ChatGPT & Co. sind in aller Munde. Viele Menschen machen sich Gedanken, wie man sich Künstliche Intelligenz (KI) zu Nutze machen oder wie man ihren Einsatz unterbinden kann – aus Angst, nicht mehr zwischen Beiträgen von Menschen und KI unterscheiden zu können. Auch für die Profession Projektmanagement gibt es bereits einige Anwendungsvorschläge.
Anwendungs-Möglichkeiten von KI
Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, Projektmanager jetzt und in Zukunft auf vielfältige Weise maßgeblich zu unterstützen. Hier sind einige wichtige Möglichkeiten, wie KI das Projektmanagement verbessern kann:
1. Datenanalyse und Predictive Analytics:
KI kann riesige Mengen an Projektdaten analysieren, um Muster, Trends und potenzielle Risiken zu erkennen. Dies ermöglicht es Projektmanagern, fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage datengestützter Erkenntnisse zu treffen.
Predictive Analytics kann dabei helfen, potenzielle Probleme, Verzögerungen oder Ressourcenbeschränkungen zu antizipieren und so ein proaktives Management und eine proaktive Risikominderung zu ermöglichen.
2. Automatisiertes Aufgabenmanagement:
KI-gestützte Tools können Routine- und sich wiederholende Aufgaben automatisieren, wie z. B. Planung, Ressourcenzuweisung und Fortschrittsverfolgung. Dies ermöglicht es Projektmanagern, sich auf strategischere Aspekte des Projektmanagements zu konzentrieren.
Die Automatisierung von Aufgaben kann die Effizienz verbessern und die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler bei routinemäßigen Projektaktivitäten verringern.
3. Natural Language Processing (NLP) für die Kommunikation:
KI-gesteuerte Chatbots oder virtuelle Assistenten, die mit Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache ausgestattet sind, können die Kommunikation innerhalb von Projektteams verbessern. Sie können Anfragen beantworten, Updates bereitstellen und eine bessere Zusammenarbeit ermöglichen.
NLP kann für die Stimmungsanalyse verwendet werden, um die Moral des Teams zu messen und potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen.
4. Ressourcen-Optimierung:
KI-Algorithmen können dazu beitragen, die Ressourcenzuweisung zu optimieren, indem sie Faktoren wie die Fähigkeiten der Teammitglieder, die Verfügbarkeit und die Projektanforderungen berücksichtigen. So wird sichergestellt, dass Ressourcen effizient genutzt werden.
Machine-Learning-Modelle können sich anpassen und aus früheren Projekten lernen, um zukünftige Entscheidungen über die Ressourcenzuweisung zu verbessern.
5. Risikomanagement:
Künstliche Intelligenz kann historische Projektdaten analysieren, um Muster zu erkennen, die mit dem Erfolg oder Misserfolg von Projekten verbunden sind, und so Projektmanagern helfen, Risiken effektiver zu bewerten und zu managen.
Fortschrittliche Risikovorhersagemodelle können frühzeitig vor potenziellen Projektrisiken warnen und so rechtzeitige Eingriffe ermöglichen.
6. Projektterminierung und -planung:
KI-Tools können bei der Erstellung realistischer Projektpläne helfen, indem sie verschiedene Faktoren berücksichtigen, darunter Ressourcenverfügbarkeit, Abhängigkeiten und historische Leistungsdaten.
Dynamische Planungstools können sich in Echtzeit an Änderungen anpassen und Projektpläne optimieren, sobald neue Informationen verfügbar werden.
7. Entscheidungsunterstützung:
Künstliche Intelligenz kann Entscheidungshilfen bieten, indem sie komplexe Projektszenarien analysiert und optimale Handlungsoptionen vorschlägt. Dies hilft Projektmanagern, fundiertere Entscheidungen zu treffen, die auf die Projektziele abgestimmt sind.
KI-gesteuerte Entscheidungsunterstützungssysteme können eine Vielzahl von Faktoren und Variablen berücksichtigen, deren umfassende Verarbeitung für den Menschen eine Herausforderung darstellen kann.
8. Kontinuierliches Lernen und Verbesserung:
KI kann kontinuierliches Lernen innerhalb von Projektteams erleichtern, indem sie Projektergebnisse analysiert, verbesserungswürdige Bereiche identifiziert und Erkenntnisse für zukünftige Projekte liefert.
Machine-Learning-Modelle können sich auf der Grundlage des Feedbacks und der Leistungsdaten aus verschiedenen Projekten weiterentwickeln und anpassen.
Wie und wofür ich Künstliche Intelligenz verwende, und wofür nicht
Gerne: Erfassen und Auswerten
Sinnvoll ist für mich die Nutzung von KI für das Erfassen und Auswerten von Daten. Das setzt voraus, dass die Daten digitalisiert und gepromptet werden können. Ein Beispiel dafür ist das Protokollieren und anschließende Zusammenfassen von Gesprächen, Meetings, Retrospektiven usw.
Auch das Auswerten von Mengendaten für Analysen kann ein Anwendungsgebiet für Künstliche Intelligenz sein. Nicht für das Berechnen irgendwelcher Ergebnisse aus den Rohdaten – dafür genügen Programme zur Tabellenkalkulation wie Microsoft Excel, und das Wissen, nach welchen Formeln da gerechnet wurde und was die Ergebnisse aussagen. Aber aus diesen Ergebnissen neue Erkenntnisse wie Korrelationen, Anomalien usw. herauszuziehen, kann mithilfe von KI schon spannend sein und v.a. schneller erfolgen.
Mit Vorsicht: Berichtswesen
Vorsichtiger werde ich bereits beim Erstellen von Berichten. Natürlich können die zuvor genannten Daten hier formvollendet zu Informationen aufbereitet und mit Grafiken und anderem Schnickschnack verziert werden, automatisiert versteht sich. Das böte sich als Vereinfachung des Projektmanager- oder PMO-Alltags an. Aber noch kommt dabei oft auch fachlicher Nonsense heraus.
Ich muss also das KI-Ergebnis noch überprüfen und ggfs. korrigieren, bis ich es an meine Adressaten weitergeben kann. Da stellt sich mir halt doch manchmal die Frage der tatsächlichen Zeitersparnis und Arbeitsvereinfachung, insbesondere wenn ich auf festgelegte (Berichts-)Formate zurückgreifen kann, wo ich nur die aktuellen Inhalte eintragen muss.
Schwierig: Entscheidungen
Wo ich mich – zumindest derzeit – noch gar nicht mit KI anfreunden kann, sind die Themen Entscheidungen und Führung. Eine KI-unterstützte Entscheidung auf Basis von tiefen Auswertungen und Informationen geht in Ordnung, aber die wichtigen Dinge werden nicht ausschließlich nach Zahlen, Daten und Fakten entschieden, sondern mit Erfahrung, Empathie, Diplomatie und anderen Skills, die eine Maschine nicht haben kann und auch auf längere Sicht nicht haben wird.
Für die Themen Führung, Motivation, Konfliktlösung, Stakeholdermanagement usw. schließlich wird es immer eine gute menschliche Projektleitung brauchen. Und da sind heute ja schon selbst viele überfordert, die sich als Projektmanager oder Führungskraft bezeichnen.
Mein Fazit zu KI heute
In meiner langjährigen Praxis als Projektmanager und Projektsanierer habe ich häufig erlebt, dass Probleme durch einen zu starken Glauben an Prozesse und Vorschriften entstehen, welche ja Grundlage für KI sind. Vielleicht habe ich auch (noch) nicht genügend Vorstellungskraft für all die tollen Dinge, die KI in Zukunft für mich leisten kann.
Aber ich denke immer wieder an den Spruch “Traue keiner Statistik, die Du nicht selbst erstellt hast”. Wenn eine KI also zu Ergebnissen kommt, die ich nicht nachvollziehen kann, bleibe ich lieber bei meinen Leisten und liefere Aussagen, die ich verantworten kann.
Da die KI-Technologien immer weiter voranschreiten, können Projektmanager diese Fähigkeiten nutzen, um ihre Entscheidungsfindung zu verbessern, die Projektergebnisse zu verbessern und verschiedene Aspekte des Projektmanagements zu rationalisieren. Für Projektmanager ist es wichtig, sich über neue KI-Tools und -Methoden auf dem Laufenden zu halten, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen.
Lesen Sie hierzu auch weitere Beiträge im ProjektMagazin Blog Parade 2024 …