KI im Projektmanagement

Kernthemen und Use Cases von Projektmanagementorganisationen zur Steigerung der Produktivität durch den Einsatz künstlicher Intelligenz

Als Beratungshaus mit starkem Fokus auf Innovation und Technologie beobachten wir kontinuierlich, wie sich neue Entwicklungen auf das Projektmanagement auswirken. Klar ist, dass Machine Learning (ML) und generative Künstliche Intelligenz (KI) eine immer größere Rolle spielt und spielen wird. Führende Organisationen und Methodenanbieter wie PMI, IPMA und PRINCE2 analysieren intensiv, wie KI die Projektarbeit verändert und welche Anwendungsfälle sich bereits bewähren. So prognostiziert etwa Gartner, dass bis 2030 rund 80 % der heutigen PM-Aufgaben durch KI übernommen werden könnten – ein drastischer Wandel, der jedoch auch große Chancen bietet.

In dieser Veröffentlichung untersuchen wir, welche Use Cases von Projektmanagementorganisationen identifiziert und beschrieben wurden. Dieser Beitrag spiegelt unsere Perspektive auf aktuelle Entwicklungen rund um KI im Projektmanagement wider. Die Auswahl und Bewertung der Inhalte erfolgt unabhängig und exemplarisch – mit Fokus auf Innovationsimpulse, nicht auf Vollständigkeit. In einer weiteren Veröffentlichung werden wir die von Toolanbietern umgesetzten Use Cases betrachten und so „Theorie und Praxis“ vergleichen.

1. Gemeinsame Kernthemen, die Standard-übergreifend genannt werden

• Automatisierung von Routineaufgaben: KI entlastet Projektteams, indem sie repetitive Tätigkeiten übernimmt. Schon heute können Algorithmen z.B. Berichte und Projektdokumente erstellen oder Meetings automatisiert planen. In naher Zukunft wird der Großteil solcher administrativen Aufgaben voraussichtlich rein von KI gemanagt, was wertvolle Zeit spart.
• Datengetriebene Entscheidungsunterstützung: Moderne KI-Tools analysieren große Datenmengen und erkennen Muster, um Prognosen abzuleiten. Projektleiter erhalten so fundierte Analysen komplexer Szenarien und Handlungsempfehlungen, die zu besseren, schnelleren Entscheidungen führen.
• Vorausschauendes Risikomanagement: Durch Machine-Learning-Algorithmen lassen sich anhand historischer Projektdaten potenzielle Risiken und Probleme frühzeitig vorhersagen. Projektmanager können proaktiv gegensteuern, Ressourcen gezielt einplanen und die Wahrscheinlichkeit von Verzögerungen oder Fehlschlägen reduzieren. Echtzeit-Monitoring: Sensorik und das Internet of Things (IoT) liefern in Kombination mit KI kontinuierlich Projektdaten in Echtzeit. KI-Modelle werten diese aus und geben sofort Einblick in Fortschritt und Performance eines Projekts. Trends oder Abweichungen werden sofort erkannt, sodass das Team rechtzeitig gegensteuern kann, um Termine und Ziele einzuhalten.
• Intelligente Kommunikationsassistenten: KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten unterstützen die Zusammenarbeit im Projekt. Sie beantworten Routinefragen, protokollieren Meetings automatisch und erstellen Statusberichte, was den Informationsfluss im Team verbessert. Dadurch wird die Kommunikation effizienter und Projektbeteiligte werden von administrativen Kommunikationsaufgaben entlastet.

Zusammengefasst zeigt sich: KI steigert die Effizienz in Projekten erheblich und übernimmt lästige Routinearbeit. Dadurch können sich Projektleiter verstärkt auf strategische und zwischenmenschliche Aufgaben konzentrieren, etwa Führung, Stakeholder-Management und kreative Problemlösung. KI dient dem Projektmanagement somit primär als Enabler – als Ermöglicher, der dem Menschen mehr Freiraum für wertschöpfende Tätigkeiten gibt.

2. Detaillierte Betrachtung der Projektmanagementorganisationen

2.1 Projektmanagement Institute (PMI) – KI-Einsatz im PMI Standard

Das Project Management Institute (PMI) unterstreicht in aktuellen Leitfäden wie AI Essentials for Project Professionals und Leading AI Transformation, dass der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Projektmanagement zunehmend zum Erfolgsfaktor wird. Im Fokus stehen konkrete Anwendungsmöglichkeiten entlang des Projektlebenszyklus – etwa präzisere Ressourcenplanung, fundierte Risikoanalysen, datenbasierte Entscheidungsprozesse und automatisiertes Echtzeit-Reporting. Auch KI-gestützte Kommunikations- und Kollaborationstools, z. B. Chatbots als Meeting-Assistenten, werden als produktivitätssteigernd hervorgehoben. Gleichzeitig sensibilisiert PMI für zentrale Herausforderungen wie Verzerrungen in KI-Trainingsdaten (insbes. Halluzinieren) oder mangelnde Modelltransparenz. Die klare Position: KI ergänzt menschliche Expertise – sie entlastet Projektteams, ersetzt sie jedoch nicht.

Im strategischen Leitfaden Leading AI Transformation empfiehlt PMI ein dediziertes Transformation Management Office (TMO), das KI-Initiativen zentral steuert und auf die Unternehmensstrategie ausrichtet. Die Transformation erfolgt in drei Phasen: Initiierung (Definition der KI-Strategie, Pilotprojekte, Stakeholder-Alignment), Implementierung (Skalierung erfolgreicher Lösungen, technische Integration, aktives Change-Management) und Expansion (Einbettung in Kernprozesse, nachhaltige Wertschöpfung). Dabei werden Herausforderungen wie Datenqualität, ethische Standards und kulturelle Akzeptanz adressiert – gestützt durch Best Practices führender Unternehmen (u. a. Siemens, Tesla, Starbucks).

Die zentrale Erkenntnis: Richtig eingesetzt, steigert KI nachweislich Effizienz, Innovationskraft und Wettbewerbsfähigkeit. Projektverantwortliche übernehmen dabei zunehmend eine strategische Rolle – als Gestalter der digitalen Transformation.

2.2 IPMA – Studie zu KI im Projektmanagement

Die International Project Management Association (IPMA) hat gemeinsam mit PwC Rumänien in der globalen Studie Artificial Intelligence Impact in Project Management den Stand und die Erwartungen im Umgang mit KI erhoben. Zentrale Erkenntnis: Projektmanager sehen KI klar als Unterstützung – nicht als Ersatz. Nur 3 % halten einen vollständigen KI-Ersatz für realistisch. Stattdessen erwarten 52 % KI als digitalen Assistenten, 44 % als beratende Instanz. Die Vision: Mensch-KI-Kollaboration, bei der die KI Routineaufgaben übernimmt, während der Mensch Führung, Verantwortung und finale Entscheidungen behält.

Bereits über die Hälfte der Befragten geht davon aus, dass KI-gestützte Projektassistenten innerhalb der nächsten fünf Jahre zur generellen Praxis werden. Und viele Unternehmen handeln schon heute: 56 % verfügen über eine Digitalisierungsstrategie, die KI im Projektmanagement berücksichtigt. Die Erwartungen sind eindeutig – höhere Produktivität, bessere Entscheidungen, stärkere Projektperformance. Gleichzeitig zeigt sich ein klarer Erfahrungseffekt: Wer bereits mit KI gearbeitet hat, ist deutlich offener für ihren weiteren Einsatz.

Trotz Herausforderungen – etwa unklaren Zuständigkeiten oder Datenschutzfragen – überwiegt der Optimismus. KI kann Projektarbeit schneller, flexibler und reaktionsfähiger machen. Für den erfolgreichen Einsatz sind allerdings gezielte Investitionen in Weiterbildung, Datenkompetenz (Data Literacy) und eine anpassungsfähige Projektkultur essenziell. Soft Skills gewinnen weiter an Bedeutung: Kommunikation, kritisches Denken und emotionale Intelligenz rücken in den Vordergrund, während repetitive Aufgaben zunehmend automatisiert werden.

IPMA sieht Projektmanager künftig als integrative Führungspersönlichkeiten, die eine effektive Partnerschaft zwischen Mensch und Maschine gestalten. Die Rolle wandelt sich – vom operativen Manager hin zum strategischen Leader.

2.3 PRINCE2 – Integration von KI in methodische Leitlinien

Mit der neuesten Version PRINCE2® 7 reagiert der bewährte Projektmanagement-Standard auf den technologischen Wandel – insbesondere auf die wachsende Rolle von Künstlicher Intelligenz. Der neue „Data and Digital Management Approach“ fordert Projektmanager aktiv dazu auf, digitale Technologien wie KI im Projektplan zu berücksichtigen. Damit wird anerkannt: KI verändert, wie Projekte geplant, gesteuert und umgesetzt werden.

PRINCE2 sieht KI zunehmend als integrativen Bestandteil des Projektteams. Prognosen zufolge – etwa von Gartner – werden bis 2030 rund 80 % der administrativen Projektmanagement-Aufgaben automatisiert. Bereits heute übernehmen KI-Tools repetitive Tätigkeiten wie Reporting oder Terminpflege, sodass Projektleiter mehr Freiraum für strategische Führung gewinnen.

Die Leitlinien von PRINCE2 geben klare Empfehlungen: Organisationen sollten kontinuierlich in Weiterbildung investieren, Pilotprojekte mit KI starten und Prozesse regelmäßig auf Automatisierungspotenziale prüfen. Entscheidend ist auch die Entwicklung von Data Literacy – Projektmanager müssen grundlegende Kenntnisse in Datenanalyse, KI-Logik und Datenqualität aufbauen, um Tools effektiv nutzen und gemeinsam mit Data Scientists arbeiten zu können.

Der PRINCE2 AI Practice Guide betont, dass KI nicht im Widerspruch zu bewährten Methoden steht, sondern deren Wirksamkeit erhöht: Routineaufgaben werden automatisiert, während Governance, Risikomanagement und Qualitätssicherung weiterhin auf einem robusten Rahmen basieren. Die Rolle des Projektmanagers verändert sich – weg vom operativen Tagesgeschäft, hin zu vorausschauender Steuerung und Leadership.

Wer KI gezielt in die PRINCE2-Methodik integriert, steigert Produktivität, Entscheidungsqualität und Projekterfolg – ohne die Prinzipien klarer Verantwortlichkeiten aus den Augen zu verlieren.

3. Fazit: Vergleich und Bewertung

Trotz unterschiedlicher Blickwinkel kommen PMI, IPMA und PRINCE2 zu einer ähnlichen Schlussfolgerung: KI verändert das Projektmanagement grundlegend, birgt aber vor allem Chancen – vorausgesetzt, sie wird gezielt und kompetent eingesetzt. In allen drei Frameworks wird deutlich, dass Projektmanagement mit KI-Unterstützung erfolgreicher ist, wenn Mensch und Maschine ihre jeweiligen Stärken kombinieren. So zeigen Umfragen, dass KI den Projekterfolg durch höhere Effizienz, bessere Entscheidungen und gesteigerte Leistung positiv beeinflussen kann. Gleichzeitig bleibt der Mensch unerlässlich, um Technologie sinnvoll zu steuern und zu überwachen.

Die untersuchten Organisationen setzen dabei eigene Akzente: PMI liefert strategische Guidelines und Handlungsempfehlungen, wie man KI unternehmensweit skaliert und zum Bestandteil der PM-Methodik macht. IPMA beleuchtet die Einstellung und Reife der Projektmanagement-Community und empfiehlt, in Menschen und Kulturwandel zu investieren, damit KI wirklich angenommen wird. PRINCE2 wiederum integriert KI nahtlos in seine Prozesse und zeigt sehr praxisorientiert auf, wie Projektleiter KI-Tools innerhalb bestehender Strukturen nutzen können – ohne bewährte Prinzipien aufzugeben. Die folgende Übersicht fasst zentrale Anwendungsfälle der drei Organisationen tabellarisch zusammen:

Alle drei Organisationen reagieren zudem schnell und aktiv auf die technologische Entwicklung: Sie bieten gezielte Schulungen, Zertifikate und Praxisleitfäden an, um Projektmanager für den Einsatz von KI zu qualifizieren. So entstehen bereits heute neue Kompetenzprofile – z. B. der projektleitende „KI-Partner“, der Technik und Teamarbeit zusammenbringt.

Gemeinsam ist allen der Appell, jetzt in Kompetenzen und Change-Management zu investieren. Projektmanager sollten sich weiterbilden und eine Lernagilität an den Tag legen, um KI-Werkzeuge effektiv zu nutzen. Das klassische Rollenprofil wandelt sich: Vom „Projektverwalter“ hin zum Projektgestalter, der Technologie versteht und Menschen führt. Alle Analysen betonen, dass Soft Skills – Kommunikationsfähigkeit, Führungsstärke, Anpassungsfähigkeit – im KI-Zeitalter noch wichtiger werden, während Routinearbeit automatisiert wird. KI bietet die Chance, die Rolle des Projektleiters aufzuwerten, indem sie diesen von administrativen Tätigkeiten entlastet und Raum für strategisches Denken schafft. Für die Praxis – insbesondere in datengetriebenen Branchen wie Finanz- und Bankwesen – bedeutet das, jetzt aktiv zu werden: Durch Pilotprojekte und den Einsatz bewährter KI-Use-Cases (etwa bei der automatisierten Analyse regulatorischer Projektberichte oder der prädiktiven Steuerung eines Projektportfolios) können Organisationen schnell Erfahrungen sammeln. Wichtig ist, parallel die Mitarbeiter mitzunehmen, Ängste durch Transparenz abzubauen und neue Kompetenzprofile zu entwickeln (z. B. Projektmanager mit KI- und Datenaffinität). Die aktuellen Trends und Empfehlungen der PM-Organisationen liefern dafür eine klare Richtung.

4. Ausblick: Radikalere Ansätze im Projektmanagement der Zukunft

Neben den etablierten Entwicklungen lohnt auch der Blick auf radikalere, visionäre KI-Ansätze:
Eine Möglichkeit ist die vollständig autonome Projektsteuerung, bei der KI alle Planungs-, Steuerungs- und Überwachungsaufgaben übernimmt – mit nur minimalem menschlichem Eingriff. Andere Konzepte zielen auf KI-basierte Entscheidungsfindung ohne menschliche Freigabe, bei der Algorithmen selbstständig über Prioritäten, Ressourcen und Maßnahmen entscheiden. Noch weiter geht die Idee von KI in Führungsrollen, bei der Künstliche Intelligenz als Projektleiter oder sogar CEO agiert – reale Beispiele aus Asien belegen, dass solche Modelle bereits getestet werden. Diese radikalen Szenarien zeigen: Der Einsatz von KI im Projektmanagement steht erst am Anfang – wer mutig denkt, kann künftig ganz neue Organisationsformen gestalten.