Es gibt eine Annahme, die in fast allen OKR-Einfuhrungen steckt, ohne dass sie ausgesprochen wird: dass es eine objektive Wirklichkeit des Unternehmens gibt, die durch die richtigen Kennzahlen abgebildet werden kann. Dass Objectives die strategische Realitat benennen. Dass Key Results diese Realitat messen. Und dass die Menschen, die OKRs formulieren, irgendwie ausserhalb dieser Realitat stehen - neutrale Beobachter eines Systems, das sie von aussen betrachten.
Das ist eine Illusion. Und eine folgenreiche.
Das Erbe des positivistischen Managementdenkens
Die Managementlehre hat seit Frederick Taylor versucht, Wissenschaft zu sein - im positivistischen Sinne. Beobachten, messen, Hypothesen aufstellen, Wirkungszusammenhange identifizieren, Hebel ziehen. Dieses Denken steckt tief in den Instrumenten, mit denen Unternehmen heute steuern: in der Balanced Scorecard, in KPIs, in Leistungsbeurteilungen. Und auch in OKR.
Das hat seinen guten Grund. Ohne Messbarkeit keine Lernschleife. Ohne Ziel keine Orientierung. Wer das als positivistischen Unsinn abtut, landet schnell in einer Art professioneller Esoterik, die zwar systemisch klingt, aber nichts entscheidet und nichts lernt.
Aber dann kommen die Fragen, die in OKR-Workshops selten gestellt werden: Wer entscheidet, was gemessen wird - und was damit automatisch unsichtbar bleibt? Wer legt fest, was als Fortschritt gilt? Und vor allem: Steht diese Person wirklich ausserhalb des Systems, das sie zu beobachten meint?
Die Systemtheorie und die Kybernetik zweiter Ordnung geben auf diese Fragen unbequeme Antworten.
Der Beobachter ist immer im Bild
Heinz von Foerster hat es einmal so formuliert: Objektivitat ist die Illusion, dass Beobachtungen ohne Beobachter gemacht werden konnen.
Das klingt nach Philosophie. Stimmt auch. Aber es hat direkte praktische Konsequenzen fur jeden OKR-Prozess.
Wenn ein Leadership-Team ein Objective formuliert - Wir werden der praferierte Partner fur mittelstandische Unternehmen im DACH-Raum - ist das keine neutrale Beschreibung einer Realitat. Es ist eine Konstruktion. Diese Formulierung entscheidet, wen das Unternehmen als relevant betrachtet. Sie schreibt fest, was Praferenz bedeutet und wie sie gemessen werden soll. Und sie spiegelt die Wahrnehmung der Menschen, die an diesem Tisch sitzen.
Das ist kein Fehler. Das ist unvermeidlich.
Der Unterschied liegt darin, ob man es weiss. Ein Beobachter, der seine eigene Beobachterposition nicht kennt, halt seine Konstruktion fur Wirklichkeit. Ein Beobachter zweiter Ordnung - einer, der beobachtet, wie er beobachtet - kann zumindest einen Teil seiner blinden Flecke sichtbar machen.
Das ist kein akademischer Luxus. Es ist der Unterschied zwischen einem OKR-Prozess, der eine Organisation uber sich selbst belehrt, und einem, der die Vorannahmen des Managements Jahr fur Jahr neu bestatigt.
Was Key Results wirklich tun
In der gangigen OKR-Logik messen Key Results den Fortschritt in Richtung eines Objectives. In der systemischen Lesart tun sie das auch - aber eben nicht nur das.
Key Results konstruieren eine Version von Wirklichkeit.
Wenn du Net Promoter Score grosser gleich 50 als Key Result festlegst, hast du nicht einfach die Kundenzufriedenheit gemessen. Du hast entschieden, dass Kundenzufriedenheit durch NPS sinnvoll erfasst wird, dass der Schwellenwert 50 einen relevanten Fortschritt markiert, und dass Kunden, die nicht an der NPS-Erhebung teilnehmen, fur die Wirklichkeit des Unternehmens weniger zahlen.
Das ist eine Setzung. Keine Wahrheit.
The map is not the territory - Gregory Bateson hat das nicht fur OKR-Praktiker geschrieben, aber es passt so gut, dass man es fast hatte vermuten konnen. Key Results sind Karten. Sie vereinfachen. Sie betonen bestimmte Merkmale des Terrains und lassen andere weg. Das Terrain bleibt komplexer als jede Karte, die daruber gelegt werden kann.
Das Problem entsteht, wenn die Karte fur das Terrain gehalten wird. Das kennen die meisten aus eigener Erfahrung: Teams, die den NPS durch selektives Befragen verbessern. Conversion Rates, die steigen, weil Nicht-Konverter aus dem Tracking herausfallen. Velocity in Scrum, die wachst, weil Stories immer kleiner geschnitten werden.
Goodharts Law kennt keine Ausnahmen: Wenn eine Kennzahl zum Ziel wird, hort sie auf, eine gute Kennzahl zu sein.
Das Varietatsproblem
W. Ross Ashby hat das Gesetz der erforderlichen Varietat formuliert: Ein Steuerungssystem kann ein komplexes System nur dann wirksam lenken, wenn es selbst genug Varietat besitzt, um auf alle relevanten Zustande des gesteuerten Systems reagieren zu konnen.
Ubersetzt auf OKR: Ein System mit drei Objectives und neun Key Results hat sehr begrenzte Varietat. Das ist kein Problem, wenn das Unternehmen in einer stabilen, gut verstandenen Umgebung operiert. Es wird zum Problem, wenn die Realitat mehr Uberraschungen produziert, als das OKR-System Antworten hat.
Hier kommt eine wenig beachtete Wendung ins Spiel, die in der Praxis erhebliche Folgen hat: Wenn mehr Teams in einen gemeinsamen OKR-Prozess eingebunden werden, steigt die Varietat des Gesamtsystems nicht linear, sondern erheblich schneller.
Der Grund liegt in der Vernetzung. Zwei Teams haben eine Verbindung miteinander. Drei Teams haben drei. Zehn Teams haben bereits 45 potenzielle Verbindungen. Zwanzig Teams kommen auf 190. Das ist keine rhetorische Ubertreibung - das ist die Mathematik der Vernetzung: n mal (n minus 1) durch 2 Verbindungen fur n Teams.
Jede dieser Verbindungen ist ein Ort, an dem Zielkonflikte entstehen konnen. Wo ein Team mit einem Key Result optimiert, was einem anderen Team das Arbeiten schwerer macht. Wo Abhangigkeiten sichtbar oder unsichtbar bleiben. Wo unterschiedliche Beobachterpositionen zu widerspruchlichen Bildern der gleichen Marktsituation fuhren.
Das ist zunachst ein Problem - wird aber zur Ressource, wenn man es richtig rahmt. Mehrere Teams im OKR-Prozess bedeuten mehrere Beobachterstandpunkte. Der Vertrieb sieht das Terrain anders als das Produktteam. Operations hat Einblicke in Engpasse, die im Leadership-Review nie auftauchen. Wenn diese Perspektiven in den OKR-Prozess eingespeist werden statt herausgefiltert zu werden, steigt die kollektive Wahrnehmungskapazitat der Organisation.
Der typische Fehler bei OKR-Skalierungen: Organisationen versuchen, die entstehende Komplexitat durch straffes Alignment zu kontrollieren. Top-down-Kaskadierung, fixe Templates, zentrale Freigabeprozesse. Das reduziert Varietat - genau in dem Moment, in dem die Vernetzung eigentlich mehr davon erzeugt hatte. Die Karte wird vereinfacht; das Terrain bleibt komplex.
Ashbys Gesetz gilt dabei in beide Richtungen: Das OKR-System braucht genug Varietat, um die externe Umgebung steuern zu konnen. Es muss aber auch die interne Varietat bewaltigen, die durch die Vernetzung der Teams selbst entsteht. Beide Herausforderungen gleichzeitig zu ignorieren ist das haufigste Scheiternsmuster bei OKR-Einfuhrungen jenseits der ersten zehn Teams.
Das ist keine Schwache von OKR als Methode. Es ist eine systemische Eigenschaft jedes Steuerungswerkzeugs: Es kann nur das steuern, was es sehen kann - und in einem vernetzten Mehrteumsystem sieht jedes Teilsystem etwas anderes.
Regelkreis erster Ordnung vs. lernendes System
Hier liegt der entscheidende Unterschied zwischen einer klassisch-wissenschaftlichen und einer systemischen Sichtweise auf OKR.
Im klassischen Modell ist OKR ein Kontrollsystem. Ziele setzen, Ergebnisse messen, Abweichungen bewerten, Kurs korrigieren. Das ist das kybernetische Regelkreismodell erster Ordnung. Fur stabile Systeme funktioniert das gut.
Im systemischen Modell ist OKR ein lernendes System. Die entscheidende Frage ist nicht nur: Haben wir das Key Result erreicht? Sie ist: Was sagt uns die Art, wie wir dieses Ziel erreicht oder verfehlt haben, uber das System, in dem wir operieren? Und: Was haben wir uber unsere eigenen Annahmen gelernt?
Konkret bedeutet das: OKR-Reviews, die ausschliesslich Scoring-Runden abhalten - 0.7, 0.4, 1.0, weiter - verschenken den wertvollsten Moment des gesamten Prozesses. Das Gesprach daruber, warum ein Key Result mit 0.4 bewertet wurde, ist das eigentliche Lernformat. Lag es an der Ausfuhrung? An einer Fehleinschatzung des Marktes? An einer Annahme, die sich als falsch herausgestellt hat? An einem unerkannten Zielkonflikt mit einem anderen Team?
Diese Fragen machen OKR zu einem epistemischen Werkzeug. Einem, das eine Organisation nicht nur steuert, sondern uber sich selbst nachdenken lasst.
Die Frage vor dem ersten Objective
Bevor du das nachste Mal ein OKR-Quartal startest, lohnt es sich, eine Frage zu stellen, die in den meisten Einfuhrungsbu chern fehlt: Aus welcher Position heraus beobachte ich das Unternehmen - und was kann ich von dort aus nicht sehen?
Diese Frage lasst sich nicht ein fur alle Mal beantworten. Aber sie regelmasig zu stellen verandert, wie du OKRs entwirfst und was du aus dem Review-Prozess herausholst.
Wessen Perspektive fehlt im Raum? OKRs, die ausschliesslich von der Fuhrungsebene formuliert werden, spiegeln die Beobachtungsposition der Fuhrungsebene. Das ist keine neutrale Sicht - es ist eine von vielen moglichen. Teams, Kunden, externe Partner sehen andere Dinge. Aber der Prozess sollte aktiv nach blinden Flecken suchen, statt sie zu verwalten.
Was bildet dein Key Result nicht ab? Wenn der NPS steigt, aber die Mitarbeiterfluktuation im Kundendienst zunimmt, hat das System einen Zielkonflikt, der in den OKRs unsichtbar ist. Diese Lucken sichtbar zu machen ist eine eigene Kompetenz - und sie wird im OKR-Training selten adressiert.
Lernt das OKR-System uber sich selbst? Gibt es in deiner Organisation einen Mechanismus, der die OKR-Praxis selbst reflektiert - nicht nur die Inhalte, sondern die Art, wie Ziele gesetzt und bewertet werden? Wenn nicht, fehlt genau das, was ein System lernfahig macht.
Kein Weniger - ein Anderes
Die systemische Perspektive auf OKR fuhrt nicht dazu, OKR abzuschaffen oder in Frage zu stellen, ob man Ziele braucht. Die Antwort auf diese Frage ist eindeutig: Ja.
Aber sie fuhrt dazu, OKR mit anderen Augen zu sehen. Als Werkzeug, das immer nur ausschnittweise Wirklichkeit erfassen kann. Als Spiegel, der die Annahmen und Beobachterpositionen derer zeigt, die es anwenden. Als lernendes System, das am wertvollsten ist, wenn es nicht als Kontrollmechanismus behandelt wird, sondern als gemeinsame Sprache, mit der eine Organisation uber sich selbst nachdenkt.
OKR ist, richtig verstanden, kein Werkzeug, das Ziele setzt und Ergebnisse misst. Es ist ein Erkenntniswerkzeug - eines, das dir helfen kann zu verstehen, was du weisst, was du zu wissen glaubst, und wo deine Karte aufhort und das echte Terrain beginnt.
Die unbequeme Wahrheit dabei: Den Beobachter aus dem Bild herauszuhalten ist keine Option. Die Frage ist nur, ob du weisst, dass er drin ist.
Weiterfuhrende Quellen: Heinz von Foerster, Wissen und Gewissen (1993); W. Ross Ashby, An Introduction to Cybernetics (1956); Gregory Bateson, Steps to an Ecology of Mind (1972); Niklas Luhmann, Soziale Systeme (1984); John Doerr, Measure What Matters (2018)
