Autor: Alfred Oswald

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 wurde als Antwort auf eine zunehmend komplexere Welt gegeben. 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 personality judgements 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).

Persönlichkeit und Digitalisierung
Youyou et al. (2015)

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 für die 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 feingranularen 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

X-Evolution: Referenzmodell für Agile Organisationen 4.0

Agile Organisationsformen haben Hochkonjunktur. Handlungsrahmen wie Scrum, Kanban, Critical Chain, SAFe, LESS, Holacracy sind Zeichen dieser Hochkonjunktur.

Scrum zeichnet sich durch einen minimalen Handlungsrahmen aus, SAFe als Scrum of Scrum für die Entwicklung von IT-Produkt-Portfolios gedacht, stößt in seiner Kompliziertheit schon in diejenige „klassischer“ Vorgehensmodell vor.

Falls man sich nicht mit einem Zoo an verschiedenen Organisationsformen zufrieden geben will, deren Bedeutung sich für die Evolution sozialer Organisationsformen im Laufe der nächsten Jahre oder Jahrzehnte herausstellen wird, dann stellt sich die Frage „Was ist an all diesen verschiedenen Prozessen, Rollen und Strukturen wesentlich und wofür?“ Oder anders gefragt: „Enthalten diese verschiedenen Organisationsformen überhaupt die für das Überleben einer Organisation wichtigsten Systemelemente?“

Um diese Fragen zu beantworten, schlage ich vor, ein Referenzmodell für die Architektur Agiler und Fluider Organisationen zu entwickeln. Denn Agile und Fluide Organisationsarchitekturen haben den Anspruch die organisationale Lebensfähigkeit deutlich zu steigern. Hierzu nehmen sie die Komplexität der Welt an und versuchen diese nicht durch eine „gedankenlosen“ Linearisierung von Komplexität zu Kompliziertheit zu meistern. – Denn das einfache Anwenden von Handlungsrahmen als Methoden entspricht dem „klassischen“ Denkansatz.

Ich gebe diesem Referenzmodell für die Architektur Agiler und Fluider Organisationen den Namen „X-Evolution“. X-Evolution kann auf eine beliebige bestehende Organisation „X“ angewendet werden. Die Assoziation zu der Filmserie „X-Men“ ist gewollt und verdeutlicht, dass dort wie hier eine Veränderung der Informationssubstanz „DNA“ zu völlig neuen Eigenschaften führt.

X-Evolution stellt eine organisationale Referenz, einen Rahmen, dar, der die wesentlichen Elemente Agiler und Fluider Organisation transparent macht und damit die Möglichkeit zur praktischen Ausgestaltung für eine Organisation offen lässt. Gleichzeitig eröffnet sich damit die Möglichkeit, bekannte am Markt verfügbare agile Handlungsrahmen wie Scrum, Kanban oder Critical Chain PM zu beleuchten, indem wesentliche Elemente von unwesentlichen Elementen getrennt werden, oder sogar Unsinnigkeiten in den Handlungsrahmen aufgedeckt werden. Des weiteren können auf dieser Basis hybride Organisationsformen gestaltet werden, die verschiedene Handlungsrahmen oder auch nur Elemente verschiedener Handlungsrahmen mischen, um so der Vielfalt an organisationalen Anforderungen besser gerecht zu werden.

Die folgenden Gedanken sind bei weitem nicht vollständigen, skizzieren jedoch meines Erachtens zentrale Gedanken zum Referenzmodell:

X-Evolution basiert ganz wesentlich auf der Grundannahme, dass Selbstorganisation ein universelles Prinzip ist, dem sowohl natürliche, soziale als auch technische Systeme unterliegen. Damit tritt Selbstorganisation gleichwertig neben das Prinzip der Evolution und ergänzt dieses. Dieser Grundgedanke ist insbesondere mit Namen wie Stafford Beer, Gregory Bateson,  Erich Jantsch, Ervin Laszlo und Hermann Haken verbunden.  Diese Grundannahme ist auch die Basis der in den Büchern „Projektmanagement am Rande des Chaos“ von Alfred Oswald et al. sowie „Management 4.0 – Handbook for Agile Practices“ der GPM Fachgruppe Agile Management (dieses Buch befindet sich gerade in der Veröffentlichung) beschriebenen Konzepten für Organisation und Management, auf denen ich hier aufbaue.

Wir verstehen unter einer Organisation eine Gruppe von Menschen, die unter Verwendung gemeinsamer Ressourcen einen gemeinsamen Zweck verfolgen. Eine Organisationsarchitektur beschreibt die wesentlichen Prinzipien der Zusammenarbeit dieser Menschen und wird durch die wesentlichen Elemente des organisationalen Mindsets modelliert (man siehe hierzu die o.g. Literatur).

X-Evolution basiert auf folgenden Grundannahmen (für eine detaillierte Darstellung dieser Grundannahmen verweise ich auf die obige Literatur):

  • Evolution und Selbstorganisation sind die zentralen Prinzipien natürlicher, sozialer und technischer Systeme.
  • Das Referenzmodell selbst unterliegt der Evolution, d.h. alle Prinzipien und deren Ausgestaltung sind nur als „vorläufig“ zu betrachten und unterliegen dem Lernen. X-Evolution sorgt für ein Lernen auf der Bateson-Lernstufe III und IV.
  • Die Agile oder Fluide Organisation ist ein System, bestehend aus Systemen von Systemen, und basiert auf Selbstorganisation auf allen System-Ebenen. Die System-Ebenen sind: Mensch, Team oder Zelle, Cluster (Gruppe von Zellen), Organisation (Gruppe von Clustern) sowie Netzwerk von Organisationen. X-Evolution kann unterschiedliche agile Handlungsrahmen wie Scrum, Kanban, Critical Chain Projektmanagement, Design Thinking, Collective Mind Methode, Theorie U, SAFe, LESS, usw. aufnehmen und integrieren.
  • Management heißt hier das Arbeiten an der Organisation mittels Governance. Governance bedeutet einen minimalen Satz von System-Parameter für alle System-Ebenen so einzustellen und abzustimmen, dass sich Selbstorganisation auf allen Ebenen ausbilden kann. Dieser minimale Satz an System-Parametern (Rahmen-, Kontroll- und Ordnungsparameter) unterliegt der evolutionären Ausgestaltung.
  • Die Mindsets von Personen, Zellen, Clustern, Organisationen sowie Netzwerken werden mittels der Dilts Pyramide beschrieben und werden über die Organisationssysteme 1-5 des Viable System Modells in Strukturen und Rollen abgebildet. Jede Zelle, Cluster, Organisation und Netzwerk benötigt eine entsprechende Modellierung, die idealerweise gemäß den Prinzipien der Selbstorganisation vollständig in dem jeweiligen Teilsystem enthalten ist.
  • Die Perspektiven Agilität (also Flexibilität und Schnelligkeit) und  systemische Sicht gehören untrennbar zusammen, sie erzeugen zusammen Lernen und sichern damit die Überlebensfähigkeit des Systems.

Die zentralen Prozess-Elemente der Agilen und Fluiden Organisation sind:

Jeder Mensch verfügt über verschiedene kontextspezifische Mindsets und nimmt mit diesen Mindsets verschiedene Rollen ein. Diese Rollen können zu einer Zelle (einem Kontext) oder zu verschiedenen Zellen (verschiedenen Kontexten) gehören. Der Mensch „haucht“ den Rollen über sein Rollen-spezifisches Mindset Leben ein. Hierbei ist zu beachten, dass die Rollen, die ein Mensch einnimmt, seine persönliche Fähigkeit zur Selbstorganisation nicht einschränken dürfen.

Eine Zelle ist ein System mit einem organisationalen Mindset, d.h. Vision, Mission, Identität (Zweck), Zugehörigkeit, Werte und Glaubenssätze, Fähigkeit  (Methoden, Werkzeuge, Handlungsrahmen), Verhalten (Prozesse) und Kontext. Im Handlungsrahmen sind operative Prozesse und operative Rollen definiert. Die Rollen werden von Menschen „ausgeführt“. Das Mindset wird im Rahmen von Governance-Prozessen an den Zweck der Zelle und deren Umgebung angepasst. Die Governance-Prozesse obliegen (im wesentlichen) dem System selbst. – Die Selbstbestimmung von Governance-Prozessen in den Zellen ist ein zentrales Element der Selbstorganisation und ergänzt damit wesentlich die operativen Prozesse. Die Umgebung und das System kommunizieren über definierte Schnittstellen miteinander. Diese Schnittstellen sorgen für eine integrale Einpassung des Systems (und seines Mindsets) in das übergeordnete System (und dessen Mindset).

Ein Cluster besteht aus verschiedenen Zellen, die einen gemeinsamen Zweck und einen Cluster-Handlungsrahmen haben. Diese Zellen können permanent oder temporär zur Organisation gehören. Bei Bedarf werden Zellen auf- und abgebaut. – In diesem Fall sprechen wir von fluiden Organisationen. Die verschieden organisationalen Mindsets der Zellen zeigen eine „hohe Verwandtschaft“ (hohe Kopplung). Dementsprechend bedarf der Cluster Cluster-Governance-Prozessen, die die „hohe Verwandtschaft“ der Mindsets der Zellen immer wieder herbeiführen und für den Auf- und Abbau der Zellen sorgen.  Die Umgebung und das System kommunizieren über definierte Schnittstellen miteinander. Diese Schnittstellen sorgen für eine integrale Einpassung des Clusters (und seines Mindset) in die übergeordnete Organisation (und deren Mindset).

Eine Organisation besteht aus verschiedenen Clustern, die einen gemeinsamen Zweck und einen gemeinsamen Organisations-Handlungsrahmen haben. Diese Cluster können permanent oder temporär zur Organisation gehören. Bei Bedarf werden Cluster auf- und abgebaut. Die verschiedenen organisationalen Mindsets der Cluster zeigen eine „mittlere Verwandtschaft“ (mittlere Kopplung). Dementsprechend bedarf die Organisation Organisations-Governance-Prozessen, die die „mittlere Verwandtschaft“ der Mindsets der Cluster immer wieder herbeiführen. Die Umgebung und die Organisation kommunizieren über definierte Schnittstellen miteinander. Diese Schnittstellen sorgen für eine integrale Einpassung der Organisation (und ihres Mindsets) in das übergeordnete System (und dessen Mindsets).

Ein Netzwerk von Organisationen besteht aus verschiedenen Organisationen, die temporär einen gemeinsamen Zweck und einen gemeinsamen Netzwerk-Handlungsrahmen haben. Die Organisationen gehören temporär zum Netzwerk. (Die Zeitskalen der Zugehörigkeit sind unterschiedlich und sind kürzer als die Lebensdauer des Netzwerkes selbst.)   Die verschiedenen organisationalen Mindsets der Organisationen zeigen eine „geringe Verwandtschaft“ (geringe Kopplung). Dementsprechend bedarf das Netzwerk Netzwerk-Governance-Prozessen, die die „geringe Verwandtschaft“ der Mindsets der Organisationen immer wieder herbeiführen. Die Organisationen kommunizieren über definierte Schnittstellen im Netzwerk miteinander. Diese Schnittstellen sorgen für eine gewisse integrale Einpassung der Organisationen (und deren Mindsets) in das übergeordnete Netzwerk-System (und dessen Mindset).

Auf dieser Basis lassen sich bestehende Managementsysteme betrachten:

Beispiel: Scrum of Scrum Organisation

Bei einer Scrum of Scrum Organisation sind die Zellen als Scrum-Teams organisiert. Der Handlungsrahmen einer Zelle ist ein Scrum-Handlungsrahmen mit den Rollen Product-Owner, Scrum-Master und Development Teammitglied. Der Product Owner (und ggf. der Scrum Master) stellt die Schnittstelle zu einem übergeordneten Cluster dar. Die Ausrichtung auf den Zweck des übergeordneten Clusters erfolgt durch den Produkt-Owner. Dieser vertritt (ggf. mit dem Scrum-Master) die Zelle in einem Cluster, der aus mehreren Scrum-Zellen besteht. Der Handlungsrahmen des Clusters ist wieder ein Scrum-Handlungsrahmen. Eine Organisation besteht dann ggf. aus mehreren Cluster-Ebenen. Eine solche Organisation kann z.B. für die Erstellung komplexer Produkte oder Vorhaben verwendet werden. Explizite Governance-Prozesse gibt es hierbei nicht. Die Retrospektiven im Scrum-Handlungsrahmen dienen in erster Linie der Verbesserung der operativen Abläufe, wenngleich auch in einem eingeschränkten Rahmen Governance-Aktivitäten durchgeführt werden. Ein „Infragestellen“ des Scrum-Handlungsrahmens selbst oder die explizite Anpassung von Mindsets ist nicht vorgesehen. Die Frameworks SAFe und LESS sind Spielarten dieser Organisationsform.

Beispiel: Multi-Projektmanagement Organisation

Eine Multi-Projektmanagement besteht aus den Zellen, den Projekten, die sich eine Menge von Ressourcen teilen. Die Projekte können nach Bedarf zu Clustern oder Clustern von Clustern zusammengefasst werden. Der Projektleiter vertritt das Projekt (die Zelle) im Cluster. Daneben gibt es Programm- und Portfoliomanager. Im „klassischen“ Multi-Projektmanagement spricht man von den Ebenen Programm und Portfolio, die eine hierarchische Systemstruktur definieren. Die Form der Projektorganisation oder die eingesetzten Methoden obliegen sehr oft dem Projektbedarf bzw. den „Einsichten“ des Projektleiters bzw. seines Teams. Projektorganisation und Methoden können innerhalb eines Clusters oder eines Clusters von Clustern gewissen Vorgaben unterliegen. Sei es, dass die Vorgaben durch das Portfolio- oder Programmmanagement erfolgt oder ein sogenanntes Project Management Office (PMO) Vorgaben in Form von Leitplanken (Governance) macht.  In einigen Fällen übernimmt das PMO auch die strategische inhaltliche Ausrichtung aller Projekte über ein Multi-Projektmanagement Board. Die Governance und die strategische Führung obliegt dann nicht den einzelnen Projekten, sondern wird durch das PMO, das als zentrales Organisationsorgan wirkt, durchgeführt.

Die so definierte MPM-Organisation entspricht damit nicht oder nur teilweise den o.g. Leitplanken für den Aufbau eines X-Evolution Systems. Die Critical Chain Projektmanagement Methode trägt dieser Tatsache Rechnung und führt für eine projektorientierte Organisation Rahmen-, Kontroll- und Ordnungsparameter ein. Damit gibt sie eine Form der Governance vor, die Selbstorganisation auf der Cluster-Ebene (Projekt-Ebene) ermöglich. Damit werden Unzulänglichkeiten der geschilderten MPM Organisation geheilt (man siehe auch die oben angeführte Literatur). Damit wird jedoch noch keinen Lernen auf den Bateson Lernstufen III und IV unterstützt.

Beispiel: Holacracy

Holacracy ist ein System, das sich nach eigenen Aussagen stark an dem Prinzip der Selbstorganisation ausrichtet (wobei tendenziell eher Selbstmanagement gemeint ist):

Holacracy kennt eine hierarchische Organisation der Teilsysteme: Zelle (Circle), Cluster (Circle of Circle) und Organisation (Gesamtorganisation/Unternehmen)

Jedes Teilsystem verfügt über Governance-Prozesse und Operative Prozesse, die durch zwei unterschiedliche Formen von Meetings unterstützt werden. Für diese beiden Formen von Meetings gibt es klar definierte formale Prozesse und Rollen.

Jedes Teilsystem kennt folgende Rollen: Rep-Link (Schnittstelle nach Außen), Lead-Link (Schnittstelle in das Teilsystem), Facilitator, Secretary und ggf. einen horizontalen Link zwischen Teilsystemen gleicher Hierarchieebene. Der menschliche Repräsentant des Lead-Links wird von der höheren Ebene vorgegeben, der wiederum die menschlichen Repräsentanten der anderen Links bestimmt.

Die Rollen werden durch die Menschen repräsentiert, die Menschen kommunizieren (nur) über diese Rollen.

Lead-Link und Rep-Link repräsentieren das Teilsystem auf der nächst-höheren Systemstufe.

Die initiale Governance-Ausprägung wird am Anfang von oben nach unten „durchgereicht“, entwickelt sich danach jedoch im Einklang mit den Vorgaben der höheren Systemebene im Selbstmanagement des jeweiligen Teilsystems. Die Governance jedes Teilsystems wird in entsprechenden Artefakten vom Secretary festgehalten und steht jedem Mitglied der gesamten Organisation jeder Zeit zur Verfügung.

Holacracy kennt die Idee einer organisationalen App, die auf dem organisationalen Betriebssystem „Holacracy“ läuft. Apps sind z.B. Marketing, Service, Vertrieb. Die Integration anderer agiler Handlungsrahmen ist (wohl) nicht vorgesehen. Ein Hinterfragen der Basisorganisation von Holacracy selbst ist ebenfalls nicht vorgesehen.

Gleichwohl ist Holacracy am weitesten der Selbstorganisation verpflichtet, in dem nicht nur das Selbstmanagement in operativen Prozessen vorgesehen ist, sondern über die Selbstorganisation der Governance die Tür zur Gestaltung von Rahmen-, Kontroll- und Ordnungsparameter weit geöffnet wird.

Aus den obigen Ausführung und ohne hier schon ein abschließendes Ergebnis vorlegen zu können,  ergeben sich damit folgende Meta-Kriterien für die Architektur von Agilen und Fluiden Organisationen:

  • Rahmen-, Kontroll- und Ordnungsparameter
  • Governance-Prozesse
  • Lernen auf den höheren Lernstufen nach Bateson
  • Ausgestaltung der Kopplung der selbstorganisierten Systemebenen mittels starker, mittlerer, schwacher Kopplung via Dilts Pyramide, ggf. Beachtung unterschiedlicher Zeitskalen auf verschiedenen Systemebenen
  • Einhaltung der Viable System Model Funktionshierarchie