Herausforderungen für IT-Abteilungen durch Digitalisierung und Schatten-IT

Licht und Schatten

Kai Altstaedt

Datenanalyseplattformen, die mit der digitalen Transformation Einzug halten, verändern den Umgang der Fachabteilungen mit Daten und Werkzeugen. Die damit verbundenen Risiken zu minimieren, ist aber auch Aufgabe der Firmen-IT.

Alle Interpretationen des Schlagworts „Digitalisierung“ haben zumindest eines gemeinsam: ein „Mehr“ an digitalen Daten und den Wunsch, aus diesen Daten Mehrwert zu generieren. Um diesen Mehrwert zu generieren, gehen Firmen typischerweise zwei Wege: Auf dem einen beauftragen sie Datenanalytiker oder bilden sie aus, auf dem anderen stellen sie die Daten den Fachabteilungen zur Auswertung bereit. Der zweite Weg schlägt sich sichtbar in veränderten Stellenbeschreibungen nieder.

Von Mitarbeitern, speziell in technischen Berufen, wird heute nicht nur Kompetenz in der technisch-fachlichen Domäne erwartet, sondern auch die Fähigkeit, digitale Betriebsdaten auszuwerten. Viele Unternehmen haben erkannt, dass Analysewerkzeuge in den Händen der Fachabteilungen ein ungeheures Potenzial haben. Daraus hat sich der Trend der „Datendemokratisierung“ gebildet.

Integration von Predictions in den Betriebsablauf

Die Erfahrung hat gezeigt, dass das Einbinden von ML-Ergebnissen (Machine Learning) in produktive Prozesse schwieriger ist als gedacht. Bei einer Predictive Maintenance ist der Einsatzfall relativ klar. Als Nächstes wird gern die Vorhersage von Quality Gates implementiert. Der Umgang mit den Ergebnissen einer solchen Prognose ist jedoch nicht einfach: Wenn die KI vorhersagt, dass das Produkt mit der Seriennummer 42 in drei Tagen mit einer Wahrscheinlichkeit von 63 Prozent das Quality Gate nicht passieren wird, was soll man mit dieser Information anfangen?

Kommt diese Information dem höheren Management vor die Augen, ruft es sofort nach Mitigation, damit das Produkt das Quality Gate passiert. Es trommelt die Manager der beteiligten Arbeitsprozesse zusammen und lässt Maßnahmen erarbeiten. Aber selbst wenn die Modelle die Treiber der Prognose – etwa bestimmte Features einer Regression oder eines Decision Tree – enthüllen und beispielsweise prognostizieren, dass ein Mitarbeiterfehler das Erreichen der Quality Gates torpedieren wird, hilft diese Information im Betriebsablauf gar nicht. Zudem beeinflusst das taktische Ändern der Arbeitsabläufe die Datenbasis für das Berechnungsmodell.

Auch im Sinne einer Mitarbeitermotivation ist ein solches Modell fragwürdig. Eine KI soll Betriebsabläufe unterstützen. Wird sie jedoch wie oben beschrieben genutzt, stellt sich bei den Mitarbeitern das Gefühl ein, dass sie nicht für das Produkt, sondern gegen die KI arbeiten.

Aus diesen Überlegungen ist es häufig sinnvoller, ein KI-Modell zu wählen, das beim Trade-off zwischen Erklärbarkeit und Komplexität in Richtung Erklärbarkeit tendiert. Die so ermittelten treibenden Faktoren für die Produktionsstörungen lassen sich dann langfristig bearbeiten.

Da in vielen Unternehmen die Digitalisierung noch am Anfang steht, liegt häufig schon in einer vernünftig interpretierbaren Anzeige des Istzustands von Unternehmensprozessen ein erheblicher Mehrwert. Die Schritte in höherwertige Auswertungen etwa mit Machine Learning oder andern KI-Methoden können später folgen, zumal die Integration dieser höherwertigen Ergebnisse in den Betriebsablauf durchaus schwierig sein kann (siehe Kasten „Integration von Predictions in den Betriebsablauf“). Gerade deshalb steht am Anfang einer digitalen Transformation zunächst die Visualisierung von Betriebsdaten im Vordergrund, die jedoch kein tieferes mathematisches Wissen erfordert, sondern viel stärker von den Kenntnissen der Betriebsabläufe abhängt.

In allen größeren Unternehmen mit einer zentralen IT-Abteilung existiert eine sogenannte Schatten-IT. Darunter versteht man all die kleinen IT-Produkte oder Applikationen, die die Fachabteilungen selbst erstellen. Sie reichen von den typischen Excel-Sheets über Textdokumente mit ausgiebigen Makros bis hin zu Access-Datenbanken.

Besonders bei Tabellenkalkulationen ist der Übergang vom Dokument zur Anwendung und somit zur Schatten-IT fließend. Eine Grenze lässt sich anhand von zwei Kriterien ziehen: erstens wenn wiederkehrend Daten aus einem Drittsystem importiert werden und zweitens wenn das Ergebnis mehrere und andere Kunden als den Ersteller hat.

Gefahren durch die Schatten-IT

Gefahren birgt die Schatten-IT, wenn unternehmenskritische Prozesse von diesen kleinen Applikationen abhängen. Denn in der Regel wird die Schatten-IT nicht verwaltet. Die Produkte und Prozesse sind gar nicht oder nur unzureichend dokumentiert.