Ansichten: 5
Zusammenfassung – Zwischen überoptimistischen Zeitplänen und vorgegebenen Zielen führen kognitive Verzerrungen (Anker-Effekt, übermäßiges Vertrauen in Expert:innen, Analogien und lineare Geschwindigkeitsannahmen) häufig zu Budgetüberschreitungen und Verzögerungen. Um realitätsnah zu bleiben, muss jede Annahme formalisiert, Risiken quantifiziert, parametrische Modelle auf Basis historischer Daten kalibriert und regelmäßige Reviews eingeführt werden.
Lösung: analytischer Rahmen, Rekalibrierungsschleifen und datengetriebene Governance für verlässliche Projektionen.
Der Erfolg eines Softwareprojekts beruht ebenso sehr auf der Genauigkeit der Aufwandsschätzung wie auf der Codequalität. Dennoch geraten Budgets und Termine häufig nicht aufgrund mangelnder technischer Kompetenz, sondern wegen hartnäckiger kognitiver Verzerrungen in der Bewertungsphase außer Kontrolle.
Übermäßiger Optimismus, Verankerung an vorgegebenen Zielen oder die Verwechslung von Durchschnitt und Wirklichkeit vervollständigen einen Teufelskreis. Um eine realistische Sicht zu gewährleisten, ist es unerlässlich, diese Mechanismen zu verstehen und einen analytischen, strukturierten Ansatz zu verfolgen. Entscheider und IT-Verantwortliche finden hier praxisnahe Ansätze, um Verzerrungen zu erkennen, zu messen und zu reduzieren, sodass Ressourcen, Umfang und Termine in Einklang stehen.
Die kognitiven Verzerrungen, die die frühen Schätzungen verfälschen
Übermäßiger Optimismus führt dazu, die Komplexität und die realen Risiken eines Projekts zu unterschätzen. Die Verankerung an zu ambitionierten Zielen beeinflusst die anfänglichen Schätzungen unbewusst.
Übermäßiger Optimismus und Unterschätzung von Unsicherheiten
Viele Teams gehen davon aus, dass jeder Schritt ohne größere Zwischenfälle abläuft. Diese Annahme unterschätzt die Wahrscheinlichkeit von Verzögerungen, notwendigen Überarbeitungen oder zusätzlichen Tests. Die Integrationstests werden beispielsweise oft gekürzt, um einen vermeintlich „idealen“ Zeitplan einzuhalten.
Wenn mehrere Unterteams entkoppelt arbeiten, nährt der Optimismus die Illusion, dass kaum Koordination nötig ist. Tatsächlich können unvorhergesehene Kommunikationsprobleme, Versionierungsfragen oder technische Abhängigkeiten auftreten. Diese Diskrepanz zwischen Erwartung und Realität führt zu einem kumulierten Planungsversatz.
Beispiel: Ein Logistikunternehmen hatte die Entwicklung eines Tracking-Moduls auf sechs Wochen geschätzt. Da die Verzögerungen durch Schnittstellentests zwischen APIs ignoriert wurden, verlängerte sich das Projekt letztlich um über 50 % und führte zu einer dreimonatigen Verspätung. Dieses Beispiel zeigt, wie eine optimistische Schätzung ein kontrolliertes Projekt schnell in ein Chaos verwandeln kann.
Verankerung an von der Geschäftsführung vorgegebenen Zielen
Wenn ein Zeitplan oder Budget festgelegt wird, bevor die Bedarfe analysiert sind, passen Schätzungen sich oft an diese Vorgaben an. Diese politische Festlegung kann erhebliche Abweichungen zur Realität vor Ort verschleiern. Unter Druck neigen Entwickler dazu, Aufwandsschätzungen zu präsentieren, die vorrangig den Managementerwartungen entsprechen.
Dieser Verankerungseffekt verhindert eine ehrliche Bewertung der Aufgaben und begünstigt eine „Bastellogik“, um künstliche Fristen einzuhalten. Teams greifen dann möglicherweise zu oberflächlichen technischen Lösungen, was technische Schulden oder wiederholte Korrekturen nach sich zieht.
Langfristig untergräbt der Druck durch diese starren Vorgaben die Glaubwürdigkeit der IT-Abteilung gegenüber der Unternehmensleitung. Systematische Abweichungen zwischen geschätztem und tatsächlichem Aufwand schädigen schließlich das gegenseitige Vertrauen und die Gesamtsteuerung der Projekte.
Unverhältnismäßiges Vertrauen in individuelle Erfahrung
Das ausschließliche Verlassen auf das Urteil eines einzelnen Experten, ohne andere Meinungen einzubeziehen oder auf historische Daten zurückzugreifen, kann Schätzungen verfälschen. Selbst ein erfahrener Experte ist kognitiven Verzerrungen durch Gedächtnislücken oder idealisierte Erinnerungen unterworfen. Der Dunning-Kruger-Effekt kann dieses Vertrauen zusätzlich verstärken.
Manche Organisationen vernachlässigen es, vergangene Schätzungen mit den tatsächlichen Ergebnissen zu vergleichen. Das Fehlen einer Feedback-Schleife verhindert Lernen und führt dazu, dieselben Fehler immer wieder zu wiederholen. Die Abweichungen werden so strukturell.
Um diese Verzerrung zu reduzieren, empfiehlt es sich, jedes Projekt systematisch zu dokumentieren: tatsächliche Zeiten, angefallene Kosten und aufgetretene Schwierigkeiten. Diese historische Datengrundlage ermöglicht es, den Einfluss individueller Erfahrung durch einen faktischeren Ansatz zu dämpfen.
Grenzen traditioneller Schätzmethoden
Analogie-, Experten- oder agile Velocity-Methoden sind nützlich, reichen aber alleine nicht aus. Ohne strikten Rahmen und verlässliche Daten werden sie zu erheblichen Fehlerquellen.
Schätzung durch Analogie: Die Illusion der Wiederholbarkeit
Die Schätzung durch Analogie beruht darauf, sich auf ein früheres, als ähnlich empfundenes Projekt zu beziehen. Diese Methode unterstellt, dass die neuen Bedingungen identisch sind, was selten der Fall ist. Jeder fachliche, technische oder organisatorische Kontext bringt eigene Besonderheiten mit.
Wer Unterschiede im Umfang oder in der Komplexität ignoriert, unterschätzt zwangsläufig den benötigten Aufwand. Hinzu kommen technologische Entwicklungen und Prozessänderungen, die den Aufwand erheblich beeinflussen können.
Beispiel: Ein Finanzdienstleister hatte seine Schätzung auf einem internen CRM-Projekt von vor zwei Jahren aufgebaut. Neue Compliance-Anforderungen und Schnittstellen mit externen APIs blieben unberücksichtigt, was zu einer Budgetabweichung von fast 30 % und einer viermonatigen Verzögerung der Inbetriebnahme führte.
Expertenurteil: Wenn Intuition die Analyse ersetzt
Das Expertenurteil stützt sich auf die Intuition erfahrener Praktiker. Es ist schnell verfügbar, leidet jedoch oft unter fehlender Nachvollziehbarkeit und quantitativer Begründung. Experten neigen dazu, bestimmte Aufgaben als kritisch einzustufen oder Nebentätigkeiten nicht zu schätzen.
Dieser Mangel an Granularität verhindert, Risikobereiche zu erkennen und Annahmen objektiv zu dokumentieren. In der Folge werden Entscheidungen intransparent und Budgetkontrollen komplex.
Um diese Limitierungen zu mildern, empfiehlt es sich, das Expertenurteil mit parametrischen Modellen oder Szenariosimulationen zu kombinieren. Diese Triangulation erhöht die Robustheit und Transparenz der Schätzung.
Agile Velocity und missbräuchliche Extrapolation
Die agile Velocity misst die Anzahl der Story Points pro Iteration. Gefährlich wird es, wenn man sie linear auf das gesamte Projekt hochrechnet. Die Produktivität kann jedoch je nach Art der User Stories, unerwarteten Ereignissen und Wartungsaufwand schwanken.
Die Annahme einer konstanten Velocity vernachlässigt Ramp-up-Effekte, das Onboarding neuer Teammitglieder und steigende Komplexität in späteren Phasen. Auch die angesammelte technische Schuld bleibt unberücksichtigt.
Ohne regelmäßige Kalibrierungsmechanismen verkommt diese Methode zu einer reinen mathematischen Projektion, die die tatsächliche Variabilität ignoriert. Die Abweichungen werden bereits im zweiten Sprintmonat deutlich.
Edana: Strategischer Digitalpartner in der Schweiz
Wir begleiten Unternehmen und Organisationen bei ihrer digitalen Transformation.
Ein analytischer Rahmen zur Absicherung der Schätzungen
Ein strukturierter Schätzprozess, basierend auf klaren Annahmen und Risikomessungen, begrenzt Abweichungen. Parametrische Modelle und kontinuierliches Monitoring ermöglichen es, den Aufwand während des gesamten Projekts anzupassen.
Annahmen strukturieren und Risiken quantifizieren
Der erste Schritt besteht darin, jede Annahme zu formalisieren: Entwicklungszeit, verfügbare Ressourcen, technische Komplexität und Tests. Diese Transparenz verhindert Missverständnisse und macht Entscheidungen objektiver.
Ebenso wichtig ist es, die Auswirkungen von Unsicherheiten durch einen Risikoprozentsatz für jede Position abzuschätzen. Beispielsweise kann man für sicherheits- und compliance-kritische Projekte einen Puffer von 15 % vorsehen.
Beispiel: Eine E-Commerce-Plattform führte für jede Funktionalität eine Tabelle mit Annahmen und Risiken ein. Diese Vorgehensweise ermöglichte es, finanzielle Auswirkungen potenzieller Verzögerungen zu visualisieren, Kompromisse auszuhandeln und die Budgetabweichung um 20 % zu reduzieren.
Einsatz parametrischer Modelle zur Objektivierung der Kosten
Parametrische Modelle nutzen Formeln, die auf gemessenen Metriken basieren (Zeilenanzahl, Modulkomplexität, API-Anzahl). Sie erzeugen standardisierte und nachvollziehbare Schätzungen.
Diese Modelle müssen mit organisationsinternen historischen Daten kalibriert werden. Fehlen verlässliche interne Daten, kann man auf branchenspezifische Referenzwerte zurückgreifen und sie kontextbezogen anpassen.
Durch regelmäßigen Vergleich der parametrischen Schätzung mit den tatsächlichen Daten lassen sich Abweichungen früh erkennen und Koeffizienten anpassen. So wird die Schätzung zu einem evolutiven und messbaren Prozess.
Laufende Aktualisierung und Kalibrierschleifen
Im Gegensatz zu einer „festen Zahl“-Mentalität sollte die Schätzung bei jedem Projektmeilenstein überprüft werden. Periodische Reviews ermöglichen den Abgleich von Prognosen und Ist-Werten.
Bei jeder Revision werden Performance-Daten erfasst: Velocity, Stundenverbrauch pro Aufgabe, Qualitätsergebnisse und Vorfälle. Diese Indikatoren fließen in das parametrische Modell ein und verfeinern die nächsten Prognosen.
Dank dieser Schleifen vermeidet man den Lawineneffekt und behält die Steuerung in Echtzeit. Die Spielräume werden regelmäßig neu berechnet, was Flexibilität und Zuverlässigkeit erhöht.
Eine datengetriebene Kultur und dedizierte Governance etablieren
Die Historisierung von Schätzungsdaten und die Analyse von Abweichungen steigern die Qualität zukünftiger Projekte. Formale Reviews und klare Metriken fördern eine transparente und leistungsfähige Governance.
Systematische Erfassung und Historisierung von Metriken
In jedem Projekt sollten folgende Kerndaten festgehalten werden: Datum, eingesetzte Ressourcen, Anzahl der Story Points, tatsächlich verbrachte Zeit und wesentliche Ereignisse. Diese Informationen werden in einem zentralen Repository gespeichert.
Diese Datenbank dient als primäre Quelle für die Kalibrierung zukünftiger Projekte und reduziert Verzerrungen schrittweise. Je umfangreicher sie ist, desto besser lassen sich Kontexte vergleichen.
Zu den Indikatoren können Produktivitäts-, Incident- und Business-Satisfaction-Messwerte gehören. Diese ergänzen das Bild der Effizienz und unterstützen bei Bedarf die Optimierung interner Prozesse.
Schätz-Reviews und regelmäßige Lenkungsausschüsse
Formale Reviews bringen IT-Abteilung, Fachverantwortliche und Projektleiter zusammen. Ziel der Komitees ist es, Annahmen zu validieren, Risiken zu bewerten und Prioritäten zu setzen.
Mit einem monatlichen oder meilensteinbasierten Rhythmus wird eine engmaschige Überwachung gewährleistet. Jede Entscheidung, Verhandlung oder Änderung am Umfang wird dokumentiert und nachverfolgt.
Diese Governance schafft Transparenz gegenüber der Unternehmensleitung, stärkt das Vertrauen und ermöglicht es, Risikosituationen früh zu erkennen. Sie strukturiert die Entscheidungsfindung und verhindert unkontrollierte Abwägungen.
Unsicherheitsmanagement und Sicherheitsmargen integrieren
Unsicherheitsmanagement bedeutet, Puffer zu kalkulieren, die sich nach dem Reifegrad des Projekts und der Kritikalität der Funktionen richten. Diese Reserven können technischer, zeitlicher oder finanzieller Natur sein.
Man kann zudem pessimistische, realistische und optimistische Szenarien erstellen. Diese Projektionen helfen, finanzielle und zeitliche Konsequenzen jeder Entscheidung zu visualisieren.
Indem man mögliche Schwankungen vorwegnimmt, stärkt man die Resilienz des Plans und vermeidet Spannungen bei unvorhergesehenen Ereignissen. So wird Unsicherheit zu einem gesteuerten Element statt zu einer permanenten Bedrohung.
Beherrschen Sie Ihre Schätzungen und machen Sie Ihre Projekte zum Erfolg
Das Bewusstsein für kognitive Verzerrungen und die Einführung eines strukturierten Schätzprozesses sind entscheidend, um Budget- und Terminüberschreitungen zu vermeiden. Durch die Kombination von formalen Annahmen, parametrischen Modellen und kontinuierlichem Metriken-Monitoring erhöhen Organisationen die Zuverlässigkeit ihrer Prognosen. Eine dedizierte Governance mit regelmäßigen Reviews und Datenhistorisierung macht die Schätzung zu einem echten Performance-Treiber.
Unsere Experten unterstützen Sie gerne bei der Implementierung dieser Best Practices, passen Ihre Methoden an und fördern die Reife Ihrer Organisation. Profitieren Sie von einer individuellen Analyse, um Ihre nächsten Schätzungen abzusichern und Ihre Projekte mit Zuversicht zu steuern.
Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten
