5 Wege, wie künstliche Intelligenz Ihr Unternehmen optimieren kann

IBM beschreibt KI folgendermaßen: „Künstliche Intelligenz nutzt Computer und Maschinen, um die Problemlösungs- und Entscheidungsfähigkeiten des menschlichen Verstands zu imitieren.”

Das Ziel ist es, Technologien einzusetzen, welche die Welt effizienter und effektiver machen und die Kundenzufriedenheit erhöhen.

KI-Systeme umfassen:

• Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA)
• Machine Learning
• Deep Learning
• Natürliche Sprachverarbeitung
• Digitale Assistenten und
• Computer Vision

Die Anwendung dieser Technologien wird zu einer stärker automatisierten, integrierten und vorausschauenderen Umgebung für das Projektmanagement führen.

Der Vorteil von KI liegt in ihrer Fähigkeit, riesige Datenmengen zu verarbeiten – darunter Tausende von Projektdatensätzen -, Zusammenhänge zwischen ihnen zu erkennen, Schlussfolgerungen zu ziehen und Vorschläge zu machen.

Phasen der KI-Implementierung

Die robotergestützte Prozessautomatisierung, repräsentiert durch Bots, ist die erste Phase der KI. Bots sind Software-Anwendungen, welche automatisierte, sich wiederholende, vordefinierte Aufgaben erledigen.

Die zweite Phase besteht aus Chatbots oder digitalen Assistenten. Sie nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Online-Chat-Gespräche über Text oder Text-zu-Sprache zu führen und ersetzen den direkten Kontakt mit einem Menschen.

Mithilfe des Machine Learning passen sich die Bots an Vorgaben an, welche sie durch ihre Umgebung erhalten und ergreifen Maßnahmen, um ihre Ziele bestmöglich zu erreichen. Dies ist Teil der dritten Phase.

Die vierte Phase, das autonome Projektmanagement, ist eine Möglichkeit, welche jedoch wahrscheinlich noch Jahre entfernt ist.

Das PMBOK (Project Management Body of Knowledge) wurde erstmals 1987 veröffentlicht, die 7. Version erschien 2021.

Es werden die zehn Teilbereiche des Projektmanagements (PM) und die Lebenszyklusphasen eines Projekts genannt.

Teilbereiche und Projektlebenszyklus

Die meisten Teilbereiche sind relativ aufgabenorientiert und administrativ:

1. Integration
2. Stakeholder
3. Umfang
4. Ressourcen
5. Zeit
6. Kosten
7. Qualität
8. Risiko
9. Procurement
10. Kommunikation

Diese sind in den fünf Phasen des Lebenszyklus eines Projekts integriert:

1. Einleitung
2. Planung
3. Umsetzung
4. Monitoring und Kontrolle
5. Abschluss

Viele dieser Elemente können und werden von der KI übernommen werden.

Die Aufgaben des Projektmanagements gehen jedoch über das rein Transaktionale hinaus.

Die menschliche Seite des Projektmanagements

PMBOK beschreibt einen Projektmanager als „die Person, die mit der Leitung des Teams beauftragt ist, das für die Erreichung der Projektziele verantwortlich ist". Dies impliziert verschiedene Rollen und das, was PWC als die „menschlichen Fähigkeiten" im Zusammenhang mit PM beschreibt:

• Führungskompetenz
• Management von Menschen und Stakeholdern (einschließlich Konfliktlösung)
• Kommunikation (verbal & nonverbal)
• Storytelling
• Empathie
• Verhandlungsgeschick
• Emotionale Intelligenz

Es ist unwahrscheinlich, dass diese menschlichen Fähigkeiten, zumindest kurzfristig, von der Automatisierung und KI übernommen werden.

Derzeit übernimmt die KI einige Aufgaben des Projektmanagements durch:

• Datenintegration und
• Prozessautomatisierung

Dies zeigt sich an der Zahl der KI-gesteuerten Projektmanagement- Tools und -Plattformen auf dem Markt. Beispiele sind Click-up, Trello, Basecamp, Asana, Wrike, Slack und Project Insight.

KI-Chatbots oder Projektassistenten werden zu einem Bestandteil dieser Systeme und sind oft miteinander verbunden.

Einer meiner Kunden setzt beispielsweise Berater und Freelancer aus mehreren Ländern und verschiedenen Zeitzonen ein. Sie kombinieren Slack und Click-up:

• Fireflies.ai verarbeitet Unterhaltungen in Slack und erkennt daraus Aufgaben und Zuweisungen.
• Diese Informationen sind in die Projektplanung und das Workflow-Management in Click-Up integriert.
• Und all das wiederum ist mit E-Mails und Kalendern verknüpft.

Dadurch haben Teammitglieder die Freiheit, ihre Aufgaben durch nur minimale Check-ins voranzutreiben. Der Projektmanager kann mehrere Projekte gleichzeitig bearbeiten, befindet sich immer auf dem neusten Informationsstand, mit Follow-ups nur um Fragen zu beantworten oder aufkommende Probleme zu lösen.

Die Integration von Machine Learning in das Projektmanagement befindet sich noch in einem frühen Stadium. Sobald es sich weiterentwickelt, wird es in der Lage sein, z. B. Mindmaps von Fachleuten in Aufgaben und Beziehungen umzuwandeln oder mehrere Zeitpläne auf der Grundlage von Kontext und Abhängigkeiten vorzuschlagen.

Der letzte Schritt besteht aus der autonomen Projektverwaltung.

Die ersten drei Phasen konzentrieren sich auf die technischen Projektmanagementprozesse. In der vierten Phase geht es darum, das Projektumfeld und die Beteiligten zu verstehen und zu beherrschen. Experten glauben, dass dies in absehbarer Zeit nicht der Fall sein wird, sei es nur, weil das Management die Macht behalten will, wichtige finanzielle Entscheidungen zu treffen.

Zusammenfassung

Für KI im Projektmanagement wurden vier mögliche Phasen identifiziert, wobei wir uns derzeit in Phase zwei befinden.

KI ersetzt nicht Projektmanager, sondern macht sie bewusster, flexibler und produktiver. Die Rolle des Projektmanagers kann strategischer werden und sich auf Prognosen, Risikominderung und Stakeholder-Management konzentrieren. Bots und Chatbots übernehmen das Aufgabenmanagement für Routineaufgaben.

Die Hauptvorteile sind eine höhere Effizienz, verbesserte Analysen, eine bessere Entscheidungsfindung, mehr Sicherheit bei der Planung und Prognose, sowie eine größere Leistungsagilität und -Flexibilität.

Wir befinden uns in einem frühen Stadium der Integration von Machine Learning in das Feld des Projektmanagements. Ein völlig autonomes Projektmanagement liegt noch in ferner Zukunft.

In der Zwischenzeit benötigen wir noch immer menschliche Fähigkeiten, welche Projektmanager und Projektmanagementberater mitbringen.