Agile Delivery
Vorgehensmodell zur iterativen, kundenorientierten Auslieferung von Software und Produkten.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungOrganisatorisch
- EntscheidungstypOrganisation
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Fragmentierte technische Qualität ohne Architektursteuerung
- Überfokussierung auf Geschwindigkeit statt Nachhaltigkeit
- Mangel an langfristiger Produktvision
- Regelmäßige Retrospektiven zur kontinuierlichen Verbesserung
- Automatisierung von Tests und Releases
- Enger Dialog mit echten Nutzern
I/O & Ressourcen
- Produktvision und strategische Ziele
- Priorisiertes Backlog
- Cross-funktionale Kompetenzen im Team
- Geprüfte Produktinkremente
- Lernpunkte und Hypothesenvalidierung
- Angepasste Roadmap
Beschreibung
Agile Delivery beschreibt Prinzipien und Praktiken zur schnellen, iterativen Auslieferung von Kundennutzen. Es kombiniert cross-funktionale Teams, inkrementelle Planung und kontinuierliches Feedback, um Unsicherheit zu reduzieren und Wertschöpfung zu beschleunigen. Organisationen müssen Fluss, Metriken und Lernzyklen gestalten, um nachhaltige Ergebnisse zu erzielen.
✔Vorteile
- Schnellere Validierung von Hypothesen
- Höhere Kundenzentrierung
- Geringeres Risiko durch kleine, frequentierte Releases
✖Limitationen
- Benötigt kulturelle Veränderungen
- Nicht für alle regulatorischen Anforderungen sofort geeignet
- Skalierung erfordert zusätzliche Koordinationsmechanismen
Trade-offs
Metriken
- Time-to-Market
Dauer von Idee bis nutzbarem Inkrement.
- Durchsatz (Throughput)
Anzahl gelieferter Inkremente pro Zeiteinheit.
- Kundenzufriedenheit (NPS/CSAT)
Messung der wahrgenommenen Wertschöpfung durch Nutzer.
Beispiele & Implementierungen
Spotify-Modell als Organisationsreferenz
Spotify nutzte autonome Squads und Chapter zur Beschleunigung von Lieferung und Lernen.
MVP-Einführung beim Finanzprodukt
Kleines Team setzte ein minimales Produkt schnell live, validierte Nachfrage und iterierte Funktionen.
Regulatorische Anpassung in Iterationen
Organisation implementierte Compliance-Anforderungen inkrementell, um Ausfallrisiken zu minimieren.
Implementierungsschritte
Bewusstsein schaffen und Produktvision definieren
Cross-funktionale Teams bilden und Verantwortlichkeiten klären
Backlog aufsetzen und MVP-Fokus bestimmen
Kurze Iterationszyklen einführen und messen
Lernzyklen institutionalieren und Prozesse anpassen
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Schnelle Patches ohne Refactoring
- Unzureichende Testabdeckung durch kurzfristige Releases
- Veraltete Integrationsschnittstellen
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Scrum-Zeremonien durchführen, aber keine inhaltliche Anpassung
- Nur Feature-Output optimieren, nicht Outcome
- Autonomie geben ohne klare Verbindlichkeiten
Typische Fallen
- Frühe Automatisierungsdefizite ignorieren
- Stakeholder-Feedback zu spät einholen
- Architekturentscheidungen zu spät zentralisieren
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Regulatorische Vorgaben können Iterationen verlangsamen
- • Begrenzte personelle Kapazitäten
- • Legacy-Architektur mit hohem Integrationsaufwand