KI und Digitalisierung im Projektmanagement: Kommt der „digitale Projektassistent“?
KI und Digitalisierung im Projektmanagement
- 30.04.2025
KI verändert das Projektmanagement: Status quo und Relevanz
Aktuelle Erhebungen und Studien zeichnen ein klares Bild: KI hat den Sprung aus der Theorie in die Projektmanagement-Praxis geschafft. Eine Studie der GPM (Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement) mit 176 Teilnehmenden zeigt, dass KI vor allem in der Projektkommunikation eingesetzt wird, etwa beim Zusammenfassen von Informationen oder der Beantwortung von Routineanfragen. Besonders hoch wird der zusätzliche Nutzen von KI im Risikomanagement eingeschätzt.Zugleich sehen die Studienautoren mögliche Risiken, etwa durch Qualifikationslücken. Denn nicht alle Projektbeteiligten verfügen über ausreichende Digitalkompetenzen, um KI-Technologie optimal zu verwenden. Jüngere Projektmanager/-innen nutzen KI der Erhebung zufolge oft vielfältiger als ältere – ein Hinweis darauf, dass mit der nächsten Generation von Projektleitern der digitale Wandel weiter an Fahrt aufnimmt.
Auch international bestätigen Prognosen die Bedeutung von KI und Digitalisierung im Projektmanagement: Laut Gartner müssen bis 2026 rund zwei Drittel der Projektmanagement-Kompetenzen neu definiert werden. Bis 2030 könnten 80 Prozent der typischen Aufgaben wie Datenerfassung oder Reporting automatisiert sein. Das bedeutet jedoch keinen Wegfall des Berufsbildes, sondern eine Veränderung des Aufgabenschwerpunktes. KI kann vor allem repetitive, zeitaufwendige Tätigkeiten übernehmen, während Projektmanager/-innen sich verstärkt auf strategische, kreative und zwischenmenschliche Aufgaben konzentrieren können.
Konkrete Einsatzbereiche: KI als „digitaler Projektassistent“
Schon heute fungiert KI in vielen Unternehmen als eine Art digitaler Projektassistent – sie unterstützt an verschiedensten Stellen im Projektablauf, darunter bei folgenden Aspekten:Automatisierte Statusberichte und Projektpläne:
KI-Systeme übernehmen Routineaufgaben wie das Aktualisieren von Plänen oder das Versenden von Statusberichten. Projektteams werden dadurch von einem Teil des administrativen Aufwands entlastet und gewinnen Zeit für wertschöpfende Tätigkeiten.
Prädiktive Analysen und Forecasting:
Die KI analysiert historische Projektdaten, erkennt Muster und prognostiziert mögliche Verzögerungen oder Budgetüberschreitungen. So können Projektmanager/-innen frühzeitig Maßnahmen ergreifen, etwa Aufgaben priorisieren oder Ressourcen anpassen.
Intelligentes Risikomanagement:
KI-Tools erkennen Risiken schneller als klassische Methoden. In Bauprojekten etwa analysieren Systeme historische Daten, um typische Risikofaktoren wie Materialengpässe zu identifizieren und frühzeitig Alternativen vorzuschlagen.
Diese Beispiele zeigen: KI kann in allen Projektphasen unterstützen – von der Aufwandsschätzung über die Ressourcenplanung bis zur Steuerung. Die Vorteile von KI und Digitalisierung im Projektmanagemen liegen auf der Hand: mehr Effizienz, bessere Planbarkeit und schnellere Entscheidungsfindung.
Herausforderungen: Hürden auf dem Weg zum KI-gestützten Projekt
Datenqualität:
KI ist nur so gut wie die Daten, auf die sie zugreift. Unternehmen müssen ihre Datenstruktur professionalisieren und pflegen.
Datenschutz und Compliance:
Besonders im europäischen Raum gelten strenge Vorgaben wie die der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Der Einsatz von KI muss daher stets transparent und gesetzeskonform gestaltet sein.
Qualifikationslücken:
Die Einführung von KI ist ein Change-Management-Prozess. Mitarbeiter müssen verstehen, wie KI funktioniert und welchen Nutzen sie bringt. Entsprechende Schulungen sind unverzichtbar.
Ethische Fragen:
Projektmanager/-innen müssen sicherstellen, dass KI-gestützte Entscheidungen nachvollziehbar sind und dass Verantwortungen klar geregelt bleiben. Wer haftet zum Beispiel, wenn eine von der KI gestützte Entscheidung falschliegt? Und wie verhindert man „Bias“ (voreingenommene Ergebnisse) in Algorithmen, die auf historischen Daten basieren?
Neues Rollenverständnis:
Durch KI und Digitalisierung im Projektmanagement müssen künftige Projektmanager/-innen auch stärker als Entscheider auftreten. Fachwissen im Umgang mit digitalen Tools wird ebenso wichtig sein wie Soft Skills. Dazu gehören vor allem Führungskompetenz, Empathie und Kundenorientierung. Prognosen wie die von Gartner unterstreichen, dass sich die Kompetenzprofile massiv verändern werden: Fähigkeiten im Bereich Data Literacy, digitale Collaboration und KI-Verständnis werden zentrale Erfolgsfaktoren sein. Trotzdem bleibt der Mensch im Mittelpunkt – denn Projekte sind und bleiben Teamleistungen.
