Es ist etwas mehr als ein Jahr her, als Chat GPT als erste öffentlich verfügbare generative KI in den Medien auftauchte. Dem darauffolgenden Hype konnte man sich kaum entziehen, Optimisten sowie Pessimisten übertrumpften sich in ihren Prognosen, was KI für die Menschheit bedeuten werde. Von der Rettung der Menschheit bis hin zu deren Untergang, alles war vertreten.

Mittlerweile hat der Hype etwas nachgelassen, auch wenn KI nach wie vor allgegenwärtig ist. Aus der Hysterie wurde ein sachlicher Dialog darüber, wie sich die Arbeitswelt wandeln wird, denn eines steht fest, KI wird viele Berufe nachhaltig verändern.

Auch ich habe irgendwann angefangen, mich mit den Möglichkeiten von KI zu befassen, anfänglich noch spielerisch und ohne beruflichen Bezug. Zum Beispiel habe ich ChatGPT im Urlaub eine Hotelbewertung verfassen lassen, mit erstaunlich gutem Ergebnis. Kurz danach habe ich mir beim Verfassen eines Blog-Posts helfen lassen, und schließlich wollte ich wissen, wie mich KI im Projektmanagement unterstützen kann. Obwohl viele Hersteller von Projektmanagementsoftware mittlerweile begonnen haben, AI in ihre Produkte zu integrieren (oder es zumindest angekündigt haben, um nicht ins Hintertreffen zu geraten), konzentrierte ich mich auf die frei verfügbaren textbasierten Tools ChatGPT von OpenAI und Bard von Google.

Zuerst habe ich ChatGPT gebeten, aus Angaben über ein fiktives Projekt Texte für einen Projektantrag bzw. eine Projektvereinbarung zu schreiben. Das Ergebnis war überraschend gut und wurde immer besser, je mehr Informationen zu dem Projekt ich zur Verfügung stellte. Mein zweiter Versuch drehte sich dann um eine lästige, aber notwendige Tätigkeit im Leben eines jeden Projektmanagers, nämlich dem Dokumentieren und Protokollieren von (Online-)Meetings. Dazu habe ich ein Meeting in Microsoft Teams transkribieren lassen und anschließend das Transkript ChatGPT zur Verfügung gestellt mit der Anweisung, eine Zusammenfassung des Meetings zu erstellen. Auch hier konnte sich das Ergebnis sehen lassen. In einem weiteren Versuch habe ich ChatGPT gebeten, einen einfachen Projektplan zu analysieren und den kritischen Pfad aufzuzeigen. Auch das gelang ohne Probleme.

Natürlich spiegeln meine Experimente nur einen kleinen Teil möglicher Einsatzgebiete von KI im Projektmanagement wieder. Trotzdem zeigen diese ersten Versuche eindrucksvoll, dass KI schon heute in der Lage ist, Projektmanager bei lästigen Routineaufgaben zu entlasten und ihnen Freiraum für wichtigere Tätigkeiten zu schaffen. Allerdings sollte nicht übersehen werden, dass die Qualität der Ergebnisse stark vom Input abhängt, dem man der KI zur Verfügung stellt. Je genauer die Angaben und je detaillierter die Informationen sind, um so besser ist der Output. Das sogenannte “Prompting”, also das Formulieren der Handlungsanweisungen an die KI, muss man erst lernen und es braucht einige Übung, um verwendbare Ergebnisse zu erhalten. So hatte ich bei meinen Versuchen mehrmals den Eindruck, dass der Zeitvorteil, den die KI beim Produzieren von Ergebnissen bietet, durch den Aufwand bei der effektiven Formulierung von Prompts zumindest teilweise wieder zunichte gemacht wird.

Es gibt noch weitere Faktoren zu beachten, wenn man KI einsetzt:

• KI ist nicht unfehlbar. Die Ergebnisse, die KI liefert, hängen von den Daten ab, mit der sie arbeitet. Bevor man also die Ergebnisse einer KI im Projekt verwendet, sollte man die Datenquellen und die Ergebnisse auf Richtigkeit und Plausibilität prüfen.
• Es besteht das Risiko, dass die von der KI gelieferten Ergebnisse nicht frei von Vorurteilen und gegebenenfalls sogar verletzend oder gar rassistisch sind. Aus diesem Grund müssen die Ergebnisse vor einer Verwendung im Projekt immer erst geprüft und eventuell korrigiert werden.
• Man sollte sich immer bewusst sein, dass man der KI unter Umständen vertrauliche Daten überlässt und man im Zweifel nicht weiß, wo diese Daten gespeichert werden und wer darauf Zugriff hat. Das kann datenschutzrelevante Fragen aufwerfen, die geklärt werden müssen, bevor man KI im Projektmanagement einsetzt.

Mein Fazit ist, dass KI auch die Arbeit von Projektmangern in großem Ausmaß verändern wird. KI wird ihnen bei vielen Routineaufgaben helfen, sodass sie sich auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können. Gleichzeitig müssen Projektmanager lernen, KI richtig einzusetzen, um am Ende wirklich einen Nutzen daraus ziehen zu können.

Ich glaube, dass wir gerade erst am Anfang stehen. KI-Anwendungen werden sich in den nächsten Jahren stark weiterentwickeln und damit auch der Job als Projektmanager. Aber das ist kein Grund, davor Angst zu haben. Ich bin schon jetzt gespannt, was uns KI in Zukunft noch bringen wird.

Anmerkung: Während die Recherche zum nachfolgenden Text den Einsatz von KI erforderte, wurde der Artikel selbst ohne die Hilfe künstlicher Intelligenz geschrieben. Die Englische Version des Artikels wurde mit Hilfe von DeepL.com übersetzt und von einer realen Person geprüft und angepasst.

English Version

How AI Will Change Project Management

It was just over a year ago that Chat GPT appeared in the media as the first publicly available generative AI. It was hard to escape the hype that followed, with optimists and pessimists alike outdoing each other in their predictions of what AI would mean for humanity, ranging from the salvation of mankind to its downfall.

In the meantime, the hype has died down somewhat, even though AI is still omnipresent. The hysteria has turned into a factual dialog about how it will change the world of work, because one thing is certain: AI will change many professions forever.

At some point, I also started to explore the possibilities of AI, initially in a playful way and without any professional connection. For example, I had ChatGPT write a hotel review while I was on vacation, with surprisingly good results. Shortly afterwards, I had it help me write a blog post, and finally I wanted to know how AI could support me in project management. Although many project management software manufacturers have now started to integrate AI into their products (or have at least announced it so as not to fall behind), I focused on the freely available text-based tools ChatGPT from OpenAI and Bard from Google.

First, I asked ChatGPT to write texts for a project proposal or project agreement based on information about a fictitious project. The result was surprisingly good and got better and better the more information I provided about the project. My second attempt then revolved around a tedious but necessary activity in the life of every project manager, namely documenting and taking minutes of (online) meetings. To do this, I had a meeting transcribed in Microsoft Teams and then made the transcript available to ChatGPT with the instruction to create a summary of the meeting. Here, too, the result was impressive.

Of course, my experiments only reflect a small part of possible areas of application for AI in project management. Nevertheless, these initial experiments show impressively that AI is already capable of relieving project managers of tedious routine tasks and freeing them up for more important activities. However, it should not be overlooked that the quality of the results depends heavily on the input provided to the AI. The more precise the data and the more detailed the information is, the better the output. The so-called "prompting", i.e. the formulation of instructions to the AI, must be learned and it takes some practice to obtain usable results. During my experiments, I repeatedly had the impression that the time advantage that the AI offers when producing results is at least partially negated by the effort required to effectively formulate prompts.

There are other factors to consider when using AI:

• AI is not infallible. The results that AI delivers depend on the data it works with. So before you use the results of an AI in your project, you should check the data sources and the results for accuracy and plausibility.
• There is a risk that the results provided by the AI are not free of bias and may even be offensive or even racist. For this reason, the results must always be checked and possibly corrected before being used in the project.
• You should always be aware that you may be handing over confidential data to the AI and that you may not know where this data is stored and who has access to it. This can raise data protection issues that need to be clarified before AI is used in project management.

My conclusion is that AI will also change the work of project managers in a big way. AI will help them with many routine tasks so that they can concentrate on more important tasks. At the same time, project managers need to learn how to use AI properly in order to really benefit from it in the end.

I believe that we are just at the beginning. AI applications will continue to develop significantly over the next few years, and so will the job of project manager. But that's no reason to be afraid of it. I'm already excited about what AI will bring us in the future.

Note: While the research for the following text required the use of AI, the article itself was written without the help of artificial intelligence. The English version of the article was translated with the help of DeepL.com and reviewed and adapted by a real person.