VUCA mit Agilität begegnen

Unsere Welt ist so VUCA – das ist die Einleitung in vielen aktuellen Vortragen und Keynotes. Volatil, Unsicher, Komplex und Uneindeutig. Um mit diesen Randbedingungen erfolgreich zu sein, können wir die langjährigen Erfahrungen aus der agilen Softwareentwicklung nutzen.

Die Gesetze des digitalen Zeitalters sind anders, als die des Industriezeitalters.

1. Entwicklung versus Reproduktion

In den 80er Jahren habe ich in der Automobilentwicklung gearbeitet. Die Komponenten für die Autos wurden von Maschienbau-Ingenieuren entwickelt, dann als Muster in der Werkstatt angefertigt und in ein Testfahrzeug zur Erprobung eingebaut. Die Ingenieure erlaubten uns manchmal damit auf dem Firmengelände zu fahren, wenn kein anderes Auto zur Verfügung stand. Diese Fahrzeuge waren sehr rudimentär ausgestattet und wenn man damit fuhr, dann reagierten sie zum Teil sehr unvorhersehbar. Sie machten Sprünge, oder fielen einfach ganz aus, wenn man Pech hatte. Die Komponenten, wie zum Beispiel Einspritzpumpen, waren noch in der Entwicklung. Die Muster wurden an die Automobilhersteller auf der ganzen Welt verschickt. Dann gab es Feedback und die Komponente wurde in einem nächsten Entwicklungsschritt weiter entwickelt, empirisch. Wenn die Einspritzpumpe in Produktion ging, dann wurde sie 1000 fach reproduziert. Alle fertigen Produkte die vom Band liefen, sollten unbedingt identisch sein: bitte keine Innovation am Produkt.

Aus dieser Zeit stammt der Begriff Lean Production. Dabei geht es um die kontinuierliche Verbesserung der Produktionsstraße, also des Produktionsprozesses für das Produkt und nicht um die Verbesserung des Produktes selbst. Ziel ist es möglichst effizient bei der Reproduktion des Produktes vorzugehen, um mit den bestehenden Ressourcen möglichst viele Einspritzpumpen pro Schicht zu bauen, alle gleich.

Wenn wir den Prozess der Auslieferung der Einspritzpumpe mit der von Software vergleichen, dann gibt es viele Parallelen aber auch Unterschiede. Die Entwicklung des Produktes wird empirisch durchgeführt, wie bei der Einspritzpumpe. Software ist ein nicht materielles Produkt. Die Reproduktion der Software ist deshalb nicht aufwendig. Copy oder Download kann sie Millionenfach reproduzieren, in Sekunden.

Die Entwicklung des Produktes ist komplex, nicht die Reproduktion. Es ist wichtig Entwicklung und Reproduktion voneinander zu trennen. Produktionsprozesse sind nicht für die Entwicklung geeignet. Entwicklung enthält einen hohen Anteil an kognitiver Arbeit. In einem Youtube Video https://m.youtube.com/watch?v=u6XAPnuFjJc beschreibt Daniel Pink die unterschiedliche Motivationslage von Menschen bei der Arbeit mit cognitivem Anteil und ohne.

Entwicklungsprozesse sind empirisch, egal ob uns das Gefällt oder nicht. Wenn wir etwas neues entwickeln, dann ist das Neu und wir wissen nicht, wie das Ergebnis wird. Wenn es nichts Neues ist, dann reproduzieren wir etwas bestehendes. Das ist dann einfach eine Kopie. Sobald ein Produkt eine veränderte Kopie ist, ist es eine Weiterentwicklung, egal wie marginal die Differenz ist.

Agile Frameworks, wie Scrum, sind für empirisches Vorgehen ausgelegt.

Unternehmen, die über sehr lange Zeiträume am Markt sind, wie die meisten Banken und Industriebetriebe, stammen aus dem Industriezeitalter. Ihre Organisationsstrukturen sind dafür ausgelegt Arbeit in gleicher Qualität, Art und Weise durchzuführen, ähnlich wie bei der Reproduktion am Fließband. Änderungen an diesem Prozess waren selten.

Durch den Einzug von Software in die Unternehmen hat sich etwas geändert. Der Arbeitsprozess verändert sich schneller. Die Mitarbeiter nutzen Software als Tools um schneller und Effizienter ihre Arbeit zu Verrichten. Viel Arbeit wird an der Kunden direkt delegiert, wie zum Beispiel das abheben von Geld am Bankautomaten. Das Produkt Geld abheben selbst hat sich jedoch nicht verändert. Am Ende habe ich ein paar grüne Scheine in meinem  Portemonnaie. Es ist keine Neuschöpfung.

2. Wissen Teilen – Vulnerability

Die meisten Aufgaben in einer Bank oder in der Verwaltung ganz allgemein sind nicht komplex, sondern mit einem hohen Lernaufwand verbunden. Das Problem ist weder die Entwicklung eines Produktes, noch die Reproduktion eines Produktes, sondern das Wissen und die Erfahrung, wie man ein Produkt richtig bedient. Es hat etwas mit Wissen teilen und Lernen zu tun.

Dies ist auch ein vorrangiges Thema in der Entwicklung von Produkten.

3. Menschen wachsen lassen – Ambiguity

Damit wir in der Lage sind ständig etwas Neues dazu zu lernen, müssen wir uns persönlich weiter entwickeln. Lernen bedeutet die Konfrontation mit den eigenen Schatten und dem selbst. Wenn wir etwas nicht Wissen, dann machen wir Fehler. Die Rate an Lernen überfordert. Schultrauma kommen hoch.

4. Sinn stiftendes Tun – Uncertainty

Auch wenn wir das Gefühl haben, dass sich unsere Welt immer schneller dreht, so bleiben die Grundbedürfnisse gleich.

5. Komplexität

Was ist ein adaptives, komplexes System?

Im Jahr 1998 hatte ich die Gelegenheit ein Gespräch mit Frederic Vester darüber zu führen. Er hat sich intensiv mit adaptiven, komplexen Systemen beschäftigt. Da ich in der afrikanischen Steppe aufgewachsen bin, bezogen wir seinen Ansatz “Die Kunst vernetzt zu denken” auf die komplexen Zusammenhänge des zerbrechlichen Buschlandes.

Die afrikanische Savanne ist ein fein abgestimmtes Ökosystem, dass sich über Millionen von Jahren entwickelt hat. Es kommt mit wenig Regen aus. In diesem komplexen System spielt jedes Lebewesen seine individuelle Rolle, die nur seine Spezies ausfüllen kann.

Auch der Mensch hat gelernt mit diesem Ökosystem in Einklang zu leben.

Überweidung führt zu einer reduzierten Pflanzendecke. Dadurch kann die Sonne den Boden intensiver austrocknen. Der Boden wird hart. Bei dem nächsten Regen kann das Wasser nicht in den steinharten Boden einziehen. Es entsteht Erosion, bei dem das Wasser in reißenden Flüssen abfließt und die fruchtbare Erde mit in das Meer reißt. Dies ist ein selbstverstärkender negativer Rückkopplungskreislauf. Die Natur schafft es sich selbst zu regenerieren. Termiten fressen das vertrocknete Holz der Bäume und bringen es als Humus in den Boden ein. So haben sie auch im nächsten Jahr wieder Nahrung. Bienen bestäuben die Blüten und sorgen dafür, dass sich die Tiere der von Früchten ernähren können. Dies erzeugt einen positiven, selbstregulierenden Kreislauf.

Die Natur macht uns den Umgang mit komplexen Systemen vor. Unsere Biosphäre liefert uns Lehrstücke für deren gelingen. Die Natur ist selbstorganisierend, vernetzt und rückkoppelnd.

Wir können viel lernen, wenn wir diese lebenden Ökosysteme beobachten.

1. Ein System hat die Möglichkeit sich selbst zu regulieren und organisieren, wenn der Mensch aufhört das System zu kontrollieren und es sich selbst überläßt.

2. Vernetzung im System funktioniert selbstorganisierend und paßt sich bei Bedarf an.

3. Rückkopplungseffekte kann man nicht vorhersehen, wenn ein System nicht geschlossen ist. Regen gibt es nicht auf Bestellung.

Komplexe menschengemachte Systeme

Wenn wir die Savanne als Beispiel für ein komplexes adaptives System zugrunde legen, dann können wir beobachten, dass ähnliche Effekte überall dort auftreten, wo Menschen als Teilnehmer im Spiel sind. Eine Maschine für sich alleine ist kompliziert. Solange sie nicht von einem Menschen mit einem unberechenbaren Experiment verändert wird oder etwa fehlerhaft funktioniert, ist eine Maschine berechenbar und steuerbar.

Komplexität zieht ein, mit dem sozialen Faktor.

Tools

Unsere menschengemachten Systeme sind unsere modernen Werkzeuge. Der Urmensch hatte den Steinkeil als Werkzeug. Unsere heutigen Tools sind zwar komplexer

Wir können den Rahmen automatisieren. Das ergibt eine Plattform, die uns trägt.

Die Noosphere

Taillard de Chardin hat den Begriff der Noosphere geprägt. Dies ist die Geistsphere, die uns Menschen verbindet. Das Internet ist die Plattform, auf der diesel Geistsphäre spielt, ähnlich wie ein Jazz-Orchester, dass auf vielen Instrumenten,  von vielen Musikern gleichzeitig, zu einem Konzert aus Tönen wird.

Diese Noosphere ist, wie eine Schicht, über der Biosphere. Die Computer und die Netze sind die physische Repräsentation. Wenn sich nur die Computer miteinander unterhalten, dann ist das so lange ein Tool, solange noch ein Lebewesen einen Wert aus den Maschinen bezieht. Die Maschinen sind die Plattform für den Austausch von Gedanken. Die Gedanken können dann Gefühle auslösen. Es gibt heute auch schon Möglichkeiten Gefühle in ein Signal zu verwandeln und dann dieses Gefühl über das Netz zu übertragen, um es dann bei dem Gegenüber auszulösen. Gefühle können aber nicht direkt über das System übertragen werden. Das funktioniert auf einer anderen Ebene, zum Beispiel durch Spiegelneuronen (siehe HeartMath.com).