In dieser Episode analysieren wir kritisch, wann agiles Projektmanagement die richtige Wahl ist – und wann klassische Wasserfall-Methoden oder hybride Ansätze besser funktionieren.

Agile Mythen entlarvt

• Warum "agil" nicht bedeutet: kein Plan, keine Doku, keine Entscheidungen
• Der Unterschied zwischen echter Agilität und chaotischem Projektvorgehen
• Warum agile Projekte mehr Disziplin erfordern, nicht weniger

Anti-Agile Warnsignale

• Fehlende oder unklare Requirements als Projektstart
• Kein echter Product Owner mit Entscheidungsbefugnis
• Fehlende Produktvision und Priorisierung
• Nicht cross-funktionale Teams mit externen Abhängigkeiten
• Scope Creep unter dem Deckmantel der Flexibilität

Wann Wasserfall besser funktioniert

• Stabile, bekannte Anforderungen (z.B. interne Architekturprojekte)
• Strikte regulatorische Vorgaben (Medizinprodukte, Luftfahrt, Automotive)
• Fix-Price-Projekte mit vollständiger Spezifikation
• Hoher Dokumentations- und Prüfungsbedarf
• Projekte mit vielen externen Abhängigkeiten

Hybride Ansätze

• Wasserfallspezifikation für das Kernprodukt (regulatorische Prüfungen, Fixpreis-Möglichkeit)
• Agile Umsetzung und Weiterentwicklung (Marktfeedback, schnelle Anpassungen)
• Wie man das Beste aus beiden Welten kombiniert

200-seitige Compliance-Fragebögen, drei Wochen später derselbe Bogen mit anderen Formulierungen – und immer wieder Senior-Mitarbeiter, die als teure Copy-Paste-Maschinen fungieren. In dieser Episode zeigen wir an einem konkreten Kundenprojekt, wie KI-gestützte Automatisierung dieses Problem löst – ohne den Menschen aus der Verantwortung zu nehmen.

Wir sprechen über: Warum "einfach ChatGPT draufwerfen" in Compliance-Kontexten scheitert. Wie Retrieval Augmented Generation (RAG) und Semantic Embeddings zusammenspielen, um relevante Dokumentenpassagen in Sekunden zu finden. Warum der Human-in-the-Loop-Ansatz keine Notlösung ist, sondern die einzig sinnvolle Architektur für auditierfähige Systeme. Und weshalb die unglamourösen Komponenten – OCR, Dokumentenstrukturierung, Antwortspeicher – oft den Unterschied zwischen Demo und Produktion machen.

Ein Praxisbericht für alle, die Compliance-Prozesse digitalisieren wollen, KI-Projekte jenseits des Hypes planen oder verstehen möchten, wie man Large Language Models in regulierten Umgebungen sinnvoll einsetzt.

Warum scheitern Softwareprojekte jeder Größe so häufig? In dieser Episode benennen wir drei zentrale Ursachen, die zu millionenteuren Verzögerungen, Frust und politische Grabenkämpfen führen:

1. Gnadenbasierte Zuarbeit: Kritische Abhängigkeiten ohne formales Commitment – willkommen im Ressourcenroulette.
2. Agiles Chaos: Scrum auf dem Papier, aber ohne Product Owner, Vision oder Verantwortung.
3. Greenfield-Fantasien: Statt evolutionärer Erweiterung wird die Legacy-Anwendung „entsorgt“ – und mit ihr die Planbarkeit.

Wir sprechen darüber, wie diese Muster entstehen, warum sie so selten angesprochen werden – und wie man sie aufbrechen kann.

Für alle, die Projekte führen, priorisieren oder verantworten – und sich nicht mit „wird schon schiefgehen“ zufriedengeben.