Cynefin-Framework

Das Cynefin-Framework: Komplex oder kompliziert?

Warum kommen so viele (IT-)Projekte ins Strudeln? Budgetüberschreitungen, verpasste Deadlines, mangelnde Akzeptanz beim Endbenutzer, ... Die Gründe sind sehr unterschiedlich, doch eines ist offensichtlich: Je höher die Komplexität eines Projekts, desto höher die Wahrscheinlichkeit, dass es scheitert. Das Cynefin-Framework liefert wertvolle Strategien zum Umgang mit Komplexität.

Die Zahlen lügen nicht: Laut der Standish Group und ihrem alle 2 Jahre erscheinenden CHAOS-Report, der den Verlauf von 50.000 IT-Projekten über einen Zeitraum von 5 Jahren analysiert, werden nur 16% aller IT-Projekte im vereinbarten Zeitrahmen, im Budgetrahmen und mit der versprochenen Funktionalität abgeschlossen. Mehr als die Hälfte (53%) der Projekte gerät ins Strudeln, nahezu ein Drittel (31%) sind komplette Fehlschläge. Quelle: https://www.standishgroup.com/

 

Das Cynefin-Framework

Cynefin (ausgesprochen: ke-néh-win) ist ein Analyse- und Entscheidungs-Framework, oft wird es auch als Sensemaking-Framework bezeichnet. Es kommt in den unterschiedlichsten Bereichen zur Anwendung, wie Projektmanagement, Wissensmanagement und IT-Systemdesign. Erfunden wurde Cynefin 1999 von Dave Snowden bei IBM Global Services, seither wird es ständig adaptiert und weiterentwickelt. Dabei berücksichtigt es neueste Erkenntnisse aus System- und Komplexitätstheorie sowie unterschiedlicher Lerntheorien.

Aus der Systemtheorie kennen wir 3 grundsätzliche Systeme: Geordnet, komplex, chaotisch. Cynefin beleuchtet die kausalen Unterschiede zwischen verschiedenen Arten von Systemen und hilft beim Wechsel von einem System ins andere. Im Cynefin-Modell kommt eine weitere Kategorie hinzu („konfus“). Außerdem wird das „geordnete“ System unterteilt in „klar“ und „kompliziert“.


Abbildung: Cynefin-Framework, Quelle: Cognitive Edge, Copyright 2017

 

Die fünf Domänen: Klar, Kompliziert, Komplex, Chaotisch, Konfus

In der klaren Domäne gibt es einen vorhersehbaren Zusammenhang zwischen Ursache und Wirkung, und dieser Zusammenhang ist auch für Laien offensichtlich. Wir erkennen, was auf uns zukommt, ordnen es zu und reagieren dann mit der entsprechenden besten Vorgehensweise. Dies ist die Domäne von „Best Practice“.

Auch in der komplizierten Domäne gibt es einen Zusammenhang zwischen Ursache und Wirkung, dieser ist jedoch nicht immer offensichtlich. Das Problem muss erst analysiert werden, oder wir holen den Rat eines Experten ein. Dies ist die Domäne von „Good Practice“. Wichtig ist hier der Unterschied zwischen Best Practice und Good Practice. In der komplizierten Domäne gibt es unterschiedliche Wege zum Erfolg, mehrere mögliche anerkannte Verfahren. Die Entscheidung, welcher davon gewählt wird, ist abhängig von der verfügbaren Expertise, alles andere ist sehr riskant.

In komplexen Systemen sind Ursache und Wirkung erst im Nachhinein erkennbar. Alles ist vernetzt, das System ändert sich ständig. Die Lösung ist nicht vorhersehbar, und egal, was wir tun, wir müssen mit unerwarteten Nebeneffekten rechnen. Hier sind unterschiedliche Experimente mit jeweils wenig Einsatz gefragt. Geht das Ergebnis einer Intervention in die richtige Richtung, setzen wir verstärkende Maßnahmen. Geht es in die falsche Richtung, bremsen wir. Wir sprechen von „Emergent Practice“, einer Herangehensweise, die sich erst auf dem Weg herauskristallisiert und dabei oft Praktiken aus anderen Feldern zweckentfremdet.

Gerät man in ein chaotisches Umfeld, ist schnelles Handeln gefragt, um die Situation zu stabilisieren (Beispiel: Corona-Krise). Hier sind komplett neuartige Herangehensweisen gefragt („Novel Practice“), daher ist dies die Domäne der Innovationen, und ein absichtlicher Ausflug ins Chaos kann sehr lohnenswert sein.

Diese Einteilung ist eine sehr brauchbare Grundlage für Entscheidungen und Lösungswege. Je nach Kontext unterschiedlich denken und analysieren – so simpel, nicht wahr?

 

Der Mensch ist ein Gewohnheitstier

Damit kommen wir zur letzten Domäne, in der wir die meiste Zeit verbringen. Konfus ist ein Zustand, in dem wir uns in Unklarheit befinden, welcher Domäne eine Problemstellung oder Situation zuzuordnen ist. Dieser Unklarheit sind wir uns oft nicht bewusst, was katastrophale Folgen haben kann, wenn wir daraus die falschen Lösungsansätze wählen. Der Grund? Unsere Einschätzung einer Problemstellung ist abhängig von unserer persönlichen Erfahrung und unserer persönlichen Vorlieben.

Wer viel Zeit in einem bürokratischen, von Prozessen definierten Umfeld verbracht hat, wird irgendwann alle Probleme als Prozessmängel erklären. Ein Fachexperte rechtfertigt auftauchende Probleme mit Mangel an Zeit und Ressourcen für die eigentlich erforderliche, tiefe Analyse der Situation. Wer es gewohnt ist, sich in komplexen System zu bewegen, wird möglichst viele Menschen aus möglichst vielen unterschiedlichen Bereichen um sich versammeln, in der Hoffnung, dass sich aus der Zusammenarbeit eine Lösung herauskristallisiert (übrigens eine sehr empfehlenswerte Herangehensweise). Jemand, der gerne andere herumkommandiert, wird einen autokratischen Führungsstil wählen und alle Entscheidungen top-down vorgeben.

Ein Framework wie Cynefin erlaubt es uns, diesem ersten Instinkt und der gewohnten Reaktion zu widerstehen und zu sagen: „Dieses Problem ist kompliziert, wo finden wir einen Experten, der uns weiterhelfen kann“ oder „Wartet mal, das hier ist komplex, daher sollten wir uns ein paar Experimente überlegen“.

 

Was bedeutet dies konkret für Software-Projekte?

Aus der Domäne ergibt sich die jeweilige Herangehensweise für die Umsetzung. Bei komplizierten Aufgabenstellungen haben sich Waterfall- und V-Modell bewährt. Hier ist für Experten ein klarer Weg von A nach B erkennbar, daher kann man alle Anforderungen im Vorfeld abklären und eine genaue Aussage darüber treffen, wie lange die Umsetzung braucht und welche Ressourcen dafür nötig sein werden.

Bei komplexen Problemstellungen bewährt sich ein agiler Ansatz. Hier kommen multifunktionale Teams zum Einsatz. Anforderungen sind anfangs sehr grob skizziert, da viele Aspekte noch unbekannt sind, einschließlich der Marktentwicklung. Priorisiert wird nach Geschäftsnutzen. In die „nice to haves“ wird erst investiert, wenn deutlich wird, wohin die Reise geht. So wird das Risiko minimiert, Ressourcen zu vergeuden, und auf Veränderungen kann sofort reagiert werden. Die Entwicklung erfolgt iterativ und timeboxed, d.h. als eine Reihe von kleinen, „safe-to-fail“ Experimenten. In Retrospektiven wird ermittelt, was funktioniert und was nicht, und die jeweiligen Aspekte werden gefördert oder abgeschwächt.

Man könnte auch sagen, dass sich Agilität im Übergangsbereich zwischen komplex und kompliziert abspielt. Wir holen uns aus der komplexen und oft nebulösen Problemstellung ein paar wenige, klar definierbare Aspekte heraus, um sie mit bewährten Mitteln als „komplizierte“ Probleme zu lösen.

 

Vorsicht, Absturzgefahr!

Während die meisten Grenzen zwischen den Domänen fließend sind, gibt es eine wichtige Ausnahme. Der Übergang von klar zu chaotisch ist sehr abrupt. Wer aufgrund vergangener Erfolge an die eigene Unverwundbarkeit glaubt, wird bequem und selbstgefällig. Im Fall einer unerwarteten Problemsituation besteht die große Gefahr, die Klippe zum Chaos hinunterzustürzen. Eine Erholung ist nur sehr schwer möglich und sehr teuer.

Es empfiehlt sich daher, sich mehrheitlich in den Domänen komplex und kompliziert aufzuhalten und nur wenige Aspekte in die klare Domäne zu verlagern, um die Resilienz gegen abrupte Veränderungen zu erhöhen.

 

Abschlussgedanken

Wir Menschen fühlen uns am wohlsten, wenn wir Voraussagen über unsere Zukunft treffen können. In der heutigen, schnelllebigen Welt ist das oft nicht der Fall, daher wird es immer wichtiger, Strategien zu entwickeln, mit Komplexität umzugehen. Das Cynefin-Framework bietet uns dafür eine wertvolle Hilfestellung, da es uns einerseits hilft, unseren Standort zu bestimmen, und andererseits passende Strategien vorschlägt, auch wenn es auf den ersten Blick selbst etwas kompliziert wirkt.

 

Quellen und weiterführende Informationen

www.cognitive-edge.com

Autor
SEQIS Autor Stefan Ladstätter-Thaa

Stefan Ladstätter-Thaa

 

Consultant
IT Analyse, Software Test, Project Management

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