Agile Teams lieben Metriken. Story Points, Velocity, Burndown Charts, Cumulative Flow Diagrams. Ihr messt alles - nur nicht die Zeit, die tatsächlich in eure Arbeit fließt.

Das Problem: Story Points sind keine Zeit.

Ja, ihr schätzt in Story Points, um Komplexität unabhängig von individueller Geschwindigkeit zu erfassen. Das ist sinnvoll. Aber Story Points sind relative Einheiten, keine absoluten Zeitmaße. Ein 5-Punkte-Task kann für euer Team 3 Stunden bedeuten - oder 15 Stunden. Das hängt vom Projekt, vom Kontext, von der Teamzusammensetzung ab.

Ohne tatsächliche Time-Daten ist eure Velocity nichts als eine Schätzung auf Basis von Schätzungen. Ihr plant Sprints basierend auf Annahmen, nicht auf Fakten.

Eine Münchner E-Commerce-Agentur - 28 Entwickler, seit 2018 mit Scrum unterwegs - hat das 2023 durchgerechnet: Ihre durchschnittliche Velocity lag bei 42 Story Points pro Sprint. Klingt stabil, oder? Aber als sie angefangen haben, tatsächliche Zeit zu tracken, kam raus: Manchmal waren das 180 Stunden, manchmal 280 Stunden. Die "stabile" Velocity hat extreme Schwankungen verschleiert. Kein Wunder, dass ihre Forecasts ständig daneben lagen.

Was Retrospektiven wirklich brauchen: Daten, keine Anekdoten

Sprint Retrospektiven sollen euch helfen, besser zu werden. Aber die Mehrheit der Teams nutzt keine objektiven Projektdaten in ihren Retrospektiven, wie eine aktuelle Studie aus 2025 zeigt. Stattdessen verlasst ihr euch auf subjektive Eindrücke und euer Gedächtnis.

Das führt zu Diskussionen wie dieser:

"Ich hatte das Gefühl, wir haben viel Zeit mit Meetings vergeudet."

"Naja, ich fand die Meetings eigentlich okay."

"Das Login-Feature war komplizierter als gedacht."

Schön. Und jetzt? Ohne Zahlen habt ihr keine Grundlage für fundierte Entscheidungen.

Die niedrige Umsetzungsrate von Retrospektiven-Action-Items ist kein Zufall - viele Teams kämpfen damit, ihre Erkenntnisse in messbare Verbesserungen umzusetzen. Ohne objektive Daten bleiben Action Items vage und werden selten priorisiert.

Mit Time-Tracking-Daten wird die Retrospektive konkret:

• Wieviel Zeit ist tatsächlich in geplante Stories geflossen vs. ungeplante Tasks? (Spoiler: Oft 50/50, aber niemand merkt es ohne Daten.)

• Welche Task-Types werden konstant unterschätzt? (Bei vielen Teams: Bugfixes und "kleine" Refactorings.)

• Wo sind wiederkehrende Planungsfehler? (Tasks, die immer länger dauern als geschätzt.)

Diese Fragen lassen sich nur mit echten Daten beantworten. Nicht mit Bauchgefühl.

Ein Softwarehaus aus Köln - 14 Entwickler, Produkt-Entwicklung für B2B-SaaS - hat 2024 angefangen, systematisch Time Data in ihre Retrospektiven einzubeziehen. Das Ergebnis: Sie haben in drei Monaten ihre durchschnittliche Story-Completion-Rate von 68% auf 89% gesteigert. Nicht weil sie härter gearbeitet haben, sondern weil sie endlich gesehen haben, wo ihre Zeit wirklich hingeht. Meetings wurden gekürzt, Task-Estimates angepasst, und Scope Creep wurde sichtbar gemacht - mit Zahlen, nicht mit Vermutungen.

Sprint Planning: Von Rätselraten zu Realismus

Teams mit historischen Velocity-Daten können ihre Planung verbessern - aber das ist nur die halbe Wahrheit.

Denn Velocity basiert auf Story Points. Und Story Points sind, wie gesagt, keine Zeit.

Stell dir vor: Euer Team hat eine Velocity von 40 Story Points pro Sprint. Super. Jetzt fragt euer Stakeholder: "Wann ist das Feature X fertig?" Du rechnest: Feature X sind 120 Story Points, also drei Sprints.

Klingt solide. Aber was, wenn die 40 Story Points im letzten Sprint tatsächlich 220 Stunden waren, und euer Team nächsten Sprint wegen Urlaub nur 160 Stunden zur Verfügung hat? Dann schafft ihr die 40 Story Points nicht, und euer Forecast war Quatsch.

Hier kommen Time-Daten ins Spiel:

Mit historischen Time-Trackings könnt ihr sehen, wieviele Stunden ein durchschnittlicher Story Point in eurem Projekt tatsächlich dauert. Das gibt euch eine projekt-spezifische Baseline. Ihr seht:

• Wie lange dauert ein 5-Punkte-Task im Schnitt? (Vielleicht 8 Stunden. Vielleicht 18.)

• Wie verändert sich das über Zeit? (Verbessert ihr euch? Oder wird der Code komplexer?)

• Welche Art von Tasks dauert länger als geschätzt? (Frontend? Backend? Integrationen?)

Das macht eure Velocity nicht nur stabiler - es macht sie interpretierbar. Ihr plant nicht mehr mit abstrakten Punkten, sondern mit Zeit. Und Zeit ist die Währung, in der eure Stakeholder denken.

Transparenz ist nicht Überwachung

Jetzt kommt der Einwand: "Time Tracking ist Micromanagement. Das zerstört das Vertrauen im Team."

Kann sein. Wenn ihr Time Tracking als Kontrollwerkzeug einsetzt. Wenn der Manager jeden Morgen fragt: "Warum hast du gestern nur 6 Stunden geloggt?"

Aber das ist nicht, wofür Time Tracking gedacht ist.

In gesunden agile Kulturen ist Time Tracking ein Tool zur Selbststeuerung. Es zeigt dem Team, wo seine Zeit hingeht. Es ermöglicht offene Diskussionen über Bottlenecks, Ineffizienzen und versteckte Zeitfresser.

Time Tracking ist kein Instrument der Überwachung. Es ist ein Instrument der Transparenz. Und Transparenz ist das Fundament von Scrum.

Denk mal drüber nach: Ihr macht Daily Standups, um transparent zu sein. Ihr macht Sprint Reviews, um transparent zu sein. Ihr tracked Story Points, um transparent zu sein. Aber wenn es um die Zeit geht - die wertvollste Ressource, die ihr habt - dann wollt ihr nicht transparent sein?

Das ergibt keinen Sinn.

Wie Leadtime agiles Time Tracking macht

Die meisten Time-Tracking-Tools sind nervig. Sie reißen euch aus dem Flow, verlangen manuelle Eingaben, und am Ende sind die Daten so unvollständig, dass sie nutzlos sind.

Leadtime funktioniert anders.

Task-basiertes Tracking, direkt im Workflow

Entwickler, Berater, Kreative loggen ihre Zeit direkt auf den Tasks, an denen sie arbeiten. Keine separaten Tools, kein Context Switching. Der Time Tracker läuft im Header, immer sichtbar, immer bereit. Ein Klick, und die Zeit läuft.

Echtzeit-Dashboards für bessere Retrospektiven

Mit Project Insights seht ihr auf einen Blick, wie eure Zeit über Wochen und Monate verteilt ist:

• Time-Serie-Analysen: Wie hat sich die Arbeitszeit über die letzten 6 Sprints entwickelt?

• Breakdown nach Task Type: Wieviel Zeit geht in Features vs. Bugs vs. Management?

• Breakdown nach User: Wer arbeitet an was, und wie lange?

Alle Daten sind visuell aufbereitet - als Bar Charts, Stacked Bars, Pie Charts, Trend Lines. Perfekt für eure Sprint Retrospektiven.

Billable vs. Non-Billable Time

Mit Employee Insights seht ihr nicht nur, wie viel Zeit geloggt wurde, sondern auch, wie wertvoll diese Zeit war:

• Billable Time: Arbeit, die ihr euren Kunden in Rechnung stellen könnt.

• Non-Billable Time: Internes, Overhead, Meetings.

Das hilft nicht nur beim Billing. Es zeigt eurem Team auch, wo wertschöpfende Arbeit stattfindet - und wo nicht.

Automatic Reminders - Vollständige Daten ohne Stress

Niemand loggt gerne nachträglich seine Zeit. Deswegen hat Leadtime Automatic Reminders. Wenn jemand vergisst, seine Zeit zu loggen, wird er automatisch erinnert. Das Ergebnis: Vollständige Daten. Keine Lücken. Keine Nachträge am Freitagnachmittag.

Keine doppelte Datenpflege

Die Time Entries fließen automatisch in Dashboards, Projekt-Analysen und Forecasts. Echtzeit. Ihr pflegt keine Daten doppelt. Ihr loggt eure Zeit - und Leadtime macht daraus Insights.

Agile wird besser mit Daten

Agile und Time Tracking sind keine Gegensätze. Sie sind Verbündete.

Time Tracking liefert den Feedback Loop, der agile Teams wirklich adaptiv macht. Es macht Planning realistisch, Forecasts verlässlich, und Retrospektiven datengestützt.

Teams, die Time Tracking ignorieren, verzichten nicht auf Bürokratie. Sie verzichten auf Insights, die Wachstum, Effizienz und Stabilität ermöglichen.

Leadtime zeigt, dass agile Freiheit und disziplinierte Datenerfassung sich nicht widersprechen - sie können gemeinsam skalieren.