Realoptionsanalyse in digitalen Transformationsprogrammen
Real Option Analysis in Digital Transformation Programs
Wissenschaftsdisziplinen
Wirtschaftswissenschaften (100%)
Keywords
-
Valuation of Managerial Flexibilities,
IT Investment Projects,
Design Science Research,
Real Option Analysis
Im Zeitalter der digitalen Transformation, führt die Mehrheit aller Unternehmen digitale Transformations- programme durch, die typischerweise einen langen Planungshorizont haben und aus einer Vielzahl aufeinan- der aufbauender IT Investitionsprojekte (ITIPs) bestehen. Gleichzeitig scheitern etwa 25% aller IITIPs und 50% erreichen ihre Ziele nicht innerhalb des geplanten Budgets und/oder der geplanten Zeit. Diese Zahlen verdeutlichen, dass Unternehmen ihr verfügbares IT Budget häufig falsch investieren, was unter anderem auf unzureichende Wirtschaftlichkeitsanalysen zur Planung und Selektion von ITIPs zurückzuführen ist. Ein wichtiger Aspekt in der Bewertung von ITIPs ist die korrekte Berücksichtigung von Handlungsspielräumen, die Projektmanager während der Projektlaufzeit ausnutzen können aber nicht müssen. Solche Handlungs- spielräume werden auch als Realoptionen bezeichnet um ein ITIP bspw. zeitlich zu verschieben, abzubre- chen, oder um ein Folgeprojekt zu erweitern. Zur Bewertung von Realoptionen in ITIPs wird in der wissen- schaftlichen Literatur häufig auf Standardmodelle der Finanzoptionstheorie zurückgegriffen. Diese Stan- dardmodelle vereinfachen jedoch die Komplexität von Realoptionsanalysen (ROA), da die zugrundeliegen- den Annahmen nicht auf reale Investitionen, wie bspw. ITIPs, übertragen werden können. In einem vom FWF geförderten Vorgängerprojekt haben wir diese Annahmen kritisch analysiert und angepasst, um die grundsätzlichen Eigenschaften von ITIPs besser abbilden zu können. Dabei haben wir festgestellt, dass die Annahmen der in der Literatur existierenden ROA Ansätze die grundsätzlichen Eigenschaften von ITIPs nicht adäquat abbilden und die ROA Ansätze somit zu Fehlbewertungen führen. Das Ziel des beantragten Folgeprojekts - welches in das interdisziplinäre Feld der Wirtschaftsinformatik fällt - ist deshalb die Entwicklung und prototypische Umsetzung eines neuen ROA Ansatzes, der eine adäqua- te Bewertung von Digitalen Transformationsprogrammen (ROAVaDiTraP) ermöglicht. Methodisch basieren die geplanten Arbeiten auf dem Design Science Research Forschungsansatz. Entspre- chend gestalten, implementieren und evaluieren wir einen ROA Ansatz, der die Charakteristika von ITIPs adäquat abbildet. Mit diesem Ansatz generieren wir nicht nur einen wissenschaftlichen Erkenntnisgewinn in mehreren Disziplinen (i.e. Wirtschaftsinformatik, Finanzwirtschaft, Ökonomie), sondern auch die Vorausset- zung für eine bessere Planung und Selektion von ITIPs in Unternehmen. ROA Ansätze werden Stand heute in der Praxis zwar als hoch relevant erachtet, aber aktuell aus zwei Gründen nicht eingesetzt: (1) Die Ent- scheidungsträger sind unzufrieden mit den Ergebnissen aktuell verfügbarer ROA Ansätze; (2) Aktuell ver- fügbare ROA Ansätze sind zu komplex für eine Anwendung in der Unternehmenspraxis. Mit dem beantrag- ten Forschungsprojekt adressieren wir beide Punkte. (1) Wir entwickeln einen ROA Ansatz, der zu besseren Bewertung von IT Projekten im Rahmen von Digitalisierungsprogrammen führt. (2) Wir entwickeln eine prototypische Implementierung mit grafischer Benutzeroberfläche und testen den Prototypen im Rahmen von Workshops mit Experten aus der Wirtschaft auf deren Nutzbarkeit und Nutzerakzeptanz. Damit hilft dieses Forschungsprojekt sowohl die Ergebnisse von ROA als auch die Akzeptanz von ROA bei der Bewertung von Digitalisierungsprogrammen zu verbessern.
Das Forschungsprojekt ROAVaDiTraP (Real Option Analysis for the Valuation of Digital Transformation Programs) zielte darauf ab, einen neuartigen Ansatz zur Real Option Analysis (ROA) zu entwickeln, der die Charakteristika von Information Technology Investment Projects (ITIPs) innerhalb von Digitalisierungsprogrammen genauer abbildet und bewertet. Diese Programme bestehen aus mehreren aufeinanderfolgenden ITIPs, deren wirtschaftliche Bewertung bislang häufig durch vereinfachte Annahmen und unzureichende Modelle fehlerhaft war. Angesichts der Tatsache, dass etwa 25 % aller ITIPs scheitern und weitere 50 % nicht innerhalb der geplanten Zeit oder des Budgets ihre Ziele erreichen, bestand ein dringender Bedarf an präziseren Bewertungsansätzen. Das Projekt wurde erfolgreich abgeschlossen und hat die gesetzten Ziele größtenteils erreicht. Es wurde ein neuartiger ROA-Ansatz entwickelt und prototypisch implementiert, der auf "relaxierten Annahmen" basiert. Diese Annahmen wurden so gestaltet, dass sie die besonderen Eigenschaften von ITIPs besser berücksichtigen als die bisherigen Modelle, die auf standardisierten Finanzoptionen basieren. Insbesondere wurden komplexe Aspekte wie die Berücksichtigung von Marktunvollkommenheiten und von Unsicherheiten in Einzahlungen, Auszahlungen und der Laufzeit von ITIPs in die Modellierung einbezogen. Mit der erfolgreichen Entwicklung eines benutzerfreundlichen Prototyps mit grafischer Benutzeroberfläche (GUI) bietet der entwickelte Ansatz eine praxisorientierte Lösung für die wirtschaftliche Bewertung von Digitalisierungsprogrammen. Dies stellt nicht nur einen bedeutenden Fortschritt für die Wirtschaftsinformatik dar, sondern liefert auch Beiträge zur Finanz- und Wirtschaftswissenschaft, da die entwickelten Annahmen und Modelle auf andere reale Investitionen übertragbar sind. Insgesamt hat das Projekt gezeigt, dass die Kombination aus präziserer Modellierung und praktischer Anwendbarkeit die Bewertung und Auswahl von ITIPs innerhalb von Digitalisierungsprogrammen erheblich verbessert. Mit diesen Ergebnissen liefert das Forschungsprojekt einen wertvollen Beitrag zur strategischen Entscheidungsfindung und zur erfolgreichen Umsetzung von IT-gestützten Initiativen in der Praxis.
- Universität Ulm - 100%
- Barrie R. Nault, University of Calgary - Australien
- Christof Weinhardt, Universität Karlsruhe - Deutschland
- Dennis Kundisch, Universität Paderborn - Deutschland
- Bernd Heinrich, Universität Regensburg - Deutschland
- Kunsoo Han, McGill University Montreal - Kanada