Fachbereich Wirtschaft
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Institute
Dieses essential beschreibt, welche Probleme beim Zusammenspiel agiler Arbeitsweisen und Kultur entstehen. Zunächst wurden hierzu die theoretischen Grundlagen zu Agilität und Kultur zusammengefasst. Wir haben die Begriffe Agilität, Agile Werte und Agile Organisation definiert, um ein gemeinsames Verständnis für die Konzepte zu schaffen. Daraufhin wurde das Konzept der Kultur anhand gängiger Modelle erläutert. Darauf aufbauend konnte der Zusammenhang zwischen technischer Agilität (doing agile) und kultureller Agilität (being agile) diskutiert werden.
Vertrauen
(2023)
Dieses Kapitel beschäftigt sich mit dem Problem, dass den Menschen innerhalb einer Organisation kein Vertrauen entgegengebracht wird. Vertrauen schafft ein positives und kooperatives Arbeitsumfeld, in dem Menschen mutig sein können und Risiken eingehen. Zudem trägt Vertrauen zum Aufbau langfristiger Beziehungen bei, die in Zeiten des Fachkräftemangels sehr wichtig sind, um Fluktuation zu vermeiden.
Wir haben häufiger beobachtet, dass Fachbegriffe in der Praxis synonym verwendet werden, was zu Konflikten führen kann. Daher geben wir in diesem Kapitel einen kurzen Überblick zu theoretischen Grundlagen und erläutern einige Definition. Diese Zusammenfassung der theoretischen Grundlagen soll dabei helfen, ein gemeinsames Verständnis für die praktischen Probleme zu entwickeln, die in den darauffolgenden Kapiteln diskutiert werden.
In diesem Kapitel thematisieren wir Probleme, die entstehen, wenn Entscheidungen nicht gemeinschaftlich, sondern von einzelnen Menschen innerhalb der Organisation getroffen werden. Die Verbreitung von agilen Arbeitsweisen hat in den vergangenen Jahren zu einer Veränderung der Führungs- und Entscheidungskultur in Organisationen geführt. Lange Zeit galt der Grundsatz, dass Entscheidungen maßgeblich von einzelnen Personen oder Organisationseinheiten insbesondere auf Management-Ebenen getroffen werden.
Fehler- und Lernkultur
(2023)
Dieses Kapitel vertieft das Problem, dass die Menschen innerhalb einer Organisation keine Fehler machen dürfen. Bei der Einführung und Nutzung agiler Arbeitsweisen hat der Aspekt der Fehler- und Lernkultur einen besonderen Stellenwert. Die Fehlerkultur wird als Kultur verstanden, bei der die Menschen das Scheitern als Chance zum Lernen verstehen
In diesem essential wird die Wichtigkeit des erfolgreichen Zusammenspiels von Unternehmenskultur und Agilität herausgearbeitet: Aktuelle Studien zeigen, dass agile Arbeitsweisen verstärkt in Unternehmen eingeführt werden; es jedoch auch Barrieren bei der Einführung gibt, die ihren Ursprung u.a. im Aufeinandertreffen unterschiedlicher Kulturen und Arbeitsweisen haben. Die Autor:innen gehen auf vier Herausforderungen detailliert ein, die sich auf die Fehler- & Lernkultur, die Angst vor Experimenten, das fehlendes Vertrauen gegenüber den Menschen der Organisation sowie zuletzt die Führungs- & Entscheidungskultur beziehen. Diese werden anhand praxisnaher Beispiele diskutiert und ihre Ausprägungen für die Ebenen Organisation, Team und Individuum erläutert. Für jeden Themenschwerpunkt gibt es Tipps für die Praxis, die dabei unterstützen, die Probleme zu erkennen und zu mildern.
Abstract: The corona pandemic has shown how important it is to be able to react quickly to changing conditions. In many organizations, agile process models and agile practices are used for this purpose. This paper examines how agility can be implemented in higher education. Using two case studies, we analyze how agile practices and agile values are implemented for knowledge and skills development. Our results present a student-centered approach where lecturers supported self-organized learning. In the student-centered approach, prior knowledge and experience of learners are taken into account, and the learning process is adjusted through continuous feedback. With the introduction of agility, a value shift towards value-based learning is taking place. Value-based learning supports competency-based teaching since the focus is less on imparting technical knowledge and more on imparting competencies.
Context: In agile transformations there are many challenges. One very important but less considered and treated in research are cultural challenges associated with an agile mindset. Although research shows that cultural clashes and general organizational resistance to change are part of the most significant agile adoption barriers. Objective: We identify challenges that arise from the interplay between agile culture and organizational culture. In doing so, we tackle this field and come up with important contributions for further research regarding a problem that practitioners face today. Method: This is done with a mixed-method research approach. First, we gathered qualitative data among our network of agile practitioners and derived in sum 15 challenges with agile culture. Then, we conducted quantitative data by means of a questionnaire study with 92 participants. Results: We identified 7 key challenges out of the 15 challenges with agile culture. These key challenges refer to the technical agility (doing agile) and the cultural agility (being agile). The results are presented in a conceptual model. Conclusion: Based on our results, we started deriving future work aspects to do more detailed research on the topic of cultural challenges while transitioning or using agile methods in software development and beyond.
The EU Directive on Restructuring and Insolvency (EU 2019/1023)1 requires Member
States to have an early warning system to allow companies in financial distress to detect distress early (enough) to engage in a restructuring, thereby avoiding insolvency. With the absence of a common model at Member State level, this paper analyses the opportunities for artificial intelligence / machine learning-based methods at a corporate level. It is in a company’s interest to implement a system that will alert the management to the need to take action and prevent a distress situation.
The introduction sets the scene while part two discusses the theoretical framework of artificial intelligence / machine learning-based methods and distinguishes between artificial intelligence / machine learning and prediction models. Part three refers to the goal of the EU Directive on Restructuring and Insolvency for Member States to provide alert mechanisms for companies through financial distress prediction models. In Part four, the opportunities and obstacles are investigated through an empirical study with qualitative data, collected from German experts on the current status of (German) companies with respect to implementing artificial intelligence / machine learning as an early warning tool. The study finds that companies see opportunities for using artificial intelligence / machine learning-based methods as early warning tools. The conclusion summarises that there are obstacles to overcome in order to identify financial irregularities and to provide indications for future action to avoid or prevent financial distress.