69 PROJEKTMANAGEMENT AKTUELL · 37. Jahrgang · 02/ 2026 DOI 10.24053/ PM-37-0035 Aus den DACH-Verbänden | spm intern Das spm. Praxis-Buch-- KI im Projektmanagement Wenn die Maschine schneller rechnet als das Bauchgefühl-- ein Praxisbuch aus der Schweiz Martin Bialas, spm-Mitglied und Mitherausgeber des KI-Buchs und Geschäftsführer diventis GmbH (https: / / www.diventis.ch ) Es beginnt mit einer Irritation. In einem Zürcher Ingenieurbüro präsentiert ein Kollege die Ergebnisse einer KI-basierten Risikoanalyse: Zwei Tage Workshop-Arbeit, erledigt in Sekunden. Eine Projektleiterin mit zwanzig Jahren Infrastrukturerfahrung lehnt sich zurück und fragt leise: «Aber woher weiss die Maschine, was sie nicht weiss? » Die Frage hängt im Raum. Niemand hat eine überzeugende Antwort. Aus genau diesem Moment ist dieses Buch entstanden. Und genau hier setzt es an: kein weiterer KI-Hype, keine Lehrbuch-Belehrung, sondern ein konsequent aus der Schweizer Projektwirklichkeit heraus geschriebener Praxisbegleiter, getragen von siebzehn Autorinnen und Autoren, die KI nicht nur diskutieren, sondern sie in echten Projekten zum Laufen gebracht haben. Die spm, die Schweizer Gesellschaft für Projektmanagement, liefert damit eine Standortbestimmung, die im deutschsprachigen Raum ihresgleichen sucht. Die rund 220 Seiten sind in vier thematische Blöcke gegliedert, die zusammen den gesamten Projektlebenszyklus abdecken. Michael Böni eröffnet mit Multi-Agenten-Systemen, in denen sich Planungs-, Risiko- und Kommunikationsagenten arbeitsteilig durch komplexe Projektlandschaften bewegen-- die methodische Antwort auf die viel zitierte Tatsache, dass noch immer rund 65 Prozent aller Projekte ihre Ziele verfehlen. Michael Mey kontert mit Extreme Rapid Prototyping: vom Montag-Briefing zur klickbaren Vision am Mittwoch. Und Evrim Koçer stellt in einem nüchternen Tool-Vergleich Hive, Notion, Asana, Microsoft Project + Copilot und ChatGPT gegenüber, mit dem ebenso erfrischenden wie unbequemen Fazit, dass die vollmundig versprochene End-to-End-Automatisierung schlicht noch nicht existiert. Besonders stark wird das Buch dort, wo es konkret wird. Mona Stockhecke und ihr Team beschreiben, wie bei der Nagra mit RepoChat ein LLM-basiertes Dialogsystem entstand, das mehrere hunderttausend Seiten sicherheitskritischer Dokumentation über eine hybride RAG-Architektur zielgruppengerecht durchsuchbar macht- - von der Fachspezialistin bis zur Öffentlichkeit vor der Volksabstimmung. Claudia Eigenmann zeigt, wie die Deepico AG in wenigen Wochen eine KI-gestützte Systemdokumentation für ihr Cloud-ERP aufzog. Heinz Scheuring demonstriert am eigenen Unternehmen, wie ChatGPT plus dynamisches Content Management die tägliche Projektarbeit messbar beschleunigt. Das ethische Herzstück liefert Thomas Kintscher mit einem Beitrag, der unter die Haut geht: «Zwischen Effizienz, Bias und Verantwortung». Er seziert die Glaubwürdigkeitsfalle moderner KI-- jene Sirenen, die uns mit sauber formulierten, blitzschnell gelieferten Antworten in Automatisierungsbias, Confirmation Bias und die Bequemlichkeitsfalle locken. Mit dem Zürcher Predictive-Policing-System PRECOBS, das zwei von drei Personen fälschlich als verdächtig einstufte, und dem gescheiterten Amazon-Recruiting-Algorithmus liefert er Fallbeispiele, die in jedem Lenkungsausschuss nachwirken sollten. Sein Satz «Die grösste Intelligenz ist nicht künstlich. Sie ist kritisch.» ist mehr als ein Bonmot, er ist die Kernbotschaft dieses Buches. Dazu: konkrete RACI-Charts für KI-Entscheidungen, Governance-Empfehlungen entlang des EU AI Act und ein Phasen-Leitfaden mit Checklisten von der Machbarkeitsbis zur Abschlussphase. Bemerkenswert auch Maren Mohrmanns Beitrag darüber, wie KI-gestützte Text- und Netzwerkanalysen unausgesprochene Spannungen im Team sichtbar machen, bevor sie zum Projektrisiko werden, ein Frühwarnsystem für die weiche Seite, die harte Projekte kippen lässt. Und Jérôme Fux beschreibt, wie Führungskräfte ihre Mitarbeitenden befähigen, ohne Ängste zu schüren. Was dieses Buch vom üblichen KI-Einerlei unterscheidet, ist seine Haltung. Es predigt keine Revolution, sondern das, was die Herausgeber die «kluge Evolution» nennen: Innovation gepaart mit Vorsicht, Fortschritt mit Verantwortung, Geschwindigkeit mit Sorgfalt. KI wird hier konsequent als Co- Pilot gedacht, nicht als Pilot. Der Blick auf 2030-- Projektleiter als Dirigenten eines Orchesters aus Algorithmen-- bleibt dabei erfrischend ehrlich: Die ETH-Swissmem-Studie zeigt, dass Schweizer Unternehmen noch immer im Pilotstatus verharren. Das Potenzial ist gewaltig, der Weg dorthin hart. Für wen lohnt sich die Lektüre? Für jede Projektleiterin und jeden Projektleiter, der den Sprung vom Experimentieren zur systematischen Integration gehen will. Für Programm- und Portfoliomanager, die Governance-Fragen nicht länger aufschieben können. Für Führungskräfte, die wissen wollen, wo KI entlastet und wo sie neue Risiken schafft, die niemand verantworten möchte. Nach der Lektüre wird man KI-Outputs nicht mehr gleich ansehen. Und das ist vermutlich der grösste Gewinn, den dieses Buch verspricht. Ein Praxisbuch im besten Sinn: fundiert, unaufgeregt, stellenweise provokant- - und vor allem eines, das die richtigen Fragen stellt, bevor es Antworten gibt.