4 Verbesserungen im Projektmanagement durch KI

Bringt künstliche Intelligenz wirklich den entscheidenden Vorteil beim Projektmanagement? In diesem Artikel wird erläutert, warum KI in diesem Bereich bereits eine treibende Kraft ist und welches Transformationspotenzial sie hinsichtlich aktueller Projektprozesse hat.

Was gäbe man manchmal nicht alles für einen Knopf, der alle lästigen und zeitfressenden Aufgaben übernimmt? Künstliche Intelligenz steckt zwar noch in den Kinderschuhen, könnte jedoch womöglich bereits in naher Zukunft die Lösung für mühselige Projektmanagement-Aufgaben sein. Innovationen in diesem Bereich können daher gar nicht schnell genug kommen.

Die Vorteile von KI im Projektmanagement

Um die Vorteile von KI im Projektmanagement herausstellen zu können, müssen zunächst einmal die Probleme benannt werden, die PM-Experten dazu bewegen, KI-Systeme einzuführen.
Laut Marcus Glowsaz gibt es drei Schmerzpunkte, mit denen jeder Projektmanager konfrontiert wird:

1. Unsicherheiten
2. Prognosen
3. Lernfähigkeiten

Einen oder sogar alle dieser Punkte zu verbessern, könnte hinsichtlich der Projekterfolgsraten bereits ein gewaltiger Schritt nach vorne bedeuten. Und genau hier würde sich der Einsatz von KI anbieten. Die Frage hierbei ist nur, ob Projektmanager gewillt sind, künstliche Intelligenz als Lösung anzunehmen. Im Rahmen eines Webinars haben wir diesbezüglich mit Peter Taylor diskutiert. Dieser hat uns erläutert, wie sich Projektmanager auf diese einschneidende Änderung vorbereiten können und welche Aufgaben zukünftig wahrscheinlich automatisiert werden können. Eine spontane Publikumsumfrage hat gezeigt, dass Projektmanager KI generell recht offen gegenüberstehen.

Abbildung 1: Bereiche, in denen KI aus Sicht der Webinar-Teilnehmer am vielversprechendsten eingesetzt werden kann

Eine von der Chalmers University of Technology herausgegebene Studie kam interessanterweise zu einem ähnlichen Ergebnis.

Abbildung 2: Bereitschaft in Zukunft KI zu nutzen

Dank ihrer Fähigkeit, riesige Datenmengen zu verarbeiten, könnte KI zu einer besseren Entscheidungsfindung führen. Denn so werden Daten präziser analysiert und Muster erkannt, die einem Menschen womöglich nicht aufgefallen wären.

Mögliche Verbesserungen, die KI mit sich bringen könnte

Da der Einsatz von KI in Unternehmen weiter zunimmt, ist es für Projektmanager umso wichtiger zu erkennen, wo genau KI den größten Nutzen haben könnte.
 

Verbesserung 1: Optimierte Entscheidungsfindung

Eines der ewigen Probleme des Projektmanagements ist das Sammeln von ausreichend genauen und aktuellen Informationen für eine gute Entscheidungsfindung. Die Fähigkeit der KI, riesige Datensätze in Echtzeit zu verarbeiten, könnte zusammen mit einer veränderten Einstellung der Unternehmen zur besseren Datenerfassung dazu beitragen, diese Lücke zu schließen und eine bessere Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Die Fähigkeit des Deep Learning, völlig unterschiedliche Arten von Informationen miteinander in Beziehung zu setzen und Muster zu erkennen, die ein Mensch mit ziemlicher Sicherheit übersehen hätte, könnte einen echten Wendepunkt im Projektmanagement darstellen.

  • KI hat das Potenzial, (in Echtzeit) Anomalien in Datensätzen zu erkennen und die Aufmerksamkeit der Manager auf Projektänderungen zu lenken, die sich wesentlich auf das Projekt auswirken könnten (Zeitplan, Budget, Ressourceneinsatz usw.). In einer idealen Welt würde das KI-System automatisch Schlüsseldaten aufzeigen, die sich auf den Projekterfolg auswirken und es dem Management erleichtern, die richtigen Entscheidungen zu treffen.
  • KI kann bei der Kontextualisierung von Daten helfen, indem sie mehr Informationen liefert als ein klassisches System. Dies erfolgt dadurch, dass sie die angezeigten Daten mit Informationen aus anderen Teilen des Systems verknüpft, die diesem speziellen Datensatz Bedeutung verleihen (oft über das Datenumfeld: Einschränkungen, Anforderungen usw.). KI und Kontextdaten können eine Schlüsselrolle dabei spielen, die Wissenslücken zu schließen und die Unsicherheit zu verringern, die mit sich entwickelnden Märkten einhergeht. Sie ermöglichen es Unternehmen auch, kontinuierliche Intelligenz- und Echtzeitanalysen einzusetzen, um schnelle Entscheidungen zu treffen. Damit können Projektmanager das Gesamtbild eines Projekts sehen und schnell auf Veränderungen der Situation reagieren.
  • KI kann dabei helfen, neue Muster zu erkennen: KI hat das Potenzial, neue Trends auszumachen und einen Projektmanager darauf hinzuweisen, wenn eine neue Variable Auswirkungen auf den Projektverlauf haben könnte (z. B. neue Verzögerungen). So bleiben Projektmanager mit den neuesten Daten, die sich etwa auf den Projektzeitplan oder das Budget auswirken, auf dem Laufenden
     

Verbesserung 2: Aufgabenübernahme

Aktive KI-Assistenz bzw. virtuelle KI-Assistenten spielen eine immer größere Rolle bei der Übernahme von sich wiederholenden Aufgaben und entlasten so die Projektmanager, damit sie sich auf Aufgaben mit höherem Mehrwert konzentrieren können. Einige Aufgaben, die durch KI übernommen werden können sind:
1. Datenerfassung
2. Fehlererkennung
3. Zuweisung von Aufgaben und Senden von Erinnerungen anhand projektspezifischer Workflows
4. Zuweisung von User Stories an Teammitglieder auf der Grundlage ihrer Qualifikationen
5. Vorhersage der Kundenzufriedenheit auf der Grundlage früherer Ergebnisse

Unser Paradebeispiel für KI als aktive Hilfe des Menschen ist die Schachlegende Garri Kasparow: Dieser hat 1996 gegen den IBM-Supercomputer Deep Blue gewonnen. Bei der Revanche im darauffolgenden Jahr hat er jedoch verloren. Dies veranlasste ihn dazu mit der KI „zusammenzuarbeiten“. Mit der Zeit stellte sich heraus, dass sich Mensch und Maschine außerordentlich gut ergänzen können.
Wenn wir also über das Potenzial virtueller KI-Assistenten für die Umgestaltung des Projektmanagements sprechen, wird der Erfolg letztendlich davon abhängen, wie gut Mensch und Computer zusammenarbeiten.
 

Verbesserung 3: Gezielteres Risikomanagement

Mit KI ist es aufgrund ihrer hohen Rechenkapazität möglich, schnell mehrere Projektszenarien durchzuspielen und das Risiko künftiger Projekte zu bewerten. Im Gegensatz zu den derzeitigen Tools, bei denen man diese Rechenleistung in die richtige Richtung lenken muss, könnte der Deep-Learning-Algorithmus aus sich heraus mögliche Risiken ausfindig machen.
Eben diese Fähigkeit, umfangreiche Datensätze zu verarbeiten, gewährleistet, dass Probleme und Abhängigkeiten, die andernfalls sehr wahrscheinlich unbemerkt geblieben wären, in den Simulationen berücksichtigt werden und so die Qualität der vorgeschlagenen Risikovermeidungsstrategien gesteigert wird. Zudem kann bei einer neuen Datenlage die Berechnung wiederholt werden.
Die folgenden Punkte zeigen, an welchen Stellen der Einsatz von KI bzgl. Projektrisikomanagement am vielversprechendsten ist:

1. Genauere Kosten- und Terminprognosen dank empirischer Daten, ergo weniger Budgetüberschreitungen und Verzögerungen
2. Früheres Erkennen von Problemen in Projekten, ergo schnelle Überarbeitung/Löschung von Aktivitäten, die sich negativ auf das Projekt auswirken würden
3. Entwicklung passenderer und damit effizienterer Maßnahmen zur Risikovermeidung oder Risikokontrolle
4. Optimierung von Wissensvermittlung und bessere Akzeptanz
 

Verbesserung 4:  Effizientere Ressourcenplanung

Mit den richtigen KI-Systemen kann die Ressourcenplanung effizienter gestaltet werden, was den Projektmanagern auf mehreren Ebenen viel Zeit erspart. Denn so werden Bedarfe schneller erkannt und Terminplanungen entsprechend angepasst werden. Im besten Fall werden vom KI-System bei den Berechnungen möglichst alle Faktoren berücksichtigt (Budget, Terminpläne, Ressourcenanzahl usw.). Ist dies der Fall, wird eine verbesserte Ressourcenplanung nicht nur die Projekt-Performance erhöhen, sondern auch die Zufriedenheit unter der Belegschaft steigern, da deren Auslastungsgrenzen weitaus besser berücksichtigt werden.
Bei der Ressourcenverwaltung kann KI insbesondere durch folgende Aspekte unterstützend eingesetzt werden:

1. Berechnung der passendsten Ressourcenzuteilung sowie Prognosen von Engpässen und Überlastungen
2. Identifizierung der richtigen Qualifikationen für die entsprechenden Aufgaben
3. Erhalt von Feedback hinsichtlich der Projekt-Performance
4. Gezielte Schulungsauswahl für Mitarbeiter
5. Steigerung der Kapitalproduktivität durch gezieltere Arbeit der Mitarbeiter

KI als Ergänzung für Projektmanager

Im Entscheidungsfindungsprozess liegt das Problem häufig darin, dass nicht sämtliche einschlägige Daten bekannt sind. Mit KI als Ergänzung zur menschlichen Intelligenz können Projektentscheidungen auf einem viel größeren Datenpool basieren. Dies erweitert den Blick der Projektmanager auf die gesamte Projektlandschaft und ermöglicht es ihnen, schneller und mit besseren Lösungen auf die Veränderungen der Geschäftswelt zu reagieren.