Live aus dem CDO-Zirkel Besser werden mit jedem Projekt – dank KI, UX und Spaß

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Das Lernen in und aus Projekten ist bislang nicht die größte Stärke der deutschen öffentlichen Verwaltung. Doch es gibt einige Grundlagen und auch simple Hebel, um dabei noch besser zu werden.

Man muss nicht gleich an „OZG X.0“ denken: Auch kleinere Projekte als das Onlinezugangsgesetz bieten Potenzial, um darin und daraus besser zu lernen und diese oder zukünftige Vorhaben effizienter und effektiver zu gestalten.

Wer kennt dieses Szenario nicht? Das Projekt ist endlich beendet. Doch es droht noch diese eine Sache … der Projektabschlussbericht! Entweder schauen nun alle unbeteiligt an die Decke oder sind schon höchst agil aus dem Raum hinein ins nächste Projekt gesprintet. Doch wie wäre es, wenn sich alle darum reißen, diesen Projektabschlussbericht zu erstellen, weil es Spaß macht und der Nutzen dieser früheren „Strafarbeit“ jetzt wirkungsvoll und offensichtlich ist? Wie wäre es, wenn dieses Wissen zum Lernen genutzt wird, um zukünftige Vorhaben einfacher und klüger zu planen und erfolgreicher durchzuführen?

Realitätsferne Utopie oder erstrebenswertes Ziel?

In keiner Organisation, die das Autorenduo bislang erleben durfte, haben wir mit wirklich perfekter Ausführung etwas gesehen, das sich die wirkungsorientierten Projektmanager in uns wünschen: Aus der Vergangenheit früherer Projekte aktiv und konstruktiv für die Zukunft zu lernen. Um sich selbst und dem Projektteam das Leben beim nächsten Mal leichter, effizienter und gern auch effektiver & erfolgreicher zu machen.

Wenn Projektnachbetrachtungen – im agilen Neudeutsch: Reviews & Retrospektiven – anhand von cleveren Schemata und klugen Spielregeln durchgeführt würden, bei denen man mittels definierter Begriffe (#Hashtags, Keywords) das soeben abgeschlossene Projekt beschreibt und klassifiziert, so könnte man bei einem neu anstehenden Vorhaben – auch schon in einer Ausschreibungs-, Angebots- oder Vergabephase – teilweise tatsächlich per Knopfdruck vorab erkennen, worauf man zu achten hat, welche Risiken drohen und welche Aspekte früherer Projekte dabei hilfreich sein könnten.

Wenn man mit solchen Projekt-Metadaten eine KI-Engine füttern würde, was könnte dann durch kluge Algorithmen, eine Portion Maschinelles Lernen und KI-gestützte Vorhersagen wohl Sinn- und Wirkungsvolles herauskommen? Womöglich Hinweise, die einem für die Zukunft helfen: „Ah, da hatten wir mal ein vergleichbares Projekt. Was waren dort Risiken oder Fehler, die wir jetzt fürs neue Vorhaben vermeiden oder uns besser darauf vorbereiten können? Und was waren Erfolgsfaktoren, die wir wieder replizieren könnten, die uns auch fürs neue Projekt helfen?“

All dies wären wünschenswerte Grundlagen: Auf welchen Erfahrungen man aufbauen kann und sollte. Wie man die Zusammenarbeit im Team, unabhängig vom spezifischen Projektinhalt, noch besser gestalten kann. Auf welche harten und weichen Kriterien man unbedingt achten sollte. Dadurch läuft das nächste Projekt zwar nicht von allein oder mittels magischer Maschinenhand – jedoch mit Sicherheit risiko- und reibungsärmer, effizienter und erfolgreicher.

Klingt sinnvoll und auch logisch, wird aber bislang selten so gemacht. Weil die Relevanz oft nicht erkannt wird. Weil der Nutzen nicht allseits bekannt ist (da man sowas bisher nie konsequent getan hat). Weil man für umfassende Reviews und Retrospektiven keine Zeit hat – das nächste Projekt wartet doch bereits! Und weil solch eine Nachbetrachtung eben Aufwand bedeutet, dessen „Return on Investment“ leider immer wieder unterschätzt oder vernachlässigt wird.

Bloß warum ticken wir so? Unser Gehirn ist grundsätzlich auf Lernen und Weiterentwicklung programmiert. Unsicherheit sorgt für die Ausschüttung von Dopamin – ein echter Lernbooster. Das macht uns wach, neugierig und aufnahmebereit. Problematisch wird es jedoch, wenn Unsicherheit nicht als Lernchance, sondern als persönliche Bedrohung erlebt wird – etwa durch Angst, für Fehler verantwortlich gemacht zu werden. Dann springt unser emotionales Alarmsystem an: Die Amygdala warnt vor Gesichtsverlust oder sozialer Ächtung. Und plötzlich geht es nicht mehr um das Lernen, sondern um Vermeiden. Das Resultat: Rückzug statt Reflektion. Nicht weil wir es nicht besser wüssten – sondern weil unser Gehirn uns schützen will. Umso wichtiger sind sichere Räume, in denen Fehler nicht als Schwäche gelten, sondern als Einladung zur Erkenntnis. Erst dann kann aus dem kleinen „Oh Mist!“-Moment ein echter Entwicklungsschritt werden.

KI plus (J)UX

Und noch ein anderer Grund existiert als Hürde, der schon angeklungen ist: Die Anwendungsfreundlichkeit (User Experience, kurz: UX) ist oftmals mies, aufwändig, langweilig und wenig intuitiv bei dieser Arbeit in der Nachspielzeit. Spaß als UX? Könnte das neue Template oder Interface für unser Projekt-Review vielleicht bunt sein, als Comic konzipiert, mit Emojis arbeiten oder „ganz verspielt“ wie ein Game funktionieren?

Besserwerden ist nach dem Motivationsmodell 3.0 von Daniel Pink (vgl. „Drive!“, 2011) ein zentraler Aspekt intrinsischer Motivation. Beim Lernen aus früheren Projekten können Algorithmen, Data Analytics und Maschinelles Lernen in Kombination mit einer Portion adäquater UX helfen. Und sollte der Lernprozess womöglich auch noch Spaß machen – herrje, was könnte dann wohl passieren?!

Beim Spaß (oder auch: Jux vom lateinischen iocus für „Scherz“) wird es rein mit KI allerdings zunächst recht schwer: Zu irgendeiner Form von herzlichem Humor oder Freude sind Maschinen eher wenig fähig, verspielt sind Roboter und Algorithmen nur selten. Also sollte hier der Mensch zum Einsatz kommen. Wenn es Spaß macht, aus der Projektvergangenheit zu lernen, wirkt es nicht mehr wie eine ungeliebte Pflichtaufgabe, die man nach Projektabschluss noch lustlos reinquetscht. Wenn Review & Retrospektive so konzipiert, intuitiv designt und beliebt sind und so spielerisch ablaufen, dass sich das gesamte Team bereits während eines laufenden Vorhabens darauf freut ... perfekt, gewonnen.

Was man dabei wissen sollte: Die größten Lerneffekte bieten sich unserem Gehirn (individuell und auch gemeinschaftlich), wenn die eintreffende Realität möglichst stark von der Erwartungshaltung abweicht. Scheitern als Chance? Ja. Doch wer spricht gern darüber? Wer möchte solche Erfahrungen öffentlich teilen? Eher wenige, auch wenn man sich selbst (und all den anderen) dadurch grandiose Möglichkeiten zum Besserwerden vorenthält.

Wissen: Archivieren oder anwenden?

Ein weiteres Szenario: Man stelle sich vor, solch ein Wissensschatz, der also weit über ein reines Wissensarchiv hinausgeht, sondern Grundlage zum intelligenten Besserwerden ist, wäre nicht nur je Organisation vorhanden – sondern verwaltungsübergreifend! Dann könnten Behörde X und Y aus den Erfahrungen von Behörde Z lernen. Dann würde man nicht nur Projekte schneller ausschreiben und vergeben, sondern diese auch noch mit weniger Aufwand und mehr Wirkung durchführen können.

Und vielleicht würde man dann das Projekt ABC gar nicht durchführen müssen, sondern könnte sich die Lösung aus dem Nachbarland, der benachbarten Kommune oder dem Ministerium von nebenan einfach übernehmen. Gemeinsam statt einsam durch echte Open Innovation: Naiver Traum oder absolut erstrebenswert?

Den Autoren ist die Existenz einer solch übergreifenden Projektdatenbank nicht bekannt. Gut gehütetes Geheimnis oder anzustrebendes Ziel? Sachdienliche Hinweise werden über die Redaktion entgegengenommen.

Viele CDOs – aber beileibe nicht nur sie – zeigen bereits heute, wie aus Erfahrung Fortschritt werden kann. Wo Offenheit fürs Lernen und dazu passende Struktur und Haltung zusammentreffen, entsteht eine Lernkultur, die auch Projektarbeit produktiver, menschlicher und wirkungsvoller macht. Wer lernen will, darf Fehler machen – und sollte Lust auf Erkenntnis entwickeln.

Denn wenn Lernen grundsätzlich zur Haltung wird und nicht zur Last, wenn dafür die richtigen Rahmenbedingungen und Werkzeuge bereitstehen, dann liegt in jedem Projekt eine Chance auf bessere Ergebnisse und spürbare Wirkung. Vor allem dann, wenn Menschen erleben, dass ihr Projektrückblick zählt. Wenn ihr Feedback sichtbar wird und das nächste Vorhaben verbessert. Das schafft Selbstwirksamkeit – und damit entstehen Motivation, Freude an Entwicklung und: Spaß an der Nachbereitung!

Dafür braucht es Menschen, die vorangehen. Projektverantwortliche, die KI-gestützte Review-Formate ausprobieren. Führungskräfte, die Ängste nehmen und Lust aufs Lernen wecken. Und Teams, die sich trauen, aus Unsicherheit Neugier werden zu lassen. Dann entstehen nicht nur effizientere Projektprozesse, sondern auch Raum für Mut, Menschlichkeit und Wirkung. Wenn das gelingt, wird aus Rückschau Fortschritt.

Die Autoren:

Prof. Dr. Max Happel ist Hirnforscher und Co-Autor der NEGZ-Studie „Kaizen für Kommunen“, in der es um Lernende Organisationen geht. An der MSB Medical School Berlin arbeitet er als Prorektor für Forschung und Professor für Humanmedizin und transferiert seine Erkenntnisse aus der Neurowissenschaft in gesellschaftliche und unternehmerische Kontexte.

Andreas Steffen ist Gründungs- und Vorstandsmitglied des NEGZ, dort auch Co-Sprecher des CDO-Zirkels und beschäftigt sich seit 1996 mit Digitalisierung, Transformation und Innovation. Er ist Managing Director von 5STEP und arbeitet als Strategieberater, Executive & Leadership Coach und Moderator für Organisationen aus der öffentlichen Verwaltung und der Wirtschaft.

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