Agile Methoden wie Scrum sind in vielen Unternehmen allgegenwärtig, doch oft bleiben die erhofften Erfolgsgeschichten aus. Warum? Häufig liegt es daran, dass sich theoretische Vorteile nicht vollständig in die Praxis übersetzen lassen. Projektleiter stehen vor der Herausforderung, ihre Teams nicht nur agile Schlagworte verwenden zu lassen, sondern tatsächlich flexibel und reaktionsfähig zu machen.

Ein Blick auf OpenAI, den Konzern hinter ChatGPT und eines der agilsten Unternehmen der Gegenwart, zeigt, wie man agile Prinzipien effektiv umsetzen kann. Diese Einblicke können auch Ihrem Projektteam helfen, dynamische Herausforderungen besser zu meistern und im täglichen Geschäft agiler zu werden.

Agilität bei den Magnificent Seven

Am Aktienmarkt bezeichnet der Begriff der "Magnificent Seven" eine Gruppe der sieben größten und einflussreichsten Technologieunternehmen. Hierbei handelt es sich um Apple, Microsoft, Alphabet (Muttergesellschaft von Google), Amazon, Meta Platforms (ehemals Facebook), Nvidia und Tesla. Diese Unternehmen identifizieren schnell neue Trends und investieren kontinuierlich in Forschung und Entwicklung, um technologisch führend zu bleiben. Dabei sprechen sie selten von Agile, Scrum oder SAFe. Sucht man bei diesen Unternehmen nach einem Begriff wie etwa "Scrum Master", findet man kaum passende Stellenanzeigen. Die Erfolge dieser Unternehmen im Markt zeigen jedoch, dass sie trotzdem hochgradig anpassungsfähig sind.

Statt uns auf die Heilsversprechen theoretischer Konstrukte zu verlassen, sollten wir von diesen Unternehmen lernen, wenn es um die konkrete Umsetzung geht. Agilität bedeutet, schnell auf Veränderungen reagieren zu können – im Markt, bei der Technologie oder bei Kundenanforderungen. Es geht darum, flexibel zu sein und sich ständig weiterzuentwickeln, anstatt starr an Prozessen festzuhalten.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie folgende 6 agile Prinzipien von OpenAI in Ihrem eigenen Team umsetzen können, um Ihre tägliche Arbeit besser und effektiver zu gestalten.

1. Arbeiten wie ein Startup innerhalb eines Großunternehmens

OpenAI strukturiert seine Projekte einschließlich des KI-Programms ChatGPT, wie unabhängige Startups. Dieses Setup fördert eine Kultur der Agilität und schnellen Iteration mit kleinen, engagierten Teams, die in isolierten Codebases und Umgebungen arbeiten, ähnlich wie ein Startup, das nach Produkt-Markt-Fit strebt. Als das "Applied" Team bei OpenAI gegründet wurde, erhielt es sein eigenes Code-Repository und ein neues Cluster, was die Umgebung eines neuen Startups nachahmte. Dies ermöglichte es diesem Team, schnell zu iterieren, ohne durch Altsysteme ausgebremst zu werden.

Learning: Anstatt in ihrem Unternehmen zu versuchen, alle Projekte in einer komplizierten Organisations-Struktur miteinander zu verbinden, sollte die Eigenständigkeit jedes Projekts großgeschrieben werden. Dazu gehört aber nicht nur, die technischen Eigenheiten zu respektieren, sondern auch das gesamte Projekt entsprechend accountable zu halten. Das Team arbeitet selbstbestimmt, ist damit aber auch stets für seine eigenen Entscheidungen verantwortlich. Autonomie innerhalb eines solchen Projektteams gibt es nur, wenn entsprechende Ergebnisse geliefert werden. Sollte das nicht der Fall sein, ist es die Aufgabe des Sponsors, das Projekt entsprechend einzustellen. Aber auch Sie als Projektleiter stehen in der Verantwortung: Weisen Sie den Lenkungsausschuss so früh wie möglich auf gravierende Probleme im Projekt hin und scheuen sie sich auch nicht davor, im Zweifelsfall sogar die Einstellung eines scheiternden Projekts zu empfehlen. Viel zu viele Unternehmen verhalten sich allzu gnädig mit negativen Projektentwicklungen und zögern damit nicht nur den Abschluss von Projekten hinaus, sondern binden auch wichtige Entwicklungskapazitäten an havarierende Projekte.

2. Enge Integration der Forschung

OpenAI verwischt die traditionellen Grenzen zwischen Technik, Produkt, Design und Forschung und bildet sogenannte "DERP"-Teams (Design, Engineering, Research und Product). In den meisten Unternehmen bestehen Produktteams aus "EPD" (Engineering, Product, Design). Bei OpenAI ist jedes Team eine "DERP"-Einheit. Statt in ihrem Elfenbeinturm zu sitzen, arbeiten Forschende direkt mit dem Produktteam zusammen, um das jeweilige Modell zu verbessern und Prototypen zu bauen. Funktionen wie Browsing, Code-Interpreter und mehr begannen alle als Forschungsprototypen. Diese enge Integration bedeutet, dass viele Produktherausforderungen direkt durch Forschung angegangen werden, was eine schnelle Prototypenentwicklung und Bereitstellung von Funktionen sicherstellt. Anders als bei einer Verzahnung über eine Projektorganisation wie unter Punkt 1 beschrieben, ist die Zusammenarbeit mit der Forschung entsprechend anders gestaltet. Es handelt sich nicht um einen Wettbewerb um die Kapazitäten einer Matrix-Organisation. Stattdessen werden Fragestellungen, die besser in einem wissenschaftlichen Kontext beantwortet werden können als in einem wirtschaftlich arbeitenden, schnell abgekapselt.

Learning: Die Zusammenarbeit zwischen Forschern und Ingenieuren beschleunigt den Übergang von experimentellen Ideen zu produktionsreifen Funktionen. Achten Sie in Ihrem Projekt daher auf einen regen Austausch zwischen Forschern und Ingenieuren rund um die Komplexität erzeugenden Punkte.

• Setzen Sie hierzu regelmäßige, zielgerichtete Meetings an, in denen Forscher und Ingenieure bestimmte Projektabschnitte gemeinsam analysieren.

• Planen Sie regelmäßige, strukturell geführte Workshops, in denen beide Teams gemeinsam an komplexen Problemstellungen arbeiten. Methoden wie Design Thinking oder Lean Startup-Ansätze können dabei den kreativen Austausch fördern.

• Nutzen Sie auch digitale Kollaborationstools wie Confluence, Miro oder Slack, um eine fortlaufende Kommunikation und die zentrale Dokumentation von Fortschritten zu ermöglichen.

Egal, ob es sich um neue Technologien handelt oder um neue Kundenbedürfnisse: In Projekten werden wir regelmäßig vor die Herausforderung gestellt, Wetten einzugehen und zugleich Risiken zu minimieren. Wissenschaftliches Arbeiten hilft uns dabei, die richtigen Werkzeuge zu verwenden.

3. Langfristiges Denken und missionsfokussiertes Handeln

Die Mission von OpenAI treibt die langfristige Strategie an. Dieser klare Fokus hilft, Projekte zu priorisieren und einen stetigen Strom von Innovationen zu gewährleisten. OpenAIs Mission, "AGI (Artificial General Intelligence) zu entwickeln, die der gesamten Menschheit zugutekommt", ist ein Leitprinzip in Produktdiskussionen. Beispielsweise fragen die Teams während Entscheidungsprozessen oft, welche Optionen sie der übergeordneten Mission AGI näherbringen, um den Fokus zu behalten und langfristige Ziele zu priorisieren. Dieser missionsgetriebene Ansatz hat zu kontinuierlicher Innovation und einer sorgfältigen Ausrichtung der Produktentwicklung an strategischen Zielen geführt. Ein praktisches Beispiel für eine ähnliche Herangehensweise sehen wir bei Tesla und SpaceX. Deren limitierender KPI ist laut Joe Justice von JoeDX: "Die Kosten für den Transport eines Kilogramms Masse".

Learning: Jedes Projektteam sollte die Vision des Unternehmens klar verstanden haben. Das Kickoff-Meeting zum Projektstart ist eine gute Möglichkeit diese Leitlinie deutlich ins Bewusstsein aller Teammitglieder zu rufen. Unternehmen und Projektleiter neigen jedoch dazu, stattdessen kurzfristige und uninspirierende Ziele zu formulieren. Jedes Teammitglied muss wissen, wie sich durch dessen Arbeit die Welt da draußen zum besseren wendet. Formulieren Sie diese Vision daher zu Beginn Ihres Projekts so klar und prägnant wie möglich und halten Sie diese über Ihr gesamtes Projekt hinweg im Bewusstsein Ihres Teams aufrecht. Ein simples Poster mit Ihrer schriftlichen oder auch bildlich dargestellten Vision kann dafür ebenso hilfreich sein wie ein regelmäßiger Reminder in Ihren Meetings.

4. Entkoppelte und inkrementelle Releases

OpenAI vermeidet "Big-Bang"-Releases und setzt stattdessen auf schrittweise, inkrementelle Rollouts. Dieses Vorgehen zeigt sich bei der gestaffelten Einführung von ChatGPT-Funktionen wie Plugins und Web-Browsing, die zuerst in der Beta-Version veröffentlicht wurden, um Feedback zu sammeln und die Sicherheit zu gewährleisten. Diese Strategie fördert nicht nur kontinuierliches Lernen und Verbesserungen, sondern entspricht auch den Sicherheitsprotokollen der Firma.

Learning: Schrittweise Rollouts mit enger Überwachung ermöglichen reales Feedback und schnelle Anpassungen, um sicherzustellen, dass neue Funktionen sicher und effektiv sind, bevor sie vollständig eingeführt werden. Überlegen Sie sich also, welche Stages und Features sowie Tests und Qualitätsstandards ein schrittweises, kontinuierliches Ausliefern ermöglichen.

• Planen Sie etwa die Freigabe der Funktionen in Phasen – z.B. erst für interne Nutzer, dann für eine ausgewählte Kundengruppe und schließlich für alle.

• Canary Releases, bei denen neue Funktionen zunächst nur für eine kleine Benutzergruppe eingeführt werden, können ebenfalls hilfreich sein.

• Ein weiteres nützliches Tool sind kundenspezifische Feedbackkanäle für unmittelbare Rückmeldungen von Nutzern, die Features vor allen anderen anwenden.

Nicht nur lernen Sie durch diese schrittweisen Rollouts schneller, sondern Sie werden auch besser im Ausliefern von Software.

5. Hohe Talentdichte

OpenAIs Einstellungsstrategie betont eine hohe Talentdichte, indem der Fokus auf geübte Ingenieure mit umfassender Erfahrung gelegt wird. Zum Beispiel priorisiert das Applied Engineering Team, das bei OpenAI von sechs auf 130 Mitglieder gewachsen ist, Einstellungen, die sofortige und wirkungsvolle Beiträge leisten können. Dieser Fokus ermöglicht schnelle Entscheidungsfindung und schnelle Entwicklung.

Learning: Bei der Zusammenstellung Ihres Teams sollte von Anfang an klar sein, welchen Beitrag das neue Teammitglied leistet. Lassen Sie sich nicht von Kapazitätszahlen ablenken, sondern fokussieren Sie sich auf den Wert und das Talent, das jemand mitbringt.

6. Persönliche Zusammenarbeit

Persönliche Zusammenarbeit spielt eine entscheidende Rolle in OpenAIs schnellen Entwicklungszyklen. Im Gegensatz zu anderen gehypten Unternehmen wie NVIDIA arbeiten Teams hier drei Tage die Woche im Büro, was spontane Interaktionen und ad-hoc Problemlösungen fördert. Dieses Setup hat sich für sie als effektiv erwiesen, um hohe Geschwindigkeit und effektive Einarbeitung zu gewährleisten, während das Team schnell wächst. Ob die Strategie von NVIDIA im Gegensatz dazu steht, bleibt abzuwarten.

Learning: In Zeiten von Homeoffice kann Zusammenarbeit über das Internet gut funktionieren. Doch je dynamischer die Anforderungen sind, je schneller gelernt wird und Erkenntnisse im Team erzeugt werden, desto schneller müssen die Kommunikationswege dies auch abbilden. Am schnellsten geht das natürlich vor Ort, wo man sich direkt ansprechen kann und schnell neue Informationen teilt. Falls es für Ihr Projektteam möglich ist, sollten sie zumindest ein paar Präsenztage pro Woche für Ihr Team in Erwägung ziehen.

Fazit

Der Erfolg von OpenAI basiert auf einer Grundlage aus kleinen, fokussierten Teams, tiefer Integration von Forschung und Produktentwicklung und einem klaren, missionsgetriebenen Ansatz. Für andere Technologieunternehmen, die innovativ sein wollen, ist die Lektion klar: Fördere eine Startup-Mentalität, integriere funktionsübergreifende Teams, priorisiere langfristige Ziele und halte hohe Standards für Talente aufrecht. Diese Kombination kann beispiellose Produktivität und Innovation freisetzen. (kg)