IT-Portfoliomanagement im Konzern
Die DVV ist ein Konzern mit vielen Teilen, Stadtwerke, DVG, DCC. Du verantwortest das IT-Portfolio. Wie schafft man es, in so einem komplexen Konzernkonstrukt ein konsistentes IT-Portfolio zu gestalten?
Die DVV-Holding hat knapp 500 Mitarbeitende, der Gesamtkonzern mit 27 Tochtergesellschaften über 4.500. Wir sind der drittgrößte Arbeitgeber in und um Duisburg. Unsere IT-Hauptabteilung zählt gut 200 Mitarbeitende, gegliedert in IT-Betrieb und IT-Servicemanagement, zu dem auch mein Bereich gehört.
Wir sind wie eine Matrixorganisation aufgebaut: Die zentrale IT trägt die Verantwortung für den Gesamtkonzern, das IT-Portfoliomanagement steuert projekt- und produktübergreifend. In Personalunion sind wir außerdem als Duisburg City Com, kurz DCC, das infrastrukturelle Rückgrat der DVV, mit eigenen Rechenzentren, als Internet-Service-Provider und Treiber des Breitbandausbaus. Aus den strategischen Zielen des Gesamtkonzerns leiten wir so ein Portfolio ab, das bei allen Tochtergesellschaften auf derselben Infrastruktur und Architektur aufsetzt.
Rüdiger Strelow
In deinen beiden Bereichen spielt Prozessautomatisierung eine wichtige Rolle. Arbeiten die beiden Bereiche dabei zusammen? Ist der eine weiter als der andere?
Meine Abteilung hat zwei Teams. Das eine liefert die Werkzeuge: Bizagi für Workflow-Automatisierung, UiPath für Robotic Process Automation, dazu ETL-Prozesse fürs Data Warehouse und BI mit SAP Analytics Cloud und Power BI. Zentral betreuen wir auch die ITSM-Plattform, aktuell Omnitracker, künftig Matrix42.
Das andere Team steuert die IT-Großprojekte des Konzerns: Priorisierung, Projektleiter-Ressourcen, große Transformationsprojekte wie eine SAP-HANA-ISU-Einführung. Beide Teams arbeiten eng zusammen, etwa bei der laufenden Migration von Omnitracker zu Matrix42, wo mein zweites Team schon jetzt Teilprojektverantwortung übernimmt.
Bei vielen Stadtwerken sehe ich, dass sie ohne eine Holding-Struktur wie eure die vielen Einzelinitiativen bei Automatisierung und KI selbst orchestrieren müssen. Ist eure Struktur in der kommunalen Landschaft eigentlich eher selten, oder siehst du sie auch anderswo? Habt ihr da eine Best-Practice-Struktur?
Wir gehören da selbstbewusst zur Spitzengruppe. Als DCC betreiben wir unsere eigene Infrastruktur, das ist nicht so häufig. Wir fahren eine hybride Cloud-Strategie: Erst prüfen wir, was sich im eigenen Rechenzentrum betreiben lässt, nur unter strikten regulatorischen Vorgaben gehen wir zu Cloud-Anbietern.
Alles aus einer Hand anbieten zu können, von den physischen Assets bis zur Applikationsebene, verschafft uns Geschwindigkeit und Synergien. Andere müssen fragmentiert verschiedene Dienstleister beauftragen, bei uns gibt es fast alles aus einer Hand.
Gibt es bei euch ein Leuchtturmprojekt, bei dem KI und Automatisierung nicht nur implementiert, sondern auch wirklich genutzt werden und stark geholfen haben?
Zwei Beispiele. Zum einen die DVV-KI, unsere eigene Plattform, die wir gerade konzernweit produktiv ausrollen. Ein echter Gamechanger: Mit Blick auf Datenschutz und BSI-Anforderungen läuft alles innerhalb unserer eigenen Konzerngrenzen, eigenes Rechenzentrum, eigene Server, eigene Leitungen. Auch Netze Duisburg nutzt sie bereits, wegen Unbundling-Vorschriften mit gespiegelter Instanz. Weitere Konzerntöchter folgen.
Zum anderen das Automatisierungsprojekt R2D2 mit UI-Path, dass vor einem Jahr gestartet ist. Aus geplanten ein, zwei Beispielprozessen wurden 17, mittlerweile setzen wir konzernweit knapp über 100 Prozesse um, Tendenz steigend. Wichtig war uns, Prozesse dabei auch zu optimieren, nicht nur eins zu eins zu automatisieren. Wir vergleichen Durchlaufzeit und Aufwand vorher/nachher und rechnen das in wirtschaftliche Kennzahlen um. Denselben Ansatz nutzen wir inzwischen für KI-Anforderungen, etwa Effizienzanalysen für unser Projektmanagement-Tool Asana.
Datenqualität ist aktuell eines der größten Hemmnisse für Automatisierung und KI, und ohne die richtigen Fähigkeiten im Team bringt auch die beste Plattform wenig. Wie habt ihr in den vergangenen Jahren den Kulturwandel erlebt, nicht nur in der Holding, sondern auch in den einzelnen Gesellschaften? Ist die Akzeptanz da, und wie habt ihr das begleitet?
Ja, absolut. Wir werden täglich mit Anfragen nach GPT-Lizenzen, Cloud-KI-Lizenzen und Automatisierung konfrontiert, ein gutes Zeichen. Es kommen auch mehr junge Kolleginnen und Kollegen mit eigenem Skillset zu uns, früher hieß es oft nur „IT“ automatisiert das mal‘, heute erleben wir echte Sparringspartner.
Diesen Wunsch bringen wir in klare Governance-Strukturen, wir sind ein kritisches Unternehmen und können nicht wahllos KI-Lizenzen verteilen. Deshalb bieten wir Schulungen: Über die Plattform DVV Wissen und mit Sprechstunden zur eigenen KI-Entwicklung. Ein konkretes Leuchtturmprojekt: Über Bizagi haben wir für unseren Dienstleister Okteo die Arbeitsscheine digitalisiert, rund 15.000 pro Jahr laufen nicht mehr auf Papier.
Und: Wir feiern in der IT offen Erfolge wie Misserfolge. Wenn etwas nicht gut gelaufen ist, sagen wir das, aufstehen, Krone richten, weitermachen, und daraus lernen.
Nehmen auch die Kunden das wahr? Sind die Partner der DVV für Endkunden spürbar freundlicher, optimierter, schneller?
Nach unseren Kundenumfragen zur IT: ja. Ob sich das bei den Endkunden der Stadtwerke oder Netze genauso zeigt, kann ich nicht bewerten, ich würde es mir wünschen. In erster Linie ist uns aber wichtig, dass unsere Initiativen dem Gesamtkonzern nutzen.
Ich glaube, wir erleben gerade einen Paradigmenwechsel: Unternehmen fragen sich künftig nicht mehr, welche Prozesse sie automatisieren, sondern bewusst, welche sie nicht automatisieren, und brauchen dafür KI-Kompetenz, Machine-Learning-Kompetenz und energiewirtschaftliche Datenkompetenz. Wie siehst du das aus DVV-Sicht: Was sind die entscheidenden Weichenstellungen für die nächsten zehn Jahre?
Erstens: agiles Portfoliomanagement statt starrer Fünfjahrespläne, regelmäßiges Priorisieren und Anpassen, auch innerhalb der jährlichen Wirtschaftsplanung. Zweitens: eine eigenständige digitale Infrastruktur, echte Kontrolle über kritische Infrastruktur. Und für KI und Automatisierung braucht es eine Datenplattform und Data Literacy: wissen, welche Daten man hat, und klar definieren, wer Process Owner und wer Data Owner ist. Schlechte Daten sind die Grundlage für schlechte Automatisierung und schlechte KI, gute Daten das Fundament für gute Arbeit mit KI-Modellen.
Vielen Dank, Rüdiger, für das Gespräch und die tiefen Einblicke in eure KI-Aufgaben.
