Noch in der jüngeren Vergangenheit hatte man es bei Fragen der Konzernsteuerung überwiegend mit komplizierten Fragestellungen zu tun. Zwar existierte ein kalkulierbares Maß an Unsicherheit in Bezug auf die Lage der Problemstellung und mögliche Lösungsansätze, die zu erwartende Dynamik bei den Anforderungen bewegte sich jedoch überwiegend in überschaubarem Umfang. Es war meist möglich, sich durch genaue Analyse, durch das sich Aneignen oder Zukaufen von Wissen zügig hin zu einer Lösung oder zu einem auch mittelfristig gangbaren Ansatz zu bewegen.
In der digitalen Transformation begegnen den Teams komplexe Fragestellungen. Ein hohes Maß an Unsicherheit im Kern der eigentlichen Problemstellung geht einher mit einem hohen Maß an Dynamik und Freiheitsgraden, die man bei der Entwicklung einer Lösung evaluieren, neu durchdenken und ständig beobachten muss.
Insbesondere die Dynamik im Umfeld bedingt, dass tiefgreifende Analysen, das Zukaufen oder sich Aneignen von zusätzlichem Wissen die Problematik allein meist nicht auflösen können. Ein funktionierender Lösungsansatz lässt sich hierdurch allein nicht immer direkt entwickeln.
Abb. 3: Komplexitätsmatrix in Anlehnung an "Stacey-Complexity-Matrix"[1]
Dies führt insbesondere dazu, dass bei Projekten klassische Ansätze wie das Wasserfallmodell zur Steuerung ineffektiv werden. Insbesondere das hohe Maß an Veränderung im Umfeld des Projekts kann vorher abgeleitete und vermeintlich klare Anforderungen sehr schnell überholen. Das methodische Mittel der Wahl bei komplexen Fragestellungen bieten derzeit agile Methodiken. Die in Iterationen ablaufenden agilen Projekte setzen auf eine ständige Interaktion mit dem Auftraggeber/Kunden und bieten je nach Methodik ein Set an Techniken, das es ermöglicht, sehr flexibel auf Änderungen in den Anforderungen oder dem Umfeld zu reagieren.
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