Ein Leitfaden für den Einsatz von KI im operativen Projektmanagement

Einführung

In der heutigen Geschäftswelt ist Projektmanagement mehr als nur ein Werkzeug, es ist ein entscheidender Faktor für den Erfolg eines Unternehmens. Angesichts der rasanten technologischen Entwicklung stellt sich die Frage, inwieweit Innovationen wie Künstliche Intelligenz (KI) das operative Projektmanagement beeinflussen können.

Handelt es sich um eine Revolution, die die Art und Weise, wie wir Projekte managen, grundlegend verändert? Oder handelt es sich um eine Evolution, die bestehende Prozesse verfeinert und optimiert? Die Antwort auf diese Fragen hat weitreichende Implikationen, nicht nur für Projektmanager/innen, sondern auch für Entscheidungsträger/innen auf Führungsebene.

Mit diesem Beitrag möchte ich Licht ins Dunkel bringen und die Rolle der KI im operativen Projektmanagement klären. Der Beitrag soll Ihnen als Leitfaden dienen, um die Chancen und Risiken des Einsatzes von KI im Projektmanagement besser zu verstehen und fundierte Entscheidungen treffen zu können. Dazu werde ich im Folgenden die möglichen Auswirkungen von KI auf das Projektmanagement sowohl aus revolutionärer als auch aus evolutionärer Perspektive beleuchten und konkrete Anwendungsbeispiele und Best Practices vorstellen, die Ihnen wertvolle Einblicke geben können.

Zunächst ist es jedoch wichtig, noch einmal zu klären, was Künstliche Intelligenz überhaupt ist und was sie leisten kann.

Was ist künstliche Intelligenz?

Das Europäische Parlament definiert Künstliche Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI) als «die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren. KI ermöglicht es technischen Systemen, ihre Umwelt wahrzunehmen, mit dem Wahrgenommenen umzugehen und Probleme zu lösen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen».
Dabei empfängt ein Rechner Daten, die beispielsweise über spezielle Sensoren gesammelt oder gezielt eingespeist werden, verarbeitet sie und reagiert. KI-Systeme sind zudem in der Lage, ihre Verhaltensweisen anzupassen, indem sie die Wirkungen früherer Handlungen analysieren.

Beispiele für KI-Anwendungen im Alltag

Oft ist uns gar nicht bewusst, wie selbstverständlich wir KI bereits nutzen. Hier einige Beispiele:

• Sprachassistenten: Siri, Alexa und Google Assistant nutzen KI, um Sprachbefehle zu verstehen und darauf zu reagieren. Sie können das Wetter vorhersagen, Nachrichten vorlesen oder sogar Witze erzählen.
• Empfehlungssysteme: Dienste wie Netflix, Amazon und Spotify verwenden KI-Algorithmen, um personalisierte Empfehlungen für Filme, Produkte oder Musik zu geben, basierend auf dem bisherigen Verhalten und den individuellen Vorlieben der Nutzer/innen.
• E-Mail-Filter: KI identifiziert und filtert Spam aus dem Posteingang, so dass nur wichtige E-Mails angezeigt werden.
• Gesundheitsdiagnostik: KI wird in der Diagnostik eingesetzt, um Muster in Röntgenbildern, MRT-Aufnahmen oder anderen medizinischen Daten zu erkennen, die für das menschliche Auge schwer zu erkennen sind.
• Online-Suche: Suchmaschinen wie Google und Bing nutzen KI, um die Relevanz von Webseiten zu bewerten und die besten Suchergebnisse zu liefern.
• Soziale Medien: KI-Algorithmen bestimmen, welche Beiträge und Anzeigen Ihnen in sozialen Netzwerken wie Facebook oder Instagram angezeigt werden.
• Kundenservice: Viele Unternehmen setzen KI-gestützte Chatbots ein, um Kundenanfragen automatisch zu beantworten und den Kundenservice zu verbessern.
• Sicherheit und Überwachung: KI wird in der Videoüberwachung eingesetzt, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen und Alarme auszulösen.

Was ist operatives Projektmanagement?

Das operative Projektmanagement bezieht sich auf die täglichen Aktivitäten, Techniken und Phasen, die ein Projekt von der Initiierung bis zum Abschluss durchläuft. Es umfasst die Planung, Überwachung und Steuerung von Projektressourcen, Zeitplänen und Aufgaben. Hauptziele sind die Einhaltung von Zeitplänen, Budgets und Qualitätsstandards. In diesem Zusammenhang spielen Projektmanager/innen eine Schlüsselrolle, da sie für die Koordination der Teammitglieder, die Kommunikation mit den Stakeholdern und die Lösung von Problemen verantwortlich sind.

KI im operativen Projektmanagement: Revolution oder Evolution?

Die Integration künstlicher Intelligenz in das operative Projektmanagement stellt uns vor eine entscheidende Frage: Handelt es sich um eine Revolution, die das Feld grundlegend verändert, oder um eine Evolution, die bestehende Prozesse verfeinert? Beide Ansätze haben ihre Vorteile und Herausforderungen. Während eine revolutionäre Veränderung radikale Verbesserungen und Effizienzsteigerungen mit sich bringen kann, birgt sie auch Risiken in Bezug auf Akzeptanz und Umsetzung. Ein evolutionärer Ansatz kann weniger disruptiv sein, aber auch weniger transformative Vorteile bieten. Es liegt an den Unternehmen und Projektmanagern, den besten Weg für ihre spezifischen Bedürfnisse und Ziele zu bestimmen.

Revolution: Wie KI das Projektmanagement grundlegend verändern könnte

• Automatisierte Entscheidungsfindung: KI-Systeme könnten in Echtzeit komplexe Entscheidungen treffen, für die bisher menschliches Fachwissen und Urteilsvermögen erforderlich waren.
• Vorausschauende Analysen: Durch den Einsatz von KI könnten Projektmanager/innen in der Lage sein, Risiken und Probleme vorherzusehen, bevor sie auftreten, und proaktive Massnahmen zu ergreifen.
• Intelligente Ressourcenallokation: KI könnte die Zuweisung von Ressourcen revolutionieren, indem sie die besten Teammitglieder für bestimmte Aufgaben identifiziert oder sogar die optimale Nutzung des Budgets vorschlägt.

Evolution: Wie KI bestehende Prozesse optimieren könnte

• Effizienzsteigerung: AI kann Routineaufgaben automatisieren, wodurch Projektmanager/innen mehr Zeit für strategische Aufgaben gewinnen
• Bessere Kommunikation: KI-gestützte Tools könnten die Kommunikation zwischen Teammitgliedern und Stakeholdern erleichtern, indem sie beispielsweise wichtige Updates oder Berichte automatisch generieren.
• Qualitätskontrolle: KI-Systeme könnten die Qualität der Arbeit kontinuierlich überwachen und sofortiges Feedback geben, was zu einer allgemeinen Verbesserung der Projektergebnisse führen könnte.

Die Integration künstlicher Intelligenz in das operative Projektmanagement stellt uns vor eine entscheidende Frage: Handelt es sich um eine Revolution, die das Feld grundlegend verändert, oder um eine Evolution, die bestehende Prozesse verfeinert? Beide Ansätze haben ihre Vorteile und Herausforderungen. Während eine revolutionäre Veränderung radikale Verbesserungen und Effizienzsteigerungen mit sich bringen kann, birgt sie auch Risiken in Bezug auf Akzeptanz und Umsetzung. Ein evolutionärer Ansatz kann weniger disruptiv sein, aber auch weniger transformative Vorteile bieten. Es liegt an den Unternehmen und Projektmanagern, den besten Weg für ihre spezifischen Bedürfnisse und Ziele zu bestimmen.

Tipp: Sehen Sie sich auch unser kostenloses Webinar«Verbessern Sie Ihr Projektmanagement mit AI-Tools» an und lernen Sie weitere praktische Anwendungsbeispiele kennen. 

Anwendungsfälle für KI im Projektmanagement

Die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz (KI) im Projektmanagement sind vielfältig und vielversprechend. Betrachten wir drei konkrete Anwendungsfälle, die zeigen, wie KI das operative Projektmanagement verbessern kann.

1 Stakeholder Management

KI im Stakeholder Management ist ein kritischer Aspekt im Projektmanagement. KI kann hier durch die Analyse von Kommunikationsdaten, Feedback und anderen Interaktionsmetriken wertvolle Erkenntnisse liefern. Diese Informationen können genutzt werden, um die Bedürfnisse und Erwartungen der Stakeholder besser zu verstehen und entsprechend zu handeln. Dies führt zu verbesserten Beziehungen und erhöht die Chancen für den Projekterfolg.

2 Generierung von Projektstrukturplänen (PSP)

KI-Algorithmen können historische Projektinformationen und -daten analysieren, um automatisch einen vorläufigen Projektstrukturplan (PSP) zu generieren. Dies kann die Zeit für die Erstellung des PSP erheblich verkürzen und gleichzeitig die Genauigkeit verbessern. Darüber hinaus können KI-Algorithmen komplexe Algorithmen verwenden, um die Priorität verschiedener Aufgaben im PSP zu bewerten. Dies kann auf einer Vielzahl von Faktoren basieren, einschliesslich der Ressourcenverfügbarkeit, der Abhängigkeiten zwischen den Aufgaben und ihrer strategischen Bedeutung.

3 Risikoanalyse mit Predictive Analytics

Projekterfolg. KI-gestützte Predictive Analytics können historische Daten und aktuelle Trends analysieren, um potenzielle Risiken frühzeitig zu erkennen. Dies ermöglicht es Projektmanager/innen, proaktiv Massnahmen zu ergreifen und Risiken im Vorfeld gezielt zu reduzieren, bevor sie zu ernsthaften Problemen werden.

Beispiele für generative KI im Projektmanagement

Projektbeteiligte arbeiten in der generativen KI mit sogenannten «Prompts». Ein Prompt ist im Kontext der generativen KI eine Eingabeaufforderung oder der Beginn eines Textes, der an ein KI-Modell gesendet wird, um eine bestimmte Art von Antwort oder Fortsetzung zu generieren. Einfach ausgedrückt ist es der Auslöser, der der KI sagt, was sie tun soll.

Prompt-Beispiel 1: Beschreibung eines Projektauftrags

Antwort ChatGPT:

Prompt-Beispiel 2: Tabellarische Risikoanalyse

Antwort ChatGPT:

Chancen und Risiken des Einsatzes von KI im Projektmanagement

Die Integration von AI ins Projektmanagement bietet sowohl Chancen als auch Risiken. In diesem Abschnitt werde ich beide Aspekte beleuchten, um Ihnen ein ausgewogenes Bild zu vermitteln.

Chancen

• Effizienzsteigerung: Durch die Automatisierung von Routineaufgaben können sich Projektmanager verstärkt strategischen Aspekten widmen, was die Effizienz des gesamten Projekts steigert.
• Bessere Entscheidungsfindung: KI kann grosse Datenmengen analysieren und wertvolle Erkenntnisse liefern, die fundiertere Entscheidungen ermöglichen.
• Risikominimierung: Durch Predictive Analytics kann KI potenzielle Risiken frühzeitig erkennen, so dass proaktiv Maßnahmen ergriffen werden können.
• Optimierte Ressourcenallokation: KI kann die besten Ressourcen für bestimmte Aufgaben identifizieren, was zu einer effizienteren Nutzung von Zeit, Budget und Personal führt.

Mögliche Risiken – und wie sie minimiert werden können

• Datenqualität: KI ist nur so gut wie die Daten, die ihr zur Verfügung stehen. Unvollständige oder fehlerhafte Daten können zu falschen Entscheidungen führen.
  Minimierung: Stellen Sie sicher, dass die Datenqualität hoch ist und regelmässig überprüft wird.
• Kosten: Die Implementierung von KI kann teuer sein, insbesondere für kleinere Unternehmen.
  Minimierung: Eine sorgfältige Kosten-Nutzen-Analyse kann helfen, die finanziellen Auswirkungen besser zu verstehen.
• Menschliche Akzeptanz: Die Einführung von KI kann auf Widerstand bei den Teammitgliedern stossen, die befürchten, dass ihre Jobs automatisiert werden.
  Minimierung: Klare Kommunikation und AI-Schulungen können helfen, diese Sorgen auszuräumen.
• Ethik und Compliance: Der Einsatz von KI wirft Fragen zur Ethik und der Einhaltung von Vorschriften auf.
  Minimierung: Ein ethischer Rahmen und die Einhaltung von Branchenvorschriften sind hier entscheidend.

Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse

Die Integration von KI in das Projektmanagement ist weder eine ferne Zukunftsvision noch ein blosses Buzzword, sondern eine realistische und realisierbare Möglichkeit, die Effizienz und Effektivität von Projekten zu steigern. Von der automatisierten Ressourcenplanung über die Risikoanalyse bis hin zum Stakeholdermanagement bietet KI eine Reihe von Werkzeugen, die das operative Projektmanagement revolutionieren oder evolutionär verbessern können.

Empfehlungen für die nächsten Schritte

1 Weiterbildung
Investieren Sie in die Schulung Ihrer Projektmanager und Teammitglieder, um ein grundlegendes Verständnis für die Möglichkeiten der KI zu schaffen.

-> Mehr Information: Erfahren Sie im Interview mit Martin Bialas, warum Sich der Kurs für alle Projektschaffende lohnt, die mit AI die Zukunft des Projektmanagement gestalten möchten

2 Pilotprojekte
Beginnen Sie mit kleinen Pilotprojekten, um die Effektivität und den ROI der KI-Integration zu evaluieren.

3 Datenmanagement
Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten sauber, konsistent und gut organisiert sind, da sich die Datenqualität direkt auf die Leistung der KI auswirkt.

4 Stakeholder-Kommunikation
Halten Sie die Stakeholder über Fortschritte, Herausforderungen und Erfolge der KI-Integration im Projektmanagement auf dem Laufenden.

5 Ethik und Compliance
Entwickeln Sie einen ethischen Rahmen für den Einsatz von KI und stellen Sie sicher, dass alle Aktivitäten den gesetzlichen Bestimmungen entsprechen.

Die Integration von KI in das Projektmanagement ist ein spannendes und vielversprechendes Feld, das das Potenzial hat, die Art und Weise, wie wir Projekte planen, durchführen und abschliessen, grundlegend zu verändern. Durch die Nutzung von Chancen und die Minimierung von Risiken kann ein wesentlicher Beitrag zur Steigerung des Projekterfolgs und damit letztlich des Unternehmenserfolgs geleistet werden. Es ist an der Zeit, den nächsten Schritt zu tun und die Tür zu den vielen Möglichkeiten, die uns KI bietet, weit aufzustossen.