Verständnis von Agilität
Gerade wenn man ein eher betriebswirtschaftlichen Background hat, ist die Gefahr gross, unter agil vor allem schneller (time to market) zu verstehen und dies gleichsetzt mit der Steigerung der Effizienz. Wenn wir aber bei den agilen Vorgehensmethoden wie Scrum oder SAFe etwas genauer hinsehen, fällt uns auf, dass die Art und Weise wie gearbeitet wird, eher ineffizient ist. Man bedenke nur, dass wir unter Umständen von Sprint zu Sprint dieselbe Code-Stellen immer wieder in die Hand nehmen. Anstelle den Code an der Stelle 100% perfekt für die Ewigkeit auszuprogrammieren. Weshalb ist dann die Aussage, dass agile Vorgehensmethoden uns helfen schneller zu werden, dennoch korrekt?
Dazu ist es wichtig zu verstehen, dass agile Vorgehensmethoden im Grunde zum Ziel haben, Wirkung zu erzielen und nicht einfach Anforderungen abzuarbeiten. Wir sind also daran interessiert, mit möglichst wenig Aufwand, eine möglichst grosse Wirkung zu erzielen. Es geht als um Effektivität. Eines der bekanntesten Phänomene dazu ist der Pareto Effekt, welcher besagt, dass mit 20% des Aufwandes 80% der Wirkung erzielt werden kann.
An der Stelle eine kleine Randbemerkung: Der Pareto Effekt wird im agilen Kontext gerne dazu verwendet, zu erklären, wie sich der Fokus auf das Richtig (die Effektivität) in Zahlen auswirken kann. Am Ende beliebt aber der Pareto Effekt ein Modell und wie George Box schon passend gesagt hat: “Alle Modelle sind falsch, aber einige sind nützlich.”
Zusammenhänge
Wo liegt nun der Zusammenhang zwischen Effektivität und Priorisierung? Und wieso können wir am Ende doch auch von Effizienz sprechen? Schauen wir uns dazu drei Grafiken an, welche die Wirkung in einen zeitlichen Ablauf legt.
Da uns beim klassischen Vorgehen die Rückkopplung fehlt, um frühzeitig die Wirkung messen zu können, sind wir sozusagen gezwungen, das Ganze voll durch zuziehen - also 100% der Anforderungen umzusetzen.
Ändern wir das Vorgehen zu einem iterativen (agilen) Ansatz, ermöglicht dies uns frühzeitig die bis dahin erreichte Wirkung zu messen. Ist die Wirkung zu einem befriedigenden Stand erreicht (im Bsp. bei 80%), ist das Vorhaben erfüllt und wird entsprechend als abgeschlossen betrachtet. Im gezeigten Beispiel hat man dadurch 1/5 der Zeit eingespart. Dabei wurden die Anforderung alle gleich behandelt ohne eine vorgängige Beurteilung auf deren potenzielle Wirkung zu berücksichtigen.
Beim letzten Beispiel gehen wir nun davon aus, dass wir die einzelnen Anforderungen in Hinblick auf ihre potenzielle Wirkung priorisiert haben. Wir haben also zuerst diejenigen Anforderungen umsetzen, welche am meisten Wirkung bringen. Bereits nach der Hälfte der Zeit wurde dadurch 80% der Wirkung erzielt. Wir haben somit also viel schneller die gewünschte Wirkung erzielt, weil wir uns auf das Richtige fokussiert haben. Wenn wir jetzt die Umsetzung noch mit geeigneten Praktiken effizienter durchführen, wird sich der Effekt gegebenenfalls sogar noch verstärken.
Alles in der Theorie gut und recht, aber wo liegen die Herausforderungen in der Realität? Ich denke drei Faktoren sind höchstwahrscheinlich in der Praxis oft anzutreffen.
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Interne und externe Compliance zwingen Organisationen Dinge zu tun, welche am Ende gar keine oder nur eine geringe Wirkung für den Anwender haben → als Massnahme dagegen sollte Bestehendes regelmässig in Frage gestellt werden, gerade wenn es sich um interne Compliance handelt
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Es fällt uns schwer, die gewünschte Wirkung zu benennen und nicht zuletzt auch zu messen → eine ganzheitliche Betrachtung der Wertschöpfungskette und die Einbindung des Anwenders durch User-Centered Design (UCD) können hier helfen, ein besseres Gespür für die effektive Wirkung zu erlangen
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Bei der initialen Beauftragung (intern oder extern) steht eine Liste von “harten” Anforderungen im Raum, welche es gilt, konsequent abzuarbeiten → zum einen andere Vertragsformen finden, welche beiden Parteien genügend Sicherheit bieten und zum anderen den Mut entwickeln, bei 80% zu stoppen und dies als Erfolg zu verstehen
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