Nutzen- und Kostenentstehung bei klassischen und agilen Vorgehensmodellen

Vergleich der Nutzenfeststellung und Kostenentstehung klassischer und agiler Methoden ((Müller/Hüsselmann 2017, in projektmanagementaktuell 2/2017

Klassische und agile Vorgehensmodelle im Projektmanagement unterscheiden sich bei verschiedenen Kriterien. In der Abbildung ist beispielsweise zu sehen, dass bei agilen Vorgehensmodellen, wie z.B. bei Scrum, der Projektnutzen stufenweise ansteigt. Bei Scrum ist das beispielsweise der Fall, da nach jedem Sprint ein Increment vorgestellt wird, das für den User einen Wert (Value) darstellt. Der nächste Sprint baut darauf auf, usw.

Bei klassischen, eher plangetriebenen Vorgehensmodellen steigt der Nutzen erst relativ spät, und eher “drastisch” an. Das geschieht oft in der Umsetzungsphase (Steuerungsphase). Dabei entstehen hier auch die meisten Kosten.

Siehe dazu auch Projektmanagement: Risikobewertung bei klassischen und agilen Vorgehensmodellen.

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.

Künstliche Intelligenz: Wird Scrum durch den permanenten Fluss an Produkten zu Kanban?

In unsicheren, turbulenten Zeiten kommen plangetriebene Projekte an ihre Grenzen, da sich Anforderungen und Vorgehensweisen (Methoden/Techniken) oft ändern. Das bisher übliche eher langfristige planen über über mehrere Monate, Quartale und Jahre kommt an seine Grenzen.

Ein eher iteratives Vorgehen in eher kürzeren Zyklen bietet sich gerade bei Entwicklungsprojekten und hier besonders bei der Softwareentwicklung an. Das Agile Manifest und das Scrum-Framework sind entsprechende Antworten auf diese Entwicklungen. Im Vergleich zum plangetrieben Vorgehen, schlägt der Scrum-Guide vor, Produkte (Increments) maximal in einem Monat zu entwickeln. Die Praxis zeigt, dass Organisationen sogar zu 14-tägigen Zyklen tendieren.

In Zeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) können allerdings gerade Software-Produkte immer schneller entwickelt und als Produkt (Increment) vorgestellt werden. das kann schon in wenigen Tagen, ja in wenigen Minuten erfolgen.

Was bedeutet das für das Scrum-Framework?

Gehen wir von dem Gedanken aus, dass Künstliche Intelligenz in immer schnelleren und kürzeren Zyklen Produkte generieren kann, wird der Scrum-Zyklus eher zu einem permanenten Fluss an Produkten – und somit eher zu einem Vorgehen, das wir aus Kanban kennen.

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: Risikobewertung bei klassischen und agilen Vorgehensmodellen

Vergleich der Projektrisikobewertung klassischer und agiler Methoden (Müller/Hüsselmann (2017), in projektmanagementaktuell 2/2017, in Anlehnung an Komus 2016)

In der Abbildung sehen Sie auf der Y-Achse das Projektrisiko abgebildet, das zu Beginn eines klassischen Projekts relativ hoch ist, und sich dann bei den verschiedenen Zeitpunkten der Risikobewertung reduzieren sollte. Es wird bei der Darstellung deutlich, dass das Projektrisiko zunächst langsam sinkt und dann rapide abnimmt, je mehr alle Projektbeteiligten über das Projekt Wissen. Siehe dazu auch Cone of Uncertainty.

Bei agilen Vorgehen haben wir über die Zeit eine stufenweise Abnahme des Projektrisikos von Beginn an. Durch die iterative Arbeitsweise, z.B. in Sprints, reduziert sich das Projektrisiko in “kleinen Häppchen”, an den verschiedenen Zeitpunkten – beispielsweise durch das Review am Ende eines jeden Sprints. Es wird auch hier deutlich, dass agile Vorgehensweisen Vorteile haben, wenn es um innovative Projekte geht, bei denen oft das Wissen über das Produkt und die Methoden unklar sind.

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: Klassisch-Agil in der Übersicht

Wenn es um das Klassische (Plangetriebene )Projektmanagement, und um das Agile Projektmanagement geht, werden oftmals einzelne Kriterien genannt, die beide Vorgehensmodelle unterscheiden. In der Diskussion ist es oftmals hilfreich, verschiedene Kriterien für das jeweilige Vorgehensmodell zu beantworten und darzustellen.

Die folgende Tabelle zeigt übersichtlich, wie sich die genannten Vorgehensmodelle bei einzelnen Kriterien unterscheiden. Wenn Sie wollen, können Sie die Antworten als Pole zwischen zwei Zahlenwerten, z.B. 1 – 10, sehen, und eine eigene kleine Exceldatei für die Analyse eines Projekts erstellen.

Quelle: Müller/Hüsselmann (2017), in projektmanagementaktuell 2/2017

Möglicherweise werden sie dann erkennen, dass ihr Projekt keine eindeutige Zuordnung Richtung einer “10” oder einer “1” erlaubt. Das wiederum deutet darauf hin, dass sich bei dem Projekt eher ein Hybrides Vorgehensmodell (Hybrides Projektmanagement) anbietet.

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Bezugsrahmen für Agiles Projektmanagement

Eigene Darstellung. Tolnai, E.; Auth, G. (2016:38) Evaluation von Software-Werkzeugen für agiles Projektmanagement. In: projektmanagementaktuell: 2.2016, S. 36-42

Die Merkmale des Agilen Projektmanagements können recht gut in einem Bezugsrahmen dargestellt werden (Siehe Abbildung). Neben den Kategorien Ziele, Prinzipien, Prozess und Projekt, geht es dabei auch um die Regelwerke und Informationsträger.

Regelwerke beschreiben Details für Vorgehen in und Management von agilen Projekten, denen als gemeinsames Merkmal ein iterativer Prozess zugrunde liegt. Diese Regelwerke wollen mit wenigen und einfach verständlichen Regeln auskommen, weshalb sie auch als leichtgewichtig bezeichnet werden. Zu den bekanntesten Vertretern zählen Scrum, Kanban, die Crystal-Familie und Dynamic Systems Development Method (DSDM), die ihren Ursprung wiederum durchweg in der Softwareentwicklung haben. Die einzelnen Elemente des Bezugsrahmens orientieren sich aufgrund des hohen Verbreitungsgrades an Scrum, stellen aber eine Verallgemeinerung dar. Der Begriff Informationsträger geht auf Cockburn zurück und wird als Überbegriff von Darstellungsformen für Projektinformationen verwendet, die inhaltlich aktuell und für alle Projektmitarbeiter gut sichtbar sind und somit für Transparenz im Projekt sorgen” (Tolnai/Auth 2016).

Dieser Bezugsrahmen kann auch als Orientierung zur Auswahl von geeigneter Software genutzt werden.

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.

Agiles Projektmanagement: Die Falle bei den Anforderungen

Gerade im agilen Umfeld geht es oft um den Begriff “Value”. Beim Agilen Projektmanagement, beispielsweise nach Scrum, werden die Anforderungen oft als User Stories aus der Perspektive fiktiver Charaktere (Persona) formuliert. Dabei kann es vorkommen, dass dabei nicht nur User, sondern auch weitere Stakeholder beachtet werden sollen. Das kann wiederum dazu führen, dass das Projekt mehr in Richtung des Wertes für interne Stakeholder “abdriftet”.

“Bei der agilen Herangehensweise an die Softwareentwicklung liegt das Hauptaugenmerk auf der Werthaltigkeit, welche die Lösung den Benutzern bieten soll („User Story“). Daher wird der Benutzer eines interaktiven Systems als primärer Stakeholder betrachtet. Dennoch besteht, vor allem in großen Organisationen, das Risiko, dass agile Teams oder Product Owner nicht mit den echten Nutzern in Kontakt sind. Die Personas werden hier möglicherweise von jemandem erdacht, der nur vorgibt, die Benutzer zu kennen! In einem solchen Kontext sind die Stakeholder der Organisation (Manager, Fachbereiche, Rechtsabteilungen, Marketing usw.) wesentlich präsenter und dominanter als der externe Endbenutzer. Seien Sie sich über diese Falle im Klaren: Bestehen Sie darauf, dass ein direkter Zugang zu Endbenutzern besteht, um eine angemessene Nutzerforschung durchführen und nach der Sprint-Lieferung direktes Feedback einholen zu können. Nur so können Sie Ihre Benutzer und deren Bedürfnisse wirklich kennenlernen” (Brand et al. 2024).

Siehe dazu auch

Agiles Projektmanagement: Anforderungen auf verschiedenen Granularitätsebenen

Agiles Projektmanagement: Was zeichnet ein gutes Product Backlog aus, und wie kann man es steuern?

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.

Lokale KI-Anwendungen: Erster Test mit dem Modell Llama 3.2

Screenshot von unserer lokalen KI-Anwendung (LokalKI)

Wie Sie wissen, haben wir auf einem Server die Möglichkeit eingerichtet, KI-Modelle lokal auszuwählen und zu testen, bzw. zu nutzen – LokalKI oder LocalAI. Siehe dazu Free Open Source Software (FOSS): Eigene LocalAI-Instanz mit ersten drei Modellen eingerichtet.

Die verschiedenen Modelle können dazu vorab ausgewählt werden. Für diesen Test habe ich Llama 3.2 ausgewählt, was in der Abbildung zu erkennen ist. Der folgende einfache Prompt wurde im Textfeld (Unten in der Abbildung) von mir eingegeben:

Prompt (Blau hinterlegt): Du bist Projektmanager des Projekts Website. Erstelle eine Übersicht zu möglichen Stakeholder in Tabellenform. Ausgabe in einem Worddokument.

Das Ergebnis (Grün hinterlegt) kann sich durchaus sehen lassen. Die erste Übersicht zu möglichen Stakeholdern könnte genutzt und noch ein wenig angepasst werden.

Die Aufforderung, eine Tabelle in einer Worddatei zu erstellen wurde ignoriert, da das wohl in dieser Modell-Version nicht möglich ist. Das Ergebnis könnte ich natürlich selbst einfach in einer Worddatei kopieren.

Die Antwortzeit war relativ kurz was mich durchaus überrascht hat.

Insgesamt ist das Ergebnis natürlich noch nicht so, wie man das von ChatGPT usw. gewohnt ist, doch hier haben wir den Vorteil, dass alle Daten der KI-Anwendung auf unserem Server bleiben – auch wenn wir z.B. interne Dokumente hochladen.

Von der digitalen Abhängigkeit zur digitalen Souveränität

Quelle: Bitkom Pressemitteilung 2025

Seit Jahren und Jahrzehnten begeben wir uns in Deutschland in eine digitale Abhängigkeit, die für viele Menschen, Organisationen und die ganze Gesellschaft nicht gut ist.

Einzelne Personen merken immer mehr, wie digital abhängig sie von Facebook, X (ehemals Twitter), Instagram, WhatsApp, Twitch, TikTok usw. usw. sind. Ähnlich sieht es auch bei Unternehmen aus:

“90 Prozent der Unternehmen sind vom Import digitaler Technologien und Services aus anderen Ländern abhängig, insbesondere aus den USA und China” (Bitkom 2025).

Auch unsere Verwaltungsstrukturen haben sich an diese digitale Abhängigkeit begeben.

Durch diese Entwicklungen fällt es allen schwer, von dieser digitalen Abhängigkeit loszukommen. Ein Verhalten, das Abhängige grundsätzlich haben. Wie wir aus der Theorie der Pfadabhängigkeit wissen, kommt es im Aneignungsprozess z.B. digitaler Anwendungen zu einer Art Lock-in. Es fällt dann allen Beteiligten schwer, aus dem gewohnten Umfeld wieder herauszukommen.

Kann man nichts machen, oder? Doch! Auf europäischer Ebene gibt es seit längerem die Erkenntnis, dass wir in Europa wieder zu einer Digitalen Souveränität kommen müssen.

European Union (2020): Digital sovereignty for Europe (PDF).

Dazu gibt es in der Zwischenzeit viele konkrete Möglichkeiten. Siehe dazu

Sovereign Workplace: Der unabhängige Arbeitsplatz auf integrierter Open Source Basis.

Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

Souveränitätsscore: Zoom und BigBlueButton im Vergleich.

Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften.

Open Source: Nextcloud-Assistent und Künstliche Intelligenz (KI)

Bei den verschiedenen kommerziellen Anwendungen ist es fast schon Standard, dass Assistenten eingeblendet und angewendet werden, um Künstliche Intelligenz in den jeweiligen Prozess oder Task zu nutzen. Dabei ist immer noch weitgehend unklar, welche Trainingsdaten bei den verschiedenen Trainingsdatenbanken (LLM: Large Language Models) genutzt werden, und was beispielsweise mit den jeweils eigenen Eingaben (Prompts) passiert. Nicht zuletzt werden sich die kommerziellen Anbieter die verschiedenen Angebote mittelfristig auch gut bezahlen lassen.

Es kann daher nützlich sein, Open Source AI zu nutzen.

Praktisch kann das mit NEXTCLOUD und dem darin enthaltenen Nextcloud-Assistenten umgesetzt werden. Jede Funktion (Abbildung) kann man mit einer Traingsdatenbank verbinden, die wirklich transparent und Open Source ist. Solche Trainingsdatenbanken stehen beispielsweise bei Hugging Face zur Verfügung. Darüber hinaus bleiben alle Daten auf dem eigenen Server – ein heute unschätzbarer Wert . Wir werden diesen Weg weitergehen und in Zukunft dazu noch verschiedene Blogbeiträge veröffentlichen. Siehe dazu auch

Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften.

Open Source AI-Models for Europe: Teuken 7B – Training on >50% non English Data.

Open Source AI: Common Corpus als größte offene Trainingsdatenbank veröffentlicht.

GPM: Projektportfolio Sustainability Monitor 2024

Als GPM-Mitglied liegt mir die Studie Projektportfolio Sustainability Monitor 2024 vor. Dabei wurde untersucht, inwieweit die UN Sustainability Development Goals im Projektportfolio deutscher Unternehmen beachtet werden.

Auf der Informationsseite der GPM dazu finden Sie weitere Hinweise zum Aufbau und zur Durchführung der Studie Die wichtigsten Ergebnisse zum Schwerpunkt Nachhaltigkeit im Projektportfolio werden auf der Seiten 51-52 wie folgt zusammengefasst: (ebd.)

(1) Nachhaltigkeitsziele werden zwar im Projektportfolio integriert, jedoch legen nur sehr wenige Unternehmen einen Schwerpunkt auf Projekte mit expliziten Nachhaltigkeitszielen.

(2) Nachhaltigkeit als Kriterium zur Genehmigung und Priorisierung von Projekten zeigt sich heterogen: ein Viertel bis ein Drittel sieht Nachhaltigkeit als entscheidend an, genauso viele jedoch nicht.

(3) Insbesondere bei F&E-/Neuproduktentwicklungsprojekten, Infrastrukturprojekten und Kunden/Auftragsprojekten sind Nachhaltigkeitsziele häufiger explizite Projektziele.

(4) Derzeit scheint besonders in den frühen Phasen der Projektentwicklung Nachhaltigkeit stärker berücksichtigt zu werden, während inaktive Projekte tendenziell weniger Fokus auf Nachhaltigkeit aufweisen. Möglicherweise sind Projekte mit Nachhaltigkeitsbezug vor allem in der jüngeren Vergangenheit initiiert worden. Allerdings wäre auch eine andere Interpretation möglich: Nachhaltigkeit kann aus dem Fokus geraten, wenn im Laufe der Projektumsetzung die klassischen Erfolgsmaßstäbe Zeit, Kosten und Leistungsumfang stärker ins Augenmerk der Projektleitung rücken. Gerade dann wäre jedoch ein Projektportfoliomanagement zielführend, wenn es die kontinuierliche Berücksichtigung aller definierten Kriterien – inklusive Nachhaltigkeit – einfordert.

(5) Die allgemeine Öffentlichkeit sowie die Kunden werden als die zentralen externen Stakeholdergruppen gesehen, die Nachhaltigkeit als Kriterium zur positiven Beurteilung von Projekten heranziehen. Unternehmensintern ist es vor allem die Unternehmensleitung, die das Kriterium Nachhaltigkeit heranzieht.

Es wird deutlich, dass das Thema Nachhaltigkeit in Zukunft noch stärker im Projektportfolio bei der Projektauswahl, der Projektdurchführung und dem Projektabschluss beachtet werden sollte. Siehe dazu auch

Einfache Logik für die Ermittlung einer Projektrangfolge durch Priorisierung.

Mit OktoPus zu mehr Nachhaltigkeit im Projektmanagement.

Was ist eigentlich unter Nachhaltigkeit zu verstehen?

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.