Ein Laborleiter sitzt vor einer Tabelle mit über 80 Zeilen. Jede Zeile steht für eine Funktion, jede Spalte für einen Anbieter. Nach drei Stunden Vergleich liegen drei fast identisch aussehende Ergebnisse vor ihm, trotzdem ist er der Entscheidung keinen Schritt nähergekommen. Nur seine Erschöpfung ist gewachsen.
Bei der Softwareauswahl für Labor und F&E kann ein großer Funktionsumfang die Entscheidung erschweren. Dahinter kann Feature Creep stehen: Eine Software erhält schrittweise zusätzliche Funktionen, die über ihren ursprünglichen Fokus hinausgehen und ihre Komplexität erhöhen. Für das auswählende Team wächst damit die Aufgabe, notwendige Funktionen von optionalen Ergänzungen zu unterscheiden.
Davon zu unterscheiden ist Feature Fatigue: Viele Funktionen können Anwender überfordern, wenn Übersichtlichkeit und Bedienbarkeit darunter leiden. Was im Vergleich zunächst attraktiv wirkt, kann sich im täglichen Einsatz als unnötig aufwendig erweisen.
Wie Feature Creep in der Softwareauswahl entsteht
Feature Creep kann entstehen, wenn Anbieter ihre Software immer weiter ergänzen, um zusätzliche Kundenwünsche abzudecken oder sich über den Funktionsumfang zu differenzieren. Nicht jede Erweiterung ist unnötig. Problematisch wird das Wachstum, wenn der ursprüngliche Fokus verloren geht und zusätzliche Funktionen die Nutzung erschweren, ohne für die jeweiligen Anwender einen entsprechenden Nutzen zu bringen.
Auch der Auswahlprozess kann diese Entwicklung verstärken. Werden in Vergleichstabellen zusätzliche Funktionen unabhängig von ihrer Relevanz positiv bewertet, wirkt ein umfangreiches Angebot schnell überlegen. Teams vergleichen dann zunehmend Funktionsumfänge, während die Frage, ob die Software ihren Arbeitsablauf unterstützt, in den Hintergrund rückt.
Warum kleine F&E-Teams von Overengineering besonders betroffen sind
Dieses Problem trifft kleine und mittelständische F&E-Teams besonders deutlich. Viele Funktionen sind für komplexe Strukturen konzipiert: mehrstufige Freigabeprozesse, umfangreiche Rollenmodelle und Schnittstellen zu einem Dutzend anderer Systeme. In einem Team mit fünf oder fünfzehn Personen existieren diese Strukturen häufig nicht, während sie in großen Organisationen oft einen realen Bedarf abdecken. Der gleiche Funktionsumfang, der dort sinnvoll genutzt wird, bleibt in einem kleinen Team größtenteils ungenutzt. Das Ergebnis ist ein klassisches Overengineering-Problem: Ein Labor zahlt für Komplexität, die niemand nutzt, und verwaltet Funktionen, die im Alltag ungenutzt bleiben. Gleichzeitig fehlt häufig eine einzelne, aber entscheidende Funktion für den konkreten Anwendungsfall, weil sie in der Gesamtliste der 80 Punkte untergeht.
Hinzu kommt: Viele Anbieter richten Lizenzmodell und Vertrieb auf große Projekte mit vielen Nutzern aus. Kleine Teams werden dann mit demselben umfangreichen Funktionsumfang bedient wie ein Konzern, unabhängig davon, ob dieser Umfang zur eigenen Größe passt. Wer ein agiles Team mit klaren, spezifischen Anforderungen leitet, bemerkt das spätestens bei der ersten Frage, die im Standardprozess eines Anbieters nicht beantwortet werden kann.
Wenn Funktionsumfang im Laboralltag zur Belastung wird
Ob zusätzliche Funktionen hilfreich sind, zeigt sich oft erst nach der Einführung. Müssen Mitarbeitende durch unübersichtliche Menüs navigieren oder zahlreiche Optionen verstehen, die sie für ihre Aufgaben nicht benötigen, kann Feature Fatigue entstehen. Die Nutzung wird aufwendiger, obwohl die Software auf dem Papier mehr Möglichkeiten bietet.
Daneben kann unnötige Komplexität organisatorische und wirtschaftliche Folgen haben: zusätzliche Konfiguration, Schulung und Administration sowie Kosten für Module, die das Team kaum nutzt. Wie groß dieser Aufwand ist, hängt davon ab, wie die Software aufgebaut, lizenziert und eingesetzt wird.
Im praktischen Labordatenmanagement, dem täglichen Umgang mit diesen Daten, zeigt sich die Folge: Teams arbeiten parallel zur eigentlichen Software mit Tabellenkalkulationen und manuellen Workarounds, weil die vorgesehenen Strukturen nicht zum tatsächlichen Arbeitsablauf passen. Genau an diesem Punkt zeigt sich, warum Funktionsumfang allein wenig über die Eignung einer Lösung aussagt: Entscheidend ist, ob Materialdaten durchgängig erfasst, verknüpft und im Arbeitsalltag tatsächlich genutzt werden können.
Demos von Laborsoftware-Anbietern als Symptom für Feature Creep
Feature Creep zeigt sich besonders deutlich in Vertriebsdemos. Viele Anbieter präsentieren dort so viele Funktionen wie möglich, denn im Vordergrund steht, was die Software alles kann. Ob diese Funktionen für die konkreten Anforderungen des Kunden relevant sind, rückt dabei schnell in den Hintergrund.
Eine belastbare Demo beginnt hingegen mit Fragen zum bestehenden Arbeitsablauf: Wie werden Materialdaten heute erfasst? Wo entstehen Verzögerungen zwischen Labor und Rezeptur? Welche Datenquellen müssen zusammengeführt werden?
Ein Anbieter, der solche Fragen stellt, versucht, den konkreten Anwendungsfall zu verstehen, bevor er Funktionen zeigt. Eine lange Featureliste ersetzt dieses Verständnis nicht und kann den gegenteiligen Effekt haben: Je mehr Funktionen präsentiert werden, desto schwerer wird die Unterscheidung zwischen relevanten und irrelevanten Modulen.
Zielbild statt Featureliste: Der Weg zu Material Intelligence
Der Ausweg aus dem Feature Creep beginnt mit einer Frage: Welches Problem soll die neue Software lösen? Wer vor dem ersten Anbieterkontakt definiert, was sich im Arbeitsalltag konkret verbessern soll, kann Funktionen anschließend gezielt nach ihrer Relevanz bewerten.
Aus dem Zielbild lassen sich konkrete Use Cases ableiten. Allgemeine Anforderungen wie „Datenmanagement" oder „Berichtswesen" reichen dafür nicht aus. Entscheidend ist, welches Problem gelöst werden soll, wer am Prozess beteiligt ist, welche Daten benötigt werden und wie der heutige Ablauf aussieht.
Dabei kann sich beispielsweise zeigen, dass die Herausforderung im Zusammenspiel verschiedener Informationen liegt: Formulierungen, Prozessparameter und Prüfergebnisse müssen zusammengeführt werden, damit Zusammenhänge sichtbar und Entscheidungen nachvollziehbar werden.
Anders als ein klassisches LIMS, das primär Prüfaufträge und Qualitätsprozesse abbildet, oder ein ELN, das Versuchsdokumentation in den Mittelpunkt stellt, setzt Material Intelligence gezielt an der Formulierungsentwicklung selbst an. Der Ansatz verbindet Materialdaten über den Entwicklungsprozess hinweg in einer zentralen Plattform und macht sie für die tägliche F&E-Arbeit nutzbar.
Je genauer ein Unternehmen solche Anforderungen beschreibt, desto belastbarer wird auch der anschließende Softwarevergleich. Der Use Case dient dabei als Maßstab für unterschiedliche Anbieter: Welche Lösung bildet den konkreten Arbeitsablauf am besten ab? Welche benötigten Daten lassen sich einbinden? Und welche Funktionen tragen tatsächlich dazu bei, das definierte Ziel zu erreichen?
So entsteht eine Entscheidungsgrundlage, die über das Abhaken einzelner Funktionen hinausgeht.
Wie sich ein Zielbild auf den Auswahlprozess auswirkt
In der Praxis verändert dieser Ansatz den gesamten Ablauf der Softwareauswahl. Ein Zielbild und ein konkreter Use Case strukturieren zunächst die Marktsichtung: Statt jede Lösung anhand derselben Standardliste zu prüfen, lässt sich gezielt fragen, ob die grundlegende Systemlogik eines Anbieters zum eigenen Anwendungsfall passt. Manche Laborsoftware-Anbieter sind auf breite, generische Labor-Management-Funktionen ausgelegt: mehrstufige Freigaben, Ressourcenplanung, Gerätemanagement über viele Standorte hinweg. Andere positionieren sich als Material Intelligence Platform mit Fokus auf Materialentwicklung und Formulierung, also auf die Frage, wie Rezeptur, Prozess und Prüfergebnis zusammenhängen. Für ein kleines F&E-Team mit einem klar umrissenen Formulierungs-Use-Case ist damit oft schon die grundlegende Ausrichtung eines Anbieters aussagekräftiger als jede einzelne Funktion in der Vergleichstabelle.
Auch die Bewertung von Demos verändert sich dadurch. Statt zu zählen, wie viele Funktionen ein Anbieter zeigt, rückt die folgende Frage in den Vordergrund: Lässt sich damit der eigene Anwendungsfall abbilden, oder entsteht am Ende ein Workaround nach dem anderen?
Und schließlich verändert sich die interne Diskussion. Ein Zielbild macht Argumente konkreter, sowohl gegenüber der eigenen Geschäftsführung als auch gegenüber Anbietern. Diskussionen über einzelne Funktionen weichen einer Diskussion über den tatsächlichen Nutzen für die F&E.
Grenzen des Ansatzes
Ein klares Zielbild löst nicht jedes Problem der Softwareauswahl. Anforderungen ändern sich, insbesondere wenn ein Team wächst oder neue regulatorische Vorgaben hinzukommen. Eine Lösung, die heute exakt zum Anwendungsfall passt, kann die Anforderungen in zwei Jahren möglicherweise nicht mehr vollständig abdecken.
Wer ausschließlich auf den aktuellen Bedarf optimiert, riskiert, dass absehbare Erweiterungen später teure Nacharbeit erfordern. Ein tragfähiges Zielbild berücksichtigt deshalb sowohl den heutigen Arbeitsablauf als auch plausible Entwicklungen der nächsten Jahre, etwa wachsende Datenmengen oder zusätzliche Standorte.
Ein Use Case allein entscheidet noch nicht darüber, ob eine Software im Arbeitsalltag funktioniert. Ebenso wichtig ist das Umfeld, in dem sie eingesetzt wird: bestehende Prozesse und Systeme sowie die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen.
In der Praxis greifen Laborprozesse beispielsweise auf Daten aus verschiedenen Systemen zu oder geben Informationen an diese weiter, etwa an ERP- oder Qualitätsmanagementsysteme. Deshalb sollte bereits bei der Definition des Use Cases geklärt werden, welche Daten zwischen diesen Systemen ausgetauscht werden müssen und welche Schnittstellen dafür erforderlich sind. Andernfalls kann sich erst spät im Auswahlprozess zeigen, dass zusätzliche Integrationen notwendig sind oder eine Software den vorgesehenen Datenfluss nicht abbilden kann.
Was R&D-Teams für die Auswahl einer F&E-Software mitnehmen sollten
Mehr Funktionen bedeuten nicht automatisch eine bessere Entscheidung. Häufig bedeuten sie höheren Aufwand beim Vergleich, mehr Komplexität in der Einführung und am Ende weniger Klarheit darüber, ob eine Lösung tatsächlich passt. Für R&D-Verantwortliche folgt daraus eine klare Priorität bei der Softwareauswahl: Der eigene Bedarf steht am Anfang des Prozesses. Ein Zielbild und ein konkreter Use Case verschieben den Vergleich von der Anzahl der Häkchen hin zur Frage, ob eine Lösung die eigenen Materialdaten und Arbeitsabläufe tatsächlich abbildet. Das reduziert den Aufwand bei der Softwareauswahl und das Risiko einer Fehlentscheidung. Denn auch eine F&E-Software mit vielen Funktionen kann am eigenen Bedarf vorbeigehen.
Für den Laborleiter aus der Eingangsszene hätte das bedeutet, die 80-Zeilen-Tabelle gar nicht erst zu öffnen. Ein klares Zielbild, das zeigt, welches Problem gelöst werden soll, hätte die Zahl der wirklich relevanten Fragen von Anfang an auf eine überschaubare Liste reduziert und ihn näher an eine Entscheidung gebracht als jeder weitere Vergleichspunkt.