Wie verändert künstliche Intelligenz das Projektmanagement? - unternehmensmeldungen.com

Es war einmal…

Das Automatisieren von Aufgaben ist uns Menschen schon immer ein Bedürfnis gewesen. Es gibt Aufzeichnungen aus dem 1. Jahrhundert n. Chr, welche den vermutlich ersten Automaten zeigen. Dieser Automat wurde vom Mathematiker und Ingenieur Heron aus Ägypten entwickelt und hatte die Aufgabe, Wein sowie Milch auszugeben.

Im 17. Jahrhundert nahm die Automatisierung immer mehr Fahrt auf. Im Jahr 1745 erfand ein englischer Schmied (Edmund Lee) eine Vorrichtung zur Automatisierung, mit der sich Windmühlen selbstständig in den Wind drehen. Mit der Erfindung der ersten dampfkraftgetriebenen Webmaschine Ende des 18. Jahrhunderts wurde die Textilherstellung revolutioniert und trieb die industrielle Revolution immer weiter voran. Zum ersten Mal sprach man von der „Entwertung von Kompetenzen“ und der „Verdrängung der Menschen durch Maschinen“. Durch die Entdeckung von Strom wurde diese Entwicklung noch weiter vorangetrieben, die bis heute ungebremst weiterläuft.

In der heutigen Zeit automatisieren wir nicht nur die Produktion, sondern auch andere Prozesse und Tätigkeiten: Autovervollständigung in Suchen, automatisierte Tests, Algorithmen zur Empfehlung von Musik oder Filmen, bis hin zum automatisierten Fahren. Mittlerweile sind wir in der Lage, mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) komplexe Tätigkeiten und Analysen zu automatisieren. So hält nun die KI auch Einzug ins Projektmanagement.

Abbildung 1: Skizze eines Automaten in Form einer Wein und Milch spendenden Bacchus-Figur in einem Tempelchen. Quelle: Hero of Alexandria auf Wikipedia.com

KI anstatt KO

Im Projektmanagement stoßen wir immer wieder auf dieselben Probleme, vor allem wenn das Projekt ein bestimmtes Maß an Komplexität erreicht hat. Nicht selten verzögert sich die Fertigstellung des Projekts aufgrund falsch abgeschätzter Aufwände. Die Erstellung von Statusberichten, die Anpassung des Projektplans an die Ressourcenverfügbarkeit und das Ableiten von Projektverzögerungen nimmt viel Zeit in Anspruch, sodass andere wichtige Tätigkeiten auf der Strecke bleiben.

Dies führt dazu, dass Projektpläne im Verlauf eines Projekts immer seltener oder gar nicht mehr aktualisiert werden. Zwar werden Planungsmethoden ständig verbessert, jedoch konnten die bestehenden Probleme durch diese kleinteiligen Verbesserungen nicht vollständig gelöst werden. Hierbei bieten Projektmanagement-Tools mithilfe von KI einen ersten Lösungsansatz, um den Projektmanager in der Bewältigung seiner Aufgaben zu unterstützen.

Künstliche Intelligenz ist ideal, um immer wiederkehrende Muster zu erkennen, Datensätze in kürzester Zeit zu analysieren und sich dementsprechend zu verhalten. So können lästige Routineaufgaben automatisiert, komplexe Situationen schnell analysiert und dem Projektmanager drohende Verzögerungen gemeldet werden, bevor diese überhaupt erst auftreten. Anhand der zugrunde liegenden Daten können Arbeitspakete erstellt und geschätzt werden.

So ergeben sich folgende Use Cases für den Einsatz von KI im Projektmanagement:

• Übernahme repetitiver Arbeiten z.B. Automatische Meeting-Organisation und Aktivitätserinnerungen
• Chatbots können eingesetzt werden, um Nachfragen zu klären und Statusberichte einzuholen
• Im Projektcontrolling liefert KI automatisch Warnsignale bei potenziellen Budget- oder Termin-Abweichungen
• Als Entscheidungshilfe unterstützt KI ProjektmanagerInnen durch Datenanalyse und Visualisierung dabei, bessere Entscheidungen treffen zu können
• KI analysiert komplexe Datensätze und vereinfacht somit Wert- und Riskoanalyse

Das KO für die KI

Damit Sie KI-Tools vernünftig für sich arbeiten lassen können, ist die Datenqualität das A und O. Derzeitige Tools sind darauf angewiesen, dass zeitgerecht vollständige Daten vorhanden sind und diese auch, je nach Status, korrigiert werden. So gilt auch für KI im Projektmanagement das SISO-Prinzip (shit in, shit out), denn schlechte Datenqualität führt zu einer fehlerhaften Analyse, die wiederum zu einer falschen Entscheidung führt… Denn selbst der beste Algorithmus wird bei einer unzureichenden Datenmenge und/oder -qualität keine sinnvollen Erkenntnisse liefern.

Aber auch hier kann KI mit folgenden Punkten unterstützen:

• Fehlende Datensätze könnten selbstständig durch Annahmen auf Basis der vorhandenen Daten ergänzt werden
• Chatbots können Projektteams dazu auffordern, fehlende Daten zu ergänzen
• Machine-Learning-Ansätze

Schlussendlich ist nur noch darauf hinzuweisen, dass KI keinesfalls das Allheilmittel für sämtliche Probleme im Projektmanagement-Alltag sein wird. Doch es ist der nächste Schritt in der Evolution des Projektmanagements und wird sich auf kurz oder lang zu einem weiteren Standard entwickeln.

Was bleibt

Viele Projektmanagement Tools wie JIRA/Confluence, Asana oder auch das frei verwendbare Trello, haben bereits KI-Features implementiert. In Zukunft werden diese Features immer stärker unterstützt werden, denn auf lange Sicht wird sich das KI-gestützte Projektmanagement für den Großteil der Projekte durchsetzen.

Gute ProjektmanagerInnen können mithilfe dieser Tools noch bessere Projekterfolge erzielen; und: KI wird sie garantiert nicht ersetzen! Durch die Etablierung von KI-Tools werden andere Softskills wie Führung, Kommunikation, Empathie und Kollaboration mehr Aufmerksamkeit bekommen. So werden in Zukunft diese Fähigkeiten und somit auch die Weiterbildung in diesen Bereichen für ein erfolgreiches Projektmanagement immer wichtiger.

Quellen und weiterführende Informationen:

• https://prautomation.ch/2019/08/25/die-geschichte-der-automatisierung/
• https://karriereblog.wifi-noe.at/2020/11/automatisierung/
• https://www.assure.de/de/blog/projektmanagement-ki-chance-oder-risiko
• https://www.projektmagazin.de/blog/ki-und-projektmanagement_72543
• https://www.projektmagazin.de/artikel/aufwandsschaetzung-ki-machine-learning

Mehr von Andreas Steiner

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Andreas Steiner – Vita

Andreas Steiner ist Consultant für Softwaretest bei SEQIS. Die Schwerpunkte seiner Projekterfahrung liegen in den Bereichen Testautomation, Testdurchführung, Softwarequalitätssicherung und Requirements Engineering. Kommunikation, Teamwork sowie vorausschauendes Arbeiten sind für ihn essenzielle Bestandteile für einen reibungslosen Projektablauf.