Vor Kurzem haben wir uns damit beschäftigt, wie KI in der Vorprojektphase die Arbeit erleichtern kann. Auch während der Projektlaufzeit gibt es unzählige Bereiche, in denen man sich von einer künstlichen Intelligenz Unterstützung holen kann. In diesem Artikel möchten wir ein paar konkrete Anwendungsfälle aufzeichnen. Außerdem beschreiben wir einige Tools, die mittels KI zur Erleichterung des Arbeitsalltags verwendet werden können. Denn mühevolles Umbauen von Gantt-Charts in Excel ist heutzutage definitiv nicht mehr nötig!
Noch ein paar Hinweise vorab
Bevor Sie sofort loslegen und die KI-Tools testen, die unser Arbeitleben erleichtern, möchten wir darauf hinweisen, dass dies natürlich im Einhergehen der unternehmensspezifischen Datenschutzrichtlinien und -vorgaben erfolgen sollte. Viele dieser Tools sind beispielsweise in den USA gehostet. Außerdem ist uns wichtig zu erwähnen, dass wir von keinem der genannten Tools gesponsert werden und diese Auflistung keinen Anspruch auf Vollständigkeit hat. Sie stellt lediglich einen Auszug der KI-Tools dar, mit denen wir bereits erste Erfahrungen sammeln konnten.
Projektverwaltung
Tools für die Projektverwaltung wie monday.com, Trello, Slack, asana oder clarizen sind bereits weithin bekannt und ermöglichen reibungslose Zusammenarbeit im Projekt – unkompliziert und digital. Natürlich kann man die Frage stellen, wann man ein Tool als KI bezeichnet, denn genau genommen sind beispielsweise Trello oder Slack keine KI-Tools. Allerdings nutzen diese Systeme künstliche Intelligenz für deren Features, weshalb sie es in diese Aufzählung geschafft haben. Die erwähnten Tools bieten Kalender, Gantt-Diagramme, Kanban-Boards, Zeitleisten, Diagramme und mehr, die dabei helfen, anstehende Termine, den Projektfortschritt oder die Dauer einer bestimmten Aufgabe zu sehen.
Monday.com kann etwa verwendet werden, um Zeit und Ressourcen sowie wöchentliche Aufgaben und tägliche To-do-Listen zu verwalten. Aufgaben können erstellt, zugewiesen und Fristen gesetzt werden, ebenso wie visuell aufbereitete Statusupdates. Alle der erwähnten Tools bieten hohe Transparenz für die Verfolgung von Aufgaben, Kommentaren und Erwähnungen. Sie erleichtern die Zusammenarbeit im Projekt erheblich, da Boards, Projektstatus-Dashboards und Projekt-Updates mit dem gesamten Team in Echtzeit geteilt werden können. KI-basierte Tools gehen über bisherige Projektmanagement-Software hinaus, denn sie ermöglichen Teams, alle Projekte und Aufgaben an einem einzigen Ort zu verwalten und effektiver zusammenzuarbeiten.
Automatisierung
Um Routineaufgaben zu automatisieren – für Berichte, Statsuaktualisierungen oder um Dateneingaben zu erleichtern – kann man Zapier, IFTTT oder Microsoft Power Automate nutzen und sich eigene Workflows bauen.
Zapier ist ein webbasiertes Automatisierungstool, mit dem man Arbeitsabläufe app- und systemübergreifend automatisieren und manuelle Aufgaben reduzieren kann, womit mehr Zeit für wichtigere Aufgaben zur Verfügung steht. Auch sich wiederholende Aufgaben kann man automatisieren, wie z. B. das Erstellen von Jira-Issues aus neuen Google Forms-Antworten oder das Senden von Zusammenfassungen abgeschlossener Asana-Tasks an Slack. Mit Zapier kann man das bevorzugte Projektmanagement-Tool in andere Plattformen integrieren, die das jeweilige Team bevorzugt verwendet, wie etwa Google Drive oder Asana.
Alle KI-Automatisierungstools können im Projektmanagement unterstützen, indem sie die Produktivität erhöhen, Projekte strukturieren und organisieren, Projektmanagementaufgaben automatisieren, manuelle Aufgaben eliminieren und die Skalierbarkeit verbessern. Das kann auch dazu beitragen, Arbeitsabläufe zu rationalisieren und menschliche Fehler zu reduzieren.
Risikomanagement
Ideal für die Analyse von Daten und Trends sind Tools wie Risk Management Studio oder Active Risk Manager. Risikomanagement-Software hilft Unternehmen dabei, kritische Risiken zu vermeiden oder zu verwalten. Das schließt sowohl finanzielle, rechtliche, regulatorische als auch strategische und operative Risiken ein.
Das Tool Risk Management Studio bietet ein Problemmanagement, das die Zuweisung von Aufgaben, die Überwachung von Arbeitsabläufen sowie automatische Benachrichtigungen und Erinnerungen an Fristen und Mitteilungen umfasst. Das ermöglicht die Organisation und Verfolgung sämtlicher Risiken im Projekt.
Datenanalyse- und auswertung
LiquidPlanner und Wrike sind Beispiele für KI-Tools, die man zur Analyse von Daten verwenden kann, um so die künftig benötigten Ressourcen besser einschätzen zu können.
Wrike ist eine umfassende Projektmanagement-Software, die Teams dabei helfen soll, Arbeitsabläufe zu rationalisieren und die Produktivität zu steigern. Wrike wurde zwar nicht vorrangig für Datenanalyse entwickelt, beinhaltet aber tolle Features wie anpassbare Echtzeit-Dashboards und -Analysen zur Unterstützung der Ergebnisverbesserung. Zudem gibt es Funktionen für Ressourcenplanung, Zeiterfassung und Budgetierung, damit Teams mit weniger Aufwand mehr erreichen können. Es sind Integrationen mit mehr als 400 Anwendungen, darunter Salesforce, Hubspot, Bynder, Zoom und Slack möglich.
Tools wie PowerBI, Tableau oder IBM Watson sind in der Lage, sehr große Datenmengen zu verarbeiten um durch die Analyse der Projektmetriken in Sekundenschnelle festzustellen, wie das Projekt in Hinblick auf Fortschritt, Budget und Qualität läuft. Zozo Projects oder Smartsheet nutzen historische Daten und Projektinformationen, um Projektabschlüsse vorherzusagen.
Sparringpartner und Assistenz
Wie bereits in unserem Artikel über KI-Bildtools beschrieben, können etwa midjourney, lexica oder opensea dabei helfen, besseres Verständnis durch Prototypen oder Mockups zu schaffen oder Präsentationen aufzupeppen. Außerdem kann man mit ChatGPT oder Perplexity Ideen für jeden erdenklichen Bereich generieren und sich bei allen möglichen Fragestellungen wie etwa der Erstellung eines Projektstatusberichts unterstützen lassen. Dank ChatGPT und diversen Alternativen gehen einem nie wieder die Ideen aus! Wir nutzen ChatGPT und Perplexity selbst sehr gerne, um Brainstorming für neue Ideen zu betreiben oder Fragestellungen initial zu bearbeiten.
Braucht es überhaupt noch Projektmanager:innen?
Bei diesen ganzen wunderbaren Tools, die die Arbeit vereinfachen und Prozesse automatisieren können, stellt sich irgendwann die Frage, ob man dann Projektmanager:innen überhaupt noch benötigt. Die Antwort ist aus unserer Sicht einfach: JA! (Und das sagen wir nicht nur, weil wir selbst in diesem Bereich tätig sind.) Die Rolle menschlicher Projektmanager:innen ist trotz des zunehmenden Einsatzes von KI-Tools im Projektmanagement nach wie vor unverzichtbar.
Künstliche Intelligenzen sind per se nicht intelligent – sie brauchen immer Daten, anhand derer sie Aussagen treffen können. Fehlen diese, können die Tools keine validen Antworten liefern. Wenn Menschen Entscheidungen treffen, können sie das Dank ihrer Intuition auch mit unzureichenden Daten tun.
Keine KI kann bis dato emotionale Intelligenz errechnen. Daher werden nach wie vor menschliche Projektmanager:innen benötigt, um Projekte zu steuern und zu verwalten, strategische Entscheidungen zu treffen und Teams zu leiten. Oftmals scheitern Projekte nicht am Mangel an Daten, Budget oder Zeit, sondern an zwischenmenschlichen Beziehungen, die eine KI definitiv nicht beeinflussen kann, auch wenn die Tools für mehr Transparenz sorgen können.
Dazu kommt noch, dass Eingaben getätigt und die Ergebnisse eines KI-Tools jedenfalls validiert werden müssen. KI kann zwar genauere und verlässlichere Ergebnisse liefern als menschliches Urteilsvermögen, aber es ist sehr wichtig, die Ergebnisse zu verifizieren. Nur so können Verzerrungen, Fehler und Unstimmigkeiten vermieden werden. Gute Daten und menschliche Validierung gelten als Schlüssel zum Erfolg von KI.
Wenn Sie Unterstützung im Projektmanagement benötigen oder mit uns einen tieferen Blick auf KI-Tools werden möchten und wie diese Sie unterstützen können, stehen wir Ihnen gerne mit hilfreichen Tipps zur Seite – kontaktieren Sie uns! hello@projektmanege.com
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