Es ist der neunte Tag eines zweiwöchigen Sprints, und das Delivery-Team steckt in einer Endlosschleife fest. Die Entwickler fragen via Slack nach, welches Ticket tatsächlich bereit zur Bearbeitung ist; der QA-Verantwortliche wartet auf eine Umgebung, für die sich niemand zuständig fühlt; und der Product Owner verlangt ein einfaches Status-Update, dessen Zusammenstellung länger dauert als die eigentliche Arbeit. Sie sind der Projektmanager und stehen vor der schwierigen Entscheidung: Soll man das „Rauschen“ im Workflow automatisieren oder den Workflow selbst erst einmal straffen? Mit jeder Stunde des Zögerns geht mehr Zeit durch Status-Nachfragen, misslungene Übergaben und Nachbesserungen verloren.
Bevor wir irgendetwas automatisieren, müssen wir verstehen, wohin die Zeit fließt und warum. Dann benötigen wir ein Verfahren, um Aufgaben, die sich gefahrlos automatisieren lassen, von solchen zu unterscheiden, die zwar repetitiv wirken, aber tatsächlich Entscheidungsrisiken bergen. Schließlich brauchen wir eine klare Methode zur Abwägung, um genau das Automatisierungsziel auszuwählen, das die Auslieferung unterstützt, anstatt eine neue Fehlerquelle zu schaffen.
Um das Problem konkret zu erfassen, betrachten Sie diesen Sprint-Zeitplan und achten Sie darauf, wo die Abstimmung scheitert und wo die Arbeit lediglich langsam voranschreitet.
Dieses Muster tritt meist an drei Stellen auf: Statusanfragen häufen sich, wenn der Plan nicht zentral einsehbar ist; Übergaben scheitern, wenn die „Definition of Done“ (Fertigstellungskriterien) unklar ist; und Blockaden bleiben bestehen, wenn die Verantwortlichkeiten nicht eindeutig sind. Ein häufiger Fehler im Projektmanagement besteht darin, zuerst die Statusaktualisierung zu automatisieren, da dies für Stakeholder unmittelbar hilfreich erscheint. Die Folge: Das Team verbreitet das bestehende Chaos nur schneller und verliert das Vertrauen in das System, weil das automatisierte Reporting im Widerspruch zur Realität vor Ort steht.
Wenn sich ein Arbeitsschritt wiederholend anfühlt, hinterfragen Sie die Art der Tätigkeit. Manche Schritte sind Entscheidungen, etwa die Genehmigung von Änderungen am Projektumfang oder die Festlegung eines Veröffentlichungstermins. Manche Schritte sind Übergaben, wie das Verschieben eines Tickets von der Build- in die Testphase oder die Weiterleitung eines Kampagnen-Assets an die Rechtsabteilung. Manche Schritte bestehen aus Dateneingabe, etwa dem Kopieren von Feldern zwischen verschiedenen Tools oder der Formatierung eines wöchentlichen Updates. Automatisierung ist am sichersten, wenn es sich um Dateneingabe handelt und die Eingabedaten stabil sind.
Entscheidungen sind sehr variabel, und die Kosten einer Fehlentscheidung werden oft erst später sichtbar. Werden sie ohne Leitplanken automatisiert, wird aus einer fundierten Entscheidung ein bloßes Raten. Übergaben scheitern, wenn Rollen und Abnahmekriterien unklar sind; Automatisierung hilft hier also erst, nachdem definiert wurde, was „bereit“ bedeutet und wer die Verantwortung trägt. Bei der Dateneingabe kann KI frühzeitig unterstützen, da sich die Vorgänge überprüfen, wiederholen und stichprobenartig kontrollieren lassen.
Nutzen Sie diese Vergleichsübung, um zu lernen, welche Schritte stabil genug für eine Automatisierung sind und welche menschliches Urteilsvermögen erfordern.