Hybride Szenarien und Transformationsansätze (Schaffitze/Fore 2020:31)
In gewachsenen Organisationen sind Arbeitsformen dominant, die auf Routinearbeit ausgerichtet sind, und ein entsprechendes Mindset ergeben. Agile Arbeitsformen sind anders, da sie in einem eher turbulenten Umfeld komplexe Problemlösungen anbieten – mit allen Konsequenzen für Organisationen.
Beide Elemente werden im Projektmanagement deutlich. Oftmals müssen beide Arbeitsformen in eine Gesamtstruktur überführt werden. Dabei stellt sich die Frage, wie agile und klassische Arbeitsformen in einer hybriden Gesamtstruktur erfolgreich sein können.
In der Tabelle sind dazu drei Hybride Szenarien mit dem jeweiligen Transformationsansatz, der Skalierungsmöglichkeit und der Bewertung möglicher Organisationsveränderungen dargestellt.
Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in Agil (IHK), die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
Wie die HELENA-Studie und die PMI-Studie gezeigt haben, nutzen immer mehr Unternehmen/Organisationen ein hybrides Vorgehen im Projektmanagement. Es stellt sich natürlich die Frage, wie es dazu kommen konnte. Eine Antwort dazu habe ich in einem Artikel gefunden:
“Jedes Unternehmen ist eine Art Ökosystem. In diesem Ökosystem findet ja nicht nur beispielsweise die Entwicklung von Hardware und Software statt. Da gibt es auch andere Bereiche wie Sales, Rechnungswesen oder Personalmanagement. Dort herrschen ganz klassische Geschäftsprozesse vor. Zu diesen klassischen Prozessen müssen Projekte eine Schnittstelle anbieten. Aus Sicht vieler Unternehmen liefern agile Methoden diese Schnittstellen nicht” (Kuhrmann, M. (2019): Reines agiles Vorgehen kein „Allheilmittel“, in projektmanagementaktuell 3/2019).
Daran schließt sich natürlich die Frage an, wie Unternehmen das geeignete Vorgehen für ein Projekt festlegen. Wird das hybride Vorgehensmodell nur ein Mal festgelegt, und/oder im Projektverlauf angepasst?
“Vielleicht wird die komplette Vorgehensweise nicht von Projekt zu Projekt festgelegt. Im Allgemeinen sammeln Unternehmen Erfahrungen mit ihrem Projektmanagement. Es kommt zu bestimmten Konsolidierungen im Methodenapparat, also zu Mustern, die für alle Projekte gelten. Doch innerhalb dieses konsolidierten Methodenapparats kann dann für jedes Projekt die Vorgehensweise neu zusammengestellt werden” (ebd.).
Aus der täglichen Arbeit mit und in Projekten ergeben sich also Rahmenbedingungen, die zu einer Konsolidierung bei der Methodenvielfalt führen, und damit ein Muster erkennen lassen. Dieses Muster wiederum zeigt auf, welche Vorgehensmodelle kombiniert werden sollten, um das Projekte – oder die Projekte – erfolgreich umsetzen zu können.
Es wird in Zukunft immer mehr darauf ankommen, Hybrides Projektmanagement in diesem Sinne zu professionalisieren.
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In den Diskussionen um Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) werden die Tech-Riesen nicht müde zu behaupten, dass Künstliche Intelligenz die Menschliche Intelligenz ebenbürtig ist, und es somit eine Generelle Künstliche Intelligenz (AGI: Artificial General Intelligence) geben wird.
Dabei wird allerdings nie wirklich geklärt, was unter der Menschlichen Intelligenz verstanden wird. Wenn es der Intelligenz-Quotient (IQ) ist, dann haben schon verschiedene Tests gezeigt, dass KI-Modelle einen IQ erreichen können, der höher ist als bei dem Durchschnitt der Menschen. Siehe dazu OpenAI Model “o1” hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler?Heißt das, dass das KI-Modell dann intelligenter ist als ein Mensch? Viele Experten bezweifeln das:
“Most experts agree that artificial general intelligence (AGI), which would allow for the creation of machines that can basically mimic or supersede human intelligence on a wide range of varying tasks, is currently out of reach and that it may still take hundreds of years or more to develop AGI, if it can ever be developed. Therefore, in this chapter, “digitalization” means computerization and adoption of (narrow) artificial intelligence” (Samaan 2024, in Werthner et al (eds.) 2024, in Anlehnung an https://rodneybrooks.com/agi-has-been-delayed/).
Es wird meines Erachtens Zeit, dass wir Menschliche Intelligenz nicht nur auf den IQ-Wert begrenzen, sondern entgrenzen. Die Theorie der Multiplen Intelligenzen hat hier gegenüber dem IQ eine bessere Passung zu den aktuellen Entwicklungen. Den Vergleich der Künstlichen Intelligenz mit der Menschlichen Intelligenz nach Howard Gardner wäre damit ein Kategorienfehler.
Embedding ethical deliberations into Scrum; based on Zuber et al. (2022) http:// creativecommons.org/licenses/by/4.0/, zitiert in Zuber et al (2024) in Werther et al. (eds) (2024)
Wenn es um Technik geht wird immer wieder die Frage nach der Ethik gestellt, denn Technik kann zum Wohle oder zum Nachteil von (allen) Menschen und der Umwelt genutzt werden. Aktuell geht es dabei beispielsweise um die Ethik bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz. Siehe dazu auch Technikethik (Wikipedia).
In der Softwareentwicklung hat sich der Einsatz von Scrum als Rahmenwerk (Framework) bewährt. In der Abbildung sind die verschiedenen Events, Artefakte und Rollen zu erkennen. Die Autoren Zuber et al. (2024) schlagen nun vor, ethische Überlegungen (ethical deliberations) mit in das Scrum-Framework einzubauen. Diese sind in der Abbildung grün hervorgehoben.
“The core idea is that, before the regular agile cadence begins, in a sprint 0, we first proceed descriptively and align ourselves with societal and organizational value specifications, i.e., we start from a framework defined by society and organization. Second, in the relationship between the product owner and the client, central ethical values are identified within this framework on a project-specific basis, if necessary, and become part of the product backlog. This can be done on the basis of existing codes of conduct or with other tools and methods that are specific to culture and context. We call this the normative horizon that is established during disclosive contemplation. Value-Sensitive Software Design: Ethical Deliberation in Agile. Within each individual sprint, it is a matter of identifying new values and implementing normative demands through suitable technical or organizational mechanisms” (Zuber et al 2024, in Werther et al (eds.) 2024).
Es ist wichtig, dass wir uns mit den ethischen Fragen neuer Technologien wie z.B. der Künstliche Intelligenz auseinandersetzen und es nicht zulassen, dass Tech-Konzerne die Vorteile der neuen Möglichkeiten in Milliarden von Dollar Gewinn ummünzen, und die sozialen Folgen der der neuen KI-Technologien auf die Gesellschaft abwälzen. Hier muss es eine Balance geben, die durch ethische Fragestellungen in den Entwicklungsprozessen von Technologien mit integriert sein sollten – nicht nur im Scrum-Framework.
Wenn es um die Beschreibung des Umfeldes geht, verwenden wir oft den Begriff “Ungewissheit”. Dabei wird allerdings nicht immer erkannt, dass “Ungewissheit” zwei Dimensionen enthält, die ganz unterschiedlich gehandhabt werden müssen. Einerseits sind es die “Known Unknowns“, die mit den bekannten Managementansätzen (Risikomanagement) angegangen werden können. Eine weitaus wichtigere Dimension stellen allerdings die “Unknown Unknowns” dar. Dazu habe ich folgenden Text gefunden:
“Wichtig ist beim Blick auf Ungewissheit die Unterscheidung zwischen „Known Unknowns“ und „Unknown Unknowns“. Ersteres bezieht sich auf die Bearbeitung von Risiken und das Risikomanagement. Ziel ist, nicht vollständig vorhersehbare und kontrollierbare Ereignisse gleichwohl weitmöglichst zu beschreiben und die Wahrscheinlichkeit ihres Eintretens zu berechnen. Auf dieser Grundlage erscheint es dann auch möglich, den Umgang mit Risiken zu planen und ein entsprechendes Risikomanagement zu entwickeln. Demgegenüber besteht bei „Unknown Unknowns“ Ungewissheit sowohl über die konkreten Erscheinungsformen als auch die jeweils situativen Bedingungen (Zeit, Ort, Umfang) ihres Auftretens. Risiken und das Risikomanagement lassen sich somit weitgehend dem klassischen Management mit Planung und Kontrolle zuordnen, wohingegen die „Unknown Unknowns“ die eigentliche Ungewissheit benennen und ein weitgehend „blinder Fleck“ im Projektmanagement sowie auch Management insgesamt sind” (Boehle et al 2018, in projektmanagementaktuell 1/2018).
Es wird in Zukunft immer entscheidender sein, wie Management mit beiden Dimensionen umgeht. Aktuell liegt der Fokus auf den “Known Unknowns”, für das eher klassisches Management und auf Technologien, wie z.B. auch Künstliche Intelligenz, angewendet wird – dabei werden die “Unknown Unknowns” häufig vernachlässigt. Gerade bei der Bewältigung von “Unknown Unknowns” kommt dem Menschen eine bedeutende Rolle zu, da der Mensch in der Lage ist diese Form der Ungewissheit zu bewältigen. Siehe dazu auch Über den Umgang mit Ungewissheit und Kompetenzmanagement.
Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in Agil (IHK), die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
Für eine erfolgreiche Projektarbeit sind verschiedene Kompetenz erforderlich. Neben der Methodenkompetenz sind das auch Sozial- und Persönlichkeitskompetenzen. Die ICB 4.0 (Individual Competence Baseline) weist dazu auf verschiedene Dimensionen hin. Auch in der Projektarbeit selbst, werden dabei Kompetenzen entwickelt. Beispiele für Sozialkompetenzen im Zusammenhang mit Projekten sind (Richter 2020, in projektmanagementaktuell 1/2020):
Aufgrund der Interdisziplinarität von Projektgruppen sind regelmäßig Abstimmungsprozesse erforderlich.
Der Umgang mit Krisensituationen z. B. im Fall drohender Fristüberschreitungen ist typisch für Projektsituationen.
Auch Konflikte mit der internen und externen Projektumwelt lassen sich in der Regel nicht vermeiden, so dass die Beherrschung von Konfliktmanagement eine zentrale Kompetenz für die Projektarbeit darstellt.
Projekte leben von der Teamarbeit innerhalb des Projektteams.
Ein Großteil der Tätigkeiten in Projekten ist mit Kommunikation verbunden.
Die Fähigkeiten zur Gesprächsführung und zu Verhandlungen sind für die Gestaltung von Projektsituationen erforderlich.
Projektstrukturen trennen zwischen dispositiven und ausführenden Tätigkeiten, so dass Führungsverhalten ein relevantes Thema darstellt.
Verbindlichkeit in Bezug auf Absprachen und Termine sollte die Regel der Projektarbeit sein.
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Wenn es darum geht, Klassische Vorgehensmodelle (Plangetriebene Vorgehensmodelle) und Agile Vorgehensmodelle abzugrenzen, wird oftmals die Stacey-Matrix herangezogen. – obwohl es mit dem Cynefin-Ansatz, dem Vorschlag von Boehm & Turner usw. auch andere Möglichkeiten gibt.
In der Stacey-Matrix werden auf der Y-Achse Anforderungen an das Projekt von “weitreichend klar” bis “geringe Klarheit” positioniert. Hier geht es somit um das WAS. Auf der X-Achse geht es um Technik/Methode, die für das Projekt “im Griff” oder auch “unklar/unsicher” sein können. Hier geht es um das WIE (Siehe Abbildung).
Es ergeben sich daraus drei Bereiche: Simpel, Kompliziert und Komplex. Weiterhin können über die Diagonale die geeigneten Vorgehensmodelle abgeleitet werden. Simpel bedeutet hier, dass die Anforderung als Routinetätigkeit angesehen werden kann. KVP ist die Abkürzung für “Kontinuierlichen Verbesserungsprozess” oder auch Kaizen. Das bedeutet, um die Anforderungen zu erfüllen, muss der Routineprozess verbessert werden. Reicht das nicht mehr aus, so kommen wir in den Bereich des (Klassischen) Projektmanagements, zu dem es Normen und Standards gibt, die sich in vielen Branchen bewährt haben.
Werden die Anforderungen und auch Technik/Methode immer unklarer, kommen wir von dem komplizierten Bereich immer stärker in einen komplexen Bereich, in dem mehr Selbstorganisation gefordert ist, um das Projekt zum Erfolg zu führen. Mit Kanban, Scrum und Design Thinking sind hier nur drei von vielen Vorgehensmodellen genannt, die dem Agilen Projektmanagement zugerechnet werden.
Der Vorteil der Stacey-Matrix liegt darin, dass sie recht einfach umsetzbar ist und somit einen schnellen und guten Einstieg dafür bietet herauszufinden, welches Vorgehensmodell für ein Projekt geeignet erscheint.
Nachteile der Stacey-Matrix sind: (1) Es sind nur zwei Dimensionen zu bewerten – bei einem komplexen Projekt möglicherweise zu wenig, (2) Das Hybride Projektmanagement wird hier nur indirekt thematisiert. Man könnte den Bereich zwischen “Kompliziert” und “Komplex” dafür nehmen, was allerdings recht ungenau wäre.
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Es ist an der Zeit, sich die Vorteile und Nachteile von Vorgehensmodellen genauer anzusehen, um das jeweils geeignete Vorgehensmodell – bzw. deren Kombinationen – bestimmen zu können. Siehe dazu DAS Projektmanagement-Kontinuum in der Übersicht.
In der Abbildung sind die Vorteile und Nachteile für das Wasserfall-Modell dargestellt. Ja, das Modell ist ineffizient bei wenig planbaren Projektgegenständen und sich ändernden Anforderungen. Doch es gibt auch Vorteile, wie die klaren Strukturen, die manches vereinfachen. Schauen Sie sich die Übersicht an und bilden Sie sich ihre eigene Meinung dazu.
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Der Begriff Komplexität ist im Projektmanagement sehr wichtig. Projektmanagement-Standards wie IPMA, PMI oder auch Prince2 bieten beispielsweise an, die Komplexität eines Projektes, oder vieler Projekte, nach einem definierten Ablauf abzuarbeiten. Auch agile Vorgehensmodelle wie Scrum oder auch Kanban machen hier Vorschläge. Dabei wird Wert darauf gelegt, in kleinen Iterationen vorzugehen.
Im Rahmen der Stacey-Matrix wird weiterhin versucht, anhand der beiden Dimensionen Anforderungen (bekannt – unklar) und Vorgehen (bekannt-unklar) das geeignete Vorgehensmodell zu bestimmen. Im komplexen Bereich wird dann empfohlen, agile Vorgehensmodelle einzusetzen.
Es liegt auf der Hand, dass diese Einschätzung nicht alleine aufgrund zweier Dimensionen gemacht werden sollte, da es eine Vielzahl vonEinflussfaktoren auf die Komplexität im Projektmanagement gibt. In der folgenden Tabelle sind einige davon aufgelistet.
Komplexitätsdimensionen des Projektmanagements (Reiss 2018, in projektmanagementaktuell 3/2018)
In solch komplexen Systemen verändern sich die jeweiligen Parameter permanent, sodass eine eigene Dynamik entsteht. Es ist daher empfehlenswert, die Einschätzung darüber, ob es sich um ein kompliziertes oder komplexes Projekt handelt, mehrmals durchzuführen. Gerade am Anfang eines Projekts liegen noch nicht so viele Informationen über das Projekt vor (Cone of Uncertainty), sodass die erste Einschätzung fehlerbehaftet sein kann.
Grundsätzlich kann man davon ausgehen, dass Selbstorganisation die Antwort auf Komplexität ist. Daraus lässt sich ableiten, dass es nicht alleine erfolgversprechend ist, Standards einzusetzen, sondern dass auf allen Ebenen die Selbstorganisation zu entwickeln. Auf der individuellen Ebene, der Gruppenebene, der organisationalen Ebene und der Netzwerkebene.
Gehen wir nach Erpenbeck/Heyse von Kompetenz als Selbstorganisationsdisposition aus, so bedeutet das, in diesem Sinne Kompetenz auf der individuellen Ebene, der Gruppenebene, der organisationalen Ebene und der Netzwerkebene zu entwickeln (Kompetenzmanagement).
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Gerade im Agilen Projektmanagement werden Anforderungen häufig für Persona formuliert. Diese sind nach dem IREB (International Requirements Engineering Board) fiktive Charaktere, mit deren Hilfe Werte für die User geschaffen werden sollen. Dieses Vorgehen erinnert an eine Art Segmentierung aus dem traditionellen Marketing.
Mass Customization auf der anderen Seite ist eine hybride Wettbewerbsstrategie, die individuelle Produkte und Dienstleistungen für jeden Abnehmer – also massenhaft – anbietet, bei Preisen, die denen der massenhaft produzierten Standardprodukten ähneln. Dabei ist der Konfigurator ein wichtiges Element, das passende Produkt in einem Fixed Solution Space (Definierter Lösungsraum) zu erstellen. Die dahinterliegende Idee eines “Market of One” passt nicht so recht mit der Persona-Idee zusammen. Dazu habe ich folgendes gefunden:
“In many ways, a persona is the opposite of mass customization. It’s more traditional marketing thinking about how to deal with a larger number of segments. A “persona of one” is turning the persona idea to its opposite” Piller, Frank T. and Euchner, James, Mass Customization in the Age of AI (June 07, 2024). Research-Technology Management, volume 67, issue 4, 2024 [10.1080/08956308.2024.2350919], Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4887846.
In Zeiten von Künstlicher Intelligenz wird es immer mehr Möglichkeiten geben, Produkte und Dienstleistungen massenhaft zu individualisieren und zu personalisieren. Ob die Verwendung von Persona in solchen eher agil durchzuführenden Projekten dann noch angemessen ist, scheint fraglich zu sein. Siehe dazu auch
