Nach der Systemtheorie gibt es zwei erfolgreiche Strategien, wie sich Organismen beziehungsweise Systeme in ihrer Umwelt behaupten. Es gilt, entweder der Erste oder der Beste zu sein. Der gegenwärtige Hype um das Thema Agile konzentriert sich ausschließlich auf die erste Strategie. Die zweite Alternative im „Überlebenskampf“ wird in diesem Zusammenhang oft als überholt dargestellt. Im folgenden Beitrag wird ein Entscheidungsmodell aufgezeigt, in dem beide Strategien gleichberechtigte Optionen darstellen.

Nur noch Agil – oder was?

Kein Zweifel, die Digitalisierung wird die Gesellschaft und insbesondere die Wirtschaft vor enorme Herausforderungen stellen. Alte Geschäftsmodelle werden durch neue abgelöst, Grenzen zwischen den handelnden Partnern neu definiert, die Schnittstelle zum Kunden neu gestaltet. Und dies unter völlig neuen Rahmenbedingungen. Der Begriff VUCA fasst die neue Situation, in der Unternehmen in Zukunft zurechtkommen müssen, wie folgt zusammen: Sie ist

• volatil (Volatility)
• ungewiss (Uncertainty)
• komplex (Complexity)
• mehrdeutig (Ambiguity).

Um diese Herausforderungen zu meistern und gleichzeitig mit der Geschwindigkeit und Radikalität der Innovation Schritt halten zu können, müssen die Unternehmen schneller und flexibler werden. Unter diesem digitalen Handlungsdruck suchen immer mehr Unternehmen nach neuen Konzepten.

Ein Lösungsansatz steht hier prominent im Vordergrund: Die agilen Methoden sind inzwischen in allen Branchen angekommen. Die positiven Meldungen überschlagen sich und preisen Agilität als alternativlos. Die Losung in vielen Studien und Veröffentlichungen lautet: Je agiler das Unternehmen, desto größer der Erfolg. Man sei damit nicht nur schneller und flexibler, sondern auch signifikant besser als traditionell arbeitende Unternehmen.

Die meisten dieser oftmals zugespitzten Betrachtungen übersehen jedoch, dass auch die traditionelle Welt bisher sehr erfolgreich war. Viele mittelständische Unternehmen sind in den letzten Jahren kontinuierlich gewachsen. Mit den dort praktizierten Methoden ist Deutschland Exportweltmeister geworden. Der vorherrschende Modus war weniger vom agilen Ansatz, dafür mehr vom Operational Excellence-Ansatz dominiert.

Insofern lohnt es sich, genauer hinzuschauen und zu differenzieren. Wo hat agiles Vorgehen seine Stärken und wo der Operational Excellence-Ansatz?

Der Erste oder der Beste sein

Ausgangspunkt für die folgenden Überlegungen sind zwei Systemzustände A und B. Der Zustand A entspricht einem vorgegeben Ist-Zustand, der Zustand B einem gewünschten Ziel-Zustand. Die Aufgabe besteht darin, den Zustand A in den Zustand B zu überführen.

In der Praxis könnten die Aufgabenstellungen wie folgt aussehen:

• eine Projektaufgabe: Finde eine Lösung für ein konkretes Kundenproblem.
• ein Abteilungsauftrag: Arbeite eine konkrete Aufgabenstellung ab und durchlaufe dabei bestimmte Prozesse.
• eine Transformation in der Organisation: Gestalte einen konkreten Geschäftsprozess neu.

Den Verantwortlichen einer solchen Aufgabe interessiert primär die Art und Weise der Überführung. Es gibt immer unterschiedliche Optionen, wie beziehungsweise auf welchem Weg ein Ziel erreicht werden kann. Die zentrale Frage ist, welche Vorgehens-Option hierfür am besten geeignet ist.

Eine erste Antwort auf diese Fragestellung findet man in der allgemeinen Systemtheorie und der systemischen Evolutionstheorie:

In einer energetisch zerfallenden Welt sind alle (energetischen) Systeme dazu gezwungen, sich zu reproduzieren. Dabei findet alle Veränderung statt. Dies gilt in demselben Maße auch für Wirtschaftssysteme. Muss ein System seinen Systemzustand ändern, so kann dies vereinfacht betrachtet auf zwei Wegen passieren. Man kann der Erste oder man kann der Beste sein.

Der Erste sein bedeutet nichts anderes als sich in (s)einer ‚ökologischen‘ Nische noch ohne Kontrahenten ausbreiten zu können. Eine äquivalente Benennung desselben Prinzips ist, der Innovativste zu sein. Das Erfolgsrezept, um im Wettbewerb zu bestehen, ist – zumindest für eine kurze Zeit – ihn zu umgehen und eine neue leere Nische zu finden und zu besetzen. Der Beste sein bedeutet dagegen, in seiner Nische den Wettbewerb gegen alle anderen Kontrahenten zu gewinnen. Eine äquivalente Benennung des Prinzips ist, der Effizienteste zu sein.

Zwischen diesen beiden Extremen, die man als Gewinnstrategien verstehen kann, findet unser gesamter Wettbewerb statt.

Die Extreme: Effizienz und Innovation

Diese beiden Gewinnstrategien – „der Effizienteste sein“ oder „der Innovativste sein“ – kann man auch als zwei Pole deuten, die die konkrete Zielstellung der Wirtschaftstätigkeit ihrem Wesen nach charakterisieren. Über diesem konkreten Ziel steht natürlich der grundsätzliche Zwang, den Wettbewerb mit allen anderen zu bestehen. Steht die Effizienz im Vordergrund, ist es sinnvoll, sein Vorgehen in hohem Maße nach diesem Prinzip ausrichten. Alternativ kann man dem Prinzip Innovation folgen und dabei alles tun, was Innovationen fördert. Beide Strategien sind jedoch entgegengesetzt und haben insbesondere unterschiedliche Voraussetzungen.

Eine effizienzorientierte Vorgehensweise ist darauf angewiesen, dass man die Situation sehr gut kennt und dass ausreichend Wissen und vor allem Erfahrung (Best Practice) vorhanden ist, um die erforderlichen Aktivitäten detailliert planen und damit auch messen zu können. Aufbauend auf diesem Wissen ist es möglich, die richtigen Abschätzungen und Messungen vorzunehmen und sich darüber permanent zu verbessern. Man verfolgt das Ziel, sich möglichst wenig Fehler und Verschwendung zu leisten und ein gleiches oder besseres Produkt mit einem günstigeren Verhältnis von Ressourcenverbrauch zu Ertrag zu produzieren (disciplined problem solving).

Die innovationsorientierte Vorgehensweise oder einfach, der Erste zu sein, bedeutet, Neuland zu betreten. Es gibt keine Best Practice, an der man sich orientieren könnte. Die eingesetzten Methoden basieren deshalb auf kurzen iterativen Arbeitszyklen und einem permanenten Abgleich mit dem Auftraggeber beziehungsweise dem Kunden. Dadurch werden einerseits die Risiken minimiert und andererseits das Ergebnis sukzessive optimiert. Um Neues zu schaffen, werden die Rahmenbedingungen so geändert, dass sich Kreativität entfalten kann. Das Problem nicht zu lösen, wird nicht als Scheitern angesehen, sondern als gleichwertiges Ergebnis und wesentlicher Bestandteil eines Lernprozesses (trial and error experimentation).

In der Abbildung 2 ist dieser Sachverhalt durch zwei Graphen dargestellt, deren Kanten die Extremwerte möglicher Vorgehensweisen symbolisieren. Der obere Graph bedeutet 100 Prozent effizienzorientiertes Vorgehen. Der untere Graph entsprechend 100 Prozent Innovationsorientierung. Normalerweise liegt der in der Praxis gewählte konkrete Lösungsweg dazwischen. Belegt man die Pole mit Farben – in unserem Vorschlag sind 100 Prozent Effizienz mit der Farbe Schwarz und 100 Prozent Innovation mit Weiß besetzt – so ist die Welt dazwischen grau. Und genau in diesem grauen Bereich liegt in der Praxis der tatsächliche Lösungsweg.

Was den Unterschied macht

Zwei Modelle, die in der Praxis immer häufiger für eine Entscheidungsfindung herangezogen werden, sind das Cynefin-Modell von Dave Snowden (Snowden & Bone 2007) und die Stacey-Matrix von Ralph D. Stacey. Beide unterscheiden die vier Problemsituationen „einfach“, „kompliziert“, „komplex“ und „chaotisch“. Das Cynefin-Modell ordnet darüber hinaus jeder Situation eine schematisierte Handlungsempfehlung zu, was im Folgenden näher beschrieben werden soll.

Einfache Situationen

Einfache Situationen sind geprägt von einem simplen Ursache-Wirkungsprinzip. Die Lösung ist bekannt und muss nur richtig ausgewählt und umgesetzt werden. Hier ist keine Kreativität gefragt, im Gegenteil: „Best Practices“ und „Standard Operation Procedures“ stehen im Vordergrund. Das Handlungsschema lautet: „Problem beobachten – kategorisieren – reagieren“.

Komplizierte Situationen

Wenn der Zusammenhang zwischen Ursache und Wirkung nicht mehr unmittelbar zu erkennen ist, spricht man von komplizierten Situationen. Man kann jedoch den Zusammenhang durch eine genaue Analyse oder durch Expertenwissen ergründen. Dabei wird das Gesamtproblem in Teilprobleme zerlegt und analysiert, um passende Teillösungen zuordnen zu können. Darauf aufbauend wird eine Gesamtlösung herbeigeführt. Die Handlungsempfehlung lautet hier „beobachten – analysieren – reagieren“.

Komplexe Situationen

In komplexen Situationen ist eine vorausschauende Ursache-Wirkung-Analyse nicht mehr möglich. Jetzt ist Dynamik im Spiel. Die dadurch entstehenden Impulse und Rückkopplungseffekte verhindern die Vorhersagbarkeit des Systemverhaltens. Es gibt zwar Ursache-Wirkung-Beziehungen. Diese können jedoch nur rückblickend beziehungsweise im Nachhinein wahrgenommen werden. Somit existieren keine eindeutig richtigen Lösungswege, die im Voraus geplant werden könnten. Man fokussiert sich stattdessen auf kleine iterative Schritte, in denen immer wieder experimentiert und nach Mustern gesucht wird. Mit der so gewonnen Erfahrung wählt man den nächsten Schritt. Der Handlungsansatz ist hier „probieren – beobachten – reagieren“.

Chaotische Situationen

In chaotischen Situationen ist der Zusammenhang zwischen Ursache und Wirkung nicht erkennbar. In diese Kategorie fallen häufig schwere Krisen oder Katastrophen. Man greift auf einfache Regelsysteme zurück und handelt schnell und instinktiv und konzentriert sich auf das, worauf es am meisten ankommt. Das empfohlene Vorgehensmuster ist deshalb „handeln – beobachten – reagieren“.

Quo vadis Engineering

Dass dieses Schema auch in der Industrie für die Klassifizierung von Problemstellungen Anwendung findet, zeigt ein Beispiel aus dem Anlagenbau der Siemens AG (Vollmar et al. 2017). Dabei werden mittels des Cynefin-Frameworks die unterschiedlichen Engineering-Aufgabenstellungen des Konzerns so strukturiert, dass hieraus Erkenntnisse über die Vorgehensweise und darüber hinaus über die zukünftige Ausrichtung des Produktportfolios gewonnen werden können. Man unterscheidet den Cynefin-Kategorien „einfach“, „kompliziert“, „komplex“ und „chaotisch“ entsprechend vier Herangehensweisen zur Lösungsfindung mit den Bezeichnungen „Easy Engineering“, „Perfect Engineering“, „Pioneer Engineering“ sowie „Crisis Engineering“.

Easy Engineering

Die Aufgaben des „Easy Engineerings“ zeichnen sich dadurch aus, dass die verwendeten Systeme geschlossen und bekannt sind. Für die Realisierung von kundenspezifischen Lösungen werden standardisierte Systeme konfiguriert und an den Schnittstellen angepasst. Es ist kein tiefer gehendes Wissen über die Technologie der einzelnen Systeme erforderlich. Die beteiligten Partner realisieren das Gesamtsystem mit dem Wissen und der Erfahrung über die Leistungsfähigkeit der Systemmodule unter spezifischen Bedingungen vor Ort.

Perfect Engineering

Auch beim „Perfect Engineering“ basieren die Lösungen auf bekannten Technologien. Allerdings müssen diese Technologien für den Kunden auch im Kern weiterentwickelt werden, um eine „perfekte“ Auslegung der Anlage zu erreichen. Hierzu ist das Engineering-Wissen über die Technologie selbst erforderlich. Die empfohlene Vorgehensweise ist planorientiert und orientiert sich am Referenzmodell des Systems Engineerings (V-Modell).

Pioneer Engineering

Im „Pioneer Engineering“ bewegt man sich auf neuem Terrain mit hohem Innovationsgrad. Neu kann der Projektumfang, die verwendete Technologie oder auch die vertragliche Rahmenbedingung sein. Wenn keine Erfahrungswerte mehr existieren, steigt die Unsicherheit und damit die Komplexität. Für die Lösungsfindung wird demensprechend eine agile Vorgehensweise empfohlen, um schnell auf auftretende Probleme reagieren zu können.

Crisis Engineering

Das „Crisis Engineering“ wird erforderlich, wenn eine Krisensituation in einem Projekt mit hoher Unsicherheit, Komplexität und Dynamik auftritt. Um die Bedrohung bewältigen zu können, sind spezielle Fähigkeiten und Techniken zum frühzeitigen Erkennen, Erfassen und Verstehen erforderlich.

Kompliziert versus komplex

Sowohl im Cynefin-Modell als auch in der Stacey-Matrix geht es primär um die Unterscheidung zwischen kompliziert und komplex. Die Extremwerte „einfach“ und „chaotisch“ werden oftmals als Extrema gesehen, die mehr oder weniger mitbetrachtet werden. Die Stacey-Matrix zeigt erstmals einen linearen Funktionszusammenhang der Kategorien von „einfach“ bis „chaotisch“ zwischen dem Was und dem Wie. Die Abgrenzung der einzelnen Kategorien von „einfach“ über „kompliziert“ und „komplex“ bis „chaotisch“ variiert je nach Autor, wird aber scharf in die Matrix eingetragen.

Wir sind jedoch der Überzeugung, dass eine scharfe Abgrenzung zwischen kompliziert und komplex gar nicht vorgenommen werden kann. Deshalb verwenden wir in unserem Modell ausschließlich die beiden Kriterien Kompliziertheit und Komplexität, die wir für die Entscheidungsfindung der effizienzorientierten und innovationsorientierten Strategie zuordnen. Die Extremwerte „einfach“ und „chaotisch“ werden als Sonderfälle betrachtet, die als äquivalente Begriffe nichts anderes bedeuten als

• 100 Prozent Kompliziertheit = „einfach“ (= schwarz)
• 100 Prozent Komplexität = „chaotisch“ (= weiß).

Alle zwischen diesen beiden Extremwerten tatsächlich vorkommenden Aufgabenstellungen können somit, wie schon oben beschrieben, als „grau“, mit einem Anteil Kompliziertheit und einem korrespondierendem Anteil Komplexität beschrieben werden. Dies bedeutet, dass jede reale Aufgabenstellung, die nicht den Extremen (100 Prozent) entspricht, immer beide Anteile enthält.

Die Qual der Wahl

Wie kann man das oben gezeigte Entscheidungsmodell im Projektmanagement verwenden? In der Praxis wird in der Regel ein Optimum aus Wirtschaftlichkeit, Qualität und Risikominimierung gesucht, um ein gewünschtes Ziel zu erreichen: Sozusagen der beste Kompromiss aus diesen Kriterien. Dafür ist es von Vorteil, die richtigen Methoden zur Erledigung von Aufgaben oder zur Lösung von Problemen zu wählen.

Um eine Unterscheidung der Methoden zu ermöglichen, ordnen wir alle Methoden nach ihrem spezifischen methodischen Wert, dem den Methoden zugrundeliegenden effizienzorientierten und innovationsorientierten Zielrichtungen und Wirkungen. Wir sehen zum Beispiel SCRUM (streng nach SCRUM-Guide) und Design Thinking sehr nah an 100 Prozent innovationsorientiert, während wir beispielsweise KANBAN, aber auch die meisten Lean Management-Ansätze, nah an 100 Prozent effizienzorientiert sehen. Das klassische Projektmanagement und auch das Extreme Programming sehen wir eher ausgewogen zwischen diesen beiden Extremen mit einem Übergewicht auf der innovationsorientierten Seite beim Extreme Programming und einem leichten Übergewicht auf der effizienzorientierten Seite beim klassischen Projektmanagement, Software-KANBAN und Feature Driven Development noch etwas mehr in Richtung Effizienzorientierung.

Die Aufzählung ist natürlich nicht vollständig. Auch die hybriden Ansätze, die mindestens zwei Methoden miteinander kombinieren, kann man so einordnen. Den SAFe-Ansatz sehen wir zum Beispiel wegen seiner konsequenten SCRUM-Basis sehr nah am innovationsorientierten Teil, aber nicht so nah wie SCRUM.

Es geht letztlich darum, die spezifischen Stärken der Methoden zu heben und ihre spezifischen Schwächen zu minimieren. Dafür ist es notwendig, die jeweils passenden Methoden zu finden und zu kombinieren. Bewertet man die konkrete Zielstellung ebenso nach ihrem Verhältnis von Effizienz- und Innovationsorientierung, so hat man mit dem hier vorgestellten Ansatz ein wirksames Mittel zur richtigen Auswahl und Kombination der Methoden.

Die gewählten Methoden bedingen auch spezifische Organisationsformen. Der hier vorgestellte Ansatz eignet sich deshalb auch, die Entwicklung von neuen Organisationsformen zu unterstützen. Wir sind der Überzeugung, dass sich aufgrund der unendlichen Vielfalt der ‚grauen‘ Welt zwischen den beiden Strategien noch viele individuelle hybride Ansätze entwickeln werden. Das zusammen mit dem VDI-Wissensforum entwickelte Seminar „Agilität richtig managen – Möglichkeiten und Grenzen agiler Methoden im Projektmanagement“ vertieft das hierzu notwendige Wissen, um als Projektverantwortlicher die richtige Entscheidung für die Wahl eines geeigneten Projektmanagement-Ansatzes treffen zu können.

Die Duale Organisation

In der Organisationsforschung existiert seit Mitte der 70er Jahre ein Ansatz, der unter dem Begriff organisationale Ambidextrie (Beidhändigkeit) oder „Duale Organisation“ bekannt geworden ist (Smith et al. 2017). Mit diesem Begriff wird die Fähigkeit eines Unternehmens bezeichnet, sowohl gleichzeitig im Effizienz- als auch im Innovationsmodus aktiv zu sein. Die Aktivitäten im Effizienzmodus werden als „Exploitation“ bezeichnet. Die Aktivitäten im Innovationsmodus hingegen nennt man „Exploration“.

Typische Merkmale für den Effizienzmodus sind

• stabile Strukturen,
• Kontinuität
• Prozessorientierung
• Leistungsmessung
• konventionelles Reporting.

In diesem Modus geht es darum, einen eingeschwungenen Zustand durch kontinuierliche Optimierung noch leistungsfähiger zu machen.

Im Innovationsmodus verfolgt die Organisation demgegenüber das Ziel, flexibel auf veränderte Anforderungen reagieren zu können. Hierzu gehören Merkmale wie

• lose Strukturen
• selbstorganisierte Teams
• flexible Prozesse
• ständiges Ausprobieren und Lernen.

Dabei favorisiert die duale Perspektive nicht den einen oder anderen Modus, sondern erkennt beide als notwendige Fähigkeiten an, um langfristig überlebensfähig zu bleiben.

Seit 2017 ist die TCI an dem internationalen Forschungsprojekt „Being Lean and Seen: Meeting the Challenges of Delivering Projects Successfully in the 21st Century“ beteiligt. Bei diesem Projekt geht es um die Frage, wie es Unternehmen schaffen, die duale Organisation konkret zu leben und wie das Projektmanagement hierfür gestaltet werden muss. Das in Abbildung 2 dargestellte Entscheidungsmodell dient hierbei als Grundlage, um die jeweiligen Geschäftsfelder und die darauf aufbauenden Ansätze zu kategorisieren, zu beschreiben und zu bewerten. Die ersten Ergebnisse hierzu werden Mitte 2019 veröffentlicht.

Fazit

Mit der Verbreitung der agilen Ansätze auch außerhalb der Softwarebranche wird die „Werkzeugkiste“ möglicher Handlungsstrategien in Unternehmen um äußerst wichtige Ansätze erweitert. Agile Methoden erlauben trotz der VUCA-Situation, ein vorgegebenes Ziel konsequent anzusteuern. Nach unserem Modell werden die agilen Methoden primär den innovationsorientierten Lösungspfaden zugeordnet. Wir gehen davon aus, dass die Methoden der „Operational Excellence“, die auf den mehr effizienzorientierten Lösungspfaden angesiedelt sind, gleich wichtig sind. Denn der Erste zu sein reicht auf Dauer nicht aus. Die Zeit arbeitet letzten Endes für den Besten.

Weiterführende Informationen

Wenn Sie sich noch tiefer mit diesem Weg zwischen den Extremen der Effizienz und Innovation beschäftigen möchten, empfehlen wir Ihnen die folgenden drei Werke, die auch in diesen Beitrag eingeflossen sind:

• Smith, A. C. T.; Sutherland, F; Gilbert, D. H. (2017). Reinventing Innovation – Designing the Dual Organization. Palgrave Macmillan 2017.
• Snowden, D. J.; Boone, M. E. (2007). A Leader’s Framework for Decision Making. Harvard Business Review, 11/2007, 69–76.
• Vollmar, J.; Gepp M.; Palm H.; Calà A. (2017). Engineering framework for the future – Cynefin for Engineers. IEEE International Symposium on Systems Engineering 2017, Wien 11.-13. Oktober.

(Autoren: Harald Kretschmer und Dr. Helmut Schäfer)

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