Dem Catch-22 des Scheiterns der digitalen Transformation entkommen

Warum sich das Modell Hochschule gerade neu definiert

Hochschulleitungen stehen unter enormem Druck. Die staatliche Finanzierung geht zurück. Die Einschreibungszahlen sinken. Immerzu müssen neue und neueste Technologien eingekauft und in die bestehende Infrastruktur integriert werden. Gleichzeitig wird die gesellschaftliche Rolle von Wissenschaft, werden Relevanz und Impact ihrer Lehr- und Forschungsleistungen mehr und mehr in Frage gestellt. Eine komplexe Problemlage, die auf Leitungsebene eine umfassende, koordinierte Antwort verlangt. Viele wissenschaftliche Einrichtungen haben sich daran gemacht, , ihr Leistungsversprechen als Hochschule neu zu definieren - etwa indem sie ihre Einnahmequellen diversifizieren, ihre Curricula - in enger Zusammenarbeit mit der Industrie - einer Neugestaltung unterziehen oder auch indem sie Maßnahmen forcieren, mit denen sie der Öffentlichkeit den Impact ihrer Leistungen gezielter vor Augen führen können. Auch die Ebene der der universitären Infrastruktur bleibt von diesem tiefgreifenden Wandel nicht unberührt. Lernumgebungen werden flexibilisiert, Kontakte zu lokalen Gemeinschaften gestärkt und ausgebaut und zahlreiche Programme zur digitalen Transformation initiiert.

Nur noch wenige Einrichtungen reduzieren das Vorhaben digitale Transformation dabei allein auf die Integration digitaler Technologien. In akademischen Fachkreisenopens in new tab/window denkt man längst weiter, definiert digitale Transformation umfassender, als: „eine Reihe tiefgreifender und koordinierter Veränderungen in den Bereichen Kultur, Belegschaft und Technologie, die neue Bildungs- und Betriebsmodelle ermöglichen und das Geschäftsmodell, die strategische Ausrichtung und das Leistungsversprechen einer Einrichtung transformieren.“ Viele Hochschulleitungen, die ihre Einrichtungen in der sich stetig weiterentwickelnden Welt neu zu positionieren suchen, betrachten die digitale Transformation mittlerweile als Möglichkeit, ihre Einrichtung einem längst überfälligen, umfassenden institutionellen Wandel zu unterziehen - sowohl auf technologischer als auch auf kultureller Ebene. Doch stößt die Mehrzahl von ihnen beim Vorhaben digitale Transformation nach wie vor rasch auf Hürden und Blockaden: Nur allzu oft gerät die digitale Transformation an Universitäten ins Stocken oder kommt gleich ganz zum Erliegen. 2024 gaben in Elseviers Academic Transformation Survey 84 % der befragten Mitarbeiter von Hochschulleitungen zu Protokoll, der Umsetzung der digitalen Transformation oberste Priorität einzuräumen. Nur 48 % erklärten in derselben Umfrage aber auch, hier bislang tatsächlich gute Fortschritte erzielt zu haben.

Viele Hürden, die es allesamt zu überwinden gilt

Was genau ist aber nun die Ursache hierfür? In aller Regel gerät die digitale Transformation an Universitäten aus mehreren Gründen ins Stocken. Eine der häufigsten Ursachen ist der kulturelle Widerstand gegen die digitale Transformation innerhalb der Belegschaft. Häufig zögern Lehrkräfte und Mitarbeiter*innen unbewusst, Technologien zum Einsatz zu bringen, von denen sie glauben, dass sie ihre pädagogische oder administrative Autonomie gefährden könnten. Eine aktuelle Studieopens in new tab/window hält hierzu fest:„[Mitarbeiter*innen] fühlen sich überfordert, fürchten die Technologie, haben Angst um die Sicherheit ihres Arbeitsplatzes und geraten in ideologische Konflikte darüber, was eine hochwertige Hochschulbildung eigentlich ausmachen sollte.“ Andere Mitarbeiter*innen vertreten die Ansicht, dass die erfolgreiche digitale Transformation in außeruniversitären Bereichen unrealistisch hohe Erwartungen an die digitale Transformation im Hochschulbereich geweckt habe. Da sie der Überzeugung sind, dass diese sich ohnehin nicht erfüllen lassen werden, arbeiten sie ganz bewusst gegen das Projekt der digitalen Transformation an..

Eng verbunden mit dem kulturellen Widerstand der Belegschaft ist meist ein Mangel an strategischer Führungsstärke innerhalb der Hochschulleitung - entweder, da die Rollouts der Transformation zu fragmentiert erfolgen oder da das akademische Führungspersonal nicht über die erforderliche berufliche Erfahrung verfügt, ein Projekt, von der Größenordnung einer digitalen Transformation, zu einem erfolgreichen Abschluss zu führen. Einige Fachleute sehen darüber hinaus auch in der an Universitäten vorherrschenden konsensorientierteopens in new tab/windownopens in new tab/window Managementkulturopens in new tab/window ein Problem, da sie einem eher autoritären Führungsstil, der die rasche und umfassende Durchsetzung der digitalen Transformation begünstigen würde, diametral gegenübersteht. Andere opens in new tab/windowExperten opens in new tab/windowweisen opens in new tab/windowzudem opens in new tab/windowdarauf hinopens in new tab/window, dass die organisatorische Komplexität vieler Universitäten – ihre Kombination aus Matrix-, dezentralen und verteilten Organisationsmodellen – jedes entschlossene Vorgehen stark erschwert. Ist die digitale Transformation doch ein komplexes Unterfangen, dessen erfolgreiche Umsetzung es erfordert, sämtliche strategischen, technologischen und finanziellen Herausforderungen, sowie etwaige logistische Anforderungen, wie die Entwicklung von Schulungsprogrammen oder das Management der Compliance-Anforderungen, passgenau unter einen Hut zu bekommen. Weitere Faktoren, die die erfolgreiche Durchsetzung oft erschweren, sind der Mangel an finanziellen Ressourcen sowie die Schwierigkeit, qualifiziertes IT-Personal zu rekrutieren - und auch zu halten. Und damit wären wir dann auch schon beim zu Beginn dieses Beitrags erwähnten zentralen Hindernis der digitalen Transformation an Universitäten angelangt: der veralteten, fragmentierten Infrastruktur. Und hier zeigt er sich dann auch wieder ganz deutlich: der Catch-22. Da ihre bestehende Infrastruktur zu unübersichtlich - und ineffektiv - geworden ist, versuchen Universitätsleitungen ihre Einrichtung über die digitale Transformation neu aufzustellen. Es gelingt ihnen aber nicht, ihre Infrastruktur erfolgreich digital zu transformieren, da sie hierfür längst zu unübersichtlich geworden ist.

Warum es so wichtig ist, dass Universitäten ihre IT-Infrastruktur in den Griff bekommen

Wie können Hochschulleitungen sich nun aus diesem logischen Dilemma befreien? Manche Einrichtungen versuchen immer noch, diese Frage zu umgehen. Sie behaupten, dass die “KI-Transformation“ dopens in new tab/windowas Themaopens in new tab/window“opens in new tab/windowdigitale Transformationopens in new tab/window”opens in new tab/windowmittlerweile opens in new tab/windowabgelöst opens in new tab/windowund damit überflüssig gemacht opens in new tab/windowhabeopens in new tab/window. Doch zeigt die meist lediglich punktuelle Umsetzung der KI-Rollouts an Universitäten deutlich, dass sie es sich damit zu einfach machen, dass Erstere immer nur ein Teil der Letzteren sein kann. Die neue Technologie ist zweifellos vielversprechend - aber kein Allheilmittel. Selbst die fortschrittlichste KI bleibt wirkungslos , wenn sie nicht kontinuierlich mit hochwertigen Daten gefüttert wird. In der Praxis bedeutet das: wissenschaftliche Einrichtungen müssen ihre Daten – zu Forschungsleistungen, Software, Audio- und Videoaufzeichnungen, Bildern und Unterlagen, zu ihren extern finanzierten Projekten wie zu ihren intern geförderten Forschungsvorhaben, zwingend in einer kohärenten Form zusammenführen. Erst wenn ihnen dies gelungen ist, können sie eine KI auf diese Daten ansetzen. Oder einfach gesagt: Es wird Universitäten nur schwerlich gelingen, ins KI-Zeitalter vorzustoßen, wenn sie zuvor ihre digitale Transformation nicht zu einem erfolgreichen Abschluss gebracht haben.

Vielen Universitäten mangelt es hierzu aber an der erforderlichen einheitlichen digitalen Infrastruktur. Sie sind gar nicht in der Lage, die Daten zu den von ihnen generierten wissenschaftlichen Inhalten und Aufzeichnungen zusammenzuführen - ganz zu schweigen von den Datensätzen, die sich für die Öffentlichkeitsarbeit oder sogar kommerzielle Projekte eignen würden. Allzu oft sind ihre Systeme hierfür zu fragmentiert, werden ihre Prozesse nicht dokumentiert, haben sie mit organisatorischen Problemen, etwa dem Risiko der Abhängigkeit von einzelnen Schlüsselpersonen oder fehlenden bzw. nicht aufeinander abgestimmten Richtlinien, zu kämpfen. Sie operieren mit uneinheitlichen Legacy-Umgebungen, die oft nur durch findige Workarounds und „Schatten-Systeme“, wie Tabellen, gemeinsame Postfächer oder Offline-Tracker, zusammengehalten werden. All dies erhöht die Kosten, den Aufwand und die Risiken - und schafft potenziell gefährliche blinde Flecken bei Reportings und der Durchsetzung der Compliance-Vorgaben.

In aller Regel reichen die damit verbundenen Probleme bis hinunter auf die Datenebene - Stichwort: Ainkompatible Formate - etwa, weil Informationen über mehrere Speicherorte verteilt oder in abgeschirmten Datensilos abgelegt worden sind. Das kann dann zu unnötigen Doppelungen führen - oder dazu, dass mit Daten aus verschiedenen Systemen auf dieselbe Frage unterschiedliche Antworten generiert werden. Oder dass Daten gleich ganz fehlen oder ungenau sind. Ohne ein gewisses Maß an Zentralisierung lassen sich solche Datenkonflikte, -Fehler und -Lücken kaum erkennen, geschweige denn: beheben. Erfolgreiche Reportings werden verhindert. In Schlüsselbereichen, wie der Forschung, führt das in aller Regel dann dazu, dass ein stark verzerrtes Bild der Leistung und des Impacts einer Einrichtung – meist eines, das die eigenen Forschungsteams weniger produktiv und wirksam erscheinen lässt, als sie es tatsächlich sind - wiedergegeben wird. Für eine Universität, deren zentrales Ziel es ja gerade ist, ihre Reputation zu stärken und ihren positiven gesellschaftlichen Impact möglichst weit öffentlich zur Schau zu stellen – handelt es sich doch um ihre Gegenleistung für die erhaltenen öffentlichen Fördermittel –, ist das ein ernsthaftes Problem.

Forschungsworkflowsmittels RIMS umfassend, schnell und unkompliziert indie eigene IT-Infrastrukturintegrieren

Forschung in die IT-Infrastruktur einer Universität zu integrieren, ist eine anspruchsvolle Aufgabe: Die Bandbreite der Anwendungsfälle und Datentypen ist groß. Externe Sichtbarkeit und Kooperationenmüssen intern mit Management, Sicherheit und Support in Einklang gebracht werden. Besonders ambitionierte Einrichtungen versuchen hier bisweilen, ein „hybrides Infrastrukturmodell“ umzusetzen, das lokale Rechenzentren oder private Clouds mit Public-Cloud-Diensten (wieAzureoderAmazon Web Services) in einem einzigen Ökosystem zusammenbringt-häufigübereineanwenderorientiertePlattform oder Schnittstelle. Je nach verfügbaren Ressourcen können Einrichtungen dieses Modell-um ihre Forschungsdaten, verwalten, sicht- und nachverfolgbar machen zu können - durch institutionelle Repositorien und externe Tools,etwaLiteraturverwaltungs- oderProjektmanagement-Tools,ergänzen. Der gesamte Prozess ist aber außerordentlich anspruchsvoll und erfordert erhebliche langfristige Investitionen - sowohl in die interne IT-Kompetenzals auch in angrenzende Bereiche,wie Schulungen, den Kundenservice und das Change Management.

Angesichts des Aufwands, der für den Eigenbau eines institutionellen Forschungssystems erforderlich ist,angesichts der zunehmenden Komplexität des Forschungsbetriebs, der dringenden Notwendigkeit globaleCompliance-Vorgaben einzuhaltenund der zunehmend angespanntenCybersicherheitslage–, entscheiden sich viele Universitäten deshalb mittlerweile lieber für ein zweckgebundenes Informationsmanagementsystem für Forschungseinrichtungen (RIMS). Ein RIMS, gelegentlich auch als Forschungsinformationssystem (CRIS) bezeichnet, ist eine Softwarelösung, mit der Forschungseinrichtungen dieLebenszyklen ihrer Forschungsprojektezentralisieren, verwalten und sichtbar machenkönnen. Durch die Konsolidierung und Straffung von Forschungsdaten, ihre Nutzbarmachung fürPublikationen, Drittmitteleinwerbungenund andere wissenschaftlicheAktivitäten,kann ein gutes RIMS Universitäten den Übergang von manuellen Forschungsprozessen zu einem integrierten,digitalen Forschungsökosystem deutlicherleichtern. Auch die kulturellenAspekte der digitalen Transformation werden dabei berücksichtigt. So hilft es, die Lückeopens in new tab/windowzwischen dem, was manche als ‘traditionelle Bibliothekswerte’bezeichnen(Open Access, Transparenz, Neutralität,Datenschutz)und einemManagementfokus, der es vor allemauf Leistung und Evaluationabgesehen hat, zu schließen.

Es gilt aber zu beachten: RIMS ist nicht gleich RIMS. In ihrenFeaturesunterscheiden sich dieAngebote teils stark- ebenso wie in den Kosten und der Komplexität ihrerImplementierung. Vor allem Letztere, die Integration des RIMS in die bestehende Infrastruktur, stellt meist eine erheblicheHerausforderungdar. Auf sie gilt es bei der Auswahl einer passenden Lösung besonders zu achten. Denn istdas RIMS auf Systemebene kompatibel,verringert dies automatisch auch deutlich den kulturellen Widerstandinnerhalb der Belegschaft, erleichtert seineEinführung und reduziert seine potenziellenAnsatzpunkte für Cyberangriffe.Das RIMSkann dann problemlosseine Rolle als zentrale Datendrehscheibe erfüllen, Daten aus unterschiedlichenQuellen zusammenführenund aufeinander abstimmenund so die Verwaltungseffizienz verbessern, strategische Entscheidungen unterstützen,Forschungsreportingsoptimieren und dieallgemeine Sichtbarkeit vonForschungsprojektenerhöhen.Wünschenswerte Ergebnisse also, dieletztlich alle im Erwartungskern einer erfolgreichen digitalen Transformation liegen und die Bildung eines er nachhaltigen, sich kontinuierlich selbst optimierenden positivenKreislaufsaus Vernetzungs-und Leistungsanstieg begünstigen.

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