Künstliche Intelligenz für das Projektmanagement nutzen

"Beim Projektmanagement geht es nicht mehr nur um die Verwaltung von Projekten. Es geht darum, Ihr Unternehmen in eine Zukunft zu führen, die von intelligenter Technologie und strategischer Exzellenz geprägt ist", sagt Dr. Rich Sonnenblick, Chief Data Scientist bei Planview.

Assistenten mit künstlicher Intelligenz, wie Planview Copilot, leiten einen längst überfälligen Wandel in der Welt des Projektmanagements ein.

Jahrzehntelang mussten sich Projektmanager auf die gleichen statischen Hilfsmittel verlassen, um ihre Arbeit zu erledigen - Folien, Tabellen und Dokumente, die alle für die Übermittlung der notwendigen Projektinformationen umgerüstet wurden. Die Verwendung dieser Tools erforderte einen immensen manuellen Aufwand für die Projektmanager und Projektteams.

KI ist in der Lage, viele der administrativen und datenverarbeitenden Aspekte des Projektmanagements zu übernehmen. Dadurch haben Projektmanager weniger Zeit für Routineaufgaben und mehr Zeit für strategisches Denken, Führung und komplexe Problemlösungen - die Aufgaben, die nur Menschen erledigen können.

KI und maschinelles Lernen können Projektmanager entlasten, indem sie verschiedene Aspekte des Projektlebenszyklus beschleunigen, wie z.B.:

• Automatisieren von Routineaufgaben
• Bereitstellung datengestützter Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung
• Vorhersage möglicher Probleme oder Ergebnisse
• Optimierung von Ressourcenzuweisung und Zeitplanung
• Verbesserung der Risikobewertung und des Risikomanagements
• Mitarbeiter schnell weiterbilden

Die Möglichkeiten für den Einsatz von künstlicher Intelligenz im Projektmanagement sind wirklich endlos - sie helfen Projektmanagern, fundiertere Entscheidungen zu treffen, die Effizienz zu steigern und die Projektergebnisse zu verbessern.

Die Anwendung von künstlicher Intelligenz im Projektmanagement steckt noch in den Kinderschuhen. Aber wenn Sie nur einen kurzen Blick auf die Geschichte der KI werfen, können Sie sehen, wie sich das Tempo der Veränderungen beschleunigt. Es wird erwartet, dass die KI bis zum Ende des Jahrzehnts zu einer massiven Umgestaltung der Branche führen wird.

• Bis 2026 werden 70% der Stellenbezeichnungen von einer Portfolio-, Programm- und Projekthierarchie (3P's) zu rollenbasierten Deskriptoren wechseln, da die KI im strategischen Portfoliomanagement zunimmt.
• Bis 2028 werden sich PMO-Leiter auf KI verlassen, um Projektverzögerungen und Budgetüberschreitungen mit einer Genauigkeit von über 90% vorherzusagen, was proaktive Strategien zur Schadensbegrenzung ermöglicht und die Widerstandsfähigkeit des Portfolios erhöht.
• Bis 2030 werden 80% der Projektmanagementarbeit (PM) durch KI eliminiert.

Quelle: Gartner Bericht: Erstellen Sie eine generative KI-Roadmap für Ihren Portfolio-Management-Lebenszyklus, 1 Juli 2024, ID G00795336

Es ist wichtig, jede dieser Vorhersagen in diesem Zusammenhang zu betrachten: KI soll die menschlichen Fähigkeiten erweitern, nicht ersetzen. Projektmanagement beinhaltet viele Aspekte, die KI nicht nachbilden kann, wie z.B. emotionale Intelligenz, Stakeholder-Management und kreative Problemlösungen in einzigartigen Situationen.

Eines Tages könnte KI 80% der manuellen, mühsamen Arbeit beseitigen, die Projektmanager zur Pflege ineffizienter Systeme leisten.

Indem sie sich mit KI vertraut machen und Fähigkeiten entwickeln, um sie effektiv zu nutzen, können sich die am Projektlebenszyklus beteiligten Personen als unschätzbares Kapital im sich entwickelnden Bereich des Projektmanagements positionieren. Wenn die KI Routineaufgaben übernimmt, werden neue Rollen entstehen. Projektmanager, die sich anpassen und lernen, an der Seite von KI zu arbeiten, werden aufgrund ihrer kombinierten menschlichen und technologischen Kompetenz sehr gefragt sein.

Anstatt KI zu ignorieren, sollten Sie überlegen, wie Sie sich weiterbilden können, um effektiv mit KI-Tools zu arbeiten. Das kann das Erlernen von Datenanalyse, KI-Implementierung oder die Konzentration auf die Entwicklung Ihrer einzigartigen menschlichen Fähigkeiten sein.

Die Anwendung von KI im Projektmanagement beinhaltet die Integration von KI-gestützter Software und Techniken in verschiedene Aspekte des Projektlebenszyklus. Hier sind sieben Beispiele dafür, wie KI in der Praxis auf das Projektmanagement angewendet werden kann:

Planning and scheduling

Künstliche Intelligenz kann die Planung und Terminierung im Projektmanagement effizienter und genauer machen. Projektmanager können KI-Algorithmen verwenden, um historische Projektdaten zu analysieren und optimierte Zeitpläne zu erstellen und Modelle für maschinelles Lernen zu implementieren, um die Dauer von Aufgaben und Abhängigkeiten vorherzusagen.

Ressourcenmanagement

KI kann ein effizienteres Ressourcenmanagement im Projektmanagement ermöglichen. Projektmanager können KI nutzen, um die Fähigkeiten von Teammitgliedern mit den Projektaufgaben abzugleichen, oder prädiktive Analysen, um den Ressourcenbedarf und die Verfügbarkeit vorherzusagen.

Risikomanagement

KI kann Projektmanagern helfen, Risiken proaktiv zu reduzieren. Mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache kann die KI Projektdokumente scannen und potenzielle Risiken identifizieren. Mithilfe von maschinellem Lernen können Sie die Wahrscheinlichkeit von Risiken und deren mögliche Auswirkungen bewerten.

Projektüberwachung

Um Projekte zu überwachen, können Projektmanager KI-gestützte Dashboards für Echtzeit-Updates des Projektstatus implementieren und Computer Vision nutzen, um den Fortschritt bei physischen Projektkomponenten zu verfolgen.

Entscheidungshilfe

PMs können KI auch zur Entscheidungsunterstützung nutzen: Bei größeren Entscheidungen kann die KI mehrere Szenarien analysieren und optimale Vorgehensweisen empfehlen. PMs können auch Chatbots oder virtuelle Assistenten einsetzen, um schnelle Antworten auf projektbezogene Fragen zu geben.

Aufgaben-Automatisierung

Künstliche Intelligenz kann einen Teil der Last der Aufgabenautomatisierung abnehmen. PMs können Robotic Process Automation (RPA) für sich wiederholende administrative Aufgaben einsetzen und KI zur automatischen Aktualisierung von Projektdokumentation und Berichten verwenden.

Prädiktive Analytik

Der Einsatz von KI für prädiktive Analysen kann Risiken reduzieren, Zeit und Mühe sparen. Projektmanager können Modelle des maschinellen Lernens anwenden, um Projektergebnisse, Verzögerungen oder Kostenüberschreitungen vorherzusagen, und KI nutzen, um potenzielle Engpässe oder Probleme zu erkennen, bevor sie auftreten.

Talente weiterbilden

KI kann Talente schnell weiterbilden, indem sie die Zeit verkürzt, die benötigt wird, um jemanden in eine Aufgabe, ein Produkt oder eine Lösung einzuführen. KI-Helpbots können schnell und effizient auf Produkt-, Lösungs- oder andere Informationen zugreifen.

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Projektmanagement erhöht die Geschwindigkeit, Produktivität und Effektivität und reduziert den Aufwand für die Planung, Überwachung und Durchführung von Projekten. Dadurch haben die Projektmanager mehr Zeit für die hochwertige, strategische Arbeit, die nur Menschen erledigen können.

Der Projektmanager der Zukunft wird im Einklang mit künstlicher Intelligenz arbeiten und die manuellen, mühsamen und sich wiederholenden Aufgaben, die früher einen Großteil seiner Zeit in Anspruch nahmen, an intelligente Tools abgeben.

Die wichtigsten Vorteile von künstlicher Intelligenz im Projektmanagement sind:

• Effizientere Planung und Terminierung
• Verbesserte Risikobewertung und -minderung
• Verbesserte Ressourcenoptimierung
• Aufschlussreiche prädiktive Analytik
• Effiziente Aufgabenautomatisierung
• Bessere Entscheidungsfindung
• Genauere Kostenabschätzung

Die Suche nach einem KI-Tool, das sich nahtlos in bestehende Projektmanagement-Tools einfügt, kann Projektmanagern helfen, die Vorteile der künstlichen Intelligenz zu maximieren. Planview Copilot zum Beispiel ist ein generativer KI-gestützter Assistent, der in die Portfolio- und Arbeitsverwaltungslösungen von Planview integriert ist. Planview Copilot wurde entwickelt, um Benutzer bei Projektmanagement-Aufgaben zu unterstützen, und nutzt generative KI-Technologie, um die Entscheidungsfindung zu verbessern, die Effizienz zu steigern und Routineprozesse zu automatisieren.

Der Einstieg in die Anwendung von künstlicher Intelligenz im Projektmanagement kann einschüchternd wirken, muss es aber nicht sein. Folgen Sie diesen fünf Schritten, um KI auf Ihre Arbeit anzuwenden.

Wählen Sie geeignete KI-gestützte Projektmanagement-Software und -Tools.

Beginnen Sie damit, die spezifischen Bedürfnisse Ihrer Organisation zu ermitteln. Recherchieren und vergleichen Sie verschiedene KI-Lösungen und konzentrieren Sie sich dabei auf Funktionen wie prädiktive Analysen, automatisierte Berichte und natürliche Sprachverarbeitung.

Integrieren Sie KI-Lösungen in bestehende Systeme.

Beginnen Sie damit, zu planen, wie die KI-Software mit vorhandenen Tools wie CRM, ERP, Softwareentwicklung oder Kommunikationsplattformen interagieren soll. Arbeiten Sie eng mit IT-Experten zusammen, um Kompatibilität zu gewährleisten und mögliche Integrationsprobleme zu lösen. Die richtige Integration ermöglicht es der KI, Daten aus allen relevanten Quellen abzurufen. So erhalten Sie einen ganzheitlichen Überblick über Ihre Projekte und können genauere Einblicke und Empfehlungen geben.

Schulen Sie Ihre Teammitglieder im Umgang mit KI-gestützter Software und der Interpretation von KI-generierten Erkenntnissen.

Die Schulung Ihres Teams ist entscheidend, um die Möglichkeiten der KI im Projektmanagement voll ausschöpfen zu können. Organisieren Sie Schulungen, die sowohl die technischen Aspekte der Nutzung der KI-Software als auch die analytischen Fähigkeiten abdecken, die zur Interpretation der von der KI generierten Erkenntnisse erforderlich sind. Stellen Sie sicher, dass die Teammitglieder verstehen, wie KI ihre Arbeit unterstützen kann, von der Automatisierung von Routineaufgaben bis hin zur Bereitstellung datengestützter Empfehlungen.

Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten sicher und geschützt sind.

Implementieren Sie robuste Cybersicherheitsmaßnahmen, um sensible Informationen vor unbefugtem Zugriff, Verstößen und Datenverlust zu schützen. Dazu gehören die Verwendung von Verschlüsselung, sichere Benutzerauthentifizierung und regelmäßige Sicherheitsaudits. Vergewissern Sie sich, dass die KI-Tools, die Sie auswählen, den Branchenstandards und Vorschriften wie GDPR oder CCPA entsprechen, um persönliche und Projektdaten zu schützen.

Geben Sie kontinuierlich Projektdaten in KI-Systeme ein, um deren Genauigkeit und Effektivität zu verbessern.

KI-Systeme leben von Daten und werden immer genauer und effektiver, je mehr Informationen sie verarbeiten. Die kontinuierliche Einspeisung von Projektdaten in Ihre KI-Tools ermöglicht es diesen, zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern. Die regelmäßige Überprüfung und Verfeinerung der Dateneingaben kann dem KI-System helfen, sich an veränderte Projektumgebungen anzupassen und relevantere Erkenntnisse zu liefern.

Indem Sie einen ständigen Fluss genauer, aktueller Daten aufrechterhalten, verbessern Sie die Fähigkeit der KI, Trends vorherzusagen, Risiken zu erkennen und Strategien zu empfehlen, was letztendlich zu besseren Projektmanagemententscheidungen führt.

Künstliche Intelligenz und Automatisierung im Projektmanagement

Die Automatisierung durch künstliche Intelligenz kann automatische Aufgabenzuweisungen und Erinnerungen, automatische Datenerfassung und Berichterstattung, Robotic Process Automation (RPA) für sich wiederholende Aufgaben sowie automatische Fortschrittsverfolgung und Statusaktualisierungen umfassen.

Der Einsatz von KI und Automatisierung im Projektmanagement kann zu höherer Effizienz und Produktivität, genauerer Planung und Schätzung, weniger menschlichen Fehlern bei Routineaufgaben, datengestützter Entscheidungsfindung und besserer Ressourcennutzung führen.

Projektmanager können KI und Automatisierung in verschiedenen Bereichen des Projektlebenszyklus nutzen.

KI und Automatisierung können bei der Projektplanung und -terminierung, dem Ressourcenmanagement, dem Risikomanagement, der Budgetverfolgung und Kostenschätzung, der Zusammenarbeit und Kommunikation im Team sowie der Leistungsüberwachung und Berichterstattung eingesetzt werden.

Beachten Sie jedoch die folgenden allgemeinen Herausforderungen im Zusammenhang mit KI und Automatisierung:

• Integration mit bestehenden Systemen: Stellen Sie sicher, dass die Automatisierungen gut mit anderen Tools in Ihrem System integriert sind.
• Datenqualität und -konsistenz: Stellen Sie sicher, dass die Automatisierung die Daten zuverlässig, genau und konsistent überträgt.
• Teamakzeptanz und Änderungsmanagement: Es kann einige Zeit dauern, bis sich die Teams an neue Automatisierungsabläufe gewöhnt haben. Priorisieren Sie Schulungen und Check-Ins, um sicherzustellen, dass sich die Teams bei der Nutzung neuer Automatisierungsfunktionen wohl fühlen und sicher sind.
• Gleichgewicht zwischen Automatisierung und menschlicher Aufsicht: Zu viel Automatisierung ohne menschliche Aufsicht kann das Risiko erhöhen. Achten Sie darauf, dass es Kontrollen und Gegenkontrollen zur Überwachung der Systeme gibt.

Wenn Sie einfach nur mit dem Einsatz von KI-Tools im Projektmanagement beginnen möchten, gibt es viele Tools. Anstatt KI-Tools zusammenzustecken, ist es jedoch viel effektiver, eine integrierte, KI-gestützte Plattform zu verwenden.

Generative AI assistant

Mit Planview Copilot können Sie in natürlicher Sprache mit Ihren Daten kommunizieren und diese abfragen, um Erkenntnisse zu gewinnen, Empfehlungen auf der Grundlage von Best Practices abzuleiten und strategische Entscheidungen zu treffen.

KI-Hilfe und Weiterqualifizierung

Die KI-Hilfe in der App bietet Klartext-Antworten auf Ihre Fragen und ermöglicht Ihnen einen schnellen Zugriff auf Antworten in Tausenden von Hilfeartikeln des Customer Success Centers und anderen produkt- oder lösungsspezifischen Dokumentationen.

Sentiment analysis

Die Stimmungsanalyse kann Ihnen dabei helfen, zu verstehen, ob ein Produkt, ein Projekt oder ein Arbeitsvorgang wirklich auf dem richtigen Weg ist, indem sie den emotionalen Ton und die Gefühle in Kommentaren und Statustexten sowie die Computerlinguistik hinter den aggregierten Kommentaren im Zeitverlauf analysiert. Sie können diese Ergebnisse nutzen, um positive, neutrale oder negative Erkenntnisse zu gewinnen und Änderungen vorzunehmen, bevor die Lieferung beeinträchtigt wird.

Zusammenfassungen

KI-Zusammenfassungen können Ihnen helfen, Zeit zu sparen, Ihr Wissen zu erweitern und verwertbare Informationen bereitzustellen, indem sie Risiken, Probleme und laufende Arbeiten zusammenfassen und sogar Versionshinweise mit einem Mausklick erstellen.

Optimierungen und Simulationen

Die Szenarioplanung ermöglicht es Ihnen, mehrere Wege zu erkunden, um die effizienteste und effektivste Allokation Ihres Kapitals und Ihrer Kapazitäten für Spitzenleistungen und strategischen Erfolg zu finden.

Obwohl die Einbindung von KI in Ihre Arbeit ein einschüchterndes Konzept sein kann, finden viele, dass die Konversationsform eines generativen KI-Assistenten überraschend einfach zu bedienen ist. Der Einsatz von generativen KI-Tools kann im Vergleich zu traditionellen Forschungsmethoden viel Zeit und Mühe sparen.

Tools wie Planview Copilot nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache, so dass Benutzer mit dem System durch Abfragen in natürlicher Sprache interagieren können. Dies erleichtert das Abrufen von Informationen, die Erstellung von Berichten oder die Aktualisierung von Projektstatus.

Planview Copilot wurde entwickelt, um Projektmanager und Teams dabei zu unterstützen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, die Projektergebnisse zu verbessern und die Gesamtproduktivität durch KI-gesteuerte Automatisierung und Einblicke zu erhöhen. Durch einfaches Chatten mit Copilot können Projektmanager die Entscheidungsfindung verbessern, die Effizienz steigern und Routineprozesse automatisieren.

Künstliche Intelligenz kann sowohl das Projekt- als auch das Portfoliomanagement verbessern, aber der Fokus und die Anwendung unterscheiden sich. Im Portfoliomanagement kann KI die Auswahl und Priorisierung von Projekten, Programmen oder Initiativen, die Ressourcenoptimierung, die Analyse der Portfolio-Performance und die Szenarioplanung verbessern. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im strategischen Management kann die Entscheidungsfindung erleichtern, Risiken reduzieren, die Transparenz erhöhen und Teams bei der strategischen Ausrichtung unterstützen.

Auswahl und Priorisierung von Projekten, Programmen oder Initiativen

KI-Algorithmen können mehrere Faktoren analysieren (strategische Ausrichtung, Ressourcenverfügbarkeit, Risiko, ROI), um zu empfehlen, welche Projekte in das Portfolio aufgenommen werden sollen. Modelle für maschinelles Lernen können die Erfolgsquote von Projekten auf der Grundlage historischer Daten vorhersagen und so bei der Auswahl und Priorisierung helfen.

Ressourcenoptimierung:

KI kann die Ressourcenzuweisung für mehrere Projekte unter Berücksichtigung von Fähigkeiten, Verfügbarkeit und Projektprioritäten optimieren. Prädiktive Analysen können den Ressourcenbedarf vorhersagen und potenzielle Engpässe identifizieren.

Analyse der Portfolio-Performance

KI kann in Echtzeit Einblicke in die Portfolio-Performance geben und Trends und Anomalien erkennen. Automatisierte Dashboards können komplexe Portfoliodaten visualisieren, um die Entscheidungsfindung zu erleichtern.

Szenarioplanung

KI kann verschiedene Portfolioszenarien simulieren und so Geschäfts- und Technologieführern helfen, die Auswirkungen verschiedener Entscheidungen zu verstehen.

Objectives and key results (OKRs)

Durch die Integration von OKRs in das KI-gesteuerte Portfoliomanagement können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Projektportfolios eng an den strategischen Zielen ausgerichtet bleiben. Dieser Ansatz kombiniert den Zielsetzungsrahmen der OKRs mit der analytischen Leistung der KI und ermöglicht ein datengesteuertes, strategisches Portfoliomanagement.

Die Herausforderungen bei der Anwendung von KI im Portfoliomanagement sind die gleichen wie im Projektmanagement: Erstens ist KI nur so gut wie die Daten, auf denen sie basiert - daher sind Datenqualität und Konsistenz im gesamten Portfolio entscheidend für den Erfolg.

Die Integration mit bestehenden Tools und Prozessen kann knifflig sein und erfordert einen ganzheitlichen Ansatz. Das Vertrauen der Beteiligten in das Change Management und die Einführung von KI kann variieren, was sich auf die Ergebnisse auswirken kann. Und schließlich ist es immer wichtig, ein ausgewogenes Verhältnis zwischen den Erkenntnissen der KI und dem menschlichen Fachwissen und Urteilsvermögen zu wahren, um Risiken zu reduzieren.

Jahrzehntelang hat sich die Welt des Projektmanagements auf nachgerüstete Tools verlassen, die nur mit großem Aufwand zu nutzen und zu pflegen waren. KI wird eine neue Ära des Projektmanagements einläuten, in der Projektmanager durch Tools, die für sie arbeiten, gestärkt werden.

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