Wie wir Unternehmen helfen, KI pragmatisch im Projektmanagement einzusetzen

Wie wir Unternehmen helfen, KI pragmatisch im Projektmanagement einzusetzen

Von der ersten Potenzialanalyse bis zur Integration in bestehende Projektmanagementprozesse

Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen zahlreiche Möglichkeiten, ihre Projektmanagementprozesse effizienter zu gestalten. Gleichzeitig stehen viele Organisationen vor der Herausforderung, diese Potenziale in konkrete Verbesserungen zu überführen. Während einzelne KI-Anwendungen häufig bereits getestet werden, fehlt oftmals ein strukturierter Ansatz für die nachhaltige Integration in den Projektalltag. Dabei muss die Einführung von KI weder mit umfangreichen Technologieprojekten noch mit einer grundlegenden Neugestaltung der gesamten Projektorganisation beginnen.

Aus unserer Sicht ist ein anderer Ansatz häufig sinnvoller: konkrete Herausforderungen identifizieren, geeignete Lösungen schrittweise umsetzen und deren Nutzen systematisch überprüfen. Genau diesen Ansatz verfolgen wir bei Brinkmann Consulting.

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1. Wir beginnen bei den tatsächlichen Herausforderungen

Am Anfang steht für uns nicht die Auswahl einer KI-Anwendung, sondern das Verständnis der bestehenden Projektmanagementprozesse. Gemeinsam mit den verantwortlichen Mitarbeitenden betrachten wir, wie Projekte heute geplant, gesteuert und dokumentiert werden.

Dabei interessieren uns insbesondere wiederkehrende Herausforderungen:

• Welche administrativen Tätigkeiten verursachen hohen manuellen Aufwand?
• Wo fehlen relevante Informationen für die Projektsteuerung?
• Welche Prozesse sind durch Medienbrüche oder redundante Arbeitsschritte geprägt?
• Wo entstehen regelmäßig Verzögerungen oder Qualitätsprobleme?
• Welche Aufgaben könnten durch KI sinnvoll unterstützt werden?

Auf dieser Grundlage lassen sich konkrete Verbesserungspotenziale identifizieren. Entscheidend ist, nicht jede technisch mögliche Anwendung automatisch als sinnvolle Lösung zu betrachten.

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2. Wir priorisieren Anwendungsfälle nach Nutzen und Umsetzbarkeit

Nach der Identifikation möglicher KI-Anwendungsfälle folgt deren systematische Bewertung. Dabei berücksichtigen wir unter anderem den erwarteten Nutzen, die technische Umsetzbarkeit, die vorhandene Datenbasis und die organisatorischen Voraussetzungen. Besonders interessant sind häufig Anwendungsfälle, die mit überschaubarem Aufwand umgesetzt werden können und gleichzeitig einen erkennbaren Mehrwert bieten. Dazu gehören beispielsweise:

• Automatisierte Statusberichte: KI unterstützt bei der Zusammenfassung und Aufbereitung vorhandener Projektinformationen.
• Meetingmanagement: Besprechungsergebnisse werden strukturiert dokumentiert und vereinbarte Aufgaben für die weitere Nachverfolgung vorbereitet.
• Risikoanalyse: KI hilft, Projektdokumentationen auszuwerten und mögliche Risiken systematisch zu identifizieren.
• Projektplanung: KI unterstützt bei der Erstellung von Projektstrukturplänen, Arbeitspaketen und ersten Planungsszenarien.

Diese Anwendungen können geeignete Einstiegspunkte darstellen, sofern die notwendigen Daten, Berechtigungen und Kontrollmechanismen vorhanden sind.

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3. Wir nutzen bestehende Systeme, wo es sinnvoll ist

Ein pragmatischer KI-Einsatz bedeutet nicht zwangsläufig, zusätzliche Software einzuführen. Viele Unternehmen verfügen bereits über Anwendungen, die KI-Funktionen anbieten oder sich durch geeignete Automatisierungslösungen ergänzen lassen. Dazu gehören beispielsweise Microsoft 365, etablierte Projektmanagementsysteme und vorhandene Dokumentationsplattformen. Unser Ansatz besteht darin, zunächst die bestehende IT-Landschaft zu betrachten und zu prüfen, welche Möglichkeiten sich daraus ergeben. So lassen sich zusätzliche Systemkomplexität und unnötige Implementierungsaufwände möglichst vermeiden. Gleichzeitig prüfen wir, ob bestehende Prozesse angepasst werden müssen, damit KI sinnvoll eingesetzt werden kann. Denn eine technisch funktionierende KI-Lösung schafft nur dann nachhaltigen Mehrwert, wenn sie in den tatsächlichen Arbeitsablauf integriert ist.

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4. Wir setzen auf überschaubare Pilotprojekte

Statt zahlreiche KI-Anwendungsfälle gleichzeitig einzuführen, empfehlen wir häufig einen schrittweisen Ansatz. Ein geeigneter Anwendungsfall wird zunächst in einem klar abgegrenzten Rahmen getestet. Beispielsweise kann ein Projektteam die KI-gestützte Erstellung von Statusberichten erproben. Dabei wird untersucht:

• Wie viel manueller Aufwand lässt sich tatsächlich reduzieren?
• Entsprechen die Ergebnisse den fachlichen Anforderungen?
• Wie zuverlässig arbeitet die Lösung?
• Welche Anpassungen sind im Prozess erforderlich?
• Wie bewerten die beteiligten Mitarbeitenden die Anwendung?

Die gewonnenen Erkenntnisse bilden die Grundlage für die Entscheidung, ob und wie die Lösung weiterentwickelt werden sollte. So lassen sich Erfahrungen sammeln, bevor größere Investitionen oder organisatorische Veränderungen erfolgen.

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5. Wir machen den Nutzen messbar

Eine erfolgreiche KI-Einführung sollte nicht ausschließlich daran gemessen werden, ob eine neue Anwendung technisch funktioniert. Entscheidend ist, ob sich die Projektmanagementprozesse tatsächlich verbessern. Dafür definieren wir geeignete Erfolgskriterien. Je nach Anwendungsfall können beispielsweise folgende Kennzahlen relevant sein:

• Zeitaufwand: Wie verändert sich die Bearbeitungszeit einer wiederkehrenden Aufgabe?
• Qualität: Wie vollständig, korrekt und nachvollziehbar sind die erzeugten Ergebnisse?
• Prozessgeschwindigkeit: Wie schnell stehen relevante Informationen zur Verfügung?
• Akzeptanz: Wird die neue Arbeitsweise von den beteiligten Mitarbeitenden tatsächlich genutzt?
• Wirtschaftlichkeit: Stehen die erzielten Verbesserungen in einem angemessenen Verhältnis zu Implementierungs- und Betriebskosten?

Durch einen Vergleich mit dem bisherigen Prozess lässt sich der tatsächliche Nutzen fundierter bewerten.

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6. Wir begleiten die Integration in den Projektalltag

Ein erfolgreicher Pilotversuch ist noch keine nachhaltige KI-Integration. Damit eine Lösung langfristig genutzt wird, müssen Prozesse, Verantwortlichkeiten und Kompetenzen entsprechend weiterentwickelt werden. Dazu gehören beispielsweise klare Regeln für die Nutzung von KI, die fachliche Prüfung generierter Ergebnisse und die Qualifizierung der Mitarbeitenden. Auch Datenschutz, Informationssicherheit und organisatorische Governance müssen berücksichtigt werden.

Unser Ziel ist es, KI nicht als isoliertes Zusatzwerkzeug einzuführen, sondern sinnvoll in bestehende Projektmanagementprozesse zu integrieren.

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Fazit: Pragmatische KI-Einführung statt Technologie um ihrer selbst willen

Der erfolgreiche Einsatz von KI im Projektmanagement muss nicht mit umfangreichen Transformationsprogrammen beginnen. Häufig bieten bereits einzelne, klar abgegrenzte Anwendungsfälle die Möglichkeit, administrative Aufwände zu reduzieren und die Projektsteuerung zu verbessern. Entscheidend sind ein strukturiertes Vorgehen, realistische Erwartungen und eine konsequente Bewertung des tatsächlichen Nutzens.

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Unser Ansatz bei Brinkmann Consulting: Wir verbinden operative Projektmanagementerfahrung mit KI-Kompetenz, um aus technologischen Möglichkeiten konkrete Verbesserungen für den Projektalltag zu entwickeln. Nicht möglichst viele KI-Tools einsetzen. Sondern die richtigen Prozesse verbessern.

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