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Projektmanagement: Das geeignete Vorgehensmodell finden

Quelle: Timinger, H.; Seel, C. (2016) nach Boehm und Turner

Im Projektmanagement gibt es in der Zwischenzeit die Erkenntnis, dass es zwischen den beiden Polen „Plangetriebenes Projektmanagement“ und Agiles Projektmanagement“ sehr viele Möglichkeiten für geeignete Vorgehensmodelle gibt.

Diese für seine Projekte zu analysieren (manchmal auch mehrmals während des Projektverlaufs) ist in Zukunft eine wichtige Aufgabe in Organisationen. Dafür stehen in der Zwischenzeit mehrere Optionen zur Verfügung. Siehe dazu DAS Projektmanagement-Kontinuum in der Übersicht, die für das eigene Projekt anhand verschiedener Kriterien ausgewählt werden können.

Zunächst einmal kann das mit der allseits bekannten Stacey-Matrix erfolgen, die eine einfache Möglichkeit bietet, schnell einen Überblick zu erhalten.

Cinefin wiederum nutzt eher die Wissensperspektive und zu analysieren, welches Vorgehensmodell geeignet erscheint.

Boehm und Turner schlagen vor, ein Projekt nach insgesamt 5 Dimensionen zu charakterisieren (siehe Abbildung): Menschen, Stabile Anforderungen, Kultur, Projektgröße und Gefährdungspotenzial.

Timinger wiederum hat in seinen Veröffentlichungen eine umfangreiche Liste an Kriterien zusammengestellt, die eine noch differenziertere Beurteilung ermöglicht. Siehe dazu Projektmanagement: Einfaches Tool zur Analyse des angemessenen Vorgehensmodells – Planbasiert, Hybrid, Agil.

Überlegen Sie, welche Instrumente für Ihre Organisation genutzt werden sollten. Möglicherweise entwickeln Sie aus den genannten Optionen ein eigenes Analysetool, für Projekte, Programme und Portfolios.

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Management 1.0 bis 4.0 und das Agile Manifest

Eigene Darstellung. Quelle: Oswald (2016); GPM-Workshop „Agiles Projekt Management 4.0„

In dem Artikel North, K; Maier, R. (2018): Wissen 4.0 – Wissensmanagement im digitalen Wandel gehen die Autoren von der Annahme aus, dass die Wissensproduktion genau so wie Arbeit (Arbeit 1.0 bis Arbeit 4.0) in Wissen 1.0 bis 4.0 aufgeteilt werden kann. Dabei erweitern sie das Konstrukt der Wissenstreppe in eine Wissenstreppe 4.0.

Ähnlich kann auch für das Management argumentiert werden (siehe Abbildung), das sich von einem Management 1.0 (Command and Control, wissenschaftlich) zum Management 2.0 (Markt-Strategien, add on Tools) weiterentwickelt hat, und über das Management 3.0 Komplexität, wissenschaftliche Analogien) zu Management 4.0 (Komplexität als Geschenk, vernetzte Modelle) weiterentwickelt hat. Dabei ist zu beachten, dass in Organisationen oftmals Arbeit 1.0-4.0 und Management 1.0-4.0 vorhanden sind.

Wie in der Abbildung weiterhin zu erkennen ist, stellt das Agile Manifest (Manifest für agile Softwareentwicklung) aus dem Jahr 2001 einen Vorschlag dar, besser mit Komplexität umzugehen. Daraus ist wiederum das Framework Scrum entstanden, wobei der Begriff Scrum in einem Paper aus dem Jahr 1986 geprägt wurde.

Siehe dazu auch Agiles Projektmanagement und das Agile Manifest – passt das wirklich zusammen?

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Zwischen >potemkinschem< Lean und empowertem Team

Eigene Darstellung. Quelle: Boes et al. (2018)

Die Abbildung zeigt verschiedene Entwicklungsszenarien von Teams in Organisationen. In einer bürokratischen Kultur wird sich zunächst bürokratisches Team bilden, mit den genannten Eigenschaften und den entsprechenden Vorgaben der Führung.

Die Entwicklung zu einem formalen Lean ergibt die Möglichkeit, in eine agile Kultur überzugehen. An dieser Stelle kann es allerdings auch sein, dass ein potemkinsches Lean entsteht, das wiederum zu einem verbrannten Team führt.

In einer agilen Kultur kann sich ein empowertes Kollektivteam später in Richtung Nachhaltigkeit auf allen Ebenen entwickeln.

Schauen Sie sich die jeweiligen Merkmale an. Finden Sie sich mit Ihrem Team an einer Stelle wieder?

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Künstliche Intelligenz: 40% der Projekte zu Agentic AI werden wohl bis Ende 2027 eingestellt (Gartner)

Die Überschrift ist reißerisch und soll natürlich Aufmerksamkeit generieren. Dabei stellt man sich natürlich gleich die Frage: Wie kommt das? Geschickt ist, dass Gartner selbst die Antwort gibt:

„Over 40% of agentic AI projects will be canceled by the end of 2027, due to escalating costs, unclear business value or inadequate risk controls, according to Gartner, Inc.“ (Gartner vom 25.06.2025).

Es ist nun wirklich nicht ungewöhnlich, dass in der ersten Euphorie zu Agentic AI alles nun wieder auf ein sinnvolles und wirtschaftliches Maß zurückgeführt wird. Dennoch haben Unternehmen, die entsprechende Projekte durchgeführt haben, wertvolles (Erfahrungs-)Wissen generiert.

Schauen wir uns in diesem Zusammenhang den bekannten Gartner Hype Cycle 2025 an, so können wir sehen, dass AI Agents ihren „Peak of Inflated Expectations“ erreicht haben, und es nun in das Tal „Through of Desillusionment“ geht. Dabei wird in dem oben genannten Artikel natürlich auch darauf hingewiesen, dass Gartner gerne beratend behilflich ist, Agentic AI wirtschaftlicher und besser zu gestalten. Honi soit qui mal y pense.

Dennoch können gerade Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) von dieser Entwicklung profitieren, indem sie bewusst und sinnvoll KI Agenten nutzen. Am besten natürlich in Zusammenhang mit Open Source AI. Komisch ist, dass Open Source AI in dem Gartner Hype Cycle gar nicht als eigenständiger Begriff vorkommt. Honi soit qui mal y pense.

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PM4NGOs (2025): Social Good DPro Guide – Project Management for Social Good

Es gibt für Projektmanagement internationale und nationale Normen, Standards und Vorgehensmodelle. Alle sind mehr oder weniger branchenunabhängig. Dennoch gibt es natürlich in den verschiedenen Branchen Besonderheiten, die berücksichtigt werden sollten.

Das Projektmanagement in Öffentlichen Verwaltungen, oder auch bei NGOs (Non-Government Organisations) und Not-for-Profit Organisationen, haben im Gegensatz zu wirtschaftlichen Unternehmen häufig gesellschaftliche, soziale Ziele. Siehe dazu auch Wirkungstreppe bei Not-for-Profit-Projekten: Output, Outcome und Impact.

Der folgende englischsprachige Guide stellt das Projektmanagement für die genannten Branchen ausführlich dar.

PM4NGOs (2025): Social Good DPro Guide – Project Management for Social Good. Erste Veröffentlichung 2020, aktualisiert im Mai 2025 | Link

Bei der Durchsicht fällt auf, dass viele angesprochenen Elemente des Projektmanagements branchenunabhängig sind und sich an den gängigen Standards orientieren. Ich hätte mir gewünscht, dass der Guide noch stärker auf die branchenspezifischen Besonderheiten eingeht.

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RKW (2025): Projektmanagement und Selbstmanagement (Workbook)

Screenshot: RKW (2025)

Das Workbook RKW (2025): Projekt- und Reisetagebuch. Für Menschen, die etwas bewegen wollen verbindet Projektmanagement und Selbstmanagement.

„Projektmanagement: Sie erhalten Einblicke in ausgewählte Aspekte des Projektmanagements sowie zahlreiche Impulse dazu, wie Sie Ideen und Projekte in einem Unternehmen mit Hierarchien und getrennten Verantwortungsbereichen platzieren und umsetzen können.
Selbstmanagement: Angelehnt an die Heldenreise von J. Campbell können Sie die besonderen Herausforderungen je nach Projektphase reflektieren. Das unterstützt Sie im gekonnten Umgang mit Herausforderungen und bietet Ihnen die Möglichkeit zum persönlichen Wachstum“ (RKW 2025).

Das Workbook können Sie herunterladen und direkt in der PDF-Datei Ihre Anmerkungen eingeben. Darüber hinaus stehen noch ergänzende Unterlagen, wie eine Projektlandkarte und ein Canvas, zur Verfügung.

Mein Eindruck ist, dass dieses Workbook einen guten niederschwelligen Einstieg bietet und Lust machen kann, sich mit Projektmanagement intensiver zu befassen. Siehe dazu auch DAS Projektmanagement-Kontinuum in der Übersicht.

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Organisation und Lernen – ein immer noch schwieriges Thema. Warum eigentlich?

Image by Gerd Altmann from Pixabay

Veränderungen in unserem Umfeld bedeuten, dass sich Gesellschaften, Organisationen und einzelne Personen anpassen müssen. Die lieb gewonnenen Routinen auf verschiedenen Ebenen verlieren immer öfter ihre Berechtigung und werden ersetzt. Anpassung bedeutet, dass wir Neues lernen müssen. Siehe dazu auch Reskilling 2030 des World Economic Forum.

Bei dem Wort „Lernen“ denken viele an Schule oder Universitäten usw., doch ist Lernen eher als lebenslanger Prozess zu sehen. – auch in (Lernenden) Organisationen. Weiterhin haben sich die Schwerpunkte des Lernens in der letzten Zeit verschoben, denn in Zukunft kommt dem selbstorganisierten Lernen – auch mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz – eine bedeutende Rolle zu.

Es ist für mich daher immer noch erstaunlich, wie wenig Organisationen über das Lernen von Mitarbeitern, von Teams, der gesamten Organisation und im Netzwerk wissen. Bezeichnend ist hier, dass das Lernen im beruflichen Kontext oftmals nur als reiner Kostenfaktor gesehen wird (Merkmal der klassischen industriellen Kosten- und Leistungsrechnung).

„In a 2020 BCG study of the learning capabilities of 120 large global companies, only 15% said they granted corporate learning the high priority it deserves. Skills are not linked to corporate strategy. The same BCG study shows that less than 15% of leaders believe that learning constitutes a core part of their company’s overall business strategy“ (Quelle).

Das Corporate Learning sollte sich bewusst machen, dass Lernen, Kompetenzentwicklung und Erfolg einer Organisation zusammenhängen. Siehe dazu auch meinen Beitrag Wettbewerbsfähigkeit, Lernen, Kompetenz und Intelligenz hängen zusammen – aber wie?, den ich schon 2013 geschrieben hatte.

Warum wird in den Organisationen darauf zu wenig geachtet, obwohl doch viele Studien und Veröffentlichungen immer dringender auf diese Zusammenhänge hinweisen?

Meines Erachtens liegt es daran, dass viele Führungskräfte nichts von Lernen verstehen und auch keine entsprechende Kompetenzen entwickelt haben. Wie wäre es, wenn Führungskräfte einen Masterabschluss im Bereich Erwachsenenbildung nachweisen müssten? Ich habe meinen Masterabschluss im Bereich der Erwachsenenbildung beispielsweise an der TU Kaiserslautern erfolgreich abgeschlossen. Siehe dazu auch

Lernende Organisation oder Organisationales Lernen?

Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

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Wissen im Innovationsprozess analysieren

Eigene Darstellung; (c) Dr. Robert Freund

Wissen spielt im Innovationsprozess eine wichtige Rolle. Um dieses Wissen nutzen zu können, sollten Sie zunächst die verschiedenen Schritte des Innovationsprozesses notieren. In der Abbildung sehen Sie dazu ein Beispiel.

Anschließend können Sie zu den einzelnen Schritten die jeweils benötigte(n) Wissensdomäne(n) notieren. Siehe dazu ausführlicher

Fraunhofer IPK (2010): Standarddefinitionen für Wissensdomänen (PDF).

Weitere Spalten Ihrer Analyse sind dann noch Technologie (Wo findet man die Wissensdomänen in technischen Systemen?), Organisation (Wo findet man die Wissensdomänen in der Organisation?) und Mensch (Bei wem findet man dazu noch weitere Expertise – speziell implizites Wissen?).

Diese Vorgehensweise kann auch für andere Prozesse genutzt werden. Beispielsweise für Projektmanagement-Prozesse usw. . Der Ansatz ist relativ einfach und ist daher gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) geeignet.

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Von der Market Economy zur Self-organized Gift Economy

(c) Dr. Robert Freund; Quelle: vgl. Kuhnhenn et al. (2024)

In den verschiedenen gesellschaftlichen Diskussionen geht es oft um den „Markt“ mit der entsprechenden Market Economy. Solche Beschreibungen suggerieren eine Homogenität, die es in „dem Markt“ nicht gibt. Unternehmen, gerade große Konzerne, möchten allerings gerne, dass die im Markt üblichen unterschiedlichen Wissensströme kontrollierbar und nutzbar sind. Im einfachsten Fall bedeutet das dann: Der Markt ist das Ziel, um Gewinne zu erzielen.

Wie in dem Beitrag Von “Märkte als Ziele” zu “Märkte als Foren” erläutert, gibt es durch die vielschichtigen Vernetzungen der Marktteilnehmer untereinander eine hohe Komplexität und entsprechende Rückkopplungen. Märkte im ersten Schritt eher als Foren zu sehen, könnte hier eine angemessene Perspektive sein.

Wie in der Abbildung zu erkennen ist, ist die heute (2024) übliche Verteilung zwischen Universal Public Services, Market Economy und einer Self-organized Gift Economy deutlich: Die Market Economy dominiert alles, und das eben nicht zum Wohle aller, sondern zum Wohle weniger Personengruppen mit diffusen Vorstellungen davon, wie die „anderen“ (Menschen) gefälligst leben sollen.

Demgegenüber gibt es in der Gesellschaft durchaus Bestrebungen, viele Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und anzubieten, die nicht den üblichen „Marktgesetzen“ folgen, und eher selbst-organisiert sind. Die von Eric von Hippel seit vielen Jahren veröffentlichten Studien zeigen das beispielsweise bei Innovationen (Open User Innovationen) deutlich auf – und dieser Anteil wird immer größer!

Die von mehreren Autoren veröffentlichte Projektion in das Jahr 2048 zeigt eine deutliche Verschiebung der aktuellen Verteilung zu Gunsten einer Self-organized Gift Economy. Es wundert allerdings nicht, dass die Profiteure der Market Economy sich massiv gegen diese Entwicklung stemmen – mit allen demokratischen, allerdings auch mit nicht-demokratischen Mitteln.

Kuhnhenn et al. (2024): Future for All. A vision for 2048. Just • Ecological • Achievable | PDF

Am Beispiel der Künstlichen Intelligenz ist zu erkennen, dass die Profiteure der Market Economy mit immer neuen KI-Anwendungen Menschen, Organisationen und Nationen vor sich hertreiben und letztendlich abhängig machen wollen. Auf der anderen Seite bietet Künstliche Intelligenz vielen Menschen, Organisationen und Nationen heute die Chance, selbst-organisiert die neuen KI-Möglichkeiten zu nutzen.

Das allerdings nur, wenn Künstliche Intelligenz transparent, offen und demokratisiert zur Verfügung steht. Genau das bietet Open Source AI. Bitte beachten Sie, dass nicht alles, was Open Source AI genannt wird, auch Open Source AI ist! Siehe dazu beispielsweise

Open Source AI Definition – 1.0: Release Candidate 2 am 21.10.2024 veröffentlicht

Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI

Open Source AI: Warum sollte Künstliche Intelligenz demokratisiert werden?

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

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Qualitätsnetzwerk zur Analyse für mögliche Verbesserungen

Qualitätsnetzwerk zur Analyse für mögliche Verbesserungen

Es gibt möglicherweise nichts, oder sehr wenig, was nicht verbessert werden kann. Diese Überlegung mündet in den allseits bekannten Kontinuierlichen Verbesserungsprozess (KVP, oder japanisch Kaizen). Die Frage, die in dem Zusammenhang gleich auftaucht lautet:

Wie kann diese kontinuierliche Verbesserung systematischer gestaltet werden?

Die Abbildung zeigt Ihnen dazu ein geeignetes Netzwerk, in dem die Dimensionen des Ishikawa-Diagramms und des Magischen Dreiecks (Qualität, Zeit und Kosten) in einer Matrix gegenübergestellt werden.

Suchen Sie sich zunächst einen Geschäftsprozess, oder einen Teilprozess aus, und formulieren Sie für die Schnittstellen, die mit den Nummern 1-15 gekennzeichnet sind, geeignete Fragen. Dadurch entsteht eine Art Leitfaden oder auch Checkliste, abgestimmt auf Ihre Organisation.

Wenn Sie „nur“ zu jeder Schnittstelle 3-5 Fragen formulieren, kommen Sie dabei schon auf insgesamt 45-75 Möglichkeiten für Verbesserungen.

Probieren Sie es doch einfach einmal aus!