Informatiegestuurd projectmanagement in de projecteconomie

De huidige ‘projecteconomie’ zorgt ervoor dat steeds meer klassieke lijnfuncties worden vervangen door projectrollen. Projecten zijn niet langer een bijzaak maar hoofdzaak voor organisatieverandering. Onderzoek naar de prestaties van digitaliseringsprojecten is al langer een populair onderwerp. Teun van Aken publiceerde in 1996 dat te veel instrumentgebruik een negatieve invloed heeft en een doelgerichte werkstijl een positieve op projectprestaties. Onderzoek van Shenhar en collega’s leert dat wanneer de technische complexiteit groter wordt de kans op het overschrijden van planning en budget (flink) toeneemt. Ook wordt erop gewezen dat projectsucces voor opdrachtgever en opdrachtnemer verschillende betekenis hebben. Meerdere onderzoeken laten zien dat kleinere projecten een grotere slaagkans hebben dan grote(re). Dat 37% van de projecten een te kleine meerwaarde oplevert en dit voor 51% als neutraal wordt beantwoord geeft te denken. Een enquêtevraag luidde: “Hoe vaak komt het voor dat projecten uiteindelijk (achteraf) niet de moeite waard waren om aan te beginnen?”

En toch …..

Al deze bevindingen leiden er niet toe dat de prestaties van projecten verbeteren. Onderzoek van de Standish Group laat cijfers zien waaruit blijkt dat de verbetering van projectprestaties over de periode van 2011 – 2020 geen vooruitgang boekt.

Bron: Standish Group

Uit eigen onderzoek blijkt dat voor ruim 70% van de projecten de (tijd)planning als niet-realistisch wordt ervaren. Behalve dat dit een negatieve invloed heeft op het resultaat (+/- 25% slechter) werd ook de inspanning als flink zwaarder ervaren (+/- 20%). Een mogelijke oorzaak is optimisme van projectmanagers bij het inschatten van risico’s en het onvoldoende stilstaan bij de impact van deze risico’s. Een andere belangrijke oorzaak is dat juiste en complete informatie van, gelijksoortige eerder uitgevoerde projecten, moeilijk te verkrijgen en/of te beoordelen is. Omgevingsfactoren en informatie over context van de eerder uitgevoerde projecten ontbreekt of is gebrekkig. Te optimistische en niet-realistische verwachtingen leiden tot veel escalaties en conflicten. Frustrerend en uitputtend overleg is het gevolg. Het project ontaardt dan snel in een permante crisis en eindeloze stress voor alle betrokkenen. De gewenste organisatieverandering loopt vast. Informatiegestuurd projectmanagement biedt een uitweg voor de besturing van projecten in de projecteconomie.

Informatiegestuurd projectmanagement

Betere informatie op basis van referentiedata leidt tot een beter onderbouwde en realistische planning en het te verwachten verloop van een project. En biedt inzichten om tijdig bij te sturen wanneer dat nodig is. Informatiegestuurd projectmanagement is te zien als een afgeleide van ‘informatiegestuurd werken’, een onderwerp dat veel aandacht krijgt bij o.a. de nationale politie. De afgeleide definitie van informatiegestuurd projectmanagement is:

Informatie en kennis verzamelen en analyseren, en op basis van overzicht, inzicht en vooruitzicht beslissingen nemen over de aanpak en uitvoering van projecten.

Binnen het vakgebied van projectmanagement is informatiegestuurd projectmanagent te zien als een specifieke uitwerking van de component I(nformatie) volgens GOTIK (ook wel GOKIT).

Evidence based

Informatiegestuurd projectmanagement is gebaseerd op principes van ‘evidence based’ consultancy. Het is “een vorm van service-innovatie in de advieswereld waarbij interventies en ingrepen ondersteund worden door wetenschappelijk geformaliseerde en empirisch onderbouwde kennis, dan wel gebaseerd zijn op herhaald aantoonbaar positieve resultaten in de praktijk”. Informatiegestuurd projectmanagement helpt de context van eerdere uitgevoerde projecten te analyseren en begrijpen. De completere en betere informatiepositie van projecten zorgt voor enerzijds een gefundeerder plan en anderzijds permanent inzicht om direct bij te kunnen sturen wanneer dat nodig is. Dat is een grote behoefte in de projecteconomie.

Inzicht door data

Het deterministische karakter van projectmanagementmethoden zoals Scrum en PRINCE2 suggereert dat als je de methode maar volgt succes hier automatisch uit voortvloeit. De ultieme projectmanagementmethode met een succesgarantie bestaat niet. Er zijn veel factoren die het verloop en resultaat van een project kunnen beïnvloeden waar deze methoden geen rekening mee houden. Organisaties zijn gebaat bij beter en actueel inzicht en begrip van wat er gebeurt in de context van projecten. Data voor het adequaat toepassen van informatiegestuurd projectmanagement is opgebouwd uit drie gegevensgroepen: prestatie-indicatoren, technische zekerheid en sociale samenhang.

Prestatie-indicatoren

Indicatoren die inzicht geven in prestaties van projecten zijn opgebouwd uit de basiselementen (project)tijd, inspanning en snelheid. Met prestaties vergelijken wordt hier niet bedoeld dat projecten of projectmanagers elkaar gaan beconcurreren wie de beste is. Evalueren, analyseren en van elkaar leren staan centraal:

• Projecttijd: ook wel ‘time to value’ of projectduur genoemd: Dit is het aantal dagen (of weken) tussen start en afronding van een project en bepaalt hoelang het duurt voordat het resultaat van een project kan worden gebruikt voor het genereren van waarde.
• Inspanning: betreft bestede uren aan een project: Aan te bevelen is om minimaal onderscheid te maken tussen projectmanagementuren en uren besteed aan technische werkzaamheden. De projectmanagementinspanning wordt ook wel bestuurlijke intensiteit genoemd.
• Snelheid: betreft inspanning gedurende een bepaalde periode: Het geeft inzicht in het werktempo en het waken voor overbelasting of afraffelen wanneer het tempo (te) hoog ligt.

Technische zekerheid

Technische zekerheid is een indicatie van technische complexiteit. Dit zegt iets over het technische gedrag en de stabiliteit van een digitale voorziening. Belangrijke kenmerken zijn bijvoorbeeld:

• Producttype: dit geeft aan of een technologie zogenoemd ‘proven’ is of een innovatie. Bij een innovatie is de technische zekerheid lager. Ook componenten van ‘proven’ technologie kunnen, samengesteld en geconfigureerd voor een digitaal product, uniek zijn in deze samenstelling. En dus de technische zekerheid negatief beïnvloeden. 
• Scope: is de omvang van een project. Kleinere projecten presteren beter en sneller dan grote. Bij kleinere projecten is de technische zekerheid groter.
• Productdiversiteit: geeft aan hoeveel verschillende applicaties of technologieën onderdeel zijn van het project. Bij een grote productdiversiteit is de technische zekerheid kleiner en is rekening te houden met een grote(re) integratie-inspanning. 

De kenmerken samen leiden tot een optelsom uitgedrukt in een percentage voor technische zekerheid. Hoe hoger het percentage hoe hoger de technische zekerheid.

Sociale samenhang

Sociale samenhang is een indicatie van sociale impact van een project. En beïnvloedt de betrokkenheid, samenwerking en het leerproces. Een aantal veelzeggende kenmerken is:

• Prioriteit: geeft aan hoe belangrijk een project wordt gevonden. De meeste managers en medewerkers werken tegelijkertijd aan meerdere projecten naast hun operationele taken. Een lage prioriteit van een project betekent dat werk hiervoor vaker wordt uitgesteld. Vertraging ligt dan op de loer.
• Voor het aantal betrokkenen geldt: hoe groter het aantal, hoe groter het risico voor het gezamenlijk doel. Wanneer ook nog eens een groot aantal externe leveranciers betrokken is dan is het risico heel groot dat individueel gemaakte contractafspraken en eigen belang gaan prevaleren. Dit bevordert politiek gedrag. Dit heeft een negatieve impact op de projecttijd, inspanning en snelheid.
• De ervaren werkdruk en samenwerking: dit zegt iets over mentale toestand en solidariteit. Een hoge werkdruk en slechte samenwerking gaan (vrijwel) altijd ten koste van de prestaties van een project.

Gegevens van sociale kenmerken zijn te verzamelen via een soort ‘Team Thermometer’. Hiermee zijn ervaringen en gemoedstoestand te meten van betrokkenen bij projecten.

Datamodellen

De drie gegevensgroepen van informatiegestuurd projectmanagement zijn uit te werken tot datamodellen. Hiermee kunnen gegevens van digitaliseringsprojecten op een gecontroleerde en gestructureerde manier worden bewaard en gebruikt. Dit is een voorwaarde om ‘evidence based’ informatiegestuurd projectmanagement mogelijk te maken. We behandelen 2 voorbeelden voor digitaliseringsprojecten.

Datamodelvoorbeeld 1

Het eerste voorbeeld betreft een nieuw te starten klein(er) project voor het moderniseren van een aantal centralen computersystemen. Uit een referentiedatabase wordt een extract van 4 soortgelijke projecten geraadpleegd. Het betreft projecten met een projecttijd van 12 tot 23 weken. De geselecteerde projecten zijn te typeren als technische verbetering met weinig/geen impact op applicatiefunctionaliteit. In het algemeen bestaat het projectenportfolio van een organisatie uit ongeveer de helft van dit soort kleine(re) projecten. Ook in deze categorie is nog de nodige verbeterruimte. Enkele interessante bevindingen zijn uit de vergelijking van de 4 referentieprojecten zijn:

• Een gebrek aan prioriteit (urgentie) veroorzaakt dat de snelheid van een project meer dan 60% lager is dan gemiddeld;
• Een ruim 2x zo grote scope dan gemiddeld met weinig productdiversiteit zorgt voor relatief de beste prestaties: kortste projecttijd (2x korter dan gemiddeld), hoogste snelheid (29% sneller dan gemiddeld) en laagste inspanning (32% lager dan gemiddeld);
• Bij een project waren naast de hoofdleverancier nog 4 andere (applicatie)leveranciers betrokken. De productdiversiteit (veel koppelingen en instellingen tussen applicaties onderling en infrastructuur) zorgde voor lage technische zekerheid. Het testen en integreren van alle deeloplossingen kostte veel inspanning. Ook verzorgde de hoofdleverancier de overkoepelende coördinatie en planning. De relatieve totale projectinspanning en projectmanagementinspanning van de hoofdleverancier waren beiden ongeveer 50% groter dan gemiddeld;
• Bij een ander project was ook de productdiversiteit hoog. De hoofdleverancier was echter niet verantwoordelijk voor de overkoepelende coördinatie, planning en integratie. De relatieve totale projectinspanning van de hoofdleverancier was bij dit project 12% lager en de relatieve projectmanagementinspanning 45% hoger dan gemiddeld.

Hoewel dus vergelijkbare projecten zijn de verschillen tussen projecttijd, inspanning en snelheid opvallend groot. Het is daarom belangrijk de kenmerken van technische zekerheid en sociale samenhang goed te kennen voor een nieuw te starten project. Hierdoor kan een realistische en goed gefundeerde planning worden samengesteld.

Datamodelvoorbeeld 2

De volgende figuur laat het verband zien tussen technische zekerheid, sociale samenhang en het projectresultaat. Het resultaat is hierbij gemeten via de stelling: “het projectresultaat heeft geleid tot verbetering van de werksituatie.” Een project is succesvol als de vraag met ‘meestal’ of ‘ja’ is beantwoord. Technische zekerheid is gepeild via: “de technische complexiteit van de verandering/vernieuwing is voldoende onderzocht”. Bij een positief antwoord (ja of meestal) is dit geïnterpreteerd als dat de technische zekerheid dan inzichtelijk is. Sociale samenhang is gewaardeerd met behulp van: “de impact van de verandering/vernieuwing is voldoende onderzocht.” Het antwoord op de vraag is op de dezelfde manier geïnterpreteerd als voor technische zekerheid. Het verband tussen de antwoorden en het projectresultaat is vertaald naar succesratio’s verdeeld over vier kwadranten. De figuur is afgeleid van het oorspronkelijke complexiteitsmodel van Ralph Stacey.

Figuur gebaseerd op Ralph Stacey en bewerkt door Leon Dohmen (2018 - 2022)

Bij een (totaal) gebrek aan inzicht in technische zekerheid en sociale cohesie ontstaat chaos. In een dergelijk sfeer is de faalkans van projecten en vertraging van de organisatieverandering zeer groot. Slechts 3 (relatief kleine) van de 19 projecten (16%) in dit kwadrant hebben tot een positief resultaat geleid.

Tot slot

Naarmate beide toenemen worden de slaagkans groter. Bij een (vrijwel) ideale situatie waarbij technische zekerheid en sociale samenhang groot zijn is de slaagkans (bijna) honderd procent. Een belangrijke nuancering is dat van de 4 succesvolle projecten rechtsboven er 3 projecten (relatief) klein zijn. Van een project is de grootte niet bekend. Het positioneren van projecten in de kwadranten helpt om te bepalen of moet worden ingegrepen op technische zekerheid of sociale samenhang. De eerdergenoemde Team Thermometer kan hierbij worden ingezet. Scenarioanalyses helpen vervolgens om projecten op het juiste veranderpad te krijgen.