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KI kann Aufgaben automatisieren und datengestützte Entscheidungen verbessern – trotzdem bleibt die menschliche Führung unverzichtbar. Projektmanager werden zunehmend KI als unterstützendes Werkzeug einsetzen, um effizienter zu planen, Risiken zu bewerten und datenbasierte Erkenntnisse zu nutzen. Im Idealbild arbeiten menschliche Expertise und KI-Technologie so zusammen, dass Projekte effizient abgewickelt und zum Erfolg geführt werden.

Künstliche Intelligenz kann vielfältig eingesetzt werden und spielt ihre Stärken in Bereichen wie Ideengenerierung, Überwachung und Klassifizierung von Daten, Personalisierung von Inhalten und Predictive Analytics aus. Wie gut das funktioniert, hängt von der Datenbasis, der Integration von Systemen und dem Umfeld ab. Dieser Artikel gibt einen Überblick über mögliche Einsatzgebiete von KI – unterschieden nach PM-Aufgaben und Projektinhalten.

Mangelhafte Datenqualität, fehlende Transparenz, Unsicherheiten beim Datenschutz und ethische Bedenken: Der Einsatz von künstlicher Intelligenz birgt einige Risiken, die jedem bewusst sein sollten, der eine Einführung plant oder die Systeme bereits nutzt. Dieser Artikel enthält 8 wichtige Risiken mit jeweils einem Praxisbeispiel.

Projektmanager können künstliche Intelligenz bereits heute in verschiedenen Bereichen einsetzen. Dabei haben Experimente gezeigt, dass KI besser bei allgemeinen und oberflächlichen Aufgaben abschneidet, während sie bei konkreteren und detailorientierten Aufgaben weniger effektiv ist. Die Beurteilung der KI-Ergebnisse erfordert die Expertise eines kompetenten Menschen. Selbst bei einfachen Berechnungen können Fehler auftreten, was die Frage aufwirft, wie KI bei komplexeren Aufgaben abschneidet. Dennoch kann KI wertvolle Denkanstöße und Hinweise liefern.

Künstliche Intelligenz wird die Arbeit im Projektmanagement in den nächsten Jahren deutlich verändern – schneller oder langsamer, je nach Branche und Unternehmen. KI kann einfache Aufgaben automatisieren und dem Projektmanager als Assistenz zur Seite stehen. Um qualitativ hochwertige Ergebnisse und verlässliche Erkenntnisse zu liefern, ist allerdings eine saubere und umfassende Datenbasis erforderlich.