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IT-Strategie

Black Swan im Projekt-Management

Das Risiko ist größer als Sie denken

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von Karin Quack (COMPUTERWOCHE-Redakteurin)
Im Durchschnitt sind Projekte um 27 Prozent teurer als geplant. Das klingt nicht dramatisch. Aber dieser Wert vernebelt eine gefährliche Wahrheit: Jedes sechste Projekt läuft völlig aus dem Ruder.
Wer hat Angst vor dem schwarzen Schwan?
Wer hat Angst vor dem schwarzen Schwan?
Wer hat Angst vor dem schwarzen Schwan?
Foto: Fotolia/Uwe Ohse

Woran denken Sie beim Begriff "Schwarzer Schwan"? An einen idyllischen Teich? Die Oscar-prämierte Leistung der Schauspielerin Natalie Portman? Oder an die Wuppertaler Dichterin Else Lasker-Schüler, die sich selbst gern so titulierte? Der Finanzmathematiker Nassim Nicholas Taleb bezeichnete als "Black Swan" eine seltenes und unvorhersehbarer Ereignis, das eine unverhältnismäßig große negative Wirkung hervorruft.

McKinsey und die Said Business School der University of Oxford haben sich diesen Begriff ausgeliehen. Mit ihm bezeichnen sie ein Projekt, das sein Budget um mindestens 200 Prozent überzieht und 70 Prozent mehr Zeit verschlingt als geplant. Nach der statistischen Wahrscheinlichkeit - Stichwort: Normalverteilung - sollte das die absolute Ausnahme sein. Die Analysten und Wissenschaftler haben für derart überzogene Projektbudgets eine Eintrittswahrscheinlichkeit von 0,7 Prozent ausgerechnet.

Aber diese Gesetze gelten offenbar nicht für Projekte im Umfeld der Informationstechnik. Dort ist es 30 mal wahrscheinlicher, dass ein Projekt komplett aus dem Ruder läuft: Zwölf bis 18 Prozent der IT-Vorhaben sind "Schwarze Schwäne", so haben die Management-Beratung und die renommierte Hochschule in langjährigen Untersuchung von rund 1500 Projekten herausgefunden.

Seit vier Jahren arbeitet McKinsey jetzt schon mit dem Lehrstuhl von Professor Bent Flyvbjerg zusammen: Der Oxford-Professor hat eine Methode zur Risikovorhersage in Projekten entwickelt, die sich vor allem in Großbritannien und Dänemark durchgesetzt hat: Dort ist sie für alle öffentlichen Projekte im Infrastrukturbereich verbindlich, sagt Jürgen Laartz, Director im Business Technology Office von McKinsey. Mit dieser "Reference Class Forecasting" genannten Methode lässt sich das Risiko für ein Scheitern des Projekts bereits vor dem eigentlichen Start eingrenzen. Flyvbjergs Arbeit gab denn auch den Anstoß zu der Studie.

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