Früh in meiner beruflichen Laufbahn arbeitete ich bei einer dieser Beratungen, die ihren Ursprung im Scientific Management der 1920er Jahre haben. Als Business Analyst fühlte ich mich verpflichtet, die wissenschaftlich richtigen Analysen zu machen. Das war naiv, wie ich dann lernte.
Ich bekam die Aufgabe zu analysieren, ob die Produktionsmengen eines kleineren Werkes in ein größeres integriert werden könnten. Man würde dann zwar investieren müssen in den Ausbau des großen Werkes und die Schließung des kleinen, aber Transport-, Lager- und Planungs- und Koordinationskosten würden wegfallen. Ich fing also an, Daten zusammenzutragen, ein Rechenmodell aufzustellen und Auswertungen zu machen. Im ersten Wurf kam raus: Kein eindeutiger Fall. Alles so zu belassen, schien die leicht bessere Lösung zu sein. Mit diesem Ergebnis war mein Projektleiter unzufrieden.
Ich bohrte nach und begann zu verstehen: Der Vorstand wollte das kleine Werk schließen und brauchte eine geeignete Analyse, um das zu begründen. Im kleinen Werk gab es einen klugen Betriebsrat, der den Rückhalt der lokalen Belegschaft hatte. Er hatte sich seit Jahren gegen Mengenverlagerungen gewehrt und somit die Beschäftigung gesichert. Die faktische Ohnmacht des Vorstands sollten wir „weganalysieren“, damit der Vorstand den Betriebsrat des großen Werkes für die Sache und gegen die Interessen der Kollegen des anderen Standorts gewinnen konnte.
Zweiter Wurf der Analyse: Betrachtungszeitraum verlängert, Anstieg von Logistikkosten angenommen, die Instandhaltungskosten im kleinen Werk hochgesetzt, Planungs- und Koordinationskosten ebenso. Damit gab es ein eindeutiges Ergebnis: Das kleine Werk muss aus betriebswirtschaftlichen Gründen geschlossen werden.
Ich hatte eine wichtige Lektion gelernt: Wer analysiert, sollte wissen, was herauskommen soll. Business-Analysen sind wichtig für die Strategie eines Unternehmens. Aber anders, als uns die reine betriebswirtschaftliche Lehre glauben lassen will, geht es nicht darum, herauszufinden, was das Richtige ist. Man darf dem Anschein von Wahrheit der Tabellen, Graphen und Matrizen nicht glauben und annehmen, man habe es bei den Ergebnissen mit Fakten zu tun. Solche Analysen sind dazu da, dass Anliegen, das man sowieso verfolgen will, mit Autoritätsargumenten der BWL zu unterstützen.
Und das ist letztlich der Clou: Eine Analyse ist nur ein mögliches Argument, das hilft, den Diskurs voranzubringen. Und in einem betriebswirtschaftlich dominierten Kontext kommt man um Analysen als Argument kaum herum. Wer Investitionen für seinen Bereich sichern will, braucht eine Position im Quadranten „Star“ der BCG-Matrix. Wer für das Ersatzteilgeschäft zuständig ist, definiert die Profitabilität ohne Bezug auf die Investitionen in die Maschinen, für die Ersatzteile verkauft werden. Wer das noch unprofitable Neugeschäft schützen will, mischt dessen Zahlen mit denen des Bestandgeschäftes. Wer eine strategische Investition verhindern will, malt eine Matrix, in der die Dimension „strategic impact“ (hoch) der Dimension „feasibility“ (low) gegenübergestellt wird.
In einem gut geführten Diskurs geht es dann eben nicht nur darum, die Ergebnisse einer Analyse zur Kenntnis zu nehmen und Schlüsse zu ziehen, sondern die Intentionen zu erkennen, Annahmen zu hinterfragen und Analysen ins Feld zu führen, die eigene Intentionen stützen. So sind dann Analysen „nur noch“ Heuristiken, die zwar keine Wahrheit produzieren, jedoch dem Diskurs Futter geben. Im Diskurs und nicht allein als Ergebnis von Analysen entstehen fundiertere Entscheidungen als belastbare Basis für anschließendes Handeln.
Das Werk wurde übrigens dann doch nicht geschlossen: Die Betriebsräte der beiden Standorte hatten das Spiel erkannt und sich solidarisch erklärt.
Und ich habe gelernt, dass schlechte Beratung bei objektiver Analyse hängen bleibt, während gute Beratung einen produktiven Diskurs anlegt.
