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Kurs · Modul 339

Innovatives Projektmanagement ermöglichen

Nach diesem Kurs führst du Vorhaben mit hoher Unsicherheit so, wie es erfahrene Produktverantwortliche tun. Du erkennst mit Cynefin und der Stacey-Matrix, ob ein Vorhaben einen Plan oder Experimente braucht, und entwirfst einen Stufenplan mit Budget, Schwellen und Entscheidpunkten statt eines fixen Gesamtbudgets. Du deckst auch versteckte Annahmen auf, priorisierst sie mit einem Risikowert und formulierst prüfbare Hypothesen. Du wählst das günstigste aussagekräftige Experiment, füllst die Testkarte aus, berechnest Stichprobe und Dauer und schneidest ein MVP so zu, dass es die riskanteste Frage beantwortet. Ergebnisse wertest du gegen die Schwelle aus, trennst Schönwetterzahlen von aussagekräftigen Kennzahlen und vertrittst einen Entscheid für Weiterführen, Pivot oder Stopp vor dem Gremium. Zudem formulierst du OKR, steuerst mehrere Vorhaben in einem Portfolio mit Portfolio-Kanban und schlägst Rahmenbedingungen vor, unter denen Teams experimentieren dürfen. Acht Python-Labore, ein Projekt im Praxisfall und eine Prüfungssimulation machen das Gelernte anwendbar. Ehrlich gesagt: Üben musst du selbst, am besten an einer echten Idee aus deinem Lehrbetrieb.

9 Lektionenca. 6 Std. Lernzeit60 Aufgaben8 Code-Labore40 KarteikartenPraxisprojekt (5 Meilensteine)Prüfungssimulation (90 Min.)

Dein nächster Schritt

Unsicherheit einschätzen: Cynefin und die passende Steuerung

Du unterscheidest Markt- und Technikunsicherheit, ordnest Vorhaben mit Cynefin und der Stacey-Matrix ein und leitest die passende Steuerungsform ab. · 40 Min.

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Lernen mit KI, aber richtig

Der Tutor kennt dieses Modul, deine Lektion und deine Aufgaben. Er führt dich zur Lösung, statt sie vorzusagen.

Deine Kompetenzen

offen begonnen sicher gemeistert

Berechnet aus deinen gelösten Aufgaben. Ziel für den Kompetenznachweis: überall mindestens «sicher» auf Stufe 2.

1 · Grundlagen2 · Fortgeschritten3 · Erweitert
A · Unsicherheit einschätzen0%0%–
B · Annahmen und Hypothesen–––
C · Experimente und MVP–––
D · Messen und entscheiden–––
E · OKR und Portfolio–––
F · Innovationskultur–––

Abzeichen

Gestartet
Halbzeit
Durchgezogen
Lauf
Code-Held
Gedächtnis
Praxisprofi
Prüfungsreif
Meisterschaft
Neugierig
KI-Trainer
Fachgespräch bestanden

Lektionen

  1. 1Unsicherheit einschätzen: Cynefin und die passende SteuerungDu unterscheidest Markt- und Technikunsicherheit, ordnest Vorhaben mit Cynefin und der Stacey-Matrix ein und leitest die passende Steuerungsform ab.
  2. 2Lernzyklen, Stufenfinanzierung und der Weg ins ProjektDu planst Lernzyklen rückwärts, entwirfst einen Stufenplan mit Tranchen, Schwellen und Gremium und legst fest, wann ein Vorhaben zum regulären Projekt wird.
  3. 3Annahmen aufdecken und prüfbare Hypothesen formulierenDu findest auch versteckte Annahmen mit Lean Canvas, Kundenreise und Pre-Mortem, priorisierst sie mit dem Risikowert und formulierst vollständige, sauber geschnittene Hypothesen.
  4. 4Experimente wählen und planen: Testkarte, Stichprobe, DatenschutzDu wählst das günstigste aussagekräftige Experiment, füllst eine Testkarte vollständig aus, berechnest Stichprobe und Dauer und testest datenschutzkonform.
  5. 5MVP zuschneiden und Design SprintDu schneidest ein MVP von der Lernfrage her zu, begründest, was du weglässt, und kennst den Design Sprint mit seinen Stärken und Grenzen.
  6. 6Messen und entscheiden: Kennzahlen, Lernkarte und PivotDu trennst Schönwetterzahlen von aussagekräftigen Kennzahlen, liest einen Trichter, entscheidest gegen die Schwelle und vertrittst einen Antrag vor dem Gremium.
  7. 7OKR: Ziele, die Innovation eine Richtung gebenDu formulierst Objectives und Key Results als Ergebnisse, berechnest den Fortschritt und verbindest OKR mit Experimenten als Initiativen.
  8. 8Innovationsportfolio, Portfolio-Kanban und SkalierungDu ordnest Vorhaben nach Reifegrad, verteilst Budget nach Belegen, steuerst mit Portfolio-Kanban und Flussmetriken und kennst SAFe, LeSS und die PI-Kapazitätsplanung.
  9. 9Innovationskultur: Rahmen, in dem Teams experimentieren dürfenDu erkennst Bremsen für Experimente, schlägst Guardrails und Lern-Reviews vor und gestaltest einen Umgang mit gescheiterten Experimenten, der Lernen belohnt.