„Das Projekt ist ziemlich komplex.“ Sätze wie dieser fallen in Unternehmen nahezu täglich. Gemeint ist damit häufig, dass eine Aufgabe schwierig, umfangreich oder schwer zu durchschauen ist. Doch genau genommen beschreibt „komplex“ etwas anderes als „kompliziert“. Der Unterschied ist weit mehr als eine sprachliche Feinheit. Er entscheidet darüber, welche Methoden im Projektmanagement sinnvoll sind – und welche nicht.
Viele Projekte geraten nicht deshalb in Schwierigkeiten, weil zu wenig geplant wurde. Sie geraten in Schwierigkeiten, weil komplexe Herausforderungen mit Werkzeugen behandelt werden, die eigentlich für komplizierte Aufgaben entwickelt wurden. Wer Komplexität besser verstehen möchte, sollte daher zunächst die beiden Begriffe sauber voneinander trennen.
Eine wichtige Orientierung bietet dabei das Cynefin-Framework des Managementforschers Dave Snowden. Das Framework unterstützt Projektverantwortliche dabei, Situationen entsprechend ihres Komplexitätsgrades einzuordnen und angemessene Vorgehensweisen abzuleiten. Seine zentrale Botschaft lautet: Nicht jede schwierige Aufgabe ist komplex. Wer komplizierte und komplexe Situationen verwechselt, läuft Gefahr, die falschen Methoden einzusetzen – mit weitreichenden Folgen für den Projekterfolg.
Ein kompliziertes System besteht aus vielen Teilen, Regeln und Zusammenhängen. Es mag schwer zu verstehen sein, ist aber grundsätzlich berechenbar.
Ein Flugzeugtriebwerk ist kompliziert. Eine moderne IT-Landschaft ist kompliziert. Auch die Konstruktion einer Brücke oder die Entwicklung eines Automotors gehören in diese Kategorie. Solche Systeme erfordern Expertenwissen, Analysen und Erfahrung. Doch wenn ausreichend Wissen vorhanden ist, lassen sie sich verstehen, planen und steuern.
Der entscheidende Punkt: Ursache und Wirkung sind bekannt oder zumindest erkennbar. Wer eine komplizierte Aufgabe lösen möchte, benötigt meist mehr Fachwissen, mehr Daten oder mehr Analyse. Das Problem wird dann aber kleiner, je besser man es versteht.
Komplexe Systeme funktionieren anders. Hier sind Ursache und Wirkung nicht eindeutig vorhersehbar. Viele Faktoren beeinflussen sich gegenseitig. Kleine Veränderungen können große Auswirkungen haben, während große Eingriffe manchmal kaum Wirkung zeigen. Typische Beispiele sind Organisationen, Märkte, gesellschaftliche Entwicklungen oder das Verhalten von Menschen.
Wer schon einmal versucht hat, die Reaktion eines Teams auf eine Umstrukturierung vorherzusagen, kennt dieses Phänomen. Selbst wenn alle Informationen vorliegen, bleibt unklar, wie sich die Situation entwickeln wird. Menschen reagieren unterschiedlich. Neue Wechselwirkungen entstehen. Rahmenbedingungen ändern sich.
Komplexität bedeutet deshalb nicht, dass etwas besonders kompliziert ist. Komplexität beschreibt eine grundsätzlich andere Art von Herausforderung. Während komplizierte Systeme berechnet werden können, lassen sich komplexe Systeme nur begrenzt prognostizieren.
Die gute Nachricht lautet: Die meisten Projekte sind weder ausschließlich kompliziert noch ausschließlich komplex. Sie enthalten beides.
Ein Projektplan mit Terminen, Budgets und Arbeitspaketen ist häufig eine komplizierte Aufgabe. Hier helfen klassische Methoden des Projektmanagements. Meilensteine, Ressourcenplanung und Fortschrittskontrolle bleiben wichtige Werkzeuge.
Gleichzeitig entstehen in fast jedem Projekt komplexe Situationen. Ein neuer Stakeholder tritt auf. Anforderungen verändern sich. Ein wichtiger Mitarbeiter verlässt das Team. Ein Kunde reagiert anders als erwartet. Eine neue Technologie entwickelt sich schneller als geplant.
Diese Entwicklungen lassen sich nicht vollständig analysieren oder vorhersagen. Die eigentliche Herausforderung besteht daher nicht darin, Komplexität zu beseitigen. Die Herausforderung besteht darin, zu erkennen, wann man es mit einer komplizierten und wann mit einer komplexen Situation zu tun hat.
Viele Organisationen reagieren auf Unsicherheit mit mehr Planung. Wenn etwas unklar erscheint, werden zusätzliche Analysen erstellt. Es entstehen weitere Berichte, detailliertere Zeitpläne oder umfangreichere Risikokataloge. In komplizierten Situationen ist das oft sinnvoll.
In komplexen Situationen stößt dieser Ansatz jedoch an Grenzen. Der Grund ist einfach: Man kann nur das planen, was man zumindest teilweise kennt. Komplexität zeichnet sich gerade dadurch aus, dass wichtige Entwicklungen noch nicht sichtbar sind.
Mehr Planung erzeugt dann häufig lediglich das Gefühl von Kontrolle – eine Planungsillusion, die Sicherheit vermittelt, ohne die tatsächliche Unsicherheit des Systems zu verringern. Das bedeutet nicht, dass Planung überflüssig wäre. Sie bleibt unverzichtbar. Problematisch wird es erst, wenn Planung als Allheilmittel betrachtet wird. Ein Projektplan ist schließlich nicht die Realität. Er ist lediglich ein Modell der Realität.
Ein weiterer Denkfehler besteht darin, Risiko und Unsicherheit gleichzusetzen. Risiken lassen sich beschreiben. Sie besitzen eine Eintrittswahrscheinlichkeit und eine mögliche Auswirkung. Deshalb können sie bewertet und gemanagt werden.
Komplexe Situationen erzeugen dagegen Unsicherheit. Hier weiß man oft gar nicht, welche Entwicklungen überhaupt möglich sind. Es fehlen die Informationen, um Wahrscheinlichkeiten sinnvoll zu bestimmen.
Wer Unsicherheit wie ein klassisches Risiko behandelt, schafft häufig nur eine Scheingenauigkeit. In vielen Projekten werden Risiken bis auf zwei Nachkommastellen bewertet, obwohl niemand tatsächlich sagen kann, wie sich die Situation entwickeln wird. Gerade in Innovationsprojekten, Transformationen oder großen Veränderungsprogrammen ist deshalb ein anderer Umgang erforderlich.
Wenn sich komplexe Situationen nicht vollständig vorhersagen lassen, wie kann man dann überhaupt handeln? Die Antwort lautet: durch Lernen. Und Lernen entsteht vor allem durch Experimente.
Statt monatelang zu analysieren, welche Lösung möglicherweise die beste sein könnte, kann es sinnvoller sein, verschiedene Ansätze in kleinem Maßstab auszuprobieren.
Solche Experimente haben mehrere Vorteile: Sie liefern reale Erkenntnisse statt theoretischer Annahmen. Sie machen versteckte Zusammenhänge sichtbar. Und sie reduzieren die Gefahr, sich frühzeitig auf einen falschen Weg festzulegen.
Wichtig ist dabei, dass Experimente tatsächlich offen angelegt sind. In vielen Organisationen werden sogenannte Proofs of Concept durchgeführt, deren Ergebnis bereits vor Beginn feststeht. Solche Übungen dienen oft eher der Bestätigung bestehender Entscheidungen als dem Erkenntnisgewinn.
Echte Experimente verfolgen dagegen das Ziel, etwas Neues zu lernen.
Eine weitere wichtige Kompetenz im Umgang mit Komplexität besteht darin, schwache Signale wahrzunehmen. Viele Projekte werden über Kennzahlen, Statusberichte und Ampelsysteme gesteuert. Diese Instrumente sind hilfreich, zeigen aber häufig erst dann Probleme an, wenn sie bereits deutlich sichtbar geworden sind.
Komplexe Entwicklungen kündigen sich oft früher an. Ein Mitarbeiter äußert wiederholt Zweifel an einer Architekturentscheidung. Ein Nutzer verwendet eine neue Funktion völlig anders als vorgesehen. Mehrere Teammitglieder berichten unabhängig voneinander über ähnliche Schwierigkeiten.
Für sich genommen wirken solche Beobachtungen oft unbedeutend. Zusammen können sie jedoch auf größere Entwicklungen hinweisen. Erfolgreiche Projektmanager verlassen sich deshalb nicht ausschließlich auf Berichte und Kennzahlen. Sie sprechen mit Menschen. Sie hören zu. Sie interessieren sich für Geschichten und Erfahrungen aus dem Projektalltag. Oft liegen dort die wichtigsten Hinweise verborgen.
Eine der schwierigsten Fähigkeiten im Projektmanagement besteht darin, Unsicherheit zu akzeptieren. Organisationen verlangen nach Klarheit. Führungskräfte wollen Termine. Auftraggeber erwarten belastbare Aussagen. Teams wünschen Orientierung.
Doch manchmal gibt es noch keine belastbaren Antworten. In solchen Situationen entsteht schnell der Druck, trotzdem Sicherheit zu vermitteln. Dabei wäre Ehrlichkeit oft hilfreicher. Wer zugibt, dass bestimmte Fragen noch offen sind, zeigt nicht zwangsläufig Schwäche. Im Gegenteil: Das Bewusstsein über die Grenzen des eigenen Wissens kann eine wichtige Voraussetzung für gute Entscheidungen sein.
Komplexität verlangt daher nicht nach weniger Führung. Sie verlangt nach einer anderen Form von Führung. Statt vorschnelle Antworten zu liefern, müssen Projektmanager die richtigen Fragen stellen. Statt sofort Lösungen vorzugeben, müssen sie Lernprozesse ermöglichen.
Für die Praxis ergeben sich daraus einige konkrete Konsequenzen.
Die Welt der Projekte wird nicht deshalb anspruchsvoller, weil Aufgaben immer komplizierter werden. Sie wird anspruchsvoller, weil immer mehr Projekte in komplexen Umfeldern stattfinden.
Technologische Umbrüche, globale Vernetzung, gesellschaftliche Veränderungen und die zunehmende Dynamik von Märkten sorgen dafür, dass klassische Planungslogiken häufiger an ihre Grenzen stoßen. Gerade deshalb wird die Fähigkeit wichtiger, zwischen komplizierten und komplexen Situationen zu unterscheiden.
Wer Komplexität ausschließlich als Bedrohung betrachtet, versucht sie zu kontrollieren und scheitert häufig an ihren Eigenheiten. Wer Komplexität dagegen versteht, kann lernen, mit ihr zu arbeiten.
Vielleicht ist genau das eine der wichtigsten Projektmanagement-Kompetenzen der kommenden Jahre: nicht alles wissen zu müssen, sondern die richtigen Bedingungen zu schaffen, damit neues Wissen entstehen kann.
Der Vortrag „Komplexität als Stärke – Wenn Planung mehr Chaos erzeugt“ von Dr. Thomas Pisar ist Teil des PM Forum 2026, der führenden Fachveranstaltung für Projektmanagement in Deutschland. Der Vortrag findet am 8. Oktober 2026 von 16:30 bis 17:15 Uhr im Raum Nymphenburg 1–3 (Erdgeschoss) statt.
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Dr. Thomas Pisar ist Physiker, Executive Advisor, Autor und Speaker zu KI, Komplexität und Kultur. In seiner Arbeit verbindet er physikalisches Denken mit Organisations- und Entscheidungstheorie und unterstützt Führungskräfte und Projektverantwortliche dabei, Komplexität nicht zu bekämpfen, sondern produktiv zu nutzen.
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