KI im Projektmanagement: 6 Praxisanwendungen für alle Projektphasen

Künstliche Intelligenz als strategischer Projektassistent

Das Projektmanagement ist viel zu komplex, um vollständig durch eine Künstliche Intelligenz ersetzt zu werden. Dennoch erweist sich Künstliche Intelligenz als äußerst wertvolle Unterstützung für Projektleiter:innen, indem sie repetitive Aufgaben übernimmt und so Kapazitäten für strategische Aufgaben schafft.  In diesem Artikel finden Sie 6 konkrete Anwendungsbeispiele für KI im Projektmanagement über den gesamten Projektlebenszyklus hinweg – von der Initialisierungsphase bis zum Projektabschluss.

Die vorgestellten Anwendungsbeispiele dienen als Inspiration, die Sie im Zuge eigener Prompts testen und weiterentwickeln können, um Ihre Projekte effizienter zu gestalten. Wichtig bleibt auch weiterhin: Behalten Sie gegenüber KI-generierten Ergebnissen weiterhin eine kritische Haltung und hinterfragen Sie diese im Kontext Ihrer Projektziele.

Künstliche Intelligenz im PMI-Phasenmodell

KI im Projektmanagement kann in verschiedenen Projektphasen eine wertvolle Unterstützung darstellen. Dabei lassen sich Projekte laut dem Project Management Institut wie folgt einteilen:

• 1. Initiierungsphase: Am Anfang steht die Projektidee, die genauer definiert wird, und die Festlegung des Projektumfangs, der benötigten Ressourcen und der angestrebten Ziele.
• 2. Planungsphase: Die in der Initiierungsphase festgelegten Ansätze werden vertieft ausgearbeitet und offiziell mit der Ausarbeitung des Projektauftrags festgehalten.
• 3. Umsetzungsphase: In dieser Phase werden die Pläne und Strategien in die Praxis umgesetzt.
• 4. Monitoring: Die Überwachung des Projektverlaufs läuft parallel zur Umsetzungsphase und beinhaltet die Überwachung relevanter Kenngrößen und Risikofaktoren sowie die Einhaltung von Fristen und Budgets.
• 5. Abschlussphase: Nach dem Abschluss eines Projekts ist es unerlässlich in dieser Phase den Verlauf des Projekts zu bewerten sowie positive und negative Aspekte festzuhalten.

In jeder dieser Projektphasen gibt es für Projektmanager:innen die Möglichkeit, KI für eine nachhaltige Effizienzsteigerung einzusetzen.

Personalentwicklung

Agiles Projektmanagement verstehen: Grundlagen, Methoden und Tools

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Initiierungsphase: In der Initiierungsphase eines Projekts muss die grundlegende Frage "Soll dieses Projekt gestartet werden?" beantwortet werden. Diese Frage wird mithilfe eines Projekthandbuchs und Business Cases beantwortet, da sie Stakeholdern und Entscheidungsträger:innen als Grundlage dienen.

1. Automatisierte Erstellung des Projekthandbuchs

Das Projekthandbuch dient als Vereinbarung zwischen Projektleiter:innen und Auftraggebern über die Projektziele und Ressourcen, die zur Zielerreichung benötigt werden. Dieses Scoping Sheet umfasst mindestens:

• Projektkontext und -hintergrund
• Herausforderungen
• Stakeholder-Analyse
• Liefergegenstände
• Risikobewertung
• Ressourcenplanung
• Realisierungsstrategie (agil, prädiktiv oder hybrid)
• Meilensteinplanung
• Makroplanung des Projekts
• Wertschöpfungsanalyse (ökonomisch, gesellschaftlich, ökologisch).

Folgend ein Beispiel-Prompt für die Erstellung eines Scoping Sheets:

"Ich leite das Projekt [Projektname] im Kontext [strategischer Kontext]. Der Sponsor [Name] wünscht den Projektabschluss bis [Datum] mit Lieferung von [Liefergegenstand]. Projektpartner sind [Partnerliste] mit folgenden Rollen [Rollendefinition]. Projektbeschränkungen: [Liste]. Budget: [Betrag]€ für [Hauptkostenpositionen]. Erstelle ein Scoping Sheet mit folgenden Abschnitten: Kontext, Herausforderungen, Ziele, Stakeholder, Deliverables, Risiken, Projektressourcen, Umsetzungsstrategie (agil, prädikativ oder hybrid), Makroplanung des Projekts, geschaffene Werte (wirtschaftlich, gesellschaftlich, ökologisch)."

Künstliche Intelligenz in der Planungsphase: Projektorganisation und -planung

Die Planungsphase ist für ein erfolgreiches Projekt entscheidend, da der Fahrplan für die Projektarbeit festgelegt wird. Dies ist mit vergleichsweise geringen Kosten verbunden und bietet gleichzeitig einen großen Handlungsspielraum.

In dieser Phase werden die Anforderungen und Bedürfnisse der Auftraggeber und zukünftiger Nutzer:innen definiert und festgehalten, außerdem werden Kostenschätzungen vorgenommen sowie die Projektorganisation und -planung festgelegt. Die Berücksichtigung der tatsächlichen Bedürfnisse ist dabei ein wesentlicher Faktor für die künftige Zufriedenheit der Nutzer:innen. Wie kann KI also in dieser Phase unterstützen?

2. Das Projekt mit einer RACI-Matrix organisieren

Die RACI-Matrix ist eine Methode, mit der die Rollen der einzelnen Projektbeteiligten des Projektteams für alle Aufgaben des Projekts festgelegt werden können. Die Aufgaben wurden in einem früheren Schritt mit dem Aufgabendiagramm festgelegt. Nun geht es darum, die Projektaufgaben den Mitgliedern des Projektteams mit vier möglichen Rollen zuzuweisen:

Die KI ist in der Lage, eine RACI-Matrix vorzuschlagen. Bei der Erstellung einer KI-basierten RACI-Matrix empfiehlt es sich, die konkreten Beteiligten anzugeben, da die Künstliche Intelligenz sonst generische Rollen vergibt, die möglicherweise nicht mit denen des eigenen Unternehmens übereinstimmen.

Hier ein Beispiel-Prompt für eine RACI-Matrix

"Ich leite Projekt [Name] mit folgendem Kontext: [Zusammenfassung aus Projekthandbuch]. Erstelle eine RACI-Matrix. Beteiligte: [Teammitglieder mit Rollen]."

3. Projektplanung mit einem GANTT-Diagramm

Der Projektzeitplan ist die zeitliche Darstellung der Durchführung der Projektaufgaben. Die am häufigsten verwendete Darstellung für den Zeitplan ist das GANTT-Diagramm. Dieses Diagramm stellt den Zeitplan als horizontale Balken dar, die auf einer Zeitskala dargestellt sind.

Da viele Künstliche Intelligenzen nur über begrenzte grafische Fähigkeiten verfügen, empfiehlt es sich, die Planung in Form einer Tabelle mit Aufgaben, Dauer, Start- und Enddatum erstellen zu lassen. Diese Daten können dann manuell in die wichtigsten Planungstools, z. B. MSProject, Project plan oder gantt project, importiert werden.

Ein möglicher Prompt für ein GANTT-Diagramm könnte wie folgt aussehen:

"Erstelle einen Projektplan für [Name] als Tabelle (Aufgabe, Dauer, Start, Ende, Vorgänger). Kontext: [Zusammenfassung]. Format für Import in [Toolname]."

Bei der Verwendung von KI eröffnet sich zudem die Möglichkeit, den kritischen Pfad eines Projekts, also zeitkritische Aufgaben, die keine Verzögerung zulassen, zu identifizieren.

Ein Prompt dafür könnte beispielsweise so aussehen:

"Identifiziere den kritischen Pfad für den obigen Projektplan."

KI als Entscheidungsunterstützung in der Umsetzungsphase

Die Umsetzungsphase ist diejenige Phase, in der ein Projekt praktisch durchgeführt wird.

In dieser Phase kann vor allem auf die Synthesefähigkeiten einer KI zurückgegriffen werden. Die Künstliche Intelligenz ist in der Lage, aus unstrukturierten Daten Zusammenfassungen und Aktionspläne zu generieren. Die KI kann ebenfalls dabei unterstützen, eine Argumentationslinie für einen Entscheidungsfindungsprozess des Lenkungsausschusses oder Sponsors oder für eine Verhandlung mit einer der Stakeholder vorzubereiten.

Die KI kann also vor allem in diesen Bereichen unterstützen:

• Datenanalyse und Synthese
• Entscheidungsvorbereitung
• Problemlösung

Einige Beispiele zur Verdeutlichung:

4. Lenkungsausschuss-Vorbereitung

Szenario: Die Testphase verzögert den aktuellen Projektzeitplan um zwei Wochen.

[Fügen Sie den Projektplan in Form einer Tabelle oder eines GANTT-Diagramms bei. Ein Bild kann von der KI interpretiert werden].

Prompt: "Ich präsentiere das Projekt [Name] im Lenkungsausschuss. Der Zweck des Projekts besteht darin, [Kontextelemente aus dem Scoping Sheet]. Ich muss dem Lenkungsausschuss den Fortschritt des Projekts präsentieren. Die Anwendungstests der Anwendung sind nicht zufriedenstellend und das Projekt verzögert sich um 2 Wochen. Um diese Verzögerung aufzuholen, sind mehrere Optionen möglich [listen Sie die möglichen Optionen auf]. Bereite eine Argumentation vor, die die Entscheidungsfindung unterstützt.

5. Problemanalyse

Eine KI kann ebenfalls bei der Problemlösung unterstützen, indem sie mögliche Ursachen analysiert und darauf basierend Lösungsvorschläge unterbreitet.

Szenario: Die Daily Standups eines Projekts nehmen statt geplanten 15 Minuten oft über 60 Minuten ein.

Prompt: "Die täglichen Projektfortschrittsbesprechungen sollten 15 Minuten dauern. Häufig dauern diese Besprechungen jedoch mehr als eine Stunde, da bei diesen Besprechungen viele Probleme erläutert und gelöst werden. Was können die Gründe für diese Abweichung sein und welche Maßnahmen können dagegen ergriffen werden?“

Abschlussphase: einen Erfahrungsbericht (REX) mit KI erstellen

Der Einsatz von KI in der Abschlussphase eines Projekts kann dazu beitragen, die Erfahrungen des Projekts strukturiert zu sammeln und so künftige Projekte zu optimieren, indem sie strukturierte Lessons Learned erstellt. Das setzt jedoch voraus, dass während des gesamten Projekts Daten aus Berichten, Dokumenten, E-Mail-Präsentationen, Sitzungsprotokollen usw. gesammelt und dokumentiert werden.

Daher ist es ratsam, dass Projektleiter:innen vor Beginn dieser Phase einen Plan für die Speicherung wichtiger Projektdaten aufstellen, damit diese am Ende des Projekts analysiert werden können.Es bietet sich an, ein Dokument (z. B. Word) zu erstellen, das alle relevanten Informationen enthält, dabei ist die Form nicht weiter ausschlaggebend. Wichtig ist jedoch, auf die Vertraulichkeit der Daten zu achten. Für Projektleiter:innen ist es daher ratsam sich für die Sammlung von Daten ein Logbuch anzulegen, in dem sie wichtige Ereignisse dokumentieren.

6. Erstellung eines REX-Berichts

Die KI kann einen REX (Return on Experience)-Bericht erstellen, in dem sie Erfolgsfaktoren, Herausforderungen, die während des Projekts auftraten und Empfehlungen für die Verbesserung zukünftiger Projekte strukturiert darstellt.

Beispiele für einen Prompt

[Stellen Sie der KI relevante Dokumente, die über das Projekt gesammelt wurden, als Anhänge zur Verfügung.]

„Analysiere die angehängten Projektunterlagen [X] für das Projekt [Name und Hintergrundinformationen aus dem Scoping Sheet] mit dem Ziel [Zusammenfassung]. Erstelle einen REX-Bericht mit den wichtigsten Erfolgen und Stärken des Projekts, den größten Herausforderungen und wie diese bewältigt wurden sowie drei konkreten Verbesserungsvorschlägen für zukünftige Projekte.“

Zusätzliche KI-Tools im Projektalltag

Die laufende Dokumentation wichtiger Ereignisse im Projektverlauf kann sehr zeitaufwendig sein. Künstliche Intelligenz kann daher bereits im Projektalltag eine große Hilfe sein. Mögliche Anwendungen sind Tools wie Microsoft Copilot, das Besprechungen transkribiert und To-dos extrahiert, oder Tools für die Risikofrüherkennung, die den Projektverlauf analysieren und präventiv vor Engpässen warnen.

IT

KI im Arbeitsalltag – So steigern Sie Ihre Produktivität und Effizienz

KI im Projektmanagement schafft mehr Raum für Wertschöpfung

Durch den Einsatz von KI im Projektmanagement können freie Kapazitäten für Projektleiter:innen geschaffen werden, die sie vor allem bei strategischen Aufgaben einsetzen können. Dies ermöglicht ihnen nicht nur eine strategische Projektleitung und -führung, sondern auch den Fokus auf die Motivation und Führung Ihrer Teams sowie die Koordination und Kommunikation mit den Stakeholdern des Projekts.

Wenn KI im Projektmanagement versiert eingesetzt wird, kann sie nicht nur bei der Automatisierung bestimmter Prozesse unterstützen, sondern kann auch langfristig eine strategisch ausgerichtete Projektsteuerung durch Entlastung der Projektmanager:innen bei bestimmten administrativen Aufgaben ermöglichen.

Qualifizierungsplaner Projektmanagement

PDF

Dieser Blogbeitrag wurde auf Grundlage eines Blogartikels der Cegos Group übersetzt und adaptiert. Den Originalbeitrag finden Sie hier.