Wie wir in zwei Tagen das Konzept ChatOps mittels Prototyp validierten

Entscheidungsfindung zum anfassen – warum Powerpoint-Slides verantwortlich für Fehlentscheide sind und Prototypen Licht ins Dunkel bringen.

Autor: Cyrill Rüttimann

Powerpoint-Slides sind nicht nur für die Columbia-Katastrophe verantwortlich, sondern auch für viele Fehlentscheide in Projekten. Für die Entscheidungsgrundlage ChatOps – Flop oder Top – haben wir deshalb einen Prototypen zum Anfassen erstellt. 

Aufgrund von Powerpoint-Folien fällen wir tiefgreifende Entscheidungen. Die Umsetzung funktioniert dann aber meist nicht so wie versprochen. Aber der Entscheid ist gefällt und der Projektrahmen umrissen. Oft ist ein Stopp des Projekts keine Option.

Wir haben einen anderen Weg gewählt. Um das Konzept ChatOps zu evaluieren, haben wir einen Prototyp gebaut. Den können wir mit den Händen anfassen. Wir können ihn im Wortsinn begreifen. Forscher haben schon vor Jahren festgestellt (Sutton-Smith, Paperts, Vygotsky, Fein), dass Denkprozesse in Verbindung mit der haptischen Wahrnehmung tiefgründiger und nachhaltiger für unser Gehirn sind.

Prototypen bringen Licht ins Dunkel

Der ipt Hackathon 2016 bot sich für unser Vorhaben an. Schon am ersten Tag konnten wir unser Minimum Viable Product (MVP) erstellen, ganz nach dem Rezept von Eric Ries («The Lean Startup»). In der verbleibenden Zeit erweiterten wir den Prototypen in mehreren kurzen Zyklen. Wir orientierten uns dabei am OODA-Loop: Beobachten (Observe), Orientieren (Orient), Entscheiden (Decide) und das anschliessende Handeln (Act). Mit dieser Strategie konnten wir im gesetzten Zeitrahmen einen funktionierenden und qualitativ hochwertigen Prototyp erstellen.

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Abbildung 1: Der OODA-Loop ist ein Strategie-Konzept. Das Konzept unterstützt die Entscheidungsfindung bei sich schnell ändernden Situationen.

Lazy Deploy – Deployment von Software ab physikalischem Kanban-Board

Die Karten auf dem Kanban-Board sind mit einem RFID-Chip ausgerüstet. Werden diese in den Status «erledigt» verschoben, wird diese Information in den Chat geschrieben. Unser Bot wertet diese Information aus, kompiliert und installiert daraufhin die Software. Er erteilt entsprechende Anweisungen an die IT-Services, welche diese Arbeitsschritte erledigen. Der Bot steuert zusätzlich Lampen, die dem Menschen die Vorgänge durch visuelle Signale mitteilen (grüne Lampe blinkt).

Die IT-Services schreiben wiederum das Ergebnis in den Chat. Im Falle eines Fehlers wertet der Bot die ihm zur Verfügung stehenden Informationen (Log-Dateien, digitale Schnittstellen) aus. Handelt es sich beim Fehler um ein bekanntes Muster (Machine Learning), leitet er die entsprechenden Massnahmen automatisch ein oder informiert den Menschen via Chat über mögliche Aktionen.

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Abbildung 2: Der Prototyp zum anfassen. Aufgebaut mit einfachsten Mitteln aus dem Haushalt in wenigen Minuten.

Integration neu definiert – Erkenntnisse aus dem Prototyp

Anfangs waren wir skeptisch. Continuous Delivery und System-Integration über einen Chat, der keine formalisierten Daten und Mediation kennt? Die Entwicklung des Prototyps hat uns einen guten Einblick gegeben, den wir noch vor Ort demonstrieren konnten:

Die schnelle Integration der IT-Services via Chat und Bot hat uns sofort überzeugt. Es entstanden laufend neue Ideen, die wir in den Prototypen einfliessen liessen. Unser Favorit: Die Fähigkeit, aus vergangenen Fehlern zu lernen und intelligent darauf zu reagieren. Diese Art von künstlicher Intelligenz wirkt als «Enabler» für neue Formen der Integration und Interaktion – bis hin zur natürlichen Unterhaltung mit IT-Tools.

Begreifen anstatt analysieren

Neben viel Spass unter Kollegen haben wir auf dem ipt Hackathon zwei wichtige Erkenntnisse gemacht:

  1. ChatOps hat Potential.
  2. Ohne einen Prototypen wäre diese Erkenntnis ausgeblieben bzw. weniger klar gewesen!

Traditionell hätten wir unsere Meinung auf Basis einer Internetrecherche, einer Präsentation und der anschliessenden Diskussion gebildet – viele Fakten ohne praktische Erfahrung. Wegen unserem Prototyp können wir Aufwand, Risiken und Nutzen viel besser quantifizieren und argumentieren. Somit lassen sich nicht nur Katastrophen in der Raumfahrt verhindern, sondern auch alltägliche – von verpassten Chancen bis hin zur unnötigen Budgetverschwendung.