Künstliche Intelligenz (KI) etabliert sich immer mehr als unverzichtbares Werkzeug im modernen Projektmanagement (PM). Eine kürzlich durchgeführte internationale Studie von Capterra zeigt, wie Projektmanager KI-Technologien einsetzen, um Effizienz und Produktivität zu steigern, und welche Herausforderungen sie dabei meistern müssen. Besonders im Fokus: Risikomanagement und prädiktive Analytik als entscheidende Anwendungsbereiche. Trotz des positiven ROI gibt es deutliche Unterschiede in der Akzeptanz und Anwendung zwischen verschiedenen Ländern, insbesondere Deutschland.

Einleitung und Überblick der Studie

Künstliche Intelligenz ist längst keine Zukunftsvision mehr, sondern hat Einzug in viele Bereiche des Arbeitslebens gefunden. Besonders im Projektmanagement (PM) zeigt sich, dass KI-Lösungen zunehmend als strategische Werkzeuge genutzt werden, um Planung, Durchführung und Bewertung von Projekten zu verbessern. Laut einer internationalen Studie von Capterra, an der 2.500 Projektmanager aus 12 Ländern teilnahmen, setzen bereits 44 % der deutschen Projektmanager KI im Rahmen ihres PMs ein.

Die Studie, die im Mai 2024 durchgeführt wurde, zielt darauf ab, die derzeitige Nutzung von KI-Technologien im PM zu erfassen. Besonders deutlich wurde, dass Risikomanagement, Aufgabenautomatisierung und prädiktive Analytik die zentralen Einsatzfelder von KI im Projektmanagement sind. Diese Bereiche bieten enorme Potenziale, um Zeit- und Kostenüberschreitungen zu vermeiden, Ressourcen optimal einzusetzen und die Effizienz von Projekten zu steigern.

Wichtigste Anwendungsfälle: Risikomanagement und prädiktive Analytik

Risikomanagement – KI als Frühwarnsystem

Weltweit betrachten 54 % der befragten Projektmanager das Risikomanagement als den wichtigsten Anwendungsfall von KI im Projektmanagement. Mithilfe von KI-Tools werden historische Projektdaten analysiert, um potenzielle Risiken frühzeitig zu erkennen und Strategien zur Risikominderung zu entwickeln.

Ein zentrales Element dabei ist die Möglichkeit, tatsächliche Fortschritte mit dem ursprünglichen Zeitplan abzugleichen. So können Abweichungen frühzeitig entdeckt und proaktive Maßnahmen ergriffen werden, bevor es zu kostspieligen Verzögerungen kommt. Durch diese Fähigkeit, potenzielle Risiken zu antizipieren, minimieren Unternehmen das Risiko von Budgetüberschreitungen und nicht erfüllten Fristen.

Prädiktive Analytik – Eine Daten-getriebene Zukunft

Dicht gefolgt ist die prädiktive Analytik, die von 52 % der global befragten Projektmanager als entscheidend betrachtet wird. Durch die Analyse von historischen Daten, aktuellen Trends und Mustern kann die KI zukünftige Entwicklungen in Projekten vorhersagen. Ob Zeit- oder Budgetüberschreitungen – diese Technologie ermöglicht es, Ressourcen rechtzeitig neu zu verteilen und potenzielle Probleme zu vermeiden, bevor sie auftreten.

In Deutschland wird prädiktive Analytik vorwiegend zur Optimierung der Zeitplanung (55 %) und Aufgabenautomatisierung (49 %) genutzt. Auch die Erkenntnisgewinnung durch die Analyse großer Datensätze (47 %) ist ein wichtiger Faktor, wobei das Risikomanagement mit nur 43 % deutlich unter dem internationalen Durchschnitt liegt.

Automatisierung wiederkehrender Aufgaben als Effizienztreiber

Ein weiterer zentraler Anwendungsfall für KI im Projektmanagement ist die Automatisierung von Routineaufgaben. 53 % der weltweit befragten Projektmanager setzen auf KI, um zeitaufwendige und sich wiederholende Aufgaben wie Projektstatus-Updates, Benachrichtigungen und die Erstellung von Berichten zu automatisieren. Durch diese Entlastung haben Projektmanager mehr Zeit, sich auf strategische Aufgaben zu konzentrieren, die einen höheren Mehrwert schaffen. Dies führt zu kürzeren Projektlaufzeiten und einer höheren Gesamtproduktivität.

Positive ROI: Vertrauen in KI fördert weitere Investitionen

89 % der deutschen Projektmanager, die bereits KI-Technologien einsetzen, verzeichnen einen positiven Return on Investment (ROI) ihrer KI-Investitionen in den vergangenen 12 Monaten. Diese positiven Ergebnisse führen zu weiterem Vertrauen in die Technologie, was wiederum zu einem Anstieg der geplanten Investitionen führt. So planen deutsche Unternehmen, ihre KI-Investitionen bis 2025 um durchschnittlich 29 % zu erhöhen, während weltweit eine Steigerung um 36 % erwartet wird.

Ein entscheidender Grund für dieses gestiegene Vertrauen ist die wachsende Akzeptanz von KI als verlässliches Werkzeug. 85 % der deutschen Projektmanager geben an, sich sicher zu fühlen, wenn sie wichtige Aufgaben an KI delegieren. Dies gilt insbesondere für die Automatisierung von Routineaufgaben und die Unterstützung bei der Analyse großer Datenmengen.

Die größten Herausforderungen: Datenqualität, Datenschutz und Akzeptanz der Mitarbeiter

Trotz des klaren Nutzens, den KI im Projektmanagement bietet, sind auch Herausforderungen nicht zu übersehen. Die drei größten Hürden, die Projektmanager weltweit in der Einführung von KI-Systemen sehen, sind:

Datenqualität

Die größte Herausforderung stellt für 49 % der Befragten die Datenqualität dar. Damit KI-Systeme effektive und zuverlässige Ergebnisse liefern können, müssen die zugrunde liegenden Daten akkurat, konsistent und umfassend sein. Besonders die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen erweist sich oft als schwierig und führt zu Problemen bei der Konsistenz der Daten.

Datenschutz und Sicherheit

Auch Datenschutzbedenken spielen eine große Rolle. 43 % der Projektmanager geben an, dass der Schutz sensibler Daten wie Kunden- oder Unternehmensinformationen eine der größten Hürden darstellt. Hier müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme den geltenden Datenschutzgesetzen, wie der DSGVO, entsprechen und ausreichend gegen Cyberangriffe geschützt sind.

Akzeptanz der Mitarbeiter

Eine weitere Herausforderung ist die Akzeptanz der Mitarbeiter gegenüber KI. 34 % der Befragten sehen in der Angst vor Arbeitsplatzverlusten und in der generellen Skepsis gegenüber neuen Technologien ein Hindernis für die erfolgreiche Implementierung von KI-Lösungen. Viele Mitarbeiter befürchten, dass die KI ihre Arbeitsplätze bedroht oder schwer verständliche und nicht nachvollziehbare Entscheidungen trifft, was das Vertrauen in die Technologie untergräbt.

Strategien zur Überwindung der Herausforderungen

Um diese Herausforderungen zu meistern, setzen Unternehmen auf verschiedene Strategien. Die am häufigsten genannten Maßnahmen sind:

• Schulung der Mitarbeiter: 46 % der Befragten schulen ihre Mitarbeiter gezielt im Umgang mit KI-Systemen und der Erkennung möglicher Bias in den Ergebnissen.
• Zusammenarbeit mit IT-Experten: 46 % arbeiten eng mit internen IT-Ressourcen oder externen Anbietern zusammen, um maßgeschneiderte KI-Algorithmen zu entwickeln.
• Festlegung von KI-Richtlinien: 48 % der Unternehmen haben klare Richtlinien für die Nutzung und Entwicklung von KI-Technologien definiert, um sicherzustellen, dass diese verantwortungsvoll eingesetzt werden.
• Überwachung der KI-Ergebnisse: 42 % der Projektmanager überwachen kontinuierlich die Ergebnisse ihrer KI-Systeme, um ungewollte Bias zu erkennen und gegebenenfalls zu korrigieren.

Fazit: Der verantwortungsbewusste Einsatz von KI im PM

Die Studie zeigt, dass KI im Projektmanagement bereits weitverbreitet ist und zahlreiche Vorteile bietet. Besonders im Bereich Risikomanagement und prädiktive Analytik eröffnen KI-Systeme neue Möglichkeiten, Projekte effizienter und vorausschauender zu managen. Gleichzeitig gilt es jedoch, die mit der Einführung von KI einhergehenden Herausforderungen, wie Datenqualität und Mitarbeiterakzeptanz, zu meistern.

Zukunftsorientierte Unternehmen sollten sich intensiv mit den ethischen und rechtlichen Aspekten des KI-Einsatzes auseinandersetzen, um langfristig erfolgreich zu sein. Nur so können sie das volle Potenzial der Technologie ausschöpfen und gleichzeitig das Vertrauen ihrer Mitarbeiter und Kunden bewahren.