Transparenz und der voreingenommene Teamkollege

Artikel 8 von 9 in dieser Reihe.

Stellen Sie sich eine Sprint-Review vor, bei der ein angesehener, erfahrener und umsichtiger Stakeholder eine Frage stellt, die eigentlich einfach zu beantworten sein sollte: „Warum hat sich das Team für diesen Ansatz entschieden und nicht für die Alternative, die wir im letzten Quartal besprochen haben?“

Der Product Owner hält inne. Das Team blickt sich gegenseitig an. Die Entscheidung, sich für die ausgewählte Lösung zu entscheiden, wurde getroffen. Die Begründung für diese Entscheidung jedoch nicht. Ein Mitarbeiter hatte den Ansatz vorgeschlagen. Ein Mensch hat ihn genehmigt. Keiner von beiden ist im Raum, um die Begründung zu liefern oder die Entscheidung zu erläutern. Es ist nicht so, dass man versucht hätte, die Informationen zu verbergen. Niemand hat gelogen. Niemand hat Abkürzungen genommen. Es ist lediglich so, dass die geführte Unterhaltung und die getroffene Entscheidung einfach keinen transparenten Rückverfolgungsweg zu einer menschlichen Ermessensentscheidung aufweisen.

Und so zieht der Beteiligte höflich weiter. Das Team wirkt professionell. Doch etwas Unauffälliges und Wichtiges ist schiefgelaufen.

In den ersten sieben Artikeln dieser Reihe habe ich eine Definition von Wert vorgeschlagen, dargelegt, dass sich die Verantwortlichkeit konzentriert, sobald Akteure dem Team beitreten, die Verfeinerung als Optionsformulierung neu definiert, die Messlatte für das Inkrement höher gelegt, um dessen Übernahme zu gewährleisten, die Sprint-Review im Demo-Stil durch eine Evidenz-Review ersetzt, die „Steuer auf implizites Wissen“ benannt und einen „Context Lake“ als neues Kernartefakt des Produktmanagements vorgeschlagen. Sieben Praktiken, aufeinander aufbauend. In diesem achten Artikel geht es um die beiden Eigenschaften eines Scrum-Teams, die durch diese sieben Praktiken am ehesten still und leise untergraben werden, wenn niemand darauf achtet: Transparenz und die Integrität der fünf Scrum-Werte, wenn ein Teammitglied nachweislich voreingenommen ist.

Dies ist ein visionärer Beitrag, kein prognostischer. Ich kann Ihnen nicht sagen, wie sich die Transparenzstandards oder die Berufsethik im Zusammenhang mit KI in Scrum-Teams in den nächsten fünf Jahren entwickeln werden. Ich kann Ihnen jedoch darlegen, wie eine Gruppe erfahrener Professional Scrum Trainer der Ansicht ist, dass sich diese weiterentwickeln müssen, und warum diese Diskussion nicht um einen weiteren Sprint verschoben werden darf. Die vollständige Liste der Mitwirkenden des Face-to-Face-Events in Amsterdam finden Sie am Ende des Artikels. Die hier vorgebrachten Argumente stammen von mir. Die Überlegungen stammen von uns.

Die am stärksten gefährdete Säule

Die drei Säulen des Scrum-Leitfadens sind Transparenz, Überprüfung und Anpassung. In dieser Reihenfolge bilden sie eine Kette von Abhängigkeiten. Was man nicht sehen kann, kann man auch nicht überprüfen. Was man nicht überprüft hat, kann man auch nicht anpassen. Transparenz ist die Grundlage.

Machen Sie keinen Fehler: Der Scrum Guide ist in diesem Punkt nicht fehlerhaft. Diese Säule ist heute genauso richtig platziert wie im Jahr 1995. Was sich geändert hat, sind die Kosten für ihre Aufrechterhaltung. Dreißig Jahre lang bezog sich Transparenz in vielen Teams hauptsächlich auf die Transparenz des Product Backlogs, des Sprint Backlogs, der Definition of Done und des Product Increments. Oft bezog sich dies auf die zu erledigende Arbeit, die Vorgehensweise bei der Arbeit und die angestrebte Qualität der Arbeit. Ein Team, das im Pair-Programming arbeitete, seine Arbeit bei der Verfeinerung präsentierte und nach jedem Sprint eine Demo durchführte, schuf Transparenz nahezu ohne Aufwand. Der Scrum Guide musste dem Team nicht vorschreiben, wie es transparent sein sollte. Die Praktiken des Teams sorgten von selbst für Transparenz.

KI durchbricht dieses Muster. Ein immer größerer Teil der Arbeit – das Entwerfen, das Argumentieren, das Erarbeiten von Optionen, das Zusammenfassen und die Bewertung – findet innerhalb eines Modells statt, das niemand im Team direkt einsehen kann. Transparenz ist nicht mehr länger ein Nebenprodukt der Arbeit. Sie wird zu einer eigenständigen Disziplin, für die das Team nun bewusst in jedem Sprint aufkommen muss.

Was „Transparenz“ heute bedeuten muss

Transparenz in einem KI-gestützten Team bedeutet mindestens drei konkrete Dinge.

Transparenz in der Führung. Das Produktziel, die Wertdefinition, die aktuellen „Option Frame“-Entscheidungen und die Leitplanken sind alle sichtbar, verständlich und versioniert. Jeder Mensch und jeder Agent im Team stützt sich auf dieselbe Quelle. Dies ist der „Context Lake“ aus Artikel 7, der wie vorgesehen funktioniert.

Transparenz bei Entscheidungen. Jede nicht-triviale Entscheidung enthält eine sichtbare Antwort auf drei Fragen: Was wurde ausgewählt, von wem und aus welchen Gründen? Wenn ein Akteur die Option vorgeschlagen hat, wird dieser namentlich genannt. Wenn eine Person die Entscheidung außer Kraft gesetzt oder akzeptiert hat, wird diese namentlich genannt. Bedenken Sie aber auch, wie im Agilen Manifest von „funktionierender Software statt umfassender Dokumentation“ die Rede war. Dieser agile Wert gilt nach wie vor – zumindest teilweise. Solange Sie sich auf die Entwicklung hervorragender Produkte konzentrieren, benötigen Sie weniger (Benutzer-)Dokumentation. Mit dem Vormarsch der KI stellen wir jedoch auch fest, dass der Bedarf an Dokumentation wächst. Dokumentation wie zum Beispiel: Warum haben wir eine Funktion entwickelt? Warum diese Funktion und keine andere? Warum wurde diese Funktion auf diese Weise und nicht anders umgesetzt? Und so weiter. Der Rechenschaftstest aus Artikel 2 setzt voraus , dass diese Nachverfolgbarkeit gegeben ist.

Transparenz des Agenten selbst. Das Team weiß, auf welche Daten seine Agenten Zugriff haben, worauf sie trainiert wurden, welche bekannten Verzerrungen bei ihnen bestehen und in welchen Bereichen ihre Ergebnisse am dringendsten einer Überprüfung durch Menschen bedürfen. Dies ist der heikle Punkt, und genau diesen überspringen die meisten Teams heutzutage.

Drei Ebenen, eine Säule. Fehlt eine der drei, ist Transparenz nur theoretisch, nicht real.

Der voreingenommene Teamkollege

Ich möchte ganz offen auf einen Punkt eingehen, um den viele Diskussionen zum Thema KI herumreden. Jeder KI-Agent, den Ihr Team einsetzt, ist voreingenommen. Nicht, weil er so konzipiert wurde. Sondern weil die Daten und Optimierungen, mit denen er trainiert wurde, die Vorurteile der Menschen, Produkte und Märkte widerspiegeln, von denen er gelernt hat. Die Forschung zu großen Sprachmodellen hat wiederholt Muster geschlechtsspezifischer, ethnischer, kultureller und beruflicher Voreingenommenheit dokumentiert, wie sie beispielsweise in der Studie „Bias and Fairness in Large Language Models“ von Gallegos et al. untersucht wurden . Die Einzelheiten variieren je nach Modell, Aufgabe und Eingabeaufforderung. Die Tatsache, dass Voreingenommenheit besteht, ändert sich jedoch nicht.

Betrachten Sie dies als eine einfache, praktische Tatsache. Im vergangenen Jahr ist ein neues Teammitglied zu Ihrem Team gestoßen. Dieses Teammitglied ist schnell, produktiv und engagiert. Dieses Teammitglied bringt zudem eine Reihe von Vorurteilen mit, die noch niemand im Team vollständig erfasst hat. Würde das Team eine Person mit diesem Profil einstellen, würde es zu Recht erhebliche Anstrengungen in die Einarbeitung, die Beurteilung und die kulturelle Integration investieren. Agenten erfahren selten die gleiche Sorgfalt.

Ein voreingenommener Teamkollege führt nicht zur Disqualifikation. Ein Teamkollege, dessen Voreingenommenheit nicht überprüft wurde, hingegen schon.

Die fünf Scrum-Werte – noch einmal nachlesen

Die Scrum-Werte sind Mut, Fokus, Engagement, Respekt und Offenheit. Alle fünf gelten. Alle fünf geraten unter neuen Druck, wenn ein voreingenommener Akteur im Team aktiv ist.

Mut. Die Entwickler, der Product Owner und der Scrum Master müssen den Mut aufbringen, die Ergebnisse der Agenten zu hinterfragen, insbesondere jene, die ausgefeilt und überzeugend wirken. Eine plausibel klingende Antwort eines Agenten ist eine Bewährungsprobe für den Mut, kein Ersatz dafür. Zudem müssen sie gegenüber den Stakeholdern Mut beweisen, die möglicherweise mit (kontraproduktiven) KI-generierten Erkenntnissen, Ideen, Prototypen und Ähnlichem auf sie zukommen.

Konzentration. Das Team muss sich auf die Ziele konzentrieren, die es im Optionsrahmen festgelegt hat, und nicht auf die Aufgaben, die der Mitarbeiter zufällig gut bewältigt. Mitarbeiter neigen dazu, sich auf die Aufgaben zu konzentrieren, die sie gut beherrschen. Dies ist jedoch nicht dasselbe wie die Aufgaben, die einen Mehrwert schaffen.

Engagement. Das Team – und nicht der Auftragnehmer – verpflichtet sich zur Erreichung des Sprintziels. Das Team – und nicht der Auftragnehmer – ist für die „Definition of Done“ verantwortlich. Diese Unterscheidung gewinnt umso mehr an Bedeutung, je größer der Anteil des Auftragnehmers an der Arbeit wird.

Respekt. Respekt gegenüber den Kunden erfordert Ehrlichkeit hinsichtlich dessen, was das Team weiß und was es nicht weiß; dies bedeutet Ehrlichkeit hinsichtlich dessen, was der Mitarbeiter getan hat und was er nicht getan hat. Respekt zwischen den Teammitgliedern erfordert, dass der Beitrag eines Mitarbeiters nicht dazu genutzt wird, eine zwischenmenschliche Meinungsverschiedenheit zu vertuschen.

Offenheit. Das Team geht gegenüber den Beteiligten offen mit der Rolle um, die die Agenten spielen, mit dem Vertrauensgrad in die von den Agenten erbrachten Leistungen sowie mit den bekannten Verzerrungen der verwendeten Werkzeuge. Die Offenheit in Bezug auf die Werkzeuge ist Teil der Offenheit in Bezug auf die Arbeit.

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Lesen Sie den Text noch einmal sorgfältig durch: Die fünf Werte werden durch das Vorhandensein eines voreingenommenen Akteurs nicht verwässert. Sie werden dadurch vielmehr geschärft. Ein Team, das diese Werte in einer von KI geprägten Welt ernst nimmt, setzt höhere Maßstäbe als zuvor – und nicht niedrigere.

Wie Sie mit dem Context Lake die Säule zurückerhalten

Der Grund, warum der „Context Lake“ aus Artikel 7 vor diesem Artikel vorgeschlagen wird, ist nicht stilistischer Natur. Er ist von entscheidender Bedeutung. Sie können die Transparenz hinsichtlich der Ausrichtung, der Entscheidungen und des Verhaltens der Akteure nicht aufrechterhalten, ohne über einen sorgfältig gepflegten, nachvollziehbaren Ort zu verfügen, an dem dies gewährleistet wird. Der „Context Lake“ ist dieser Ort.

Konkret ist der „Lake“ der Ort, an dem Transparenz gelebt wird. Dort werden Entscheidungen protokolliert. Dort werden Leitlinien festgehalten. Dort werden die Zugriffsrechte der Mitarbeiter sowie deren bekannte Voreingenommenheiten dokumentiert. Die Beteiligten können darauf hingewiesen werden. Neue Teammitglieder können anhand dieser Informationen eingearbeitet werden. Ohne den „Lake“ bleibt Transparenz eine Ansammlung guter Absichten, die über Slack-Threads und Folien für vierteljährliche Vollversammlungen verstreut sind. Mit ihm wird Transparenz zu einem festen Bestandteil des Arbeitsrhythmus des Teams.

Der Context Lake gibt Auskunft darüber, was das Team weiß. Transparenz ist in diesem Artikel die Disziplin, die dafür sorgt, dass das Wissen des Teams für die Menschen und die Agenten, die es nutzen müssen, nachvollziehbar bleibt.

Wie dies in der Praxis aussieht

Stellen Sie sich ein Fintech-Team vor, das einen Agenten für die erste Verfeinerungsrunde und die Zusammenfassung von Forschungsergebnissen einsetzt. Da es an Transparenz mangelt, stellt das Team nach acht Monaten fest, dass sich die meisten seiner jüngsten Entscheidungen hinsichtlich neuer Funktionen auf städtische Nutzersegmente mit hohem Einkommen konzentriert haben. Niemand hat sich bewusst dafür entschieden. Der Agent hatte anhand des Korpus, mit dem er trainiert wurde, gelernt, diese Segmente als Standard zu behandeln. Das eigene Backlog des Teams hat diese Verzerrung stillschweigend übernommen.

Im Rahmen der Transparenzpraxis galten bereits drei Dinge. Das Team hatte im „Context Lake“ das Profil der bekannten Verzerrungen des Agenten dokumentiert. Der Product Owner hatte bei jeder Verfeinerung ausdrücklich gefragt: „Welchem Nutzersegment dient diese Entscheidung, und steht die Darstellung dieses Segments durch den Agenten im Einklang mit unserer Wertdefinition?“ Das Team hatte in der Retrospektive einen festen Tagesordnungspunkt, um die jüngsten Entscheidungen auf Verzerrungen zu überprüfen.

Das Team war nicht langsamer. Das Team war ehrlicher. Über zwölf Sprints hinweg spiegelte das Backlog des Teams den tatsächlichen Kundenstamm wider und nicht die Voreingenommenheit seines produktivsten Mitarbeiters. Das ist ein konkretes, messbares Geschäftsergebnis. Es ist zudem – wenn auch auf unauffällige Weise – ein Ergebnis, das auf den Werten des Unternehmens beruht.

Vier Maßnahmen, die Sie in Ihrem nächsten Sprint umsetzen können

Die Wende

Seit dreißig Jahren werden die drei Säulen und fünf Werte von Scrum in allzu vielen Teams als der „weiche“ Teil des Frameworks betrachtet. Den Zeremonien wurde Aufmerksamkeit geschenkt. Den Verantwortlichkeiten wurde Aufmerksamkeit geschenkt. Die Säulen und Werte hingen an der Wand und wurden nicht gelesen. Das war noch verkraftbar, solange die Arbeit offen und transparent ablief.

In einer von KI geprägten Welt sind die Grundpfeiler und Werte keineswegs nebensächlich. Sie sind der einzige Grund, warum das Team darauf vertrauen kann, was es auf den Markt bringt. Ein Team, das Transparenz aufrechterhält und die Voreingenommenheiten seiner Mitarbeiter ernst nimmt, arbeitet nach einem strengeren, präziseren und professionelleren Betriebsmodell als jedes Team vor fünf Jahren. So sieht es aus, wenn man auf der Ebene des Vertrauens höhere Ziele anstrebt.

Nun sind Sie an der Reihe

Stellen Sie Ihrem Team bei Ihrer nächsten Retrospektive eine Frage. „Was hat ein Teammitglied in den letzten vier Sprints geleistet, das kein einzelnes Teammitglied vollständig erklären, verteidigen oder wiederholen könnte?“ Hören Sie aufmerksam zu. Ist die Liste kurz, arbeiten Sie transparent. Ist die Liste lang oder herrscht unangenehme Stille, haben Sie gerade das wertvollste Gespräch gefunden, das Ihr Team in diesem Monat führen kann.

Der abschließende Artikel dieser Reihe führt alle Fäden zusammen. Seit dreißig Jahren beschreibt der Scrum Guide die Mindestanforderungen. Viele Teams betrachten diese Regeln bequemerweise als Obergrenze. Die KI sorgt nun dafür, dass dies endgültig zu einer verlustreichen Strategie wird. Wie sieht es aus, wenn Teams aufhören, nur den Durchschnitt anzustreben, und stattdessen höhere Ziele als die im Guide festgelegten anvisieren? Wir sehen uns dort.

Mitwirkende

Dieser Artikel entstand auf der Grundlage der PST-Präsenzveranstaltung Nr. 137 von Scrum.org in Amsterdam. Er wäre ohne die Gespräche mit folgenden Personen nicht möglich gewesen: Dave West, Merel van de Wiel-Riedeman, Tommi Kemppi, Sjoerd Nijland, Jesse Houwing, Robbin Schuurman, Martijn Magermans, Guus Verweij, Steven Deneir, Gregor Stuhldreier, Paul Kuijten, Mehdi Hoseini, Simon Kneafsy, Vivien Colas, Jeroen de Jong, Kate Hobler, Olivier Ledru, Roderick Schoon, Stephan Vlieland, Tiffanie Newton und Karel Smutný. Die hier dargelegten Argumente stammen von mir. Die Überlegungen stammen von uns.

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Quellen

Der Scrum Guide, Schwaber und Sutherland

Voreingenommenheit und Fairness in großen Sprachmodellen, Gallegos et al.

NIST-Rahmenwerk für das Risikomanagement im Bereich der künstlichen Intelligenz

EU-KI-Gesetz

Evidenzbasiertes Management, Scrum.org

Sie können die Verantwortung nicht an einen Beauftragten delegieren – Artikel 2 dieser Reihe

Das Wissen, das Ihrem Team verloren geht – Artikel 6 dieser Reihe

Der „Context Lake“ ist das neue Kernelement des Produktmanagements – Artikel 7 dieser Reihe

Scrum wurde für das durchschnittliche Team entwickelt. Es ist an der Zeit, höhere Ziele anzustreben – Artikel 9 dieser Reihe