KI dort einsetzen, wo sie Projektarbeit wirklich entlastet.
KI kann Projektarbeit spürbar erleichtern: beim Zusammenfassen, Suchen, Auswerten, Formulieren und Erkennen von Mustern. Wir verbinden konkrete Use Cases mit belastbaren Daten, klaren Prozessen und einer Verantwortung, die beim Menschen bleibt.
Im Projekt- und Portfoliomanagement entstehen viele Informationen: Statusberichte, Risiken, Maßnahmen, Protokolle, Entscheidungen, Ressourcenpläne, Projektanträge und Lessons Learned.
Der größte Nutzen von KI liegt oft in unspektakulären Aufgaben: Projektstatus zusammenfassen, Risiken aus Texten herausarbeiten, Protokolle in Maßnahmen überführen oder relevante Projekterfahrung schneller finden.
Damit das verlässlich funktioniert, müssen Daten, Prozesse, Rollen und Zugriffsrechte stimmen. Deshalb betrachten wir KI im PPM nicht als isoliertes Technologiethema, sondern als Teil der Projektarbeit.
Drei Symptome. Eine Ursache.
Unklare Use Cases, uneinheitliche Daten und fehlende Verantwortung führen dazu, dass KI-Piloten beeindruckend aussehen, aber nicht dauerhaft in der Projektarbeit ankommen.
Der konkrete Anwendungsfall bleibt unscharf
KI soll Berichte schreiben, Risiken erkennen und Entscheidungen vorbereiten. Aber es ist nicht klar, welche Aufgabe heute wirklich Zeit kostet und welchen messbaren Nutzen die Unterstützung bringen soll.
- Mit konkreten Pain Points beginnen
- Nutzen, Risiko und Datenlage gemeinsam bewerten
- Einen klar abgegrenzten ersten Use Case wählen
KI bekommt kein verlässliches Projektbild
Projektinformationen stehen in unterschiedlichen Tools, Formaten und Detailtiefen. Manche Projekte berichten sauber, andere nur grob. KI kann diese Unterschiede nicht einfach ausgleichen.
- Verlässliche Quellen und Datenverantwortung klären
- Status- und Begriffslogik vereinheitlichen
- Zugriff und Aktualität der Informationen absichern
Pilotierung ohne Governance und klare Prüfung
Ein Prototyp funktioniert technisch, aber es ist nicht festgelegt, wer Ergebnisse prüft, welche Daten genutzt werden dürfen und wie die Anwendung in Prozesse überführt wird.
- Menschliche Prüfung und Entscheidung festlegen
- Berechtigungen und Vertraulichkeit berücksichtigen
- Betrieb, Monitoring und Skalierung früh mitdenken
Dieselbe KI-Unterstützung. Vier unterschiedliche Erwartungen.
Projektleitung, PMO, IT und Management brauchen jeweils einen anderen Blick auf Nutzen, Daten, Kontrolle und Skalierung.
Weniger Informationsarbeit. Mehr Zeit für Steuerung.
Projektleitungen profitieren dort, wo KI Informationen zusammenfasst, Aufgaben strukturiert oder relevante Inhalte schneller zugänglich macht.
- Status und Protokolle schneller vorbereiten
- Informationen gezielter finden
- Routinearbeit reduzieren, Verantwortung behalten
Viele Informationen schneller entscheidbar machen.
PMO und Portfoliofunktionen können KI nutzen, um Status, Risiken, Maßnahmen und Zusammenhänge über mehrere Vorhaben hinweg vorzubereiten.
- Statusinformationen vergleichbar verdichten
- Muster und Abweichungen früher erkennen
- Managementinformationen vorbereiten
Datenzugriff, Qualität und Kontrolle sauber regeln.
Technische und Governance-Verantwortliche schaffen die Voraussetzungen dafür, dass KI nur auf zulässige, nachvollziehbare und verlässliche Informationen zugreift.
- Datenquellen und Berechtigungen klären
- Nachvollziehbarkeit und Prüfung sicherstellen
- Betrieb und Monitoring vorbereiten
Aus Piloten eine verantwortbare Fähigkeit machen.
Management entscheidet, welche Anwendungsfälle strategisch relevant sind, welche Risiken akzeptabel bleiben und wo erfolgreiche Ansätze skaliert werden.
- Use Cases nach Wirkung priorisieren
- Governance und Verantwortlichkeiten etablieren
- Bewährte Anwendungen kontrolliert skalieren
Ausbau in Abhängigkeit vom Reifegrad.
KI sollte im Projektumfeld schrittweise eingeführt werden. Entscheidend ist, dass jeder Schritt fachlich nützt und organisatorisch beherrschbar bleibt.
Anwendungsfälle klären
Arbeitsbereiche identifizieren, in denen KI konkret helfen kann.
- Pain Points aufnehmen
- Nutzen und Risiko bewerten
- Datenlage prüfen
Wie wir unsere Kunden unterstützen
Alexander Zorn
COO
„KI wird dann wertvoll, wenn sie eine konkrete Aufgabe besser macht – mit verlässlichen Daten, klarer Prüfung und einem Platz in der tatsächlichen Projektarbeit.“