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Hybrides Projektmanagement: “Emergent Practice” und Bifurkationspunkte

Projektmanagement spannt von den Polen Agiles Projektmanagement und Planbasiertes Projektmanagement ein Projektmanagement-Kontinuum der Möglichkeiten auf. Dabei gibt es Bereiche, in denen das Planbasierte Projektmanagement besser passen, und andere, in denen das Agile Projektmanagement eine bessere Option darstellt.

Diese Studie PMI (2024) Global Survey: Hybrides Projektmanagement wird immer wichtiger hat gezeigt, dass es in der Praxis immer mehr Hybrides Projektmanagement gibt, das weniger dogmatisch, sondern eher pragmatisch ist. In der Zwischenzeit gibt es auch Vorschläge, welcher Kombinationen bei einem Hybriden Projektmanagement Vorgehensmodell geeignet sind.

Darüber hinaus gibt es in der Literatur aber auch Hinweise, dass Hybrides Projektmanagement “einfach entsteht” – also emergent ist.

“Diebold et al. konnten zeigen, dass einige Organisationen, die agiles Projektmanagement implementieren, den kulturellen Wandel (vgl. dazu auch Zasa et al.) und / oder den damit verbundenen Schulungsbedarf unterschätzten. Dies führte zu einer „emergent practice“ des hybriden Projektmanagements.(…) Im Sinne der emergent practice gibt es also Elemente („Relikte“) klassischen Projektmanagements, mit denen Teams sich konfrontiert sehen, die ansonsten nach einem agilen Modell zusammenarbeiten” (Albrecht und Romero Müller 2024, in: projektmanagementaktuell 4/2024).

In komplexen Systemen mit seinen vielfältigen Verbindungen entsteht etwas, das nicht so ohne weiteres auf die einzelnen Komponenten, Elemente des Projektmanagement-Systems zurückzuführen ist. Solche Phasenübergänge (bitte nicht mit den Projektmanagementphasen verwechseln!) werden Bifurkationspunkte genannt. Möglicherweise genügt es, das Verhalten der wenigen instabilen Systemelemente zu erkennen, um das gesamte Projektmanagement-System zu steuern. Siehe dazu auch

Kernkompetenzen als Emergenzphänomene

Komplexität bzw. komplex – in Abgrenzung zu einfach und kompliziert

Alle reden über Komplexität, doch wer kennt schon Bifurkationspunkte?

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.

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WEF (2025): Future of Jobs Report – Project Manager auf Platz 12 der “growing jobs”

Durch die verschiedenen weltweiten Entwicklungen wie Digitalisierung, Demographischer Wandel, Migration, Klimawandel, Nachhaltigkeit, Energietransformation usw. verändern sich die Rahmenbedingungen für Arbeitsplätze.

Das World Economic Forum (WEF) hat in dem Future of Jobs Report 2025 die Entwicklungen verschiedener Berufsgruppen bis zum Jahr 2030 dargestellt (Abbildung). Wie zu erwarten, gibt es natürlich Jobs, die in Zukunft mehr nachgefragt werden (growing jobs) und jobs, die in Zukunft in ihrer Anzahl wohl zurückgehen werden (declining jobs).

Der Project Manager (rot umrahmt) ist auf Platz 12 der bis 2030 stärker nachgefragten Jobs zu finden.

Dabei wird nicht spezifiziert, ob es sich um Agiles, Plangetriebenes oder Hybrides Projektmanagement handelt. Dazu gibt es die passende Studie des Project Management Instituts: PMI (2024) Global Survey: Hybrides Projektmanagement wird immer wichtiger.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.

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IPMA: Initial AI Survey 2024 Report

Initial AI Survey 2024 Report | Authors: Aco Momcilovic Dr. Reinhard Wagner & Dr. Rebeka D. Vlahov | Download the report here.

Es ist unausweichlich, dass sich die bekannten Projektmanagement-Standards des PMI (Project Management Institutes), PRINCE2 und auch IPMA (International Project Management Association) mit Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement befassen. Die Gesellschaft für Projektmanagement e.V. orientiert sich an dem IPMA Standard, sodass die aktuelle IPMA-Veröffentlichung zum Thema interessant erscheint: Momcilovic, A.; Wagner, R.; Vlahov, R. D. (2024): Initial AI Survey 2024 Report | PDF. Darin sind die folgenden wichtigsten Erkenntnisse zusammengefasst:

(1) High Interest in AI Tools: Project managers are particularly interested in AI applications for risk management, task automation, and data analysis. These areas are seen as critical for improving project outcomes by reducing uncertainty, streamlining operations, and providing data-driven insights.

(2) Varying Levels of AI Knowledge: While there is significant enthusiasm for AI, there is also a clear knowledge gap. Many project managers feel they lack the understanding and skills needed to fully utilize AI in their work, which remains a major barrier to adoption.

(3) Barriers to Adoption: Key challenges include concerns about data privacy, the cost of AI tools, and uncertainty regarding the return on investment (ROI). Additionally, lack of leadership support and a general resistance to change were cited as obstacles to broader AI integration.

(4) Future Adoption: Despite these barriers, the survey shows an optimistic outlook on AI adoption. A majority of respondents indicated that they are likely to adopt AI tools within the next two years, provided they have access to adequate training, resources, and support

Diese Punkte sind nicht wirklich überraschend und bestätigen nur die generell zu beobachtbare Entwicklung der KI-Nutzung in Organisationen. Bemerkenswert finde ich, dass in dem Report auch hervorgehoben wird, dass ChatGPT und die bekannten KI-Assistenten genutzt werden. Generell halte ich das für bedenklich, da diese Anwendungen mit ihren Trainingsdatenbanken (Large Language Models) intransparent sind, und die Organisation nicht wirklich weiß, was mit den eingegebenen Daten passiert. Auf die mögliche Nutzung von Open Source AI wird in dem IPMA-Report nicht eingegangen – schade.

    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.

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    Projektmanagement und Resilienz

    Speech bubbles, blank boards and signs held by voters with freedom of democracy and opinion. The review, say and voice of people in public news adds good comments to a diverse group.

    Die Zeitschrift projektmanagementaktuell wird in 2025 verschiedene Schwerpunktthemen haben. Darunter ist auch Projektmanagement und Resilienz. In der aktuellen Ausgabe wird darauf wie folgt hingewiesen:

    “Das ökonomische, ökologische und gesellschaftliche Umfeld ist in ständiger Bewegung. Das sorgt bei Projekten für Unsicherheiten und Risiken und für Stress in den Projektteams. Projekte und Projektteams müssen anpassungsfähiger werden.

    Wie können Veränderungsmuster und konkrete Projektrisiken früher erkannt werden?

    Welche Rolle können dabei Simulations-, Szenariotools oder die KI spielen?

    Wie können Projektkrisen besser bewältigt werden?

    Was kann unternommen werden, um die psychologische Resilienz der Projektteams zu fördern?

    Welche zusätzlichen Kompetenzen müssen ProjektleiterInnen erwerben?”

    Quelle: projektmanagementaktuell 4/2024

    Siehe dazu auch:

    Das Verständnis von Resilienz als Outcome.

    Wie hängen “Menschenorientierung” und Resilienz einer Organisation zusammen?

    Durchschnittliches Resilienzprofil der Ausgezeichneten des „Großen Preises des Mittelstandes“

    Wie bleiben Teams während des Veränderungsprozesses handlungsfähig ? Mit Resilienz-Selbsttest!

    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.

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    “Innovation” und “Innovationsmanagementsystem” nach ISO-Norm

    Image by Gerd Altmann from Pixabay

    Innovationen sind den Standort Deutschland wichtig – für die gesamte Gesellschaft und für Organisationen. Im Jahr 2019 wurde dazu in der ISO 56002 ein Rahmen für das Innovationsmanagement in Organisationen veröffentlicht. Zusammen mit der übergeordneten ISO 56000 wird auch eine einheitliche Definition von “Innovation” und “Innovationsmanagement” festgelegt:

    Eine Innovation beschreibt hier eine “neue oder veränderte Einheit, die Wert schafft oder neu verteilt” (ISO 56000).

    “Ein Innovationsmanagementsystem ist ein Satz zusammenhängender oder sich gegenseitig beeinflussender Elemente die auf der Schaffung von Wert abzielen. Es bietet einen gemeinsamen Rahmen zum Entwickeln und Bereitstellen von Innovationsfähigkeiten, Beurteilen von Leistung und Erreichen von beabsichtigten Ergebnissen” (ISO 56002:2019), gefunden in Flore/Würdemann (2024), projektmagementaktuell 05/2024).

    In der nationalen und internationalen Zusammenarbeit ist es immer gut, Begriffe zu standardisieren, um die Kommunikation zu vereinfachen. Ich frage mich allerdings, ob die in den letzten Jahrzehnten veröffentlichten Normen zum Innovationsmanagement in Organisationen wirklich dazu beigetragen haben, dass Organisationen innovativer geworden sind. Die Realität sieht m. E. in Deutschland nicht danach aus…. Siehe dazu auch:

    “Innovation”: Definition aus 2018 (Oslo Manual)

    Künstliche Intelligenz im Innovationsprozess von Organisationen.

    Künstliche Intelligenz und Open Innovation.

    Inflation der Innovationspreise?

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    Projektmanagement: Einfaches Tool zur Analyse des angemessenen Vorgehensmodells – Planbasiert, Hybrid, Agil

    In Zukunft wird es im Projektmanagement immer wichtiger werden, das angemessene Vorgehensmodell auszuwählen – manchmal sogar mehrmals im Projektverlauf. Im ersten Schritt ist das mit diesem sehr einfachen Tool möglich, bei dem Sie zu verschiedenen Kriterien Auswahlmöglichkeiten haben, die Sie auf Ihr Projekt anwenden können.

    Quelle: Timinger/Möller/Oswald (2019:175), in Anlehnung an Möller (2018:5).
    Tool: Erstellt mit ChatGPT.

    Am Ende wird Ihnen eine erste Empfehlung angezeigt – probieren Sie es einfach einmal aus!

    Projektmanagement Analyse Tool: Planbasiert|Hybrid|Agil

    Sobald die Analyse durchgeführt, und die Empfehlung als Ergebnis dargestellt ist, können Sie mit Hilfe des Projektmanagement-Kontinuums sehen, welche Vorgehensmodelle geeignet sind. Das kann natürlich nur eine erste Orientierung sein.

    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.

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    Projektmanagement bei der Continental AG – klassisch, agil, hybrid

    Top view of multiracial young creative people in modern office. Group of young business people are working together with laptop, tablet, smart phone, notebook. Successful hipster team in coworking.

    Die Continental AG mit Sitz in Hannover ist einer der großen Automobilzulieferer. Aufgrund seiner Historie kann man davon ausgehen, dass das Klassische Projektmanagement dominiert und in der Zwischenzeit von agilen Vorgehensmodellen teilweise ersetzt, oder ergänzt wurde. Genau das bestätigt auch Jean Marc Bonn, Project Management Officer bei der Continental AG in Hannover:

    “Wir nutzen zumeist das klassische Wasserfallmodell und kombinieren es mit agilen Elementen. Die Continental hat einen eigenen Standard, der den Vorgehensweisen der GPM ähnelt. In der Entwicklung und im IT-Umfeld wird oft Scrum verwendet. (…) Klassisches Projektmanagement wird aufgrund der hohen Dynamik im Umfeld zunehmend mit agilen Elementen durchmischt und ergänzt” (Jean Marc Bonn im Interview mit Martina Peuser in projektmanagmentaktuell 05/2024).

    Interessant dabei ist, dass man sich beim Klassischen Projektmanagement wohl am IPMA-Standard orientiert, der ja von der GPM vertreten wird. Als international tätiges Unternehmen hätte ich vermutet, dass auch PMI und/oder Prince2 eine wichtige Rolle spielen.

    Darüber hinaus ist zu erkennen, dass das Unternehmen auch einen eigenen “Standard” entwickelt hat, der dann wohl besser zur Unternehmensstruktur passt. Insgesamt kann die Vorgehensweise bei der Continental AG als eigenes Hybrides Vorgehensmodell charakterisiert werden.

    Immer mehr Organisationen erkennen, dass es in einem Projektmanagement-Kontinuum sehr viele Möglichkeiten gibt, das geeignete Projektmanagement-Vorgehensmodell auszuwählen und im Projektverlauf emergent anzupassen.

    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.

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    Künstliche Intelligenz und Open Innovation

    AI (Artificial intelligence) AI management and support technology in the Business plan marketing success customer. AI management concept.

    Zunächst sollten Sie sich noch einmal klar machen, wie sich Closed Innovation und Open Innovation unterscheiden. Wie so oft, gibt es nicht nur die beiden Pole, sondern ein Innovations-Kontinuum (Roth 2008). Weiterhin finden Sie in dem Beitrag Künstliche Intelligenz im Innovationsprozess von Organisationen Hinweise dazu, welche Vorteile, bzw. Nachteile es geben kann, wenn für jeden Schritt im Innovationsprozess eines der bekannten KI-Modelle wie ChatGPT, Gemeni etc. genutzt wird.

    In diesem Beitrag geht es mir darum aufzuzeigen, wie Künstliche Intelligenz bei Open Innovation genutzt werden kann. Wie der folgenden Tabelle zu entnehmen ist, kann zwischen der Verbesserung von Open Innovation durch KI (OI-Enhancing AI), einer Ermöglichung von Open Innovation durch KI (OI-Enabling AI) und der Ersetzung von Open Innovation durch KI (OI-Peplacing AI) unterschiedenen werden. Die jeweils genannten Beispiele zeigen konkrete Einsatzfelder.

    DescriptionExamples
    OI-Enhancing AIAI that enhances established forms of open innovation by utilizing the advantages of AI complemented with human involvementInnovation search
    Partner search
    Idea evaluation
    Resource utilization
    OI-Enabling AIAI that enables new forms of open innovation, based upon AI’s potential to coordinate and/or generate innovationAI-enabled markets
    AI-enabled open business models
    Federated learning
    OI-Replacing AIAI that replaces or significantly reshapes established forms of open innovationAI ideation
    Synthetic data
    Multi-agent systems
    Quelle: Holgersson  et al. (2024)

    Alle drei Möglichkeiten – mit den jeweils genannten Beispielen – können von einem KI-Modell (z.B. ChatGPT oder Gemeni etc.) der eher kommerziell orientierten Anbieter abgedeckt werden. Dieses Vorgehen kann als One Sizes Fits All bezeichnet werden.

    Eine andere Vorgehensweise wäre, verschiedene spezialisierte Trainingsmodelle (Large Language Models) für die einzelnen Prozessschritte einzusetzen. Ein wesentlicher Vorteil wäre, dass solche LLM viel kleiner und weniger aufwendig wären. Das ist gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) von Bedeutung.

    Nicht zuletzt kann auch immer mehr leistungsfähige Open Source AI eingesetzt werden. Dabei beziehe ich mich auf die zuletzt veröffentlichte Definition zu Open Source AI. Eine Erkenntnis daraus ist: OpenAI ist kein Open Source AI. Die zuletzt veröffentlichten Modelle wie TEUKEN 7B oder auch Comon Corpus können hier beispielhaft für “wirkliche” Open source AI genannt werden.

    Weiterhin speilen in Zukunft AI Agenten – auch Open Source – eine immer wichtigere Rolle.

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    Lernkompetenz: Schritt für Schritt zum kompetenten Selbstlerner

    Das Kompetenztableau zeigt zwischen den beiden Dimensionen “Selbstwirksamkeit” und “Kooperation” verschiedene Kompetenzen auf. In diesem Spannungsfeld sind Emotionale Kompetenz, Spirituelle Kompetenz (ohne Esoterik), Kommunikationskompetenz, Wissenskompetenz und Lernkompetenz eingebettet. Je besser diese Kompetenzen ausgeprägter sind, um so handlungsfähiger ist jemand im Sinne einer sachgemäßen Problemlösung.

    “Die Lernkompetenz ist eine eher technische Fähigkeit. Sie umfasst die autodidaktischen Verfahren der Aufbereitung und systematischen Aneignung von Wissen und Können. Lern- und Memorierungstechniken gehören ebenso zu diesem Fähigkeitsbündel wie die Kenntnis unterschiedlicher Strategien zur schrittweisen Erschließung und Übung von Neuem. Zahlreiche Ratgeber und Trainings zum Selbsterlernen haben in den letzten Jahren diese Fähigkeiten gezielt in den Blick gerückt und den Einzelnen kleinschrittig zu absolvierende Wege zur Lernkompetenz aufgezeigt – gemäß dem Motto „Schritt für Schritt zum kompetenten Selbstlerner / zur kompetenten Selbstlernerin“. Menschen, die über Lernkompetenz verfügen, sind in der Lage, ihre Lernprozesse weitgehend selbständig zu planen. Sie haben die Besitzverhältnisse im Lehr-Lern-Prozess verstanden und wissen, dass das eigene Lernen ihnen gehört und nicht von anderen – gewissermaßen stellvertretend – verwaltet und gestaltet werden kann. Die Ownership der Lernenden entzieht der Inputpädagogik ihre Basis, und es wird sichtbar: ´Das Lehren ist nicht zu retten!´ (vgl. Arnold 2013c)” (Arnold 2017).

    Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

    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.

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    Künstliche Intelligenz im Innovationsprozess von Organisationen

    Quelle: AdobeStock_650993865

    Innovationen sind für eine Gesellschaft, und hier speziell für marktorientierte Organisationen wichtig, um sich an ein verändertes Umfeld anzupassen (inkrementelle Innovationen), bzw. etwas ganz Neues auf den Markt zu bringen (disruptive Innovationen).

    Organisationen können solche Innovationen in einem eher geschlossenen Innovationsprozess (Closed Innovation) oder in einem eher offenen Innovationsprozess (Open Innovation) entwickeln.

    Darüber hinaus können die Innovationen von Menschen (People Driven) oder/und von Technologie (Data Driven) getrieben sein. Aktuell geht es in vielen Diskussionen darum, wie Künstliche Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) und die damit verbundenen Trainingsdaten (LLM: Large Language Models) im Innovationsprozess genutzt werden können.

    Im einfachsten Fall würde sich eine Organisation den Innovationsprozess ansehen, und in jedem Prozessschritt ein Standard-KI-Modell wie ChatGpt, Gemini, Bart usw. nutzen. Die folgende Tabelle stellt das grob für einen einfachen Innovationsprozess nach Rogers (2003) dar:

    Opportunity identification and idea generationIdea evaluation and selectionConcept and solution developmentCommercialization launch phase
    e.g. identifying user needs, scouting promising technologies, generating ideas;e.g. idea assessment, evaluatione.g. prototyping, concept testinge.g. marketing, sales, pricing
    ChatGPT, Gemeni, etc.ChatGPT, Gemini, etc.ChatGPT, Gemini, etc.ChatGPT, Gemini, etc.
    Eigene Darstellung

    Dieser Ansatz könnte als One Size fits all interpretiert werden: Eine Standard-KI für alle Prozessschritte.

    Dafür sprechen verschiedene Vorteile:
    – Viele Mitarbeiter haben sich schon privat oder auch beruflich mit solchen Standard-KI-Modelle beschäftigt, wodurch eine relativ einfache Kompetenzentwicklung möglich ist.
    – Die kommerziellen Anbieter treiben AI-Innovationen schnell voran, wodurch es fast “täglich” zu neuen Anwendungsmöglichkeiten kommt.
    – Kommerzielle Anbieter vernetzen KI-Apps mit ihren anderen Systemen, wodurch es zu verbesserten integrierten Lösungen kommt.

    Es gibt allerdings auch erhebliche Nachteile:
    – Möglicherweise werden auch andere Organisationen/Wettbewerber so einen Ansatz wählen, sodass kaum ein grundlegendes Alleinstellungsmerkmal erzielt werden kann.
    – Kritisch ist auch heute noch, ob es sich bei den verwendeten Trainingsdaten (Large Language Models) nicht um Urheberrechtsverletzungen handelt. Etliche Klagen sind anhängig.
    – Weiterhin können die für Innovationen formulierte Prompts und Dateien durchaus auch als Trainingsdaten verwendet werden.
    – Die LLM sind nicht transparent und für alle zugänglich, also sie sind keine Open Source AI, auch wenn das von den kommerziell betriebenen KI-Modellen immer wieder suggeriert wird.
    – Organisationen sind anhängig von den Innovationsschritten der kommerziellen Anbieter.
    – Die Trainingsdatenbanken (Large Language Models) werden immer größer und damit natürlich auch teurer.
    – Nicht zuletzt ist unklar, wie sich die Kosten für die kommerzielle Nutzung der KI-Apps in Zukunft entwickeln werden – eine gerade für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) nicht zu unterschätzende Komponente.

    Gerade kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sollten die genannten Vorteile und Nachteile abwägen und überlegen, wie sie Künstliche Intelligenz in ihrem Innovationsprozess nutzen wollen.

    In unserem Blog werde ich in der nächsten Zeit weitere Möglichkeiten aufzeigen.