Entgrenzung des Project Management Office (PMO)

In unserem Blog habe ich schon oft über das Project Management Office (PMO) geschrieben. Es ging und geht dabei oft um eine eher interne Sicht auf diese Form viele Projekte im Unternehmen zu unterstützen. Es wundert daher nicht, dass in dem Artikel Braun et al. (2024): Die Entfesselung des Project Management Office?, in projektmanagementaktuell 4/2024 vorgeschlagen wird, verschiedene Typen zu unterscheiden. Ich kann an dieser Stelle nur Auszüge darstellen:

Typ 1 Vollständig intern: Das PMO agiert vollständig innerhalb der eigenen Organisationsgrenzen und beschäftigt sich ausschließlich mit den Projekten im eigenen Betrieb.

Typ 2 Vorsichtige Experimente: Das PMO handelt exklusiv im Auftrag einer einzelnen Organisation, erkennt jedoch das Potenzial, den Schritt über die eigene Grenze hinauszuwagen.

Typ 3 PMO mit einzelnen organisationsübergreifenden Aktivitäten: Das PMO ist weiterhin innerhalb einer Organisation angesiedelt, fördert und standardisiert jedoch vermehrt Kooperation und interorganisationalen Austausch.

Typ 4 Interorganisationales PMO: Das PMO ist keiner einzelnen Organisation vollständig zugeordnet, es setzt sich zusammen aus Akteuren verschiedener Organisationen.

Die Autoren weisen darauf hin, dass diese Typisierung keine Rangfolge angibt. Weiterhin habe ich in meiner Überschrift zu diesem Blogbeitrag den im Artikel verwendeten Begriff der “Entfesselung” bewusst durch “Entgrenzung” ersetzt. Der Grund sit, dass der Begriff der “Entgrenzung” eine bessere Passung zur Reflexiven Modernisierung hat.

Siehe zum Thema “PMO” auch:

Wie grenzen sich Project Management Office (PMO) und Project Office (PO) voneinander ab?,

Projektmanagement-Office (PMO): Neue Aufgaben durch Künstliche Intelligenz (KI)

Projektmanagement Office (PMO): Organisatorische Einbindung und inhaltliche Möglichkeiten

Mögliche Aufgaben des Project Management Office (PMO)

Das PMO als agiles Kompetenzzentrum?

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

Hybrides Projektmanagement und modernes Innovationsmanagement am Beispiel des Grazer Innovationsmodells

Image by Gerd Altmann from Pixabay

Wenn es um agiles Arbeiten in Projekten geht, wird oft darauf hingewiesen, dass agile Vorgehensmodelle – oder wie bei Scrum ein entsprechendes Framework – gerade für komplexe Entwicklungsprojekte geeignet sind, bei denen die Anforderungen nicht immer so klar sind, und auch die jeweilige Vorgehensweise/Technik unklar ist.

Diese Argumentation verleitet viele dazu, das klassische, plangetriebene Projektmanagement, das oftmals auf Phasen und Meilensteine basiert, für Innovationen abzulehnen – da nicht mehr zeitgemäß. Am Beispiel des Big Picture Das Grazer Innovationsmodells soll gezeigt werden, dass dieser Schluss möglicherweise so nicht stimmt.

“Moderne Ansätze des Innovationsmanagements stellen sich der Herausforderung höherer Flexibilität und iterativer Lernschritte. Agile Methoden gehen hier einen indirekten Weg: Sie setzen neue Lösungen möglichst früh ein und prüfen sie dabei im Hinblick auf die gesetzten Ziele, um bei Bedarf Korrekturen und Umstellungen noch während der Projektlaufzeit anbringen zu können. Mit dem Hinweis auf die Möglichkeit agilen Managements während der bezeichneten Stages soll dem möglichen Vorwurf begegnet werden, ein zirkuläres und phasenorientiertes Modell wie das BIG Picture wäre nicht zeitgemäß. Das BIG Picture und agiles Vorgehen schließen einander nicht aus, sondern
ergänzen sich wunderbar
” (Lercher 2019): Big Picture Das Grazer Innovationsmodell (Big Picture The Innovation Model).

Der Autor weist in Kenntnis der gesamten Thematik darauf hin, dass es auch in einem innovativen Setting Sinn macht, agiles Vorgehen und klassisches Vorgehen angemessen zu verbinden. Insofern ist das auch wieder ein Beispiel für Hybrides (Adaptives) Projektmanagement, das eher pragmatisch und weniger dogmatisch ist.

Siehe dazu auch Anmerkungen zum Grazer Innovationsmodell und Meilensteine und agile Entwicklung: Passt das zusammen?

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

MYTHOS: Die Covid-19-Pandemie war ein Beschleuniger für die Digitale Transformation

Image by Peggy und Marco Lachmann-Anke from Pixabay

Es herrscht die einhellige Meinung, dass die Covid-19-Pandemie die Digitale Transformation unserer Gesellschaft beschleunigt hat. Immerhin haben doch viele Arbeitnehmer gelernt, von Zuhause aus (aus dem Home Office) zu arbeiten, und Videokonferenz-Software genutzt. All das war vorher nicht “üblich”.

Doch ist diese Meinung ausreichend um zu formulieren, dass es während der Pandemie zu einer Beschleunigung der Digitalen Transformation in Deutschland kam? Eine aktuelle Studie ist dieser Frage nachgegangen.

Während der Covid-19-Pandemie kam es entgegen der öffentlich herrschenden Meinung zu keiner Beschleunigung der digitalen Transformation in Deutschland“(Melanie Arntz (ZEW), Michael Böhm (TU Dortmund), Georg Graetz (Universität Uppsala),
Terry Gregory (LISER & ZEW), Florian Lehmer (IAB), Cäcilia Lipowski (ZEW), Britta Matthes (IAB) (2024): Digitale Transformation auf Sparflamme: Weniger 4.0-Investitionen in der Pandemie) | PDF.

Es ist schon erstaunlich, wie schnell sich die oben erwähnte Meinung durch das Wiederholen in allen Medien zu de facto Erkenntnissen werden, die alle als richtig empfinden. Dass es sich dabei um ein Mythos handelt, zeigt später eine wissenschaftliche Studie. Leider wird diese dann nicht so oft in den verschiedenen Medien geteilt und erwähnt, sodass der Mythos wohl weiterleben wird.

Siehe dazu auch Lernpyramide ist als Mythos schon lange entzaubert.

Business Agility und Organizational Agility

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. Freelancers.

Es ist in der Zwischenzeit unstrittig, dass sich Organisationen an das veränderte Umfeld dynamisch anpassen müssen. Wenn es um Strukturen, Prozesse und Technologien geht, wird das oft als Business Agility bezeichnet.

Eine Organizational Agility oder Systemic Agility geht darüber hinaus. Hier steht “(…) ein menschenzentrierter Ansatz im Mittelpunkt, der die Selbstorganisation der Mitarbeitenden und Teams fördert” (Tuczek et al. 2024, in projektmanagementaktuell 04/2024).

“Das Wachstum der Organisation basiert auf dem Wachstum der Individuen in der Organisation und der Entwicklung einer „Kollektiven Intelligenz“. Zukünftig wird auch die Künstliche Intelligenz Teil dieser Collective Intelligence werden und neue Potenziale eröffnen” (Tuczek et al. 2024, in projektmanagementaktuell 04/2024).

Interessant ist hier der Hinweis auf die Selbstorganisation der Mitarbeitenden und Teams, die aus meiner Sicht noch auf die Ebenen Organisation und Netzwerk erweitert werden müsste. Weiterhin wird der Begriff der “Kollektive Intelligenz” in diesem Zusammenhang verwendet, allerdings ohne zu erwähnen, was darunter gerade im Zusammenspiel zwischen einer Menschlichen Intelligenz und einer Künstlicher Intelligenz gemeint ist.

In meiner Veröffentlichung Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk bin ich solchen Fragen auf Basis der Multiple Intelligenzen Theorie nachgegangen.

Siehe dazu auch Freund, R. (2016): Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model. Bellemare, J., Carrier, S., Piller, F. T. (Eds.): Managing Complexity. Proceedings of the 8th World Conference on Mass Customization, Personalization, and Co-Creation (MCPC 2015), Montreal, Canada, October 20th-22th, 2015, pp. 249-262 | Springer

Wissenskompetenz als die eigentliche Schlüsselfähigkeit der modernen Wissensgesellschaften?

Der neue Wissensbegriff deutet an, dass viele verschiedene Wissensfragmente zusammengeführt, und kontextspezifisch (domänenspezifisch) bewertet werden müssen. Diese Kompetenz – verstanden als Selbstorganisationsdisposition (Erpenbeck/Heyse 2007 und Erpenbeck/von Rosenstiel 2007) – kann als Wissenskompetenz bezeichnet werden.

Wissenskompetenz schließlich umfasst die Fähigkeiten zur Recherche und Auswertung (Prüfung und Beurteilung) sowie zum Management, zur Einordnung und zum Mitteilen von Wissen und Informationen. Erst wer über diese Kompetenz verfügt, kann sich sicher und selbstlernend durch den Dschungel der Informationsflut und der sich beständig verändernden Wissensstände (insbesondere in der eigenen Domäne) bewegen. Die Wissenskompetenz kann als die eigentliche Schlüsselfähigkeit der modernen Wissensgesellschaften mit ihren sich extrem verkürzenden Halbwertzeiten des Wissens angesehen werden (vgl. Arbesman 2012)” (Arnold 2017:116).

In der Zwischenzeit zeigen uns die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz, dass viele Arbeiten von entsprechenden Apps übernommen werden können. Die sozialen Dimensionen in der jeweiligen beruflichen Domäne mit ihren Vernetzungen und emotionalen Zuständen müssen von Menschen zusätzlich mit beachtet. und somit mit bewertet werden.

Nicht nur auf der individuellen Ebene (Mensch) spielt das eine Rolle. Hinzu kommen noch die Ebenen Gruppe (Team), Organisation und Netzwerk. Siehe dazu auch Kompetenzmanagement.

The Project Economy has arrived

Es ist unverkennbar, dass Routinetätigkeiten für massenhaft hergestellte Produkte und Dienstleistungen (Industriegesellschaft) immer mehr von einer Projektwirtschaft abgelöst werden. In dem Artikel Nieto-Rodriguez, A. (2021): The Project Economy Has Arrived. Harvard Business Review. 2021; 99(6), S. 38-45 zeigt der Autor das deutlich auf. Das Summary dazu hebt folgende Punkte hervor:

“By 2027, some 88 million people around the world are likely to be working in project management, and the value of project-oriented economic activity will have reached $20 trillion.”

“But research shows that only 35% of the projects undertaken worldwide are successful—which means we’re wasting an extravagant amount of time, money, and opportunity.”

“To take advantage of the new project economy, companies need a new approach to project management: They must adopt a project-driven organizational structure, ensure that executives have the capabilities to effectively sponsor projects, and train managers in modern project management.”

Es zeigt sich hier deutlich, dass einzelne Personen, Teams, Organisationen und Netzwerke entsprechende Kompetenzen aufbauen müssen. Das dazugehörende Projektmanagement sollte weniger dogmatisch (Plangetrieben oder Agil), sondern eher pragmatisch und somit ein Hybrides Projektmanagement sein.

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.

Projektmanagement bei Drittmittel-Projekten

Beteiligte in öffentlich geförderten Drittmittelprojekten am Beispiel der Schweiz (Gerber et al. 2017)

Projekte in einem kommerziellen Umfeld erfolgreich zum Ziel zu führen, ist schon schwierig. Bei Not-for-Profit Projekten, oder bei Projekten in Öffentlichen Verwaltungen gibt es auch Besonderheiten, die zu beachten sind. Ähnlich sieht es bei Drittmittel-Projekten aus.

Diese zeichnen sich dadurch aus, dass sie teilweise oder vollständig von Fördermittelgeber finanziert werden, und von einem Konsortium von Forschungspartner, Industriepartner und weiteren Partnern durch geführt werden. Die Abbildung zeigt diesen Zusammenhang auf.

Es ist unschwer zu erkennen, dass diese Konstellation besondere und durchaus herausfordernde Anforderungen an das Projektmanagement stellt. Grundsätzlich geht es in den verschiedenen Phasen um folgende Unterschiede bei den Beteiligten (Gerber et al. 2017):

Zielsetzung: Während die Wissenschaft an Publikationen, der Finanzierung ihrer Stellen und der Anerkennung in der Scientific Community interessiert ist, steht für die Industrie das Bestehen und Wachstum des Unternehmens durch neue Techniken, innovative Produkte oder Dienstleistungen an vorderster Stelle. “

Projektergebnisse: Am Ende des Projektes sollte für die Industriepartner ein konkretes Ergebnis wie zum Beispiel ein Prototyp oder eine neue Technik verfügbar sein, sodass ein Unternehmen dieses kommerzialisieren kann. Für Forschende kann der Erkenntnisgewinn am Projektende bereits befriedigend sein, auch wenn weiterhin viele Fragen offen bleiben.”

Projektinhalte: In der Industrie werden eher Projekte zum gleichen Thema durchgeführt, die in sich abgeschlossen sind. An Hochschulen dagegen sind die Projekte Teil einer kontinuierlichen Weiterentwicklung bzw. Erweiterung von Themen.”

Finanzierung & Controlling: Die Wissenschaft wird häufig zu 100 Prozent gefördert, während Unternehmen nur einen Teil der Kosten erstattet bekommen und gegenfinanzieren müssen. Somit ist es für Unternehmen wichtiger, dass am Projektende vorzeigbare Resultate vorliegen. Bestehendes Personal an Forschungseinrichtungen ist mit der Grundfinanzierung abgedeckt und zusätzliche Stellen für Doktorierende werden über die Drittmittel unterstützt. Diese sind oft befristet, sodass permanent Drittmittel akquiriert werden müssen.”

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.

Wir sind dabei: 20 Jahre MCP-CE vom 24.-27.09.2024

Screenshot von der Konferenz-Website

Die MCP-CE (Mass Customization and Personalization – Community of Europe) ist eine Konferenzreihe, die seit 2004 alle 2 Jahre stattfindet.

Die Idee zu dieser Konferenz hatte ich 2001 auf der ersten Weltkonferenz zu Mass Customization and Personalization (MCPC 2001), die an der Hong Kong University of Science and Technology (HKUST) stattfand.

Es freut uns sehr, dass die Idee über die Jahre hinweg von vielen unterstützt wurde, und wir somit in diesem Jahr sogar das 20-jährige Jubiläum feiern können.

Wir (Jutta und ich) werden vom 24.-27.09.2024 in Novi Sad mit dabei sein.

Siehe dazu auch Konferenzen, Veröffentlichungen und MCP CENTRAL EUROPE AWARD.

Gedanken zur Frage: Warum fällt uns die Zusammenarbeit mit anderen so schwer?

In den letzten mehr als 100 Jahren hat sich die Arbeitsteilung in allen Bereichen der Gesellschaft etabliert. Es stellte sich dabei immer stärker heraus, dass es besser (wirtschaftlicher) ist, komplexe Themen, Prozesse, Produkte zu zerteilen und diese Teilsysteme dann massenhaft effektiv und effizient abzuarbeiten. Das führte zu Skaleneffekte, die kleine Betriebe nicht mehr abbilden konnten.

Es entwickelten sich beispielsweise Produktionsbetriebe, die sich immer weiter spezialisierten. Immer mehr Abteilungen wurden erforderlich, die großen Wert auf das Trennende legten. Jede Abteilung denkt in diesem Umfeld an sich und handelt für sich. Das färbte auch auf die Menschen ab, die fortan mehr an sich als an die Gemeinschaft dachten, und auch heute noch denken. Die Abbildung zeigt die Entwicklung dieser Tayloristischen Arbeitsteilung von Kleinbetrieb bis zum großen Produktionsbetrieb. (Massenproduktion).

Der arbeitsteilige Industriebetrieb (Metzger/Gründler 1994: Zurück auf Spitzenniveau)

Das Trennende wurde allerdings nicht nur in der Produktion umgesetzt, sondern auch in der Politik (Bundesministerien, Ländergrenzen, Grenzen bei den Kommunen) und bei Dienstleistungen. Das gesamte System war darauf ausgerichtet, Standardprodukte und Standarddienstleistungen in großer Zahl effektiv und effizient anzubieten und durchzuführen.

In den letzten Jahrzehnten kam es allerdings global zu immer mehr Vernetzungen von technischen Systemen (Informations- und Kommunikationssystemen), Verkehrswegen (Bahn, Schiff, Flugzeug…), von Personen untereinander, Personen und Dingen, Dingen mit Dingen usw. – das Internet der Dinge ist hier nur ein Schlagwort. Solche Vernetzungen führten zu immer komplexeren Anforderungen an Produkte und Dienstleistungen, die in den etablierten Strukturen kaum noch mit dem nötigen Tempo abgearbeitet werden konnten.

Mit projektorientierter Arbeit über die Grenzen der Abteilungen, und mit der intensiveren Zusammenarbeit mit externen Partnern und Kunden, konnten sich Organisationen auf diese neuen Herausforderungen einstellen (Projekte sind Träger des Wandels). Gesellschaftlich sehen wir diese Adaption in der Politik leider noch nicht. Alle Bürger und Organisationen sollen sich anpassen, die politische Struktur bleibt noch wie sie ist. Dass diese Situation zu Spannungen und Verwerfungen führt, ist offensichtlich.

Darüber hinaus müssen wir alle, die in einer Tayloristischen Arbeitswelt aufgewachsen sind, bzw. auch noch aufwachsen, lernen, wieder mit anderen zusammenzuarbeiten. Der Mensch ist per ein soziales Wesen, das auch an das Wohl anderer Menschen denkt, und entsprechend handelt. Nicht umsonst engagieren sich viele Menschen ehrenamtlich, helfen in der Not anderen Menschen, arbeiten kostenlos in Open-Source-Projekten mit, oder entwickeln frei verfügbare Innovationen, die sie anderen kostenlos zur Verfügung stellen (Open User Innovation).

Durch die Anpassung der Menschen an die Maschinenwelt sind diese Eigenschaften von Menschen etwas “überdeckt” worden. Es wird Zeit, dass diese menschlichen Seiten wieder unser Zusammenleben dominieren.

Vermindert der Einsatz Künstlicher Intelligenz menschliche Fähigkeiten?

Wenn wir ein Navigationssystem nutzen hilft uns das, schnell und bequem unser Ziel zu erreichen. Andererseits vermindert sich dadurch auch die menschliche Fähigkeit, sich zu orientieren. Die Nutzung eines Autos hilft uns, große Strecken zurückzulegen, doch vermindert es auch unsere körperlichen Fähigkeiten. Die Nutzung eines Computers erleichtert uns die Bearbeitung von Zahlenkolonnen, doch reduziert es auch unsere Rechen-Fähigkeiten. Die Nutzung von Suchmaschinen wie Google hat es uns erleichtert, Daten und Informationen schnell zu finden. Manche Fähigkeiten der Recherche und des Prüfens von Daten und Informationen bleiben hier manchmal wegen den schnellen Zyklen der Veränderungen auf der Strecke.

Warum sollten diese Effekte also bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz anders sein?

“Eine grundlegende Erkenntnis besagt, dass jedes technische Hilfsmittel die Fähigkeiten der Kombination «Mensch-Tool» zwar erhöht, jene des Menschen alleine aber potenziell vermindert (every augmentation is also an amputation, frei nach Marshall McLuhan)” (Digital Society Initiative 2023)

Im Kontext der universitären Bildung haben Forscher ermittelt, welche menschlichen Fähigkeiten in Zukunft in einem von KI dominierten Umfeld erhalten und gestärkt werden sollten (vgl. Digital Society Initiative 2023):

Grundlegende technische Fähigkeiten in Bezug auf KI-Technologien.

Sozialisationsfähigkeiten: Soziales Lernen, Einfühlungsvermögen, Resilienz und effektives
Teamwork gefördert werden. Dies bedingt auch ein Verständnis und eine Reflexion über ethische Werte und wissenschaftlichen Ethos.

Kritisches Denken: Kritische Diskurs, das Denken in Modellen und Abstraktionen sowie die Fähigkeit zur multiperspektivischen Kognition und Analyse.

Handeln unter Unsicherheit: Um mit der Geschwindigkeit des technischen Fortschritts (und auch den bekannten globalen Herausforderungen wie z.B. dem Klimawandel) umgehen zu können, sind Fähigkeiten zu fördern, welche das Handeln unter Unsicherheit erleichtern. Unter anderem zu nennen ist hier eine Schulung der Intuition und abstraktes Problemlösen.

Anmerken muss ich an dieser Stelle, dass persönliche Fähigkeiten nicht mit Persönlichkeitseigenschaften gleich gesetzt werden sollten. Siehe dazu auch Über den Umgang mit Ungewissheit. Es geht hier darum, dass gerade der Mensch als soziales und emotionales Wesen komplexe Problemlösungssituationen besser bewältigen kann, als es Technologie vermag. Wie ein Idealszenario der Arbeitsteilung zwischen menschlicher und künstlicher Intelligenz aussehen kann, lesen Sie in diesem Blogbeitrag.