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Meilensteine und agile Entwicklung: Passt das zusammen?

In der Entwicklung von innovativen Produkten bietet sich ein agiles Vorgehen, z.B. nach Scrum an. Das Ergebnis am Ende eines Sprints (maximal 1 Monat) wird in dem Rahmenwerk als Increment bezeichnet, das in einem Review anhand des vereinbarten Sprintziels und den damit verbundenen Definition of Done (DoD) beurteilt wird.

Der Begriff “Meilenstein” kommt hier nicht vor, da der Meilenstein eher im klassischen, plangetrieben Projektmanagement verwendet wird, um besondere Ereignisse zu Kennzeichnen, zu denen jeweils ein Ergebnis vorliegen soll. Manche Autoren weisen allerdings darauf hin, dass eine agile Produktentwicklung durchaus auch mit Meilensteinen arbeiten sollte, wobei die Meilensteine allerdings Produktinkremente und keine anderen Ergebnisse (Konzepte usw.) beschreiben sollten. Hier ein Beispiel zu dieser Argumentation:

“Agile Produktentwicklung erfordert einen Meilensteinplan. Über Release Burndown Charts können Sie zielgerichtet auf Ihre Meilensteine zulaufen. Dazu sollten die Meilensteine nicht weiter als drei bis sechs Monate auseinanderliegen. Der wesentliche Unterschied im agilen Umfeld: Meilensteine sollten immer Produktzustände bzw. -inkremente beschreiben, nicht abstrakte Zustände der Papierlage wie zum Beispiel fertige Konzepte, freigegebene Anforderungen und so weiter. Ein getestetes Produktinkrement ist in der agilen Welt das einzig valide Kriterium, um den Fortschritt beurteilen zu können” (Pfeffer 2019:3).

Die Kombination aus Meilensteinen und agilen Vorgehen bei der Produktentwicklung weist auf ein Hybrides Projektmanagement hin, in dem das Vorgehensmodell auf das jeweilige Projekt abgestimmt ist.

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Organisatorischer Wandel: Welche Erkennungsmerkmale gibt es?

Die Veränderungen in unserer Gesellschaft sind vielfältig, und Organisationen sollten sich an diesen Wandel anpassen. Dabei ist dieser Wandel durchaus mehrdimensional in seinen Ausprägungen (Abbildung):

Breite des Wandels: Dabei geht es um technologische Veränderungen, strategische Veränderungen, prozess- und personale-, sowie organisationale Veränderungen.

Tiefe des Wandels: Hier geht es darum wie intensiv – man kann auch ´gravierend´ sagen – diese Veränderungen durchgeführt werden. Nicht jede dieser Dimensionen muss möglicherweise gleich stark ausgeprägt sein.

Geschwindigkeit des Wandels: Wir haben alle das Gefühl, dass “alles” schneller und hektischer wird. In manchen Bereichen, wie in technologiegetriebenen Branchen ist das auch in der Realität so.

Entscheidend bei der Betrachtung des Wandels ist zusätzlich auch, dass alle Dimensionen miteinander vernetzt sind, und somit ein nicht mehr so leicht absehbarer/kalkulierbarer Wandel, sondern eher ein turbulenter Wandel entsteht, der angemessen bewältigt werden muss.

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Feedback in Projekten: Die PMB-Methode nutzen

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In Projekten wird sehr viel kommuniziert, da es oft darum geht, komplexe Probleme zu lösen. Dazu werden Ideen benötigt, die dann kommentiert und eingeordnet werden müssen. Der Umgang mit Ideen ist als essentiell für die Zusammenarbeit in Projekten. Aus dem Ideenmanagement ist die PMB-Methode bekannt, die auch für Feedback in Projekten genutzt werden kann. – gefunden in Kinsey Goman (1991):

Positives: Alles Positive an der Idee.
Beispiel: Mir gefällt, dass Sie auch an ……. gedacht haben.

Möglichkeiten: Anwendungs- und Ausweitungsmöglichkeiten der Idee.
Beispiel: Wir könnten zusätzlich auch noch ….

Bedenken: Dies sind meine Bedenken. Können Sie mir helfen, sie zu zerstreuen?
Beispiel: Ich weiß nicht, ob wir genug Platz dafür haben. Haben Sie eine Vorstellung darüber, wie es gehen könnte? Hinweis: Beachten Sie, dass Sie sagen sollten “Ich habe Bedenken…”

Das wird im Tagesgeschäft nicht immer funktionieren. Dennoch ist es gut, sich darüber Gedanken zu machen, wie in Projekten Feedback gegeben wird. Die PMB-Methode bietet hier einen ersten Ansatz.

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 (KI) – Projekte durchführen

In verschiedenen Beiträgen (Beispiel)habe ich schon darauf hingewiesen, wie Künstliche Intelligenz (KI) für das Projektmanagement genutzt werden kann. In diesem Beitrag geht es um KI-Projekte selbst, die in den Organisationen aktuell angestoßen werden. KI-Projekte zeichnen sich durch eine große Unsicherheit und erheblichen Kommunikations- und Abstimmungsaufwand aus. Schon diese Kriterien deuten darauf hin, dass KI-Projekte möglichst agil durchgeführt werden sollten. Das wird auch in dem “Leitfaden zur Durchführung von KI-Projekten” (Fraunhofer IAO 2023) so gesehen:

“Bei KI-Projekten ist es normalerweise notwendig, diverse Modelle und Algorithmen auszuprobieren, um eine optimierte Lösung zu erhalten, denn die Aussagekraft der Daten sowie die guten Wege zur Informationsextraktion sind oft nicht von Anfang an klar. Dafür kann es auch notwendig sein, (frühere) Projektschritte zu wiederholen. Deshalb ist es üblicherweise ratsam, eine iterative oder gar agile Form des Projektmanagements zu wählen, z. B. Scrum oder Kanban” (ebd.).

Darüber hinaus wird darauf hingewiesen, dass Organisationen mit relativ wenig IT-Erfahrungen durchaus auch ergänzende Vorgehensmodelle eingesetzt werden können, um die KI-Projekte stärker zu unterstützen, bzw. zu begleiten. Dieser Hinweis deutet möglicherweise auf ein hybrides Vorgehen hin.

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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Ambiguität/Ambivalenz: Bewältigung von Unbestimmtheit und Mehrdeutigkeit

Das Umfeld wird oft mit VUCA beschrieben. “V” bedeutet Volatil, “U” bedeutet Uncertainty, “C” bedeutet “Complex” und “A” bedeutet Ambiguity/Ambiguität. Den Begriff Ambiguität (Mehrdeutigkeit), und die dazugehörende Ambiguitätstoleranz, habe ich schon in dem Blogbeitrag Erstens kommt es anders, zweitens als man denkt aus dem Jahr 2018 thematisiert. J. Sautermeister hat nun in seinem Artikel Ambiguität/Ambivalenz die beiden ähnlichen, aber doch unterschiedlichen Begriffe, deutlicher charakterisiert, obwohl es nicht einfach ist, da die Begriffe in verschiedenen Kontexten unterschiedlich interpretiert werden.

“Die Begriffe Ambivalenz und Ambiguität werden in pädagogischen, psychologischen und sozialwissenschaftlichen Konzepten unterschiedlich verwendet. Trotz aller Unschärfen und Unterschiede kann man der Sache nach folgendermaßen zwischen Ambiguität und Ambivalenz differenzieren: Ambiguität stellt ein objektives Charakteristikum von Phänomen, Texten, Semantiken, Praktiken, Situationen und Ereignissen dar, die aufgrund einer Zwei-, Mehr- oder Uneindeutigkeit zu einer Interpretationsoffenheit bzw. Deutungs- und Handlungsunsicherheit führen. Ambivalenz lässt sich als ein subjektives Erleben von Ambiguität und dem gleichzeitigen Auftreten einander widersprechender Gefühle, Gedanken, Absichten und Handlungsimpulse verstehen” (Sautermeister, J. (2023), in: weiter bilden 4/2023).

In konkreten Handlungssituationen, wie z.B. in Projekten, werden beide Aspekte enthalten sein, was die Sache nicht einfacher macht. Mit dieser Ambiguität (Mehrdeutigkeit) umzugehen, diese anzunehmen und zu bewältigen (Ambivalenz) – nicht nur zu tolerieren – ist Bestandteil eines modernen Kompetenzansatzes, der solche Situationen bewusst adressiert. Kompetenz als Selbstorganisationsdisposition auf der individuellen Ebene, der Ebene von Gruppen, Organisationen und Netzwerken kommt somit eine besondere Bedeutung in einem turbulenten Umfeld zu.

Siehe dazu auch Ist BANI – an Stelle von VUCA – eine bessere Beschreibung für das veränderte Umfeld? und Neue und alte Denkansätze – eine Gegenüberstellung.

Solche Zusammenhänge berücksichtigen 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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Warum geschlossene Softwaresysteme auf Dauer viel Zeit und viel Geld kosten

Viele Einzelpersonen, Unternehmen, NGO und Öffentliche Verwaltungen haben sich an die Nutzung von allseits bekannter Software gewöhnt. Ob es ERP-Systeme für die technische und kaufmännische Abwicklung von Geschäftsprozessen sind, Webkonferenztools, Kollaborationssoftware usw. – für alles gibt es Anwendungen (Apps) der Marktführer Microsoft, SAP, Apple usw. usw. Die Anwendungen werden oft auch als eigenes Software-Ökosystem beschrieben, bei dem Personen oder Organisationen eben drinnen oder draußen sind – was die Sache schon etwas verkompliziert, wenn nicht sogar auf Dauer unwirtschaftlich macht. Warum könnte das so sein? Dazu habe ich einen Beitrag vom November 2023 gefunden, der das thematisiert und aus dem ich folgendes zitieren möchte:

“In Deutschland haben sich sowohl der Mittelstand als auch viele Großunternehmen an geschlossene Softwaresysteme gebunden, die sie nur in dem Maße gestalten können, wie es die Hersteller der betreffenden Systeme zulassen. Wer als Automobilhersteller beispielsweise auf Apple Carplay setzt, kann neue Features nur dann liefern, wenn Apple das ermöglicht. Das gleiche gilt für Maschinenbauer, die zur Analyse der beim Betrieb ihrer Maschinen anfallenden Daten auf proprietäre Cloud-Lösungen setzen: Es geht dann nicht primär darum, was vorteilhaft wäre, sondern darum, was das System anbietet” (Ganten/Doenheim/Schröter 2023).

Diese einseitige digitale Abhängigkeit ist genau so gefährlich, wie es die Energieabhängigkeit von Russland (Gas) war, und von den Arabischen Staaten (ÖL) noch ist. Wenn Daten das neue Öl sind, so muss Deutschland, bzw. die Europäische Union auf eine Souveränität bei den Daten bestehen, die in der EU generiert werden. Diese Daten können aus meiner Sicht nur mit Hilfe von Open Source Anwendungen (statt geschlossene Anwendungen) geschützt und transparent behandelt werden. Darüber hinaus fördern Open Source Anwendungen den vielfältigen Austausch und somit den Mode 2 in der Wissensproduktion, was wiederum zu mehr Innovation und Agilität führt.

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Learning Analytics: Auch beim Lernen geht es um den Umgang mit Daten – und damit auch um Künstliche Intelligenz (KI)

Wenn es um viele Daten geht, kommt schnell Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. Das ist nicht nur bei Produktionsprozessen, Marketingaktivitäten etc. so, sondern auch beim Lernen, und somit auch bei Organisationen. Am Beispiel der Organisation Hochschule, den Leherenden und den Lehrnenden kann beispielhaft gezeigt werden, wie Künstliche Intelligenz (KI) im Rahmen von Learning Analytics auf verschiedenen Ebenen genutzt werden kann.

“Am Beispiel der Learning Analytics, also der Auswertung von erhobenen Daten rund um Lernvorgänge zum Zwecke des Verständnisses, der Optimierung und Vorhersage des Lernverhaltens und des Lernerfolgs, lässt sich aufzeigen, wie alle hochschuldidaktischen Ebenen und die Rollen der Lernenden, Lehrenden und der Organisation von KI-Innovationen erreichbar sind, siehe Abbildung. Die individuelle Ebene des Lernens bis hin zur Entwicklung und Neugestaltung von Studiengängen ist adressierbar” (Schmohl 2023).

LerndendeLehrendeOrganisation
Mikroebene
(Lernsequenz)		Adaptive Lernsoftware zur Klausur-vorbereitungInformation zu Schwierigkeiten des Kurses über eine AufgabeDynamische Bereitstellung von Ressourcen, z.B. Servern
Mesoebene
(Semester, Kurs)		Monitoring des eigenen Lernerfolgs über ein SemesterAnalyse von Gruppen-lernprozessen in großen OnlinekursenUnterstützung bei der zeitlichen Planung des Lehrangebots
Makroebene
(Langfristig)		Langfristige ePortfolios, Passung zu JobprofilenWeiterentwicklung als Lehrkraft, Erkenntnisse zu ErfolgsfaktorenMonitoring und Revision von Studiengängen
Learning Analytics aus de Witt et al. (2020:14), zitiert in Herzberg (2023), in: Schmohl et al (Hrsg.) 2023

Es ist vielen Bildungsorganisation nocht nicht bewusst, dass die Daten von Lernenden, Projektteams, der Organisation und der außerorganisationalen Netzwerke für die Zukunft des Lebenslangen Lernens von großer Bedeutung sind. Mit innovativen KI-Anwendungen können diese Daten zur Kompetenzentwicklung auf allen Ebenen beitragen. Voraussetzung sollte aus meiner Sicht eine Ethische KI sein, die Transparent ist und bei der die generierten daten dem Lernenden gehören. Siehe dazu auch Nextcloud Hub 4 mit “ethical AI”-Integration.

In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK) gehen wir auf diese Entwicklungen ein. Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Vier Beispiele für zunehmende Agilität und abnehmende Planorientierung im Projektverlauf

Quelle: Timinger/Möller/Oswald (2019)

Das Klassische/Plangetriebene Projektmanagement ist oft nach Phasen strukturiert, wobei beispielsweise die Phasen Initiierung/Definition, Planung, Steuerung/Implementierung und Abschluss unterschiedenen werden. Bei komplexeren (nicht komplizierter) Projekte kann es allerdings sein, dass diese Vorgehensweise an seine Grenzen stößt. Doch ist es nicht in jedem Fall erforderlich, komplett auf das Agile Projektmanagement mit z.B. Scrum als Rahmenwerk (Framework) umzustellen, da die Anwendung von Scrum nach dem Scrum Guide 2020 hauptsächlich für Entwicklungsprojekte/Innovationsprojekte empfohlen wird. Siehe dazu auch Mit der Stacey-Matrix klassisches, agiles und hybrides Vorgehen ableiten.

In den Organisationen gibt es zwischen den beiden Polen Plangetriebenes Projektmanagement und Agiles Projektmanagement ein Kontinuum an Möglichkeiten, Projektmanagement an das jeweilige Vorhaben/Projekt zu adaptieren. Kommt eine Organisation historisch aus dem eher Plangetrieben Projektmanagement mit seinen Phasen, können die in der Abbildung dargestellten Möglichkeiten Sinn machen, um eine zunehmende Agilität zu unterstützen.

Das Beispiel A zeigt das Plangetriebene Vorgehen. Die Möglichkeit B zeigt die Rückkopplungsschleife (Rekursion) zurück zur Steuerungsphase, um ein weiteres Inkrement zu erstellen. Variante C geht von einer weiteren Iteration aus, die zurück zur Planung reicht, und bei D reicht die Iteration zurück zur Initialisierung/Definitionsphase.

Als Einstieg können diese Ideen Organisatione helfen, Agilität in ihre eher Plangetriebene Vorgegensweisen zu bringen, und ein Hybrides Projektmanagement zu etablieren.

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Projektmanagement: Mit dem RICE-Score Projekte, Anforderungen, Features priorisieren

Alles ist wichtig, doch alles kann nicht gleichzeitig gemacht werden – also muss priorisiert werden. Gerade in Projekten kommt der Priorisierung an verschiedenen Stellen eine besondere Bedeutung zu. Da geht es um die Priorisierung von Projekten, von Anforderungen, von Features usw. Um relativ objektiv an diese Problematik heranzugehen, hat sich unter anderem das RICE-Scoring-Modell bewährt.

“Im Projektmanagement verdeutlicht der RICE-Score den Grad der Priorisierung eines einzelnen Elements, z.B. einer Funktion. Mit dem RICE-Scoring-Modell bewerten und vergleichen Sie die Anforderungen miteinander, um zu entscheiden, welche Produkte oder Merkmale auf der Roadmap Vorrang haben sollen – auf möglichst objektive Weise” (OpenProject Glossar).

Die Formel für den RICE-Score lautet wie folgt: (Reach (Reichweite) x Impact (Auswirkung) x Confidence (Zuversicht)) / Effort (Aufwand)” (OpenProject Glossar).

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Innovation heute: Erweiterung der üblichen Innovationstypen

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Der Begriff Innovation ist wie viele andere Begriffe auch, ein Spielball des jeweiligen Zeitgeistes. Es wundert daher nicht, dass Innovation im Industriezeitalter hauptsächlich aus einer recht eindimensionalen wirtschaftlichen Perspektive betrachtet wurde. In der Zwischenzeit kommt es auch bei dem Innovationsbegriff zu Weiterentwicklungen, und zu moderneren Formen von Innovationstypen (Entgrenzung des Innovationsbegriffs).

Die folgende Tabelle zeigt grob auf, wie sich diese unterscheiden, bzw. sich aufeinander beziehen. Die Autoren weisen darauf hin, dass nach Godin (2019) die ersten drei Innovationstypen die klassischen, eher objektorientierten Typen sind.

InnovationstypKurze, reduzierte Beschreibung
Wirtschaftliche InnovationenKlassisches Innovationsverständnis (seit 20. Jh.) mit Fokus auf technische/technologische Innovationen, das auf Schumpeter zurückgeht.
Organisationale InnovationenBasierend auf Schumpeter hat die Managementforschung Innovation auf Geschäftsmodelle ausgeweitet.
Service InnovationenAnknüpfend auf die Dichotomie Produkt- vs. Prozessinnovation beschreibt die Serviceinnovation ein neues Dienstleistungskonzept.
Open InnovationOpen Innovation kann als Untertyp der organisationalen Innovation verstanden werden.
Responsible InnovationEingebettet in die Forschung zur Technologiefolgeabschätzung liegt der Fokus auf verantwortungsvollen Innovationen.
Grassroot InnovationDiese Innovationen beschreiben ein Netz von Aktivisten und Organisationen, die Bottom-Up-Lösungen für nachhaltige Entwicklung/Konsum entwickeln.
Frugale InnovationenDiese Innovationen reduzieren eine Lösung auf die Kernfunktionen, die Nutzer benötigen.
Nachhaltige InnovationenDiese Innovationen nehmen neben wirtschaftlichen, auch okologische und soziale Aspekte in den Blick.
vgl. Zielinski et al. (2023)

Weiterhin kommt seit gut 20 Jahren der Begriff Soziale Innovation mit seiner Multi-Disziplinarität auf.

Ich muss hier weiterhin anmerken, dass der Begriff “Open Innovation” in der genannten Quelle nur aus der Perspektive von Henry Chesbrough betrachtet wird, der den Begriff in Zusammenhang mit Organisationen thematisiert hat. Darüber hinaus gibt es einen anderen Ansatz von Open Innovation, der von Eric von Hippel vertreten wird, und der davon ausgeht, dass jeder innovativ sein kann (Democratizing Innovation). Siehe dazu diese (meine) Einordnung.