1.700 Items in einem Steuerungsbild

Zuruf: „Bündle Ticket-System, Roadmap, Board und Repository zu einem Dashboard: Fortschritt, Zuordnung, Risiken, technische Reife.“

1. KI zieht Items aus Ticket-System, Roadmap des Code-Hostings, Planungs-Board und Repository
2. KI führt sie über Schlüssel zusammen und macht die Zuordnung zwischen den Quellen sichtbar
3. KI rechnet Fortschritt, Risiken und technische Reife je Epic und Feature aus
4. KI generiert das Dashboard als statische Seite, die bei jedem Lauf neu entsteht — eine einzelne Datei ohne externe Abrufe; zweimal pro Woche erhebt ein Lauf alle Kennzahlen neu und veröffentlicht sie intern, der gemessene Live-Lauf dauerte rund eine Minute
5. Ein Manager-Cockpit ergänzt als Pilot offene Staffing-Bedarfe aus dem Ressourcen-System, eine Entscheidungs-Queue, Datenquellenstatus und Risiko-Signale

Jedes System bringt sein eigenes Reporting mit; der Gesamtstand entsteht in den meisten Organisationen von Hand in Folien.

Welche KPIs zählen, was ein Wert bedeutet und was „fertig“ heißt, legt das Management fest; die Datenqualität bewertet es selbst; die Qualifizierung lief entlang verschiedener Management-Rollen.

Ein Board-Status wurde falsch gedeutet — „Tasks schneiden“ als erledigt gezählt; nach Rückfrage sank ein Fortschrittswert von gut 90 auf knapp 60 Prozent. Ein Stichwortabgleich zählte rund ein Sechstel der Tickets mehrfach. Und das Dashboard ist ein Blueprint für ein Produkt; die KPIs sind noch nicht gehärtet, die Skalierung auf weitere Produkte steht aus.

Jedes Management, dessen Wahrheit auf mehrere Werkzeuge verteilt ist. Der Wert liegt in der Transparenz, die beim Zusammenführen entsteht.

Entscheidungen auf Basis von Einzelwahrnehmungen sind teuer. Für ein Produkt der Einheit führt das agentische PMO erstmals vier Quellen zusammen: Ticket-System, Roadmap des Code-Hostings, Planungs-Board und Repository. Rund 1.700 Items wurden zu einem Delivery-Stand gebündelt, rund 130 Epics und Features sind darin messbar — Fortschritt, Zuordnung, Risiken und technische Reife auf einen Blick. Vom ersten Prompt bis zur lauffähigen App dauerte es gut eine Woche. Wie viel Transparenz erst beim Zusammenführen entsteht, zeigt sich im Detail: Welches Item zu welchem Epic gehört und welches Feature schon eine Spur im Repository hat, wird quellenübergreifend sichtbar. Ehrlich wird es bei den Fehlern: Ein falsch gedeuteter Board-Status ließ den Fortschritt von gut 90 auf knapp 60 Prozent fallen, sobald nachgefragt wurde; genau diese sichtbar gemachten Datenfragen sind für Führungskräfte oft wertvoller als die Kurve selbst. Zweimal pro Woche erhebt ein Lauf alle Kennzahlen neu, in rund einer Minute. Das Dashboard ist noch ein Blueprint; die Härtung der KPIs und die Skalierung auf weitere Produkte sind die nächsten Schritte.