21. November 2018

Podcast Highlights November 2018

Elon Musk on Tesla, SpaceX, The Boring Company and Bad Press @KaraSwisher‘ s Recode Decode

Rick Rubin on Creating the Beastie Boys and Re-inventing Johnny Cash @MalcolmGladwell ’s Broken Record

Adrienne Mayor on Ancient Technologies and Myths @a16z ’s podcast

John Mackey on founding Whole foods for Hippies in the 1980ies @NPR ’s How I built this

1st Part of @acquired ’s Netflix story: The close battle between Netflix and Blockbuster

3. September 2018

The Best Framework

It always strikes me when teams express their concerns about synthesizing data in design thinking projects. While many of our students and clients seem to genuinely enjoy interacting with other people and their needs, they seem to have a hard time to carve out meaning from their interactions.

I believe that a lot of this has to do with the way we apply frameworks. Not in our trainings nor in consulting have we figured out how to engage teams in the selection and design of meaningful frameworks for their data.

I often hear the question about what kinds of frameworks we should apply in projects. My answer is always this:

The best framework is the one you as a team will design while you are dealing with your data. It is the framework that allows you to let your data speak to you in an inspiring way. It is illuminating the gaps and empty spaces between single points of data.

Whether or not the patterns you see will actually allow for the creation of useful designs is yet to be proven. At this stage all that matters is that you can engage in a conversation about what you can agree and about what you need to disagree on.

In our trainings and projects we go through the various stages of what this answer implies. We know from research about experienced-based learning (Kolb 2015) that filling out standardized frameworks is only an educational entry point (see image below).

Learning to apply frameworks

The second level would be to play with data while applying various frameworks. The idea is to explore the varieties of meaning that can be derived from data points. The data points remain the same while you constantly change your perspective on them. Compared to user research -more a craft than play- the synthesis of qualitative data ought to be playful.

Whenever possible I aim to bring our design thinking teams to a third level of data synthesis. As soon as you grasp the idea of frameworks as changing perspectives on data points, you can begin to design your own frameworks. Framworks that allow for meaningful conversations -if not arguments- within teams and within the context of your project.

9. Januar 2012

Lean Management

Lean Management setzt eine Unterscheidung in der Organisation, indem es danach fragt, wie beispielsweise Entwicklungsverfahren möglichst effizient verlaufen können. Das Lean Management beobachtet Tätigkeiten danach, inwiefern sie einen Mehrwert (Value) für einen Kunden erzeugen. Die zweite Seite der Unterscheidung umfasst den sogenannten „Waste“, den es braucht, um Value überhaupt bezeichnen zu können. Der Anspruch, der sich mit der Einführung von Lean verbindet, ist jedoch nicht der Value für den Kunden, sondern die effiziente Durchführung der Verfahren, wie die sich im Indikationenkalkül darstellen lässt:

„Waste“ ist demnach der unbestimmte Bereich, der sich aus all jenen Tätigkeiten zusammensetzt, die zu dem Zeitpunkt der Unterscheidung keinen beobachteten Mehrwert liefern, wobei dieser kontinuierlich zur Disposition steht. Tätigkeiten, die heute als Waste aus den Augen verloren sind, können unter anderen Voraussetzungen zukünftig in den Blick geraten, sprich: als Value markiert werden und damit auf die andere Seite der Unterscheidung wechseln. Ebenso kann der Value von heute, je nach getroffener Unterscheidung, zukünftig aus den Blick geraten und zum Waste werden. Die wechselnden Voraussetzungen sind die Interpretationen darüber, was einen Mehrwert für Kunden auszeichnet. Die Managementwissenschaften haben überzeugend herausgearbeitet, dass diese Interpretation ständig zur Disposition steht und von jeder Organisation selbst zu vollführen ist. Für das Lean Management scheint dessen Aushandlung und Thematisierung eine notwendige Vorbedingung, da ohne sie die Unterscheidung zwischen Value und Waste nicht stattfinden könnte.

3. Juli 2011

Systemische Ankerpunkte

Um die Zweckmäßigkeit von Design für moderne Unternehmen abzuklopfen, braucht es immer wieder neue Bezeichnungen davon, was moderne Unternehmen sein könnten, und ebenso spannend: was sie folglich nicht sind. Einige systemische Statements haben sich für mich als Quasi-Ankerpunkte bewährt. Sie bieten Einstiege in die Verortung von Design und Management in Form von Gedankenspielen, die sich jedes Mal anders gestalten und dabei nicht selten auf sich selbst zurückverweisen:

Unternehmen sind nicht zweckorientierte- sondern zwecksuchende Systeme.

Unternehmen sind kausal indifferent, d.h. sie operieren de facto nicht nach Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen.

Die Ausdifferenzierung von Unternehmen in Teams und quasi-autonomen Subeinheiten führt zu einer erhöhten Arbeitsleistung, einhergehend mit einer erhöhten Veränderungsresistenz.

Management kann einen Marktplatz an neuen Möglichkeiten anbieten und auf diese Weise Impulse für Erneuerungsprozesse setzen.

Die Möglichkleiten des Einflusses von Management bleiben ebenso kausal indifferent wie das System, in das sie wirken.