Von den Komplexitätsdimensionen des Projektmanagements zum Kompetenzmanagement

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 von Einflussfaktoren auf die Komplexität im Projektmanagement gibt. In der folgenden Tabelle sind einige davon aufgelistet.

VielzahlVielfaltVieldeutigkeitVeränderlichkeit
Größe
Volumen
Reichweite
Häufigkeit
Scale
Dichte
Laufzeit
Multikonstella-
tionen

Diversität
Heterogenität
Interdiszi-
plinarität
Scope
Heterogenity
Multiplexität
Antagonismen
Konflikte
Pluralismus
Hybride
Ambiguität
Unschärfe
Unsicherheit
Konfusion
Vagheit
Intransparenz
Spielräume
Zweifel
Wahlmöglich-
keiten
Paradoxien
Überschnei-
dungen
Dynamik
Geschwindigkeit
Instabilität
Diskontinuitäten
Wachstum
Überraschungen
Volatilität
Verbesserung
Chaos
….
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).

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). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.

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.

Hybridisierung von Kompetenzen: Kompetenzmanagement in Zeiten von Künstlicher Intelligenz

Traditionelles Kompetenzmanagement betrachtet Kompetenzen im Sinne von Selbstorganisationsdispositionen auf der Ebene des Individuums, der Gruppe, einer Organisation und Netzwerken. Dabei werden oftmals Fachkompetenz, Methodenkompetenz und Sozialkompetenz unterschieden. In Verbindung mit den neuen Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz erscheint dieser Ansatz zu starr und wenig dynamisch zu sein.

“Eine zentrale Herausforderung besteht darin, dass wir es mit einer Hybridisierung von Kompetenzen zu tun haben. Dieser Begriff bezieht sich auf die Verflechtung von technisch orientierten und menschlich orientierten Fähigkeiten. Im Kontext von KI bedeutet das, dass Mitarbeiter nicht nur technische Kenntnisse in Bereichen wie Datenanalyse oder KI-Programmierung haben müssen, sondern auch menschliche Kompetenzen, wie z. B. Kreativität, kritisches Denken oder zwischenmenschliche Fähigkeiten, um effektiv mit KI-Systemen zu interagieren und zu arbeiten. Darüber hinaus beinhaltet ein zukunftsweisendes Kompetenzmodell die Berücksichtigung von transversalen Kompetenzen. Transversale Kompetenzen sind solche, die über verschiedene Aufgabenbereiche und Themenfelder hinweg relevant sind. Sie sind nicht auf einen spezifischen Kontext beschränkt, sondern übertragen sich auf eine Vielzahl von Situationen und Herausforderungen. Dies könnte Kommunikation, Problemlösung oder strategisches Denken beinhalten” (Reinhardt, K., Feseker, A. (2024) in: Bernert et al. (Hrsg.) (2024): KI im Projektmanagement.

Die Autoren haben dabei ein “6C-Modell für KI-Projektmanagement” entwickelt und in dem Beitrag ausführlich dargestellt. Es ist spannend zu beobachten, wie sich Kompetenzmanagement in Zeiten der Künstlichen Intelligenz weiterentwickelt. Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

Künstliche Intelligenz: Vorwissen, Wissenszuwachsvorhersage, Wissenszuwachs und Markov-Ketten

Beispielhafte Darstellung der Wissenszuwachsvorhersage (Fischer et al. 2023)

Künstliche Intelligenz beeinflusst auf verschiedenen Ebenen auch die berufliche Weiterbildung. Ein wichtiger Bereich ist dabei die Personalisierung von Inhalten und Lernprozessen. In der Vergangenheit wurde das schon mit der Modularisierung von Inhalten zusammen mit entsprechenden Konfiguratoren umgesetzt. Kurz zusammenfasst lautet hier die Formel: Konfiguration von Learning Objects. Der ganze Bereich kann als Mass Customization and Personalization in der beruflichen Bildung gesehen werden.

Eines meiner ersten Paper dazu habe ich 2003 auf der ElearnChina vorgestellt. Dabei ging es mir schon damals darum, dass nicht das Objekt lernt (Learning Objects), sondern die jeweilige Person. Daher habe ich schon damals eine Verbindung zur Multiple Intelligenzen Theorie von Howard Gardner hergestellt.

Freund, R. (2003): Mass Customization in Education and Training, ELearnChina 2003, Edinburgh, Scotland. Download | Flyer | Speaker. Weitere Paper finden Sie in meinen Veröffentlichungen.

In der Zwischenzeit bietet die Künstliche Intelligenz darüber hinausgehend weitreichende Verbesserungen, z,B. durch die Verwendung von Markov-Ketten.

“Beispielsweise lassen sich über klassische Verfahren des maschinellen Lernens automatisiert Lernmaterialien oder Kurse empfehlen, die vor dem Hintergrund der bisherigen Bildungshistorie von Teilnehmenden häufig gewählt wurden (Markov-Ketten), besonders erfolgsversprechend sind (gewichtete Markov-Ketten) und/oder angesichts des Vorwissens und ggf. weiterer Variablen den größtmöglichen Wissenszuwachs versprechen (Wissenszuwachsvorhersage)” (Fischer et al. (2023).

Die Abbildung zeigt das prinzipielle Vorgehen. Diese Verfahren sind bei einer großen Datenbasis durchaus gut einsetzbar. Neben den content-bezogenen Möglichkeiten bieten solche Ansätze auch Unterstützung bei den jeweiligen Kollaborationssituationen.

Experten allerdings nutzen am Arbeitsplatz für die Problemlösung oftmals ihr “Gefühl/Gespür”, oder man sagt, sie haben einen “guten Riecher” für die Situation gehabt. Gerade in komplexen Problemlösungssituationen zeigen sich Grenzen der rationalen, scheinbar objektiven Analyse. Es kommt dann stattdessen auch auf die subjektiven Fähigkeiten eines Menschen an. Siehe dazu auch Kann Intuition als Brücke zwischen impliziten und expliziten Wissen gesehen werden?

In der objektiven Arbeitssituation (Domäne, Kontext) bedarf es einer Subjektivierung des Arbeitshandelns, das uns vom Begriff des Wissens weiter zum Begriff der Kompetenz führt. Genauer: Zur Kompetenzentwicklung im Prozess der Arbeit. Siehe dazu Persönlichkeitseigenschaften, -fähigkeiten und Kompetenzen und Wissensmanagement und Kompetenzmanagement: Welche Gemeinsamkeiten/Unterschiede gibt es?

Es wird spannend sein zu sehen, wie Künstliche Intelligenz hier nützlich sein kann, wenn man nicht die Technik in den Mittelpunkt stellt, sondern die menschenzentrierte, komplexe, kontextspezifische Problemlösungssituation. Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

Was können Organisationen vom Orpheus Chamber Orchestra lernen?

Quelle: https://orpheusnyc.org/education-community/orpheus-leadership-institute

Wenn wir an Orchester denken, sehen wir einen Dirigenten und Musiker, bei denen die Rollen hierarchisch klar getrennt sind. Der Dirigent bestimmt (fast) alles und die Musiker versuchen, den Anforderungen gerecht zu werden. Falls ein Ton oder das Zusammenspiel nicht genau passt, korrigiert der Dirigent.

Als es noch keine großen Symphonieorchester gab, organisierten sich die Musiker z.B. in kleinen Kammerorchestern, durchaus selbst (Selbstorganisation).

Aufbauend auf dieser Tradition gab es auch bei größeren Ensembles in der Vergangenheit Entwicklungen, die Selbstorganisation bei Orchestern auch auf größere Einheiten zu übertragen. Ein Beispiel dafür ist das Orpheus Chamber Orchestra, das seit seiner Gründung im Jahr 1972 diesen etwas anderen Weg geht: Das Orchester setzt mehr auf Kollaboration und weniger auf einen (klassischen) Dirigenten. Dabei gibt es allerdings einige Prinzipien, die beachtet werden sollten:

(1) Denen Macht geben, die die Arbeit erledigen. (…)
(2) Ermutigen zu persönlicher Verantwortung. (…)
(3) Rollen klar definieren. (…)
(4) Führungsbefugnis aufteilen und rotierend zuordnen. (…)
(5) Die Zusammenarbeit auf einzelnen Ebenen fördern. (…)
(6) Zuhören lernen und reden lernen. (…)
(7) Konsens suchen (und ein kreatives Umfeld schaffen, das den Konsens fördert). (…)
(8) Leidenschaftliche Hingabe an die Arbeit.
Quelle: Seifter, H.; Economy, P. (2001:34-35): Das virtuose Unternehmen. Aktivieren Sie das Potenzial Ihrer Mitarbeiter mit der Methode des Orpheus Chamber Orchestra, des einzigen dirigentenlosen Orchester.

Durch die Veränderungen in unserem Umfeld (VUCA), haben auch größere Unternehmen gemerkt, dass eine fremdorganisierte hierarchische Organisationsstruktur nicht mehr angemessen ist . Mehr Selbstorganisation ist hier auch die Antwort auf mehr Komplexität.

Es war daher nicht verwunderlich, dass immer mehr Unternehmen bei dem Orpheus Chamber Orchestra nachgefragt haben, welche Erfahrungen sie gemacht haben. Daraus ist dann sogar das Orpheus Leadership Institute entstanden.

“Orpheus provides a unique perspective on the practice of leadership that can unlock creativity, agility, and collaboration at your organization” (Qrpheus Leadership Institute).

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.

Projektkomplexität bestimmen: Dimensionen und Leitfragen

Neben der Bestimmung der Projektklasse kann es auch hilfreich sein, die Projektkomplexität zu bestimmen. Je komplexer ein Projekt ist, um so selbstorganisierter und iterativer sollte vorgegangen werden. Bei Wagner/Ott (2019:63-64) habe ich dazu einen Vorschlag gefunden, bei dem die verschiedenen Dimensionen auch mit Leitfragen kombiniert sind: “So schlagen Witschi, Dierig und Wagner (Dierig 2013:38) folgende Unterscheidungskriterien sowie Leitfragen für Projekte vor:

Zielambiguität
Mehrdeutigkeit der Ziele: Wie genau kann das Ziel zu Beginn definiert werden?

Sachlicher Vernetzungsgrad
Wie viele Arbeitspakete umfasst das Projekt und wie stark sind diese miteinander vernetzt?

Dynamik der sachlichen Vernetzungen:
Wie hoch ist die Veränderungswahrscheinlichkeit der sachlichen Inhalte und Rahmenbedingungen, beispielsweise der Technologieentwicklungen.

Innovationsgrad
Wie hoch sind die Neuartigkeit des Projekts und die fachliche und methodische Erfahrung?

Sozialer Vernetzungsgrad
Wie viele Beteiligte und Interessengruppen sind im Projekt miteinander vernetzt?

Dynamik der sozialen Vernetzung
Wie hoch sind die Dynamik und Unberechenbarkeit des Beziehungsgeflechtes der Beteiligten?”

Mit diesen wenigen Angaben ist es möglich, ein eigenes Bewertungsschema zu entwickeln und stetig zu verbessern. Die eigenen Einschätzungen führen zusammen mit der speziellen Branche (der beruflichen Domäne) zu einem unverwechselbaren, nicht so leicht kopierbaren, Instrument.

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.


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.

Integriertes Risiko- und Wissensmanagement am Beispiel des “Integrated Risk and Knowledge Management Program“ (IRKM-P) der NASA

Das Umfeld von Gesellschaften, Organisationen und einzelnen Personen ändert sich permanent und sehr dynamisch. In allen Bereichen kommen daher Risiken und Chancen auf, mit denen sich Personen, Organisationen und Gesellschaften befassen müssen. Dabei ist zu beachten, ob Risiken in einem komplizierten Umfeld (1. Ordnung) oder in einem komplexen Umfeld (2. Ordnung) auftreten.

Manche Risiken entstehen in beiden Bereichen dadurch, dass bestimmtes Wissen nicht zur Verfügung steht. Die Frage ist dann: Wie gehe ich z.B. als Organisation mit Nicht-Wissen um? Risikomanagement kann insofern auch als das Management von Nicht-Wissen interpretiert werden. Thomas Baumann hat in einem Interview mit Oliver Steeger auf folgendes hingewiesen:

“Wir brauchen eine kluge Verbindung zu den Methoden und Erfahrungen des linearen Projektmanagements. Im Risikomanagement hat etwa die NASA mit dem „Integrated Risk and Knowledge Management Program“ (IRKM-P) eine Verbindung aufgezeigt vom Risikomanagement 1. Ordnung auf die Umgebung des Risikomanagements 2. Ordnung” (Baumann, T. (2014): „Unknown Unknowns“ bilden die Stolpersteine bei komplexen Projekten. Weshalb herkömmliche PM-Werkzeuge häufig bei komplexen Projekten versagen, in projektmanagementaktuell 5/2014).

Wie das aussehen kann, hat die NASA 2009 in dem Artikel Integrated Risk and Knowledge Management Program — IRKM-P (PDF) veröffentlicht. Siehe dazu auch Notwendigkeit des Managements spezifischer „Wissensrisiken“ und Warum Nichtwissen manchmal eine gute Entscheidung sein kann.

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

Projektmanagement: Nudging zur Verbesserung der Entscheidungsfindung nutzen

© pixabay/magnetme

Manchmal benötigt man einen kleinen Schubs oder Denkanstoß, um eine Entscheidung zu treffen. Dieser Schubs (Nudge) wird in der Marketing-Kommunikation beispielsweise auch mit Hilfe von Sozialen Netzwerken genutzt. Da das Nudging aus der Verhaltensökonomie kommt, kann es Verhalten in komplexen Entscheidungsprozessen unterstützen, und damit die Entscheidungsfindung verbessern.

“Nudges können als eine Architektur der Entscheidungsfindung definiert werden, die das Verhalten der Menschen vorhersehbar verändert, ohne Barrieren zu beseitigen oder wesentliche wirtschaftliche Anreize zu verändern. Diese Nudges sind kosten- und konflikteffiziente Techniken, die bestimmte Vorurteile ausnutzen, um die individuelle Entscheidungsfindung zu verbessern. Zu den allgemeinen Komponenten eines Nudge gehören: (1) ein Eingriff in die Mittel der Entscheidungsfindung und nicht in die Ziele; (2) die Freiheit, eine alternative Wahl zu treffen; und (3) eine Belohnungs- oder Kostenkomponente, die im Vergleich zu Handlungsalternativen gering ist. Die drei Haupttypen von Nudges untergliedern sich in: Entscheidungsinformationen, Entscheidungsstrukturen und Entscheidungshilfen. Diese repräsentieren verschiedene Aspekte des Entscheidungsprozesses. Nudges können die menschlichen Fähigkeiten in mindestens einer der drei Typologien verbessern” (Lächelt/Portillo/Braun (2024), in projektmanagementaktuell 2/2024).

Da es auch im Projektmanagement viele komplexe Entscheidungsprozesse gibt, kann Nudging in diesem Kontext genutzt werden – zukünftig auch mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz.

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.

Scrum.org (2024): The Evidence-Based Management Guide

Scrum.org hat ja u.a. den bekannten Scrum Guide und den Nexus Guide veröffentlicht. Darüber hinaus gibt es nun einen weiteren Guide zum Evidence-Based Management: Scrum.org (2024): The Evidence-Based Management Guide (PDF). Aktuell ist dieser Guide noch nicht in deutscher Sprache verfügbar – wird es allerdings wohl bald sein.

Evidence-Based Management soll helfen, Ziele in einem komplexen, unsicheren Umfeld anzugehen und zu erreichen. Dabei werden auch noch einmal die Begriffe “Output” und “Outcome” thematisiert.

“Evidence-Based Management (EBM) is a framework that helps people, teams, and organizations make better-informed decisions to help them achieve their goals by using intentional experimentation and feedback” (ebd.).

Es wird in dem Guide ein Rahmen (Framework) aufgezeigt, an dem sich Organisationen orientieren können. Obwohl das Evidence-Based Management keine spezifischen Key Value Measures (KVMs) vorgibt, so gibt es im Anhang doch ausreichend viele Vorschläge für KVMs, die in Organisationen Sinn machen.

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