Künstliche Intelligenz im Projektmanagement

Was kann Künstliche Intelligenz (heute)?

Künstliche Intelligenz (KI) bietet eine breite Palette an Einsatzmöglichkeiten in verschiedenen Bereichen. KI-Systeme sind in der Lage, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und umfassende Analysen durchzuführen. Auf Basis dieser Analysen können sie Prognosen ableiten und so wertvolle Entscheidungsgrundlagen schaffen.

Bestimmte KI-Modelle wie ChatGPT, die auf Large Language Models (LLM) basieren, sind speziell auf Kommunikation ausgelegt und lernen kontinuierlich dazu, um menschliche Kommunikation immer besser nachzuahmen. Auch KI-gestützte Text-zu-Bild-Generatoren, wie etwa Midjourney, DALL-E, Adobe Firefly und Stable Diffusion, ermöglichen inzwischen die Erzeugung von Bildern in verschiedenen Zeichenstilen anhand von Textanweisungen.

Diese vielfältigen Funktionen machen Künstliche Intelligenz auch zu einem wertvollen Werkzeug im Projektmanagement, um Prozesse effizienter zu gestalten und Entscheidungshilfen bereitzustellen.

Inhalt

Definition: Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz ist ein Teilgebiet der Informatik. Sie zielt darauf ab, menschliche kognitive Fähigkeiten nachzuahmen, indem sie Informationen aus Eingabedaten erkennt, analysiert und strukturiert. Diese Intelligenz kann entweder auf fest programmierten Abläufen basieren oder durch maschinelles Lernen entwickelt werden.

Beim maschinellen Lernen (Machine Learning, ML) lernt ein Algorithmus, eine bestimmte Aufgabe eigenständig zu erfüllen, indem er sie wiederholt ausführt und sich an einem festgelegten Gütekriterium orientiert. Anders als bei traditionellen Algorithmen wird hier kein expliziter Lösungsweg vorgegeben. Stattdessen erkennt der Algorithmus selbstständig die Muster und Strukturen in den Daten und verbessert seine Leistung kontinuierlich.

GenAI nutzt große Sprachmodelle wie den Generative Pre-trained Transformer (GPT) und Variational Autoencoders (VAEs). Diese Modelle analysieren und verstehen die Struktur der Daten, auf denen sie trainiert wurden, und ermöglichen dadurch die Erzeugung neuer Inhalte auf Grundlage dieser erlernten Muster. KI umfasst das Konzept von Maschinen, die menschliche Fähigkeiten wie Problemlösung, Mustererkennung und Sprachverständnis imitieren oder erweitern können. Innerhalb der KI bildet Machine Learning eine zentrale Komponente: ML-Systeme verbessern ihre Leistung kontinuierlich, indem sie Daten verarbeiten und aus erkannten Mustern lernen.

Die spezifische Untergruppe des Deep Learning (DL) nutzt künstliche neuronale Netze, um komplexe Muster in großen Mengen unstrukturierter Daten zu modellieren und so eigenständig besser zu werden.

Generative KI-Modelle können, basierend auf diesen gelernten Mustern, neue Inhalte erstellen.

Die zunehmende Zugänglichkeit generativer KI für Endnutzer beschleunigt den Wandel in verschiedensten Branchen. Wo KI-Systeme und deren Vorteile früher oft nur für Experten zugänglich waren, öffnet sich heute durch eine neue Generation von Tools eine breite Nutzerschaft. Dies verstärkt den Einfluss von KI auf die Qualität von Entscheidungen, die Effizienz von Prozessen und die Möglichkeiten zur Individualisierung im Kundenmanagement – und hebt diese Bereiche auf ein neues Niveau.

Was bedeutet KI für das Projekt-management?

Projektmanagement ist in vielen Branchen von zentraler Bedeutung und trägt maßgeblich zum Erfolg von Organisationen bei. Eine effiziente Planung, Durchführung und Kontrolle von Projekten sind wesentliche Voraussetzungen, um strategische Ziele zu erreichen und Wettbewerbsvorteile zu sichern. In diesem Kontext wird Künstliche Intelligenz immer wichtiger, da sie das Projektmanagement in zahlreichen Bereichen wirkungsvoll unterstützen kann.

KI galt im Projektmanagement lange Zeit als Schlagwort und Vision einer Zukunft, in der sie Projektmanagern durch prädiktive Analysen, Optimierung der Ressourcenallokation, Aufwandsschätzungen und Terminplanung zu größerem Erfolg verhelfen würde. Dieser Ansatz erwies sich jedoch über lange Zeit als schwer umsetzbar.

Mit den jüngsten Fortschritten in der generativen KI, vor allem seit der Einführung von ChatGPT Ende 2022, rückt diese Vision zunehmend in greifbare Nähe. Dabei zeigt sich jedoch eine Verschiebung vom „prädiktiven Projektmanagement“ hin zu einer Unterstützung „produktiver Projektmanager“. Während KI-basierte Vorhersagen weiterhin wertvoll sind, bleibt die einzigartige Komplexität von Projekten sowie die Notwendigkeit der menschlichen Zusammenarbeit von entscheidender Bedeutung und setzt weiterhin auf die Expertise, Erfahrung und Vernetzung des Menschen.

Der Nutzen der KI für das Projektmanagement liegt aus diesem Grund in ihrer Fähigkeit, wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, die Effizienz zu steigern und die Produktivität zu erhöhen. Durch die Übernahme repetitiver Tätigkeiten ermöglicht es KI, Projektmanagern und Project Management Offices (PMOs), sich stärker auf ihre Kernaufgaben zu fokussieren.

So unterstützt KI die Projekt-managementwelt

In Zukunft könnte KI die Unternehmensanwendungen in großen Organisationen grundlegend verändern. Der technologische Fortschritt, insbesondere durch die Einführung von GenAI und LLMs, hat erhebliche Fortschritte ermöglicht. Während grundlegende KI-Modelle bereits aus dem privaten Bereich bekannt sind, werden sie nun effektiv in Unternehmenslösungen integriert. Entscheidend ist dabei, diese Modelle gezielt im geschäftlichen Kontext einzusetzen.

KI kann routinebasierte Aufgaben automatisieren, die Genauigkeit steigern und eine sinnvolle, datenbasierte Unterstützung für gute Entscheidungen bieten. Dies führt zu schnelleren und präziser überwachten Projektabschlüssen. Fortgeschrittene KI-Modelle schaffen zudem mit minimalem Kontext erheblichen Mehrwert und tragen dazu bei, Projektmanagement-Prozesse anpassungsfähiger, effizienter und zuverlässiger zu gestalten.

Eine zentrale Aufgabe im Projektmanagement ist die Entwicklung einer klaren Projektstruktur und eines detaillierten Projektplans. KI-gestützte Projektmanagement-Software kann hier zukünftig unterstützen, indem sie auf der Grundlage einer Analyse ähnlicher Projekte einen Erstentwurf der Projektstruktur und der Zeitplanung macht. Die Projektleitung passt diese dann auf die Besonderheiten des konkreten Projektes an.

Aufgaben, die KI-Funktionen umfassen, sind Maschinelles Lernen, Natürliche Spracherkennung, Entscheidungsfindung und das Lösen von Problemen.

Was ist derzeit möglich?

Bei der Zuweisung und Planung von Aufgaben kann KI die Skill-Profile und Verfügbarkeit der Teammitglieder filtern, um Aufgaben effizienter zu verteilen und individuelle Stärken bestmöglich zu nutzen. Ein weiterer innovativer Nutzen ist die automatische Priorisierung von Aufgaben. Mithilfe der KI können Projekte nicht nur effizienter gemanagt werden, sondern auch widerstandsfähiger gegenüber unerwarteten Ereignissen gestaltet werden. KI kann in Echtzeit auf neue Risiken reagieren und dabei unterstützen, Aufgaben neu zu priorisieren und zu verteilen, um den Projektablauf aufrechtzuerhalten.

Viele Anbieter von Projektmanagement-Tools integrieren bereits KI-Funktionen in ihre Produkte, sodass zukünftig umfangreichere und kreative Lösungen zu erwarten sind. Je nach Anbieter gibt es bereits heute KI-gestützte Funktionen, die ohne tiefere technische Kenntnisse genutzt werden können. Dazu gehören beispielsweise:

Generierung von Aufgabentiteln und -beschreibungen
Empfehlungen für Projekte oder Aufgaben
Zusammenfassung von Inhalten in Aufgaben oder Projekten

Chancen und Risiken bei der Projektarbeit mit KI

Chancen bei der KI-Nutzung im Projektmanagement

Effizienzsteigerung

KI kann Aufgaben, wie sich wiederholende Tätigkeiten und Routineaufgaben, schneller und effektiver ausführen, da sie bereits aufbereitete Daten nutzen kann.

Ressourcenschonung

Zeit und Ressourcen werden gespart, da KI einfache, manuelle Tätigkeiten übernimmt, wodurch mehr Kapazitäten für Kernaufgaben frei werden.

Frühe Problemerkennung

KI erkennt Muster und potenzielle Probleme frühzeitig, oft bevor sie für das menschliche Auge sichtbar sind, was ein rechtzeitiges Eingreifen ermöglicht.

Unterstützung bei Texterstellung

KI erleichtert den Einstieg in die Texterstellung, insbesondere bei komplexen oder umfassenden Themen, indem sie erste Inhalte oder Rechercheergebnisse bereitstellt.

Steigerung der Sicherheit

Repetitive Aufgaben, die zu Konzentrationsverlust führen können, lassen sich durch KI automatisieren. Eine Überwachung durch Menschen bleibt jedoch wichtig, um Fehler zu vermeiden.

Verlässlichkeit auf Datenbasis

Automatisch verarbeitete Daten unterliegen nicht der manuellen Fehleranfälligkeit, die bei der Dateneingabe besteht.

Risiken bei der KI-Nutzung im Projektmanagement

Datenschutzbedenken

Insbesondere Anwendungen wie ChatGPT generieren auch Unsicherheiten über den Verbleib der gesammelten Daten und deren Nutzung, da diese auf Servern außerhalb der DSGVO-Reichweite gespeichert werden.

Datenlecks und Sicherheitsrisiken

Vorfälle wie Datenpannen durch Malware können dazu führen, dass User unbeabsichtigt Zugriff auf fremde Daten erhalten.

Abhängigkeit von Datenqualität

Die Qualität der von der KI generierten Ergebnisse ist stark abhängig von der Qualität der zugrunde liegenden Daten („Garbage In, Garbage Out“-Prinzip).

Notwendigkeit menschlicher Kontrolle

KI ist nicht fehlerfrei und erfordert eine kontrollierende Instanz, um unbemerkte Fehler zu verhindern und korrekte Ergebnisse sicherzustellen.

Ersetzt KI in Zukunft Projektmanager?

Die Einführung von Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement beeinflusst die Rollen aller Projektbeteiligten, von Projektleitern über Mitarbeitende bis hin zu Geschäftsführung und externen Dienstleistern. Besonders für Projektmanager ist es wichtig, sich mit KI und den dazugehörigen Tools vertraut zu machen, um das Projektmanagement gezielt zu unterstützen. Angesichts der stetigen Weiterentwicklung dieses Themas ist es entscheidend, kontinuierlich auf dem neuesten Stand zu bleiben und aktuelle Entwicklungen zu verfolgen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Rolle der Vermittlung zwischen KI und Mensch. In vielen Unternehmen gibt es eine zentrale Person (Champion), die sich intensiv mit KI auseinandersetzt und als Experte fungiert. Gleichzeitig sollten auch die anderen Mitarbeitenden verstehen, wie KI im Projektmanagement funktioniert und welche Prozesse damit unterstützt werden. Daher ist es wichtig, dass diese zentrale Ansprechperson das Team aktiv unterstützt und für Begeisterung sorgt.

Nicht zu vernachlässigen ist dabei, dass KI den Menschen im Projektmanagement nicht ersetzen, sondern ihn vielmehr unterstützen soll. Der Erfolg von Projekten hängt weiterhin von Menschen ab, die die Realität und die Sachverhalte sowie die Praxis kennen und über Erfahrungen verfügen – von der Zusammenarbeit mit Kollegen und Partnern bis hin zu einem tiefen Verständnis für Prioritäten und Investitionen. Emotionen, Empathie und moralische Werte beeinflussen nach wie vor die Entscheidungen und die Zusammenarbeit im Projekt.

Trotz der kreativen Potenziale von generativer KI sollte nicht vergessen werden, dass diese keine allgemeine Künstliche Intelligenz (Artificial General Intelligence, kurz AGI) darstellt, wie oft suggeriert wird. „Halluzinationen“, Missverständnisse und Fehler gehören zum Prozess dazu und Ergebnisse müssen stets überprüft werden. Selbst in einem Projektteam aus KI-Champions ist es ratsam, Ergebnisse kritisch zu hinterfragen, zum Beispiel mit Fragen wie „Ist dieses Ergebnis plausibel?“ oder „Wie kommt die KI darauf?“.

Letztlich soll KI kompetenten Projektmanagern und ihren Teams helfen, ihre Aufgaben effizienter und schneller zu erledigen. Um in einer zunehmend KI-unterstützten Zukunft wettbewerbsfähig zu bleiben, sollten sich Projektbeteiligte jedoch bereits heute auf diese Entwicklungen vorbereiten.

Ein Blick in die Zukunft: Wie KI das Projektmanagement verändern wird

Die Zukunft des Projektmanagements wird voraussichtlich und maßgeblich von der Integration von Künstlicher Intelligenz und menschlicher Intelligenz geprägt sein. Während Menschen in der Lage sind, komplexe und kreative Herausforderungen zu bewältigen, kommen KI-Systeme vor allem bei der Automatisierung von Routineaufgaben und der Analyse großer Datenmengen zum Einsatz. So können sie die Effizienz innerhalb des Projekts, der Projekttätigkeiten und letztendlich im Projektmanagement selbst erheblich steigern, indem sie wiederkehrende Prozesse optimieren und wertvolle Erkenntnisse durch die Analyse komplexer Sachverhalte liefern.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die kontinuierliche Entwicklung neuer KI-Systeme. Diese werden auch in Zukunft eine entscheidende Rolle spielen, um Projektmanagementprozesse weiter zu verbessern. Mit den fortschreitenden technologischen Entwicklungen eröffnen sich immer neue Möglichkeiten, Aufgaben zu automatisieren und Entscheidungen durch KI-gestützte Analysen präziser zu treffen. Diese Fortschritte bieten den Projektmanagern Werkzeuge, um ihre Arbeitsabläufe effizienter zu gestalten und gleichzeitig die Qualität der Ergebnisse zu erhöhen.

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