Pläne sind Hypothesen – Wie Zielarbeit unter Unsicherheit lernfähig wird (6/x)
Im vorherigen Beitrag ging es um Planung. Pläne helfen uns, Ziele in konkrete Schritte zu übersetzen, Ressourcen zu koordinieren und Abhängigkeiten sichtbar zu machen. Das gilt für Projekte ebenso wie für persönliche Vorhaben.
Wer regelmäßiger schreiben, sich beruflich verändern oder mehr Zeit für wichtige Beziehungen gewinnen will, braucht ebenfalls eine Vorstellung davon, wie dies gelingen könnte. Im Plan werden aus Zielen Termine, Routinen, Entscheidungen und nächste Schritte.
Doch jeder Plan beruht auf Annahmen über eine Zukunft, die wir noch nicht kennen.
Je größer die Unsicherheit, desto weniger ist ein Plan eine verlässliche Vorhersage. Er beschreibt dann nicht, was geschehen wird, sondern was wir gegenwärtig für einen geeigneten Weg zum Ziel halten.
Ein Plan ist keine Vorschau auf die Zukunft. Er ist eine begründete Hypothese darüber, wie wir ein Ziel erreichen können.
Diese Unterscheidung verändert die Zielarbeit. Abweichungen erscheinen nicht mehr ausschließlich als Störungen, die beseitigt werden müssen. Sie können Informationen darüber liefern, welche Annahmen richtig waren, welche sich nicht bestätigt haben und was wir verändern müssen.
Pläne enthalten mehr Annahmen, als wir sehen
Ein Projektplan enthält Arbeitspakete, Termine, Verantwortlichkeiten und Meilensteine. Auch ein persönlicher Plan kann sehr konkret wirken:
Jeden Morgen stehe ich eine Stunde früher auf und schreibe an meinem Buch.
Hinter dieser einfachen Festlegung stehen zahlreiche Annahmen:
- Ich kann und will dauerhaft früher aufstehen.
- Morgens bin ich konzentriert genug zum Schreiben.
- Die zusätzliche Zeit wird nicht von anderen Aufgaben beansprucht.
- Eine tägliche Routine passt besser zu mir als längere Schreibblöcke.
- Mehr Schreibzeit führt tatsächlich zu sichtbarem Fortschritt.
Dasselbe gilt für organisationale Vorhaben. Die Einführung einer neuen digitalen Plattform beruht beispielsweise auf den Annahmen, dass das Problem richtig verstanden wurde, die Beschäftigten das Werkzeug nutzen und die Nutzung zur gewünschten Verbesserung führt.
Nicht alle Annahmen sind gleich unsicher. Und nicht alle sind gleich folgenreich.
Gerade kritische Annahmen verschwinden leicht hinter der Detailliertheit eines Plans. Sobald Termine festgelegt und Aufgaben verteilt sind, entsteht der Eindruck, der Weg sei geklärt.
Ein detaillierter Plan kann Unsicherheit strukturieren. Er kann sie aber auch verdecken.
In unserem LinkedIn-Learning-Training Projektmanagement: Planung und Strukturierung beschreiben Christian Botta und ich Planung deshalb nicht als einmalige Festlegung, sondern als fortlaufende Strukturierungs- und Steuerungsaufgabe. Pläne schaffen Orientierung. Sie müssen aber mit dem tatsächlichen Verlauf abgeglichen und bei Bedarf angepasst werden.
Zielarbeit muss deshalb nicht nur fragen, was wir tun wollen. Sie muss auch sichtbar machen, was wir für wahr halten müssen, damit der vorgesehene Weg funktionieren kann.
Was ein Experiment von bloßem Ausprobieren unterscheidet
Im Alltag nennen wir vieles ein Experiment. Wir verändern eine Routine, führen ein neues Werkzeug ein oder starten einen Pilotversuch. Anschließend schauen wir, was passiert.
Das kann nützlich sein. Aber nicht jeder Versuch erzeugt relevantes Lernen.
Stefan Thomke beschreibt Experimente als systematische Möglichkeit, Annahmen anhand beobachtbarer Ergebnisse zu prüfen und Entscheidungen auf eine belastbarere Grundlage zu stellen. Eric Ries verbindet diese Logik mit dem Validated Learning: Eine Idee wird in eine überprüfbare Annahme übersetzt, durch eine begrenzte Handlung erprobt und anschließend bestätigt, verändert oder verworfen.
In Anlehnung an Thomke und Ries lässt sich diese Logik für die Zielarbeit in vier Elemente verdichten:
- Annahme: Was glauben wir über den Weg oder seine Wirkung?
- Handlung: Was tun wir, um diese Annahme zu prüfen?
- Beobachtung: Welche Information hilft uns bei der Bewertung?
- Konsequenz: Was setzen wir fort, verändern oder beenden wir?
Diese vier Elemente bündeln die bei Thomke und Ries beschriebene Logik des hypothesengeleiteten Handelns, Beobachtens und Entscheidens.
Das Ziel bildet den Rahmen dieses Experiments. Es beantwortet die Frage, was wir bewirken wollen. Das Experiment prüft eine Annahme darüber, wie wir diesem Ziel näher kommen können.
Ein Experiment beginnt nicht mit der Frage: Was könnte ich ausprobieren? Es beginnt mit der Frage: Was muss ich lernen, bevor ich mich weiter festlege?
Wer regelmäßiger schreiben möchte, könnte zunächst vier Wochen lang an drei festgelegten Vormittagen jeweils 45 Minuten schreiben. Dabei wird beobachtet, ob die Person tatsächlich zum Schreiben kommt, verwertbarer Text entsteht und sich die Routine mit dem übrigen Alltag vereinbaren lässt. Danach wird entschieden, ob der Ansatz fortgesetzt, verändert oder ersetzt wird.
Das Ziel bleibt bestehen. Der Weg wird überprüft.
Prototypen machen Annahmen greifbar
Eine besonders wirkungsvolle Form des experimentellen Handelns ist das Prototyping. In unseren Trainings und in der Table of Elements greifen wir immer wieder darauf zurück.
Ein Prototyp ist eine vorläufige Darstellung einer Idee, an der sich etwas beobachten, besprechen oder ausprobieren lässt. Er kann ein Papiermodell, ein Klickdummy, ein Rollenspiel, ein Storyboard oder eine Prozesssimulation sein.
Stephanie Houde und Charles Hill unterscheiden in ihrem grundlegenden Beitrag What Do Prototypes Prototype? drei mögliche Fragen:
- Welche Rolle soll eine Lösung im Nutzungskontext spielen?
- Wie soll die Interaktion mit ihr aussehen und sich anfühlen?
- Wie kann sie umgesetzt werden?
Ein Prototyp muss diese Fragen nicht gleichzeitig beantworten. Häufig wird er aussagekräftiger, wenn er sich auf eine kritische Unsicherheit konzentriert.
Ein guter Prototyp zeigt nicht möglichst viel. Er macht eine wichtige Annahme möglichst früh überprüfbar.
Diese Denkweise lässt sich auf persönliche Ziele übertragen. Wer einen beruflichen Wechsel erwägt, muss nicht sofort kündigen. Ein zeitlich begrenztes Nebenprojekt, ein Hospitationstag oder die Mitarbeit in einem anderen Aufgabenfeld kann eine vorläufige Erfahrung des möglichen künftigen Arbeitsalltags ermöglichen.
Auch eine neue Tagesstruktur lässt sich zunächst für zwei Wochen erproben. Ein Entwurf für ein Buch kann als Inhaltsübersicht, Probebeitrag oder Gespräch mit möglichen Leserinnen und Lesern Gestalt annehmen.
Der persönliche Prototyp ist keine Simulation des ganzen Lebens. Er ist eine begrenzte Probehandlung, die eine Entscheidung auf eine bessere Grundlage stellt.
Design Thinking: Denken durch Gestalten
Im Design Thinking ist Prototyping Teil eines iterativen Lernprozesses. Die Stanford d.school beschreibt die fünf Arbeitsweisen Empathize, Define, Ideate, Prototype und Test. Dabei handelt es sich nicht um eine starre Phasenfolge. Erkenntnisse aus einem Test können zu einer veränderten Problemdefinition, neuen Ideen oder einem weiteren Prototyp führen.
Tim Brown beschreibt Design Thinking als einen menschenzentrierten Ansatz, der Bedürfnisse, technische Machbarkeit und wirtschaftliche Tragfähigkeit miteinander verbindet.
Für die Zielarbeit ist daran vor allem eines interessant: Denken und Handeln werden nicht sauber voneinander getrennt. Manche Fragen lassen sich nicht allein durch längeres Nachdenken beantworten. Wir verstehen ein Problem besser, wenn eine mögliche Lösung sichtbar oder erlebbar wird.
Das gilt auch persönlich. Wir können lange darüber nachdenken, ob eine Tätigkeit, eine Routine oder eine neue Rolle zu uns passt. Eine begrenzte Erfahrung liefert häufig Informationen, die sich am Schreibtisch nicht gewinnen lassen.
Wir schaffen einen Prototyp nicht, weil wir die Lösung schon kennen. Wir schaffen ihn, um Problem, Ziel und möglichen Weg besser zu verstehen.
Nicht den ganzen Plan testen
Bei komplexeren Vorhaben lassen sich selten alle Annahmen gleichzeitig überprüfen. Hilfreicher ist es, nach der kritischen Unsicherheit zu suchen:
- Welche Annahme ist für den Erfolg besonders wichtig?
- Worüber wissen wir besonders wenig?
- Welche Fehleinschätzung hätte große Folgen?
- Was können wir frühzeitig mit vertretbarem Aufwand prüfen?
Rita McGrath und Ian MacMillan schlugen mit dem Discovery-Driven Planning eine Form der Planung vor, die besonders für neue und unsichere Vorhaben geeignet ist. Statt Prognosen wie bekannte Tatsachen zu behandeln, werden die zugrunde liegenden Annahmen sichtbar gemacht und schrittweise überprüft.
Wir planen nicht nur, um Handlungen festzulegen. Wir planen auch, um herauszufinden, was wir lernen müssen.
Meilensteine können deshalb nicht nur anzeigen, ob eine Aktivität abgeschlossen wurde. Sie können ebenso markieren, welche Unsicherheit bis zu einem bestimmten Zeitpunkt reduziert sein soll.
Aus dem Meilenstein
„Prototyp fertiggestellt“
wird dann eine Lernfrage:
„Wir wissen, ob die vorgesehenen Nutzer den zentralen Ablauf bewältigen können.“
Beim persönlichen Ziel könnte sie lauten:
„Nach vier Wochen weiß ich, ob die geplante Schreibroutine in meinen Alltag passt.“
Agiles Vorgehen als Antwort auf Unsicherheit
Auch agile Vorgehensweisen lassen sich als Antwort auf Unsicherheit verstehen.
Das Agile Manifest stellt Planung nicht infrage. Es bewertet die Reaktion auf Veränderung höher als das Befolgen eines Plans. Statt eine vollständige Lösung im Detail vorauszuplanen und anschließend als Ganzes zu realisieren, wird in kurzen Zyklen gearbeitet:
- einen begrenzten Teil auswählen,
- ein nutzbares Ergebnis erzeugen,
- Rückmeldung aufnehmen,
- Prioritäten und Vorgehen anpassen.
Scrum als ein agiles Framework bezeichnet sich ausdrücklich als Rahmenwerk für die Bearbeitung komplexer Probleme. Der Scrum Guide begründet das Vorgehen mit Empirie: Wissen entsteht aus Erfahrung, Entscheidungen beruhen auf Beobachtungen. Transparenz, Überprüfung und Anpassung bilden die drei empirischen Säulen.
Das Product Goal gibt eine längerfristige Orientierung. Das Sprint Goal bündelt die Arbeit eines begrenzten Zeitraums. Das Inkrement macht den erreichten Stand überprüfbar. Review und Retrospektive ermöglichen Rückmeldung und Anpassung.
Agilität bedeutet nicht, ohne Ziele und Pläne zu arbeiten. Sie bedeutet, Ziel und Weg unterschiedlich fest zu binden.
Diese Logik ist nicht auf Scrum oder Projekte beschränkt. Auch persönliche Zielarbeit kann mit unterschiedlichen Zeithorizonten arbeiten: einer längerfristigen Orientierung, einem konkreten Schwerpunkt für die nächsten Wochen, einem überprüfbaren Ergebnis und einer regelmäßigen Reflexion.
Das übergeordnete Ziel gibt Orientierung. Der nächste Schritt wird konkret. Der weitere Weg bleibt veränderbar.
Kurze Zyklen garantieren noch kein Lernen
Ein Vorhaben wird nicht automatisch lernfähig, nur weil es in kurzen Zyklen organisiert ist.
Ein Team kann in Sprints lediglich eine vorab festgelegte Aufgabenliste abarbeiten. Eine Person kann jede Woche neue Routinen beginnen, ohne deren Wirkung auszuwerten. In beiden Fällen entsteht Bewegung, aber nicht unbedingt Lernen.
Entscheidend bleibt das eingeführte Grundmuster: Eine Annahme wird durch eine begrenzte Handlung geprüft. Die relevanten Beobachtungen werden ausgewertet und führen zu einer Konsequenz. Fehlt eines dieser Elemente, bleibt aus dem Experiment leicht bloßes Ausprobieren.
Hier treffen sich Prototyping, agiles Vorgehen und experimentelle Zielarbeit:
- Prototyping macht eine Idee früh erfahrbar.
- Design Thinking verbindet Problemverständnis und Lösungsentwicklung.
- Agiles Vorgehen organisiert wiederholte Umsetzung und Anpassung.
- Experimente richten diese Aktivitäten auf kritische Annahmen aus.
Kleine Verluste ermöglichen frühes Lernen
Experimente können scheitern. Eine Annahme wird gerade deshalb geprüft, weil ihr Ausgang nicht sicher ist.
Das bedeutet jedoch nicht, dass jedes Scheitern wertvoll ist.
Sim Sitkin beschreibt in seiner Strategie der kleinen Verluste, unter welchen Bedingungen Misserfolge Lernen unterstützen können. Sie sollten begrenzt, informativ und früh genug sein, um das weitere Handeln noch beeinflussen zu können.
Der Zweck eines Experiments besteht nicht darin, Scheitern zu feiern. Er besteht darin, teures Scheitern durch frühes Lernen unwahrscheinlicher zu machen.
Prototypen, kurze Zyklen und begrenzte Versuche ermöglichen Erkenntnisse, bevor zu viel Zeit, Geld, Ansehen oder persönliche Energie investiert wurde.
Das ist auch für persönliche Ziele wichtig. Eine vierwöchige Erprobung einer neuen Routine lässt sich leichter beenden als ein öffentlich verkündetes Jahresprogramm. Eine Hospitation ist weniger riskant als eine übereilte Kündigung. Ein Probebeitrag erzeugt früheres Feedback als ein jahrelang im Verborgenen geschriebenes Buch.
Amy Edmondson unterscheidet zudem zwischen vermeidbaren Fehlern, unvermeidbaren Fehlern in komplexen Situationen und intelligenten Fehlschlägen an den Grenzen des bisherigen Wissens. Nicht jedes Misslingen ist ein wertvolles Experiment. Nachlässigkeit wird nicht dadurch lernorientiert, dass wir sie im Nachhinein zum Versuch erklären.
Beobachtungen müssen Folgen haben
Ein häufiges Problem besteht darin, dass Versuche zwar durchgeführt, ihre Ergebnisse aber folgenlos bleiben.
Ein Pilotprojekt wird unabhängig von seinen Ergebnissen ausgerollt. Eine persönliche Routine wird trotz erkennbarer Untauglichkeit fortgesetzt, weil man sich vorgenommen hat, konsequent zu sein. Dann liefert der Versuch zwar Erfahrungen, steuert aber keine Entscheidung.
Die Konsequenz gehört deshalb von Anfang an zum Experiment. Bereits vor der Handlung sollte zumindest grundsätzlich geklärt werden, welche Beobachtungen für oder gegen die Annahme sprechen und unter welchen Bedingungen der Weg fortgesetzt, verändert oder beendet wird.
Diese Kriterien nehmen die Entscheidung nicht vollständig vorweg. Sie erschweren aber, jedes Ergebnis nachträglich als Bestätigung zu deuten.
Wer erst nach dem Experiment festlegt, was als Erfolg gilt, schützt häufig nicht die Erkenntnis, sondern die eigene Überzeugung.
Planung, Agilität und Experimentieren sind keine Gegensätze
Planung wird häufig mit Kontrolle verbunden, Experimentieren mit Offenheit und agiles Vorgehen mit Veränderungsbereitschaft. Diese Gegenüberstellung greift zu kurz.
Auch ein Experiment muss geplant werden. Auch agile Teams brauchen Ziele und Absprachen. Und persönliche Zielarbeit braucht genügend Verbindlichkeit, damit aus einer Idee überhaupt eine Erfahrung werden kann.
Der entscheidende Unterschied liegt zwischen zwei Arten, mit einem Plan umzugehen.
Ein Plan kann als Vorgabe behandelt werden, deren Erfüllung (unabhängig von neuen Informationen) erwartet wird. Oder er kann als gegenwärtig beste Hypothese verstanden werden, die Handeln ermöglicht und zugleich überprüfbar bleibt.
Im zweiten Fall lösen Abweichungen Fragen aus: Welche Annahme hat sich nicht bestätigt? Ist nur die Umsetzung gescheitert oder auch die Idee? Was wissen wir jetzt, was wir bei der Planung noch nicht wussten? Welche Konsequenz folgt daraus?
So verstanden sind Prototyping, agiles Vorgehen und Experimente keine Gegenmodelle zur Zielorientierung. Sie sind Formen lernfähiger Zielverfolgung.
Wir handeln verbindlich, aber wir behandeln unseren Weg nicht als unfehlbar.
Ziele geben die Richtung. Pläne formulieren einen vermuteten Weg. Prototypen machen Annahmen greifbar. Kurze Zyklen verkürzen den Weg zur Rückmeldung. Experimente erzeugen entscheidungsrelevantes Lernen.
Ein Experiment ist deshalb nicht nur dann erfolgreich, wenn es die ursprüngliche Annahme bestätigt. Es ist erfolgreich, wenn es eine wichtige Unsicherheit reduziert und eine bessere Entscheidung ermöglicht.
Das Ziel gibt die Richtung. Für den Weg gilt: Annahme – Handlung – Beobachtung – Konsequenz.
Damit stellt sich die nächste Frage:
Woran erkennen wir eigentlich, ob wir unserem Ziel näher kommen – und wann erzeugen Kennzahlen nur den Anschein von Fortschritt?
Literatur
Beck, K. et al. (2001): Manifesto for Agile Software Development. agilemanifesto.org.
Botta, C. & Schloß, B. (2017): Projektmanagement: Planung und Strukturierung. LinkedIn Learning.
Brown, T. (2008): Design Thinking. Harvard Business Review, 86(6), 84–92.
Edmondson, A. C. (2011): Strategies for Learning from Failure. Harvard Business Review, 89(4), 48–55.
Houde, S. & Hill, C. (1997): What Do Prototypes Prototype? In M. G. Helander, T. K. Landauer & P. V. Prabhu (Hrsg.): Handbook of Human-Computer Interaction, 2. Auflage, 367–381. Elsevier.
McGrath, R. G. & MacMillan, I. C. (1995): Discovery-Driven Planning. Harvard Business Review, 73(4), 44–54.
Ries, E. (2011): The Lean Startup: How Today’s Entrepreneurs Use Continuous Innovation to Create Radically Successful Businesses. Crown Business.
Schloß, B. & Botta, C. (2025): Das Methodensystem für Projekte: Finden Sie die passende Methode für Ihr Projektmanagement. Carl Hanser Verlag.
Schwaber, K. & Sutherland, J. (2020): The Scrum Guide: The Definitive Guide to Scrum. scrumguides.org.
Sitkin, S. B. (1992): Learning Through Failure: The Strategy of Small Losses. In B. M. Staw & L. L. Cummings (Hrsg.): Research in Organizational Behavior, Vol. 14, 231–266. JAI Press.
Stanford d.school (o. J.): Design Thinking Bootleg. Hasso Plattner Institute of Design at Stanford University.
Thomke, S. H. (2020): Experimentation Works: The Surprising Power of Business Experiments. Harvard Business Review Press.
KI-Hinweis
Dieser Beitrag entstand im Dialog mit KI. Ausgangspunkt, persönliche Einordnung und zentrale inhaltliche Entscheidungen stammen vom Autor. KI wurde zur Strukturierung, Rechercheunterstützung und Ausarbeitung genutzt. Die verwendeten Konzepte und Quellen wurden anschließend geprüft und in einen eigenen argumentativen Zusammenhang gebracht.
Tags: Agil, Design Thinking, Experiment, Prototyping