Management

Das Two-Loops-Modell der Transformation
Das Two-Loops-Modell der Transformation

Bögen des Wandels

Fast alle Vorstellungen über Change entspringen einer mechanistischen Sicht auf Organisationen. Das ist der eigentliche Grund, warum Transformationsprozesse so oft scheitern, sind Swaan Barrett und Karsten Drath überzeugt. Wenn wir Organisationen nicht als Maschinen, sondern als lebendige Systeme betrachten, wird Wandel nach Meinung der beiden Transformationsprofis deutlich besser laufen. Ein neues Modell aus den USA eröffnet eine solche organische Perspektive auf organisationale Veränderung.

Preview

Mechanistisches Missverständnis: Warum lineare Logik in Unternehmen zwangsläufig an Grenzen stößt

Dominant vs. emergent: Wie sich die beiden Systembögen unabhängig voneinander entwickeln

Pionier-Communities: Wie sich im Unternehmen eine Dynamik der Emergenz initiieren lässt

Anschieben statt aufreiben: Warum man sich mit Verharrungskräften erst einmal nicht beschäftigen sollte

Participation is not an option: Wie die Vertreter des alten Systems als Stabilisatoren in den Prozess eingebunden werden können

Abschied mit Würde oder Wiederverwertung: Wie sich der Verfall des alten Systems konstruktiv begleiten lässt


Cover managerSeminare 288 vom 18.02.2022Hier geht es zur gesamten Ausgabe managerSeminare 288

Dass die meisten Change-Projekte scheitern, ist keine Neuigkeit. Statt für Aufregung zu sorgen, erzeugen entsprechende Studienergebnisse schon lange meist nur noch fatalistisches Nicken oder lakonisches Kopfschütteln. Wie das Ergebnis des Beratungshauses Porsche Consulting, das mittels einer Führungskräftebefragung in den 100 größten deutschen Unternehmen eine durchschnittliche Erfolgsquote von Transformationsvorhaben fürs Jahr 2020 von 20 Prozent ermittelte.

Die Gründe für das Scheitern, die in der Studie genannt werden, sind die gleichen, über die wir bereits seit Jahrzehnten reden – vor allem fehlende oder unzureichende Kommunikation, schwache Führung und zu späte Beteiligung der Mitarbeitenden. In Summe haben wir also eine Unmenge an (negativen) Change-Erfahrungen und anscheinend ziemlich valide Ergebnisse bei der dazugehörigen Ursachenanalyse. Wie kann es sein, dass wir aus all dem so wenig lernen und es uns einfach nicht oder nur sehr bedingt gelingt, die gesammelten Erfahrungen und Erkenntnisse in (mehr) Change-Erfolg umzumünzen?

Unsere These dazu ist: Weil wir die ganze Sache falsch betrachten. Fast alle bisherigen Vorstellungen über Change entstammen einer mechanistischen Sicht auf Organisationen. Mithin werden Change-Prozesse in aller Regel linear gedacht, die gängigen Change-Modelle basieren auf postulierten Ursache-Wirkungs-Ketten: Wenn A passiert, folgt daraus B, woraufhin C eingeleitet werden kann und so weiter. Zwar wird inzwischen anerkannt, dass der „menschliche Faktor“ mit all seinen Befindlichkeiten in die Kalkulation einbezogen werden muss, aber eher als Beiwerk, den es in den Prozess zu integrieren gilt. Die Prozesslogik selbst ist und bleibt eine lineare.

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