Herr Schlereth, hybrides Projektmanagement gilt derzeit als Allzweckwaffe für das Projektmanagement. Braucht es da überhaupt noch so etwas wie Künstliche Intelligenz?

Um diese Frage zu beantworten, lassen Sie mich bitte in Sachen hybrides Projektmanagement etwas ausholen: In den letzten Jahren ließ sich ganz eindeutig der Trend zu agilen Projekten ausmachen. Lange, klassische Projekte mit der Wasserfallmethode schienen gänzlich aus der Zeit gefallen. Mittlerweile hat man aber festgestellt, dass rein agiles Vorgehen, beispielsweise mit Scrum, für viele Projekte auch nicht die alleinige Lösung darstellen kann; schon deswegen, weil hier die mittel- und langfristige Planungssicherheit fehlt. Während also Entwicklungsabteilungen meist auf agile Methoden wie Scrum schwören, stellt diese Vorgehensweise Projektmanager und Portfoliomanager in der Planung vor unlösbare Aufgaben: Sie wissen nicht, ob und wann die agilen Teams die Arbeiten für das Projekt umsetzen. Ebenfalls fehlt die Kapazitätsplanung in agilen Methoden, was das unternehmensweite Ressourcenmanagement des Portfoliomanagers erschwert. Das hybride Projektmanagement ist angetreten, um Informationsdefizite auszugleichen und es möglich zu machen, dass Projekte gleichzeitig sowohl klassisch als auch agil abgewickelt werden: Das Projektmanagement arbeitet klassisch, die einzelnen Teams agil.

Mit hybridem Projektmanagement egalisieren wir Hürden innerhalb eines Projekts, die beim Anwenden einer einzigen Methode auftreten würden, und verkürzen den Weg zum Projektziel. Aber: Das gilt eben für ein einzeln betrachtetes Projekt. Wenn in einem Unternehmen jährlich mit mehreren tausend Projekten jongliert wird, hat das Projektmanagement noch immer alle Hände voll zu tun – selbst, wenn das alles hybride Projekte sind. Und genau hier setzt KI im Projektmanagement an.

Inwiefern? Wie kann KI hier das Multi-Projektmanagement unterstützen?

Künstliche Intelligenz basiert auf einem lernenden System, das sämtliche Vorgänge der Projekte analysiert und daraus Schlüsse zieht, wo und wann das Projektmanagement eingreifen soll. Ich würde sagen, dass KI und clevere Algorithmen bereits heute die Arbeit im Projektmanagement um etwa 50% reduzieren. Und dabei sparen sie nicht nur Zeit, sondern treffen auch sehr verlässliche Vorhersagen.

Können Sie das an einem Beispiel erklären?

Gerne: Wir selbst haben hybrides Projektmanagement in Kombination mit einer KI als Basis für digitale Projektentwicklung in der Nearshore-Softwareentwicklung eingesetzt. Dabei kamen sowohl unser eigenes PM-Tool für das hybride Projektmanagement als auch JIRA® innerhalb der agilen Projektteams zum Einsatz. Nun ist Softwareentwicklung ein fließender, dynamischer Prozess, der sich kaum in fixe, zeitliche Raster pressen lässt. Dem Projektmanagement fehlen also oft verbindliche Termine, mit denen die Projektplanung umsetzbar wäre. Stellen Sie sich folgende Vorgabe vor: „Unser Projekt soll innerhalb des ersten Quartals abgeschlossen werden. Es müssen alle Ressourcen so geplant werden, dass Urlaube berücksichtigt werden und Mitarbeiter mit bestimmten Skills genau dann schnellstmöglich von anderen Abteilungen abgezogen werden, wenn sie dort mit ihrem anderen Projekt fertig sind. Im Krankheitsfall muss schnellstmöglich reagiert werden – dann gilt es, Mitarbeiter mit ähnlichen Fähigkeiten ins Team zu bringen und beim parallelen Projekt für adäquaten Ersatz zu sorgen.“

In einer solchen Situation können Sie sich als Projektmanager/-in erst einmal sehr, sehr lange hinsetzen und alle Szenarien durchspielen. Oder Sie lassen – wie wir in diesem Beispiel – das die KI von Can Do übernehmen. Eine KI übrigens, die bereits mehrfach gezeigt hat, dass sie Skill-basierte Ressourcenplanung und flexibles Projektmanagement auch bei mehreren tausend parallelen Projekten beherrscht. Das bekommt ein menschliches Team bei realistischem Personaleinsatz einfach nicht mehr hin. Und bei unserem eigenen Projekt hat sich gezeigt: Hybrides Projektmanagement schöpft erst im Zusammenspiel mit KI sein Potenzial so richtig aus. Wir haben unser Projekt jedenfalls im Zeit- und Budgetrahmen abgewickelt. Und konnten bezüglich der passenden Skills stets „aus dem Vollen schöpfen“.

Wenn KI im Projektmanagement so sinnvoll ist, ist sie doch sicher auch stark verbreitet?

Das könnte man meinen – aber die Realität sieht anders aus. So hat die IPMA zusammen mit PwC eine Studie über KI und ihre Auswirkungen auf das Projektmanagement durchgeführt. Als Ergebnis ergibt sich eine deutliche Diskrepanz: 90% der befragten PM-Fachleute sind von der Anwendung von KI in Projekten und im Projektmanagement überzeugt. Sie sehen enormes Potenzial in den kritischen Bereichen Zeit und Qualität. Und dennoch haben nur 23% der Befragten bisher Erfahrungen mit Künstlicher Intelligenz gesammelt. Die Akzeptanz ist also da, aber die Umsetzung hinkt hinterher.

Und wie lässt sich die Umsetzung beschleunigen?

Ich kann es gar nicht oft genug sagen: Man muss es selbst und an den eigenen Projekten erleben, wie diese an Verlässlichkeit und Pünktlichkeit gewinnen, sobald sie in Echtzeit von der KI in Can Do überwacht werden. Dies gilt umso mehr, je größer die Zahl der parallel verwalteten Projekte ist. Und natürlich braucht auch diese KI eine gewisse Zeit, um zu lernen. Ihre Vorhersagen und Empfehlungen werden jeden Tag besser.

Sie erwähnen die KI von Can Do. Was unterscheidet diese von „normalen“ Algorithmen?

In erster Linie ihre planerische Flexibilität: Unsere KI benötigt keine absoluten Zeitangaben, um arbeiten zu können. Sie kann, ganz ähnlich wie der Mensch, mit ungenauen und relativen Daten umgehen. Also zum Beispiel „Wir brauchen den Prototypen bis spätestens Oktober“ oder „Projekt B muss acht Wochen nach Projekt A fertig sein.“ Auch bei solchen Vorgaben spielt unsere KI ihre Stärken bei der Ressourcenplanung und im Skills Management aus.

Was wird die Zukunft in Sachen PM und KI bereithalten?

Bereits heute ist praktisch angewandte KI so stark, dass sie Projektmanager und Teammitglieder wirkungsvoll unterstützen kann. Derzeit beschränkt sie sich aber noch auf Ratschläge und Empfehlungen. Die Entscheidung trifft also immer noch der Mensch. Der nächste große Schritt wird daher die automatische Anpassung und Optimierung von Projektplänen durch KI sein. Und dies auf einem extrem hohen Niveau bezüglich Präzision, Effizienz und Vorausplanung.