Testfragen

• Es steht für volatility (Volatilität), uncertainty (Unsicherheit), complexity (Komplexität) und ambiguity (Ambiguität) und beschreibt das Ergebnis der radikalen Veränderungen von Rahmenbedingungen im Projektmanagement.

Wahr.

Integrale Perspektiven beziehen sich auf integrative, ganzheitliche Ansichten, Theorien und Modelle, die verschiedene Aspekte des menschlichen Bewusstseins, der Kulturen und der Systeme in einem kohärenten Rahmen vereinen.

Zu den grundlegenden Gedanken, die dem Integralen eigen sind, zählen insbesondere:

1. Entwicklung und gerichtete Evolution: Bewusstsein entwickelt sich durch verschiedene Stufen und Ebenen hindurch. Jede Ebene baut auf der vorherigen auf, umfasst und integriert sie und bringt neue Qualitäten und Fähigkeiten mit sich, die eine Weiterentwicklung bedeuten.

2. Integration vieler Perspektiven und Disziplinen: Um Komplexität besser zu verstehen, ist ein integratives, ganzheitliches Verständnis notwendig, da keine einzelne Perspektive oder Disziplin die gesamte Realität erfassen kann. Dieses Verständnis vernetzt und verknüpft viele verschiedene Ansichten und Disziplinen miteinander.

Die Integral-systemische Arbeit, die diese Perspektiven berücksichtigt, versucht, sowohl die Vielfalt der Perspektiven und Bewusstseinsstufen als auch die systemischen Verbindungen und Dynamiken zu beachten

Wahr

Die Quellen beschreiben detailliert, wie das Einsatzpotenzial von Künstlicher Intelligenz (KI) stark von den Projektcharakteristika abhängt, insbesondere von der sozialen Komplexität und der Unbestimmtheit von Aufgabe und Lösungsweg.

Unterstützung für standardisierte Projekte:

• In Projekten mit hoher Standardisierung und geringer sozialer Komplexität – den sogenannten Standardprojekten – sind alle Anforderungen klar, und es existieren kaum personelle Herausforderungen.

• In diesen ursprungsnahen Bereichen der Projektcharakteristik kann KI sehr umfänglich eingesetzt werden, bis hin zur Übernahme der eigenständigen Projektsteuerung. Die KI kann hier im Extremfall einen menschlichen Projektleiter vollumfänglich ersetzen und als „agierende Einheit“ wirken, da die sozialen Fähigkeiten und sensorischen Möglichkeiten des Menschen nicht benötigt werden.

• Das KI-Einsatzpotenzial ist bei klassisch gemanagten Projekten am höchsten, da diese oft Standardprojekten ähneln und an operative Prozesse angrenzen.

Unterstützung für komplexe Projekte:

• Je komplexer die sozialen Zusammenhänge und je unklarer Ziele und Wege sind, desto mehr ist der Mensch gefragt.

• In Pionierprojekten, die durch die Kombination von hoher Unbestimmtheit und hoher sozialer Komplexität gekennzeichnet sind, muss KI nach Einschätzung der Autoren selektiv als unterstützendes Hilfsmittel gesehen werden.

• In der schwächsten Stufe des KI-Einsatzpotenzials agieren die KI-Anwendungen nur noch als Hilfsmittel für stark abgrenzbare Einzelaufgaben (z. B. Texterstellung oder Warnhinweise im Projektablauf).

Generell wird die KI, wenn sie nicht steuernd eingesetzt wird, zu einem Tool oder einer Ressource des Projektmanagers, die dieser je nach Projektart und Situation mehr oder weniger zum Einsatz bringen kann. Der Mensch mit seinen persönlichen und sozialen Kompetenzen ist aus "echten" Projekten – im Gegensatz zu einfachen Standardprojekten – derzeit nicht wegzudenken.

Analogie zur Verdeutlichung:

Man könnte sich den Einsatz von KI im Projektmanagement wie bei einem komplexen Musikstück vorstellen: Bei einem Standardprojekt (z. B. einer einfachen, repetitiven Melodie) kann die KI als automatischer Sequenzer agieren, der das Stück eigenständig und fehlerfrei ausführt. Bei einem Pionierprojekt (z. B. einer anspruchsvollen, interaktiven Improvisation) ist die KI nur ein punktuell unterstützendes Hilfsmittel – vielleicht ein hochentwickeltes Metronom oder ein Effektgerät – aber der menschliche Dirigent und die menschlichen Musiker, die soziale Interaktion, Empathie und Kreativität benötigen, bleiben unverzichtbar für die künstlerische Darbietung..

• Das Einsatzpotenzial von KI ist bei klassisch gemanagten Projekten am größten.

• Für hybride Projekte ist das Einsatzpotenzial von KI nur schwer abgrenzbar.

Der integral-systemische Ansatz im Projektmanagement betrachtet das Zusammenspiel, die Beziehungen und die wechselseitigen Wirkungen von vier Perspektiven. Diese vier Quadranten ergeben sich aus der Kombination von innen (subjektiv/erfahrbar) und außen (objektiv/messbar) sowie individuell und kollektiv.

Die korrekte Zuordnung dieser vier Perspektiven und ihrer Beschreibungen ist wie folgt:

Erläuterung der Perspektiven:

• Individuell – Innen (Perspektive 1): Bezieht sich auf das individuelle Innenleben. Dieses Feld umfasst die Geisteshaltung, Gedanken, Gefühle, Intentionen, individuelle Werte, Prinzipien und Glaubenssätze sowie das Mindset und das Bewusstsein eines Einzelnen.

• Individuell – Außen (Perspektive 2): Betrachtet das individuelle Verhalten, die physischen Manifestationen, sowie die individuellen Kompetenzen/Skills und die Leistungsfähigkeit eines Individuums.

• Kollektiv – Innen (Perspektive 3): Erforscht die gemeinsamen inneren Kulturen, Werte und Weltanschauungen, die Kommunikation, die Kohäsion und die Identität einer Gruppe oder Gemeinschaft, sowie die Team-, Gruppen- und Projektkultur.

• Kollektiv – Außen (Perspektive 4): Fokussiert auf die äußeren Systemstrukturen, Rahmenbedingungen, Regeln und Werkzeuge, in denen sich Gruppen und Gemeinschaften organisieren und operieren.

Eine integral-systemische Herangehensweise betont, dass Interventionen in einem dieser Felder immer Auswirkungen auf die anderen Perspektiven haben und dass die innere Form die äußere Form bedingt und umgekehrt, da sie in wechselseitiger Abhängigkeit entstehen. Wenn beispielsweise mit gänzlich neuen KI-Tools gearbeitet werden soll (Perspektive 4: kollektiv – außen), müssen auch die Auswirkungen auf die anderen Perspektiven, insbesondere das Bewusstsein und Mindset (Perspektive 1: individuell – innen), berücksichtigt werden.

• Transparenz der KI-Algorithmen

• Voreingenommenheiten und versteckte Verzerrungen, die vom System mitgelernt werden

• Qualität und Grenzen der Trainingsdaten

• Urheberrechtliche Herausforderungen

• Qualitätssicherung

• Automatisierung von Routineaufgaben

• Risikomanagement

• Verbesserung von Teamkommunikation und -koordination

• Es besteht die Gefahr, dass das Ergebnis der KI für Menschen nicht nachvollziehbar ist – eine Datenvalidierung kann dadurch erschwert werden.

• Die Qualität der Trainingsdaten ist womöglich nicht ausreichend.

• Es kann zu Mehraufwand kommen, wenn aufgrund des KI-Einsatzes gesonderte Prüfverfahren integriert werden müssen.

Wahr

Die Quellen betonen, dass die Beurteilung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Projektgeschäft immer kontext-, anwendungs- und personenspezifisch erfolgen muss.

Daher ist es schwer, die Akzeptanz von KI generell vorauszusehen oder zu verallgemeinern. Um die Akzeptanz (oder die möglichen Haltungen) dennoch zu eruieren und die potentiellen Auswirkungen auf das Projektgeschäft abzuschätzen, identifizieren die Autoren im Rahmen einer Umfeld- und Stakeholderanalyse relevante Faktoren und Personengruppen.

Die Umfeld- und Stakeholderanalyse ist demnach das geeignete Werkzeug, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, welche Personen oder Personengruppen welchen Einfluss auf das Projekt haben, und potenzielle "Fettnäpfe" oder wohlgesonnene Einflussnehmer zu identifizieren. Es wird empfohlen, in Kontakt mit den Betroffenen zu treten, um deren Haltung (negativ oder positiv) abzuschätzen und gegebenenfalls Überzeugungsarbeit zu leisten

• gute positive Referenzergebnisse aufzeigen

• positives Feedback aus Pilotprojekten publizieren

• gemeinsame Gespräche und Workshops

Falsch

Die Aussage ist falsch. Die Quellen legen nahe, dass der Einsatz von KI-Tools, die auf Natural Language Processing (NLP) basieren, insbesondere dort geeignet ist, wo große Mengen unstrukturierter Text entstehen und aufwändige bzw. komplexe manuelle Analysen erforderlich sind.

Hier sind die Details aus den Quellen, die diese Schlussfolgerung unterstützen:

Eignung von NLP-Tools

1. Textstruktur: NLP ist eine Teildisziplin der Künstlichen Intelligenz, die sich mit der automatischen Verarbeitung von natürlicher Sprache beschäftigt. Die Anwendung von NLP-Technologien eignet sich vor allem zur Formalisierung und Analyse natürlichsprachlicher Texte.

   • Im Projektmanagement entstehen viele natürlichsprachliche Dokumente (z. B. in der Auftragsklärung, bei Berichten oder in der Stakeholder-Kommunikation), die als unstrukturierter Text betrachtet werden.

   • Die Prämisse, dass NLP für strukturierte Texte (wie in der Aufgabenstellung behauptet) am besten geeignet sei, wird durch die Fokussierung der Quellen auf unstrukturierte oder natürlichsprachliche Texte widerlegt.

2. Analysekomplexität: Die Stärke von NLP-Tools liegt in der Automatisierung von aufwändigen/komplexen Aufgaben, nicht von einfachen Analysen.

   • Der Bereich des Natural Language Processing eignet sich insbesondere dort, wo aufwändige manuelle Analysen erforderlich sind.

   • Gerade in frühen Projektphasen, wie der Auftragsklärung, ist die Prüfung auf Vollständigkeit und Konsistenz der textuellen Anforderungen sehr aufwändig und fehlerbehaftet.

   • NLP-Methoden können den manuellen Zuordnungsaufwand für die Verknüpfung von Dokumenten und Inhalten, der sonst qualifizierten Personaleinsatz erfordert und Zeit kostet, deutlich reduzieren.

NLP wird eingesetzt, um Texte automatisiert zu analysieren, Beziehungen zwischen Dokumenten zu identifizieren, Inhalte zusammenzufassen und selbst bei Sprach- und Textanalysen auf gewonnene Erkenntnisse und die Qualität der Ergebnisse abzuzielen, was weit über einfache manuelle Analysen hinausgeht.

• KI-Tools, die auf Natural Language Processing (NLP) basieren, können beim Abgleich von Dokumenten helfen, die im Zuge der Auftragsklärung entstehen (z. B. Pflicht- und Lastenheft).

• im Rahmen des technischen Supports(Chatbots)

• erstellen von Präsentationen auf Basis von Texteingaben

• generieren von Programmcodes.

• Fähigkeitsbedarfe für die Bearbeitung von Aufgaben ermitteln und Fäghigkeitsprofile erstellen.

• Bei der Ressourcenplanung unterstützen.

• Bei der Erstellung von Projektplänen samt Arbeitspaketen und Kostenplanung unterstützen.

• Prozesse, Tools und Schnittstellen ermitteln.

Wahr

• Automatisierte Generierung von Abschlussberichten – insofern die Daten im Tool bereits vorliegen.

• Effizientere Erfassung von Lessons Learned durch KI-gestützte Umfragetools.

Detaillierte Begründung

KI-Tools bieten im Rahmen des Projektabschlusses vielfältige und spezifische Unterstützung, um Prozesse wie das Reporting und das Wissensmanagement zu automatisieren und zu optimieren.

1. Automatisierte Generierung von Abschlussberichten – insofern die Daten im Tool bereits vorliegen.

Wahr.

Die automatisierte Berichterstattung ist eine zentrale Anwendung von KI in der Abschlussphase.

• Reporting: KI kann auf Knopfdruck Berichte (wie Status- oder Fortschrittsberichte) vorbereiten und durch aktuelle Datenauswertungen anschauliches Zahlenmaterial oder graphische Darstellungen generieren. Dies entlastet die Projektleitungen beim Reporting.

• Datengrundlage: Der Einsatz von KI-Tools wie SmartSheets oder Zoho Projects zur Erstellung von (Abschluss-)Berichten ist möglich. Es wird empfohlen, in dieser letzten Phase ein Tool zu nutzen, das bereits in früheren Projektphasen implementiert wurde und die notwendigen Daten bereits erhoben und verwertet hat. Dadurch kann der erhöhte manuelle Aufwand vermieden werden, sämtliche Daten mühsam für den Abschlussbericht zusammenzufassen.

• Prozess: Die Erstellung eines Abschlussberichts ist eine der Kernaufgaben in der Abschlussphase nach DIN 69901-2:2009-1. Generative KI kann beispielhaft die Erstellung eines Abschlussberichts und die Präsentation im Projektteam unterstützen. KI-gestützte Anwendungen wie Monday Work Management bieten zudem KI-basierte Berichterstattung und Analyse.

• Dokumentation: In der Projektabschlussphase können KI-Werkzeuge auch bei der Zusammenstellung und Zusammenfassung der Projektdokumentation unterstützen.

2. Effizientere Erfassung von Lessons Learned durch KI-gestützte Umfragetools.

Wahr.

Die Sicherung der Projekterfahrungen (Lessons Learned) ist ein wesentlicher Bestandteil der Abschlussphase.

• Erfassung: Die Erhebung von Lessons Learned kann durch KI-gestützte Umfragetools wie SurveyMonkey unterstützt werden.

• Effizienz durch KI: Die Erweiterung SurveyMonkey Genius kombiniert KI mit Expertenwissen, um eine Umfrageintelligenz zu schaffen. Diese wählt beispielsweise den besten Fragetyp anhand der eingegebenen Frage aus. Mithilfe vorformulierter Optionen kann das Tool präzise Antwortmöglichkeiten generieren, was den Projektmanager bei der Strukturierung des Feedbacks entlastet und die Erfassungseffizienz steigert.

• Wissensmanagement: KI unterstützt allgemein das Wissensmanagement und die Nutzung von Erfahrungen und Wissen aus vergangenen Projekten, indem sie diese Erkenntnisse in einer neuen Form aufbereitet und zur Verfügung stellt.

3. In der Abschlussphase bieten sich KI-Tools nicht an.

Falsch.

Die Quellen belegen eindeutig, dass sich KI-Tools sehr wohl für die Abschlussphase eignen und dort einen Mehrwert schaffen können:

• Planung und Optimierung: Die Unterstützung von Projektfunktionen durch KI wird in den Quellen explizit als Teil des Fachgebiets beleuchtet.

• Automatisierung von Routineaufgaben: KI entlastet von Routineaufgaben wie der Zusammenstellung von Projektdokumentation und der Erstellung von Abschlussberichten.

• Kommunikation und Marketing: Dialogmöglichkeiten (z. B. offene Projektevaluation) können durch KI-basierte Chatbots unterstützt werden. Öffentlichkeitswirksame Berichte können mithilfe von Bildgenerierungswerkzeugen gestaltet werden.

• Analyse: Die Analyse der im Projekt generierten Daten zur Projektevaluation kann ebenfalls KI-gestützt erfolgen

• Für die Integration von generativen KI-Systemen in das Projektmanagement ist eine Unternehmenskultur notwendig, die das Experimentieren und Ausprobieren fördert.

• Nachdem die KI-Anwendungen für die einzelnen Projektphasen ausgewählt wurden, ist Change Management erforderlich, damit ein effektiver Einsatz der Tools sowie deren Akzeptanz ermöglicht wird.

Zutreffende Aussagen (Wahr)

1. Für die Integration von generativen KI-Systemen in das Projektmanagement ist eine Unternehmenskultur notwendig, die das Experimentieren und Ausprobieren fördert. Diese Aussage trifft zu. Für die erfolgreiche Integration generativer KI-Lösungen in das Projektmanagement ist eine Unternehmenskultur notwendig, die das Experimentieren und Ausprobieren fördert. Eine solche Kultur sollte auch eine entsprechende Flexibilität des Projektbudgets erfordern, um Irrwege und Fehlversuche abzudecken. Allgemein erfordert die erfolgreiche Integration und Akzeptanz von KI-Tools eine Anpassung der Unternehmenskultur in Bezug auf Experimentierfreudigkeit und Kompetenzerweiterung. Das Ermutigen zum Experimentieren und das Verständnis sowie die Akzeptanz von Fehlern als Lernchancen sind entscheidend für die Implementierung des 6C-KI-Kompetenzmodells.

2. Nachdem die KI-Anwendungen für die einzelnen Projektphasen ausgewählt wurden, ist Change Management erforderlich, damit ein effektiver Einsatz der Tools sowie deren Akzeptanz ermöglicht wird. Diese Aussage trifft zu. Nachdem die KI-Anwendungen für die einzelnen Projektphasen ausgewählt wurden, ist Change Management erforderlich, damit ein effektiver Einsatz der Tools sowie deren Akzeptanz ermöglicht wird. Dieses Change Management wird selbst als ein sorgfältig zu planendes Projekt betrachtet, das psychologische Faktoren (hinsichtlich der Vertrauensbildung zu einem abstrakten Algorithmus), die technologische Dimension und einen strukturierten Einführungsprozess berücksichtigt. Das begleitende Change Management ist ein wichtiger Aspekt bei der Implementierung neuer KI-Tools. Auch neue Aufgaben des Projektmanagement Offices (PMO) umfassen die Initiierung von Changeprozessen, die durch die Einführung von KI in Projektmanagement-Aufgaben und -Prozesse erforderlich werden.

Unzutreffende Aussagen (Falsch)

3. Change Management ist bei der Einführung neuer KI-Tools nur dann erforderlich, wenn seitens der Projekt Stakeholder aktiver Gegenwind kommt. Diese Aussage ist Falsch. Change Management ist generell für die erfolgreiche Integration und Akzeptanz von KI-Tools erforderlich und dient nicht nur der Reaktion auf Widerstand. Change Management wird benötigt, um Vorbehalte der Mitarbeitenden abzubauen, die durch Bedenken hinsichtlich Arbeitsplatzsicherheit, mangelndes Vertrauen oder Unsicherheit entstehen, und um die Schulung der Stakeholder zu gewährleisten.

4. Da KI-Tools häufig vollautomatisiert arbeiten, ist keine umfangreiche Einarbeitung der Mitarbeitenden innerhalb der Projektorganisation notwendig, wenn die Tools eingeführt werden. Diese Aussage ist Falsch. Die Einführung von KI-Tools erfordert im Gegenteil umfangreichen Trainings- und Einarbeitungsaufwand. Die Schulung der Projektteammitglieder im Umgang mit KI ist eine wichtige Maßnahme zur Minderung von Risiken. Das PMO hat die neue Aufgabe, die Schulung der Stakeholder von Projektteammitgliedern bis hin zur Führungsebene zu übernehmen. Ziel ist es, die notwendigen Kompetenzen für die Arbeit mit KI in Projekten zu fördern und zu vertiefen.

• Projektvorhaben und dahinterliegende Idee auf Basis vorab definierter Kriterien und Erfahrungswerten bewerten und priorisieren.

Die folgende Bewertung basiert auf der Struktur des Projektmanagement-Phasenmodells nach DIN Norm 69901-2:2009-1, das die Initialisierungsphase als die erste Phase definiert, in der die Projektfreigabe erteilt und Ziele skizziert werden.

Zutreffende Aussagen (Wahr)

Projektvorhaben und dahinterliegende Idee auf Basis vorab definierter Kriterien und Erfahrungswerten bewerten und priorisieren. Diese Aussage ist Wahr.

In der Initialisierungsphase wird die KI genutzt, um das Projektvorhaben und die Idee dahinter zu detaillieren, indem sie dabei unterstützt, die Idee anhand von vorab festgelegten Kriterien und Erfahrungswerten zu bewerten und zu priorisieren.

• Hierfür kann beispielsweise das Tool IdeaScale als Ideen- und Innovations-Management-Software genutzt werden, das durch KI zudem eigene Vorschläge generiert.

• Allgemein kann KI helfen, Wachstumschancen zu identifizieren und Risiken zu mindern. Auch im Innovationsprozess kann KI (z. B. durch Machine Learning und Datenanalyse) bei der Ideengenerierung und dem Rating (Bewertung und Priorisierung) neuer Projektideen unterstützen.

Unzutreffende Aussagen (Falsch)

Automatisierte abschließende Ressourcenplanung. Diese Aussage ist Falsch.

Die Ressourcenplanung (Planung und Zuweisung) ist eine Aufgabe, die typischerweise der Planungsphase (Phase 3) zugeordnet wird. Die Abschlussphase (Phase 5) beinhaltet die Rückführung und Sicherung der Ressourcen. Die Initialisierungsphase (Phase 1) fokussiert lediglich auf die Skizzierung der Ziele und die Auswahl der Prozesse.

Optimierung der Kommunikation im Team. Diese Aussage ist Falsch als spezifische primäre Aufgabe der Initialisierungsphase.

Die Optimierung der Kommunikation durch KI-gesteuerte Chatbots oder digitale Assistenten ist zwar ein allgemeiner Nutzen von KI im Projektmanagement. Jedoch wird die Kommunikationsplanung und die Festlegung, wie informiert und kommuniziert wird, primär in der Definitionsphase (Phase 2) angesiedelt, oder dient der Steuerung und Koordination in der Steuerungsphase (Phase 4).

Projektpläne automatisiert generieren. Diese Aussage ist Falsch.

Die Erstellung eines Projektplans (inklusive Terminplan und detailliertem Projektstrukturplan) ist eine Kernaufgabe der Planungsphase (Phase 3), auch wenn generative KI (wie ChatGPT) dabei unterstützen kann. In der Initialisierungsphase (Phase 1) werden die Ziele lediglich skizziert.

Wahr

Die Aussage trifft zu.

In der Planungsphase (Phase 3 nach DIN 69901-2:2009-1) sind Projektmanagement- und Kollaborationstools, die eine Automatisierung von Zeit- und Ressourcenplanung ermöglichen, besonders hilfreich, da die Erstellung des Projektplans, des Terminplans sowie die Entwicklung eines Ressourcenplans zentrale Aufgaben dieser Phase sind.

Die Quellen nennen explizit ein Projektmanagement- und Kollaborationstool, welches die Zeit- und Ressourcenplanung durch KI-Features automatisiert und die Ressourcen zudem verwaltet und effizient zuweist, nämlich SmartSheet.

Allgemein kann KI die Unterstützung von Planungs- und Controllingtätigkeiten im Projektmanagement Office (PMO) und bei Projektleitungen leisten, indem sie:

• mithilfe von Algorithmen komplexe Projektpläne und Zeitpläne erstellt und optimiert.

• die Ressourcenplanung optimiert, indem sie historische und aktuelle Daten analysiert, um den Bedarf an Mitarbeitern, Materialien und Ausrüstung zu prognostizieren und Engpässe frühzeitig zu identifizieren.

• bei der Kostenkontrolle hilft, indem sie Abweichungen erkennt und Analysen durchführt, um mögliche Kostenüberschreitungen frühzeitig zu erkennen.

Virtuelle Assistenten könnten zukünftig dabei helfen, den optimalen Projektplan zu erstellen, einschließlich Ressourcen, Zeitplänen sowie Risiko- und Chancenabwägungen, basierend auf historischen Daten.

• Vor allem durch die Analyse historischer Daten aus vorangegangenen Projekten.

KI-Tools leisten in der Definitionsphase (Phase 2 nach DIN 69901-2:2009-1) primär Unterstützung bei der Analyse und Strukturierung der Projektgrundlagen, um die Zieldefinition und Risikobewertung zu präzisieren.

Hier ist die Bewertung der einzelnen Aussagen:

Vor allem durch die Analyse historischer Daten aus vorangegangenen Projekten.

Wahr

Die Analyse historischer Daten ist ein zentrales Einsatzfeld von KI in dieser Phase. Mithilfe einer KI-gestützten Datenanalyse können historische Daten vorheriger Projekte analysiert werden, um die Ziele und Parameter des aktuellen Projektes festzulegen.

• Tools wie IBM Watson Discovery können hierbei helfen. Dieses Tool extrahiert relevante Informationen aus verschiedenen Datenquellen und kann Muster in historischen Daten auswerten, um die Analyse von Risiken zu erleichtern.

Projektvorhaben und dahinterliegende Idee auf Basis vorab definierter Kriterien und Erfahrungswerten bewerten und priorisieren.

Falsch

Diese Aufgabe, die Bewertung und Priorisierung der Projektidee anhand vorab festgelegter Kriterien und Erfahrungswerte, wird in den Quellen explizit der Initialisierungsphase (Phase 1) zugeordnet. In der Definitionsphase (Phase 2) werden zwar Meilensteine definiert, der Aufwand grob geschätzt und die Projektinhalte abgegrenzt, aber die initiale Bewertung des Projektvorhabens geschieht zuvor.

In der Definitionsphase bieten sich KI-Tools nicht an.

Falsch

KI-Tools bieten sich in dieser Phase explizit an und werden zur Unterstützung wichtiger Aufgaben eingesetzt. Neben der Datenanalyse können sie insbesondere beim Umgang mit den Stakeholdern helfen:

• Das Tool AI Project Stakeholder Analysis Generator kann die Anforderungen und Erwartungen der relevanten Stakeholder analysieren und effektive Strategien für den Umgang mit diesen entwickeln.

Automatisierte Erstellung von Phasenplänen.

Falsch

Die detaillierte Planung des Projekts, einschließlich der Erstellung eines Projektplans, eines Terminplans und des detaillierten Projektstrukturplans (Arbeitspakete), ist die Kernaufgabe der Planungsphase (Phase 3). In der Definitionsphase (Phase 2) wird lediglich eine Grobstruktur erstellt. KI-Tools wie ChatGPT können zwar Projektpläne mit Arbeitspaketen generieren, dieser Einsatz ist jedoch primär der nachfolgenden Planungsphase zuzuordnen.

Wahr

Die Aussage, dass menschliche Fähigkeiten die Kompetenzcluster im Bereich der sozialen Kompetenzen wie Kommunikation und Kreativität dominieren, ist Wahr.

Obwohl Künstliche Intelligenz (KI) in diesen Bereichen unterstützend eingesetzt wird und eindrucksvolle Fortschritte erzielt hat, betonen die Quellen die anhaltende und oft unersetzbare Bedeutung menschlicher Kompetenzen in diesen Clustern:

🎯 Dominanz menschlicher Fähigkeiten

💡 Soziale und zwischenmenschliche Kompetenzen (Kommunikation & Empathie):

• Die zentrale Rolle des Projektleiters erfordert menschliche Sensorik und kognitive Fähigkeiten, um Projektsituationen wahrzunehmen und Zwischentöne sowie Emotionen auf einer kognitiven Metaebene zu erkennen und zu interpretieren.

• Ohne soziales Miteinander und soziale Interaktionsprozesse kann kein Projekt zielführend abgeschlossen werden.

• Die KI hat Mängel in der physischen und emotionalen Sensorik sowie im intuitiven Gespür in komplexen Umfeldern.

• KI ist nicht in der Lage, menschliche Emotionen und Empathie vollständig zu verstehen oder zu replizieren. Daher wird KI in Bereichen des Projektmanagements, die starke zwischenmenschliche Interaktion erfordern – wie Mitarbeiterführung, Konflikt- oder Claim Management und Stakeholder-Management – wahrscheinlich vorerst keine umfassende Rolle spielen.

• Die IPMA® schätzt persönliche und soziale Kompetenzen ("People-Skills") wie persönliche Kommunikation, Teamarbeit, Führung sowie Konflikte und Krisen als notwendig für den Projekterfolg ein. Das Potenzial der KI in Bezug auf diese "People-Skills" wird als beschränkt angesehen.

• Das 6C-Kompetenzmodell für KI-basiertes Projektmanagement umfasst das Cluster „Collaborative Intelligence & KI-Kommunikation“, welches soziale Kompetenzen wie emotionale Intelligenz und Kommunikationsfähigkeiten über Abteilungsgrenzen hinweg betont.

🎨 Kreativität und Entscheidungsfindung:

• KI kann repetitive Aufgaben automatisieren und Daten analysieren, aber es bleibt schwierig, menschliche Kreativität und Innovationsfähigkeit vollständig nachzubilden.

• Projektmanagement-Aufgaben, die einen hohen Grad an kreativen Entscheidungen erfordern, sind daher weniger für den Einsatz von KI geeignet.

• In Projekten mit offenen Fragestellungen (Potenzialprojekte) kann eine KI nur sehr bedingt bis gar nicht das „Erspüren“ der Zukunft (Bauchgefühl) und die erfinderische Sicht in die Zukunft („educated guess“) einbringen.

• Das 6C-Kompetenzmodell definiert das Cluster „Design Thinking & KI-Kreativität“. Dieses Cluster betont die Notwendigkeit, KI-Lösungen aus der Perspektive der Benutzer und Stakeholder zu gestalten und zu bewerten und umfasst Fähigkeiten wie Kritisches Denken in KI-Projektumgebungen und eine realistische Einschätzung der KI-Fähigkeiten.

• Obwohl generative KI (wie GPT 4.0) im Torrance Test mit den Top 1 % der Menschen in Bezug auf kreatives Denken mithalten kann, wird ihr Einsatz im Projektmanagement als "Booster" oder als Inspiration betrachtet, um den Möglichkeitsraum zu erweitern. Die Verantwortung für die Bewertung der Ergebnisse verbleibt immer beim Menschen.

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass in Kompetenzbereichen, in denen menschliche Interaktion, Empathie, Intuition, ethisches Handeln oder ein hohes Maß an kreativen Entscheidungen gefragt sind, die menschlichen Fähigkeiten weiterhin die Kompetenzcluster dominieren und die KI primär eine unterstützende Rolle als komplexes Werkzeug oder Hilfsmittel einnimmt.

• Sozialkompetenzen

• Methodenkompetenzen

• Fachkompetenzen

Das 6C-Modell für KI-basiertes Projektmanagement verteilt sich auf die folgenden drei Kompetenzebenen:

☑️ Sozialkompetenzen ☑️ Methodenkompetenzen ☑️ Fachkompetenzen

Diese drei Ebenen bilden die übergeordneten Kompetenzbereiche, über die sich die sechs spezifischen Cluster des Modells erstrecken. Das Modell betont die Hybridisierung von Kompetenzen, also die Verflechtung von technisch orientierten und menschlich orientierten Fähigkeiten (wie Kreativität, kritisches Denken und zwischenmenschliche Fähigkeiten).

Die sechs Cluster des 6C-Modells selbst sind:

1. Datenkompetenz und KI-Innovation

2. Strategische KI-Entscheidungsfindung

3. Collaborative Intelligence & KI-Kommunikation

4. AI-Powered Projektmanagement

5. Design Thinking & KI-Kreativität

6. KI-Qualitätssicherung & Fehleranalyse

Obwohl die Begriffe "Datenkompetenzen" und "Führungskompetenzen" eng mit den Inhalten der Cluster verknüpft sind – "Datenkompetenz und KI-Innovation" ist beispielsweise ein Cluster-Name, und "Führung" ist ein wichtiger Teilbereich der sozialen Kompetenzen – sind die drei primären, im Modell dargestellten Kategorien/Ebenen, über die sich die Cluster verteilen, die Fach-, Methoden- und Sozialkompetenzen.

• Datenkompetenz & KI-Innovation

Das 6C-Modell für KI-basiertes Projektmanagement ordnet die Kompetenzcluster entlang einer Achse von der Dominanz der KI-Fähigkeiten bis zur Dominanz der menschlichen Fähigkeiten an.

Der Kompetenzcluster, der am stärksten in den Bereich fällt, in dem Fähigkeiten von KI-Systemen die menschlichen Fähigkeiten dominieren, ist:

✅ Datenkompetenz & KI-Innovation

Begründung:

Dieser Cluster konzentriert sich auf das fundierte Wissen und die Fertigkeiten im Umgang mit Daten und künstlicher Intelligenz. Die Kernkompetenzen dieses Clusters umfassen Bereiche, in denen KI ihre größten Stärken gegenüber dem Menschen ausspielt:

• Grundlagen von KI und ML: Verständnis von Konzepten wie Deep Learning und Supervised/Unsupervised Learning.

• KI-basierte Projektautomatisierung: Die Fähigkeit, Automatisierungspotenziale zu identifizieren und KI-gestützte Lösungen zu implementieren.

• Grundlagen des Datenmanagements: Kenntnisse in Datenakquisition, -aufbereitung, -speicherung und -analyse, sowie deren praktische Anwendung in der Datenintegration, Datenqualitätssicherung und Datensicherheit.

KI-Systeme spielen ihre Stärke vor allem dort aus, wo es darum geht, große Datenmengen zu verarbeiten, Muster zu erkennen und komplexe Aufgaben und Prozesse zu automatisieren. Diese Fähigkeiten sind die Grundlage der Datenkompetenz und KI-Innovation, weshalb dieser Cluster am ehesten die Dominanz der KI-Capabilities repräsentiert.

Im Gegensatz dazu:

• Collaborative Intelligence & Kommunikation (Cluster 3) liegt stärker auf der Seite der menschlichen Fähigkeiten ("Human-Capabilities"). Dieser Bereich betont soziale Kompetenzen wie emotionale Intelligenz, Kommunikationsfähigkeiten und Stakeholder-Management, in denen KI derzeit Mängel aufweist und der Mensch unersetzlich ist.

• Strategische KI-Entscheidungsfindung (Cluster 2) beinhaltet die Anwendung von Datenanalysen zur Entscheidungsfindung, aber strategische Entscheidungen in höheren Managementbereichen bleiben dem Menschen vorbehalten.

• KI-Qualitätssicherung (Cluster 6) erfordert ebenfalls eine kontinuierliche Überwachung und Bewertung durch den Menschen, da der Output der KI kritisch hinterfragt und geprüft werden muss.

Das 6C-Modell für KI-basiertes Projektmanagement erfordert eine strategische und schrittweise Implementierung.

Basierend auf den Empfehlungen zur Implementierung und Integration des 6C-KI-Kompetenzmodells in Projektmanagementprozesse ergibt sich die folgende Reihenfolge:

1. Analyse des Status Quo

   • Beginnen Sie mit einer Bestandsaufnahme der bestehenden KI-Kompetenzen in Ihrer Organisation, einschließlich technischer, fachlicher und sozialer Fähigkeiten. Die Ergebnisse dieser Analyse dienen als Grundlage für die weitere Planung.

2. Kompetenzziele und Strategien definieren

   • Auf der Grundlage des aktuellen Status werden spezifische Kompetenzziele festgelegt und eine entsprechende Strategie zur Entwicklung von KI-Kompetenzen formuliert. Diese Ziele und Strategien müssen mit den übergeordneten Unternehmenszielen übereinstimmen.

3. Mitarbeiter*innen ausbilden und qualifizieren

   • Ein wesentlicher Schritt ist die Ausbildung und Weiterbildung der Mitarbeiter. Hierzu können Methoden und Formate wie interne und externe Schulungen, E-Learning-Angebote oder Coaching eingesetzt werden, um die notwendigen Kompetenzen für die Arbeit mit KI in Projekten zu fördern und zu vertiefen.

4. Kultur der Offenheit und entsprechendes Mindset fördern

   • Neben der technischen und fachlichen Ausbildung ist es wichtig, eine Kultur der Offenheit und Innovationsfreude zu fördern. Dies beinhaltet das Ermutigen zum Experimentieren, das Verständnis und die Akzeptanz von Fehlern als Lernchancen sowie das Bewusstsein für die Bedeutung von Daten und KI im Projektmanagement.

5. Evaluieren und Anpassen der Implementierung anhand von KPIs

   • Die Implementierung des Modells muss kontinuierlich überprüft und bewertet werden. Hierzu können Key Performance Indicators (KPIs) oder andere Messgrößen helfen, um den Fortschritt zu verfolgen und bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen.

• Testsysteme und Software nutzen und implementieren

• Integration und Anwendung von KI in der Projektverwaltung

Das Cluster "AI-Powered Projektmanagement" konzentriert sich auf die umfassende Integration von KI-Technologien in den gesamten Projektmanagementzyklus, um die Effizienz, Genauigkeit und Produktivität zu steigern.

Die spezifischen Kompetenzen in diesem Bereich umfassen:

• Integration und Anwendung von KI in der Projektverwaltung: Hierunter fallen Kompetenzen in der Implementierung und Nutzung von KI-Tools im Projektmanagement. Dies beinhaltet das Verständnis, wie KI die traditionelle Projektverwaltung effizienter und effektiver gestalten kann.

• Testsysteme und Software: Dieses umfasst Kenntnisse und Fähigkeiten in Bezug auf die Nutzung und Implementierung von Testsystemen und Software in KI-Projekten. Dies wird als entscheidend für die Qualitätssicherung und die kontinuierliche Verbesserung von KI-Lösungen angesehen.

• Iterative Lieferung in KI-Projekten: Verständnis und Anwendung von iterativen Prozessen in KI-Projekten. Dies ist besonders relevant, da KI-Projekte oft agiles Projektmanagement erfordern.

• Ressourcenallokation und Aufgabenverteilung in KI-Projekten: Fähigkeiten, um Ressourcen und Aufgaben effektiv in KI-Projekten zu verteilen. Dies beinhaltet auch die Nutzung von KI-Tools, um diesen Prozess zu unterstützen und zu optimieren.

• Talentakquisition und -bindung in KI-Projekten: Fähigkeit, qualifizierte Mitarbeiter für KI-Projekte zu gewinnen und zu halten. Dies kann die Identifikation von benötigten Fähigkeiten, das Recruiting und das Training von Mitarbeitern sowie Strategien zur Mitarbeiterbindung umfassen.

Abgrenzung zu anderen Clustern:

Die beiden anderen genannten Optionen fallen in andere Kompetenzcluster des 6C-Modells:

• Interaktion mit virtuellen Assistenten und Chatbots: Diese Fähigkeit gehört zum Cluster "Collaborative Intelligence & KI-Kommunikation" (Cluster 3). Dieses Cluster befasst sich mit der effektiven Interaktion mit KI-basierten Tools wie virtuellen Assistenten und Chatbots zur Unterstützung der Projektziele.

• Stakeholder-Management: Obwohl für das "AI-Powered Projektmanagement" relevant, gehört die spezifische Fähigkeit, Stakeholder effektiv zu managen, ihre Erwartungen zu verstehen und ihre Bedenken anzusprechen – insbesondere im Kontext, in dem KI Missverständnisse oder Ängste hervorrufen kann – zum Cluster "Collaborative Intelligence & KI-Kommunikation" (Cluster 3)

Falsch

Die Aussage ist Falsch. ❌

Obwohl KI beim Scouting zur Identifizierung und Aufbereitung von Trends eingesetzt werden kann, ist ihre Anwendung im Innovations-Funnel keineswegs auf diese Phase beschränkt. Die Quellen beschreiben detaillierte Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) in allen fünf Phasen des Innovationsprozesses (Scouting, Ideation, Rating, Evaluation, Implementation).

Hier ist eine Übersicht der KI-Unterstützung entlang der Phasen des Innovations-Funnels:

💡 Scouting (Aufklärung) Hier kann KI Trends identifizieren und aufbereiten, indem sie relevante Trends für das Unternehmen automatisiert erkennt.

🎨 Ideation (Ideenfindung) KI unterstützt die kreative Ideenentwicklung:

• Generative KI kann auf Basis von Texteingaben Vorschläge für Ideen erarbeiten.

• Sie kann bei der Vorab-Recherche unterstützen oder bei der Optimierung von Formulierungen helfen.

• Automatisierte Bilderstellung ist möglich, um erste Designkonzepte zu visualisieren.

• Eine Ersteinschätzung durch die KI kann Optimierungsvorschläge liefern, bevor die Idee eingereicht wird.

📈 Rating (Bewertung) KI trägt zur Effizienz und Transparenz der Bewertung bei:

• Längere Texte oder komplexere Ideen können von der KI in Zusammenfassungen aufbereitet werden, was eine schnellere Auffassung des Inhaltes ermöglicht.

• Die KI kann beim Verfassen von Kommentaren unterstützen, um diese einfacher und präziser zu formulieren.

🔬 Evaluation (Begutachtung/Testen) KI unterstützt die tiefergehende Analyse der ausgewählten Ideen:

• Gutachten können mithilfe der KI schneller formuliert werden.

• Auf der Grundlage von Dateneingaben kann generative KI ansprechende und informative Datenvisualisierungen erstellen, um komplexe Daten zugänglicher zu machen.

• Sie kann auch standardisierte Absagen einfacher ausformulieren.

🚀 Implementation (Umsetzung/Einführung) KI unterstützt die praktische Umsetzung der besten Ideen:

• KI kann zur Generierung von Programmcode verwendet werden, was den Entwicklungsprozess beschleunigen kann.

• Sie kann bei der Formulierung der weiterführenden Kommunikation (intern und extern) unterstützen.

Zusammenfassend ist festzuhalten, dass KI als "Booster" für Gründungsprojekte und Innovationsprozesse dient und nicht nur das Scouting, sondern den gesamten Funnel durchgängig unterstützen kann.

• Kundenfeedback

• Unternehmensinterne Daten

• Marktdaten

• Mitarbeiterfeedback

• Technologische Entwicklungen

😊 Das ist eine ausgezeichnete Frage, die sich auf das Fundament des KI-gestützten Innovationsmanagements bezieht – nämlich die Daten!

Die Quellen identifizieren vier Hauptarten von Daten, aus denen KI-Systeme im Kontext der Datenanalyse zur Generierung neuer Projektideen im Innovationsmanagement schöpfen können:

☑️ Kundenfeedback ☑️ Unternehmensinterne Daten ☑️ Marktdaten ☑️ Mitarbeiterfeedback ☑️ Technologische Entwicklungen

Hier sind die Details, wie die Quellen diese Datenarten beschreiben:

• Mitarbeiter-/Kundenfeedback

  • Feedback von eigenen Mitarbeitenden oder (potenziellen) Kunden kann als Grundlage für innovative Ideen zur Entwicklung neuer Produkte oder Services dienen.

• Marktdaten

  • Informationen über den Markt, Wettbewerber, Trends und Kundenverhalten können genutzt werden, um neue Bedürfnisse und damit auch Märkte zu identifizieren.

  • Die KI kann beim Scouting zur Identifizierung relevanter Trends für das Unternehmen oder für eine bestimmte Branche eingesetzt werden.

• Technologische Entwicklungen

  • Die Beobachtung neuer Technologien und deren Anwendungsmöglichkeiten kann dazu beitragen, innovative Lösungen zu generieren.

• Unternehmensinterne Daten

  • Interne Daten wie Informationen zu erfolgreichen, aber insbesondere auch gescheiterten früheren Projekten, Budgets und Ressourcenallokation können verwendet werden, um Schlussfolgerungen für die Zukunft zu ziehen.

Die Fähigkeit der KI, große Datenmengen aus diesen verschiedenen internen und externen Quellen zusammenzufassen, zu strukturieren und zu analysieren, ist der Schlüssel, um wertvolle Erkenntnisse für innovative Projektideen zu gewinnen. Für einen Menschen wäre die Aufbereitung dieser gigantischen Datenmengen allein unmöglich oder zumindest unwirtschaftlich.

Wahr

Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine zentrale Rolle bei der Datenanalyse im Innovationsmanagement, da dies ein Bereich ist, in dem die KI ihre größten Stärken entfaltet: die Verarbeitung großer Datenmengen und das Erkennen komplexer Zusammenhänge.

💡 Funktion und Bedeutung der KI in der Datenanalyse

• Zentrale Rolle: KI kann besonders bei der Datenanalyse im Innovationsmanagement eine zentrale Rolle spielen.

• Verarbeitungskapazität: KI-Systeme können große Datenmengen verarbeiten und komplexe Zusammenhänge erkennen.

• Mustererkennung: Die Stärke einer datenbasierten KI liegt in der schnellen Mustererkennung und Deutung aus massenhaften Daten. Mustererkennung ist dabei ein wichtiger Teilbereich der KI.

• Gewinnung wertvoller Einblicke: Durch den Einsatz von KI können Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen zusammenfassen, strukturieren und analysieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

• Unwirtschaftlichkeit für den Menschen: Für einen Menschen wäre allein das Aufbereiten dieser gigantischen Datenmengen unmöglich oder zumindest unwirtschaftlich.

• Innovationsbasis: Die Datenanalyse und Trendidentifikation mithilfe der KI sind entscheidend für die Generierung neuer und kreativer Projektideen und dienen als Basis für innovative Projektideen.

Im Innovationsprozess kann KI die gesamte Wertschöpfungskette unterstützen, indem sie beispielsweise relevante Trends identifiziert und aufbereitet, was in der Phase des Scouting (Aufklärung) von Bedeutung ist. Die Fähigkeit, Daten in wertvolle Einblicke umzuwandeln, Entscheidungen fundierter zu treffen und Innovationen voranzutreiben, macht KI zu einer treibenden Kraft in der Wirtschaft.

• Bei der Vertragsanalyse und -gestaltung

• Bei der Vertragsrisikoanalyse

👍 Gern helfe ich Ihnen dabei, die Einsatzmöglichkeiten von KI-Systemen im Vertragsmanagement anhand der Quellen zu bewerten.

Die Aussage, dass KI-Systeme nur beim Gestalten von Werkverträgen zum Einsatz kommen, ist Falsch. Ebenso ist die Aussage, dass der Einsatz von KI-Systemen im Kontext von juristischen Themen nicht zu empfehlen sei, nicht durch die Quellen gedeckt; vielmehr wird eine strategische Nutzung empfohlen, wobei jedoch Risiken und Grenzen beachtet werden müssen.

Die Quellen belegen den Einsatz von KI im Vertragsmanagement in folgenden Bereichen:

✅ Richtige Einsatzbereiche von KI im Vertragsmanagement

1. Bei der Vertragsanalyse und -gestaltung

KI-Systeme können den gesamten Prozess des Vertragsmanagements und der Vertragsgestaltung unterstützen:

• Vertragsanalyse: KI-gestützte Tools können Vertragsinhalte besser verstehen und Auffälligkeiten in Verträgen identifizieren. Sie können Millionen von Dokumenten durchsuchen und relevante Informationen extrahieren.

• Risikoprävention: Die beste Prävention vor überbordenden Claim-Forderungen ist ein gründlich analysierter und auf Risiken geprüfter Vertrag. KI unterstützt hier präventiv.

• Gestaltung und Optimierung: KI kann bei der Vorbereitung von Vertragsdokumenten und der Ausarbeitung von standardisierten Vertragsbedingungen sowie der Verwaltung umfangreicher Verträge verwendet werden. Generative KI-Systeme können sogar Vertragsdokumente oder Claim-Dokumente generieren, basierend auf wenigen zentralen Prinzipien, die von Menschen eingegeben werden (AI/ML 5).

• Prognose: KI kann ansatzweise rechtliche Ergebnisse vorhersagen – beispielsweise mittels Entscheidungsbäume und Random Forests sowie Feature-Extraction.

• Effizienz und Verständnis: KI-Tools tragen dazu bei, den juristischen Fachjargon für das Projektteam besser verständlich zu machen und somit zu einem besseren Verständnis der Vertragsinhalte beizutragen.

• Qualität: Die KI-Entwicklungen haben einen Innovationsschub erfahren und erzielen bei der Analyse und Abfassung von Verträgen eine Ergebnisqualität von über 90 %.

2. Bei der Vertragsrisikoanalyse

Die Vertragsrisikoanalyse ist ein Schlüsselbereich für den Einsatz von KI:

• Potenzielle Vertragsrisiken: Mittels prädiktiver Analysetechniken können potenzielle Vertragsrisiken wie verkettete Vertragsklauseln oder sich widersprechende Bestimmungen vorhergesehen und alternative Lösungen aufgezeigt werden.

• Früherkennung: KI-Tools helfen, potenzielle Risiken in Verträgen frühzeitig zu identifizieren und zu mindern.

• Umfeldüberwachung (Seismografen): KI-Tools können Risiken und Trends in Medien überwachen, insbesondere durch die Sentiment Analyse (Meinungsmining), indem sie Millionen von Online-Artikeln, Blogposts und sozialen Medienbeiträgen durchsuchen, um die öffentliche Gefühlslage zu bestimmen. Dies ist nützlich, um indirekte Vertragseinflüsse (wie politische Veränderungen oder Stimmungsänderungen in der E-Mail-Kommunikation) auf dem Radarschirm zu haben.

• Überprüfung der Gültigkeit: KI-gestützte Rechtsdatenbanken ermöglichen nicht nur den Zugriff auf aktuelle Gesetze und Rechtsprechung, sondern unterstützen Benutzer auch dabei, relevante Informationen im rechtlichen Kontext zu verstehen. Verträge müssen stetig in Bezug auf ihre juristische Gültigkeit überprüft und an aktuelle Bestimmungen, Verordnungen und Gesetzesänderungen angepasst werden.

⚠️ Wichtige Hinweise zum Einsatz von KI in diesem Kontext

Die Quellen betonen, dass der Einsatz von KI in juristischen Bereichen zwar Potenziale eröffnet, jedoch menschliche Expertise und kritische Prüfung unerlässlich bleiben:

• Menschliche Verantwortung: Die KI kann nur Anhaltspunkte liefern; nur eine juristische Fachperson kann die wirkliche Relevanz beurteilen. Die kritische Überprüfung von KI-generierten Annahmen ist eine der Hauptaufgaben zukünftiger Ideenmanager.

• Risiken: Bei der Nutzung von KI-Sprachmodellen besteht die Gefahr, dass vertrauliche Daten an Dritte preisgegeben werden können. Halluzinationen (Falschaussagen und Unwahrheiten) sind insbesondere bei Themen aus den Bereichen Recht und Medizin problematisch.

• Strategie: Der KI-Einsatz bedarf einer strategischen Entscheidung der Organisations- und Unternehmensführung. Es wird empfohlen, Lösungen zu verwenden, bei denen die vertraulichen Vertragsdaten weder von den Anbietern noch von Dritten gespeichert oder eingesehen werden können. "On premise"-Einsatz (im eigenen Rechenzentrum) ist stets gegenüber der Nutzung von KI-Internetdiensten vorzuziehen.

Die Aussage ist Wahr ✅.

Die Verwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Vertragsmanagement, der Vertragsanalyse und dem Claim Management in der Projektwirtschaft bietet zahlreiche Vorteile. Der Einsatz von KI kann in diesen Bereichen einen erheblichen Mehrwert bieten.

Die Quellen belegen die genannten Vorteile detailliert:

📈 Automatisierung und Effizienzsteigerung

KI hat das Potenzial, das Vertragsmanagement zu revolutionieren.

• KI kann repetitive und zeitaufwändige Aufgaben im Projektmarketing und Vertragsmanagement automatisieren, was zu einer Effizienzsteigerung führt.

• KI-automatisierte Vertragsmanagement-Tools können Millionen von Dokumenten durchsuchen und relevante Informationen extrahieren.

• Für Juristen kann der Einsatz dieser Tools bereits jetzt etwa 80 % der Zeit für die normale Bearbeitung von Verträgen einsparen.

• KI kann den juristischen Fachjargon für das Projektteam besser verständlich machen und so zu einem besseren Verständnis der Vertragsinhalte beitragen.

• Die KI-Entwicklungen haben einen Innovationsschub erfahren und erzielen bei der Analyse und Abfassung von Verträgen eine Ergebnisqualität von über 90 %.

🛡️ Risikominimierung und Verbesserung der Anspruchsregulierung

KI unterstützt präventive und analytische Maßnahmen, die zur Risikominimierung beitragen.

• Die beste Prävention vor überbordenden Claim-Forderungen ist ein gründlich analysierter und auf Risiken geprüfter Vertrag. KI unterstützt präventiv.

• Mittels prädiktiver Analysetechniken können potenzielle Vertragsrisiken, wie verkettete Vertragsklauseln oder sich widersprechende Bestimmungen, vorhergesehen und alternative Lösungen aufgezeigt werden.

• KI-Tools helfen dabei, potenzielle Risiken in Verträgen frühzeitig zu identifizieren und zu mindern.

• KI kann als Seismograf fungieren, indem sie Risiken und Trends in Medien überwacht und Millionen von Online-Artikeln, Blogposts und sozialen Medienbeiträgen durchsucht, um die öffentliche Gefühlslage zu bestimmten Themen, Produkten oder Ereignissen zu bestimmen (Sentiment Analyse).

• KI-gestützte Rechtsdatenbanken helfen dabei, Verträge stetig in Bezug auf ihre juristische Gültigkeit und deren Anpassung an aktuelle Bestimmungen zu überprüfen.

• Im Claim Management können spezialisierte KI-Tools bei der frühen Erkennung und Prävention von Ansprüchen unterstützen.

Die korrekte Antwort ist:

✅ Die Ergänzung der menschlichen kollektiven Gruppenintelligenz um die kollektive Intelligenz von Künstlicher Intelligenz.

Erläuterung zur hybriden Collective Intelligence (CI)

Die hybride Collective Intelligence beschreibt die Zusammenarbeit und Synergie zwischen menschlichen und künstlichen Intelligenzsystemen in einem Gruppenkontext.

• Definition: Hybride Collective Intelligence liegt vor, wenn die Gruppe an Agenten sowohl aus Menschen als auch aus Systemen Künstlicher Intelligenz (z. B. GPT-4) besteht.

• Wirkung: Sie entfaltet sich, wenn die menschliche (kollektive) Intelligenz durch die (kollektive) Intelligenz von Künstlicher Intelligenz ergänzt und erweitert wird.

• Ziele: Collective Intelligence (CI) wird generell definiert als die Fähigkeit einer Gruppe von Agenten, Ziele in einem breiten Spektrum von Umgebungen zu erreichen ("Collective Intelligence (CI) measures a group of agent’s ability to achieve goals in a wide range of environments.”).

• Folge: Diese Zusammenarbeit führt zu einer neuen Art von Projektkultur, in der die kollektive Intelligenz von Mensch und KI die Projektarbeit und das Projektmanagement auf eine neue Ebene hebt.

Die hybride Collective Intelligence-Perspektive geht dabei über die bloße Unterstützung der individuellen menschlichen Intelligenz hinaus, indem sie die Intelligenz auf Gruppenebene (Mensch und KI-Maschinen, die zusammenarbeiten) betrachtet.

• Perspective Kontextkompetenz: Strategie

Begründung:

Die ICB 4.0 gliedert Kompetenzen in drei Perspektiven: Kontextuelle Kompetenzen, Persönliche und soziale Kompetenzen ("People") sowie Technische Kompetenzen ("Practice").

• Strategie ist ein spezifisches Element innerhalb der Kontextkompetenzen der ICB 4.0. Kontextuelle Kompetenzen beziehen sich auf das Verständnis und die Verwaltung des Kontexts, in dem das Projekt stattfindet, wozu Bereiche wie Strategie, Kultur und Werte gehören.

• Die Anwendungskategorie der Hybriden Collective Intelligence in Bezug auf die Strategie wird explizit mit dem Einsatz von Chatbots in Verbindung gebracht:

    ◦ "Strategie": "AI/GAI 1: Mit Hilfe eines chatBots werden Projektideen auf Strategieverträglichkeit überprüft.". (AI/GAI 1 steht für die Generierung von Texten und Bildern mittels Generativer KI/chatBot-Zugang.)

Die Überprüfung der Strategieverträglichkeit von Projektideen mithilfe eines Chatbots ist demnach eine Anwendung der hybriden Collective Intelligence, die direkt das ICB 4.0-Kompetenzelement Perspective Kontextkompetenz: Strategie unterstützt

Das Konzept der hybriden Collective Intelligence (CI) – definiert als die Ergänzung der menschlichen kollektiven Gruppenintelligenz um die kollektive Intelligenz von KI-Systemen – führt zu zentralen Veränderungen im Projektmanagement (PM).

Folgende Aussagen beschreiben, inwiefern Projektmanagement durch die hybride Collective Intelligence verändert wird:

☑️ Der Innovationsprozess verändert sich.

• Der Innovationsprozess wird sich substanziell verändern, da ein oder mehrere KI-Systeme den F&E Suchraum (Forschung und Entwicklung) allein oder in Zusammenarbeit mit Menschen erheblich erweitern und verändern werden.

• Die hybride Collective Intelligence kann komplexe Fragestellungen beantworten, was ohne KI nur mit deutlich größerem Aufwand möglich wäre, wodurch sich die Wahrnehmung der Realität erweitert.

☑️ Aufgaben werden zwischen Mensch und KI aufgeteilt.

• Aufgaben im Projekt werden zwischen Mensch und AI aufgeteilt werden. Damit werden sich auch Entscheidungsprozesse verändern.

• Die Interaktion zwischen Mensch und Maschine im Rahmen der hybriden CI führt zu einer Neudefinition der Arbeitsweise und der Beziehung zwischen Mensch und Maschine.

Bewertung der anderen Optionen:

❌ KI-Systeme übernehmen die Rolle des Projektmanagers.

• Diese Aussage ist nicht zutreffend im Kontext der hybriden CI und der Projektarbeit allgemein.

• Es wird betont, dass KI im Projektmanagement kein Ersatz für menschliche Entscheidungsträger ist, sondern eine unterstützende Technologie.

• Der Projektleiter bleibt in der Schaltzentrale seines Projektes, mit Ausnahme vielleicht einfacher Standardprojekte. Insbesondere in Projekten mit hoher sozialer Komplexität und Unbestimmtheit, ist der Mensch mit seinen persönlichen und sozialen Kompetenzen nicht wegzudenken.

❌ Nur agiles Projektmanagement kann im Verbund mit KI-Systemen weiterbetrieben werden – nicht aber planorientiertes Projektmanagement.

• Diese Aussage ist Falsch. KI wird in allen Methodengruppen (klassisch, agil, hybrid) eingesetzt, wobei das Potenzial bei klassisch gemanagten Projekten am höchsten ist.

• Die Strukturierung und Überwachung von Projekten kann dank automatisierter Abläufe, ausgefeilter Analysen und Prognosen präziser und effektiver werden.

• Das KI-Einsatzpotenzial ist bei Vorliegen einer Projektcharakteristik, welche den Einsatz klassischer Projektmanagementmethoden vorsieht, grundsätzlich höher einzuschätzen, als bei agiler oder hybrider Methodik.

• Im Sinne der hybriden Collective Intelligence sind KI-Systeme vom Typ 1 (rein reaktive Eigenschaften) oder Typ 2 (begrenztes Gedächtnis, z. B. Chatbots) gemeint.

• Anwenden von generativen KI-Systemen auf Basis von Natural Language Processing (NLP).

• Erstellung von KI-Systemen auf Basis von Machine Learning Technologien.

• Agent Based Modelling (ABM) zur Untersuchung von Multi-Agenten-Systemen.

Diese Bereiche bilden die grundlegenden Technologien, die das Rahmenwerk für die hybride Collective Intelligence in der Projektarbeit skizzieren.

Hier ist eine Aufschlüsselung, wie diese Technologiebereiche im Kontext der Projektarbeit definiert und angewendet werden:

1. Erstellung von KI-Systemen auf Basis von Machine Learning (ML) Technologien (Technologiebereich 1)

Dieser Bereich wird als AI/ML gekennzeichnet. Für ihn ist ML-System- und Python-Know-how erforderlich.

• Clustering (unsupervised) AI (AI/ML 6): Die KI clustert numerische oder Textdaten. Die daraus resultierenden Cluster zeichnen sich durch charakteristische Eigenschaften aus und ermöglichen das Erkennen von Mustern in den Daten. Auf diese Weise können Projekte, Aufgaben oder auch Stakeholder geclustert werden. Clustering ist eine Methode des unüberwachten Lernens, die darauf abzielt, Datenpunkte in Gruppen zu organisieren, die aufgrund ihrer Ähnlichkeit zusammengehören.

• Numerische Feature-Multilabel (supervised) AI (AI/ML 1): Hierbei wird ein Sachverhalt über numerische Datenkategorien (Features) beschrieben und Anwendungstypen oder Klassen (Labels) zugeordnet, beispielsweise für eine Aufwands- oder Kostenschätzung.

• Generative NLP (unsupervised) AI (AI/ML 5): Mittels generativer Natural Language Processing (NLP) AI-Systeme lassen sich unter anderem Vertragsdokumente oder Claim-Dokumente generieren, basierend auf wenigen zentralen, von Menschen eingegebenen Prinzipien. Diese Systeme können auch zur Identifizierung von Abweichungen (Vertrags- und Claim-Risiken) genutzt werden.

• Text-Multilabel (supervised) AI (AI/ML 2): Hierbei wird ein Sachverhalt über Textkategorien beschrieben und Labels zugeordnet, um beispielsweise eine individuelle Persönlichkeits- oder Emotionsanalyse vorzunehmen.

2. Anwenden von generativen KI-Systemen auf Basis von Natural Language Processing (NLP) (Technologiebereich 2)

Dieser Bereich wird als Generative NLP, generative Bilderstellung u. ä. mit chatBot-Zugang (AI/GAI) bezeichnet.

• Generierung von Texten und Bildern (AI/GAI 1): Mithilfe von Prompt-Eingaben (Stichworte, Fragen, Erläuterungen) erstellt ein Chatbot (z. B. ChatGPT) eine Zusammenfassung, liefert Erläuterungen oder schließt Wissenslücken. Ebenso können Bild- oder Video-Erzeugungs-KI Bilder erstellen.

• KI-Assistenz in Applikationen (AI/GAI 2): Office- oder Administrations-Systeme sind über eine API mit einem Chatbot verbunden, der bei der Nutzung der entsprechenden Systeme assistiert.

• KI unterstützter Workflow (AI/GAI 3): Hier kommen die Technologien AI/ML 1-6 und AI/GAI 1-2 zum Einsatz, um Workflows zu unterstützen.

3. Agent Based Modelling (ABM) zur Untersuchung von Multi-Agenten-Systemen (Technologiebereich 3)

Dieser Bereich wird als AI/ABM gekennzeichnet. Für ihn ist ML-System- und Python-Know-how erforderlich.

• Agent Based Model (AI/ABM 1): Ein ABM dient dazu, ein Projektdesign auf Machbarkeit zu überprüfen und Unzulänglichkeiten im Design aufzudecken. Während der Projektdurchführung kann das ABM als Modell-System der Realität dienen und beim Verstehen komplexer organisationaler Zusammenhänge helfen.

• Simulationsanwendung: In großen Projekten kann eine ABM Simulation helfen, mögliche Dynamiken des realen Projektes sichtbar zu machen. Dies kann auch dazu dienen, ein Forecasting des Stakeholder Verhaltens zu ermitteln (AI/ABM 2).

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese drei Technologiebereiche die Basis für die hybride Collective Intelligence bilden und die Projektarbeit maßgeblich in Bezug auf Innovation, Entscheidungsfindung und Effizienz verändern werden.

Die Aussage, dass im Kompetenzbereich „Kultur und Werte“ der Einsatz von KI-Systemen nicht möglich bzw. nutzbringend ist, ist Falsch ❌.

Die Quellen zeigen auf, dass KI-Systeme in diesem Bereich sehr wohl eingesetzt werden können, um Analysen durchzuführen und bei strategischen Entscheidungen unterstützend zu wirken, auch wenn die menschliche Führung und Empathie unersetzlich bleiben.

Begründung des nutzbringenden Einsatzes von KI in "Kultur und Werte":

1. Analyse und Ermittlung des organisationalen Mindsets (Kultur):

• Im Rahmen der Kontextuellen Kompetenzen der ICB 4.0, zu denen Kultur und Werte gehören, kann KI zur Analyse beitragen.

• KI/ML 2 (Text-Multilabel AI) kann zur Ermittlung des organisationalen Mindsets (Kultur) durch vortrainierte Neuronale Netzwerke eingesetzt werden. Dabei können transkribierte Sprache und Texte mittels eines Transformer-Modells wie BERT einer Text-Multi-Label Analyse unterzogen werden.

• In einem zweiten Schritt kann diese Information dazu verwendet werden, die Heterogenität der Kultur in einer Organisation zu ermitteln.

• Auf dieser Basis wiederum kann ein Kommunikations- und Marketingkonzept erstellt werden.

2. Simulation und Prognose (Werte und Projektdynamik):

• Im Rahmen von Agent Based Modelling (ABM) kann in großen Projekten eine Simulation helfen, den Einfluss von Kultur und Werten auf die Projektdynamik abzuschätzen, indem die gewonnenen Informationen als Modell in das ABM einfließen.

3. Unterstützung bei der Governance und Einhaltung von Richtlinien:

• KI kann im Bereich Governance unterstützen, der eng mit Kultur und Werten verbunden ist.

• Die Einhaltung der Governance-Richtlinien wird durch automatisierte Prüfungen sichergestellt, so dass alle Dokumente und Prozesse den Vorschriften entsprechen.

4. Notwendigkeit eines Kulturwandels:

• Obwohl KI nicht die Kultur selbst steuert, ist ihre Einführung eng mit einem notwendigen Mindshift und einem kulturellen Wandel verbunden, um ihr volles Potenzial zu entfalten.

• Für die erfolgreiche Implementierung eines KI-gestützten Projektmanagements ist eine Kultur der Offenheit und Innovationsfreude erforderlich, die das Experimentieren fördert und Fehler als Lernchancen akzeptiert.

Einschränkungen (Menschliche Dominanz):

Trotz der analytischen Nützlichkeit der KI in diesem Bereich betonen die Quellen, dass das Change Management und die Organisationskultur weiterhin Bereiche sind, die menschliches Fingerspitzengefühl und Empathie erfordern:

• KI-Systeme allein können Aufgaben im Changemanagement und der Organisationskultur nicht bewältigen, da diese viel internes Organisations-Know-how, Prozessverständnis und individuellen Umgang mit Personen benötigen – was derzeit keine Stärken der KI sind.

• Die KI wird in Bereichen, die Empathie und zwischenmenschliche Interaktion erfordern (wie Mitarbeiterführung, Stakeholder-Management oder Change Management), weiterhin nur eine untergeordnete (Hilfs-)Rolle spielen.

• Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und die Gewährleistung der Vertraulichkeit.

• Umgang mit mitgelernten Bias-Mustern und Diskriminierungstendenzen von KI-Systemen.

• Verschiedenen Räume, Menschen und KI-Technologien miteinander verbinden und diese zu integrieren, ohne die menschliche Intuition und Empathie zu verlieren.

🔎 Erläuterung der Herausforderungen

1. Datenschutz und Vertraulichkeit

Die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und die Gewährleistung der Vertraulichkeit sind entscheidend, da KI-Systeme kontinuierlich Informationen sammeln und analysieren.

• Der Schutz personenbezogener Daten muss gewährleistet werden, da der umfangreiche Datenbedarf von KI-Systemen zu Datenschutzproblemen führen kann.

• Die Verwendung von Sprachmodellen wie ChatGPT birgt die Gefahr, dass persönliche und sensible Projektdaten an Dritte weitergegeben werden.

• Die Einhaltung der DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) erfordert von Organisationen, die KI einsetzen, unter anderem die Implementierung interner Datenschutzrichtlinien und die Dokumentation von Verarbeitungstätigkeiten.

2. Bias und Diskriminierung

Der Umgang mit mitgelernten Bias-Mustern und Diskriminierungstendenzen von KI-Systemen ist eine zentrale ethische Herausforderung.

• KI-Modelle können unbewusste Vorurteile verstärken, die in den Daten vorhanden sind, auf denen sie trainiert wurden.

• Wenn KI-Systeme historische Daten verwenden, können diese Ungleichbehandlungen nach sich ziehen, weshalb Mechanismen implementiert werden müssen, um solche Voreingenommenheiten (Bias) zu erkennen und zu korrigieren.

• Projektmanager müssen sicherstellen, dass KI-Systeme Fairness gewährleisten und Diskriminierung vermieden wird.

3. Mensch-Maschine-Integration und menschliche Qualitäten

Die Integration von Mensch und KI-Technologien – insbesondere in Anbetracht der Tatsache, dass Projekte aus Menschen bestehen – ist eine komplexe Herausforderung.

• Projektmanager müssen die verschiedenen Räume, Menschen und KI-Technologien miteinander verbinden und integrieren, ohne dabei die essenziellen menschliche Intuition und Empathie zu verlieren.

• In Projekten mit hoher sozialer Komplexität und Unbestimmtheit ist der Mensch mit seinen persönlichen und sozialen Kompetenzen unersetzlich.

• Da KI menschliche Emotionen und Empathie bisher nicht vollständig verstehen oder replizieren kann, spielen menschliche Fähigkeiten weiterhin eine entscheidende Rolle in Bereichen wie Mitarbeiterführung und Stakeholder-Management.

• Der Projektmanager fungiert als Brückenbauer zwischen der Logik der Maschinen und der Empathie der Menschen.

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❌ Abgrenzung zur nicht zutreffenden Option:

Die Aussage, Verhindern, dass sich erfolgserprobte Prozessmuster durch die Integration von KI verändern, ist irreführend, da die KI gerade darauf abzielt, die Arbeitsweise grundlegend zu verändern und zu optimieren. Die Herausforderung liegt nicht im Verhindern, sondern im Management dieser notwendigen Veränderungen (Change Management), wozu auch der Umgang mit dem Widerstand gegen Veränderungen im Team gehört. Die KI ist ein Katalysator für Innovation und Fortschritt und erfordert die Anpassung an die neue Ära.

• KI-gestützte Sicherheitssysteme im Finanzsektor.

• Sprachassistenten in privaten Haushalten oder auf dem Smartphone.

• Halbautonome Systeme in der Automobilbranche.

Details zur Integration von KI im Alltag:

Die Quellen beleuchten, dass KI-Anwendungen unauffällig, aber stetig in unseren Alltag eingedrungen sind und ihre Anwendungen vielfältiger sind, als man auf den ersten Blick vermuten mag.

Sprachassistenten

• Sprachassistenten wie Siri, Alexa und andere sind bereits ein fester Bestandteil vieler Haushalte geworden oder auf dem Smartphone integriert.

Mobilität und Automatisierung

• In der Automobilbranche hat die KI-Technologie ebenfalls Fortschritte gemacht.

• Viele moderne Fahrzeuge sind heutzutage mit halbautonomen Systemen ausgestattet, die den Fahrer bei der Navigation und Steuerung unterstützen.

• Premium-Autos, wie die von Tesla, haben diese Technologie bereits vor vielen Jahren integriert und bieten die Möglichkeit, sie gegen eine Gebühr freizuschalten.

Sicherheit im Finanzsektor

• Im Bereich der Sicherheit haben KI-Systeme eine entscheidende Rolle eingenommen, insbesondere im Finanzsektor.

• Bei Zahlungen mit Kreditkarten wie der Mastercard werden betrügerische Aktivitäten mithilfe von KI-Systemen erkannt, die das ungewöhnliche Zahlungsverhalten überwachen.

Weitere Bereiche im Alltag (nicht in der Auswahl genannt):

• Mustererkennung: Anwendungen der KI-Mustererkennung sind in vielen Bereichen präsent, wie z. B. der Gesichter-, der Handschriften- und der Spracherkennung.

• Gesundheitsdaten: Viele Menschen nutzen KI bereits in Bezug auf ihre Gesundheitsdaten, und die Zunahme von Gesundheits- und Fitness-Apps zeigt, wie stark KI in diesem Bereich integriert ist. Die Apple Watch verfolgt beispielsweise Gesundheitsparameter wie Herzfrequenz, Schlafmuster und Aktivitätsniveau.

• Spitzentechnologie (eher Freizeit): KI wird auch in auf Augmented Reality gestützten Bewegungsanalysen im Leistungssport eingesetzt.

• Spiele: Ein herausragendes Beispiel für den Einfluss der KI ist das Go-Spiel, bei dem es einer KI 2018 gelang, den besten Go-Spieler der Welt zu besiegen.

❌ Nicht genannte Option:

• KI-gestützte Entscheidungshilfen in der Strafverfolgung: Dieser spezifische Anwendungsfall wird in den vorliegenden Quellen nicht direkt erwähnt.

Gerne ordne ich die korrekten Beschreibungen den Phasen des weiterentwickelten 4+3-Räume-Modells der Veränderung zu, welches das ursprüngliche „Vier Räume des Wandels“ Modell von Claes Janssen ergänzt:

Das weiterentwickelte Modell umfasst somit die traditionellen vier Räume (Schock, Verneinung, Verwirrung, Akzeptanz) und ergänzt sie durch drei weitere Räume: Ahnungslosigkeit (als Null-Phase vor dem Schock), Integration und Transformation. Für Projektleiter ist es wichtig, diesen Zyklus schnell zu durchlaufen und alle Projektbeteiligten mitzunehmen, da die Technologieentwicklung rasant voranschreitet.

Die Aussage ist Wahr ✅.

Künstliche Intelligenz (KI) spielt im Kontext von Projekten eine Rolle, die weit über die bloße Unterstützung des Projektmanagements hinausgeht. Sie ist auch an der Entwicklung der Projektergebnisse beteiligt und kann sogar ein Kernbestandteil des Projektoutputs selbst sein.

🛠️ KI als unterstützendes Werkzeug im Projektmanagement (PM)

KI unterstützt das Projektmanagement in nahezu allen Bereichen:

• Effizienzsteigerung: Die Strukturierung und Überwachung von Projekten kann dank automatisierter Abläufe, ausgefeilter Analysen und Prognosen präziser und effektiver werden.

• Rollenunterstützung: KI wird in Planung, Ressourcenmanagement, Risikomanagement und Analyse eingesetzt, um die Arbeit der Projektmanager und Teammitglieder maßgeblich zu unterstützen.

• Prozessoptimierung: KI-Systeme können Projektprobleme antizipieren, Routineaufgaben automatisieren (wie Berichterstattung oder Datenerfassung) und die Ressourcenplanung optimieren.

🏗️ KI bei der Entwicklung von Projektergebnissen (Herstellung)

KI wird bereits vielerorts als integraler Bestandteil für das Entwickeln und Entstehenlassen von Projektergebnissen eingesetzt.

• Dies umfasst die Entwicklung und Dokumentation von Software, die Nutzung in Robotern, die Steuerung von Verfahren und Prozessen, oder auch die Qualitätssicherung des Endergebnisses.

• Generative KI kann beispielsweise Programmcode generieren, um Programmierer beim Schreiben von Code, Code Reviews oder der Fehlererkennung zu unterstützen, was die Effizienz der Entwicklungsaufgaben verbessert.

🎯 KI als wichtiger Bestandteil des Projektoutputs (Ergebnis)

In vielen modernen Projekten ist die KI nicht nur ein Hilfsmittel, sondern maßgeblich für das Ergebnis.

• In einigen Fällen wird KI nicht nur zur Generierung von Ergebnissen verwendet, sondern stellt sogar den Hauptbestandteil des Projektoutputs dar.

• KI-Technologien sind immer häufiger Teil des zu liefernden Produkts oder der Dienstleistung selbst.

• Projekte, in denen KI zur Projekt-Lösung gehört, werden erheblich zunehmen.

Die Herausforderung besteht darin, KI so einzusetzen, dass sie die menschlichen Fähigkeiten in allen Projektbereichen ergänzt und nicht ersetzt.

✅ Schock, Verneinung, Verwirrung, Akzeptanz

Erläuterung:

Das Modell der „Vier Räume des Wandels“ von Claes Janssen beschreibt vier Phasen, die Menschen und Organisationen im Zuge einer Veränderung durchlaufen.

Die vier Räume des ursprünglichen Modells sind:

1. Raum des SCHOCKS: Die erste Reaktion auf eine plötzliche Veränderung, die sich als Gefühl des Unbehagens und der Unsicherheit manifestiert.

2. Raum der VERNEINUNG: In dieser Phase wird die Veränderung abgelehnt oder als irrelevant betrachtet. Die Betroffenen glauben, sie seien nicht betroffen oder die Veränderung gehe bald vorüber.

3. Raum der VERWIRRUNG: In diesem Raum herrscht Unsicherheit darüber, wie man sich an die neue Situation anpassen oder sie verstehen soll. Es entstehen Fragen zu den Auswirkungen der Veränderung und dem weiteren Vorgehen.

4. Raum der AKZEPTANZ: Die Veränderung wird schließlich anerkannt und akzeptiert, und man beginnt, sich anzupassen.

Die Quellen weisen darauf hin, dass die aktuelle, sich schnell verändernde Welt, insbesondere im Zusammenhang mit KI-Technologien, das weiterentwickelte 4+3-Räume-Modell (Ahnungslosigkeit, Schock, Verneinung, Verwirrung, Akzeptanz, Integration und Transformation) erforderlich macht, da die ursprünglichen vier Räume zur Beschreibung der tiefgreifenden Auswirkungen von Technologien wie KI nicht mehr ausreichen.