Degitalisierung: Agilität

Die heutige Degitalisierung beginnt mit einem Vibe, mit einer Stimmung.

Der Stimmung des diesjährigen Digitalgipfels, der Anfang dieser Woche in Berlin stattgefunden hat. Daniel und Esther haben bereits wiedergegeben, was dort zu finden war: Eine Mischung aus KI-Torschlusspanik und Walzer im Wirtschaftsviervierteltakt, könnte man verkürzt attestieren. Aber das wäre ein wenig zu kurz gegriffen. Denn eigentlich geht es, zumindest wenn wir unserem Digitalminister Karsten Wildberger und einer Eingangsrede von Montag glauben wollen, um unendlich viel mehr.

Wir seien im Gebiet der sogenannten Künstlichen Intelligenz zu langsam, immer noch. Es benötige mutige Entscheidungen. Weniger Detailregulierung im Voraus, mehr Mut zu schnellen Kurskorrekturen. Also … äh, wie hieß das… Agilität. Was uns zu einem ganz ähnlich angelegten Vibe von 2001 bringt.

2001, in den Bergen von Utah

Im Jahr 2001 waren 17 Softwareentwickler (die Diversität war damals nicht besonders hoch) unzufrieden mit ihrem beruflichen Schaffen. Prozesse waren schwerfällig, mehr oder weniger fühlten sich alle Entwicklungsprojekte wie reine Bürokratieaufgaben an, die Fertigstellung von Produkten dauerte Jahre und am Ende waren sie nicht einmal gut.

Das Treffen der Siebzehn fand im Februar 2001 in der Lodge at Snowbird (Utah) statt. Umgeben von Bergen diskutierten die Experten beim Skifahren und Entspannen über Alternativen zu damals etablierten Projektmanagementmethoden, mit denen zukünftig bessere digitale Produkte entstehen sollten. Kein Wasserfall mehr, sondern etwas anderes. Sie einigten sich auf zwölf Prinzipien, die auf vier Grundwerten fußen – das Agile Manifesto. Die wichtigsten Kernprinzipien verlangen, den Kunden durch frühe, kontinuierliche Softwarelieferung zufriedenzustellen, Änderungen jederzeit willkommen zu heißen und Projekte um motivierte Individuen in selbstorganisierten Teams aufzubauen.

Die 17 brachten ganz unterschiedliche Erfahrungen mit relativ neuen Projektmanagementmethoden mit. Da gab es Scrum, ein Framework, mit dem Projekte in kurzen Schritten, in Sprints mit kontinuierlichem Kund*innen-Feedback, entwickelt werden sollen, um am Ende zu besseren Endergebnissen und zufriedeneren Kunden zu führen. Dann war da auch noch XP – Extreme Programming. Eine Methode, die sich etwa auf technische Exzellenz durch kontinuierliche Tests und Pair-Programming fokussiert. Es gab DSDM (Dynamic Systems Development Method), was sich weniger auf das stumpfe Abarbeiten von Anforderungen besinnt, sondern Anforderungen nach MoSCoW priorisiert. Also Anforderungen, die wirklich wichtig sind, welche, die es sein sollten, aber auch solche, die entbehrlich sind.

Die 17 Entwickler einigten sich mit dem Agile Manifesto auf einen gemeinsamen Wertekanon, der in den Jahren darauf die Landschaft der Softwareentwicklung entscheidend prägen sollte. Aus der Unzufriedenheit dieser Gruppe wird gleichsam ein international anwendbares Leitbild, wie in Teams bessere digitale Produkte entstehen können.

2026, in einer Industriehalle in Berlin

2026 gibt es in einer Industriehalle in Berlin eine ähnliche Unzufriedenheit wie in Utah 2001. Denn in der Rede von Karsten Wildberger beim Digitalgipfel klingen seine Wünsche ganz ähnlich wie die der 17 Entwickler: Es könne nicht jedes Detail im Voraus reguliert werden. Wir müssten aus realer Evidenz lernen und einen möglichen falschen Kurs schnell anpassen. Würden wir so Künstliche Intelligenz vorantreiben, könne uns das wesentlich stärkeres Wachstum liefern.

Mehr Freiheiten den Machern also, den Ja-Sagern (vorwiegend zur künstlichen Intelligenz). Um Sicherheit werde man sich zwar auch kümmern, aber der Innovation wolle man nicht im Weg stehen. Innovation als geradezu scheues Reh, das zu viel Sicherheit am Anfang bloß nicht verscheuchen darf.

Ja, es ist durchaus so, dass Produktinnovation immer wieder Räume benötigt, um Neues auszuprobieren, um sich Feedback zu holen und auch zu scheitern. Nur ist speziell im Kontext der aktuellen Diskussion von Künstlicher Intelligenz nicht mehr von einer Ausprobierphase zu sprechen, wenn oft sehr fragwürdige KI-Systeme bereits massenhaft in immer mehr Bereiche des Alltags wandern. „Ausprobiert“ werden KI-Überwachungssysteme wie am Kottbuser Tor in Berlin gleich ganztägig, auch wenn die Erfolge zweifelhaft sind.

Wie entstehen wirklich bessere Produkte?

25 Jahre später ist es vielleicht einmal Zeit, zu schauen, ob dieser Ruf nach einer besseren Arbeitsweise, nach mehr individuellen Freiheiten für die Macher und Teams, die entwickeln, wirklich auch zu besseren Ergebnissen führt.

Dank wissenschaftlicher Begleitung zeigt sich, dass die 2001 entwickelte Agilität viele unterschiedliche Konsequenzen für Projekte und deren Ergebnisse haben kann. Böse Zungen behaupten vielleicht, dass Scrum immer nur Murks werden kann, Projekte nicht fertig werden und diese allzu schnell scheitern. Metastudien kommen zu keiner klaren universellen Wirkung von Agilität, attestieren aber, dass agile Unternehmen resilienter sind.

Für Software bietet ein agiles Vorgehen nach Methoden wie Scrum nicht per se eine Verbesserung etwa der Softwarequalität. Agile Methoden können aber eine Kultur schaffen, die hervorragende Ergebnisse schafft, etwa weil gutes Engineering und Qualitätssicherung gelebt werden können.

Eine Kultur für gute Produkte? Eine solche scheint in der schnelllebigen, verschwenderischen und egozentrischen Zeit ressourcenfressender Large-Language-Modelle vollends verloren gegangen zu sein. Lange ungelöste Probleme wie Halluzinationen, Bias oder immenser Ressourcenbedarf? Beheben wir vielleicht – nie. Bedürfnisse der User*innen genau hinterfragen und überlegen, ob bestimmte KI-Funktionen wirklich hilfreich sind? Das war gestern. KI‑Funktionen werden jetzt einfach überall hineingeworfen.

2022 prägte Cory Doctorow den Begriff „Enshittification“. Er beschrieb dabei den Verfall von Online-Plattformen: Erst locken sie Nutzer an, dann Werbekunden, um schließlich beide für maximalen Profit auszubeuten. Agile Softwareentwicklung begünstigt eine solche Entwicklung oft ungewollt. Durch inkrementelle, schnelle Updates in Sprints lassen sich kleine, gewinnorientierte Verschlechterungen schleichend und ohne großen Aufschrei der Nutzer implementieren, bis am Ende nur noch ein „enshittifacted“ Produkt bleibt, das vor ein paar Releases eigentlich ganz okay war.

Nutzer*innen sind dabei selten glücklicher mit den neuen Produkten, aber die wirtschaftlichen Stakeholder erfreuen sich über mehr Profit. Beispiel einer großen Ansammlung an Enshittification bei gleichzeitiger Gewinnoptimierung: der Fahrdienst Uber.

Neue Technik macht hier nicht automatisch alles besser, wie uns oftmals versprochen wird. Das Aufkommen von heute omnipräsenter KI in Form von ChatGPT Ende November 2022 hat letztlich immer noch leistungsfähigere, aber ähnlich fehlerhafte Produktreleases von Chatbots und darauf aufbauenden Anwendungen gebracht. Das Aufkommen sozialer Netzwerke hat nicht zu mehr digitalen Communities ohne erhebliche gesundheitliche Nebenwirkungen geführt, Algorithmen wie etwa der von TikTok gelten als Gesundheitsgefahr und eigentlich braucht es grundlegende Änderungen.

Integrierte Produkteigenschaften

Der Wunsch der Wirtschaft nach mehr Freiheit von den „Fesseln der Regulatorik“, wie gerade im Umgang mit Künstlicher Intelligenz auf dem Digitalgipfel gefordert, ist also eigentlich eher ein Spiegelbild des aktuellen Anspruchs an die Umsetzungsqualität digitaler Produkte. Wer fordert, dass Datenschutz im digitalen Omnibus anders geregelt werden müsse, zeigt, wie sehr er sich um Grundrechte schert. Wer jetzt schon fordert, dass der AI Act anders umgesetzt werden muss, obwohl dieser noch kaum in Anwendung ist, lässt durchblicken, wie es um den Anspruch steht, universelle Produkteigenschaften wie KI-Sicherheit wirklich erfüllen zu wollen.

In der Softwareentwicklung wurden nach dem agilen Manifest von 2001 schrittweise Prozesse und Verhaltensweisen entwickelt, die auch vermeintlich innovationshemmende Disziplinen wie Sicherheit in den Produktentwicklungszyklus aufgenommen haben. Sicherheit in Softwareprojekten erst gegen Ende zu betrachten, wie es Karsten Wildberger indirekt auch 2026 andeutet, ist immer teuer und führt kaum zu wirklich sicheren Produkten. In der agilen Entwicklung hat sich deswegen in den 2010er Jahren mit DevSecOps eine Vorgehensweise etabliert, die Sicherheit als integralen Bestandteil einer jeden Produktentwicklung sieht, von der Entwicklung bis zum Betrieb eines Produktes. Produkte, die so sicher begleitet werden, können auch trotz sprunghafter Innovation kontinuierlich sicher werden. Nur wurde hier Sicherheit nicht als nachträglicher Gedanke gesehen, sondern als integraler Bestandteil eines Produktes.

Meist ist es ein Ergebnis gescheiterter Prioritätensetzung und auch oftmals falscher politischer Anreize, der Wirtschaft mit einfacherer Regulierung etwas Gutes schaffen zu wollen. Bestimmte Eigenschaften müssen regulatorisch eingefordert werden, weil der Markt sie nicht als relevant erachtet. Das ist beim Datenschutz mit der Datenschutzgrundverordnung so gewesen, ist bei der IT-Sicherheit mit dem Cyber Resilience Act so gewesen und das wird wohl in ein paar Jahren nach vermeintlicher Innovation auch mit Produkten von KI‑Elementen so sein.

Eventuell, nur ganz eventuell, ist die letzte Chance, als Europa im Zeitalter von sogenannter Künstlicher Intelligenz den Anschluss nicht zu verpassen, sinnvollerweise gar kein Nachahmen von schädlichen KI-Produkten aus anderen Ländern. Eventuell ist diese Chance das Schaffen rundum besserer digitaler Produkte, die Nachhaltigkeit, Demokratiebewahrung, Grundrechtskonformität und Sicherheit von Beginn an wirklich mit in die digitale Produktentwicklung mit aufnehmen. Das geht auch agil, nur muss man das politisch und wirtschaftlich auch wirklich wollen.