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Künstliche Intelligenz, Agiles Manifest, Scrum und Kanban

Bei Künstlicher Intelligenz denken aktuell die meisten an die KI-Modelle der großen Tech-Konzerne. ChatGPT, Gemini, Grok etc sind in aller Munde und werden immer stärker auch in Agilen Organisationen eingesetzt. Wie in einem anderen Blogbeitrag erläutert, sind in Agilen Organisationen Werte und Prinzipien mit ihren Hebelwirkungen die Basis für Praktiken, Methoden und Werkzeuge. Dabei beziehen sich viele, wenn es um Werte und Prinzipien geht, auf das Agile Manifest, und auf verschiedene Vorgehensmodelle wie Scrum und Kanban. Schauen wir uns einmal kurz an, was hier jeweils zum Thema genannt wird:

Agiles Manifest: Individuen und Interaktionen mehr als Prozesse und Werkzeuge
In der aktuellen Diskussion über die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz werden die Individuen eher von den technischen Möglichkeiten (Prozesse und Werkzeuge) getrieben, wobei die Interaktion weniger zwischen den Individuen, sondern zwischen Individuum und KI-Modell stattfindet. Siehe dazu auch Mensch und Künstliche Intelligenz: Engineering bottlenecks und die fehlende Mitte.

SCRUM: Die Werte Selbstverpflichtung, Fokus, Offenheit, Respekt und Mut sollen durch das Scrum Team gelebt werden
Im Scrum-Guide 2020 wird erläutert, was die Basis des Scrum Frameworks ist. Dazu sind die Werte genannt, die u.a. auch die Offenheit thematisieren, Ich frage mich allerdings, wie das möglich sein soll, wenn das Scrum Team proprietäre KI-Modelle wie ChatGPT, Gemini, Grok etc. nutzt, die sich ja gerade durch ihr geschlossenes System auszeichnen? Siehe dazu auch Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI.

KANBAN basiert auf folgenden Werten: Transparenz, Balance, Kooperation, Kundenfokus, Arbeitsfluss, Führung, Verständnis, Vereinbarung und Respekt.
Bei den proprietären KI-Modellen ist die hier angesprochene Transparenz kaum vorhanden. Nutzer wissen im Detail nicht, mit welchen Daten das Modell trainiert wurde, oder wie mit eingegebenen Daten umgegangen wird, etc.

In einem anderen Blogbeitrag hatte ich dazu schon einmal darauf hingewiesen, dass man sich mit proprietärer Künstlicher Intelligenz (KI) auch die Denkwelt der Eigentümer einkauft.

Um agile Arbeitsweisen mit Künstlicher Intelligenz zu unterstützen, sollte das KI-Modell den genannten Werten entsprechen. Bei entsprechender Konsequenz, bieten sich also KI-Modelle an, die transparent und offen sind. Genau an dieser Stelle wird deutlich, dass das gerade die KI-Modelle sind, die der Definition einer Open Source AI entsprechen – und davon gibt es in der Zwischenzeit viele. Es wundert mich daher nicht, dass die Open Source Community und die United Nations die gleichen Werte teilen.

Es liegt an uns, ob wir uns von den Tech-Giganten weiter in eine immer stärker werdende Abhängigkeit treiben lassen, oder andere Wege gehen – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität. Siehe dazu auch Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften.

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Agile Organisation: Werte und Prinzipien als Hebelwirkung

Eigene Darstellung

Das Zwiebelmodell (Abbildung) zeigt den Zusammenhang einzelner Begriffe im agilen Umfeld und deren jeweilige Wirkung. Je näher der Begriff am inneren Kreis positioniert ist, je größer ist seine Hebelwirkung. Ist ein Begriff am äußeren Rand der Abbildung positioniert, so bedeutet das eine größere Sichtbarkeit.

Werte und Prinzipien haben also eine große Hebelwirkung. Konkrete Hinweise dazu findet man in dem Agilen Manifest. Praktiken, Methoden und Werkzeuge sind oft in der Praxis zu sehen, basieren allerdings alle auf den Werten und Prinzipien.

Scrum wird hier als Methode gekennzeichnet, sollte allerdings eher als Framework (Rahmenwerk) bezeichnet werden.

Aktuell konzentrieren sich viele Organisationen noch zu stark auf Werkzeuge, Methoden und Praktiken, ohne ihre organisationalen Werte und Prinzipien anzupassen.

Mehr Beiträge zur Agilen Organisation finden Sie hier.

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Steckbrief zu KANBAN: Vorteile und Nachteile

Steckbrief KANBAN (Timinger 2021), eigene Darstellung

Alle Vorgehensmodelle im Projektmanagement haben Vorteile und Nachteile. In einem ersten Beitrag habe ich das beispielsweise schon einmal am Wasserfallmodell dargestellt. Siehe Steckbrief zum Wasserfallmodell: Vorteile und Nachteile.

Wie in der Abbildung zu erkennen ist, hat auch KANBAN Vorteile und Nachteile. Seit Anderson (2010): KANBAN in der IT ist klar, dass KANBAN geeignet ist, wissensbasierte Arbeit zu organisieren.

KANBAN ist weniger präskriptiv (vorschreibend) im Vergleich zum SCRUM Framework, und ist auf der individuellen Ebene, der Teamebene und auf der organisationalen Ebene einsetzbar.

Verwechselt wird KANBAN oft mit allen möglichen Boards, die allerdings keine KANBAN Boards sind, wenn z.B. die Prozessschritte nicht begrenzt sind (WIP: Work in Progress) und die Tickets nicht nach dem Pull-Prinzip abgearbeitet werden.

Es geht in Zukunft immer mehr darum, das geeignete Vorgehensmodell zum Vorhaben (Projekt) auszuwählen. Dieser Trend ist in der Zwischenzeit an dem großen Anteil des Hybriden Projektmanagements – also einer sinnvollen Kombination von mehreren Vorgehensmodellen – abzulesen. Siehe dazu PMI (2024) Global Survey: Hybrides Projektmanagement wird immer wichtiger.

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Wissensarbeit: Bestehen 60% der Gesamtarbeit aus „Arbeit rund um die Arbeit“?

Industriearbeit wurde in der Vergangenheit akribisch (Stichwort: REFA) auf Verschwendungspotenziale untersucht. Ganze Wertstromanalysen wurden beispielsweise betrachtet, um Lean Production oder später Lean Management in der Organisation zu etablieren. Auch das Agile Arbeiten, beispielsweise in Form des Agilen Projektmanagements, hat das Ziel, sich nur auf den Value für den User (Scrum) zu fokussieren. Das Scrum-Framework entstand immerhin aus der Überlegungen, Wissensarbeit besser zu organisieren (Hirotaka Takeuchi und Ikujiro Nonaka).

Es verwundert daher doch etwas, dass aus einer Studie von Asana aus dem Jahr 2023 hervorgeht, dass der Anteil der „Arbeit rund um die Arbeit“ bei Wissensarbeit immer noch erheblich ist. In der genannten Studie wurden fast 10.000 Wissensarbeiter befragt.

Dabei wird der Begriff „Arbeit rund um die Arbeit“ wie folgt beschrieben: „Tätigkeiten, die der wichtigen Arbeit Zeit entziehen, darunter die Kommunikation über die Arbeit, die Suche nach Informationen, das Wechseln zwischen verschiedenen Apps, die Bewältigung wechselnder Prioritäten und die Statusnachverfolgung von Arbeitsvorgängen“ (Asana 2025).

„Laut dem Bericht zur Anatomie der Arbeit von Asana [Anmerkung Robert Freund: aus dem Jahr 2023] werden 60 % der Arbeitszeit einer Person für „Arbeit rund um die Arbeit“ und nicht für Facharbeit aufgewendet“ (ebd.).

Bei Studien sollte man immer etwas kritisch sein, denn Asana ist selbst Anbieter einer Work-Management Plattform mit vielen Apps – möglicherweise tragen diese sogar auch zu dem Verschwendungspotenzial bei.

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Projektmanager/in Agil ab Ende Oktober in Düsseldorf

Der von uns entwickelte Blended Learning Lehrgang Projektmanager/in Agil (IHK) wird im Oktober wieder in Düsseldorf angeboten:

Projektmanager/in Agil (IHK) – Blended Learning Lehrgang
Flyer und IHK-Website 
27.10.-01.12.2025, IHK Düsseldorf
Ansprechpartnerin: Frau Wanke, Telefon: 0211/17243-35
E-Mail: petra.wanke@duesseldorf.ihk.de      

In dem Lehrgang geht es u.a um folgende Themen:

Unternehmen sollten wissen, wie sie die Projekte herausfiltern, die dann sinnvoll mit agilen Methoden durchgeführt werden können.

Es gibt nicht nur Scrum als agiles Rahmenwerk, auch Lean und Kanban gehören zu geeigneten Vorgehensmodellen. Bei Kanban gibt es – im Vergleich zu Scrum – nicht die Trennung der Projektmanager-Rolle in Product Owner und Scrum Master.

Scrum: Hier ist zwischen dem Scrum-Guide und ScrumAnd (z.B. Scrumban) bzw. ScrumBut zu unterscheiden. Nicht alle Unternehmen nutzen Scrum genau nach dem aktuellen Scrum-Guide.

Herauszufinden, was die agilen Anforderungen sind ist nicht Bestandteil des Scrum-Guides. Wir ergänzen diesen Punkt daher mit dem Requirementsboard.

Agile Vertragsgestaltung: Ein wichtiges Element, da die Leistung nicht, wie beim Klassischen(Plangetriebenen) Projektmanagement, genau beschrieben vorliegt (Magisches Dreieck).

Hybrides Projektmanagement: Hier gibt es viele Variationen, was einen Ordnungsrahmen erforderlich macht.

Scaling Agile: Der Scrum-Guide wurde für einzelne Projekte geschrieben, doch wie geht man mit vielen agilen Projekten um? Nexus und LeSS orientieren sich stark am Scrum-Guide. SAFe wiederum hat eine umfangreiche Struktur und nutzt verstärkt Lean und Kanban. Hier schließt sich der Kreis des Gesamtkonzepts.

Ein(e) Projektmanager/in Agil (IHK) ist somit für verschiedene Rollen in Organisationen geeignet.

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Kann die Earned Value Analyse (EVA) für Scrum genutzt werden?

Eigene Darstellung – Earned Value Analyse – Beispiel für Story Points (Klein 2021:54-55) / Ausschnitt

Wenn es um das Projektcontrolling geht, stellt sich natürlich immer auch die Frage: Von welchem Vorgehensmodell gehen wir aus? Ist es ein eher Plangetriebenes Projektmanagement, so kommen die üblichen Kennzahlen infrage, die beispielsweise aus einer Earned Value Analyse (EVA) entnommen werden können.

Gehen wir von einem Agilen Projektmanagement aus, so wird oft behauptet, dass die klassischen Controlling-Ansätze hier nicht anwendbar sind . Es wird von Objective Key Results (OKR) oder anderen (neuen?) Ansätzen gesprochen. Siehe dazu auch Veränderung des Controllings in einer VUCA-Welt. Das ist alles durchaus einleuchtend, doch gibt es eine Ausnahme.

Gehen wir einmal von der oben angesprochenen Earned Value Analyse aus, so stellt sich die Frage, ob die EVA nicht auch im Agilen Projektmanagement eingesetzt werden kann. Und siehe da: Es gib durchaus Autoren, die diese Frage in ihren Veröffentlichungen bewusst bejahen und auch begründen.

Klein (2021) hat anhand eines Zahlen-Beispiels ausführlich dargestellt, wie die Earned Value Analyse im Scrum Framework genutzt werden kann. Ich gehe hier nicht auf die gesamte Berechnung ein, doch zeigt schon der Ausschnitt in der Abbildung, die Vorgehensweise für die Sprints 1-5.

Wenn es also möglich ist, die Earned Value Analyse (EVA) im Plangetriebenen Projektmanagement und im Agilen Projektmanagement (Scrum Framework) zu nutze, so kann die EVA auch im Hybriden Projektmanagement eine wertvolle Hilfe darstellen.

Die Earned Value Analyse (EVA) stellt sich also als integrierendes Element des Projektcontrollings in verschiedenen Vorgehensmodellen dar.

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Künstliche Intelligenz: Von der Produktentwicklung wieder (zurück) zur Prozessentwicklung?

Künstliche Intelligenz wird unseren individuellen Alltag, Unternehmen/Organisationen und letztendlich die gesamte Gesellschaft in verschiedenen Anwendungsformen immer stärker beeinflussen.

Dabei deutet sich in den Unternehmen/Organisationen eine interessante Entwicklung an.

Organisationen waren in den letzten 100 Jahren der Industrialisierung darauf fokussiert, ihre Prozesse (oftmals Routineprozesse) immer weiter zu optimieren, effektiver und effizienter zu machen. Diese Prozesslandschaften haben dann zu den bekannten Qualitätsmanagement-Systemen oder auch Projektmanagement-Systemen geführt. Gerade im Projektmanagement hat sich diese Vorgehensweise (Vorgehensmodelle) bei Projekten im Entwicklungsbereichen (Innovationen) zu einer Arbeitsform (Vorgehensmodell) entwickelt, die eher produktorientiert ist. Paradebeispiel dafür ist das Scrum-Framework mit den zu erzielenden Increments am Ende des Sprints oder das Minimum Viable Product (MVP), das wir aus dem Lean Start-up-Ansatz kennen.

Dieser Trend wird aktuell durch Künstliche Intelligenz scheinbar wieder umgekehrt. Wie kommt das?

Schauen wir uns einmal an, wie stark Künstliche Intelligenz den gesamten Lebenszyklus der Software-Entwicklung beeinflusst, so können wir erahnen, dass die Zyklen, in denen ein (Software-)Ergebnis (Increment, MVP) produziert werden kann, immer kürzer werden. Möglicherweise so kurz, dass es sich gar nicht mehr lohnt, den gesamten Scrum-Zyklus mit den vorgesehenen Artefakten und Events durchzuführen, und es zu einem kontinuierlichen Fluss an Ergebnissen (Produkten) kommt. In meinem Beitrag Künstliche Intelligenz: Wird Scrum durch den permanenten Fluss an Produkten zu Kanban? hatte ich das schon einmal angedeutet. Es freut mich daher, dass der Gedanke durchaus auch von anderen Autoren vertreten wird:

„Der Fokus essenzieller Design- und Architekturentscheidungen verschiebt sich in der Digitalisierung genau wie einst in der Industrialisierung von der Produktentwicklung hin zur Prozessentwicklung. Hier schließt sich auch der Kreis zu Scrum, denn zwei der wichtigsten Scrum-Pioniere Hirotaka Takeuchiund Ikujiro Nonaka kamen ursprünglich aus industriellen Produktions- und Innovationskontexten, nicht aus der Softwareentwicklung“ (Immich, T.(2025): KI-Agenten Teil 2: Von der Produktentwicklung zur Prozessoptimierung, in Heise Online vom 27.05.2025).

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Wie können ethische Überlegungen im Scrum-Framework beachtet werden?

Embedding ethical deliberations into Scrum; based on Zuber et al. (2022) http:// creativecommons.org/licenses/by/4.0/, zitiert in Zuber et al (2024) in Werther et al. (eds) (2024)

Wenn es um Technik geht wird immer wieder die Frage nach der Ethik gestellt, denn Technik kann zum Wohle oder zum Nachteil von (allen) Menschen und der Umwelt genutzt werden. Aktuell geht es dabei beispielsweise um die Ethik bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz. Siehe dazu auch Technikethik (Wikipedia).

In der Softwareentwicklung hat sich der Einsatz von Scrum als Rahmenwerk (Framework) bewährt. In der Abbildung sind die verschiedenen Events, Artefakte und Rollen zu erkennen. Die Autoren Zuber et al. (2024) schlagen nun vor, ethische Überlegungen (ethical deliberations) mit in das Scrum-Framework einzubauen. Diese sind in der Abbildung grün hervorgehoben.

„The core idea is that, before the regular agile cadence begins, in a sprint 0, we first proceed descriptively and align ourselves with societal and organizational value specifications, i.e., we start from a framework defined by society and organization. Second, in the relationship between the product owner and the client, central ethical values are identified within this framework on a project-specific basis, if necessary, and become part of the product backlog. This can be done on the basis of existing codes of conduct or with other tools and methods that are specific to culture and context. We call this the normative horizon that is established during disclosive contemplation. Value-Sensitive Software Design: Ethical Deliberation in Agile. Within each individual sprint, it is a matter of identifying new values and implementing normative demands through suitable technical or organizational mechanisms“ (Zuber et al 2024, in Werther et al (eds.) 2024).

Es ist wichtig, dass wir uns mit den ethischen Fragen neuer Technologien wie z.B. der Künstliche Intelligenz auseinandersetzen und es nicht zulassen, dass Tech-Konzerne die Vorteile der neuen Möglichkeiten in Milliarden von Dollar Gewinn ummünzen, und die sozialen Folgen der der neuen KI-Technologien auf die Gesellschaft abwälzen. Hier muss es eine Balance geben, die durch ethische Fragestellungen in den Entwicklungsprozessen von Technologien mit integriert sein sollten – nicht nur im Scrum-Framework.

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Mit Hilfe der Stacey-Matrix klassische und agile Vorgehensmodelle im Projektmanagement abgrenzen

Vgl. Komus (2018) und eigene Ergänzungen

Wenn es darum geht, Klassische Vorgehensmodelle (Plangetriebene Vorgehensmodelle) und Agile Vorgehensmodelle abzugrenzen, wird oftmals die Stacey-Matrix herangezogen. – obwohl es mit dem Cynefin-Ansatz, dem Vorschlag von Boehm & Turner usw. auch andere Möglichkeiten gibt.

In der Stacey-Matrix werden auf der Y-Achse Anforderungen an das Projekt von „weitreichend klar“ bis „geringe Klarheit“ positioniert. Hier geht es somit um das WAS. Auf der X-Achse geht es um Technik/Methode, die für das Projekt „im Griff“ oder auch „unklar/unsicher“ sein können. Hier geht es um das WIE (Siehe Abbildung).

Es ergeben sich daraus drei Bereiche: Simpel, Kompliziert und Komplex. Weiterhin können über die Diagonale die geeigneten Vorgehensmodelle abgeleitet werden. Simpel bedeutet hier, dass die Anforderung als Routinetätigkeit angesehen werden kann. KVP ist die Abkürzung für „Kontinuierlichen Verbesserungsprozess“ oder auch Kaizen. Das bedeutet, um die Anforderungen zu erfüllen, muss der Routineprozess verbessert werden. Reicht das nicht mehr aus, so kommen wir in den Bereich des (Klassischen) Projektmanagements, zu dem es Normen und Standards gibt, die sich in vielen Branchen bewährt haben.

Werden die Anforderungen und auch Technik/Methode immer unklarer, kommen wir von dem komplizierten Bereich immer stärker in einen komplexen Bereich, in dem mehr Selbstorganisation gefordert ist, um das Projekt zum Erfolg zu führen. Mit Kanban, Scrum und Design Thinking sind hier nur drei von vielen Vorgehensmodellen genannt, die dem Agilen Projektmanagement zugerechnet werden.

Der Vorteil der Stacey-Matrix liegt darin, dass sie recht einfach umsetzbar ist und somit einen schnellen und guten Einstieg dafür bietet herauszufinden, welches Vorgehensmodell für ein Projekt geeignet erscheint.

Nachteile der Stacey-Matrix sind: (1) Es sind nur zwei Dimensionen zu bewerten – bei einem komplexen Projekt möglicherweise zu wenig, (2) Das Hybride Projektmanagement wird hier nur indirekt thematisiert. Man könnte den Bereich zwischen „Kompliziert“ und „Komplex“ dafür nehmen, was allerdings recht ungenau wäre.

Zur Verbesserung bietet es sich an ein Analysetool zu verwenden, das mehrere Dimensionen berücksichtigt und auch die Möglichkeit des Hybriden Projektmanagements enthält. Siehe dazu Projektmanagement: Einfaches Tool zur Analyse des angemessenen Vorgehensmodells – Planbasiert, Hybrid, Agil.

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.