man Fakten; wenn man Dinge plant, bekommt man eine Theorie.“
Mit anderen Worten: Handeln verwandelt Annahmen in Wissen. Diese Synergie aus Resilience und Practice stärkt, was wir das „House of Change“ nennen – ein sicherer Raum, in dem Iteration, Experimente und gelegentliches Scheitern nicht nur akzeptiert, sondern lebenswichtig für das Wachstum sind. Stellen Sie sich das House of Change als lebenden Bauplan Ihrer Transformation vor: Es entwickelt sich mit jeder neuen Erkenntnis weiter und ermöglicht es Teams, sich selbstbewusst anzupassen, zu lernen und Grenzen zu verschieben.
Warum Praxis zählt: Grenzen reiner Theorie überwinden
„Alle Modelle sind falsch, aber manche sind nützlich.“
— George Box
Jede Strategie, so sorgfältig sie auch sein mag, basiert auf Annahmen. Diese Annahmen mögen auf dem Papier solide wirken, doch Marktbedingungen, technologische Entwicklungen oder veränderte Nutzerpräferenzen können selbst die ausgefeiltesten Pläne auf die Probe stellen.
Data & AI sind auf Experimentieren angewiesen
Bei datengetriebenen Projekten treffen wir Entscheidungen häufig auf Basis historischer Daten und Vorhersagemodelle. Doch diese Modelle sind nur so gut wie die Praxistests, die unsere Annahmen bestätigen (oder widerlegen). Daten sind stets unvollkommen – reale Daten sind unübersichtlich, lückenhaft oder verzerrt. Man weiß nie genau, wie ein KI-Modell performt, bevor es echten Daten begegnet. Tests in der Praxis enthüllen verborgene Probleme wie verzerrte Stichproben oder inkompatible Formate und führen so zu schnellen Anpassungen.
Theorie allein kann in die Irre führen
Eine strategische Roadmap kann perfekt aussehen, doch ohne Kontakt zu echten Nutzern oder echten Daten bleiben Fallstricke unsichtbar – etwa wechselnde Kundenbedürfnisse oder interne Engpässe. Interpretation ist entscheidend; Daten und KI-Ergebnisse erfordern kontextbezogenes Verständnis. Ohne zu verstehen, „warum“ bestimmte Muster auftreten, können theoretische Entscheidungen nach hinten losgehen.
Wir bei Datentreiber nennen das die „diagnostic gap“ – der Mangel an Belegen, Verständnis und Einblicken in reale Abläufe, der oft zu Fehlentscheidungen führt. Erst durch praktische Tests und reale Anwendungen werden diese Lücken deutlich und offenbaren Feinheiten, die reine Modelle nicht erkennen können. Für eine ausführlichere Betrachtung empfehlen wir unser Analytics & AI Maturity Canvas, in dem wir skizzieren, wie sich analytische Reife Schritt für Schritt entwickeln lässt.
Ständiger Wandel erfordert Iteration
In einer VUCA-Welt (Volatilität, Unsicherheit, Komplexität und Ambiguität) können Unternehmen nur dann schnell reagieren, wenn sie in kleinen Schritten agieren, sofortiges Feedback einholen und sich anpassen. Genau darin liegt das Wesen von „Practice Over Theory“. Die Fähigkeit zur kontinuierlichen Anpassung stellt sicher, dass nicht nur KI-Modelle in sich verändernden Daten- und Geschäftsumgebungen erfolgreich bleiben, sondern auch die gesamte TOP-Struktur (Technology, Organization, People), die Ihr Geschäft und alle Prozesse antreibt.
Ein Praxisbeispiel: Aus Erkenntnissen Resultate machen
Stellen Sie sich vor, Sie sind ein Einzelhandelsunternehmen, das die Online-Umsätze durch KI-gestützte Produktempfehlungen steigern will. Die Theorie klingt vielversprechend: „Nutz einfach den Browserverlauf und vergangene Einkäufe, um persönliche Vorschläge zu machen.“
- Pilotstart
Sie führen die Empfehlungs-Engine für eine kleine Kundengruppe ein und hoffen auf höhere Konversionsraten. - Unerwartete Erkenntnis
Die Daten zeigen zwar mehr Produktklicks, aber kaum mehr abgeschlossene Käufe. Kundenfeedback offenbart, dass sie sich durch zu viele algorithmische Vorschläge überfordert fühlen. - Anpassen & Verfeinern
Sie reduzieren die Anzahl der KI-basierten Empfehlungen und setzen stärker auf kuratierte Vorschläge. Zusätzlich integrieren Sie Nutzerbewertungen für eine menschlichere Note. Daraufhin steigen die Verkaufszahlen deutlich, und die Kunden empfinden das Einkaufserlebnis als angenehmer und persönlicher.
Dieses einfache Beispiel zeigt, wie Practice (der Praxistest in Echtzeit) unbekannte Stolpersteine aufdeckt. Es hält Sie außerdem resilient – Sie können schnell reagieren, wenn Daten auf eine andere Richtung hindeuten. So verhindert „Praxis statt Theorie“ direkt mögliche Fehlentwicklungen und sorgt dafür, dass Data-&-AI-Initiativen zu positiven und nachhaltigen Resultaten führen.
Organisatorische Hürden überwinden: Eine Kultur des Experimentierens fördern
Trotz ihrer offensichtlichen Vorteile trifft „Praxis statt Theorie“ oft auf internen Widerstand:
- Angst vor Fehlern
In einer Unternehmenskultur, die Misserfolge sanktioniert, vermeiden Mitarbeitende es, neue Ideen auszuprobieren. - Starre Hierarchien
Top-down-Strukturen verlangsamen Entscheidungsprozesse und erschweren schnelles Iterieren und Anpassen. - Bequemlichkeit im Status quo
Viele zögern, eingespielte Abläufe zu ändern – vor allem dann, wenn kein unmittelbarer Zwang besteht.
Doch hinter diesen Hürden verbirgt sich oft ein tiefergehender, unausgesprochener Kulturkonflikt in Organisationen. Teams an der Basis – jene, die am nächsten an der eigentlichen Arbeit sind – erkennen den Bedarf an Veränderung zuerst. Sie erleben Ineffizienzen, Kundenprobleme und neue Chancen in Echtzeit. Genau diese Nähe motiviert sie, zu experimentieren, zu innovieren und Prozesse weiterzuentwickeln.
Auf der anderen Seite konzentrieren sich Führungskräfte und administrative Teams stärker auf langfristige Stabilität, Risikomanagement und den Schutz des bestehenden Geschäftsmodells. Das kann zu einer Zurückhaltung führen, in neue Dateninitiativen, KI-Piloten oder disruptive Technologien zu investieren – oder auch in agile, resiliente und experimentierfreudige Organisationsstrukturen – besonders, wenn die Ergebnisse zunächst ungewiss erscheinen.
Führungskräfte sollten sich dessen bewusst sein und diese Kluft anerkennen, statt sie zu unterdrücken. Eine erfolgreiche Data-&-AI-Transformation braucht beide Kulturen im Einklang:
– Experimentierfreude und Innovationskraft an der Basis fördern,
– gleichzeitig kritische Bereiche absichern, die Präzision und Stabilität brauchen,
– und so für Zusammenhalt und gemeinsame Ausrichtung sorgen.
Eine Atmosphäre der psychologischen Sicherheit ist dafür wichtig, aber allein nicht ausreichend. Gute Führung sollte zudem gezielte Räume schaffen, Ressourcen bereitstellen und strukturiert Möglichkeiten für Experimente bieten. Indem solche Freiräume entstehen, können Teams an der Basis neue Ideen erproben, ohne das operative Kerngeschäft zu gefährden.
Wenn Mitarbeitende sehen, dass die Führung Experimentierfreude als strategische Priorität fördert, fühlen sie sich ermutigt, neue Ideen vorzuschlagen, zu testen und weiterzuentwickeln – in dem Wissen, dass Innovation im Rahmen des größeren Transformationsvorhabens einen festen Platz und Zweck hat.
Dieses Gleichgewicht zwischen Risikobereitschaft und operativer Exzellenz kann ein wichtiges Fundament legen, um eine ganzheitliche und nachhaltige Data-&-AI-Transformation voranzutreiben.
Von „Think“ zu „Transform“: Strategie in die Umsetzung bringen durch mehr Praxis
In der abgestuften Methodik von Datentreiber – Train. Think. Transform. – gibt es einen natürlichen Ablauf:
- Train
Vermitteln Sie grundlegendes Datenverständnis und einen Experimentieransatz. Die Menschen sollen sowohl die Chancen als auch die Grenzen von Data & AI verstehen. - Think
Entwickeln Sie eine Strategie, die auf Geschäftserfolg abzielt. Dazu gehört das Identifizieren wichtiger Use Cases und ihre Verankerung in den übergeordneten Zielen der Organisation. - Transform
Bringen Sie die Strategie in die Umsetzung. „Practice Over Theory“ dient hier als Katalysator und leitet Pilotprojekte, Prototypen und kontinuierliche Lernzyklen.
Ihre Strategie („Think“) setzt die Richtung – „den Kompass“, wie wir sagen – während die Practice Fortschritte beschleunigt und Ihre Organisation transformiert. Indem Sie Practice integrieren, stellen Sie sicher, dass Ihre datengetriebene Transformation agil, relevant und tief in Ihr Geschäftsmodell eingebettet bleibt.
Praktische Schritte, um „Practice Over Theory“ umzusetzen
- Klein anfangen mit Pilots
Starten Sie Experimente in begrenztem Umfang, um Ideen zu validieren, ohne große Ressourcen zu riskieren. Nutzen Sie die daraus gewonnenen Erkenntnisse, um Ihre Strategie zu verfeinern. - Wachstumsmentalität fördern
Belohnen Sie die Versuche, Neues zu entwickeln, statt nur die erfolgreichen Ergebnisse. So wandelt sich die Kultur von „Angst vor Fehlern“ zu „Lust auf Lernen“. - Agile Frameworks einführen
Agile Methoden teilen Projekte in kleinere „Sprints“ auf, sodass Sie anhand von Feedback aus der realen Welt schnell testen, lernen und gegebenenfalls die Richtung ändern können. - Feedbackloops etablieren
Metriken, KPIs und regelmäßige Review-Sessions helfen, Fortschritte zu messen und Strategien auf Basis echter Erkenntnisse neu auszurichten. Allerdings sollten KPIs als Stellvertreterwerte verstanden werden – sie sind nützliche Hilfsmittel zur Kalibrierung, erfordern jedoch ein reifes Verständnis der zugrunde liegenden Prozesse. Bei Data & AI kann die „diagnostic gap“ dafür sorgen, dass KPIs eher Symptome als Ursachen messen.
Mit einem Fokus auf Experimentieren und diagnostischer Datenanalyse stellen Unternehmen sicher, dass KPIs nicht nur Ergebnisse widerspiegeln, sondern auch iterative Verbesserungen anstoßen. So werden sie unverzichtbar für die kontinuierliche Transformation. - Resilient bleiben
Verknüpfen Sie Ihre Experimente wieder mit dem Prinzip „Resilience Over Strength“. Nicht jedes Experiment wird Erfolg haben – doch genau deshalb experimentieren Sie ja.
Bei Datentreiber unterstützen wir all diese Schritte durch unsere umfassenden Trainings. In der „train.“-Phase geht es nicht nur um Data-&-AI-Grundlagen, sondern auch um den Aufbau einer Unternehmenskultur, die Experimente begrüßt, die nötigen Kompetenzen entwickelt, um Ihr Geschäft von Grund auf zu wandeln, gängige Stolpersteine zu erkennen und zu überwinden sowie Agilität mittels Design-Thinking-Ansätzen in die DNA Ihres Unternehmens zu integrieren. Durch unsere praxisnahen, interaktiven Schulungen erwirbt Ihre Organisation das Wissen und die Haltung, um das Prinzip „Practice Over Theory“ wirklich anzuwenden und daraus nachhaltige Transformation zu gestalten.
Abschließende Überlegung: Handeln als Katalysator
„Praxis statt Theorie“ bedeutet nicht, dass wir auf Planung verzichten – ganz im Gegenteil. Es geht darum anzuerkennen, dass echtes Lernen durch Ausführung, Iteration und Neubewertung entsteht:
„Culture eats strategy for breakfast.“
— Peter Drucker
Ohne eine Kultur, die durch Handeln lernt, verstaubt selbst die beste Strategie in der Schublade. Umgekehrt gewinnen Sie durch Konsequentes Handeln Fakten – und Fakten stärken oder verändern Ihre Strategie zum Besseren.
Erinnern Sie sich an die Analogie vom „House of Change“: Jeder Handlungsschritt festigt das Fundament Ihrer Transformation und regt andere dazu an, sich einzubringen und neue Ideen zu teilen. Jedes kleine Experiment hilft Ihrem Unternehmen, sich in einer sich ständig wandelnden Umgebung anzupassen und zu wachsen.
Das „House of Change“, wie wir es bei Datentreiber verstehen, ist mehr als nur eine Metapher – es ist angelehnt an Die unendliche Geschichte. In Michael Endes Roman ist das House of Change ein surreales, wandelbares Gebilde, das die persönliche Entwicklung der Hauptfigur widerspiegelt. Das Haus formt sich ständig neu und wächst mit denjenigen, die darin leben. Genauso muss sich ein Unternehmen weiterentwickeln, indem es Experimente zulässt, aus Fehlern lernt und Resilienz fördert.
Indem wir dieses Bild in einen vertrauten Kontext setzen, unterstreichen wir die Bedeutung von kulturellen und strukturellen Rahmenbedingungen, in denen sich Menschen und Organisationen nicht davor scheuen, sich zu verändern, zu innovieren und schließlich durch kontinuierliche Transformation zu wachsen.
Ein Ausblick: Autonomy Over Authority
Wir haben gesehen, dass Handeln Erkenntnisse ans Licht bringt, die kein Plan allein je liefern kann. In unserem nächsten Beitrag, „Autonomy Over Authority“, schauen wir uns an, wie die Stärkung einzelner Personen und die Förderung von Zusammenarbeit zu Durchbrüchen führen können. Es ist die logische Fortsetzung von „Praxis statt Theorie“, denn sobald Menschen aktiv experimentieren, brauchen sie auch die Autonomie, um ihre Erkenntnisse umzusetzen.
Bereit, Strategie in die Praxis zu überführen?
Datentreiber unterstützt Sie auf dem Weg von „Think“ zu „Transform“. Ob Sie KI-Anwendungen pilotieren oder interne Prozesse neu gestalten wollen – mit unserem Ansatz Train. Think. Transform. wächst Ihre Datenstrategie durch konsequente Umsetzung.
Kontaktieren Sie uns noch heute, um herauszufinden, wie wir Ihr nächstes Experiment begleiten können – und wie sich Theorie in nachhaltige Ergebnisse verwandeln lässt.
