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Design thinking
(2019)
Design Thinking als eigenständige Disziplin gibt es bereits seit den sechziger Jahren, aber erst 2005 wurde die Managementlehre darauf aufmerksam. Seitdem wird das Konzept in der Wirtschaft und an den Hochschulen immer populärer, da sich "thinking like a designer" als erfolgreiche Methode erwiesen hat, um Innovationen anzustoßen und Probleme zu beseitigen. Zu den zahlreichen Anwendungsmöglichkeiten von Design Thinking zählt das Design neuer Produkte und Dienstleistungen, die Prozessentwicklung und -implementierung sowie die Organisationsgestaltung.
Candidate experience
(2019)
Auch das Liquiditäts- und Working Capital Management unterliegt einem ständigen Wandel. So hatte die Liquiditätssicherung nach Ausbruch der Finanzkrise 2008/09 in vielen Unternehmen höchste Priorität. In Zeiten niedriger Zinsen können die Kapitalkosten vernachlässigt werden, wodurch die Notwendigkeit sinkt, Bestände des Working Capital zu reduzieren. Bei steigenden Zinsen und/oder einer schwachen konjunkturellen Entwicklung verschärft sich dagegen der Zielkonflikt zwischen Sicherheit und Rentabilität.
Mögliche Verbesserungen ergeben sich beim Liquiditäts- und Working Capital Management durch die Digitalisierung, die den Informationsaustausch zwischen dem Unternehmen und seinemn Supply-Chain-Partnern beschleunigt. Damit lässt sich an vielen Stellen des Wertschöpfungsprozesses die Effizienz steigern.
Operational Excellence
(2020)
Als operative Exzellenz oder Operational Excellence (OPEX) wird oft die Fähigkeit eines Unternehmens bezeichnet, "Strukturen, Prozesse und Verhaltensweisen entlang der Wertschöpfungskette so auszurichten, dass eine lernende und sich kontinuierlich verbessernde Organisation entsteht, deren Fokus auf einer hocheffizienten Umsetzung der Kundenanforderungen liegt" (ROI Management Consulting). Am Ende steht die ganzheitliche Verbesserung aller direkten und indirekten Funktionen im Wetschöpfungsprozess. Während Operational Excellence bei Produktionsprozessen bereits zu großen Effizienzgewinn geführt hat, gibt es in Bereichen wie Verwaltung und Logistik noch Nachholbedarf.
Als Google vor einigen Jahren begann, seine riesigen Personaldatenbestände auszuwerten, um herauszufinden, welche Eigenschaften gute Führungskräfte ausmachen, betrat es Neuland. Die Ergebnisse legten nahe, die Daten auch für andere personalwirtschaftliche Fragen zu nutzen (vgl. Garvin).
Inzwischen beschäftigen sich nicht nur Technologie-unternehmen wie Google mit Verfahren, die unter dem Schlagwort People Analytics (auch HR Analytics oder Workforce Analytics) intensiv diskutiert und erforscht werden. Dabei werden die umfangreichen Bestände an mitarbeiterbezogenen Daten, die bei der Rekrutierung, bei Mitarbeiterumfragen oder Leistungsbeurteilungen anfallen, systematisch analysiert und für Prognosen genutzt (vgl. Marler/Boudreau, S. 15). Dem liegt die Annahme zugrunde, dass Personalentscheidungen verbessert werden, wenn sie nicht nur auf Intuition und Erfahrung beruhen, sondern zudem auf einem soliden Datenfundament.