Agile Management und Digitalisierung, passt dies überhaupt zusammen?

Agile Handlungsrahmen wie Scrum und Kanban sind genau deswegen entstanden, weil man Ende des 20zigsten Jahrhunderts wieder zurück wollte zum Wesentlichen:

  • Befriedigende Arbeit,
  • Kontakt zum Kunden,
  • Weniger Technokratie und Methodenwahn,
  • Sehen und fühlen, was man innerhalb einer bestimmten Zeit erreicht hat.

Hieraus sind dann die sehr haptischen Werkzeuge wie das Task Board oder andere kleine Werkzeuge entstanden, die Teammitglieder in realen Präsenztreffen interaktiv und gemeinsam anwenden.

Digitalisierung bringt oftmals das Gegenteil mit sich, nämlich Virtualität im Leben und in der Kommunikation (u.a. virtuelle Teams), hervorgerufen durch die Verwendung digitaler Werkzeuge.

Digitalisierung ist ein ganz klarer Komplexitätstreiber; sie erzeugt einerseits neue Verbindungen (u.a. über Social Media), bringt teilweise Vorgänge ans Licht, die vorher nicht sichtbar waren (u.a. Big Data Auswertungen), andererseits versteckt sie Vorgänge und erlaubt Aktivitäten, die man vorher überhaupt nicht kannte oder so nicht kannte (u.a. elektronische Wahlhelfer). Wie mein Sohn Yannick Oswald an anderer Stelle ausgeführt (yannickoswald.de), entstehen Netzwerke, deren Charakteristiken man prinzipiell zwar schon kannte, die heute jedoch einen weltumspannenden Charakter und damit auch eine neue Qualität haben

Agiles Management ist als Antwort auf eine zunehmend komplexere Welt gegeben worden. Man siehe hierzu unser Buch „Projektmanagement am Rande des Chaos“ und das in der Veröffentlichung befindliche Buch „Management 4.0 – Handbook for Agile Practices“ der GPM Fachgruppe Agile Management. – Hierbei kommen u.a. folgende zwei zentrale Prinzipien zum Einsatz: Abschotten von wertvernichtender Komplexität und Ausbildung wertschöpfender Komplexität über Selbstorganisation in einem Team, deren Teammitglieder sich „anfassen“ können.

Es stellt sich also einerseits die Frage, muss Agiles Management anders aussehen, wenn Komplexität zunehmend durch Digitalisierung getrieben wird und wenn ja, wie. – Und andererseits, wie kann Digitalisierung möglichst viel wertschaffende und möglichst wenig wertvernichtende Komplexität erzeugen. Welche Formen von Digitalisierung erzeugen oder unterstützen Selbstorganisation? Und welche Konsequenzen ergeben sich hieraus für die Führung?

Digitalisierung ist meines Erachtens (mindestens) durch folgende Hauptbereiche gekennzeichnet:

  • Automatisierung der industriellen Wertschöpfung, dies läuft derzeit (im engeren Sinn) unter dem Schlagwort Industrie 4.0, also Anreicherung der industriellen Wertschöpfung mit digitalen Werkzeugen (u.a. Roboter) und deren Vernetzung. – Die IT-Arbeitswelt (Software, Hardware) gehört (unter diesem Blickwinkel) seit jeher zur digitalen Arbeitswelt. Die bisherigen nicht-IT getriebenen Bereiche der industriellen Wertschöpfung werden diesen Umbruch am stärksten spüren. Evtl. gilt dies auch für das (Projekt) Management. – Mir sind hierzu noch kaum Aussagen zu den Auswirkungen bekannt, sieht man einmal davon ab, dass Führungskräfte sich mit digital natives „auseinandersetzen müssen“.
  • Anreicherung von Produkten um smarte Eigenschaften (u.a. das Bett, das einem beim gesunden Schlafen hilft, der Kühlschrank, der sich selbständig füllt): Hierbei werden die Produkte mit digitalen Eigenschaften angereichert und mit dem Internet verbunden. In Konsequenz sind alle so mit dem Internet verbundenen Produkte auch prinzipiell über das Internet zugänglich. Hieraus entstehen neu Möglichkeiten und Gefahren. Das Auto, das über ein WLAN verfügt und sich bei Problemen selbständig mit der Werkstatt verbindet aber auch jederzeit lokalisierbar ist oder das smarte Haus, das in seinen verschiedenen Funktionen über Internet steuerbar ist und damit auch „angreifbar“ wird.
  • Neue digitale Produkte, hierzu zähle ich auch autonom fahrende Autos und die iWatch von Apple, aber auch neue Produkte wie Drohnen für den „Hausgebrauch“, smarte Medizintechnik, die uns ständig „überwacht“, aber auch diverse Apps, die unsere sozialen Aktivitäten einem social feedback zugänglich machen (z.B. die App, die unsere Kontakte im Dialog aufnimmt und ggf. analysiert, und anderes mehr, man siehe u.a. www.humanyze.com). Hier ist der Übergang zu der vorherigen Kategorie sicherlich fließend. Verbunden werden diese beiden Kategorien auch durch sogenannte „disruptive“ Innovationen. Agiles Management selbst kann man als disruptive soziale Innovation (Social Technology) bezeichnen.- Denn mit weniger Ressourcen (Prozessen, Strukturen, Werkzeugen) werden qualitativ und quantitatv bessere Ergebnisse erzeugt, das Hauptkennzeichen disruptiver Innovationen. Oder, vielleicht ein ähnlich (unbekanntes) Beispiel für eine Disruption; das Internet hat auch im Bereich der Telefonie zu einer Disruption geführt: Denn zukünftig werden sicherlich alle Telefonkommunikationen auf IP-Technologie umgestellt sein, damit verschwinden altbekannte Telefon-Technologien vollständig. Da die IP-Technologie in allen Bereichen digitaler Kommunikation eingesetzt wird, entfallen frühere Telefonietechnologien und die gleichen Ressourcen können zu geringeren Kosten mehrfach genutzt werden.
  • Die letzte Kategorie baut in einem gewissen Maße auf den vorherigen Kategorien auf, denn sie ist nur möglich, wenn viele Personen oder (stellvertretend) digitale Produkte über das Internet Daten bewusst oder unbewusst eingeben und austauschen sowie diese Daten anderweitig als Information verarbeitet werden und zu Wissen werden. Dies ist die Kategorie „Big Data“. Sie ist für uns durch die sozialen Netzwerke und Plattformen à la Amazon, Google, Facebook usw. sichtbar. Sichtbar heißt in diesem Fall, dass wir lediglich die Spitze des Eisbergs sehen, jedoch keineswegs seinen gesamten Umfang.

Schauen wir uns die letzte Kategorie etwas genauer an:

Einher mit der Technisierung (d.h. den digitalen Schaltungen) der Digitalisierung geht die zunehmende algorithmische Modellbildung oder Mathematisierung, die vereinfacht und schlagwortartig oft unter dem Begriff der Artifical Intelligence zusammengefasst wird. Dies betrifft nahezu alle Bereiche der Digitalisierung. Cathy O’Neill hat sehr engagiert und eindrucksvoll die schon heute vorhandenen Konsequenzen für die amerikanische Gesellschaft aufgezeigt (Cathy O’Neil, Weapons of Math Destruction, How Big Data Increases Inequality and threatens Democracy, Penguin Random House, UK 2016, https://www.amazon.de/Weapons-Math-Destruction-Increases-Inequality/dp/0241296811/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1488042721&sr=8-1&keywords=weapons+of+math+destruction). Hiernach werden inzwischen alle Bereiche von der Mathematisierung durchzogen, teilweise mit katastrophalen gesellschaftlichen Folgen: Modelle unterscheiden zwischen Arm und Reich und vergeben auf dieser Basis fragwürdige Kredite, Modelle entscheiden über bildungsarm und bildungsnah und entscheiden auf dieser Basis auf welcher Universität man eine Chance hat bzw. wie sich der Studentenkredit zu Ungunsten der Studenten vergeben lässt. Diese Modelle sind keineswegs besonders kompliziert, sie entziehen sich aber, dadurch, dass sie intransparent arbeiten, der Nachvollziehbarkeit oder gar Beeinflussbarkeit.

In Deutschland sieht Yvonne Hofstetter (https://www.amazon.de/s/ref=nb_sb_noss_2?__mk_de_DE=%C3%85M%C3%85%C5%BD%C3%95%C3%91&url=search-alias%3Daps&field-keywords=Yvonne+Hofstetter) gar die Demokratie in Gefahr; und dieser Gedanke ist gar nicht so abwegig. Denn diese Daten- und Modell-Intransparenz erzeugt auch intransparente gesellschaftliche Prozesse und Strukturen, die sich jeglicher Kontrolle entziehen und damit wird ein wesentliches Tor für populistische oder diktatorische Aktivitäten geöffnet.

Christoph Kucklick sieht diese Gefahren für Gerechtigkeit und Demokratie ebenfalls, und setzt in seinem Buch „Die Granulare Gesellschaft“ (https://www.amazon.de/s/ref=nb_sb_ss_c_1_10?__mk_de_DE=%C3%85M%C3%85%C5%BD%C3%95%C3%91&url=search-alias%3Daps&field-keywords=granulare+gesellschaft&sprefix=Granulare+%2Caps%2C555&crid=3O2EVTGRPH4QA) ein anderen, aus meiner Sicht noch fundamentaleren, Schwerpunkt: Er skizziert wie die zunehmende Feinkörnigkeit (also die „feine“ Granularität) von Information unser Leben verändern wird. Er spricht nicht mehr nur von Individualität, sondern von Singularität. Die Feinkörnigkeit der Daten ist inzwischen teilweise so hoch, dass man Menschen, ohne dass man ihre Personalausweisdaten kennt, eindeutig identifizieren kann, Z.B. aus den Bewegungsmustern gesammelt über das Smartphone; aus den Likes und Texten, über die heute mit hoher Wahrscheinlichkeit die Big Five Persönlichkeitspräferenzen einer Person ermittelt werden können; oder aus spezifischen Daten zum Gesundheitszustand oder direkt zu genetischen Informationen. In diversen Krimi’s wird einem heute diese Granularität vor Augen geführt, in dem der Täter über das Sammeln von Daten eindeutig identifiziert wird.

Wohingegen O’Neill die heutigen Unzulänglichkeiten der Modelle (zu grob, zu pauschal) skizziert, skizziert Kucklick (und auch Hofstetter) deren Abbildungs-Mächtigkeit und die hieraus entstehenden Gefahren: Modelle, die smarter sind als wir selbst, haben alle Mittel an der Hand, uns zu manipulieren.

Kucklick weist auf die Bedeutung der mathematischen Modelle und deren Anwendung im großen Stil (Big Data) im Zusammenhang mit dem Wahlkampf von Obama hin. Hiernach flossen 100 Mio. $ in die Analyse und strategisch-taktische Anwendung von Daten zur Gewinnung von potentiellen Wählern.

Wie man auf https://www.dasmagazin.ch/2016/12/03/ich-habe-nur-gezeigt-dass-es-die-bombe-gibt/ nachlesen kann ist Trump noch einen Schritt weiter gegangen, vielleicht nicht was die Menge an aufgewendetem Geld anbetrifft, aber soweit man diesem Bericht vertrauen kann, was die Intelligenz der Modelle und deren Anwendung anbetrifft.

Ein Modell, das verwendet wurde, ist das Persönlichkeitsprofil NEO-PI-R (kurz Big Five, https://www.amazon.de/s/ref=nb_sb_ss_rsis_1_6?__mk_de_DE=%C3%85M%C3%85%C5%BD%C3%95%C3%91&url=search-alias%3Daps&field-keywords=f%C3%BChren+mit+dem+big-five-pers%C3%B6nlichkeitsmodell&sprefix=f%C3%BChren%2Caps%2C170).

Eine leicht abgespeckte Version dieses Modells (der MBTI) wird von mir in meinen Trainings zur Teamentwicklung und zur Agilen Führung eingesetzt. Es stammt aus den 80er Jahren des letzten Jahrhunderts (!) – Also nichts Neues, so könnte man denken.

Youyou et al. (Youyou et al. (2015) Computer-based personalityJudgements are more accurate than those made by humans, In Proceeding of the National Academy of Sciences of the United States of America) haben das Modell genommen und aus Facebook-Like-Daten auf die Persönlichkeit der klickenden Personen geschlossen.

Die nachfolgende Abbildung zeigt ihr Ergebnis: Das verwendete Modell ist genauso gut in der Vorhersage (Computer’ Average Accuracy (0,56)) wie das mentale Modell des Partners der klickenden Personen (Spouse (0,58)). – Und das, nach relativ wenigen Klicks (ca. 300).

Trump hat über eine englische Firma (Cambridge Analytica, https://www.youtube.com/results?search_query=cambridge+analytica) etwas Ähnliches gemacht. Er hat Persönlichkeitsprofile von Wählern ermittelt und seine Wahlhelfer über eine App mit diesen Informationen ausgestattet, um sie entsprechend ihrer Persönlichkeit gezielt anzusprechen. – Zusätzlich wurden hunderttausende Emails individuell auf die jeweilige Persönlichkeit zugeschnitten und mit unterschiedlichen Informationen oder Informationsdarstellungen verschickt.

Und hier ist der Bezug zur Gefahr von Demokratie wieder gegeben.- Denn die Tendenz zur Manipulation ist nicht nur nicht da, sondern die Manipulation hat schon gewirkt.

Wie ich schon sagte, verwende ich solche Modelle (Sozial Techniken) in meinen Trainings. Hier jedoch aus der Kenntnis, dass ich keine Big Data Anwendungen damit füttere und dass Modelle sehr hilfreich sind, damit wir intuitiver werden (man siehe hierzu auch die Ausführungen in dem Buch „PM am Rande des Chaos“). Denn mit der Anwendung solcher Modelle trainieren wir unsere eigenen Fähigkeiten zur Mustererkennung und verbessern so deutlich unsere damit verbundene Intuition. Die obige Abbildung enthält noch eine weitere erschreckende Information: Unsere Genauigkeit bei der Einschätzung von Personen, die wir nicht so gut kennen (also zum Beispiel am Arbeitsplatz) ist lausig (Work Colleague (0,27)). Dies entspricht meiner Erfahrung in den Trainings; wobei erschwerend hinzukommt, dass die Trainierten einen nicht unerheblichen blinden Fleck diesbezüglich haben. Sie kennen ihre Unkenntnis gar nicht und wehren sich teilweise gegen ein entsprechendes Lernen. Man kann sich leicht vorstellen, wie „unterentwickelt“ die bilaterale Kommunikation ist, aber auch die Einschätzung zur Erkennung von systemischen kommunikativen Mustern in sozialen Netzwerken (z.B. einem Stakeholdernetzwerk). Auf dieser Basis ist effektives Stakeholdermanagement, eine Kernkompetenz im klassischen Management wie im Management 4.0, nahezu unmöglich.

Ich erwähne hier noch ergänzend die Services, die im Internet rund um das IBM Artificial Intelligence-System Watson angeboten werden. Einer dieser Services ist die Analyse von Texten aus dem die Big Five Präferenzen des Autors abgeleitet werden: https://personality-insights-livedemo.mybluemix.net/. Ohne das genaue mathematische Modelle zu kennen, das Watson hier verwendet, so ist jedoch der Zusammenhang zwischen Sprache und Persönlichkeit schon recht lange bekannt und wird in Modellen wie den Meta-Programmen, einem wesentlichen Element der NLP-Basis, schon seit den 70er Jahren des letzten Jahrhunderts angewendet.

Agiles Management hat, aus dem Blickwinkel der Digitalisierung betrachtet, folgende Aufgaben (man siehe hierzu auch das in der Veröffentlichung befindliche Buch der GPM Fachgruppe Agile Management „Management 4.0 – Handbook for Agile Practices“):

Eine Umgebung für Mitarbeiter zu schaffen,

  • die disruptives Denken fördert und damit disruptive Innovationen möglich macht. Agile Führung muss zu
  • Offenheit anregen,
  • Komplexität regulieren und Selbstorganisation gestalten
  • Selbstreflexion und Lernen unterstützen (Entwicklung von Meta-Kompetenz und Intuition für komplexe Systeme).
  • die diese befähigt, digitale Technologie und mathematische Modelle zusammenzubringen.
  • die diese befähigt, die systemischen (Netzwerk-) Muster einer granularen Gesellschaft zu verstehen, um die Gefahren und Chancen der Digitalisierung zu begreifen.

Wie in dem o.g. Handbuch geschildert, sind die Anforderungen an eine Agile Führung schon sehr hoch, im Zeichen der Digitalisierung werden diese noch höher und schärfer. Das „Kommunizieren auf Augenhöhe“ bekommt nämlich jetzt eine völlig neue Ausrichtung. Das Randthema IT-Technologie wird nämlich mit der Digitalisierung zum dominanten Hauptthema und Führungskräfte sind gezwungen ihre Augenhöhe an diejenige der digital natives anzuheben.