KI-Systeme im Projektmanagement: Mehrwert oder Risiko?
Zuletzt haben wir potenzielle Veränderungen durch KI-Systeme im Projektmanagement auf dem Blog thematisiert. Adrian Issing, Head of Project Management, hat sich mit den darin enthaltenen Punkten auseinandergesetzt. Ein Kommentar.
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Mit Gewissheit wird KI auch das Projektmanagement tiefgreifend verändern. Dieser Prozess steht nicht unmittelbar bevor, sondern hat sicherlich schon begonnen. Wie umfassend dessen Auswirkungen allerdings sind, ist unklar.
Entlastung nur in Teilbereichen
Zur Erinnerung: Im zurückliegenden Artikel wurden die nachfolgenden sechs Bereiche genannt, in denen sich Veränderungen durch KI ergeben könnten:
- Verbesserte Projektauswahl
- Revolutionierung des Projektmanagementbüros
- Risikomanagement
- Virtuelle Projektassistenten
- Fortgeschrittene Testsysteme
- Neudefinition der Rolle des Projektmanagers
Ich bin zwiegespalten, was diese Liste betrifft. Bei drei der sechs Schlüsselbereiche bin ich mit dem Ausblick einverstanden, dass dort KI-Systeme zielführend sein können. Überall, wo viel wiederholbare Arbeit anfällt – dazu gehören Projektmanagementbüro und Assistenz – ist KI ideal geeignet, Menschen zu entlasten. Die Übernahme solcher Arbeiten wird darüber hinaus die Rolle des Projektmanagers verändern: Der Fokus verschiebt sich weg vom Operativen hin zum strategischen Management.
Skepsis ist angebracht
Skeptisch bin ich dagegen, wenn es um Projektauswahl, Risikomanagement und Testsysteme geht. KI-Systeme beherrschen meiner Meinung nach derzeit zwei Problemtypen: die Erkennung von Anomalien und die Reproduktion von Bekanntem. Überlassen wir also die Projektauswahl der KI, erhalten wir nur dann gute Ergebnisse, wenn neue Projekte den bisherigen im Portfolio ähneln. Echte Innovation wird bei dieser Vorgehensweise eher gehemmt als gefördert.
Beim Risikomanagement verhält es sich ähnlich: Bekannte Risiken können irgendwann durch KI gut erkannt und analysiert werden. Gänzlich neue Risiken bleiben den Systemen verschlossen – ein großes Risiko für Projekte.
Beim Testen – gerade von sicherheitskritischen Systemen – ist es notwendig, vorher festgelegte Kriterien zu erfüllen. Dieser Prozess muss für jeden menschlichen Beobachter nachvollziehbar sein: von der Anforderung über die Umsetzung bis zum erfolgreichen Test. Die Nachvollziehbarkeit von KI-Systemen ist häufig nicht herstellbar. Auch hier bin ich skeptisch, ob KI-Systeme einen Mehrwert bringen oder nicht ein neues Risiko darstellen.
Fazit
Mein Fazit, wenn ich das Bild „Mensch gegen Maschine“ bemühe: Es steht 1:1 unentschieden.
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