Komplexität im Projektmanagement

Irrtum 1: „Es gibt immer eine ­Kausalität“

In allen Schul-, Ausbildungs- und Arbeitssystemen werden die Menschen darauf trainiert, in Ursache-Wirkungs-Relationen zu denken. In dieser Denkstruktur fühlt man sich wohl und es fällt einem schwer, sie zu verlassen. Wem dann komplexe Themenstellungen begegnen, verwechselt leicht Korrelation und Kausalität. Ein komplexes Projekt braucht Denken in Wechselwirkungen statt in Ursache-Wirkung, und das auch noch über längere Planungshorizonte als heute üblich. Das bedeutet nicht, dass die gewohnten Denkmuster aufgegeben werden sollen. Notwendig ist, vor allem im Management, die Flexibilität im Denken. Das heißt konkret, dass komplizierte oder auch einfache Aspekte in Kausalzusammenhängen betrachtet, analysiert und bearbeitet werden. Wird es jedoch komplex, so werden die Wechselwirkungen der Elemente im System in den Vordergrund gerückt.

Irrtum 2: „Es sind nur die richtigen Experten nötig“

Wer vor großen Herausforderungen steht, ruft schnell nach Experten für einzelne Fachgebiete. Das ist nicht etwa falsch, oft leider aber kurzsichtig. Wenn es sich nicht gerade um Experten für Komplexität oder Chaos handelt, sind sie meistens gewohnt, analytisch zu arbeiten und auf ihr Fachgebiet fokussiert zu bleiben. So ist es gewollt, solange sie Kompliziertes wie beispielsweise technische Systeme o.ä. betrachten. Gleichzeitig besteht die Gefahr, dass eine Organisation in die Expertenfalle gerät. Denn hohes Expertentum kann dazu führen, dass andere Meinungen oder neue Kollegen in einem Team nicht gehört werden. Für die Führungskräfte komplexer Organisationen bedeutet das, auf die Teamzusammensetzung und -zusammenarbeit zu achten. Gleichzeitig gilt es, den eigenen Umgang mit dem „Experte sein“ zu reflektieren und gegebenenfalls zu verändern.

Irrtum 3: „Viele Beteiligte erhöhen die Komplexität“

Oft wird die Anzahl der Beteiligten als elementare Problemquelle im Umgang mit Komplexität benannt und hochgehalten. Nicht die Menge macht den Unterschied, sondern die Linearität. Ein anschauliches Beispiel findet sich im Militär bei einer Armee: Wird das Bild vieler marschierender Soldaten als intransparent oder undurchschaubar empfunden? Höchstwahrscheinlich nicht, denn das Marschieren im Gleichschritt ist linear. Wird diese Armee nun „zerlegt“ und aus ihr eine global verteilte Organisation gemacht, die in einem weltweiten Projekt ihren Einkaufsprozess harmonisieren soll und gleichzeitig eine gemeinsame IT-Plattform nutzen muss, entsteht Komplexität und viele reagieren mit Angst. Für einen Manager ist die Ausrede „Bei zu vielen Beteiligten….“ nicht gültig. Er braucht an dieser Stelle Mut. Mut, um die Intransparenz komplexer Strukturen auszuhalten, Vernetzung zuzulassen und Intuition als Entscheidungsinstrument zu nutzen.

Irrtum 4: „Gut geplant ist halb gewonnen“

Wie schrieb schon Brecht: „Ja, mach nur einen Plan, sei nur ein großes Licht und mach dann noch ‚nen zweiten Plan, gehn tun sie beide nicht.“ Gute Planung ist viel, aber längst nicht alles. Komplexe Organisationen lassen sich nicht genau vorhersagen und brauchen ein hohes Maß an Flexibilität – auch in den Planungsprozessen. „Natürlich passen wir unsere Planung regelmäßig an“, könnte man hier entgegnen. Das mag sein, aber meist bleibt es die auf eine Zukunft orientierte Planung für das System. Um komplexe Systeme zu managen, ist ein flexibler Planungsprozess nötig, der vom Planungshorizont her langfristig (wegen der Wechselwirkungen) aufgesetzt ist, operativ aber sehr kleinschrittig gestaltet wird. Es braucht Iterationen (Feedback-Schleifen, Lernen aus Fehlern) und parallele Experimente, um die entstehenden Muster zu erkennen und darauf reagieren zu können.

Irrtum 5: „Mehr Daten sind nötig"

Bei steigender Komplexität, so scheint es mitunter, sammelt man immer mehr Daten und glaubt, so ließe sich auch die Steuerung wieder in den Griff bekommen. Diese Vorgehensweise ist aber nur scheinbar sicher, denn die Datenmenge hilft nicht beim Meistern der Komplexität. Üblicherweise werden diese Datenmengen wieder soweit verdichtet, dass am Ende eine stark vereinfachte Sicht auf die aktuelle Situation entsteht. Damit ist nichts gewonnen. Zudem ist der Mensch von Natur aus gar nicht darauf angelegt, mit großen Datenmengen umzugehen. Er ist grundsätzlich ein Meister der Mustererkennung, das heißt, sein Gehirn ist sehr gut in der Lage, Strukturen, Häufungen und Besonderheiten zu erkennen und mithilfe des impliziten Wissens daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Es geht also nicht darum, möglichst viele Daten zu erheben, sondern die richtigen auszuwählen und zur Entscheidungsgrundlage zu machen.

Irrtum 6: „Command & Control ist ein valider Führungsstil“

Heute mag hinter einem Programmierer kein Aufseher stehen, der die Anzahl pro Stunde getippter Quellcode-Zeilen kontrolliert, aber das Prinzip „Kontrolle“ ist geblieben. Es tarnt sich oft besser. Gleichzeitig liegt hier auch die größte Anforderung an das Management: Es wird erwartet, dass die Manager die Arbeit (und deren Ergebnisse) ihres Verantwortungsbereiches in konkreten Kennzahlen ausdrücken und zu jeder Zeit auskunftsfähig sind. Versucht der Manager dieser Erwartung zu entsprechen, wird er zwangsläufig dazu übergehen „immer über alles umfänglich informiert werden zu wollen“. Das ist der Beginn der Kontrolle. Das wird vielleicht eine Weile funktionieren, auf Dauer jedoch sind die Konsequenzen meist Chaos, Krisen, frustrierte Mitarbeiter und wenig Innovation und Kreativität. Um trotz hoher Komplexität eine Organisation zielorientiert und erfolgreich managen zu können, nutzen Manager die Selbstorganisation des komplexen Systems bewusst und verstehen sich eher als „Bewerter“ denn als Anweiser.

Letztlich müssen Manager und Führungskräfte zunächst die volle Komplexität ihrer Organisation und ihres Umfeldes akzeptieren. Da sie die nicht kontrollieren können, gilt es zu lernen, wie sie bewusst positiv intervenieren können. Die Komplexität wird ihre Arbeit nicht erleichtern. Darum geht es auch nicht. Es geht darum, die Realität anzuerkennen und zu akzeptieren, dass eine andere Zeit begonnen hat.