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Agile Methoden/Vorgehensmodelle: Eindruck und Umsetzbarkeit

Das heutige Umfeld von Personen, Organisationen und Gesellschaften ist anspruchsvoll, und immer komplexer geworden. Es wundert daher nicht, dass immer mehr Personen und Organisationen agiler werden möchten, um sich den Veränderungen anzupassen. Neben der grundsätzlichen Ausrichtung als Agile Organisation, kommen auch immer mehr agile Methoden, bzw. agile Vorgehensmodelle, zum Einsatz.

Dabei kommt es allerdings oftmals zu einer Diskrepanz zwischen dem persönlichen Eindruck und der jeweiligen Umsetzbarkeit im beruflichen Umfeld. Beispielhaft habe ich 12 Personen aus unterschiedlichen Branchen gebeten, dazu Punkte zu vergeben.

MEIN EINDRUCK VON AGILEN METHODEN/VORGEGENSMODELLEN

AGILE METHODEN/VORGEHENSMODELLE KANN ICH IN MEINEM BERUFLICHEN UMFELD UMSETZEN

Das ist natürlich keine repräsentative Umfrage, sondern nur eine Momentaufnahme, dennoch kann ich solche Ergebnisse aus recht vielen Befragungen bestätigen – und das über Jahre hinweg – was mich etwas verwundert. Nach über 20 Jahren des Agilen Manifests, des Scrum Guides, KANBAN, XP, usw. sollten sich doch langsam aber sicher agile Methoden/Vorgehensmodelle etabliert haben – oder?

In diesem Zusammenhang ist auch die in 2024 veröffentlichte PMI-Studie zur Entwicklung von Planbasierten (klassischen) Projektmanagement, Agilen Projektmanagement und Hybriden Projektmanagement interessant. Ergebnis: Das Hybride Projektmanagement hat in der Anwendung stark zugenommen.

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.

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Aufbau einer Wissensbasis während der Projektabwicklung

Spirale des Aufbaus einer Wissensbasis während der Projektabwicklung (Cüppers, C. (2007): Wissensmanagement in Projektorganisationen, projektmanagementaktuell 2/2007)

In Projekten werden viele Daten generiert und Informationen bearbeitet. Beides sind wichtige Bausteine einer Wissensbasis in projektorientierten Organisationen. Diese Wissensbasis baut sich zyklisch über die Projektabwicklung auf (Abbildung).

Die einzelnen Aktivitäten sind dabei die Wissensidentifikation, der Wissenserwerb, die Wissensentwicklung, die Wissensverteilung, die Wissensbewertung und die Wissensnutzung. Es ist deutlich zu erkennen, dass sich die Autorin an den Kernaktivitäten des Wissensmanagements orientiert hat (z.B. nach Probst et al.). Weiterhin zeigt die Abbildung, dass sich die jeweilige Wissensbasis über die Projekte P1 bis P4 immer weiter aufbaut.

“Ein Projekt beginnt zu einem definierten Zeitpunkt mit der Projektinitiierung. Es durchläuft verschiedene Phasen bis hin zum Projektabschluss bzw. zur Projektnachbereitung, in denen sich die in der Abbildung als Spirale dargestellte organisationale Wissensbasis stetig vergrößert. Jedes Projekt durchläuft die komplette Spirale unabhängig von den durchgeführten Projektphasen. Die Projektdauer kann von Projekt zu Projekt unterschiedlich sein, es werden jedoch immer alle Sektoren der Spirale durchlaufen. In den ersten drei Sektoren wird das für das Projekt erforderliche Wissen aus Bekanntem generiert, neu entwickelt und von außen erworben. In den folgenden drei Sektoren wird es dann selektiert, kommuniziert, dokumentiert, gespeichert und angewandt. Die Wissensbasis wächst kontinuierlich, sodass Folgeprojekte profitieren. Da in einem Unternehmen in der Regel mehrere Projekte gleichzeitig ablaufen und die Mitarbeiter zum Teil an mehreren Projekten arbeiten, ist der Übergang zwischen den einzelnen Projekten fließend” (Cüppers 2007).

Siehe dazu auch Wissen und Erfahrungen als Input und Output von Projekten, Umgang mit Wissen in Projekten und Projektwissensmanagement – ein spannendes Thema.

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.

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Gibt es ein universelles Management?

Image by Mohamed Hassan from Pixabay

Es ist immer wieder erstaunlich, dass Menschen und Organisationen nach Rezepten suchen, die für alle und alles geeignet sind. Eine Pille für die komplexen Ursachen einer Krankheit, oder eben ein Managementansatz für das komplexe System einer Organisationen. Ganz im Sinne eines “one size fits all”.

Diesen Anspruch auf Universalität werden die verschiedenen Managementansätze der letzten Jahrzehnte allerdings nicht gerecht. Es zeigt sich gerade in der Organisationsentwicklung immer deutlicher, dass es einen angemessenen Mix verschiedener Ansätze geben sollte. Immer deutlicher wird der Ruf nach Hybriden Ansätzen – auch im Projekt-Management. Das Projektmanagement-Kontinuum zeigt beispielhaft auf, welche Möglichkeiten es hier gibt.

Dass es kein universelles Management gibt, ist schon sehr lange bekannt. Dazu habe ich folgendes gefunden:

“Schon in den 60er-Jahren wurde im Kontingenzansatz der Organisationsforschung herausgefunden, dass es ein universelles Management nicht gibt, sondern je nach Situation entweder organische oder mechanistische Managementsysteme besser geeignet sind. Diese Erkenntnis gilt nach wie vor und trifft auch auf das Projektmanagement zu” (Seibert (2007): Agiles Projektmanagement, projektmanagementaktuell 1/2007).

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Das Projektmanagement-Sandwich

Racine, J. (2006): Projektmanagement ist Verhandlungsmanagement, projektmanagementaktuell 3/2006

Als Projektleitung möchte man es allen Beteiligten/Stakeholdern recht machen. Die Situation kann mit einem Bild veranschaulicht werden: einem Projektmanagement-Sandwich (Abbildung). Dieses “Orchestrieren” verschiedener Gesichtspunkte/Perspektiven auf und in einem Projekt ist oft eine Herkulesaufgabe und fordert Projektverantwortliche über die reine Fach- und Methodenkompetenz heraus.

“Vereinfacht dargestellt, führen Projekte zu Interaktionen zwischen drei Akteuren bzw. Gruppen von Akteuren: den Auftraggebenden, den Auftragausführenden und der Projektleitung in der Mitte (Abbildung). Auch wenn sie alle das Projektziel unterstützen (wollen), haben sie unterschiedliche Motivationen und nehmen unterschiedliche Perspektiven ein. In der Regel leben Auftraggebende und -ausführende in völlig unterschiedlichen Welten. Aus diesem Grund haben die unmittelbaren Sorgen der einen mit denjenigen der anderen oft wenig oder überhaupt nichts zu tun. Der Projektleitung kommt damit eine Schnittstellen- und Brückenbaufunktion zwischen diesen zwei Gruppen zu” (Racine 2006).

Diese notwendigen vielen sozialen Interaktionen führen auch zu einer sozialen Komplexität in Projekten, die es für Projektleitungen zu bewältigen gilt. Neben den fachlichen und methodischen Kompetenzen verschiebt sich der Fokus – gerade in Zeiten von Künstlicher Intelligenz – mehr zu persönlichen und sozialen Kompetenzen von Projektmanagern.

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Warum braucht “Führung” heute sozialwissenschaftliche Expertise?

Die aktuelle gesellschaftliche Entwicklung kann als Strukturbruch zwischen Einfacher und Reflexiver Modernisierung gesehen werden. Bisher war Führung damit konfrontiert, Arbeit effektiv und effizient eher fremdorganisiert zu organisieren. Arbeit 4.0 ist allerdings viel stärker selbstorganisiert, und benötigt daher eine andere Art von Führung.

Selbstorganisation in komplexen sozialen Systemen (Organisationen) wird dabei oft auf technische und/oder ökonomische Dimensionen reduziert. Eine moderne Führung zeichnet sich in einer Reflexiven Modernisierung allerdings dadurch aus, dass Führung selbst reflexiv ist, und sozialwissenschaftliche Expertise erfordert.

“Ohne eine sozialwissenschaftliche Expertise kann eine solche selbstreflexive Führung auch in Lehr-Lern-Prozessen nicht gelingen. Soziale Systeme funktionieren nämlich nicht allein nach Maßgabe technisch-ökonomischer, sondern auch – und vielleicht sogar: vornehmlich – nach Maßgabe sozialer Mechanismen” (Arnold 2017).

Siehe dazu auch Vom Zwei-Welten-Modell von Führung zu einem Multiple-Welten-Modell von Führung? und Wirtschaftspsychologie und Wirtschaftssoziologie sind vielen Führungskräften wenig bekannt.

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Planning Poker beim relativen Schätzen nutzen – analog oder auch online

In dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Projektmanager/in Agil (IHK) geht es selbstverständlich auch um das Scrum-Framework. Um dabei ein priorisiertes Backlog mit den Anforderungen zu erhalten, werden u.a. aus der Perspektive von fiktiven Charakteren (Personas) User Stories formuliert.

Diese werden dann relativ (nicht absolut) geschätzt. Relativ bedeutet hier, dass eine User Story als Referenz festgelegt wird.

Mit Hilfe der modifizierten Fibonacci-Reihe schätzen die Developer den jeweiligen Aufwand der verschiedenen User Stories ab, die für den nächsten Sprint vorgesehen sind – das geschieht im Sprint Planning in Abstimmung mit dem Product Owner und dem Scrum Master, bzw. auch mit anderen Stakeholdern.

Dieses Schätzen kann mit Planning Poker unterstützt werden. Wir haben uns dazu ein Kartenspiel mit unserem Logo herstellen lassen (siehe Abbildung). Der Aufwand der einzelnen User Stories kann dann mit Hilfe des Kartenspiels ermittelt werden. Darüber hinaus kann Planning Poker auf dieser Seite auch online gespielt werden.

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Projektmanagement: Protokolle als einfacher Einstieg zur Nutzung Künstlicher Intelligenz

Dave Garret Using AI Tools to Make Meeting Minutes Magic! (PMI-Blog vom 11.01.2024)

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement kann an vielen Stellen erfolgen. In dem Blogbeitrag von Dave Garret Using AI Tools to Make Meeting Minutes Magic! (PMI-Blog vom 11.01.2024) wird empfohlen, Sitzungsprotokolle (Meeting Minutes) für den Einstieg zur Nutzung von KI zu nutzen.

Der Autor hat zur Erläuterung in einer Abbildung zwei Achsen gegenüber gestellt. Y-Achse: Komplexität des Tasks von niedrig bis hoch, X-Achse: Wer bearbeitet den Task (Maschine oder Mensch)?

Die eingetragenen Tasks zeigen, dass es in der Abbildung ein Kontinuum von Möglichkeiten gibt. Es geht wie so oft nicht um ein “Entweder Maschine (KI) oder Mensch”, sondern um ein sinnvolles “sowohl-as-auch”.

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Künstliche Intelligenz bei Akzeptanzprojekten

Künstliche Intelligenz (KI) bietet auf allen gesellschaftlichen Ebenen Anwendungsmöglichkeiten – auch im Projektmanagement. Dabei stellt sich die Frage, wie Künstliche Intelligenz (KI) bei verschiedenen Projekten eingesetzt werden kann. Barth/Sarstedt (2024) schlagen dazu in Anlehnung an Kuster (2022) vor, verschiedene Projektkategorien zu unterscheiden: Standardprojekte, Potenzialprojekte, Akzeptanzprojekte und Pionierprojekte.

“Bei steigender sozialer Komplexität ist oft ein geschickter Umgang mit menschlichen Widerständen und Emotionen erforderlich, um eine Akzeptanz des Projektergebnisses herbeizuführen. Als Beispiel solcher Akzeptanzprojekte sei hier eine unternehmensinterne Umstrukturierung betrachtet. Berücksichtigt man nun die oben diskutierten Limitierungen der KI sowohl im sensorischen Wahrnehmen als auch im empathischen Erfassen sozialer Situationen, so erscheint die KI als nicht ausreichend, es benötigt vielmehr das menschliche Element, um Belegschaft und Kunden gegenüber mit Fingerspitzengefühl zu agieren. KI kann insofern nicht mehr als „agierende Einheit“ eingesetzt werden, es kann dem menschlichen Projektmanager jedoch in einem sehr umfangreichen Sinne als ein „komplexes Werkzeug“ dienen (komplexe Planmodellierung, ablauforganisatorische Simulation etc.), welches er in seiner Rolle als „Handwerksmeister des Projektmanagements“ in Ergänzung zu seinem übrigen Handwerkszeug einsetzen kann” (ebd.).

Auch in dem Beitrag Mensch und Künstliche Intelligenz: Engineering bottlenecks und die fehlende Mitte wird deutlich, um welche Aufgaben es dabei geht. Siehe dazu auch Projektmanager: Soziale Interaktionsprozesse und ihre Bedeutung für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI).

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Ziele definieren: PAM als Alternative zu SMART

Bei der Definition von Zielen ist es oft hilfreich, sich an den SMART-Kriterien zu orientieren. Diese Vorgehensweise ist hinlänglich bekannt, doch gibt es auch eine Alternative, die mit PAM abgekürzt wird. Dazu habe ich etwas bei Hruschka et al. (2022) gefunden

P: Purpose – Was ist der Zweck?

A: Advantage – Was ist der betriebliche Vorteil/Mehrwert? – Business Advantage

M: Measure – Wie würde man diesen Vorteil messen?

Die Autoren weisen darauf hin, dass PAM im Gegensatz zu SMART nicht auf die Zeit eingeht, was dazu führt, dass der Mehrwert eines Ziels im Mittelpunkt der Diskussion steht. Die SMART- und die PAM-Kriterien können gut als Checklisten in Projekten eingesetzt werden.

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 in der Berater-Branche – auch eine Wissensperspektive

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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