Warum die digitale Transformation von IFF nach Erfolg riecht

IFF beliefert die Endmärkte mit "innovativen Lösungen, die es ihnen ermöglichen, die Produkte herzustellen, die die Verbraucher kennen und lieben." Im Jahr 2021 fusionierte IFF mit DuPont Nutrition and Biosciences und wurde so zu einem 12 Milliarden Dollar schweren globalen Unternehmen. In der zentralen Forschungs- und Entwicklungsabteilung von IFF arbeiten mehr als 1600 Mitarbeiter an zehn verschiedenen Standorten in den Bereichen Lebensmittel und Getränke, Duftstoffe, Haushalts- und Körperpflege sowie Gesundheit und Wellness. Um als globales Unternehmen in einem so breiten Spektrum von Branchen relevant zu bleiben, musste IFF alle Vorteile der digitalen Technologie nutzen.

Der Leiter des Unternehmens Digitale Transformation und globale F&E-Leitung, Dorthe Malmqvist, sprach kürzlich mit Xebia über die Bedeutung von Schulungen und Lernen auf dem Weg von IFF zu einem datengesteuerten, globalen Unternehmen.

F: Wo haben Sie mit der Umstellung begonnen? Bei den Menschen oder bei den Werkzeugen?  

Wir begannen mit unseren Mitarbeitern - insbesondere unseren Wissenschaftlern. Innerhalb der F&E sind wir ein hochspezialisiertes Unternehmen. Unsere Wissenschaftler sind die Hauptakteure. Wir betrachten das Ganze als Veränderungsmanagement, denn die einzigen, die wirklich wissen, was unseren Wissenschaftlern helfen wird, besser zu arbeiten, sind die Wissenschaftler selbst. Wir mussten herausfinden, wie wir sie motivieren und inspirieren können, um dieses Thema als integrierten Teil unserer Arbeit voranzutreiben. Die Wissenschaftler mussten sich das Thema zu eigen machen, denn es ging um ihr Fachgebiet. Es lag also in der Verantwortung der Führung, einen Rahmen zu schaffen, der es den Wissenschaftlern ermöglicht. Ein Teil dieses Rahmens ist die Schulung. Deshalb haben wir die Digital Advanced Analytics Academy gegründet.

F: Viele Leute bei IFF sind schon lange dabei. Hatten Sie Schwierigkeiten, sie von dem Richtungswechsel in Bezug auf Daten und Analytik zu überzeugen?

Zu Beginn des Prozesses dachte einer unserer leitenden Mitarbeiter, dass diese Demokratisierung der Daten ein wenig beängstigend sei. Aber sie bringt eine Menge Transparenz mit sich: In der Forschung und Entwicklung konzentrieren wir uns auf die Entwicklung neuer Produkte und Methoden. Das können wir tun, indem wir schnell lernen.

Sobald unsere Führungskräfte sahen, wie schnell wir mit Hilfe von Daten und Analysen Wissen und Erkenntnisse generieren konnten, waren sie voll dabei. Sie haben das "Warum" nicht in Frage gestellt. Wir haben es von Anfang an klar formuliert, so dass unsere Richtung von Anfang an klar war.

Interessanterweise ging der erste Anstoß für diese neue Richtung nicht von der Unternehmensleitung aus, sondern vom Biotech-Team. Da es sich hier um einen sehr datenintensiven Bereich handelt, erkannte die Biotech-Branche als erste den potenziellen Wert von Daten und ihren Geschäftsnutzen. Für sie war der Ausgangspunkt, gesündere Daten zentral zu speichern, anstatt kleine Excel-Inseln auf der ganzen Welt.

F: War es schwierig, die Leute von Excel wegzubringen?

Ja, es war eine Herausforderung. Viele Leute sagten: "Na ja, ich teste die Dinge ja nur selbst." Und es stimmt, Excel ist ein hervorragendes Werkzeug für diese Aufgaben. Aber sobald es Gestalt annimmt, müssen Sie Excel verlassen. Kurzfristig ist es sehr einfach, damit zu arbeiten, aber auf lange Sicht ist es sehr umständlich und negativ, es für alles zu verwenden. Wir werden immer besser darin, den Wert robuster Lösungen aufzuzeigen, denn Fachbereiche mit gesunden Daten kommen schneller voran.

F: Sie erwähnten Schulungen: Welche Schulungen bieten Sie an und für wen?

Wir begannen mit der Mindestanzahl an Rollen, die benötigt werden, um diese Lösungen voranzutreiben. Wir begannen mit den Führungskräften und stellten sicher, dass sie die Dinge auch umsetzen. Wir wollten, dass sie sich mit Worten und Taten einsetzen und verstehen, worum es geht. Als nächstes konzentrierten wir uns auf die Geschäftsübersetzer, also alle, die eine Idee in ein Datenprodukt umwandeln können. Sie führen die Projekte für uns durch, interpretieren die Ergebnisse, und so weiter. Und schließlich haben wir uns auf unsere Datenexperten konzentriert.

Wir haben eine Menge Datenwissenschaftler auf der ganzen Welt, die nicht immer als Gemeinschaft zusammenarbeiten. Aber dadurch, dass wir sie gemeinsam unterrichtet haben, fühlen sie sich jetzt mehr verbunden und ermutigt, aufeinander zuzugehen. Die Schulung hat zu einer Angleichung zwischen den Kollegen geführt, die nun miteinander und voneinander lernen können. Das hat einen großen Unterschied gemacht.

Außerdem sollte jeder die Welt der Daten im Allgemeinen verstehen. Also haben wir einen "Crashkurs" hinzugefügt, um sicherzustellen, dass jeder unsere Richtung versteht.

F: Sie haben Ihre Datenreise vor ein paar Jahren begonnen. In der Zwischenzeit schlug Covid-19 zu, was es schwierig machte, Menschen in denselben Raum zu bekommen, was für die Schulungsbranche sehr problematisch war. Wie ist IFF damit umgegangen?

IFF ist in vielerlei Hinsicht ein globales Unternehmen, daher sind wir es gewohnt, aus der Ferne zu arbeiten. Das mag zwar nicht die gleiche Art von Verbindung und regelmäßigem Kontakt ermöglichen, aber die Arbeit aus der Ferne erlaubt es uns, schneller voranzukommen und neue Verbindungen rund um den Globus zu schaffen. Darüber hinaus erhalten wir sehr gute Bewertungen für unsere Kurse. Der durchschnittliche Zufriedenheitsgrad liegt bei 4,1 (von 5), also würde ich sagen, dass die Vermeidung von Reisen ein Gewinn für uns war.

F: Hohe Bewertungen sind eine Möglichkeit, dies zu betrachten, aber wie messen Sie die breiteren Auswirkungen des Lernens?

Wir messen die Auswirkungen auf zwei Arten. Erstens führen wir sechs Monate nach Abschluss der Schulung eine Umfrage durch. Wir fragen sie, ob sie das Gelernte angewendet haben, und das Ergebnis ist ziemlich beeindruckend. Wir haben auch die Zahl der Vorschläge für Analyseprojekte gemessen, die wir seit der Einführung der Akademie erhalten haben, und festgestellt, dass sich die Zahl verdoppelt hat. Auch die Qualität hat sich stark verbessert. In der Vergangenheit waren die Vorschläge nicht wirklich daten- und analytikorientiert. Jetzt haben wir Schwierigkeiten, Ressourcen zuzuweisen, weil sie alle so spannend sind!

Meine Vision war es, in jedem Winkel unseres Unternehmens Augen, Ohren, Köpfe und Herzen zu haben, die nach Daten und Analysemöglichkeiten Ausschau halten - und diese dann dem Kernteam zur Kenntnis zu bringen, damit sich unser Unternehmen kontinuierlich verbessern kann. Ich sehe, wie diese Vision Wirklichkeit wird!

F: Haben Sie irgendwelche Tipps? Oder Dinge, die schwieriger waren als Sie erwartet haben?

Als wir anfingen, erklärten wir allen das große "Warum" und veranstalteten viele Schulungen. Heute ist der Appetit auf Schulungen immer noch phänomenal: Wir haben Wartelisten für die Kurse für fast das ganze Jahr - und dies ist das dritte Jahr der Akademie. Das ist also ein gutes Zeichen. Die Teilnehmer kehren in ihre Teams zurück, sprechen über die Schulung und sagen, dass es eine gute Investition ihrer Zeit war - und manche Schulungen dauern 32 Stunden, sind also nicht gerade etwas, was man in der Mittagspause macht. Aber die größte Herausforderung besteht darin, das Gelernte am Leben zu erhalten. Sie müssen Ihre Mitarbeiter unterstützen und dafür sorgen, dass sie das Gelernte so schnell wie möglich anwenden können.

F: Welche Rolle spielen Early Adopters und wie können Sie sie nutzen, um sicherzustellen, dass das Potenzial und die Dynamik nicht vergeudet werden?

Wir haben das Beste aus unseren Visionären gemacht, insbesondere aus unserem super engagierten Datenwissenschaftler in den Niederlanden. Er hatte Ambitionen auf Unternehmensebene, sobald er an Bord kam - vielleicht zum ersten Mal. Er verbrachte viel Zeit damit, die Daten anderer Leute zu bereinigen und wusste, dass wir es viel besser machen konnten. Also nutzten wir Leute wie ihn - die Führungskräfte, die es wagten, sich dem Thema und der Aufgabe zu stellen - auch wenn sie keinen Datenhintergrund hatten. Wir haben auch angefangen, Leute mit Datenkompetenz einzustellen, die Teil des Kernteams wurden. Es ist phänomenal, diese Leute zu haben.

F: Diese Leute bringen oft Tools oder Technologien ein, die sie kennen und verwenden, um Dinge wie Excel zu ersetzen. In vielen Unternehmen ist die IT-Abteilung ängstlich oder misstrauisch gegenüber neuen Tools. Wie hat sich das bei IFF bewährt?

Am Anfang hatten wir mit der IT zu kämpfen. Es war ein großes Unterfangen, die Grundlage und die Infrastruktur zu schaffen. Das hat sich jedoch ziemlich schnell geändert. F&E ist der Motor der Wertschöpfung in unserem Unternehmen, so dass es einfacher war, unsere Bedürfnisse zu äußern und gehört zu werden. Jetzt unterstützt uns die IT-Organisation wirklich.

F: Haben Sie Vorschläge oder eine Botschaft für Unternehmen, die sich auf eine ähnliche Reise begeben wollen?

Ja, ich habe ein paar von ihnen.

Beginnen Sie zunächst mit dem "Warum", denn es dient als Leitfaden für alles, was Sie tun werden.

Legen Sie die Strategie fest; das ist die Vision mit einem konkreten Fahrplan, der beschreibt, wie Sie sie erreichen werden. Legen Sie Lernprogramme fest und sagen Sie, wie Sie diese messen wollen. Und sprechen Sie mit Ihren Führungskräften: Sie sollten die Beiträge der Mitarbeiter anerkennen, die in diese Reise investieren. Alle unsere Datenwissenschaftler brauchen Zeit, um sich zu konzentrieren. Wie können Daten und Analysen ihnen helfen, ihre Arbeit besser zu machen?

F: Wie sehen Sie die Zukunft der IFF in diesen Bereichen?

Nun, zunächst einmal erweitern wir die Akademie. Nach der anfänglichen Schulung in Datenwissenschaft haben unsere Wissenschaftler fortgeschrittenere Techniken erforscht, wie z. B. Deep Learning. Daher bieten wir jetzt einen Kurs über Deep Learning an, der auf die Verarbeitung natürlicher Sprache [NLP, sehr relevant in unserem Tätigkeitsbereich] angewendet wird. Wir machen uns auch auf eine umfassendere Reise mit Datenmanagement: Wir haben Inseln von digitalen Lösungen, aber wir wollen sicherstellen, dass alles zusammenpasst und zusammenarbeiten kann. Wir sind uns auch bewusst, dass wir noch viel mehr tun können, um uns zu differenzieren und uns weiter zu profilieren.

Fragen aus dem Publikum:

F: Wie messen Sie die Übernahme des Gelernten, und wie hoch ist der Grad der Verschwendung?

Wie ich bereits erwähnt habe, messen wir die Akzeptanz auf zweierlei Weise. Zum einen durch die Anzahl der Projektvorschläge, die wir für Daten und Analysen erhalten. Diese sind wichtig für die Entwicklung der Datenprodukte, die unsere Organisation verbessern muss. Außerdem messen wir die Akzeptanz mit einem Fragebogen sechs Monate nach jeder Schulungssitzung. Darin werden die Teilnehmer gefragt, ob sie das Gelernte in ihrer täglichen Arbeit angewendet haben. Aus ihren Antworten geht hervor, dass sie diese neuen Fähigkeiten bei ihren täglichen Aufgaben anwenden. Was die Verschwendung angeht, so haben wir für die erste Iteration eines jeden Kurses Leute zugewiesen, anstatt sie sich anmelden zu lassen. Wir wollten schnell beginnen, Feedback erhalten, verbessern und iterieren. Am Anfang war es also nicht für jeden perfekt geeignet, aber die Leute konnten danach andere Kurse besuchen, und das geht weiter. Das bedeutet, dass wir Leute haben, die den Data Science-Kurs besuchen und dann den Business Translator-Kurs und umgekehrt. Dieser Ansatz hat den zusätzlichen Vorteil, dass er niemanden verschreckt. Und um die Beteiligung zu erhöhen, haben wir das Programm nicht nur für die Forschung und Entwicklung, sondern auch für den Betrieb geöffnet, d.h. für die Mitarbeiter in unseren Produktionsstätten. Lange Rede, kurzer Sinn: Wir hatten etwas Verschwendung, aber das müssen Sie akzeptieren. So wie die Leiter unserer Geschäftsbereiche für unseren Erfolg entscheidend sind, müssen sie auch akzeptieren, dass wir einen gewissen Teil unserer Zeit auf diese Bemühungen verwenden, anstatt auf ihre F&E-Projekte. Wir waren von Anfang an transparent und ermutigten sie, an unserer Schulung für Führungskräfte im Bereich Daten und Analysen teilzunehmen, um sie mit ins Boot zu holen.

F: Was ist das Ziel dieser Reise?

Im Wesentlichen ermöglicht es uns, bessere, schnellere und neue Forschung und Entwicklung für die Menschen und den Planeten zu betreiben.

Außerdem wollten wir, wie wir unseren Mitarbeitern erklärt haben, als Unternehmen und auf individueller Ebene relevant bleiben. Deshalb mussten wir uns auf diese Reise begeben. Wir mussten das Tempo erhöhen. Ich weiß nicht, ob es mit den Mitarbeitern der Forschung und Entwicklung einfacher war, weil sie das immer tun, aber ich glaube, sie waren sehr aufgeschlossen.

F: F&E-lastige Unternehmen sind in der Regel sehr verschwiegen, wenn es um den Austausch von Wissen geht. Sie haben jedoch bereits zu Beginn der Entwicklung von IFF damit begonnen, andere Unternehmen an Ihren Plänen und Problemen teilhaben zu lassen. Können Sie uns etwas mehr darüber erzählen?

In einigen Bereichen sind wir geheimnisvoll, weil wir mit Geschäftsgeheimnissen zu tun haben. Wir können sie nicht einfach weitergeben. Aber bei dieser Transformation geht es um Menschen und Prozesse. Wir sind der Meinung, dass wir dieses Ökosystem erweitern müssen, und einige unserer externen Anbieter haben uns geholfen, mit einigen sehr interessanten Unternehmen in Kontakt zu treten, die uns auf unserem Weg geholfen haben. Deshalb geben wir gerne etwas zurück.

F: In meinem Unternehmen legen die Führungskräfte das "Warum" fest und haben eine Vorstellung von dem "Was" und "Wie". Aber sie delegieren die Ausführung und es kommt zu einer Fehlanpassung bei Aufwand, Budget und Ressourcen. Wie können wir damit umgehen?

Sie gehen zurück zu Ihren Führungskräften und sagen ihnen, dass Sie das "Warum" nicht ohne den Rest machen können. Sagen Sie ihnen, dass es nicht möglich ist, ihre Ziele ohne Finanzierung zu erreichen. Und wenn sie keine Mittel zur Verfügung stellen, dann ist das Projekt nicht prioritär oder strategisch. Deshalb brauchen Sie Führungskräfte, die dies in Worten und Taten unterstützen.

F: Wie können wir in einem Unternehmen mit einem hohen Anteil an Forschung und Entwicklung sicherstellen, dass die Führung bei den Menschen beginnt, anstatt zu versuchen, alles gleichzeitig zu tun?

Wenn sie viel mit Forschung und Entwicklung zu tun haben, sollte das ziemlich offensichtlich sein. Wir haben einzigartige Wissenschaftler, die jedes Tool, das Sie einzuführen versuchen, annehmen müssen. Wenn sie das nicht tun, werden sie es nicht annehmen. Sie können sie also nicht einfach ändern. Aus der Sicht der Forschung und Entwicklung ist es dann einfach. Andere Funktionen verwenden vielleicht mehr standardisierte Lösungen, so dass Sie sich weniger auf die Mitarbeiter konzentrieren müssen. In einem Unternehmen, das sich auf das Personalwesen konzentriert, könnten Sie beispielsweise 80 % standardisierte und 20 % individuelle Lösungen verwenden. Aber wir sind das Gegenteil: An diesen Wissenschaftlern führt kein Weg vorbei. Sie müssen die Entwicklung vorantreiben und ein integrierter Bestandteil davon sein.