Die alten Modelle haben ihren Grenznutzen erreicht durch:

-Die Dynamik der Märkte.
-Die distributiven Innovationen der Digitalisierung.
-Den Wandel der Arbeitswelt mit weniger Männern, mehr Frauen, mehr Teilzeit, mehr Älteren.
-Die Verdichtung von Arbeit, einer Effizienzoptimierung und dem Streben, mit minimalen Kosten höchstmöglichen Profit zu erzeugen.
-Die Explosion der Vernetzungsdichte durch interkulturelle, interdisziplinäre und internationale Projekte.

Als Folge mangelt es uns immer öfter an dem Verständnis warum etwas passiert oder es erschließt sich kein direkter Sinnzusammenhang. Es fehlen uns die Fähigkeiten und Ressourcen adäquat auf Veränderungen zu reagieren. Unsere Gewohnheiten, unser Wissen und Können passen nicht mehr optimal zur „neuen Ordnung“.

Die Arbeit wird VUCA* und durch Daten und Algorithmen ersetzt. Was folgt ist eine Virtualisierung der Arbeitswelt. Die Arbeit wird international, interdisziplinär und interkulturell.

Das Wissen und die Unternehmensabläufe müssen sich der Veränderungsdynamik anpassen. Dies bedeutet eine ständige Lernbereitschaft, Achtsamkeit und Aufmerksamkeit der Führungskräfte und Mitarbeiter. Für Unternehmen erfordert die Ausrichtung auf neue Märkte, Produkte und Dienstleistungen sowie die stetig wachsenden Kundenanforderungen eine permanente und zügige Anpassung der Wertschöpfungskette.

Meist liegt der primäre Fokus jedoch auf der Einführung neuer Technologien und Rationalisierungen. Ohne Anpassung der Organisationsstrukturen, auf die Prozesse
und einem geeigneten Change-Management gelingt dieser Wandel jedoch nicht. Erfolgreich sind Unternehmen nur dann, wenn es ihnen gelingt auf Veränderungen zu reagieren und neue Prozesse rasch und kostengünstig umzusetzen.

Die Herausforderungen der globalen Märkte und die damit verbundenen tiefgreifenden Veränderungen sind nur mit qualifizierten und hochmotivierten Personal erfolgreich zu bewältigen. Mitarbeiterbindung und -entwicklung erhalten einen hohen Stellenwert.

*VUCA: Volatile (Unbeständigkeit), Uncertain (Unsicherheit), Complex (Komplexität), Ambiguous (Vieldeutigkeit)

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