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Alle reden über Komplexität, doch wer kennt schon Bifurkationspunkte?

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Wenn alles nicht so einfach ist, also alles miteinander vernetzt ist, es Rückkopplungen gibt, und wir in diesem Sinne von einem komplexen sozialen System sprechen können, kommt es auch darauf an, die Phasenübergänge (Bifurkationspunkte) zu kennen. Doch, wie können wir uns diese Situation vorstellen, bzw. sogar damit umgehen?

Phasenübergänge führen fern des thermischen Gleichgewichts zu Emergenz und Selbstorganisation von Ordnung wachsender Komplexität. Allgemein können durch zufällige Wechselwirkungen der Systemelemente auf der Mikroebene neue Strukturen auf der Makroebene entstehen, die durch die Mikrozustände der Elemente nicht erklärbar sind. Wenige instabile Systemelemente geraten an den Instabilitätspunkten in starke Schwingungen, die schließlich auch die Mehrzahl der stabilen Systemelemente mitreißen. Sie zwingen ihnen ihr Verhalten auf oder – mit den Worten von Hermann Haken – „versklaven“ sie. Dadurch kommt es zu makroskopischen Veränderungen mit Ordnungs- und Musterbildungen. Es genügt also, das Verhalten der wenigen instabilen Systemelemente zu erkennen, um den Entwicklungstrend des gesamten Systems und seine makroskopischen Muster zu bestimmen. Die Größen, mit denen das Verteilungsmuster der Mikrozustände eines Systems charakterisiert wird, heißen nach dem russischen Physiker Lew D. Landau „Ordnungsparameter“ (Mainzer 2008:43-44).

Um das Gesamtsystem zu steuern, reicht es also aus, sich um die wenigen instabilen Systemelemente zu kümmern, um makroskopische Muster zu bestimmen. Es ist also nicht erforderlich alle Daten/Informationen im Sinne von Vollständigkeit vorliegen zu haben – was sowieso nicht möglich ist (Blogbeitrag). Weniger ist hier mehr. Entscheidend sind angemessene Maßnahmen an den richtigen Stellen. Aktuell habe ich eher den Eindruck, dass viele Unternehmen einem Datenfetischismus hinterherrennen, und die Chancen einer angemessenen Systemsteuerung nicht erkennen.

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Was sind eigentlich mögliche Aufgabengebiete der Künstlichen Intelligenz?

Group of people with devices in hands working together as symbol of networking and communication

Die Geburtsstunde von “Künstlicher Intelligenz” geht auf einen Konferenzbeitrag von McCarthy im Jahr 1955 zurück. In der Zwischenzeit gibt es durch die vielen neuen technischen Möglichkeiten zwar immer wieder Definitionsversuche, doch immer noch keine einheitliche und anerkannte Definition. Was allerdings klar erscheint sind die verschiedenen Aufgabengebiete, die für eine Künstliche Intelligenz geeignet erscheinen. Russell und Norvig unterscheiden hier acht Aufgabengebiete (vgl. Russell und Norvig 2012; Peissner et al. 2019), zitiert in Fraunhofer IAO 2020:11-12):

  • Lernen
  • Problemlösung durch Suchen
  • Planen
  • Robotik
  • Entscheidung
  • Wissensrepräsentation
  • Wahrnehmung
  • Spracherkennung

Anhand dieser Auflistung wird deutlich, dass Künstliche Intelligenz viele Tätigkeiten in unserem gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Leben beeinflussen kann. Es geht hier allerdings nicht immer um komplette Jobs, die infrage gestellt werden, sondern auch um Tätigkeitsportfolios, die in einzelnen Jobs oder in Prozessketten von KI profitieren können. Hier ein Beispiel:

Populär wurden in jüngster Zeit Anwendungen wie beispielsweise KI-gestützte »Chatbots«. Dies sind Programme, die eine Konversation mit Nutzern führen können. Social Chatbots agieren in sozialen Netzwerken wie Facebook und Twitter (vgl. Edwards 2016). Anwendungsgebiete sind u.a. Bestellungen (z.B. Pizza-Service), Antworten auf Kundenanfragen zu Prozessen (Paketdienste) und Bearbeitung von Beschwerden (Fraunhofer IAO 2020:13).

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Studie: Hybride Ansätze dominieren sogar bei der globalen Softwareentwicklung

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In der aktuellen Diskussion zum Vorgehen bei Projekten wird immer noch (zu oft) argumentiert, dass es entweder ein agiles Vorgehen, oder ein eher plangetriebenes (traditionelles) Vorgehen geben sollte. In verschiedenen Blogbeiträgen habe ich immer wieder dargestellt, dass die Realität in den Organisationen oft eine Kombination aus den verschiedenen Möglichkeiten ist. Diese Perspektive habe ich auch immer wieder mit Studien belegen können. In der Zwischenzeit habe ich eine Meta-Studie gefunden, die 233 Studien aus 33 Ländern untersucht hat, in denen es um die globale Softwareentwicklung geht.

Results: In our sample, 72% of global distributed projects implemented a mix of bothagile and trditional approaches (termed “hybrid”), 25% of GSD organizations are predominantly agile, with only very few (5%) opting for traditional approach. GSD projects that used only agile methods tended to be very large. Conclusion: Globally Distributed Software Development (and project size) is not a barrier to adopting agile practices. Yet, to facilitate project coordination and general project management , many adopt traditional approaches, resulting in a hybrid approach that followed defined rules (Marinho et al. (2019:1): Plan-Driven Approaches Are Alive and Kicking in Agile Global Software Development. Conference: 2019 ACM/IEEE International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement (ESEM)).

Diese Meta-Studie bestätigt sogar im Bereich der globalen Softwareentwicklung, dass hybrides Vorgehen der Realität entspricht, und somit dem Dogmatismus (Entweder agil oder plangetrieben) einen gesunden Pragmatismus entgegen setzt.

In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in Agil (IHK) gehen wir auf die hybride Vorgehensweise ein. Informationen zu den Lehrgängen finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Wie entsteht Teamkompetenz?

Individuelle Kompetenzen gehen in der Interaktion mit mindestens einer weiteren Person in Teamkompetenz über. Doch ist diese Teamkompetenz nicht einfach eine Akkumulation der einzelnen Kompetenzen, denn die Teamkompetenz entsteht durch die gemeinsame Arbeit an einem Ziel.

Die gekonnte Zusammenarbeit mehrer Akteure bei der Lösung von Problemen lässt sich als Teamkompetenz bezeichnen. Ein Team ist „a distinguishable set of two or more people who interact dynamically, interdependently, and adaptively toward a common and valued goal/objective/mission who have each been assigned specific roles or functions to perform, and who have a limited span of membership“ (Salas et al. 1992). Die Kompetenz eines Teams ist nicht einfach a priori vorhanden, sondern sie entsteht im Zuge der gemeinsamen Aktivität und hat daher einen emergenten Charakter. Ihre Grundlage ist ein „shared situation awareness“, ein gemeinsames Situationsverständnis. Der Begriff der „situation awareness“ (SA) bezieht sich in seiner ursprünglichen Bedeutung auf den Bewusstseinszustand eines einzelnen Individuums und wird definiert als „the perception of elements in the environment within a volume of time and space, the comprehension of their meaning, and the projection of their status in the near future“ (Endsley 1988: 97) (Klatetzki 2010:225, Hervorhebungen durch den Autor des Blogbeitrags).

Teamkompetenzen als emergente Phänomene zu betrachten stellt die üblicherweise in den Unternehmen vorgenommene Konfiguration von Teamkompetenzen infrage. Einerseits ist der Problemlösungskontext der Zusammenarbeit mit entscheidend, und andererseits können emergente Phänomene nicht vollständig geplant und vorausgesagt werden. An verschiedenen Bifurkationspunkten schaffen die einzelnen Teile ihren Ordnungsparameter, der dann wiederum die einzelnen Teile (Teammitglieder) beeinflusst. Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

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Gedanken zum Kommunikationsbegriff in sozialen Systemen

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Immer wieder wird in Interaktionen deutlich, dass der Kommunikation eine wichtige Rolle zukommt. Doch was verstehen wir unter Kommunikation? Eine Sichtweise kann aus der Systemtheorie abgeleitet werden. Luhmanns Systemtheorie “begreift Kommunikationen als Operationen sozialer Systeme und Erwartungen als Strukturen, die kommunikative Ereignisse miteinander verknüpfen. Erwartungen werden dabei als Verdichtungen von Sinn bestimmt” (Schneider 2008:129). Dabei ist Sinn definiert “durch die Unterscheidung von Aktualität und Möglichkeit” (ebd. S. 141). Weiterhin ist interessant, dass der Kommunikationsbegriff über die Entscheidung mit Konsens und Konflikt zusammenhängt.

Über die drei Selektionen Mitteilungen, Information und Verstehen hinaus, die zusammen den Kommunikationsbegriff definieren, ist eine vierte Selektion für den weiteren Verlauf der Kommunikation von zentraler Bedeutung, die mit jeder Anschlußäußerung aufgerufen ist: die Entscheidung zwischen der Annahme und der Ablehnung der vorausgehenden Mitteilung. Diese Entscheidung markiert einen Verzweigungspunkt in Richtung Konsens und Konflikt (Schneider 2008:138).

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Gedanken zu “Empirie und Theorie” im Scrum-Guide

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Schauen wir uns in diesem Zusammenhang einmal an, was im aktuellen Scrum-Guide dazu steht: “Scrum basiert auf der Theorie empirischer Prozesssteuerung oder kurz “Empirie”. Empirie bedeutet, dass Wissen aus Erfahrung gewonnen wird und Entscheidungen auf Basis des Bekannten getroffen werden. Scrum verfolgt einen iterativen, inkrementellen Ansatz, um Prognosesicherheit zu optimieren und Risiken zu kontrollieren (Seite 5, Hervorhebung durch den Autor des Blogbeitrags).

Der Text “Theorie der empirischen Prozesssteuerung oder Empirie´” ist m.E. etwas ungewöhnlich, da er “Empirie” als “Theorie bezeichnet. Die Soziologie betrachtet allerdings “Theorie” und “Empirie” separat. Gemeint ist im Scrum-Guide wohl, dass der Schwerpunkt eher auf der “Empirie” liegt. Allerdings ist diese Perspektive auch nicht so ganz geschickt, wie dem folgenden Text zu entnehmen ist.

Das Fach Soziologie ist in seinem Kern in zwei Sphären geteilt: „die Theorie“ und „die Empirie“ (…). Die Begriffe „Theorie“ und „Empirie“ bezeichnen damit zwei weitgehend separierte sozilogische Wissenspraktiken, die auf unterschiedlichen Materialien, Relevanzen, philosophischen Traditionen und Diskursen gründen (…). So weit, so bekannt. Wie alle Dualismen führt auch derjenige von Theorie und Empirie in seiner Klischeehaftigkeit eine Reihe von Unschärfen mit sich. In der Geschichte der Soziologie findet sich eine Vielzahl solcher Gegensatzkonstruktionen wie etwa Mikro/Makro, Kultur/Natur, Struktur/Handlung. In „Sattelzeiten“ (Koselleck) soziologischer Theoriebildung finden Umkehrungen statt, und damit verlieren diese Gegensätze ihren den soziologischen Diskurs bestimmenden Charakter (vgl. Knorr Cetina/Cicourel 1981) (…) Er knüpft damit an Diskurse an, die die Notwendigkeit betonen, Empirien und Theorien nicht getrennt zu denken (etwa Merton 1968: 139 ff., 156 ff.; Bourdieu 1979: 228 ff) vgl. Kalthoff 2008:8-10).

Wer hätte gedacht, dass die Soziologie hier wichtige Anregungen gibt… Theorie und Empirie nicht getrennt zu denken, kann daher auch in der Diskussion über Scrum hilfreich sein, denn einseitige Perspektiven werden dem komplexen Kontext, in dem agile Ansätze angewendet werden, nicht gerecht.

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Agiles Projektmanagement: 26.-27.08. bei der IHK Düsseldorf

Gestern und heute habe ich ein zweitägiges Seminar zum Agilen Projektmanagement bei der IHK Düsseldorf durchgeführt.

Die Themen Agile Organisation, Agiles Projektmanagement, Lean/KANBAN, Scrum, Hybrides Projektmanagement und Scaling Agile ergeben einen guten Überblick zu den Möglichkeiten, Agilität bei Projekten zu nutzen.

Die verschiedenen Fragen zeigen, dass viele Unternehmen vor der Frage stehen, Agiles Projektmanagement in bestehende Organisationsstrukturen zu integrieren.

Wenn Sie sich intensiver in die oben genannten Themen befassen wollen, so können Sie den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang dazu buchen. Mit dieser zeitgemäßen Lernform, die Präsenztage und Onlinephasen verbindet, können Sie die entsprechenden Kompetenzen entwickeln. Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Welche Einflussfaktoren wirken auf den Erfolg von Netzwerken?

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Um den Erfolg von Netzwerken sicher zu stellen, ist die Aufdeckung relevanter Einflussfaktoren bedeutsam. In der Literatur werden folgende Faktoren diskutiert (Denison/Grohmann 2009:431):

Vertrauen zwischen den Mitgliedern: Vertrauen wird sowohl im Bezug auf Netzwerke sowie auf Networking durchgängig als bedeutendes Merkmal bzw. als Basis der Beziehungen genannt (Baker, 1994; Elsholz & Meyer-Menk, 2002; Hanft, 1997; Uzzi, 1997). Vertrauen erleichtert es, Wissen zu teilen und kooperieren (Meyerson, Weick & Kramer, 1996).

Reziprozität (Gegenseitigkeit): Für Kooperationen in Netzwerken ist es ebenfalls von Bedeutung, dass der Austauschprozess zwischen den Partnern als angemessen und ausgewogen wahrgenommen wird (Elsholz & Meyer-Menk, 2002; Hanft, 1997).

Homogenität der Mitglieder innerhalb des Netzwerks: Die Homogenität bzw. Heterogenität der Netzwerke wird kontrovers diskutiert. Ergebnisse zeigen einerseits, dass bessere Lernerfolge in heterogen zusammengesetzten Netzwerken erzielt werden (Wilkesmann, 1999). Andererseits können in Netzwerken auf Grund der Austauschorientierung auch Vorteile homogen gestalteter Netzwerke erwartet werden (Ibarra, 1993).

Unterstützung der Mitglieder untereinander: Netzwerke können für die Teilnehmer eine Unterstützungsfunktion bieten, da sie Personen mit ähnlichen Arbeitsbedingungen und vergleichbaren Problemen zusammenbringen, die sich im Rahmen der Netzwerke auch über belastende Aspekte austauschen können (Jütte, 2002).

Commitment zum Netzwerk: Die Entwicklung einer gemeinsamen Identität gilt als Erfolgsfaktor für Netzwerke (Diettrich & Gillen, 2004). Durch ein hohes Commitment in einem Netzwerk, also die Identifikation mit der Gruppe, wird der Austausch zwischen den Netzwerkmitgliedern erleichtert (vgl. Nahapiet & Ghoshal, 1998).

Weitere Rahmenbedingungen: Als weitere Erfolgsfaktoren gelten die optimale Größe von Netzwerken und die Stabilität von Netzwerken. Je nach Zweck des Netzwerks wird bei eher ökonomisch orientierten Netzwerken eine optimale Größe von 10-50 Akteuren angegeben (Borkenhagen, Jäkel, Kummer, Megerle & Vollmer, 2004). Stabile Teilnehmergruppen, insbesondere ein stabiler Kern, gelten als bedeutsamer Aspekt für erfolgreiche Netzwerke (Diettrich & Gillen, 2004). Gerade der Personenwechsel kann lernen negativ beeinflussen (Wilkesmann, 1999).

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Großprojekte und Scrum: Passt das zusammen?

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Auf den ersten Blick scheinen Großprojekte – mit ihrer langen Laufzeit, der starken Prozessorientierung, der vertraglichen Gestaltung usw. – und Scrum kaum zusammenzupassen. In einem Beitrag in projektManagementaktuell Ausgabe 5/2019 kommt der Autor allerdings zu folgender Einschätzung:

Die Organisationsstrukturen müssen in Großprojekten für eine erfolgreiche Integration von Scrum angepasst werden; es sind Anpassungen von Vertragsstrukturen (unternehmensübergreifende Projektteams) vorzunehmen und die Schaffung eines Änderungsbewusstseins wird zu einem zentralen Kernelement. Das konventionelle Management von Großprojekten und das Rahmenwerk Scrum stehen nicht im Widerspruch – sie ergänzen sich vielmehr (Jovanovic 2019:59).

Diese “Ergänzung” weist auf ein hybrides Projektmanagement hin, dass sich sogar in diesem Kontext anbietet. Auf Seite 58 des Beitrags werden Großprojekte mit Scrum auch in der Stacey-Matrix verortet.

In dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Projektmanager/in AGIL (IHK) gehen wir auf die agilen Ansätze KANBAN und SCRUM, und zusätzlich auf hybride Vorgehensmodelle ein, da diese häufig in der Praxis zur Anwendung kommen – siehe dazu beispielsweise die HELENA-Studie). Informationen zum Lehrgang finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Selbsttest: Digital Transformation Assessment

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Haben Sie sich auch schon einmal gefragt, wie es in Ihrer Organisation mit der Digitalen Transformation aussieht? Wenn ja, bietet die Website Digital Transformation Assessment des Fraunhofer IPK eine gute Möglichkeit, eine Standortbestimmung durchzuführen.

Mit Hilfe unserer Selbsttests ermitteln Sie, wie es um den Status der digitalen Transformation in Ihrem Unternehmen bestellt ist. Die Beantwortung der Fragen dauert ca. 10 Minuten (Fraunhofer IPK).

Abschließend ist es sogar möglich, die Ergebnisse mit anderen zu vergleichen (Benchmarking). Es gibt im Netz zwar viele Webseiten die Tests zur Digitalisierung anbieten, doch sind dies oft Beratungsunternehmen – oder andere Organisationen mit eigenem Interesse . Beim Fraunhofer IPK handelt es sich um eine wissenschaftliche Institution und somit um eine Vertrauensplattform. Probieren Sie es doch einfach einmal aus!

In dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang gehen wir auf die Digitale Transformation, auf das veränderte Umfeld (VUCA) und auf das Transitionsmodell ein. Informationen zum Lehrgang finden Sie auf unserer Lernplattform.