Podcast Folge 11: Wie verändert KI das Projektmanagement
Wie Künstliche Intelligenz das Projektmanagement revolutioniert
Die Digitalisierung schreitet mit riesigen Schritten voran, und Künstliche Intelligenz (KI) ist dabei eine der zentralen Technologien, die Unternehmen verändern werden. Besonders im Bereich Projektmanagement eröffnet der Einsatz von KI-Tools viele neue Möglichkeiten: Aufgaben werden schneller und präziser erledigt, Ressourcen optimal zugeteilt und Risiken besser gemanagt.
Doch was bedeutet das konkret für die tägliche Arbeit von Projektmanagern? Und wie kann KI in den verschiedenen Phasen eines Projektes unterstützen? In diesem Beitrag betrachten wir, wie KI die Zukunft des Projektmanagements gestaltet und welche Chancen, aber auch Herausforderungen sie mit sich bringt.
KI im Projektmanagement: Ein Blick auf Projektarten und Methoden
Ein nützliches Modell, um den Einsatz von KI im Projektmanagement zu bewerten, stammt von Barth und Sarstedt. Sie kategorisieren Projekte nach der Vier-Felder-Matrix von Kuster: Standardprojekte, Akzeptanzprojekte, Potenzialprojekte und Pionierprojekte.
STANDARDPROJEKTE
KI kann hier einen Großteil der Planungs- und Durchführungsaufgaben eigenständig übernehmen, da klare Anforderungen und minimale soziale Herausforderungen bestehen.
AKZEPTANZPROJEKTE
Aufgrund der höheren sozialen Komplexität wird KI eher als ein Werkzeug zur Unterstützung der Planmodellierung und Simulationen genutzt, da die KI nicht empathisch auf menschliche Widerstände reagieren kann.
POTENZIALPROJEKTE
KI unterstützt hier systematische Recherchen und optimiert Arbeitsabläufe.
PIONIERPROJEKTE
Da hier eine hohe soziale Komplexität vorherrscht sowie kreative und unbestimmte Lösungsansätze dominieren, dient KI lediglich als Hilfsmittel, etwa bei Texterstellung oder Warnhinweisen.
Auch die Wahl der Projektmanagementmethode beeinflusst den KI-Einsatz. Während klassische Methoden mit klaren Zielen das größte Potenzial für Automatisierungen bieten, werden agile Methoden, die sich durch offene Ziele und soziale Komplexität auszeichnen, von der KI eher als komplexes Werkzeug unterstützt. Hybridmethoden, eine Mischung aus beiden, nutzen KI je nach Gewichtung der klassischen und agilen Elemente.
Der Einsatz von KI in den verschiedenen Projektphasen
KI kann in allen Phasen des Projektmanagements eingesetzt werden und bringt in jeder Phase spezifische Vorteile mit sich:
- INITIALISIERUNGSPHASE
KI hilft dabei, das optimale Projektteam zusammenzustellen, basierend auf Kompetenzen und Verfügbarkeiten. Außerdem unterstützt sie bei der Erstellung von Projektdokumenten, Vertragsmanagement und der Kommunikation. - DEFINITIONSPHASE
Durch die Extraktion von Informationen aus verschiedenen Datenquellen sorgt KI für optimierte Datennavigation und hilft bei der Definition von Anforderungen und Zielen und bei der Schätzung von Projektgrößen. - PLANUNGSPHASE
Hier erstellen KI-gestützte Systeme Projektstrukturpläne, Kostenpläne und Zeitpläne auf Basis historischer Daten. Ressourcenplanung und Zeitmanagement werden durch Algorithmen erstellt und optimiert. - STEUERUNGSPHASE
KI überwacht den Projektfortschritt, erkennt Engpässe, assistiert bei der Kommunikation und hilft beim Controlling, indem sie Ausgaben und Budgets überwacht und Berichte automatisiert erstellt. - ABSCHLUSSPHASE
Beim Projektabschluss unterstützt KI im Claim Management und Wissensmanagement. Vertragsanalyse, Schadensbewertung und die Sicherung wertvollen Wissens aus abgeschlossenen Projekten für zukünftige Projekte sind zentrale Aufgaben der KI in dieser Phase.
KI im Projektportfolio-Management und die Zukunft mit KI-gesteuerten Assistenten
KI kann außerdem helfen, das Projektportfolio eines Unternehmens effizienter zu verwalten, indem sie Projekte priorisiert und Ressourcen optimal zuweist.
Laut einer Delphi-Studie von Holzmann et al. aus dem Jahr 2022 zeigt sich, dass der Einsatz von KI im Projektmanagement in den kommenden Jahren weiter zunehmen wird. Die Mehrheit der befragten Experten sieht große Potenziale, aber auch Herausforderungen, insbesondere in Bezug auf die Integration von KI in bestehende Prozesse und die Akzeptanz der Mitarbeiter.
Ein weiteres spannendes Feld ist die Entwicklung von KI-gesteuerten Assistenten, die Projektmanagern bei alltäglichen Aufgaben wie der Terminkoordination, der Dokumentation und der Kommunikation mit Stakeholdern unterstützen. Diese Assistenten können nicht nur Zeit sparen, sondern auch die Genauigkeit und Konsistenz der Projektdokumentation verbessern.
Best Practices und Praxisbeispiele
Beispiele aus der Praxis zeigen, wie KI bereits erfolgreich im Projektmanagement eingesetzt wird:
Ein globales Unternehmen wie IBM nutzt KI in seinen Projektmanagementprozessen. IBM Watson, eine von IBM entwickelte KI, hilft bei der Analyse großer Datenmengen, um Projekttrends vorherzusagen und Risiken zu minimieren. Watson kann auch Dokumente scannen und relevante Informationen extrahieren, um Projektmanagern zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffe
Ein mittelständisches Unternehmen im Bereich Bauwesen nutzt KI-basierte Tools wie PlanGrid und Procore, um Projektzeitpläne zu optimieren und Bauvorhaben effizient zu managen. Diese Tools helfen, die Kommunikation zwischen den Teams zu verbessern und den Fortschritt in Echtzeit zu überwachen.
Chancen und Herausforderungen von KI im Projektmanagement
Maschinelles Lernen hilft dabei, Vorhersagemodelle zu entwickeln, die Projektverläufe und potenzielle Risiken prognostizieren. Diese Modelle können aus historischen Projektdaten lernen und präzisere Zeitpläne und Budgetprognosen liefern. Dies erreicht man, indem man z.B. regelmäßig Feedback gibt, neue Anforderungen stellt und die KI mit aktuellen Projektdaten trainiert. Zum Beispiel durch Natural Language Processing (NLP), "Verarbeitung natürlicher Sprache", werden unstrukturierte Daten, wie E-Mails, Projektdokumenten und Meeting-Protokolle verarbeitet und analysiert, um Muster zu erkennen und wichtige Informationen schneller verfügbar zu machen.
Doch mit diesen Möglichkeiten kommen auch Herausforderungen. Datenschutz ist ein zentrales Thema, denn viele KI-Anwendungen speichern Daten auf Servern im Ausland, wo andere Datenschutzgesetze gelten können. Unternehmen müssen sich rechtlich absichern und darauf achten, sensible Daten nicht unbedacht an KI-Tools weiterzugeben. Das Thema Datenschutz ist an dieser Stelle komplex und es ist ratsam, sich immer einen Experten dazuzuholen und sich rechtlich abzusichern. Generell gilt jedoch, sensible Daten sollten eher nicht mit der KI geteilt werden.
Auch ethische Fragen müssen berücksichtigt werden: Der Einsatz von KI sollte transparent und fair erfolgen. Die Akzeptanz und die Privatsphäre der Mitarbeiter ist ein weiterer kritischer Faktor. Bei der Integration von KI in bestehende Projektmanagementprozesse gibt es außerdem technologische Hürden und Kosten. Hier sind Schulungen und Workshops entscheidend, um das Vertrauen in KI-Tools zu fördern und Ängste abzubauen.
ZUSAMMENFASSUNG
Zusammengefasst kann Künstliche Intelligenz das Projektmanagement in vielerlei Hinsicht transformieren. Von der effizienteren Planung und Durchführung bis hin zur verbesserten Kommunikation und Dokumentation – die Möglichkeiten sind vielfältig. Es bleibt spannend zu beobachten, wie sich dieser Bereich weiterentwickeln wird.
