ZUSAMMENFASSUNG: Bei der generativen KI handelt es sich um eine künstliche Intelligenz, die auf der Grundlage umfangreicher Datenbestände, aus denen sie "lernt", ursprüngliche Ergebnisse erzeugt, indem sie im Wesentlichen Muster, Gemeinsamkeiten usw. erkennt. Projektmanager können potenziell Zeit und Geld sparen, wenn sie diese Art von künstlicher Intelligenz während des gesamten Projektlebenszyklus nutzen.
Statistiken zeigen uns immer wieder, dass sowohl die Anwendungsfälle für KI im Allgemeinen als auch die maßgeschneiderten KI-Modelle, die uns in rasantem Tempo verkauft werden, rasch zunehmen.
Der IBM 2024 Global AI Adoption Index ergab, dass 59 % der Unternehmen, die KI aktiv nutzen, ihre Investitionen in den letzten zwei Jahren erhöht haben, weil sie so gut funktioniert.
Die Erhebungen des Project Management Institute belegen ebenfalls, dass KI eine lohnende Investition von Kapital, Zeit und Energie ist, insbesondere in Bezug auf die Rolle des Projektmanagers.
85 % der vom PMI als "Vorreiter" bezeichneten PMs, die KI für mehr als 51 % ihrer jüngsten Projekte eingesetzt haben, geben an, dass die Implementierung generativer KI zu Verbesserungen in folgenden Bereichen geführt hat:
Die Integration von generativer KI in die Projektmanagementprozesse kann unter anderem die Produktivität, die Kreativität und sogar die Problemlösung verbessern.
KI ist jedoch nicht narrensicher und Projektmanager müssen besonders vorsichtig sein, wenn sie KI-Modelle mit sensiblen Daten trainieren.
Projektmanager, die das Beste aus der KI herausholen wollen , müssen sich mit der Technik der Eingabeaufforderung vertraut machen. Denn nur so kann man effektiv mit KI kommunizieren, damit sie das tut, was man von ihr erwartet.
Lesen Sie unseren Leitfaden über generative KI für Projektmanager mit allem, was Sie wissen müssen, um loszulegen.
II. die Vorteile der generativen KI für Projektmanager
III. 5 Anwendungsfälle von generativer KI im Projektmanagement
V. Welche generativen KI-Tools verwenden Projektmanager?
VI. Solide GenAI-Ausbildung und Ressourcen für Projektmanager
Wenn Sie schon einmal ChatGPT benutzt haben, herzlichen Glückwunsch! Sie haben bereits Erfahrungen mit generativer KI gemacht.
Generative KI ist eine spezielle Art von künstlicher Intelligenz, die Muster in vorhandenen Daten identifiziert, um originelle Ergebnisse zu erzeugen. Das System lernt nicht nur, es erzeugt auch Antworten auf der Grundlage dessen, was es lernt - daher der Name.
Im Wesentlichen "lernt" diese Art von KI aus großen Datenmengen, um Trends, Gemeinsamkeiten und mehr zu erkennen.
Generative KI ist wirklich gut darin, Ihnen einen ganzheitlichen Überblick über die von Ihnen untersuchten Themen zu verschaffen, sei es im Projektmanagement oder im Leben im Allgemeinen.
Generative KI wird in allen Bereichen eingesetzt, um Zeit zu sparen und Informationen schnell und einfach zu finden. Speziell für Projektmanager kann generative KI, wenn sie effektiv eingesetzt wird, die Arbeit auf folgende Weise positiv beeinflussen:
Gesteigerte Effizienz und Produktivität - Projektmanager können generative KI für sich wiederholende Aufgaben wie das Verfassen von E-Mails, das Planen von Besprechungen, das Zusammenfassen von Besprechungsnotizen, das Erstellen von Berichten und Ähnliches einsetzen. Dadurch gewinnen PMs mehr Zeit und Raum, um sich den menschenzentrierten Projektaktivitäten zu widmen.
Gesteigerte Kreativität und Problemlösung - Generative KI-Tools können Vorschläge unterbreiten, die Projektteams zu neuen Perspektiven inspirieren und neue Denkansätze für Probleme aufzeigen.
Höhere Erfolgsquoten bei der Projektabwicklung - Mit verbesserter Kommunikation, automatisierten Berichten und optimierten Arbeitsabläufen dank generativer KI können PMs die Projekttransparenz verbessern und letztendlich erfolgreiche Projekte mit größerer Effizienz und Vorhersagbarkeit abwickeln.
Aufrechterhaltung der Rechenschaftspflicht - Ob Sie es glauben oder nicht, Projektmanager können mithilfe von KI ein stärkeres Fundament an Transparenz schaffen. Durch verbesserte Kommunikation, Datenanalyse und Risikominderung können PMs gegenüber Kunden, Stakeholdern und Teams besser Rechenschaft ablegen. t
Schneller bessere Entscheidungen treffen - Da genAI große Datenmengen analysieren, Trends erkennen und mehrere potenzielle Lösungen vorschlagen kann, können PMs Optionen schneller bewerten, Risiken einschätzen und fundiertere, datenbasierte Entscheidungen treffen.
Kurz gesagt, generative KI kann den Projektmanagern viel Zeit abnehmen, da sie in der Lage ist, einfache Aufgaben zu automatisieren, die Kommunikation zu rationalisieren und Muster in Projektdaten zu erkennen.
Anstatt die Existenz der Rolle des Projektmanagers zu bedrohen, scheint genAI die Notwendigkeit menschlicher Anpassungsfähigkeit und kritischen Denkens zu unterstreichen. Es zeigt Ihnen einfach genauere Informationen, wenn diese Fähigkeiten erforderlich sind.
Generative KI hat derzeit verschiedene Anwendungsfälle im Bereich des Projekt- und Programmmanagements. Hier sind die fünf beliebtesten Möglichkeiten, wie PMS heute genAI nutzen:
Alle Berichte, Dokumente und Inhalte, die Sie im Laufe des Projektlebenszyklus benötigen, können mehr oder weniger mit einem robusten KI-Tool erstellt werden.
KI-gestützte Tools können Projektdaten, Meilensteine und Fortschrittsaktualisierungen analysieren, um automatisch detaillierte Berichte zu erstellen, die wichtigsten Ergebnisse zusammenzufassen, Herausforderungen zu identifizieren und die nächsten Schritte zu skizzieren.
KI kann aufschlussreiche Berichte erstellen, Trends erkennen und sogar potenzielle Hindernisse vorhersehen, was Projektmanagern und Stakeholdern wertvolle Erkenntnisse liefert.
Diese automatisierte Berichterstattung strafft die Kommunikation, sorgt für rechtzeitige Aktualisierungen und gibt den Projektmanagern den nötigen Freiraum, um sich auf die strategische Entscheidungsfindung und die proaktive Problemlösung zu konzentrieren, was letztlich die Projekteffizienz verbessert und die Zufriedenheit der Beteiligten erhöht.
Hier sind nur einige gängige Projektdokumente, die PMs mit ein wenig Hilfe von KI erstellen können:
Eine der lukrativsten und praktischsten Möglichkeiten für PMs, generative KI einzusetzen, um die Rentabilität ihrer Projekte zu steigern, ist das Risikomanagement.
In diesem Fall deckt KI die meisten Bereiche ab und hilft dabei, Risiken projektübergreifend zu identifizieren, zu verfolgen und zu mindern.
Generative KI-Modelle analysieren historische Projektdaten und erkennen zum Beispiel, welches die häufigsten Risiken sind und wann sie statistisch gesehen im Lebenszyklus des Projekts am wahrscheinlichsten auftreten. Diese vorausschauende Analyse kann Projektmanagern dabei helfen, proaktivere Strategien zur Risikominderung und Notfallpläne zu entwickeln.
Generative KI kann auch verschiedene Szenarien simulieren und die entsprechenden Projektergebnisse vorhersagen.
Sie können genAI auch bitten, einen Risikomanagementplan für Sie zu erstellen, aber dies ist eher für einen KI-Agenten oder Copiloten geeignet, der mit Ihrer Projektmanagement-Software verbunden ist. Die Verwendung eines breit angelegten LLM wie Gemini ist nicht annähernd so effektiv.
Sie können im Grunde das ganze Rätselraten und die meisten Unwägbarkeiten, die mit der Ressourcenzuweisung verbunden sind, beseitigen, indem Sie sie in die Hände eines fähigen generativen KI-Modells legen.
Vorausgesetzt, es hat Zugang zu vielen sauberen, historischen Projektdaten sowie zu Ihren aktuellen Projektdaten, einschließlich Zeiterfassung, Kapazitätsinformationen, Budget usw.
Anhand all dieser Informationen kann ein KI-Copilot für das Projektmanagement beispielsweise automatisch Ihre Ressourcen für ein Projekt zuweisen.
Je nach dem von Ihnen verwendeten Tool kann dies auf der Grundlage von Verfügbarkeit, Rentabilität und den erforderlichen Fähigkeiten geschehen.
Durch die Analyse historischer Daten kann die KI Muster in der Ressourcennutzung erkennen, z. B. die typische Zeit, die für bestimmte Aufgaben benötigt wird, die Verfügbarkeit verschiedener Teammitglieder und die Kosten für verschiedene Ressourcen.
Außerdem kann sie den Projektfortschritt kontinuierlich überwachen und die Ressourcenzuweisung sogar automatisch in Echtzeit auf der Grundlage sich ändernder Prioritäten und unvorhergesehener Ereignisse anpassen.
Auf diese Weise kann verhindert werden, dass die Projektmanager die Teammitglieder bei jedem Projekt versehentlich überlasten oder zu wenig nutzen.
Anstatt Berichte manuell zu erstellen, kann KI die gewünschten Berechnungen sowie die bereits erwähnten Bereiche der Risikovorhersage und Ressourcenoptimierung automatisieren.
Dies macht genAI zu einem wertvollen Werkzeug für das gesamte Zeit- und Kostenmanagement von Projekten.
Nehmen wir an, der Start einer Marketingkampagne steht unmittelbar bevor. Der Projektleiter kann mithilfe eines KI-Copiloten in seiner Projektmanagement-Software die wichtigsten Parameter eingeben: Budgeteinschränkungen, Fristen und die gewünschten Ergebnisse der Kampagne.
GenAI nutzt historische Daten über vergangene Kampagnen, die Verfügbarkeit von Ressourcen und aktuelle Markttrends und kann dann das Budget analysieren, den Zeitplan optimieren, potenzielle Risiken identifizieren und den Projektstatus verfolgen, während es hilfreiche Berichte und Informationen auf benutzerfreundlichen Dashboards ausspuckt.
Durch die Automatisierung dieser Aufgaben und die Bereitstellung wertvoller Erkenntnisse versetzt der KI-Copilot den Projektmanager in die Lage, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, die zu erfolgreicheren Kampagnen innerhalb des Budgets und des Zeitplans führen.
GenAI bietet eine Reihe von Vorteilen und Anwendungen für das Workflow-Management in Projektteams. Bestimmte KI-Tools für das Projektmanagement können zum Beispiel schnell Abhängigkeitsberichte aus Projektplänen erstellen, den Fortschritt bei den Abhängigkeiten von Aufgaben verfolgen und weitere Ergebnisse auf Aufgabenebene liefern.
Wir wissen bereits, dass genAI automatisch Tagesordnungen für Besprechungen erstellen, E-Mails an Stakeholder verfassen und Besprechungsnotizen zusammenfassen kann, wodurch wertvolle Zeit für strategischere Aktivitäten frei wird.
Kurz gesagt, es automatisiert Ihre Arbeitsabläufe und kann Ihre Prozesse effizienter gestalten. Und was noch wichtiger ist: Durch die Analyse historischer Projektdaten kann KI potenzielle Engpässe erkennen und vorhersagen, z. B. Ressourcenbeschränkungen, Abhängigkeiten zwischen Aufgaben und potenzielle Verzögerungen.
Diese proaktive Identifizierung ermöglicht es Projektmanagern, Zeitpläne anzupassen, Ressourcen neu zuzuweisen und Risiken zu mindern, bevor sie sich erheblich auf den Zeitplan und das Budget des Projekts auswirken.
Bevor Sie mit einer umfassenden Implementierung von KI in Ihre Projektmanagementprozesse beginnen, sollten Sie sich darüber im Klaren sein, dass generative KI kein Wundermittel gegen Ineffizienz ist. Sie bringt eine Reihe von Nachteilen mit sich, die, wenn sie ignoriert wird, Ihre Zeit und Ihren Geldbeutel belasten können.
Hier sind die Herausforderungen beim Einsatz von generativer KI für das Projektmanagement und was Sie tun können, um die Situation zu verbessern:
Erstens: Jedes KI-Tool ist nur so gut wie seine Daten. Und dies gilt in zweierlei Hinsicht: vom großen LLM-Modell, das zur Generierung menschenähnlicher Antworten verwendet wird, bis hin zu den Projektdaten, die es interpretieren soll.
Im ersten Fall sollten Sie sicherstellen, dass die Daten, die zum Trainieren der KI verwendet werden, sowohl reichlich als auch sauber sind, insbesondere bei der Erstellung von Inhalten, die spezifische Informationen erfordern oder informativer Natur sind.
Seien Sie sich darüber im Klaren, dass es Verzerrungen geben kann, mit denen man umgehen muss, z. B. rassistische Antworten, gewalttätige Themen usw., die wir bei LLMs wie ChatGPT gesehen haben.
Im zweiten Fall ist das KI-Tool nur dann in der Lage, die großartigen Dinge zu tun, die wir vorhin besprochen haben, wenn es Zugang zu Ihren Projektdaten hat; je vollständiger und je mehr Daten es hat, desto besser.
Je vollständiger und umfangreicher die Daten sind, desto besser. Wenn Sie nicht über so viele historische Projektdaten verfügen, wird genAI nicht so dramatische Auswirkungen haben, insbesondere im Hinblick auf prädiktive Analysen und Ressourcenprognosen, obwohl es Ihnen in den oben genannten Anwendungsfällen trotzdem helfen kann.
TIPP: Verwenden Sie einen KI-Agenten oder Copiloten, der direkt in Ihre Projektmanagement-Software integriert ist. Dies spart viel Zeit und Energie bei der Eingabeaufforderung, da er bereits Zugriff auf Ihre wichtigen Projektdaten hat, wie z. B. Zeiterfassung, Budget und Ist-Zustand usw.
Auf diese Weise lassen sich im Vergleich zu einem einfachen LLM-Modell wesentlich genauere und aufschlussreichere Ergebnisse erzielen.
Achten Sie darauf, die Daten regelmäßig zu überwachen und zu prüfen, um Ungenauigkeiten und Unstimmigkeiten zu vermeiden.
Es scheint, als käme jeden Tag ein neues KI-Tool auf den Markt, was die Wahl des "richtigen" Modells schwierig machen kann. Außerdem kann es sein, dass Sie mehr als ein Tool einsetzen möchten, wenn Sie feststellen, dass eine einzelne Lösung nicht alles leisten kann, was Sie wollen.
TIPP: Bevor Sie sich für ein KI-Tool für das Projektmanagement entscheiden, sollten Sie sich klar machen, was das Tool leisten soll und was Sie von der Benutzerfreundlichkeit erwarten.
Führen Sie dann einen Testlauf durch, bevor Sie sich für eine offizielle Markteinführung entscheiden. Holen Sie sich Teammitglieder, die das Modell in der Aktion verwenden sollen, und bitten Sie sie nach einem Probelauf um Feedback.
Wie das Sprichwort sagt, kommt mit großer Macht auch große Verantwortung. Projektleiter müssen sicherstellen, dass sensible Daten beim Training von genAI-Modellen sicher übertragen werden. Dazu gehört auch die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und -standards.
Datenschutzverletzungen mit sensiblen Daten wie Budgets sind keine Seltenheit, und PMs müssen sicherstellen, dass das von ihnen gewählte KI-Modell weiß, welche Daten sensibel sind und welche den Nutzern allgemein zugänglich gemacht werden können.
Alternativ könnte die KI selbst anfällig für Cyberangriffe sein und es böswilligen Akteuren ermöglichen, auf Projektdaten zuzugreifen und diese auszunutzen oder den Projektbetrieb zu stören.
TIPP: Geben Sie nur das absolute Minimum an sensiblen Daten ein, das die KI für die Erfüllung ihrer Aufgabe benötigt.
Vermeiden Sie die übermäßige Weitergabe vertraulicher Informationen. Führen Sie Datenmaskierung (unter Verwendung von Pseudonymen) und Anonymisierung durch, um sensible Informationen zu schützen und es der KI dennoch zu ermöglichen, ihre Aufgaben zu erfüllen.
Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie strenge digitale Kontrollen wie rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC) einrichten, um den Zugriff auf sensible Daten und KI-Funktionen auf der Grundlage von Benutzerrollen und Zuständigkeiten zu beschränken.
Auf diese Weise können PMs sicherstellen, dass nur Administratoren Zugang zu streng vertraulichen Informationen und die Möglichkeit haben, sensible Daten zu ändern.
Generative KI sollte von Natur aus benutzerfreundlich sein und mit LLMs mit mehr Daten trainiert werden, als wir überhaupt erahnen können. Allerdings ist Prompt Engineering nicht immer so einfach, wie es scheint. Es kann manchmal schwierig sein, KI so zu trainieren, dass sie genau die Informationen versteht, die Sie sehen wollen, oder die genaue Aufgabe, die Sie ausführen lassen wollen.
Aus diesem Grund müssen Projektmanager in ihren Prompts sowohl einen ausreichenden Kontext als auch angemessene Einschränkungen vorgeben. Es ist eine Gratwanderung, die KI auf dem richtigen Weg zu halten und ihr gleichzeitig die Möglichkeit zu geben, kreativ und flexibel zu reagieren.
TIPP: Die Verfeinerung von Prompts erfordert manchmal einen iterativen Prozess des Experimentierens und der Anpassung, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
Auch wenn dies mühsam ist, können Sie den Versuch-und-Irrtum-Prozess minimieren, indem Sie sich über generative KI weiterbilden. Bestimmte Kurse und sogar YouTube-Videos können Ihnen zeigen, wie Sie genAI effektiv einsetzen können. Im Folgenden finden Sie einige gute Quellen, die Ihnen den Einstieg erleichtern.
Sind Sie auf der Suche nach den besten KI-Tools für die Verwaltung Ihres nächsten Projekts?
Projektmanager verwenden derzeit drei Kategorien von generativen KI-Tools: native KI-Agenten für Projektmanagement-Software, umfassende LLMs und Plug-ins.
Erstens können Sie heutzutage generative KI in den meisten hochrangigen Projektmanagement-Softwareprogrammen integriert bekommen. Dazu gehört in der Regel ein KI-Agent oder Kopilot, der speziell für projektmanagementbezogene Ergebnisse geschult ist.
Derzeit bieten die folgenden gängigen Projektmanagement-Tools interne KI-Funktionen:
Darüber hinaus wählen viele Projektmanager verschiedene LLMs für verschiedene Funktionen, von denen ChatGPT, Gemini und Otter.ai sehr beliebt sind.
Und schließlich gibt es auch generative KI-Tools für das Projektmanagement in Form von Add-ons, wie das Diagrams-Plug-in für ChatGPT oder das Butler PowerUp für Trello.
Glücklicherweise gibt es im Internet eine Fülle von kostenlosen und kostenpflichtigen Schulungsmaterialien, die Ihnen helfen können, das Prompt-Engineering und die Nutzung generativer KI speziell für Projektmanagement-Anwendungsfälle zu verbessern. Hier sind ein paar Ressourcen, die Ihnen den Einstieg erleichtern.
Kosten: Kostenlos
Dauer: 1-2 Stunden
Kosten: Kostenlose Einschreibung
Dauer: 1 Monat oder weniger
Kosten: Weniger als $15
Dauer: 5-10 Stunden
Kosten: ab $35
Dauer: Gehen Sie in Ihrem eigenen Tempo vor; die Prüfung dauert 90 Minuten
Kosten: Kostenlos
Dauer: Weniger als eine Stunde
Kosten: Kostenlos
Dauer: Weniger als 1 Stunde
Kosten: Kostenlos
Dauer: 1 Stunde
Bevor Sie sich für den systematischen Einsatz generativer KI im Projektmanagement entscheiden, sollten Sie wissen, wie Sie sie einsetzen wollen. Das heißt, was Sie von ihr erwarten, z. B. die Automatisierung von Arbeitsabläufen, die Verfolgung von Projektrisiken, den Entwurf von E-Mails an Stakeholder usw.
Wählen Sie dann ein Tool aus und stellen Sie sicher, dass Sie es vor der Implementierung in Ihre Prozesse testen, insbesondere wenn Sie möchten, dass auch Teammitglieder die KI nutzen.
Machen Sie sich mit dem Prompt-Engineering vertraut, damit Sie das Beste aus Ihrem KI-Projektmanagement-Tool herausholen können.
Dann werden Sie testen und erneut testen und die Ergebnisse mit Ihrem Team validieren, um proaktiv einige der Herausforderungen zu lösen, die genAI von Natur aus mit sich bringt.
Denken Sie daran, dass Sie ein breiteres, grundlegendes LLM wie ChatGPT oder Gemini für die Erstellung von Inhalten und sogar für die Projektplanung verwenden können.
Für eine gezielte Automatisierung, eine genaue Vorhersage und mehr Funktionen im Allgemeinen sind Projektmanager jedoch am besten mit einem KI-Tool bedient, das speziell für das Projektmanagement entwickelt wurde, vorzugsweise dort, wo ihre Projektmanagementdaten bereits vorhanden sind.
Wir hoffen, dass Sie einige wertvolle Informationen aus unserer Diskussion mitgenommen haben, und stellen sicher, dass Sie sich die von uns aufgeführten Ressourcen ansehen, da wir diese vorab geprüft haben und keine Provisionen für Partner erhalten. Es sind ganz einfach gute Informationen, die Ihnen bei Ihrer Suche helfen können.
Warum lieben Projektmanager den KI-Copiloten von PSOhub, der alles über das Projekt weiß?
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