verändern. Die Fragestellung ist dann nicht mehr „Warum war das so? “, sondern „Wie wird es zu erwarten sein? “. Darauf aufbauend können (5) Kennziffern zur prädiktiven Analyse entworfen werden. Ist auch das umgesetzt, kann schließlich (6) die Technologie implementiert werden. In diesem Schritt ist zu beachten, dass KI-Systeme sehr rechenintensiv sind. Zurück zu unserem Projektmanagementbeispiel bedeutet das, dass die wirkliche Wandlung zu intelligentem Projektmanagement einige Vorbereitungsphasen im Unternehmen erfordert. Das Mitwirken aller Beteiligten ist unabdingbar, um den Erfolg zu sichern. Als Ergebnis kann ein wirklich selbstlernendes PM entstehen, das die Standardaktivitäten zunehmend eigenständiger ausführt sowie Daten und Wissen gezielt speichert, um es in den Lernprozessen effektiv einzusetzen und um Prognosen und darauf basierende Entscheidungen zu vereinfachen.  Literatur [1] Insight, D.: Künstliche Intelligenz in der IoT Praxis. 2018 [2] Manhart, K.: Eine kleine Geschichte der Künstlichen Intelligenz. 2018, www.computer woche.de/ a/ eine-kleine-geschichte-derkuenstlichen-intelligenz,3330537 [3] Froese, N.: Aristoteles: Logik und Methodik in der Antike. 2018, www.antike-griechische. de/ Aristoteles.pdf [4] Ingenieurversteher: Künstliche Intelligenz. Eine Grundvorausetzung für Industrie 4.0. 2018, https: / / ingenieurversteher.de/ 2018/ 04/ 08/ kuenstliche-intelligenz-einegrundvoraussetzung-fuer-industrie-4-0/ , Stand: 20.1.2019 [5] Neuenhahn, M.: Es wird spannend: IoT und künstliche Intelligenz. 2017, www.ping-it.net/ index.php/ es-wird-spannendiot-und-kuenstliche-intelligenz/ , Stand: 20.1.2019 [6] Versteegen, G.: Prozessübergreifendes Projektmanagement. Springer Verlag, Berlin/ Heidelberg 2005 [7] Buchanan, B. G.: A (Very) Brief History of Artificial Intelligence. In: Al Magazine 26, 4, 2005 [8] Laemmel, U./ Cleve, J.: Künstliche Intelligenz. 3. Auflage, Hanser Verlag, München 2008 [9] Moeser, J.: Starke KI - Schwache KI. 2017, https: / / jaai.de/ starke-ki-schwache-ki-waskann-kuenstliche-intelligenz-261/ Online-Plattform für Projektmanagement. Diese unterstützt auch die Kommunikation und verbessert die Effizienz der Prozesse. Ergänzend sollten selbstlernende Algorithmen für die optimale Mitarbeiter- und Ressourcenplanung genutzt werden. Analog zur Definitionsphase kann auch die Planungsphase durch fast alle Teilgebiete der KI unterstützt werden. Grundlegend wird auch hier für sämtliche Aktivitäten die Online-Plattform für PM genutzt, da ja im Grunde die Aktivitäten fortgeführt werden. Ergänzend ist es interessant, mittels Expertensystemen die Daten aus früheren Projekten analysieren und aus Fehlern lernen zu können, Kosten- und Finanzpläne zu prüfen oder den Projektstrukturplan zu erstellen. Die große Herausforderung liegt in der Realisierungsphase. Ganz klar ist auch hier eine Online-Meeting-Plattform mit intelligenten Kalendern erforderlich, um den permanenten Koordinations-, Abstimmungs- und Kommunikationsbedarf abzubilden. Intelligente Systeme überwachen und steuern auch den kompletten Projektablauf, indem der Strukturplan analysiert und abgeglichen wird. Zusätzlich können KI-Programme genutzt werden, um Ressourcenmanagement, Risikoanalyse und Qualitätssicherung zu übernehmen. In der Abschlussphase, aber auch in den vorausgehenden Phasen spielen Dokumentation, Archivierung und Erfahrungssicherung eine wichtige Rolle: intelligentes Dokumentenmanagement. Für Abschlussbesprechung und -bericht sind Sprachassistenz sowie Expertensysteme zur nachhaltigen Erfahrungsspeicherung sinnvoll. Brechen wir die Betrachtung der PM-Phasen nun (in Anlehnung an [21]) auf die funktionalen Cluster des PM um. In den fünf Kernbereichen des Projektmanagements ergeben sich also eine ganze Reihe von Potenzialen. Die gesamten Planungs- und Steuerungsprozesse und das eigentliche PM können durch intelligente Projektmanagement-Software (z. B. Wrike) unterstützt werden. Die gesamte Prozessanalyse kann durch selbstlernende Algorithmen erfolgen und bringt Prozessverbesserung und Klarheit in das oft unüberschaubare Daten- und Dokumentengewirr. Die Führung und Organisation des Projektes ist für die erfolgreiche Umsetzung verantwortlich. Kommen KI-Anwendungen zum Einsatz, muss die Führung sich damit auseinandersetzen, um Unklarheiten, Unsicherheiten im Umgang mit KI frühzeitig zu erkennen und darauf einzuwirken. Empfehlenswert ist hier unterstützend ein Bot zu implementieren, das dann auch mit zunehmendem Lernen eigenständig durch kognitive Fähigkeiten auf spezielle Fragen antworten kann. Ressourcenplanung und -analyse ist ebenfalls ein Bereich, der sich durch das komplette Projektmanagement zieht. Hier ist es erstrebenswert, durch intelligente Systeme den gesamten Ressourcenbedarf und -einsatz zu optimieren. Auch Lösungsvorschläge in Konfliktsituationen, bei Problemen im Projektablauf oder Prognosen auf Basis von Erfahrungen können durch KI gebracht werden. Personalmanagement als wichtiger Teil der Organisation fällt ebenfalls in diese Kategorie. Entsprechende Systeme existieren am Markt. Für die gesamte Kommunikation sind intelligente Plattformen erforderlich mit Knowledge Bots, Chatbots, spezieller Sprachassistenz und Terminplanung, die zwischen allen Stakeholdern funktionieren. Die Unternehmensleitung kann ebenfalls von KI profitieren, vor allem kommen die entscheidungsunterstützenden Systeme, ergänzt um Data Mining, zum Tragen. Es können auf Basis von bestimmten Kennzahlen und Analysen bessere Entscheidungen getroffen werden, speziell auch in Krisensituationen. Durch den Einsatz der KI-Technologien, die im Grunde Wissensdatenbanken füttern, liegen hinreichende Daten- und Informationsmengen in hoher Qualität vor. Mehrwert und Resümee Die technischen Voraussetzungen und auch die Algorithmen zur Nutzung von KI sind in ständig besser werdender Qualität, aber mittlerweile auch Quantität vorhanden. In allen Bereichen des Projektmanagements kann KI sinnvoll eingesetzt werden und es besteht die Chance, die Prozesse besser zu gestalten. Die Rolle des Menschen wird sich mehr und mehr auf die strategischen und kreativen Aufgaben fokussieren. Für die erfolgreiche Einführung und Nutzung von KI im Unternehmen ist aber ein bestimmter Workflow durchzuführen, um das Unternehmen KI-ready zu machen [22]. In diesem Kontext steht nicht die Technologie im Vordergrund, sondern der Mensch und die Geschäftsprozesse. Im Schritt (1) muss ein Teilprojekt definiert werden, das auch hinreichend viele Kennzahlen generieren kann, in dem KI implementiert werden soll. Anschließend werden alle (2) Prozessbeteiligten identifiziert. Nächster Schritt (3) ist dann das Herausfinden von wichtigen Entscheidungen, die in dem Projekt zu treffen sind. Es müssen einerseits Prioritäten gesetzt werden. Andererseits ist es erforderlich, die Reihenfolge bzw. die Kaskadierung zu definieren. Des Weiteren muss sich die Denkweise im Unternehmen hin zu einer (4) prognostischen Analyse projektManagementaktuell | AUSGABE 3.2019 42 WISSEN