Das mag eine unbequeme Wahrheit sein, aber wir müssen sie aussprechen. Die meisten Führungskräfte glauben, dass ihre Abläufe wie ein Boxenstopp in der Formel 1 funktionieren. In Wirklichkeit gleichen sie ohne Daten eher einem Stau im Berufsverkehr. Warum passiert das? Weil sie auf Basis von Ergebnissen steuern, sie konzentrieren sich darauf, ob ein Ziel erreicht wurde, dabei aber häufig versäumen, den entscheidenden Weg zu managen, der bestimmt, wie sie dorthin gelangt sind.
Dieser Unterschied zwischen wahrgenommener Effizienz und operativer Realität wird als „Delusion Gap“ bezeichnet.
Um dieses Sichtbarkeitsproblem zu lösen, fungieren Productivity-Intelligence-Plattformen wie KYP.ai (Know Your Process, Know Your People, Know Your Potential) als das MRT der Organisation – sie diagnostizieren die eigentlichen Ursachen der Probleme, anstatt nur die Symptome zu behandeln.
Durch die Ablösung von Management auf Basis von „Bauchgefühl“ durch datengetriebene Entscheidungsfindung zielt die Plattform darauf ab, Führungskräften einen „ruhigen Schlaf“ zu ermöglichen und ihnen zu erlauben, ihren Kaffee mit Genuss zu trinken, nicht in Hast.
In diesem Artikel tauchen wir in ein kristallklares, datengetriebenes Bild ein, wie Arbeit tatsächlich erledigt wird, und gehen dabei über die „schönen Werke der Fiktion“ hinaus, die man häufig in offiziellen Prozesslandkarten findet.
Deine Wahrnehmung von Effizienz könnte falsch sein
Und daran ist nichts falsch. Das braucht nur eine kleine Korrektur.
Problem 1: der Mythos der „versteckten Kapazität“
Manager fordern häufig mehr Personal, basierend auf der Annahme, dass „alle beschäftigt sind“. Productivity Intelligence zeigt jedoch, dass „beschäftigt sein“ oft bedeutet, „festzustecken“. Die KYP-Lösung identifiziert Kapazitätsverluste, zum Beispiel Zeit, die für nicht wertschöpfende Arbeit verschwendet wird, wie etwa die bis zu 20 Prozent des Arbeitstags, die potenziell für die Korrektur von Datenfehlern aufgewendet werden.
Problem 2: die „seelenzerstörende“ Aufgabe
Stell dir Folgendes vor: Du nimmst Robert Lewandowski vom Spielfeld und sagst ihm, er soll seine Tage damit verbringen, nichts anderes als Elfmeter zu schießen. Vielleicht lächelt er kurz, genießt sogar den ersten Nachmittag. Er ist dafür gemacht, Spiele zu gewinnen und das Team zu unterstützen, nicht dieselbe Schussabfolge immer und immer wieder zu wiederholen.
Hohe Mitarbeiterfluktuation und geringe Mitarbeiterbindung entstehen häufig dadurch, dass talentierte Menschen gezwungen sind, repetitive „Roboterarbeit“ zu leisten.
KYP.ai geht dieses Problem an, indem es „Copy-Paste“-Schleifen (Swivel-Chair-Aktivitäten) identifiziert, die die Motivation zerstören. Dadurch werden subjektive Beschwerden in objektive Belege für Veränderung übersetzt. So hat das Tool zum Beispiel nicht wirklich notwendige Workarounds aufgedeckt, bei denen Mitarbeitende Notizen aus elektronischen Haftnotizen kopierten und in ein langsames ERP-System einfügten.
„Process Friction“ – die Lücke zwischen der Art und Weise, wie Arbeit stattfinden sollte, und der Art und Weise, wie sie tatsächlich stattfindet
Problem 3: die „Standardisierungs“-Lüge
Offizielle Standard Operating Procedures (SOPs) haben oft „keine Ähnlichkeit mit der Realität“. KYP.ai liefert eine lebendige, dynamische digitale Abbildung der Arbeit und deckt Prozessvarianten auf. Die Plattform kann zeigen, dass 50 Personen Rechnungen über 200 unterschiedliche Workflows bearbeiten, und macht dabei transparent, welche Varianten am häufigsten vorkommen.
Problem 4: die „Project-Impact“-Blackbox
Ohne „Before“ gibt es kein „After“. Verantwortliche für Transformation und Process Excellence (PEX) haben nach der Umsetzung oft Schwierigkeiten, den Return on Investment (ROI) ihrer Projekte nachzuweisen. Die Lösung dafür ist einfach: das „Before“ und das „After“ zu berücksichtigen. Indem ein Prozess in Q1 gemessen, anschließend Veränderungen implementiert und in Q2 erneut gemessen werden, liefert die Differenz einen eindeutigen ROI.
„Automation Dead-End“ – wenn deine Automatisierungspipeline versiegt
Problem 5: die „leere Pipeline“ und gescheiterte Bots
Es ist, als würdest du in einem dunklen Raum nach dem Lichtschalter suchen. Statt das Licht zu finden, stößt du die Tasse um, die du morgens auf dem Schreibtisch stehen gelassen hast, oder schlägst dir den kleinen Zeh an der Kante einer Schublade.
Automatisierungsprojekte kommen häufig ins Stocken, weil Teams Prozesse mit geringem Mehrwert automatisieren oder scheitern, wenn sie auf eine hohe Prozessvarianz stoßen. Productivity Intelligence behebt das „Automation Dead-End“, indem sie eine datengetriebene Roadmap bereitstellt.
Anstatt zu raten, was automatisiert werden soll, identifiziert die Plattform die besten Use Cases und berechnet den Business Case automatisch im Voraus.
Zum Beispiel kann sie berechnen, dass die Automatisierung eines bestimmten Schritts Einsparungen von 500.000 € bringt. Zusätzlich liefert sie eine Validierung und stellt sicher, dass Automatisierungen korrekt funktionieren.
Darüber hinaus fungiert die Plattform als Enabler für die „AI-Agentic-Story“, indem sie beim Aufbau des Agent-Codes unterstützt und den Business Case auf Basis realer Daten berechnet.
Die echten Leistungsträger in einem hybriden Setup finden
Problem 6: das „Performance-vs.-Presence“-Paradoxon
Es ist, als hättest du deinen eigenen Corporate Banksy. Du weißt, dass irgendwo jemand großartige Arbeit leistet, aber du kannst diese Person nicht wirklich sehen, und es sind definitiv nicht diejenigen, die in Calls zum Mikrofon greifen oder die Chat-Threads dominieren.
Die ganze Welt weiß, dass in einer hybriden Arbeitsumgebung „laute Mitarbeitende befördert werden“, während stille, leistungsstarke Introvertierte oft unbemerkt ausbrennen.
KYP.ai löst dieses Problem durch Workload-Balancing. Die Plattform visualisiert, wer überlastet ist (manchmal bis Mitternacht arbeitet) und wer freie Kapazitäten hat. Dadurch verlagern sich Leistungsbeurteilungen weg von subjektiven Maßstäben wie „wer antwortet am schnellsten auf Teams“ hin zu objektiven Daten darüber, wer die Arbeit tatsächlich liefert.
Tools finden, die du nie freigegeben hast, die aber trotzdem von allen genutzt werden
Problem 7: der „App-Wildwuchs“ und technische Schulden
Es ist üblich, dass Abteilungen wie Finance behaupten, sie würden nur Kernsysteme nutzen (z.B. SAP und Excel), tatsächlich verlassen sie sich aber möglicherweise auf 500 oder mehr Anwendungen und Websites.
Die Plattform deckt diesen „App Sprawl“ auf und identifiziert „Tech Friction“. Sie erkennt, wenn langsame oder veraltete Technologie der wahre Engpass ist, etwa eine Anwendung, die 1.000 Mal am Tag jeweils 10 Sekunden zum Laden benötigt, und weist damit nach, dass IT Produktivitätsverluste verursacht.
Sie misst außerdem die Nutzung teurer neuer Systeme (wie Salesforce oder Workday) und überprüft, ob Teams die Software, für die das Unternehmen bezahlt hat, tatsächlich nutzen.
Fang an, vorzubeugen, statt ständig Brände zu löschen
Productivity Intelligence verändert die operative Haltung einer Organisation grundlegend, indem sie sie von reaktiv (ständig Katastrophen beheben) zu proaktiv (Burnout, Verschwendung und technologische Schulden verhindern, bevor sie entstehen) verschiebt.
Die Daten liefern dem CIO, COO und Transformation Lead genau die Informationen, die sie benötigen, um erfolgreich zu sein und den Wert der von ihnen unterstützten Menschen und Initiativen nachzuweisen. Der Ansatz ist vergleichbar mit einem Arztbesuch zur Vorsorge: Die Messungen werden durchgeführt, um Katastrophen zu verhindern und die Gesundheit zu erhalten, nicht um den Patienten zu bestrafen.
Zusätzlich steigern generative KI-Funktionen wie der Concierge den Nutzen, indem sie Managern und Mitarbeitenden ermöglichen, mit ihren Daten zu „chatten“, Fragen einzugeben und sofort kontextspezifische Antworten zu erhalten, wodurch komplexe Datenerkenntnisse leicht zugänglich werden.
