eJournals PROJEKTMANAGEMENT AKTUELL 30/3

PROJEKTMANAGEMENT AKTUELL
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2941-0886
UVK Verlag Tübingen
0501
2019
303 Gesellschaft für Projektmanagement

Potenziale erschließen durch Künstliche Intelligenz im Projektmanagement

0501
2019
Christoph Laroque
Christian-Andreas Schumann
Claudia Tittmann
Dieser Artikel bringt Sie auf den aktuellen Stand zum Thema „Künstliche Intelligenz“, zeigt Methoden und Modelle auf. Die aktuelle Entwicklung von KI wird diese auch zunehmend für das Projektmanagement interessant machen. Welche Ansätze und Möglichkeiten bestehen, wird hier dargestellt. Aber es wird auch erläutert, dass KI ohne den Menschen im Unternehmen niemals zum Erfolg führen wird.
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Als Merkhilfe dient der Ringfinger: Warum tragen wir genau hier den Ehering? Weil die alten Ägypter dachten, von diesem Finger gäbe es eine direkte Verbindung zum Herzen. 5 Kleiner Finger: Welche (kleine) Maßnahme steht als Nächstes an? Besonders in undurchsichtigen Situationen sucht das Gehirn verstärkt nach Hinweisen für Gefahren. Und solche finden sich fast immer. Beseitigen Sie Ungewissheit und verdeutlichen, wie es konkret weitergeht. Fehlen Informationen, gedeihen Gerüchte. Dabei müssen Sie nicht detailliert sämtliche 17 Schritte aufzeigen - es reicht schon, die nächsten konkreten Maßnahmen und Termine zu nennen. 5+1 Handteller: Es gibt noch etwas, was Sie als Führungskraft oder Projektverantwortlicher höchstpersönlich tun können. Ihnen kommt nämlich eine besondere Rolle in Veränderungssituationen zu - Sie sind (nicht nur dann) ein Vorbild für Ihre Mitarbeiter; diese orientieren sich an Ihnen bzw. Ihrem Verhalten. Und wenn Sie nicht flexibel bzw. offen für das Neue sind, dann sind es Ihre Mitarbeiter auch nicht. Schauen Sie daher in den Spiegel (stellen Sie sich einen Taschenspiegel in Ihrem Handteller vor) und fragen Sie sich: Wie veränderungsfähig bin ich eigentlich selbst? Vielleicht wird Ihnen bewusst: So leicht ist es gar nicht, flexibel zu sein. Der Mensch ist eben ein Gewohnheitstier. Da sind Sie vermutlich keine Ausnahme. Ein wichtiger Ansatzpunkt, um flexibler zu werden, ist es, seine innere Stabilität zu stärken. Weil: Innere Stabilität führt zu Selbstvertrauen. Und dieses wiederum lässt einen zuversichtlich in die Zukunft schauen und somit Veränderungen leichter bewältigen (das war die 2. Stufe des Veränderungstrichters). Ein erster Schritt zur Stärkung der inneren Stabilität ist es, sich seiner Stärken bewusst zu werden, wie beispielsweise mit diesem Test der Universität Zürich: www. charakterstaerken.org Fazit Veränderungen sind möglich, wenn Sie Ihre Mitarbeiter und deren Sorgen ernst nehmen sowie selbst als Vorbild fungieren. Tun Sie das, dann können Sie und Ihre Mitarbeiter freudig alte Wege verlassen und neue Türen aufstoßen!  Literatur [1] Wuketits, F. M.: Darwin und der Darwinismus, Vol. 2381. CH Beck, 2005, S. 11 [2] Starker, V./ Peschke, T.: Hypnosystemische Perspektiven im Change Management: Veränderung steuern in einer volatilen, komplexen und widersprüchlichen Welt. Springer Verlag, 2017, S. 55 ff. [3] Lauer, T.: Change Management. Grundlagen und Herausforderungen. 2. Aufl. Springer Verlag, 2010, S. 13 ff. [4] Grannemann, U.: Mitarbeitertypen und -haltungen in Veränderungsprozessen. www. leadion.de/ 2015/ 04/ 10/ Mitarbeitertypen-undhaltungen-in-Veraenderungsprozessen/ , Stand: 4.10.2015 [5] Grzeskowitz, I.: Die Veränderungs-Formel: Aus Problemen Chancen machen. Gabal Verlag GmbH, 2014, S. 10 ff. [6] Berner, W.: Culture Change: Unternehmenskultur als Wettbewerbsvorteil. 2. Aufl., Schäffer-Poeschel Verlag für Wirtschaft Steuern Recht, 2019 [7] Lazarus, R. S./ Folkman, S.: Stress, Appraisal and Coping. Springer Publishing Company, 1984 [8] Doppler, K./ Lauterburg, C.: Change Management: den Unternehmenswandel gestalten. Campus Verlag, 2008, S. 89 ff. [9] Hartge, T./ Callahan, T./ King, C.: Leaders’ Behaviors During Radical Change Processes: Subordinates’ Perceptions of how Well Leader Behaviors Communicate Change. In: International Journal of Business Communication, 56, 1, 2019, S. 100-121 Schlagwörter Change-Management, Digitalisierung, Flexibilität, Führungskräfte, Kommunikation, Veränderungsbereitschaft Kompetenzelemente der ICB 4.0 3.13 Change und Transformation Autor Prof. Dr. Martin-Niels Däfler, geb. 1969, lehrt seit 2010 als hauptamtlicher Professor an der FOM Hochschule in Frankfurt/ Main. Daneben ist er als Redner, Trainer und Berater tätig. Er ist Autor von 20 Büchern. Anschrift: Nicer Place GmbH, Landingstraße 18, 63739 Aschaffenburg, Tel. +49/ 1 73/ 3 00 01 23, E-Mail: prof@daefler.de, www.profdaefler.de, www.xing.to/ profdaefler, www.facebook.com/ profdaefler Haftungsausschluss Die Inhalte dieser Zeitschrift werden von Verlag, Herausgeber und Autoren nach bestem Wissen und Gewissen erarbeitet und zusammengestellt. Eine rechtliche Gewähr für die Richtigkeit der einzelnen Angaben kann jedoch nicht übernommen werden. Gleiches gilt auch für die Websites, auf die verwiesen wird. Es wird betont, dass wir keinerlei Einfluss auf die Inhalte und Formulierungen dieser Seiten haben und auch keine Verantwortung für sie übernehmen. Grundsätzlich gelten die Wortlaute der Gesetzestexte und Richtlinien sowie die einschlägige Rechtsprechung. projektManagementaktuell | AUSGABE 3.2019 36 WISSEN Mit dem MBA Systems and Project Management erwerben Sie das erforderliche fachliche und methodische Rüstzeug, um als Führungskraft von Morgen Unternehmen auf dem Weg der digitalen und agilen Transformation zu führen und zu gestalten. Profitieren Sie von kleinen Gruppengrößen, einer individuellen Förderung sowie einer Kombination aus betreutem E-Learning und intensiven Präsenzphasen. 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Projektmanagement hat sich seit Jahrzehnten etabliert. Welche Veränderungen treten nun ein, wenn Künstliche Intelligenz und Projektmanagement zusammentreffen? Welche Potenziale gibt es? Welche Risiken sind nicht auszuschließen? Welche Rolle spielen die Menschen in diesem ganzen Umbruchprozess? Viele Fragen wirft dieses Thema auf und der nachfolgende Artikel befasst sich tiefgründiger mit der Beantwortung dieser Fragen. Megatrend KI vs. Dauerbrenner Projektmanagement Das Thema „Künstliche Intelligenz“ (KI) hat sich in letzter Zeit zu einem Megatrend entwickelt und steht somit im Fokus der Aufmerksamkeit, nicht nur im Zusammenhang mit dem Internet of Things. Es werden Möglichkeiten und Chancen für die (Weiter-)Entwicklung und den effektiven Einsatz von Systemen und Anwendungen in allen Lebensbereichen geprüft, sowohl für industrielle Zwecke als auch für den Entertainment-Bereich. Die Digitalisierung von Wirtschaft und Gesellschaft wird vorangetrieben [1]. KI boomt, ist aber nichts Neues. Die Nachbildung des menschlichen Denkens beschäftigt die Menschheit schon sehr lang. In den vergangenen Jahrhunderten gab es bereits eine Vielzahl von Imitationen der menschlichen Intelligenz (Homunculus, Schachautomaten etc.). Allerdings fehlten die technischen, formalen und oft auch materiellen Voraussetzungen zur Erforschung und Entwicklung dieser künstlichen Intelligenz [2]. Bereits im antiken Griechenland hat Aristoteles die formale Logik begründet. In diesem Zusammenhang propagiert er das Auseinandersetzen mit Phänomenen als unverzichtbare Wiseher „untechnische“ - zumindest in seinen Anfängen - Projektmanagement gegenüber. Es hat die Aufgabe, mittels geeigneter Strukturierung, Organisation, Führung und zeitlicher Terminierung bestimmte unternehmerische Ziele zu erreichen. So wie wir Projektmanagement derzeit kennen, existiert es etwa seit den 1960er-Jahren. Aber bereits im 19. Jahrhundert, mit zunehmender Komplexität der Unternehmensprozesse, unter anderem bedingt durch die Industrialisierung, hat sich das Projektmanagement als Managementprinzip herausgebildet [6]. Im Projektmanagement spielen Daten, Informationen, Interaktionen, Kommunikation, Steuerung etc. eine wichtige Rolle. Somit sind die Synergieeffekte aus der zukünftigen Symbiose zwischen der intelligenten Informationsverarbeitung KI und dem wertschöpfenden PM mehr als offensichtlich. Was ist KI und welche Ausrichtungen gibt es? Was genau ist nun Künstliche Intelligenz (KI) beziehungsweise in der englischen Übersetzung Artificial Intelligence (AI)? Die Ideen für KI kamen Mitte des 20. Jahrhunderts von sehr verschiedenen Fachrichtungen zusammen: Ingenieurwesen und Kybernetik, Biologie, Psychologie, Kommunikationswissenschaften, Mathematik, Statistik, Logik, Philosophie und Linguistik [7]. Bei KI handelt es sich um ein Teilgebiet der Informatik, die im Ergebnis einen Bestandteil von Software, Computersystemen und technischen Systemen darstellt. Ziel ist die Erforschung eines intelligenten Problemlösungsverhaltens von Maschinen, welches den menschlichen Entscheidungsprozess - die menschliche Intelligenz - nachempfindet, sich durch Selbstlernprozesse weiterentwickelt und fähig ist, innovative und effizientere Aufgabenlösensquelle; die Nutzbarmachung der Erfahrungswelt. Aristoteles gilt als Vater der syllogistischen Logik, der Fähigkeit des logischen Schließens. Heute ein elementarer Bestandteil künstlicher Intelligenz [3]. Gegenwärtig entwickeln sich alle Anforderungen und Voraussetzungen für eine Art Renaissance von KI [4]. Lange Zeit relativ unbeachtet in verschiedensten Systemen implementiert, kommt sie nun wieder ans Licht. Woran liegt das? Einerseits sind die informationstechnischen Gegebenheiten heute für die ressourcenhungrige KI geschaffen, das heißt, Rechenleistung, Vernetzung etc. Andererseits ist mit zunehmender Komplexität, auch bedingt durch die steigende Datenflut in den unternehmerischen Prozessen (Produktindividualisierung, Industrie 4.0, …), der Bedarf an KI so groß wie nie. Vor allem die Entwicklung hin zu Internet of Things und Digitalisierung erfordern KI [5]. Dieser Automatisierung menschlicher Intelligenz steht das vom Grunde her projektManagementaktuell | AUSGABE 3.2019 38 WISSEN WISSEN 39 sungen zu schaffen. Bestimmte Prozesse können somit unterstützt oder sogar vollständig übernommen werden [8]. Die Rolle des Menschen verändert sich dann. Sie verlagert sich weg von den Routineprozessen hin zur Nutzung seiner kognitiven Fähigkeiten, wie Kreativität, strategisches Denken, Empathie sowie des impliziten Wissens. Ihren Anfang hatte KI in den 1950er-Jahren in den USA. Marvin Minsky, John McCarthy, Nathaniel Rochester und Claude Shannon definierten KI und ihr Ziel bereits 1956 auf der Dartmouth-Konferenz, die von den vier Wissenschaftlern speziell für dieses Thema organisiert wurde und der Vorstellung von Programmen, welche Schach und Dame spielten, Erkenntnisse bewiesen und Texte interpretieren konnten, diente. Marvin Minsky gilt als Pionier der KI und definierte sie 1966 als Wissenschaft zur Herstellung von Maschinen, um Tätigkeiten zu erledigen, wozu menschliche Intelligenz erforderlich sei [7]. Von KI gibt es eine starke und eine schwache Ausprägung. Die schwache KI untersucht konkrete Anwendungsprobleme auf Basis von Methoden der Mathematik und Informatik, die speziell für die jeweilige Anforderung entwickelt werden. Die daraus resultierenden Systeme können sich selbst optimieren. Schwache KI wird bereits in vielen Bereichen des alltäglichen Lebens eingesetzt. Bekannte Beispiele sind die Bilderkennung, die Spracherkennung, Navigationssysteme oder die automatisierte Übersetzung [9]. Im Gegensatz dazu handelt es sich bei der starken KI um Intelligenz, die mit der menschlichen Intelligenz gleichgesetzt werden kann. Das heißt, Intelligenz setzt bestimmte Fähigkeiten, wie beispielsweise logisches Denken, Planen, Lernen, trotz Unsicherheit Entscheidungen treffen, in natürlicher Sprache kommunizieren, voraus. Die Abhängigkeiten zwischen diesen Fähigkeiten sind bisher noch nicht vollständig erforscht. Großes Ziel der starken KI ist es, diese „Lücke“ zu schließen, also das menschliche Gehirn durch ein System zu simulieren und damit auch ein eigenes Bewusstsein zu entwickeln, kreativ zu denken, emotional zu reagieren und Probleme selbstständig lösen zu können. Zur Realisierung von KI gibt es verschiedene Methoden, die sich grundlegend in die neuronale und symbolische künstliche Intelligenz bzw. in die Simulationsmethode, mit dem Ziel der Simulation des menschlichen Gehirns, und in die phänomenologische Methode, mit Fokus auf Problemlösung, unterteilen lassen. Diese KI-Methoden können wie folgt unterteilt werden: Künstliche neuronale Netzwerke stellen im Grunde eine Nachahmung der biologischen Anzeige Spielerisch zum Erfolg. Blair/ Rillo Serious Work 2019. 256 Seiten. Kartoniert € 29,80 ISBN 978-3-8006-5957-9 | Neu im März 2019 LEGO® SERIOUS PLAY® ist ein moderierter Prozess, der die Vorzüge der Hand-Hirn- Koordination in einem spielerischen Format mit den Herausforderungen der Geschäftswelt verbindet. Das komplett vierfarbig gestaltete Buch führt Sie spielerisch in LEGO SERIOUS PLAY ein. 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Das strategische Projektmanagement ist die übergreifende Sicht auf das Unternehmen und sein Projektmanagement. Es beschäftigt sich mit der Einbindung des Projektmanagements als Führungsinstrument in die Aufbau- und Ablauforganisation des Unternehmens. Zudem dient es als Verbindung zwischen dem operativen Projektmanagement und den strategischen Zielen des Unternehmens [18, 19]. Das operative Projektmanagement beschäftigt sich mit der Planung, Durchführung und Steuerung eines konkreten Projektes; sozusagen klassisches PM zur effizienten Ausführung nach eindeutig definierten Regeln [19]. Unser Fokus in diesem Artikel ist primär auf das operative Projektmanagement gerichtet. In diesem Kontext, bei der Betrachtung von KI und PM, stellt sich die entscheidende Frage: An welchen Stellen kann KI in welcher Art und Weise die Prozesse unterstützen? Um es gleich vorwegzunehmen, es existiert kein komplexes KI-System, das das Projektmanagement in allen seinen Phasen unterstützen kann. Vielmehr wird das Ergebnis ein modulares KI-System sein, das sich aus kleineren Bausteinen zusammensetzt und im Detail die einzelnen Phasen des PM unterstützt. Schauen wir zunächst auf die Phasen (in Anlehnung an [20]). In der Vorbereitungsphase entscheidet sich, ob ein Projekt stattfindet oder nicht. Eine Projektidee mit zu erreichenden Zielen und zu erwartenden Ergebnissen wird hier zusammengestellt und anschließend durch die potenziellen Auftraggeber geprüft. Das heißt, es entsteht ein Projektantrag, der befürwortet oder abgelehnt wird. Im erfolgreichen Fall geht das Projekt in die Initialisierungsphase über. Hier werden alle Vorbereitungen für einen optimalen und erfolgreichen Projektstart getroffen. Die erforderlichen Rahmenbedingungen werden geschaffen. Situationsanalyse, Bestimmung der Projektziele und Ergebnisse, Identifizierung von Erfolgsfaktoren und Risiken gehören zu den Aufgaben in dieser Phase. Hinzu kommen die Abstimmung der Projektinhalte mit den Stakeholdern und die Festlegung der Projektorganisation. Das alles muss sehr gewissenhaft erfolgen, denn Fehler, welche bereits in dieser Stufe begangen werden, sind oft nur sehr schwierig zu neuronalen Netze im Menschen dar [10]. Es werden Modelle entwickelt, die der Abbildung der Aufgaben des menschlichen Gehirns dienen, indem Neuronen Informationen aufnehmen, um diese anschließend zu verarbeiten und ein Ergebnis zu erzielen. Maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) subsumiert Programme, die selbstständig aus vorhandenen Datenbeständen lernen und auf diese Weise Muster erkennen, Regeln aufstellen und Lösungen entwickeln [11]. Strategie des ML ist, auf Basis selbstlernender Algorithmen Daten intelligent miteinander zu verknüpfen und Zusammenhänge zu erkennen, Prognosen zu erstellen sowie Prozesse zu optimieren. Deep Learning ist eine Form des ML und eine der erfolgreichsten Implementierungen eines neuronalen Netzes, quasi eine Wiederbelebung dessen [12], die sich stark etabliert hat, vor allem zur Sprach- und Bilderkennung. Künstliche neuronale Netze werden zu Ebenen mit immer komplexeren Merkmalen angeordnet, um beispielsweise den Inhalt eines Bilds zu erkennen. So lassen sich große Datenbestände in Kategorien einteilen. Bei Cognitive Computing handelt es sich um intelligente Systeme, die auf künstlicher Intelligenz und Signalverarbeitung basieren. Menschliche Denkprozesse werden simuliert, um auf Basis von Erfahrungen, die selbstständig gelernt werden, und Umfeldanalyse neue Strategien und Lösungen zu entwickeln [13]. Natural Language Processing stellt eine Reihe von Methoden und Techniken bereit, welche natürliche menschliche Sprache maschinell verarbeiten. Ziel ist die Mensch-Maschine-Kommunikation, unter anderem zur Bedienung und Steuerung - eine Kombination von Methoden der Linguistik und künstlicher Intelligenz sowie moderner Informatik. Im Vorprozess ist es erforderlich, große Datenmengen zu analysieren, um sprachliche Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Hierfür sind ML-Methoden und Big-Data-Techniken notwendig [14]. Gegenwärtig wird Künstliche Intelligenz zur Verarbeitung großer Datenmengen, speziell in industriellen Anwendungen, im Kontext Internet of Things und für Kommunikationsprozesse (z. B. Chatbots) genutzt, neuronale Netzwerke und selbstlernende Systeme, Methoden und Anwendungen werden entwickelt. Dazu gehören u. a. Deduktionssysteme, die automatische Programmierung, das Verstehen natürlicher Sprache, die Computervision, der Methodenbereich des Lernens, die Unterstützung im Bereich des Lernens, die Robotik und die heuristische Suche. Welche Chancen und Risiken sich durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Zukunft ergeben können, ist bisher immer noch sehr umstritten. Zunehmend wird den lernenden Algorithmen mehr Verantwortung übertragen. Das ist natürlich als Chance aufzufassen hinsichtlich der Erleichterung der menschlichen Arbeit, speziell auch um die Überforderung durch Daten- und Informationsfluten wegzunehmen. KI kann den Menschen die richtigen Daten bereitstellen, die benötigt werden. Aber es gibt nicht nur die Unterstützung durch KI, sondern es findet - auch im Zuge der Automatisierung - eine Umstrukturierung der Arbeitsprozesse statt. Teilweise werden dabei auch menschliche Aufgaben durch KI übernommen. Einerseits eine große Chance zur Verbesserung des Wertschöpfungsprozesses. Andererseits werden Arbeitsplätze ersetzt oder gestrichen, was ein enormes Risiko, vor allem in den Köpfen der Menschen, darstellt (vgl. [15, 16]). Künstliche Intelligenz ist für die menschliche Entwicklung von großer Bedeutung und der aktuelle Hype wird zur weitreichenden Erforschung und Integration beitragen. Zusammen mit dem Megatrend Digitalisierung führt KI zu einer Umstrukturierung und Neuausrichtung der Lebens- und Arbeitswelt. Aus der Perspektive der Wirtschaft sieht es so aus, dass Experten der Meinung sind, dass das Bruttoinlandsprodukt von Deutschland bis 2030 um 160 Milliarden Euro gesteigert werden kann - allein durch den sich anbahnenden technischen Wandel. Weitere Fortschritte sind unter anderem in der Medizin zu erwarten. Die technischen Entwicklungen sollen es ermöglichen, Diagnosen schneller zu stellen und Abhängigkeiten zwischen Krankheiten aufzudecken, indem Big- Data-Analysen zum Einsatz kommen. Was ist Projektmanagement und welche Phasen bzw. Kategorien hinsichtlich KI gibt es? Kein aktueller Megatrend, sondern seit Jahrzehnten ein Dauerbrenner ist das Projektmanagement. Nach der DIN-Norm 69901: 2009-05 [17] ist ein Projekt ein durch die Einmaligkeit der Bedingungen in ihrer Gesamtheit gekennzeichnetes Vorhaben. Hierzu gehören eine konkrete Zielvorgabe und Organisation sowie finanzielle, zeitliche, personelle und weitere Begrenzungen. Projektmanagement ist die für die projektManagementaktuell | AUSGABE 3.2019 40 WISSEN Vorbereitung Initialisierung Definition Planung Realisierung (Follow‐Up) Abschluss Ressourcenmanagement Planung und-Steuerung Management Kommunikation Führung und-Organisation Projektmanagementphasen Funktionale Gliederung PM Mögliche Anwendungs‐ gebiete KI Abb. 1: Mögliche Anwendungsbereiche der KI Wie können die Teilgebiete des PM konkret unterstützt werden? Eine genauere Analyse der Phasen des Projektmanagements zeigt, dass es gewisse funktionale Cluster, d. h. bestimmte Projektaktivitäten, gibt, die sich über alle Phasen erstrecken. Eine mögliche Einordnung kann in fünf Kernbereiche [21] erfolgen. (A) Planung und Steuerung: alle Aufgaben, die sich direkt mit Projekterstellung sowie dem inhaltlichen und zeitlichen Projektablauf befassen. (B) Führung und Organisation: Die ablauforganisationalen Strukturen, Zuständigkeiten, Verantwortlichkeiten werden hier abgebildet. (C) Ressourcenmanagement: Hierunter fallen alle Aufgaben zur Planung und Steuerung der Ressourcen. (D) Kommunikation: sämtliche intra- und interorganisationale Kommunikation im Zusammenhang mit dem Projekt: Kunden, Team, Stakeholder. (E) Management: Wichtige Kennzahlen und Berichte bzgl. des Projektes werden verfügbar gemacht, um sinnvolle Entscheidungen treffen zu können. Charakteristisch für diese Kernbereiche ist, dass hier ähnliche Aufgaben hinsichtlich der Informationsstruktur und des Informationsflusses stattfinden. Welche Bedeutung hat in diesem Zusammenhang KI? Bei genauerer Betrachtung kann festgestellt werden, dass KI bereits heute viele Aufgaben im PM übernimmt, z. B. die Chatbots für die Terminplanung. Aber der bewusste Einsatz von KI findet nur bedingt statt. Deswegen macht es Sinn zu erheben, welche Anforderungen an KI bzw. Unterstützungen durch KI aus den Projektmanagementphasen überhaupt kommen. Bereits in der Vorbereitungsphase tauchen hier wichtige Aktivitäten auf, die durch intelligente Methoden bereichert werden können. Dazu gehört ganz klar die Förderung von Kreativität und Innovation, u. a. für die Findung von Projektideen, beispielsweise durch kognitive Systeme. Auch das Erstellen des eigentlichen Projektantrages kann durch KI vereinfacht werden, indem ein lernendes System die inhaltlich relevanten Fakten aus vorhandenen Datenbeständen filtert und zusammenstellt, einen Stand der Forschung erhebt, die formalen Anforderungen des Projektantrages erfüllt sowie Zuständigkeiten und Ziele klärt. Die hier entstehenden Ergebnisse müssen aber in jedem Fall durch einen menschlichen Verantwortlichen geprüft werden. Wobei auch diese Prüfergebnisse als Erfahrungswerte in die weitere intelligente Projektbeantragung einfließen. In der Definitionsphase geht es um die Aktivitäten zur Festlegung der Projektziele und -ergebnisse sowie um die damit verbundenen Ressourcenplanungen, Risikoanalysen, Machbarkeitsstudien, Marketingaktivitäten etc. Sinnvoll ist hier die Einführung und Nutzung einer KI-gestützten korrigieren. Ist das Grundgerüst für das Projekt geschaffen, folgt die Definitionsphase. Kernpunkt sind hier die Definition der konkreten Projektziele und der zu erwartenden Projektergebnisse sowie die erforderlichen Prozesse bzw. Teilprojekte, um die Projektziele und -ergebnisse zu erreichen. Des Weiteren werden die Risiken mit den möglichen Schadensausmaßen klassifiziert und ein Risikomanagement wird aufgestellt. Weiter geht es dann mit der detaillierten Projektplanung in der Planungsphase. Es werden Projektplan und Projektstrukturplan erstellt, sodass die Fortschritte, Termine, Ressourcen abgebildet werden können. Meilensteinen werden Teilaufgaben und zu erwartende Ergebnisse zugeordnet. Jetzt kann die Umsetzung des Projektes beginnen, die Realisierungsphase. Es werden die Arbeitspakete des Projektes zur Erreichung der Ziele ausgeführt. Begleitet werden diese Aktivitäten von permanenten Aufgaben, wie Steuerung von Information und Kommunikation, Controlling und Dokumentation. Im Projektfinale kommt es zur Abschlussphase. Die Projektaufgaben werden abgeschlossen und dem Projektauftraggeber übergeben. Gegebenenfalls sind in diesem Zusammenhang noch gewisse Nacharbeiten notwendig. Ist dann das Projektziel erreicht, erfolgt die Projektauflösung. WISSEN 41 projektManagementaktuell | AUSGABE 3.2019