Die Effektivität von Softwareteams zeigt sich nicht in Aktivität oder Output, sondern in ihrem tatsächlichen Beitrag zum Unternehmenserfolg. Wer nur Codezeilen, Tickets oder Velocity misst, bewertet Beschäftigung statt Wirkung – und trifft dadurch falsche Entscheidungen.
Klassische Metriken messen Output, nicht Wirkung
Quantität sagt wenig über Qualität und Nachhaltigkeit aus
Hohe Performance entsteht durch Impact, nicht durch Aktivität
Effektive Teams lösen Probleme, statt Aufgaben abzuarbeiten
Gute Messung verbindet technische, fachliche und geschäftliche Perspektiven
In vielen Organisationen werden Softwareteams anhand einfacher Kennzahlen bewertet. Sie sind leicht zu erfassen und gut vergleichbar – aber genau darin liegt das Problem.
Mehr Code bedeutet nicht automatisch mehr Wert. Im Gegenteil: Gute Lösungen sind häufig kürzer, klarer und einfacher. Viel Code kann auch auf unnötige Komplexität hinweisen.
Die reine Anzahl von Features sagt nichts darüber aus, ob sie genutzt, verstanden oder überhaupt gebraucht werden. Ein einziges gut platziertes Feature kann mehr bewirken als zehn halb durchdachte.
Wenig Bugs können ein Zeichen hoher Qualität sein – oder schlicht ein Hinweis darauf, dass Probleme nicht sichtbar werden, nicht gemeldet werden oder Tests fehlen.
Anwesenheit ist kein Maß für Wirksamkeit. Viele der besten Lösungen entstehen nicht vor dem Bildschirm, sondern im Nachdenken, Diskutieren oder Reflektieren.
Auch hier gilt: Mehr Aktivität bedeutet nicht automatisch bessere Ergebnisse. Qualität entsteht durch Entscheidungen, nicht durch Frequenz.
All diese Metriken blenden entscheidende Faktoren aus: Kontext, Komplexität, Teamdynamik und langfristige Wirkung.
Experten-Tipp: Wenn eine Kennzahl leicht zu messen ist, misst sie oft das Falsche. Gute Metriken sind unbequem – aber aussagekräftig.
Tim Geisendörfer
Founder & CEO
Ein häufiger Denkfehler bei der Bewertung von Engineering-Teams ist die Fokussierung auf Output. Also auf das, was sichtbar produziert wurde: Code, Features, Releases.
Was dabei oft übersehen wird, ist der tatsächliche Impact dieser Arbeit.
Impact beschreibt den Effekt, den Software auf Nutzer, Prozesse und Geschäftsziele hat:
verbessert sie Abläufe?
reduziert sie Fehler?
steigert sie Kundenzufriedenheit?
ermöglicht sie Wachstum?
Diese Fragen sind schwerer zu beantworten als „Wie viele Tickets wurden geschlossen?“. Aber sie sind deutlich relevanter.
Hochperformante Teams treffen Entscheidungen nicht mit dem Ziel, beschäftigt zu sein, sondern wirksam zu sein. Sie priorisieren Probleme, nicht Aufgaben. Und sie denken langfristig.
Um Softwareteams fair und realistisch zu bewerten, lohnt sich der Blick auf Metriken, die den gesamten Lieferprozess abbilden. Ein bewährter Ansatz ist die Betrachtung der sogenannten Software-Delivery-Performance.
Diese Kennzahlen sagen weniger über Aktivität aus – dafür mehr über Stabilität, Reife und Zuverlässigkeit.
Metrik | Elite | Hoch | Mittel | Niedrig |
Deployment-Frequenz | mehrmals täglich | wöchentlich–monatlich | monatlich–halbjährlich | seltener |
Vorlaufzeit für Änderungen | < 1 Stunde | 1 Tag – 1 Woche | 1–6 Monate | > 6 Monate |
Wiederherstellungszeit | < 1 Stunde | < 1 Tag | 1 Tag – 1 Woche | > 6 Monate |
Änderungsfehlerrate | 0–15 % | 16–30 % | 16–30 % | 16–30 % |
Diese Metriken machen sichtbar, wie gut ein Team in der Lage ist, Änderungen sicher, schnell und stabil in Betrieb zu bringen.
Experten-Tipp: Elite-Teams zeichnen sich nicht durch Tempo allein aus, sondern durch Kontrolle über ihr System.
Tim Geisendörfer
Founder & CEO
Teams, die ihren Impact steigern, verändern nicht nur ihre Metriken – sondern ihre Arbeitsweise.
Typische Merkmale:
klare Zielbilder statt reiner Feature-Listen
enge Rückkopplung mit Nutzern
kontinuierliche Reflexion
bewusste Priorisierung
Transparenz über Wirkung, nicht nur Fortschritt
Sie messen Erfolg daran, ob Probleme wirklich gelöst wurden – nicht daran, ob Arbeit sichtbar war.
Um Impact messbar zu machen, braucht es konkrete Werkzeuge:
Regelmäßige Retrospektiven
Fokus nicht auf „Was haben wir getan?“, sondern auf „Was hat geholfen?“
Direkte Feedback-Schleifen mit Nutzern
Entscheidungen auf reale Nutzung statt Annahmen stützen.
Impact-KPIs statt Aktivitätskennzahlen
z. B. Time-to-Value, Nutzungsgrad, Supportaufwand.
Feature-Usage-Analysen
Welche Funktionen werden tatsächlich genutzt – und warum?
Ergebnisorientierte Roadmaps
Ziele beschreiben Wirkung, nicht Output.
Die Effektivität von Softwareteams lässt sich nicht über einfache Kennzahlen erfassen. Sie zeigt sich in der Wirkung ihrer Arbeit – für Nutzer, Organisation und Geschäftsziele.
Wenn Ergebnisse ausbleiben, ist das selten ein Zeichen von Faulheit oder Unfähigkeit. Meist fehlt es an Klarheit, Fokus oder den richtigen Messgrößen.
Wer bereit ist, Output gegen Impact zu tauschen, gewinnt nicht nur bessere Software – sondern bessere Entscheidungen.
Nein. Sie können Hinweise liefern – sollten aber nie alleinige Entscheidungsgrundlage sein.
Über Nutzerverhalten, Geschäftszahlen, Prozessverbesserungen und Stabilität.
Die Prinzipien ja – die konkrete Ausgestaltung muss zum Kontext passen.
Ja. Gerade hier hilft ein Fokus auf Wirkung statt Aktivität.
Zu messen, was leicht messbar ist – statt das, was wichtig ist.
