Monat: Juni 2026

Wir leiden an kollektiver Transformations-Erschöpfung. Wenn wir heute in unsere Unternehmen schauen, sehen wir keine fliessenden Value Streams, sondern Grabenkämpfe in neuen Gewändern. Die brutale Wahrheit ist: Die letzten Jahre der Organisationsentwicklung waren oft eine gigantische Kosmetik-Übung. Wir haben Milliarden verbrannt, um uns Agilität auf dem Papier zu beweisen, während im Maschinenraum noch immer dieselben Fürstentümer regieren, dieselben Budgets verteidigt werden und Abteilung A noch immer nicht versteht, was Abteilung B eigentlich den ganzen Tag macht. Unsere Organisationen sind nicht agiler geworden – sie sind nur besser darin geworden, ihre Behäbigkeit zu verstecken.

Und über all dem schwebt, leise lachend, ein Prinzip aus dem Jahr 1967: Conway’s Law.

Melvin Conway stellte damals fest, dass die Systeme und Produkte, die wir bauen, unweigerlich ein exaktes Abbild unserer internen Kommunikationsstrukturen sind. Wenn unsere Abteilungen nicht miteinander reden, sind die Schnittstellen unserer Produkte eine Katastrophe. Unsere organisatorische Behäbigkeit, unser Bereichsdenken, unser Ego – all das ist direkt in den Code, die Produkte und die Dienstleistungen unserer Unternehmen eingebacken. Wir haben es trotz aller Frameworks nicht geschafft, diese Mauern einzureissen.

Und jetzt betritt ein neuer Player die Bühne: Künstliche Intelligenz.

Der Jevons-Effekt: Willkommen in der Hochgeschwindigkeits-Bürokratie

Die erste, instinktive Reaktion vieler Unternehmen ist es, KI genau in diese bestehende, kaputte Kommunikationslogik zu pressen. Jedes Silo bekommt nun Copiloten und Agenten, um seine eigenen lokalen Prozesse effizienter zu machen.

Genau hier droht uns ein fatales Szenario, angetrieben vom Jevons-Paradoxon. Dieses Paradoxon besagt: Wird die Nutzung einer Ressource effizienter, sinkt der Verbrauch nicht – er explodiert.

Was passiert also, wenn wir KI auf unsere ungelösten Silo-Probleme loslassen?

• Das Marketing-Silo nutzt KI, um in Sekundenbruchteilen hunderte Seiten an Spezifikationen und Konzepten zu generieren.
• Das Entwicklungs-Silo nutzt eigene KI-Agenten, um diese Konzepte automatisch in tausende Jira-Tickets zu zerlegen und Fehler zu melden.
• Das Legal-Silo lässt eine KI all diese Tickets auf Compliance prüfen.

Wir erschaffen einen Agenten-Krieg. Die KI macht es uns extrem billig, „Corporate Bullshit“ zu produzieren. Wenn wir KI nutzen, um unsere kaputten, abgetrennten Prozesse zu beschleunigen, bekommen wir keinen besseren Value Stream. Wir bekommen eine Hochgeschwindigkeits-Bürokratie, an der die Organisation endgültig ersticken wird.

Der Ausweg: Die KI als Silo-Sprenger

Die klassische Lehrbuchmeinung würde jetzt sagen: „Halt, Stopp! Wir müssen erst unsere Hausaufgaben machen. Wir müssen erst den Value Stream optimieren, die Menschen in cross-funktionalen Teams vereinen, die Kommunikation reparieren – und erst DANN dürfen wir KI einführen.“

Doch seien wir realistisch: Wir haben es die letzten zehn Jahre nicht geschafft. Warum sollte es ausgerechnet jetzt klappen? Was, wenn wir die Frage umdrehen?

Was, wenn wir die KI nicht als Werkzeug für die Silos nutzen, sondern als Werkzeug, um unseren organisatorischen Mangel der Vergangenheit endgültig zu überwinden?

Hier liegt die wahre, unglaubliche Inspiration und Chance unserer Zeit. KI hat nämlich eine Eigenschaft, die uns Menschen im Business-Alltag oft fehlt: Sie hat kein Ego. Eine KI interessiert sich nicht für Abteilungsgrenzen. Sie verteidigt keine Budgets, sie kämpft nicht um den Eckschreibtisch und sie hat keine Angst um ihre Position im mittleren Management.

Wenn wir KI radikal auf den gesamten Value Stream ansetzen, kann sie das vollbringen, woran so viele Change-Initiativen gescheitert sind:

• Echtzeit-Übersetzung zwischen Welten: KI-Agenten können als universelle Brückenbauer fungieren. Sie übersetzen die Sprache der Entwickler nahtlos in die Bedürfnisse des Marketings und umgekehrt, ohne dass Menschen in endlosen Alignment-Meetings ihre Zeit verschwenden.
• Den wahren Fluss sichtbar machen: Anstatt auf formelle Organigramme zu schauen, kann KI analysieren, wie die tatsächliche Kommunikation läuft. Sie kann uns schonungslos den Spiegel von Conway’s Law vorhalten und sagen: „Euer Prozess stockt genau hier, weil diese beiden Teams in der Realität gar nicht mehr miteinander reden.“
• Das Inverse Conway Maneuver auf Autopilot: KI kann uns dabei helfen, die Architektur unserer Kommunikation genau so zu gestalten, wie wir uns das Endprodukt wünschen – und zwar dynamisch, anpassungsfähig und radikal kundenfokussiert.

Es ist Zeit für eine Entscheidung

Wir stehen an einem Wendepunkt. Setzen wir KI ein, um unsere bisherige, behäbige Existenz noch effizienter zu verwalten? Oder haben wir den Mut, KI als Hebel zu nutzen, um die unsichtbaren Mauern unserer Organisationen endlich einzureissen?

Hört auf, KI-Tools als isolierte Produktivitäts-Hacks für einzelne Teams zu kaufen. Fangt an, KI als den ultimativen Klebstoff für euren Value Stream zu begreifen. Lasst uns Organisationen bauen, die so fliessend, intelligent und vernetzt sind, dass Melvin Conway seine helle Freude daran hätte.

Der Change beginnt nicht mit einem neuen Tool. Er beginnt mit dem Mut, die eigenen Silos in Frage zu stellen. Seid ihr bereit?

Nicht jedes Gespräch gehört in jedes Meeting.

Du kennst das Meeting. Es beginnt auf Höhe. Es geht um die Richtung des nächsten Quartals, um den Wertstrom, um die Frage, was strategisch wirklich zählt. Zehn Minuten später sagt jemand: „Aber in der Story mit dem Login ist der Button auf der falschen Seite.“ Und plötzlich diskutiert der ganze Raum über einen Button. Das strategische Gespräch kommt nicht mehr zurück. Alle gehen leicht unzufrieden raus, ohne genau zu wissen, warum.

Was passiert ist: Ihr habt im Flug die Höhe gewechselt.

Drei Flughöhen, nicht drei Wichtigkeiten

Klaus Leopold hat mit den Flight Levels ein schönes Bild geprägt: Eine Organisation arbeitet auf verschiedenen Flughöhen, und es lohnt sich, Strategie und operative Koordination nicht in denselben Raum zu zwängen. Genau dieser Instinkt lässt sich auf die Arbeitsobjekte übertragen, die bei uns auf dem Tisch liegen.

Epics, User Stories und Tasks sind keine Rangliste von Wichtigkeit. Sie sind drei Flughöhen des Denkens. Und unser Kopf wechselt zwischen ihnen nicht gratis. Auf 10’000 Metern verschaffst du dir Überblick. Am Boden siehst du das Detail. Beides gleichzeitig geht schlecht – und genau das verlangen wir uns in vielen Meetings ab.

Epics – Reiseflughöhe

Wenn ihr über Epics sprecht, seid ihr in einem Koordinationsmeeting. Mehrere Teams, ein Wertstrom, eine strategische Komponente. Der Raum ist grösser, ihr plant und entscheidet gemeinsam, wohin die Reise geht. User Stories tauchen hier durchaus auf – aber als Beispiel, kurz, zur Illustration. Wenn ihr anfangt, eine einzelne Story im Detail auszugestalten, seid ihr zu tief abgesunken.

User Stories – die Arbeitshöhe deines Teams

Wenn ihr mit eurem Team das nächste Inkrement plant, sollten sich die Gespräche um User Stories drehen. Das ist die taktische, umsetzungsorientierte Ebene: Was liefern wir, und wie schneiden wir es sinnvoll?

Hier dreht das Epic seine Rolle um. Es wird zum Prüfstein: Liefern unsere Stories den strategischen Wert, den das Epic verspricht? Enthalten sie die Funktionalität, die dort gewünscht ist? Das Epic gibt die Richtung, die Stories tragen sie. Ein Task darf mal kurz aufblitzen – aber besser bleibt es dabei.

Tasks und Subtasks – Bodenhöhe

Und dann gibt es die Ebene, auf der du als Teammitglied überlegst, wie du deinen Beitrag zerlegst. Tasks, Subtasks, deine persönliche Art, dir die Arbeit zu ordnen. Das ist nützlich und oft nötig – aber es ist persönliche Arbeitsmethodik.

In dem Moment, in dem ein ganzes Team gemeinsam über einen Subtask diskutiert, seid ihr sehr im Detail. Wahrscheinlich ist das nicht die Flughöhe, für die man ein Meeting ansetzt. Dieses Gespräch ist häufig besser aufgehoben mit einer Kaffeetasse in der Hand vor dem Automaten – zu zweit, in zwei Minuten.

Der Check

Daraus wird kein Regelwerk. Es wird eine einzige Frage, die jeder im Raum laut stellen darf:

Auf welcher Flughöhe sind wir gerade – und ist das die, für die wir hier sitzen?

Keine Schiedsrichterpfeife, kein erhobener Zeigefinger. Nur ein leiser Stupser, der dem Raum erlaubt zu merken, dass er abgedriftet ist, und wieder zu steigen. Erstaunlich oft reicht das schon.

Und nein – das heisst nicht, dass in einem Planungsmeeting nie ein Task fallen darf. Das wäre nur das nächste Dogma. Es geht nicht um Disziplin um ihrer selbst willen. Es geht darum, jedem Gespräch die Höhe zu geben, auf der es wirklich wirkt. Strategie braucht Luft. Ein Detail braucht zwei Leute und einen Kaffee.

Wenn die Ebenen zusammenpassen, werden Meetings kürzer und besser zugleich. Und ehrlich – wer will das nicht?

Im Sommer 2025 hatte ich ein Problem, das man als Dozent eigentlich nicht haben sollte: Meine Prüfungen waren zu gut.

Ich unterrichte seit Jahren an der Berner Fachhochschule in Biel das Thema Requirements Engineering, eingebettet in ein CAS, rund fünfundzwanzig Lektionen. Vor mir sitzen meist angehende oder gestandene Führungskräfte, die künftig IT-Projekte verantworten oder darin eine Rolle spielen – und die wissen wollen, wie Software eigentlich entsteht. Anspruchsvolle, neugierige Menschen. Genau die Klassen, auf die man sich freut.

Und das Fach selbst war über Jahre ein Geschenk. Requirements ist anfassbar. Jedes Beispiel lebt, jedes Missverständnis zwischen Auftraggeber und Entwicklung lässt sich greifen, jeder schlecht formulierte Anspruch rächt sich sichtbar. Man kann als Dozent kaum etwas falsch machen, weil der Stoff so dankbar ist.

Meine Prüfungen waren immer Open Book. 2024 durften die Teilnehmenden zum ersten Mal auch KI nutzen. Im Jahr darauf waren die Ergebnisse dann so stark, dass ich mich hinsetzen und mir eine unbequeme Frage stellen musste: Wenn jeder mit dem richtigen Werkzeug glänzt – was bringe ich diesen Menschen eigentlich noch bei? Und vor allem: Welche Rolle spielt Requirements in einer Welt, in der die Maschine mitschreibt, mitdenkt, mitformuliert?

Ich habe das Konzept radikal umgeschrieben

Dieses Jahr habe ich den Kurs zum ersten Mal anders aufgebaut. Statt zu dozieren, gebe ich einen Impuls. Ich formuliere ein Beispiel, ein Problem, eine Spannung – und übergebe. Die Teilnehmenden ergründen das Thema in kleinen Gruppen, lösen es, und erarbeiten sich die nötige Methodik gleich mit. Sie lernen nicht zuerst die Theorie, um sie dann irgendwann anzuwenden. Sie brauchen sie, also holen sie sie sich.

Schon am ersten Tag haben sie nicht nur das Problem gelöst. Sie haben einen klickbaren Prototypen gebaut. Wir haben über Anforderungen nicht nur geredet – wir konnten sie ansehen und anklicken. Das hat sich durch sämtliche Lektionen gezogen. Anforderungen wurden vom Papierobjekt zum erlebbaren Ding.

Am Ende stand die Abschlusspräsentation, und auch da war ich schlicht begeistert von dem, was entstanden ist.

Mit derselben Menge an Lektionen haben wir deutlich mehr Themen verarbeitet als je zuvor. Und – das ist mir wichtig, ehrlich zu sein – es waren die Teams, die diese Leistung erbracht haben, nicht zwingend jede einzelne Person für sich. Die Gruppen haben Requirements so tief verstanden wie keine Klasse vorher. Ob das auch heisst, dass jeder Einzelne den Stoff alleine genauso beherrscht, weiss ich nicht. Vielleicht ist das die falsche Frage. Software entsteht ohnehin nicht im stillen Kämmerlein, sondern im Zusammenspiel. Wir haben in diesem Kurs nicht Einzelkönner ausgebildet, sondern Menschen, die mit anderen und mit der Maschine zusammen zu guten Ergebnissen kommen.

Brauchen wir die alten Konzepte noch?

Das ist die Frage, die mich seither begleitet. Lehren wir noch die Konzepte? Lernen wir noch die alten Themen?

Meine Antwort ist ein klares Sowohl-als-auch. Wer die Grundlagen versteht, versteht den Prozess besser. Wer weiss, warum eine Anforderung mehrdeutig wird, wo Annahmen versteckt liegen, wie aus einem Wunsch ein Kriterium wird, der stellt der KI bessere Fragen und erkennt schneller, wenn ihre Antwort nur gut klingt, aber nicht gut ist. Das Fundament verschwindet nicht. Es wandert nur an eine andere Stelle.

Denn das eigentlich Spannende war zu beobachten, was passiert, wenn eine Gruppe Menschen gemeinsam mit der KI an einem echten Problem arbeitet und die richtigen Fragen stellt. Dann wird das Ergebnis nicht nur gut – es wird in kürzerer Zeit besser. Und ehrlich: Wie cool ist das eigentlich?

Denken auslagern, ja. Urteilen, nein.

Hier liegt für mich der Kern. Wir können das Denken auslagern – aber nicht das Urteil.

Was die Maschine übernimmt, ist das Generieren, das Entwerfen, das Heranschaffen von Varianten. Sie produziert. Was bei uns bleibt, ist das Unterscheiden, das Beurteilen, der Geschmack. Die KI liefert zwanzig Lösungen, der Mensch erkennt, welche taugt – und warum die anderen neunzehn nicht. Sie schreibt das Anforderungsdokument, wir spüren, dass darin der eine Satz fehlt, an dem das ganze Projekt hängt.

Wir gestalten die Interaktionen. Wir sehen die Probleme. Und wir tragen den Wunsch – oder den Auftrag –, eine Lösung zu gestalten. Das ist nichts, was sich an ein Werkzeug delegieren lässt.

Requirements rückt nach vorne

Wenn ich das ernst nehme, dann wird Requirements in Zukunft nicht weniger wichtig, sondern mehr. Wir bewegen uns weg vom reinen Anforderungsverwalter. Mit Kunden reden, Probleme verstehen, Lösungen erarbeiten, Hypothesen aufstellen und validieren – das rückt in den Mittelpunkt des Entstehungsprozesses, nicht an dessen Rand.

Ich glaube, wir werden ganz neue, spannende Arbeitsweisen sehen. Die KI wird zum Kollegen, zum Sparringpartner. Sie ist schnell, geduldig und nie um eine Variante verlegen. Aber die Kreativität geht deshalb nicht auf sie über. Sie bleibt bei uns – und mit ihr die Freude am Bauen.

Genau diese Energie habe ich bei den Studierenden gesehen. Wie sie mit der KI an ihren Problemen gearbeitet haben, wie schnell aus einer Idee etwas Klickbares wurde, wie sichtbar der Spass war. Das kann die Maschine so nicht. Sie hat keine Freude daran, ein Produkt entstehen zu sehen. Wir schon.

Deshalb bin ich zuversichtlich. Die Zukunft wird anders sein, mit der KI als Arbeitskollegen. Aber ich glaube, wir werden die besseren und die schöneren Produkte bauen. Nicht obwohl wir das Denken teilen, sondern weil wir das behalten, worauf es ankommt: das Urteil, die Gestaltung – und die Freude am Bauen.