Die Rolle stirbt vielleicht. Die Fähigkeit nicht.

Viele diskutieren gerade, ob Agile Coaches im Zeitalter von AI noch gebraucht werden. Ich glaube, die Frage ist falsch gestellt.

Die spannendere Frage ist: Warst du wirklich gut darin, Arbeitssysteme zu verstehen und designen — oder warst du nur gut darin, agile Frameworks und Methodn nachzubeten?

Ich habe mich selbst nie wirklich als Agilista verstanden. Nicht im religiösen Sinn. Ich war nie besonders interessiert daran, ob ein Planning nach Lehrbuch stattfindet, ob eine Rolle genau so ausgefüllt wird, wie sie in irgendeinem Framework steht, oder ob ein Unternehmen ohne X zu machen sich sowieso sofort wie eine Brausetablette auflöst.

Und alle die mit mir Kontakt haben wissen, dass mich diese Blueprint-Gläubigkeit immer sehr langweilt und auch echt nervt.

Mich interessiert etwas anderes: Wie funktioniert Arbeit in Organisationen wirklich? Wo entstehen Verzögerungen? Wo blockieren Entscheidungen? Wo optimieren Teams lokal, während das Gesamtsystem schlechter wird? Wo wird unglaublich viel gearbeitet, aber erstaunlich wenig Wert erzeugt? Wo reden alle über Mindset, obwohl das eigentliche Problem im Systemdesign liegt?

Das ist meine Brille.

Nicht Agile. Systemdenken!

Agile war lange der Kontext, in dem diese Fragen gestellt wurden. Und das war auch super sinnvoll. Viele Menschen haben durch Agile überhaupt erst angefangen, anders über Arbeit, Feedback, Kundenwert und Zusammenarbeit nachzudenken.

Aber der wertvolle Kern war für mich nie das Ritual. Der wertvolle Kern war die Fähigkeit, Arbeit als System zu betrachten.

Flight Levels ist genau aus dieser Denkweise entstanden. Nicht aus der Frage: „Wie machen wir mehr Agile?“ Sondern aus der Frage: „Wie gestalten wir Arbeit so, dass Strategie, Koordination und Umsetzung besser zusammenspielen?“

Damals wurde das vor allem von fortgeschrittenen Managern, Transformation Leads, Agile Coaches und ähnlichen Rollen aufgegriffen. Nicht, weil Flight Levels ein weiteres agiles Framework war. Sondern weil viele dieser Menschen gespürt haben, dass Framework-Hörigkeit und Team-Agilität allein nicht reicht.

Du kannst noch so viele Teams optimieren. Wenn Priorisierung, Abhängigkeiten, Entscheidungswege und strategische Ausrichtung nicht mitziehen, entsteht kein besseres System. Dann entsteht nur besser organisierte lokale Überforderung.

Heute hat sich der Kontext verändert. Heute reden alle über AI.

Und ich sehe wieder dasselbe Muster.

Viele schauen auf Tools, Prompts, Modelle, Automatisierung und Agents. Alles wichtig. Aber viel zu klein, wenn man die Performance steigern oder die Kosten eines Unternehmens senken will.

Denn AI landet nicht in einem leeren Raum. AI landet in bestehenden Arbeitssystemen: in Silos, Machtstrukturen, politischen Zielkonflikten, langsamen Entscheidungswegen, unklarer Verantwortung und auch in Organisationen, die schon vor AI nicht priorisieren konnten 😉

Wenn du AI einfach in so ein System reinschraubst, bekommst du nicht automatisch eine bessere Organisation. Du bekommst oft nur mehr Output vor denselben Engpässen: mehr Ideen, die niemand priorisiert; mehr Analysen, die keine Entscheidung auslösen; mehr Code, der in Reviews hängen bleibt; mehr Content, der durch dieselben Freigabeschleifen muss.

Mehr Geschwindigkeit an Stellen, an denen Geschwindigkeit gar nicht das Hauptproblem war.

Deshalb glaube ich nicht, dass die entscheidende Frage lautet: „Welche AI-Tools sollen wir einführen?“ Die entscheidende Frage lautet: „Wie verändert AI unser Arbeitssystem — und wie müssen wir dieses System gestalten, damit daraus wirklich Wert entsteht?“

Und genau hier wird es für viele agile Rollen interessant.

Vielleicht verschwindet die Rolle „Agile Coach“ in manchen Organisationen. Kann sein. Vielleicht verliert das Label „Agile“ weiter an Bedeutung. Auch möglich. Vielleicht haben manche Unternehmen einfach genug von Agile-Theater, Post-it-Romantik und Leuten, die erklären, dass ein Meeting nur dann gültig ist, wenn es exakt nach Framework X abläuft.

Verständlich.

Aber wenn du dich jetzt an gelernten Ritualen, Rollenbildern und alten Überzeugungen festklammerst, wirst du es schwer haben.

Sehr schwer.

Dann warst du wahrscheinlich nie wirklich agil. Dann warst du eher ein Papagei, der agile Vokabeln nachgebetet hat.

Hart formuliert, ja. Aber ich glaube, AI wird genau diese Unterscheidung sichtbarer machen.

Wer nur Rituale moderieren konnte, bekommt ein Problem. Wer nur gelernt hat, wie man Agile-Begriffe korrekt sortiert, bekommt ein Problem.

Aber wer gelernt hat, Arbeitssysteme zu verstehen, Abhängigkeiten sichtbar zu machen und zu elliminieren, Feedback Loops zu bauen, lokale Optimierung vom Gesamtsystem zu unterscheiden und Organisationen als Fluss von Arbeit zu betrachten, hat kein Auslaufmodell gelernt.

Diese Fähigkeit stirbt nicht. Sie bekommt ein neues Spielfeld.

Deshalb glaube ich: Die Zukunft gehört den Menschen, die verstanden haben, was unter dem Label Agile eigentlich wertvoll war: Systeme sehen, Arbeitsabläufe handhabbar machen, Engpässe auflösen, Koordination gestalten, schnelle Feedback Loops etablieren, Strategie und Umsetzung verbinden.

Das sind keine agilen Folklore-Fähigkeiten. Das sind Fähigkeiten für moderne Organisationen. Und im AI-Zeitalter werden sie noch sehr viel wichtiger.

Vielleicht stirbt also manche Rolle. Vielleicht stirbt manches Label. Vielleicht stirbt auch einiges an Agile-Theater, dem niemand nachtrauern muss.

Aber echte Fähigkeiten sterben nicht. Sie suchen sich nur einen neuen Kontext!

Und genau diesen Kontext sehe ich gerade bei AI. Nicht als Tool-Thema. Nicht als Prompting-Wettbewerb. Sondern als Frage des Operating Models.

Das sind keine neuen Fragen. Das sind die alten Systemfragen in einem neuen Kontext.

Und genau deshalb ist Flight Level 2 Design für mich im KI-Zeitalter noch relevanter als zu Agile-Zeiten. Denn die Herausforderung ist nicht, einzelne Teams oder einzelne Menschen produktiver zu machen. Die Herausforderung ist, ein Arbeitssystem zu gestalten, in dem Teams, Menschen und KI sinnvoll zusammenspielen — statt sich gegenseitig neue Engpässe zu bauen.

Dort entscheidet sich, ob KI nur Beschäftigung beschleunigt — oder ob wirklich mehr Wert entsteht.