IS-O CONSULTING

Methodischer Lösungs-Ansatz mit Best Practice:
 
Kurzbeschreibung der verwendeten Erkenntnisse

	Wieviel Geld sollte ein Unternehmen für seine Informationsverarbeitung ausgeben?
	und
	Was darf die real-existierende Informationsverarbeitung kosten?

  Wer an dieser Stelle wohlwollend-kritisch die Frage aufwirft, ob diese Aufgabenstellungen nicht, wie in der IT-Branche nicht unüblich, etwas zu vollmundig formuliert worden seien, der hat insofern Recht, als Antworten auf diese Fragen nicht mit dem bisher üblicherweise verwendeten Lösungs-"Tool-set" zur Darstellung des IT-Nutzens und der IT-Kosten gewonnen werden können. Denn mit dem bisher verfügbaren "IT-Werkzeugkasten" lässt sich insbesondere der IT-Nutzen nur für "singuläre Situationen" darstellen. Um daraus den gesamten IT-Unternehmens-Nutzen zu gewinnen, müssten alle singulären IT-Nutzen-Beiträge integriert und außerdem zunächst vervollständigt und auf denselben Realisierungs-Zeitpunkt aktualisiert werden. Diese Zielsetzungen sind aber aufgrund der vielen Überlappungen der singulären Lösungen insbesondere im IT-Infrastruktur-Bereich und der Herausforderung einer angemessenen Berücksichtigung der Entwicklung der IT auf die einzelnen, in unterschiedlichen Jahren entstandenen IT-Lösungen eine kaum lösbare Aufgabe und damit praktisch und wahrscheinlich selbst theoretisch unlösbar. Außerdem wäre dieser Ansatz in jedem Fall mit einem sehr großen Aufwand verbunden. Man nennt ihn im Angelsächsischen Kulturraum bekanntlich "Bottom-up-Ansatz" und seine Verwirklichung führt, ebenfalls seit langer Zeit bekannt, in der Regel zu den "berühmt/berüchtigten Insellösungen". Mathematisch betrachtet handelt es sich bei einem Lösungsversuch mittels Bottom-up- oder induktivem Ansatz um eine Lösung durch "Integration". Und es ist bereits seit Jahrhunderten bekannt, dass mathematische Integrationen nur bei sehr wenigen und eher einfachen Aufgabenstellungen erfolgreich sind.

  Relativ einfach und wieder mathematisch betrachtet, theoretisch und praktisch fast immer möglich ist dagegen die "Differentiation" eines "aus vielen Einzel-Elementen bestehenden Ergebnisses", z. B. der Antwort auf die Fragestellung: "Wie viel Geld sollte ein Versicherungsunternehmen für seine Informationsverarbeitung ausgeben?", auf die einzelnen Aufgaben-Bereiche und Geschäfts-Prozesse einer Versicherung, um das identifizierte holistische IT-Unternehmens-Nutzen/Kosten-Potential mittels einzelner IT-Nutzen- und IT-Kosten-Projekte zu realisieren. D. h. wenn es gelingt, einen Methodischen Lösungsansatz zur Beantwortung der globalen Unternehmens-Fragestellung "Wie viel Geld sollte ein Versicherungsunternehmen für seine Informationsverarbeitung ausgeben?" zu finden, dann ist der Rest nur noch "Handarbeit". Weitere Vorteile eines deduktiven Differentiations-Ansatzes sind im Übrigen u. a.: Einfache Fokussierung auf die IT-Nutzen/Kosten-stärksten Projekte, klare Zielvorgaben und einfache Erfolgskontrollen und systematische und einfache Fortschreibung der IT-Nutzen/Kosten-Potential-Ergebnisse. Dieser Lösungsansatz heißt im Angelsächsischen Kulturkreis "Top-down-Ansatz", sinngemäß übersetzt ein Ansatz mit einer Vorgehensweise "vom Gesamt-Ergebnis ausgehend zu seinen Einzel-Elementen", und ist bekanntlich in den westlichen Marktwirtschaften auch als Management-Methode weit verbreitet und sehr erfolgreich.

  Nach mehreren Ansätzen ist es uns schließlich gelungen, zur Beantwortung "der zusammenfassenden, an der Spitze einer Realisierungs-Pyramide" stehenden IT-Fragestellung: "Wie viel Geld sollte ein Unternehmen für seine Informationsverarbeitung ausgeben?" den im Folgenden kurz skizzierten Methodischen Lösungs-Ansatz zu entwickeln.

  Ausgangspunkt unseres Methodischen Lösungsansatzes zur Darstellung des IT-Nutzens im gesamten Unternehmen ist die grundsätzliche Erkenntnis, dass sich die algorithmisierbare "Informations-Verarbeitung" eines Unternehmens alternativ mittels der "Denkfähigkeit von Menschen" oder "durch auf Computern ablauffähigen Programmen" realisieren lässt (sinngemäß der Definition des Computers durch A. Turing folgend). Das unausgeschöpfte IT-Nutzen-Potential eines Unternehmens ergibt sich somit aus der Differenz des "gegenwärtigen Mischungsverhältnisses von Human- und Computer-Ressourcen" mit dem "temporären optimalen Mischungsverhältnis".

  Kalibrieren lässt sich diese zunächst ziemlich theoretisch und abstrakt klingende Definition für die einzelnen Branchen, im vorliegenden Fall für die deutsche Versicherungsbranche, theoretisch relativ einfach durch Benchmarking der VU der deutschen Versicherungsbranche. Das führt in seiner Essenz zu einer "Know-how-Gewinnung mittels Information- und Know-how-Mining" der besten IT-Lösungen, insbesondere bei den besten deutschen Versicherungen. Wir verwenden dazu de facto alle VU mit mehr als 200 Beschäftigten. Das sind gegenwärtig etwa 102 VU mit "zuordenbarem Informationsverarbeitungsaufwand". Diese Unternehmen beschäftigen mehr als 95% aller angestellten Mitarbeiter in der deutschen Versicherungsbranche und die Beschränkung auf die größeren VU ist deshalb nicht nur sinnvoll sondern auch notwendig, weil damit der Einfluss von Skaleneffekten begrenzt werden kann. Aufgrund der dynamischen Weiterentwicklung des Preis/Leistungsverhältnisses der Computersysteme und der Computer-Funktionalität muss diese Kalibrierung in sinnvollen Zeitabständen aktualisiert werden.

  Vergleiche dienen bekanntlich der Zielsetzung, auf diesem Wege zu möglichst umfangreichen neuen Erkenntnissen zu gelangen. Wenn man diese Zielsetzung zu Ende denkt, stellt sich die elementare Erkenntnis ein, dass als Referenz-Größen für Benchmarking nicht die Durchschnittswerte einer nur kleinen oder mittelgroßen Anzahl an "befreundeten" und/oder "angeblich passenden" Unternehmen ausreichend sind, eine Konstellation, wie sie heutzutage aber fast immer anzutreffen ist: Die Gründe dafür liegen eigentlich klar auf der Hand. Denn die größten Erkenntnis-Potentiale befinden sich bei den Unternehmen an den Rändern einer analysierten Gruppe von Unternehmen. Und aus dieser Zusatz-Erkenntnis wiederum ergibt sich sofort die Schlussfolgerung, dass in einem verwendeten Sample deshalb möglichst alle in Frage kommenden Unternehmen enthalten sein sollten, weil "logischerweise" nicht bekannt sein kann, welche Unternehmen sich an den Rändern befinden. Das lässt sich mit zunehmender Erfahrung zwar von Fall zu Fall durchaus auch erahnen. Es wäre aber eine ziemlich unsystematische und damit die Erkenntnisse stark relativierende Vorgehensweise. Aus diesem Grunde haben wir uns intensiv darum bemüht, in unserem Sample de facto alle in Frage kommenden Versicherungsunternehmen vertreten zu haben.

  Für die Unternehmen am Rande mit den höchsten realisierten IT-Unternehmens-Nutzen-Potentialen des von uns verwendeten Samples, bestehend aus de facto allen in Frage kommenden deutschen VU, verwenden wir die Bezeichnung "Best Practice (BP)", die "Besten VU des analysierten Samples". Die SOLL-Zielgröße Best Practice ist inzwischen seit etwa 1½ Jahrzehnten eine insbesondere in der IT gerne gebrauchte Zielgröße, der in der Praxis bisher leider de facto keine Bedeutung zukommt, da sie nirgendwo in ökonomisch metrischen Größen definiert ist! Auch in Wikipedia finden sich nur die rhetorischen Gemeinplätze, die in der Praxis in keiner Weise weiterhelfen. Dabei ist Best Practice eine SOLL-Zielgröße, die praktisch von allen Interessierten sofort als "legitime SOLL-Zielvorgabe" akzeptiert wird, wenn sie denn "qualifiziert" ermittelt worden ist.

  Bei unserem Lösungsansatz, der bekanntlich eine holistisch deduktive Struktur aufweist, lässt sich die SOLL-Zielgröße Best Practice in 2 Versionen definieren: Von "oben" kommend in der Version "BP gewonnen aus den Daten der real-existierenden VUs". Und nach der Differenzierung in die einzelnen Aufgabenbereiche und der Bestimmung der "BP dieser einzelnen Aufgabenbereiche" in der Definition der "BP gewonnen aus der Einzel-Optimierung der Aufgabenbereiche". Das Erkenntnis-Niveau der 2. Version ist selbsterklärend i.d.R. 20-40% besser als das Erkenntnis-Niveau der 1. Version. Hier zeigt sich das gleiche Phänomen wie beispielsweise beim Mehrkampf im Sport, z.B. beim 10-Kampf der Männer: Ein Teilnehmer kann Sieger werden ohne auch nur eine Einzeldisziplin gewonnen zu haben.

  Zur Realisierung der IT-Unternehmens-Nutzen-Potential-Erkenntnisse lässt sich die SOLL-Zielgröße Best Practice in die fundamental wichtigen beiden Teil-SOLL-Zielgrößen "IT-Effektivitäts-Best-Practice" und "IT-Effizienz-Best-Practice" aufteilen. Dabei ermöglicht die Teil-SOLL-Zielgröße IT-Effektivitäts-BP die Realisierung der Zielsetzung der IT-Unternehmens-Nutzen-Optimierung, populär ausgedrückt "Sparen durch IT". Und die Teil-SOLL-Zielgröße IT-Effizienz-BP die "IT-Kosten-Minimierung", populär "Sparen an IT".

  Diese Unterscheidung ist auch deshalb so fundamental wichtig, da bei dem bisher üblicherweise verwendeten Maßstab "IT-Kosten" theoretisch und auch in der Praxis immer wieder bestätigt keine Best-Practice-Definition möglich ist. Denn zur Definition von Best Practice bedarf es als fundamentaler Voraussetzung der Festlegung eines IT-Nutzens. Optimieren lässt sich nur ein "Kosten/Nutzen-Verhältnis", von der Logik her betrachtet genauer ausgedrückt ein "Nutzen/Kosten-Verhältnis", denn der Ausgangspunkt jeder Entscheidungssituation ist bekanntlich die Realisierung einer "Nutzen-Zielsetzung". Die Kosten sind dabei nur das "unvermeidliche Übel". Und aus dieser Erkenntniskette ergibt sich sofort auch das weitere Erkenntnisglied, dass man zur Optimierung eines Nutzen/Kosten-Verhältnisses 2 Aufgabenstellungen bewältigen muss, nämlich sowohl die Zielsetzungen der "Maximierung des Nutzens" als auch die der "Minimierung der Kosten". Für beide Zielsetzungen lassen sich, für jeden sofort verständlich, mehr oder auch weniger qualifizierte Best-Practice-Erkenntnisse gewinnen. Die Qualität ist dabei eine Funktion der Größe und der Qualität des verwendeten Datenmaterials und der Qualität der Auswertungsalgorithmen. Diese Situation ist von ihrem Wesen vergleichbar mit dem uns allen sehr vertrauten menschlichen Entscheidungssystem im Alltag anhand von Erfahrungswerten.

  Der Maßstab IT-Kosten beinhaltet übrigens 2 fundamentale Gefahrenelemente für Fehlentscheidungen: Die eine Gefahr ergibt sich aus der Tatsache, dass die Messgröße Kosten eine in unserer Gesellschaft negativ besetzte Entscheidungsgröße darstellt. Dadurch ist es praktisch unvermeidlich, dass die Zielsetzung Kostengröße gleich Null irrational immer mit im Spiele ist. Wer an dieser Stelle ungläubig die Augenbrauen heben sollte, der sei an die von vielen als beispielhaft gepriesenen angeblich kostenlosen IT-Lösungen erinnert, wie das Betriebssystem Linux, das v.a. Recherchemedium Google, die Enzyklopädie Wikipedia oder ganz allgemein an die vielen kostenlosen Downloads aus dem Internet. Auch bei diesen IT-Lösungen entstehen unausweichlich Kosten: Sie werden nur absichtlich, wie bei Google oder aus eher ideologistischen Gründen, wie bei Linux und Wikipedia "unter den Teppich gekehrt". Ohne eine Best Practice-Untergrenze der Kosten, die das Ende des Effizienz-Potentials definiert, würde eine weitere Reduzierung der Kosten aber ausschließlich zu Lasten der Substanz des Lösungsansatzes gehen! Und die zweite Gefahr in einem IT-Kosten fixierten Entscheidungsumfeld liegt in der Unfähigkeit, weitere IT-Unternehmens-Nutzen-Potentiale erschließbar zu machen, weil zusätzliche IT-Nutzen-Potentiale unvermeidbar zusätzliche IT-Kosten nach sich ziehen. Anderenfalls hätten wir es mit einer Perpetuum mobile-Lösung zu tun. Die gibt es aber in der Ökonomie so wenig wie in den Naturwissenschaften. Der legendären, seit vielen Jahrzehnten verwendeten IT-SOLL-Zielgröße "State-of-the-art", die bekanntlich die "temporär optimale Zielgröße der IT" darstellt und die sich nach wie vor sehr dynamisch weiter entwickelt, könnte damit grundsätzlich unmöglich in ihrer Evolution gefolgt geschweige nahe gekommen werden! Auch dieser fundamentale Widerspruch zeigt erneut die Begrenztheit des Maßstabes IT-Kosten auch zur IT-Nutzen-Darstellung. Schlussfolgerung: Auch die Größe IT-Unternehmens-Nutzen-BP ist eine unabdingbar notwendige Führungsgröße der IT.

  Bei der Analyse des Maßstabs IT-Kosten wird man im Übrigen erheblich an die immer wieder populäre Diskussion des Körper(über)gewichts beim Menschen erinnert. Auch beim Menschen ist bekanntlich die Messgröße Körpergewicht alleingestellt zur Bestimmung des optimalen Körpergewichtes völlig ungeeignet. Wie bei diesem Thema natürlich jeder sofort weiß, fehlt die Sinn stiftende Zielgröße, nämlich z.B. die Größe des einzelnen Menschen. Erst eine Korrelation aus Gewicht und Größe, z.B. realisiert im bekannten "Body Mass Index" ermöglich die Festlegung eines Best Practice-Erfahrungswertes, sozusagen der Zielgröße BMI-Untergrenze, die eine Effizienz-BP-Zielgröße bei einem quasi fettarmen Körper eines Normalbürgers darstellt. Was der BMI nicht können muss ist die Aussage, welches optimale Körpergewicht Sportler der verschiedenen Sportarten haben sollten, sozusagen den Effektivitäts-BMI. Die zuständigen Trainer kennen diesen aber natürlich sehr genau. Da die IT nur mit der Profi-Situation vergleichbar ist, muss die zusätzliche Kenntnis der Zielgröße IT-Effektivitäts-BP bei Fachleuten der IT als zum normalen Rüstzeug eingefordert werden.

  Die SOLL-Zielgröße Best Practice ist von uns übrigens schon Mitte der 80'er Jahre zunächst mit der Bezeichnung "Best-of-Breed" eingeführt worden. Diese war erkennbar "stark verwandt" mit der später üblich gewordenen Bezeichnung "Best Practice", von SAP beispielsweise seit 1997 verwendet aber nirgendwo "öffentlich" definiert! Die von uns verwendeten Best Practice IT-SOLL-Zielgrößen sind unseres Wissens die einzigen, die jeweils mit einer genauen, "ökonomisch metrisch Definition" versehen und in dieser Form auch veröffentlicht sind!

  Unsere gegenwärtig auf die deutschen VU begrenzte Erkenntnisse lassen sich offensichtlich problemlos auf ein Sample ausdehnen, in dem auch nicht deutsche VU vertreten sind, d.h. z.B. Versicherungsunternehmen aus der Schweiz, aus Österreich und anderen westlicher Staaten, insbesondere auch aus den USA.

  Und schließlich ergibt sich schon aus der Definition des IT-Unternehmens-Nutzen-Potentials, dass sich dieses über Unternehmensgrenzen hinweg nur in Unternehmensbereichen mit möglichst homogener algorithmisierbarer Informationsverarbeitung vergleichen lässt. Daraus ergeben sich für die Versicherungsbranche die Schlussfolgerungen, dass das IT-Nutzen-Potential für die Hauptaufgaben-Bereiche der Versicherungsbranche, nämlich den "angestellten Innendienst," den "angestellten Außendienst", die "gewerblichen Arbeitnehmer" und die "Auszubildenden", getrennt zu ermitteln ist und dass es sich des Weiteren nur einzeln in den 5 Versicherungszweigen (in Deutschland) darstellen lässt. Da in der deutschen Versicherungsbranche im Jahre 2007 laut GDV 74,3% aller Beschäftigten der deutschen Versicherungsbranche im angestellten Innendienst beschäftigt waren und die angestellten Innendienst-Mitarbeiter nach unserem Erkenntnisstand etwa 90% der gesamten Computer-Ressourcen eines VU verwenden, konzentrieren wir uns zunächst v. a. auf die Darstellung IT-Nutzens bei den Innendienst-Mitarbeitern.

  Auf die deutsche Versicherungsbranche übertragen und da wiederum speziell auf den angestellten Innendienst (im Folgenden nur noch Innendienst bzw. ID-MA genannt) abgebildet, lässt sich diese Erkenntnis in die folgende Zahlen gießen: Die deutsche Versicherungsbranche gab 2007 beim Innendienst insgesamt etwa 15,7 Milliarden EURO für die "Informationsverarbeitung im weitesten Sinne" aus: Davon etwa 13,5 Mrd EURO für Human-Ressourcen und etwa 2,50 Mrd EURO für Computer-Ressourcen. Beim Ausschöpfen des IT-Nutzen-Potentials bis zum Niveau der "Best Practice" der deutschen Versicherungsbranche, ließen sich die Kosten für die Human-Ressourcen um ca. 6,5 Mrd EURO pro Jahr auf ca. 7,0 Mrd EURO reduzieren. Bei gleichzeitiger Optimierung der Umsetzungs-Effizienz in den IT-Bereichen würde der IT-Aufwand nur um ca. 0,3 Mrd EURO auf ca. 2,80 Mrd EURO ansteigen, was einem theoretischen ROI von bis zu 21,7:1 entspräche! Zusammengefasst: Die Gesamt-Kosten für die Informationsverarbeitung beim Innendienst der deutschen Versicherungsbranche ließen sich von etwa 16,0 Mrd EURO auf maximal etwa 9,8 Mrd EURO reduzieren.

  Das sind die Branchen-Durchschnittswerte. Bei den einzelnen VU kann das IT-Unternehmens-Nutzen/Kosten-Potential nach unseren Analysen sogar Werte bis über Faktor 3 erreichen!

  Erwähnenswert erscheint uns noch die Tatsache, dass dieser Methodische Lösungsansatz der unseres Wissens bisher einzige ist, der ausschließlich aus Daten, Informationen und Verarbeitungs-Algorithmen besteht und damit "per definitionem zu 100% Computer-ablauffähig" ist. Weitere Vorteile dieses Lösungsansatzes, der üblicherweise als "mathematisch/naturwissenschaftlich" bezeichnet wird, im Gegensatz zu den "sprachlichen", die in der Praxis gar nicht so selten zu "rhetorischen" denaturiert sind, liegen in der Nachvollziehbarkeit der Erkenntnisse, dem einfachen Controlling des Fortschritts und der Ergebnisse der Projekte zur Realisierung der Erkenntnisse, der relativ einfachen Möglichkeit, die Substanz neuer Verbesserungs-Ideen mittels "what-if-Simulationen" zunächst zu überprüfen und dem lösungs-immanenten Angebot, die Realisierung der gewonnen Grunderkenntnisse in Form einer "kontinuierlich lernenden, sich selbst-optimierenden Organisation" zu verstetigen.

  Allerdings mussten wir auch gar nicht so selten feststellen, dass die verfügbar werdenden Erkenntnisse nicht bei allen Adressaten gleich willkommen sind: Die IT-Verantwortlichen von Unternehmen mit nur noch geringen unausgeschöpften IT-Unternehmens-Nutzen/Kosten-Potentialen, d.h. Versicherungsunternehmen in etwa auf dem Niveau der BP, schätzen diesen Ansatz i. d. R. sehr, weil sie sich Anregungen für weitere Verbesserungsmöglichkeiten gut vorstellen können. Die IT-Verantwortlichen in den Unternehmen mit sehr großen unausgeschöpften IT-Unternehmens-Nutzen/Kosten-Potentialen, die objektiv betrachtet die Hauptnutznießer dieses Ansatzes sein könnten, versuchen sich dagegen relativ häufig durch ausufernde Theorie-Diskussionen sowie Diskussionen über die Vergleichbarkeit ihrer Situation mit den Branchenwerten um die Konsequenzen aus diesen Erkenntnisse herum zu winden. Unsere Position dazu ist nach langjähriger Erfahrung inzwischen wie folgt: Wer sich den unseres Wissens objektivsten Erkenntnissen zum Thema "Wie viel Geld sollte ein Versicherungsunternehmen für seine Informationsverarbeitung ausgeben?" nicht ernsthaft stellen will, der sollte Abstand nehmen vom Einsatz dieses Methodischen Lösungsansatzes, bei dem eine objektive Darstellung der IST/SOLL-Situation als Basis für die notwendigen Aktivitäten nicht zu umgehen ist.