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.
Quelle: Holtel, S. (2024): The Impact of ChatGPT on the Consultancy Value Chain. Das Kuratierte Dossier vol. 6 „Future Skills KM“ March 2024 published by: Gesellschaft für Wissensmanagement e. V.
Berater (Consultant) haben oft einen mehr oder weniger stark vorgegebenen Prozess für die jeweiligen Problemlösungen (Value Chain). Dieser ist in der Abbildung auf der X-Achse dargestellt: problem analysis – solution quest – experimental implementation – evaluation & refinement – external value.
Wie weiter zu erkennen ist, ist der Grad der Unsicherheit (degree of uncertainty) am Prozessanfang sehr groß (Y-Achse). Mit der Zeit, und mit dem jeweils generierten neuen Wissen, reduziert sich diese Unsicherheit, sodass eine Art Kegel entsteht (cone of uncertainty).
Die wissensebene zeigt weiterhin, dass implizites Wissen und explizites Wissen im Prozess integriert werden müssen. Die Zahlen (1), (2) und (3) verweisen darauf, dass an diesen Stellen Künstliche Intelligenz eingesetzt werden kann , was durch das ChatGPT-Symbol illustriert wurde.
Es zeigt sich auch hier, dass es zu einer angemessenen Kombination von Künstlicher Intelligenz und Menschlicher Intelligenz kommen sollte.
Stellen Sie doch auch einmal Ihren Ablauf zu Problemlösungen dar und überlegen Sie, an welchen Stellen Sie Künstliche Intelligenz einsetzen können.
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Was in Zukunft auf uns persönlich, in Organisationen oder auch gesellschaftlich zukommt, möchten wir alle gerne genau wissen. Das war schon in der Vergangenheit so, als Astrologen aus den Sternekonstellationen die Zukunft voraussagen sollten, und es ist heute so, wenn wir Horoskope, Trendanalyse oder Zukunftsstudien lesen.
Ich möchte jetzt nicht jede Zukunftsstudie mit Horoskopen gleichsetzen, doch sollten wir uns auch bei Studien zur Zukunft immer klar machen, dass wir nicht mehr in einer Einfachen Modernisierung leben, sondern in einer Reflexiven Modernisierung angekommen sind. Das bedeutet u.a. auch eine gewisse Kontingenz –es kann also alles so kommen, oder ganz anders. Das macht es nicht einfacher, Entscheidungen zu fällen. Womit wir wieder bei der Frage sind, ob die Zukunft überhaupt vorhersehbar, vorherbestimmbar, in diesem Sinne determinierbar sein kann – oder eben alles ganz anders kommt. Wie kann man sich das alles konkreter vorstellen?
Als Beispiele möchte ich hier Future Skills 2021, oder auch European Year of Skills 2023 nennen. Es handelt sich bei beiden Initiativen um den gut gemeinten Versuch, zukünftige “Skills” darzustellen und dadurch einen konkreten Bedarf für eine (persönliche) Weiterentwicklung zu generieren (SOLL-IST-Vergleich, Lückenanalyse). Auf der Website der European Union heißt es beispielsweise: “The European Year of Skills helps people get the right skills for quality jobs and supports companies in addressing skill shortages in Europe.” Warum kann das tückisch sein?
Ein weiteres Beispiel soll das illustrieren, wobei ich natürlich weiß, dass jedes Beispiel “hinkt” – dennoch: Noch vor wenigen Jahren wurde prognostiziert, das alle Menschen vom Kindergarten bis ins hohe Alter programmieren lernen sollten. Coding war das Stichwort. In Finnland werden beispielsweise schon Kleinkinder mit dem Programmieren vertraut gemacht. Jobs in der IT-Branche versprachen hohe, ja sogar sehr Hohe Einkommen. Ich formuliere hier bewusst in der Vergangenheitsform, denn in der Zwischenzeit ist durch die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) Ernüchterung eingetreten. Die Künstliche Intelligenz ersetzt in rasender Geschwindigkeit Softwareentwickler, Programmierer usw. Aktuell gibt es wieder Studien zu den “Skills”, die benötigt werden, um in einer KI-dominierten Arbeitswelt zurecht zu kommen. Klingt bekannt, oder?
Wenn der Weg des Ableitens von Skills aus zukünftig unklaren/unsicheren Jobprofilen nicht wirklich nützlich ist, stellt sich die nächste Frage: Was können wir denn machen, um uns für die komplexe, turbulente Zukunft zu wappnen? Wir könnten beispielsweise mehr auf uns selbst schauen und die vielfältigen Potentiale “in uns” stärken, um vorbereitet zu sein auf zukünftige Entwicklungen, und um diese bewältigen zu können. Dazu habe ich folgenden aktuellen Text gefunden:
“Implicitly the question of future skills expects considerations on the challenges our jobs might have for us. Framing it this way results in optimising the existing skills we were trained for, projecting them into the future. There is not a straight highway leading to this unpredictable destination. We have to mobilise our navigating skills turning to futurizing detecting emergent issues in all aspects of life. Navigation is related to flowing with the rotation of the earth, which never is in static balance. To deal with unexpected multitudes of challenges we might look for the multitudes of talent, courage, insides, companionships, wisdom, contradictions and moods that at least basically each of us contains” (Edvinsson, L.; Szogs, A.; Szogs, G. M. (2024): Skill Is An Entity That Contains A: Cosmos, in Das Kuratierte Dossier vol. 6 „Future Skills KM“ March 2024 · published by: Gesellschaft für Wissensmanagement e. V.
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In der Industriegesellschaft wird alles optimiert. Ob es nun Prozesse sind (Fremdoptimierung), oder persönliche Gesundheitsdaten (Selbstoptimierung). Mit Trackern werden dabei die Daten des Körpers permanent überwacht und optimiert – wie bei einer Maschine. Doch ist dieser (Selbst-) Optimierungswahn in der heutigen Zeit noch angemessen? Immerhin leben wir nicht mehr in einer Welt die berechenbar, planbar und somit recht einfach optimierbar ist.
In einem turbulenten Umfeld, das oft mit VUCA (Volatility, Uncertainty, Complexity, Ambiguity) oder BANI beschrieben wird, ist es ja gerade schwer oder sogar unmöglich, ein geeignetes Optimierungsziel zu formulieren, da sich die Bedingungen permanent ändern. In einem Sonderheft “Problematisierung statt Optimierung” werden viele dieser Facetten ausführlich und wissenschaftlich fundiert dargestellt. Ich möchte an dieser Stelle nur punktuell die eine oder andere Quelle zitieren:
“Dabei zeigt sich zweierlei: einerseits wird der als defizitär bewertete Ausgangspunkt maßgebend für den Optimierungsprozess, das heißt für seine Form und Richtung. Andererseits wird mit der Optimierungsbewegung bereits vom Zielpunkt aus und damit vom erwünschten Zustand her gedacht, welcher in seiner schnellen Erreichbarkeit seine Wirkungsmacht entfaltet (Ebner von Eschenbach (Hrsg.) (2023): Problematisierung statt Optimierung).
In Verweis auf Forster (2020) wird weiterhin herausgestellt, dass diese Optimierung eine Ordnung hervorbringt, die Kontingenzerzeugung u.a. um Wissen und Erkenntnisse von vornherein unterdrückt (vgl. ebd.). Der allseits vorhandene Optimierungsdrang sollte daher zugunsten von einer Problematisierung abgelöst werden.
“Julia Leister und Oliver Schrickel betonen, dass der Anspruch, der mit Problematisierung erhoben wird, eine Optimierungslogik unterminiert, indem Phänomene nicht im Modus einer Lösungsorientierung angegangen, sondern zuallererst „into question“ (Leistert & Schrickel 2020, S. 9) geführt werden, um „interessant“ (Bachelard 1974 [1949], S. 140) zu werden” (ebd.).
Bei der Problematisierung geht es somit weniger um Lösungen als um Fragen, die gestellt werden, und um die Hervorbringung von Erkenntnisgrenzen (ebd.) und somit zu Erkenntnisgewinn. Diese Zusammenhänge sind nicht trivial, doch meines Erachtens sehr wichtig, denn in vielen Bereichen der Gesellschaft (Individuelle Ebene, Gruppenebene, Organisationale Ebene und Netzwerkebene) wird immer noch zu oft auf die Herausforderungen unserer komplexen Umwelt mit relativ einfachen Optimierungsansätzen geantwortet.
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.
Es ist immer gut, sich mit den Besten in einer Branche zu messen. Aus diesem Grund sind in den letzten Jahrzehnten auch immer mehr Best Practices veröffentlicht worden, an denen sich manche (viele?) orientiert haben. In einem relativ stabilen Umfeld waren solche “optimalen bzw. vorbildlichen Methoden, Praktiken oder Vorgehensweisen im Unternehmen” (Quelle: Wikipedia) oftmals hilfreich. Es stellt sich allerdings die Frage, ob Best Practices in der heutigen, eher turbulenten Umgebung (radical uncertainty) noch zeitgemäß sind. Dazu habe ich folgendes gefunden:
“At least since Wittgenstein ([1953] 2001) and Bourdieu ([1972] 1977), it has also been understood that these semi-conscious mental maps are embedded in habitual social and technological practices – that our shared practices and the conceptual structures framing our analysis and vision are mutually constituted. As Wade Jacoby and Richard Bronk argue in a paper, this makes it crucial for businesses, regulators, and academic researchers to avoid being trapped in analytical monocultures implied by the discourse of best practice (Bronk and Jacoby 2016). In conditions of uncertainty, you cannot know what the best practice will be, and any set of practices entails blind spots” (Beckert/Bronk (2019): Uncertain Futures, in: MPIfG 19/10).
Diesen Hinweis sollten sich alle Organisationen zu Herzen nehmen, wenn heute Best Practices für Agile Organisationen oder auch nur für Agiles Projektmanagement benannt, bzw. teilweise glorifiziert, werden. Meine Beiträge zu Uncertainty finden Sie hier.
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Es ist allen in der Zwischenzeit bewusst geworden, dass wir uns nicht mehr in einem relativ stabilen Umfeld, sondern in einem turbulenten Umfeld bewegen. Das trifft für Einzelpersonen, Gruppen, Organisationen und ganze Staaten zu. In dem Zeitalter des eher stabilen Umfelds war es beliebt, Prognosen/Trends abzugeben, da ja alles – scheinbar – berechenbar/determinierbar war. Und was nicht berechenbar war, wurde berechenbar gemacht. Viele Prognosen/Trends lagen allerdings daneben. Das haben wir beispielsweise bei den verschiedenen Wahlen erleben dürfen, obwohl es gerade hier ein etabliertes und ausgeklügeltes System der Vorbestimmbarkeit von Ergebnissen gibt.
Das Leitbild der Industriegesellschaft (einer in diesem Sinne modernen Gesellschaft) orientiert sich daran, „dass man [vielmehr] alle Dinge – im Prinzip – durch Berechnung beherrschen könne“ (Weber 1919:316). Die industrielle Produktion unterscheidet sich somit von Handwerk und Landwirtschaft nicht alleine durch das Berechnen, sondern durch die Herstellung von Berechenbarkeit (vgl. Sombart 1919:34ff.).
Bleiben wir also gelassen und bewältigen wir die Unsicherheit/Ungewissheit/Unberechenbarkeit durch unsere Kompetenz, statt den scheinbar objektiven Trends hinterherzulaufen, die sich dann möglicherweise als etwas zeigen, was eher der Förderung des eigenen Geschäftsmodells dient.
Es kann so kommen, oder auch anders. Im heutigen Umfeld weiß man das nicht so genau. Diese Zufälligkeit macht den Kontingenzbegriff in der Soziologie aus. Ortmann hat 2009 in seinem Buch Management der Hypermoderne Kontingenz einerseits nach Lübbe als Ereigniskontingenz beschrieben, andererseits auch erwähnt, dass diese Perspektive noch mit einer Handlungskontingenz erweitert werden sollte (Blogbeitrag): “Diese Version der Kontingenz lässt sich in den Satz kleiden: Es könnte auch anders sein, und wir können anders. Lübbes Version lautet: Es könnte auch anders sein, aber wir können es nicht ändern. Ich finde es zweckmäßig, jene Version Handlungskontingenz, die Version Lübbes aber Ereigniskontingenz zu nennen (Ortmann 2009:17-18). Gehen wir nun weiterhin von einer zuversichtlichen oder depressiven praktischen Haltung aus, ergeben sich die vier folgenden Felder.
Zuversichtlich
Depressiv
Handlungs- kontingenz
Entrepreneurship Management Pluralismus Entfaltung des Möglichkeitssinns Fröhliche Ironie Hazardeur-Neigung
Angst Verzweiflung Law and order Alltäglicher Dezisionismus Depressive Ironie
Ortmann hat im Vorfeld dieser Übersicht auch die theoretischen Haltungen zu den verschiedenen Feldern benannt. Ich habe mich in diesem Beitrag nur auf die praktischen Haltungen konzentriert.
Der Begriff “Kontingenz” kommt immer stärker in den Fokus, je deutlicher wir erkennen, dass unsere Lebenserfahrungen ungewiss und offen sind. Es kann also alles so kommen, oder ganz anders. Das macht es nicht einfacher, Entscheidungen zu fällen.
“Das zäumt die Sache sogleich pragmatisch auf, und mit Hermann Lübbe (1998:35) können wir dann ´kontingent´ Ereignisse oder Vorgänge nennen, ´sofern sie mit Handlungen handlungssinnunabhängig interferieren.´ Zwischen Unmöglichkeit und Notwendigkeit also liegt das Reich der Kontingenz. Mit Lübbes Bestimmung hat es allerdings eine Schwierigkeit, die ins Auge sticht, sobald man daran denkt, dass die Handlungselbst kontingent genannt werden kann, weil – insofern – sie selbst anders möglich ist/war. Kontingent ist dann alles, was demEntscheidenden oder dem Handelnden anders möglich ist – vor dem Hintergrund dessen, was er (oder, aber das ist etwas anderes, ein Beobachter zweiter Ordnung) als notwendig oder unmöglich ansieht. Dann interferieren nicht externe Ereignisse handlungssinnunabhängig mit Handlungen, sondern Handlungen begründungssinnunabhängig mit ihren Begründungen. Zwingende Gründe, solche, die ein Handeln als notwendig begründen, gibt es nicht im Reich der Kontingenz. Diese Version der Kontingenz lässt sich in den Satz kleiden: Es könnte auch anders sein, und wir können anders. Lübbes Version lautet: Es könnte auch anders [17] sein, aber wir können es nicht ändern. Ich finde es zweckmäßig, jene Version Handlungskontingenz, die Version Lübbes aber Ereigniskontingenz zu nennen” (Ortmann 2009:17-18).
Ortmann weist darauf hin, dass Kontingenz einerseits immer in Bezug auf etwas gesehen werden musss – also in Bezug auf eine bestehende Ordnung. Andererseits gibt es kein Management ohne Kontingenz, wobei es sich um den Umgang mit Handlungskontingenz oder Ereigniskontingenz handeln kann (ebd. S. 23). Es sieht so aus, als ob die Unterscheidung für die praktische Anwendung von Management nützlich ist.
In der heutigen Diskussion um das “Management” geht es oft um das “Management von Unsicherheit/Ungewissheit”. In Organisationen gibt es allerdings auch einfache Probleme, die tagtäglich zu lösen sind. Ein Ansatz dafür sind Standardisierungen mit entsprechenden Entscheidungsfindungen.
Bei einfachen Problemen mit standardisierten Lösungswegen sind Entscheidungsfindungen eher unkompliziert. Dies darf jedoch nicht darüber hinwegtäuschen, dass Standardisierungen an sich nicht gleichbedeutend sind mit perfekter Information und Rationalität. Standardisierungen reduzieren ohne Zweifel Komplexität und befähigen somit zu „eindeutigen“ Handlungen. Gerade durch diese Komplexitätsreduktion klammern Standardisierungen jedoch einen Teil der Umweltrealität aus, sie können daher nicht ohne weiteres den Anspruch erheben, umfassende und in diesem Sinne perfekt rationale Praxis zu erzeugen. Im Gegenteil existieren viele Standardisierungen, weil es eben keine „bessere“ Möglichkeit der Prozessierung von Problemen gibt (Neumer 2009:8, Fußnote 6).
Wenn es also schon bei einfachen Problemlösung (sps: simple problem solving) keine Eindeutigkeit gibt, wie sieht es dann erst aus, wenn es um komplexe Problemlösungen (cps: complex problem solving) geht? Wenn wir also Standardisierungen als eine “bessere” – und nicht als perfekte Möglichkeit – für einfache Problemlösungen anerkennen, so wird deutlich, dass es zwischen den beiden Polen (sps-cps) ein Kontinuum der Problemlösungsmöglichkeiten gibt, das unternehmensspezifisch anzupassen ist.
Erste Schritte in diese Richtung zeigen die vielen Hybrid-Ansätze auf, die sich im Management immer stärker als pragmatische Alternative etablieren. Solche Themen besprechen wir auch in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Projektmanager/in Agil (IHK). Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.
In Verbindung mit Arbeit 1.0-4.0 – oder auch im Projektmanagement usw. – wird häufig von komplexen Systemen gesprochen/geschrieben. Doch, was macht ein komplexes System aus?
First of all we have to discuss what we understand by complex systems. In a naive way, we may describe them as systems which are composed of many parts, or elements, or components which may be the same or of different kinds. The components or parts may be connected in a more or less complicated fashion (Haken 2006:1) (…) Systems may not only be complex as a result of being composed of so many parts but we may also speak of complex behaviour. The various manifestations of human behaviour may be very complex as is studied e.g. in psychology (ebd. p. 3) (…) An important step in treating complex systems consists in establishing relations between various macroscopic quantities. These relations are a consequence of microscopic events which, however, are often unknown or only partially known (ebd. p. 7).
Solche gänzlich unbekannten, oder teilweise unbekannten Beziehungen machen also ein System zu einem komplexen System. Doch wie kann eine Organisation, ein Team, oder auch jeder Einzelne mit etwas umgehen, das teilweise oder völlig unbekannt ist? Es scheint zunächst einmal deutlich zu werden, dass der Umgang mit offensichtlich vorhandenen Daten und Informationen nicht ausreicht. Beim Umgang mit komplexen Systemen kommt neben neuen technologischen Möglichkeiten noch hinzu, dass es Menschen braucht, die mit ihren vielfältigen Potenzialen solche Situationen bewältigen können. Siehe dazu auch Umgang mit Unschärfe und Unsicherheit, oder Erstens kommt es anders, zweitens als man denkt.
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