Design a Better Business: New Tools, Skills, and Mindset for Strategy and Innovation

Auf einen Blick

Titel: Design a Better Business: New Tools, Skills, and Mindset for Strategy and Innovation

Zielgruppe: Unternehmensleiter, Innovatoren, KI-Strategen, Produktmanager und Transformationsberater

Thema: Geschäftsmodell-Innovation, Design Thinking, Prototyping, Co-Creation und strategische Entscheidungsfindung in volatilen Märkten

Ausführlich:

In einer Welt, in der Disruption zum neuen Normalzustand geworden ist, fällt „Design a Better Business“ von Patrick Van Der Pijl, Justin Lokitz und Lisa Kay Solomon als weit mehr auf als nur ein Leitfaden für Strategie und Innovation – es ist ein Playbook, um zu überdenken, wie Unternehmen arbeiten, sich anpassen und erfolgreich sein können. Mit dem Schwerpunkt auf Prototyping, Co-Creation und Designen unter Unsicherheit bietet das Buch einen frischen Blick für alle, die in volatilen Märkten nicht nur überleben, sondern Marktführer sein möchten.

Besonders überzeugend ist, dass die Grundprinzipien des Buches sehr breit anwendbar sind – sei es beim Launch eines neuen Produkts, der Neugestaltung eines Geschäftsmodells oder einer daten- und KI-getriebenen Transformation. Für Organisationen wie Datentreiber, die Unternehmen bei solchen Transformationen begleiten, unterstreichen die vorgestellten Themen den hohen Wert von Agilität, Zusammenarbeit und nutzerzentriertem Design.

Warum dieses Buch in der heutigen Geschäftswelt wichtig ist

Die Autoren betonen, dass Innovation kein isoliertes Ereignis ist – sie ist ein fortlaufender Prozess von Testen, Lernen und Weiterentwickeln. Durch eine Reihe von faszinierenden Fallstudien, praktischen Tools wie dem Business Model Canvas und anregenden Frameworks plädiert das Buch für:

• Schnelles Prototyping – Ideen frühzeitig und häufig testen, um Erkenntnisse zu gewinnen, bevor man in die Breite geht.
• Design Thinking – Innovation rund um Kundenbedürfnisse und reale Probleme aufbauen.
• Co-Creation – Unterschiedliche Interessengruppen einbinden, damit neue Lösungen unternehmensweit abgestimmt sind.
• Umgang mit Unsicherheit – Strategien entwickeln, die selbst in volatilen, unsicheren, komplexen und mehrdeutigen (VUCA) Umgebungen funktionieren.

Letztlich fordert „Design a Better Business“ Führungskräfte dazu auf, Wandel nicht als Bedrohung zu sehen, sondern Organisationen so zu gestalten, dass sie sich von Natur aus anpassen können.

Wichtige Erkenntnisse aus dem Buch (und ihre Relevanz für Data & AI Business Design)

1. Prototyping ist unerlässlich für Innovation
Ein zentrales Motiv im Buch ist die Bedeutung des Prototyping von Ideen und Lösungen. Durch Prototyping können Unternehmen Innovation entdramatisieren, indem sie Konzepte schrittweise testen und anhand von Feedback verfeinern, bevor sie große Ressourcen investieren.

Im Kontext daten- und KI-getriebener Vorhaben spielt Prototyping ebenfalls eine entscheidende Rolle. Datentreiber setzt auf Data & AI Product Design Sprints, um KI-Produkte zu prototypisieren, nachdem eine fundierte Strategie entwickelt wurde. So wird sichergestellt, dass KI-Lösungen sowohl umsetzbar als auch wirklich auf die Anforderungen der realen Welt zugeschnitten sind.

2. Designen für Unsicherheit
Das Buch erkennt an, dass Sicherheit in schnelllebigen Märkten ein Mythos ist. Unternehmen müssen Strategien entwickeln, die sie befähigen, sich ebenso schnell anzupassen wie Analytics- und KI-Systeme, die sich durch kontinuierliche Datenzufuhr weiterentwickeln.

Dieser Gedanke steht im Einklang mit der Idee des kontinuierlichen Verbesserungsprozesses, den Datentreiber in seinen Transformationsprojekten fördert. Durch parallele Strukturen – der Entwicklung von KI-Lösungen bei gleichzeitiger Neuordnung von Technologie, Organisation und People (TOP) – schaffen Unternehmen die Flexibilität, KI skalierbar zu integrieren, ohne den Betrieb zu stören.

3. Co-Creation treibt nachhaltigen Wandel
„Design a Better Business“ betont Co-Creation als zentralen Faktor für nachhaltige Innovation. Die frühzeitige Einbindung interner Teams, Kunden und Partner führt zu Lösungen, die tragfähiger, begehrenswerter und umsetzbarer sind.

Das spiegelt wider, wie Datentreiber in Workshops funktionsübergreifende Teams während des gesamten Prozesses einbindet – von der Strategieentwicklung bis zur Umsetzung. Diese kontinuierliche Einbindung sorgt dafür, dass Daten- und KI-Produkte zu jedem Zeitpunkt den Anforderungen des Unternehmens und seiner Stakeholder gerecht werden.

4. Komplexität visuell abbilden durch Canvas-Modelle
Einer der besonders herausragenden Beiträge des Buches ist der Fokus auf visuelle Tools wie das Business Model Canvas, um komplexe Strategien zu vereinfachen. Visuelles Denken hilft Teams, sich schneller abzustimmen und effektiver zu kommunizieren.

Auch Datentreibers Data & AI Business Design-Methode arbeitet mit 21 strategischen Canvas-Modellen, die daten- und KI-Initiativen in handhabbare, miteinander verknüpfte Bereiche unterteilen. Dadurch wird die Integration von Daten & KI in Geschäftsmodelle, Produkte und Prozesse deutlich erleichtert – so können Strategien nahtlos von der Idee in die Umsetzung überführt werden.

5. Pull statt Push – Kundenbedürfnisse als Innovationstreiber
Der nutzerzentrierte Ansatz des Buches unterstreicht, wie wichtig es ist, echte Probleme zu lösen statt Technologie um der Technologie willen einzusetzen. Datentreiber schließt sich diesem Ansatz an, indem Daten- und KI-Produkte sowie Strategien von klaren Anwendungsfällen geleitet werden, die den Kundenbedürfnissen und Unternehmenszielen entsprechen.

Auch wenn „Design a Better Business“ sich auf allgemeine Innovationsprozesse konzentriert, lassen sich die Prinzipien hervorragend auf den Daten- und KI-Bereich übertragen. Der Fokus auf Prototyping, Co-Creation und Design unter Unsicherheit unterstützt unmittelbar den Weg, daten- und KI-getriebene Produkte zu entwickeln und Daten in die zentralen Geschäftsabläufe zu integrieren.

Die Verbindung zu Datentreiber: Theorie in die Praxis umsetzen

Auch wenn das Buch Denkweisen und Frameworks vermittelt, braucht es bei der tatsächlichen Umsetzung oft spezialisierte Unterstützung. Genau hier setzt Datentreiber an.

• Train von Teams in Data Literacy und KI-Grundlagen, damit sie selbstständig Daten- und KI-Initiativen leiten können.
• Think – Strategische Einbindung von Daten & KI in Workshops und maßgeschneiderten Strategien.
• Transform – Transformation von Geschäftsmodellen, indem Daten- & KI-Lösungen integriert werden, die für messbaren ROI und nachhaltiges Wachstum sorgen.

Ganz wie „Design a Better Business“ einen ganzheitlichen, iterativen Designansatz propagiert, befähigt Datentreiber Unternehmen, Daten & KI ganzheitlich in ihre DNA einzubetten. So sind sie nicht nur für die Zukunft gerüstet, sondern gestalten sie aktiv mit.

Fazit

Ob Sie eine Daten- & KI-Transformation leiten oder gerade erst erkunden, wie Daten & KI Innovation befeuern können – „Design a Better Business“ ist eine Pflichtlektüre. Es liefert nicht nur das Mindset und die Frameworks, um innovative Unternehmen zu gestalten, sondern auch eine Roadmap, um sich in einer unvorhersehbaren Welt anzupassen.

Und wenn es an der Zeit ist, von der Theorie zur praktischen Umsetzung überzugehen, steht Datentreiber bereit, Sie auf Ihrem Weg zu begleiten – damit Sie ein besseres Geschäft mit Daten & KI als Kern gestalten können.