Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Projektmanagement

„Beim Projektmanagement geht es nicht mehr nur um die Verwaltung von Projekten. Vielmehr geht es 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.

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

Jahrzehntelang mussten sich Projektmanager:innen 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:innen und Projektteams.

KI ist in der Lage, viele der administrativen und datenverarbeitenden Aspekte des Projektmanagements zu übernehmen. Dadurch müssen Projektmanager:innen weniger Zeit für Routineaufgaben aufwenden, die sie stattdessen für strategisches Denken, Führungsaufgaben und die Lösung komplexer Probleme nutzen können – also die Aufgaben, die nur Menschen erledigen können.

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

• Automatisierung von Routineaufgaben
• Bereitstellung datengestützter Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung
• Vorhersage möglicher Probleme oder Ergebnisse
• Optimierung von Ressourcenzuweisung und Zeitplanung
• Verbesserung der Risikobewertung und des Risikomanagements
• Schnelle Weiterbildung von Mitarbeiter:innen

Die Möglichkeiten für den Einsatz von künstlicher Intelligenz im Projektmanagement sind wirklich endlos. KI hilft Projektmanager:innen, 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 KI bis zum Ende des Jahrzehnts zu einer massiven Umgestaltung der Branche führen wird.

• Bis 2026 werden sich 70 % der Stellenbezeichnungen von einer Portfolio-, Programm- und Projekthierarchie (die 3 Ps) zu rollenbasierten Bezeichnungen ändern, da der Einsatz von KI im strategischen Portfoliomanagement zunimmt.
• Bis 2028 werden sich PMO-Leiter:innen 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 wird KI 80 % der Projektmanagementaufgaben übernehmen.

Quelle: Gartner-Report „Build a Generative AI Roadmap for Your Portfolio Management Life Cycle“, 1. Juli 2024, ID G00795336

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

Es ist denkbar, dass KI irgendwann 80 % der manuellen, mühsamen Arbeit übernimmt, die Projektmanager:innen derzeit für die Pflege ineffizienter Systeme aufwenden.

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 verändernden Bereich des Projektmanagements positionieren. Wenn die KI Routineaufgaben übernimmt, werden neue Rollen entstehen. Projektmanager:innen, die sich anpassen und lernen, mit KI zusammenzuarbeiten, werden aufgrund ihrer kombinierten menschlichen und technologischen Kompetenz sehr gefragt sein.

Anstatt KI zu ignorieren, sollten Sie überlegen, wie Sie sich weiterbilden können, um KI-Tools effektiv zu nutzen. Dazu können das Erlernen von Datenanalysen und KI-Implementierungen gehören, aber auch die Weiterentwicklung Ihrer einzigartigen menschlichen Fähigkeiten.

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

Planen und Terminieren

Künstliche Intelligenz kann die Planung und Terminierung im Projektmanagement effizienter und präziser gestalten. Projektmanager:innen können KI-Algorithmen für die Analyse historischer Projektdaten nutzen und mithilfe von KI optimierte Zeitpläne erstellen und Modelle für maschinelles Lernen implementieren, um die Dauer von Aufgaben und Abhängigkeiten vorherzusagen.

Ressourcenmanagement

KI kann ein effizienteres Ressourcenmanagement im Projektmanagement ermöglichen. Projektmanager:innen können KI nutzen, um die Fähigkeiten von Teammitgliedern mit den Projektaufgaben abzugleichen. Mithilfe von prädiktiven Analysen können sie den Ressourcenbedarf und die Verfügbarkeit genauer prognostizieren.

Risikomanagement

KI kann Projektmanager:innen helfen, Risiken proaktiv zu reduzieren. Per natürlicher Sprachverarbeitung kann KI-Technologie 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:innen 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 KI mehrere Szenarien analysieren und optimale Vorgehensweisen empfehlen. PMs können auch Chatbots oder virtuelle Assistenzen einsetzen, um schnell Antwort auf projektbezogene Fragen zu geben.

Aufgabenautomatisierung

Künstliche Intelligenz kann die Aufgabenautomatisierung erleichtern. PMs können robotergestützte Prozessautomatisierung (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 sowie Zeit und Aufwand sparen. Projektmanager:innen können ML-Modelle anwenden, um Projektergebnisse, Verzögerungen oder Kostenüberschreitungen vorherzusagen, und KI nutzen, um potenzielle Engpässe oder Probleme zu erkennen, bevor sie auftreten.

Weiterbildung von Talenten

KI kann die Weiterbildung von Mitarbeiter:innen beschleunigen, indem sie die Zeit für die Einarbeitung in Aufgaben, Produkte oder Lösungen verkürzt. KI-gestützte 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 Projektmanager:innen mehr Zeit für die hochwertige, strategische Arbeit, die nur Menschen erledigen können.

In Zukunft werden Projektmanager:innen im Einklang mit künstlicher Intelligenz arbeiten und die manuellen, mühsamen und repetitiven Aufgaben, die früher einen Großteil ihrer Zeit in Anspruch nahmen, an intelligente Tools abgeben.

Zu den wichtigsten Vorteilen von künstlicher Intelligenz im Projektmanagement gehören:

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

Die Nutzung eines KI-Tools, das sich nahtlos in bestehende Projektmanagementtools einfügt, kann Projektmanager:innen helfen, die Vorteile der künstlichen Intelligenz zu maximieren. Ein Beispiel dafür ist Planview Copilot, eine auf generativer KI basierende Assistenz, die in die Portfolio- und Work-Management-Lösungen von Planview integriert ist. Planview Copilot wurde entwickelt, um Benutzer:innen bei Projektmanagementaufgaben zu unterstützen, und nutzt generative KI-Technologie, um die Entscheidungsfindung zu verbessern, die Effizienz zu steigern und Routineprozesse zu automatisieren.

Die Nutzung künstlicher Intelligenz im Projektmanagement kann zunächst einschüchternd wirken, doch das muss nicht so sein. Folgen Sie diesen fünf Schritten, um KI bei Ihrer Arbeit einzusetzen.

Wählen Sie geeignete KI-gestützte Projektmanagementsoftware 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.

Planen Sie, wie die KI-Software mit vorhandenen Tools wie CRM-, ERP-, Softwareentwicklungs- oder Kommunikationsplattformen interagieren soll. Arbeiten Sie eng mit IT-Expert:innen zusammen, um Kompatibilität sicherzustellen und mögliche Integrationsprobleme zu lösen. Korrekt integrierte KI kann Daten aus allen relevanten Quellen abrufen. So erhalten Sie einen ganzheitlichen Überblick über Ihre Projekte und profitieren von genaueren Einblicken und Empfehlungen.

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 KI-Software als auch die analytischen Fähigkeiten abdecken, die zur Interpretation der per 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 ausgewählten KI-Tools den Branchenstandards und Vorschriften wie DSGVO oder CCPA entsprechen, um persönliche und Projektdaten zu schützen.

Speisen Sie KI-Systeme kontinuierlich mit Projektdaten, um deren Genauigkeit und Effektivität zu verbessern.

KI-Systeme leben von Daten und werden umso präziser 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 Entscheidungen im Projektmanagement führt.

Künstliche Intelligenz und Automatisierung im Projektmanagement

KI-gesteuerte Automatisierung kann automatische Aufgabenzuweisungen und Erinnerungen, automatische Datenerfassung und Berichterstattung, robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) für repetitive Aufgaben sowie die automatische Fortschrittsverfolgung und automatische Statusaktualisierungen umfassen.

Der Einsatz von KI und Automatisierung im Projektmanagement kann die Effizienz und Produktivität erhöhen, präzisere Planungs- und Schätzungsprozesse sowie eine datengestützte Entscheidungsfindung ermöglichen, menschliche Fehler bei Routineaufgaben reduzieren und die Ressourcenauslastung verbessern.

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

KI und Automatisierung lassen sich bei der Projektplanung und ‑terminierung, im Ressourcen- und im Risikomanagement, bei der Budgetüberwachung und Kostenabschätzung, bei der Zusammenarbeit und Kommunikation im Team sowie bei der Leistungsüberwachung und Berichterstattung einsetzen.

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

• Integration in bestehende Systeme: Stellen Sie sicher, dass sich die Automatisierungen gut in andere Tools in Ihrer Infrastruktur integrieren lassen.
• Datenqualität und ‑konsistenz: Stellen Sie sicher, dass die Automatisierung Daten zuverlässig, genau und konsistent überträgt.
• Akzeptanz im Team und Change-Management: Es kann einige Zeit dauern, bis sich die Teams an neue Automatisierungsabläufe gewöhnt haben. Priorisieren Sie Schulungen und regelmäßige Besprechungen, um sicherzustellen, dass die Teams den sicheren und souveränen Umgang mit neuen Automatisierungsfunktionen beherrschen.
• 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.

Es gibt viele Tools, die den schnellen Einstieg in die Nutzung von KI beim Projektmanagement ermöglichen. Allerdings sollten Sie vermeiden, verschiedene KI-Tools einfach zusammenzustückeln. Viel effektiver ist der Einsatz einer integrierten, KI-gestützten Plattform.

Auf generativer KI basierende Assistenz

Mit Planview Copilot können Sie über natürliche Sprache Ihre Daten abrufen und Fragen stellen, um Erkenntnisse zu gewinnen, Empfehlungen auf der Grundlage von Best Practices zu erhalten und strategische Entscheidungen zu treffen.

KI-basierte Hilfe und Kompetenzerweiterung

Unsere anwendungsinterne KI-Hilfe gibt Ihnen klare Antworten auf Ihre Fragen in Textform und bietet schnellen Zugriff auf Tausende von Hilfeartikeln aus unserem Customer Success Center und andere produkt- oder lösungsspezifische Dokumentationen.

Sentimentanalyse

Dank der Sentimentanalyse des emotionalen Tons und der Stimmung von Kommentaren, Statustexten und Kommentarverläufen mithilfe von Computerlinguistik können Sie leichter erkennen, ob die Arbeit an einem Produkt, Projekt oder Element wirklich nach Plan verläuft. Nutzen Sie die Sentimentbewertung, um positive, neutrale oder negative Tendenzen zu erkennen und Anpassungen vorzunehmen, bevor die Bereitstellung beeinträchtigt wird.

Zusammenfassungen

Lassen Sie sich von unserer KI Zusammenfassungen mit nur einem Mausklick erstellen, um Zeit zu sparen, Ihr Wissen zu erweitern und verwertbare Informationen zu erhalten. Die KI fasst Risiken, Probleme und laufende Arbeiten zusammen und erstellt sogar Release-Informationen.

Optimierungen und Simulationen

Mithilfe der Szenarioplanung können Sie mehrere Möglichkeiten vergleichen, um die effizienteste und effektivste Zuteilung Ihres Kapitals und Ihrer Kapazitäten für die beste Performance und den größtmöglichen strategischen Erfolg zu finden.

Obwohl die Einbindung von KI in Ihre Arbeit einschüchternd wirken mag, finden viele, dass die Konversationsform der auf generativer KI basierenden Assistenz überraschend einfach zu bedienen ist. Der Einsatz von GenAI-Tools kann im Vergleich zu traditionellen Forschungsmethoden viel Zeit und Mühe sparen.

Tools wie Planview Copilot nutzen natürliche Sprachverarbeitung, sodass Benutzer:innen über Abfragen in natürlicher Sprache mit dem System interagieren können. Dies erleichtert das Abrufen von Informationen, die Erstellung von Berichten und die Aktualisierung des Projektstatus.

Planview Copilot wurde entwickelt, um Projektmanager:innen 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 Planview Copilot können Projektmanager:innen die Entscheidungsfindung verbessern, die Effizienz steigern und Routineprozesse automatisieren.

Künstliche Intelligenz kann sowohl das Projekt- als auch das Portfoliomanagement verbessern, aber die Schwerpunkte und Anwendungsbereiche sind jeweils anders gelagert. 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 Strategiemanagement 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 Ressourcenzuteilung für mehrere Projekte unter Berücksichtigung von Kompetenzen, 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 Führungskräften im Business- und Technologiebereich helfen, die Auswirkungen verschiedener Entscheidungen zu verstehen.

Objectives und Key Results (OKR)

Durch die Integration von OKR im KI-gesteuerten Portfoliomanagement können Organisationen sicherstellen, dass ihre Projektportfolios eng an den strategischen Zielen ausgerichtet bleiben. Dieser Ansatz kombiniert das auf OKR basierte Framework für die Zielsetzung mit der analytischen Leistung der KI und ermöglicht ein datengesteuertes, strategisches Portfoliomanagement.

Die Herausforderungen bei der Nutzung 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.

Zweitens kann die Integration in bestehende Tools und Prozesse schwierig sein und erfordert einen ganzheitlichen Ansatz. Drittens kann das Vertrauen der Beteiligten in das Change-Management und die Einführung von KI 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 man nur mit großem Aufwand nutzen und pflegen konnte. KI wird eine neue Ära des Projektmanagements einläuten, in der Projektmanager:innen durch Tools, die für sie arbeiten, gestärkt werden.

Revolutionieren Sie das Projektmanagement mit der KI-gestützten Plattform von Planview.