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Forschungsarbeit

Wann zahlt sich Lernen aus? Der Zusammenhang zwischen organisatorischem Lernen und der Profitabilität von ITO Dienstleistern

von Michael Lang (19.12.2014)

Die Profitabilität von IT Outsourcing (ITO) Dienstleistern sinkt aufgrund des stetig ansteigenden Druck des Wettbewerbs [6]. Hinzu kommt noch, dass die ITO Branche immer mehr zu standardisierten Services übergeht.  Die hieraus resultierte erhöhte Markttransparenz erlaubt es den ITO Kunden über die Auswahl des ITO Dienstleisters fundierter zu entscheiden [1, 5, 9]. Zugespitzt wird diese angespannte Marktsituation dadurch, dass die schnellen Technologiewechsel und die hohe Marktdynamik jeglichen existierenden Wettbewerbsvorteil der ITO Dienstleister zerstören [13, 17]. 

In Anbetracht einer solchen Marktsituation ist es für die ITO Dienstleister essentiell, zwei Formen des organisatorischen Lernens zu balancieren [3, 7, 16]. Exploitative Aktivitäten verbessern und verfeinern bereits existierende Fähigkeiten und verstärken somit die Produktivität. Im Gegensatz hierzu entwickeln Explorative Aktivitäten neue Fähigkeiten und ermöglichen somit einen zukünftigen Wettbewerbsvorteil. Problematisch hierbei ist, dass beide Aktivitäten, Exploitative und Explorative, aus denselben Ressourcen eines Unternehmens schöpfen. Daher ist es für den ITO Dienstleister von äußerster Wichtigkeit, für diese Aktivitäten einen optimalen Trade-Off zu finden und diesen beizubehalten [7].

Zum jetzigen Zeitpunkt ist wenig darüber bekannt, wie ITO Dienstleister diesen Trade-Off erreichen können [2]. Theoretische Erkenntnisse sind aufgrund der Dynamik und Komplexität von organisatorischem Lernen aktuell stark limitiert. Als weiteren Grund für das limitierte Verständnis von organisatorischem Lernen wird aufgeführt, dass die meisten Aspekte des organisatorischen Lernens nur indirekt zugänglich und somit nur indirekt messbar sind [7]. Um umfassende und relevante Empfehlungen der ITO Branche geben zu können, ist dieses Verständnis zu organisatorischem Lernen von ITO Dienstleistern jedoch entscheidend.

Hierdurch motiviert, analysiert diese Arbeit die Effekte, die exploitatives und exploratives Lernen auf die Profitabilität von Dienstleistern haben. Dazu wurde ein Mixed-Methode Ansatz ausgewählt, um mit Hilfe der qualitativen und quantitativen Daten iterativ die Ergebnisse zu bereichern. Aufgrund der Komplexität und der Möglichkeit, die Effekte nur implizit zu erfassen, ist dieser Ansatz zu verwenden [15]. Als Basis für diese Arbeit liegen beispielslose qualitative und quantitative Daten des ERP Dienstleisters ALPHA vor. Da ERP Projekte zumeist hochkomplexe Zielsetzungen verfolgen, bei denen die Kunden das notwendige Knowhow nicht besitzen, werden diese Projekte typischerweise ausgelagert [8, 10]. Daher ist durch die ERP Projekte ein Musterbeispiel für ITO Projekte gegeben.

Zur Analyse der quantitativen Daten wurde die semi-parametrische Methode „Generalized Additive Models for Location, Scale, and Shape“ (GAMLSS) verwendet. Um die Beziehung zwischen den Variablen zu analysieren, bedarf es bei dieser Methode keiner Annahme für das zugrundeliegende statistische Modell [12]. Ein großer Vorteil der GAMLSS Methode ist die Möglichkeit, einen eventuellen nicht-linearen Zusammenhang zu identifizieren. Dies ist notwendig, da sich ITO Dienstleister in einem hochdynamischen Markt befinden und die damit verbundenen Phänomene des organisatorischen Lernens komplex sein können. 

Abbildung 1 zeigt die Zusammenhänge zwischen den Variablen „wiederholte Interaktion innerhalb einer Branche“, „wiederholte Interaktion mit demselben Kunden“, „wiederholte Interaktion gesamt“ und der Profitabilität von ALPHA. Die gestrichelten Linien geben dabei das 95%-Vertrauensintervall an.

Abbildung 1: Erwarteter Beitrag der zusätzlichen Interaktion zum Profit des ITO Dienstleisters[Bildunterschrift / Subline]: Abbildung 1: Erwarteter Beitrag der zusätzlichen Interaktion zum Profit des ITO Dienstleisters

Der linke Graph stellt exploitative Aktivitäten dar, welche eine positive Auswirkung auf die Profitabilität von ITO Dienstleistern haben. Hierbei wird vermutet, dass ALPHA branchenweit eine Lernkurve erfährt und somit aus Erfahrungen profitiert. Im Gegensatz hierzu zeigen die explorativen Aktivitäten im mittleren Graphen einen starken nicht-linearen, im Mittel leicht negativen Zusammenhang auf. Dieser wird dadurch begründet, dass ALPHA zusammen mit dem Kunden in neue Fähigkeiten investiert und dabei seine Profitabilitätsziele verringert [4, 10, 14]. Zwar sind neue Fähigkeiten essentiell für den ITO Dienstleister, um diese bei weiteren Kunden einsetzten zu können, jedoch ist das erlernen dieser auch riskant und hat somit eine geringer werdende Profitabilität zur Folge. Der rechte Graph stellt eine konsolidierte Betrachtung des organisatorischen Lernens dar und zeigt, wie ALPHA bis zum 30.000 Projekt kontinuierlich seinen Beitrag zur Gewinnmarge vergrößern konnte. Anschließend ist ein leichter Rückgang zu erkennen, welcher jedoch den nicht-linearen Zusammenhang des organisatorischen Lernens von March [7] unterstreicht. 

Durch die Erforschung der sich wiederholenden Interaktionen von ALPHA, die als exploitatives und exploratives Lernen angesehen werden, bietet diese Arbeit eine neue Sichtweise auf das Verhältnis zwischen Kunde und Dienstleister in einem Markt, bei dem der Wettbewerb stetig steigt. Die Ergebnisse lassen erkennen, dass der Kunde eine zentrale Rolle spielt, indem dieser dem Dienstleister ermöglicht neue Fähigkeiten zu erlernen. Hierbei ist es wichtig, dass die Risiken, die mit Innovation verbunden sind, mit dem Nutzen von Lernkurven balanciert werden. Zwar sollten Kunden die hoch riskanten Projekte limitieren, doch zugleich in ein ausgewogenes Verhältnis zwischen exploitative und explorative Aktivitäten investieren. Hierdurch wird eine fortschrittliche Kunden-Dienstleisterbeziehung ermöglicht [1]. 

 

Diese Zusammenfassung basiert auf den Ergebnissen der Masterarbeit von Michael Lang und der daraus entstandenen Publikation  11. Schermann, M., M. Lang, S. Hoermann, B. Swanson, and H. Krcmar, When Does Learning Pay Off? The Relationship of Organizational Learning and ITO Vendor Profitability, akzeptiert für International Conference for Information Systems. 2014: Auckland, New Zealand.

 

Literaturverzeichnis

1. Dongus, K., P. Yetton, M. Schermann, and H. Krcmar, Transaction Cost Economics and Industry Maturity in IT Outsourcing: A Meta-Analysis of Contract Type Choice, in 22nd European Conference on Information Systems. 2014: Tel Aviv, Israel.

2. Gupta, A.K., K.G. Smith, and C.E. Shalley, The Interplay Between Exploration and Exploitation. Academy of Management Journal, 2006. 49(4): p. 693-706.

3. Levinthal, D. and J.G. March, A Model of Adaptive Organizational Search. Journal of Economic Behavior & Organization, 1981. 2(4): p. 307-333.

4. Lusch, R.F. and S.L. Vargo, Service-dominant logic: reactions, reflections and refinements. Marketing Theory, 2006. 6(3): p. 281-288.

5. Manning, S.D., New silicon valleys or a new species? Commoditization of knowledge work and the rise of knowledge services clusters. Research Policy, 2013. 42(2): p. 379-390.

6. Manning, S.D., A.Y. Lewin, and M. Schuerch, The stability of offshore outsourcing relationships. Management International Review, 2011. 51(3): p. 381-406.

7. March, J.G., Exploration and Exploitation in Organizational Learning. Organization Science, 1991. 2(1): p. 71-87.

8. Markus, L. and C. Tanis, The enterprise system experience: From adoption to success, in Framing the domains of IT management: Predicting the future through the past, R. Zmud, Editor. 2000, Pinnaflex Educational Resources: Cincinatti. p. 173-207.

9. Reimann, M., O. Schilke, and J.S. Thomas, Toward an understanding of industry commoditization: Its nature and role in evolving marketing competition. International Journal of Research in Marketing, 2010. 27(2): p. 188-197.

10. Sarker, S., S. Sarker, A. Sahaym, and N. Bjorn-Andersen, Exploring value cocreation in relationships between an ERP vendor and its partners: A revelatory case stury. MIS Quarterly, 2012. 36(1): p. 317-338.

11. Schermann, M., M. Lang, S. Hoermann, B. Swanson, and H. Krcmar, When Does Learning Pay Off? The Relationship of Organizational Learning and ITO Vendor Profitability, akzeptiert für International Conference for Information Systems. 2014: Auckland, New Zealand.

12. Stasinopoulos, D.M. and R.A. Rigby, Generalized Additive models for Location, Scale, and Shape (GAMLSS) in R. Journal of Statistical Software, 2007. 23(7): p. 1-46.

13. Teece, D.J., G. Pisano, and A. Shuen, Dynamic capabilities and strategic management. Strategic Management Journal, 1997. 18(7): p. 509-533.

14. Vargo, S.L. and R.F. Lusch, Evolving to a new dominant logic for marketing. Journal of Marketing, 2004. 68(1): p. 1-17.

15. Venkatesh, V., S.A. Brown, and H. Bala, Bridging the Qualitative-quantitative Divide: Guidelines for Conducting Mixed Methods Research in Information Systems. MIS Quarterly, 2013. 37(1): p. 21-54.

16. Winter, S.G., Satisficing, Selection, and the Innovating Remnant. The Quarterly Journal of Economics, 1971. 85(2): p. 237-261.

17. Wirtz, B.W., A. Mathieu, and O. Schilke, Strategy in High-velocity Environments. Long Range Planning, 2007. 40(3): p. 295-313.

 

Teaser-Foto: Gregor Kastner


mailto: Michael Lang
Michael Lang
* 1988

Wissenschaftlicher Werdegang
  • seit 2014
  • Promotionsstudent am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik (Prof. Dr. H. Krcmar), Technische Universität München, Garching bei München
  • 2011-2014
  • Elitenetzwerk-Studiengang „Finanz- und Informationsmanagement“ (M. Sc. Hons.), Schwerpunkt: Wirtschaftsinformatik, Universität Augsburg und Technische Universität München, Augsburg und München
  • 2010
  • ERASMUS-Aufenthalt, University of Technology, Lappeenranta, Finnland
  • 2007-2011
  • Wirtschaftsingenieurwesen (B. Eng.), Schwerpunkt: Informationstechnologie, Hochschule München, München

Publikationen
  • * Schermann, M.; Lang, M.; Hoermann, S.; Swanson, B.; Krcmar, H. (2014): „When Does Learning Pay Off? The Relationship of Organizational Learning and ITO Vendor Profitability“; Akzeptiert für: International Conference for Information Systems 2014; Auckland

Auszeichnungen und Stipendien
  • * Stipendiat bei carrerloft.de (seit 2012)
  • * Mitglied im Elitenetzwerk Bayern (seit 2011)
  • * Stipendiat bei e-fellows.net (seit 2011)
  • * Grundstudium absolviert mit Auszeichnung (2009)