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Kostenfreie KI-Tools in den Projektmanagement-Phasen ausprobieren

Natürlich kann und sollte Künstliche Intelligenz in Organisationen genutzt werden, Siehe dazu auch Arbeit 4.0: Chancen, die sich aus den neuen technischen Möglichkeiten ergeben.

Speziell im Projektmanagement gibt es viele Möglichkeiten, Künstliche Intelligenz einzusetzen., Siehe dazu beispielsweise Künstliche Intelligenz (KI) im Projektmanagement: Routine und Projektarbeit. Betrachten wir das klassische plangetriebene Projektmanagement, so gibt es hier verschiedene Phasenmodelle, an denen man sich orientieren kann. In der DIN 69901 wird beispielsweise vorgeschlagen, die Phasen Initiierung, Definition, Planung, Steuerung und Abschluss zu unterscheiden.

Im einfachsten Fall würde eine Organisation ChatGPT als kostenpflichtige Anwendung in allen Phasen nutzen. Viele Organisationen fragen sich allerdings, ob es nicht möglich ist, kostenfreie KI-Tools auszuprobieren, die möglicherweise spezifischer (besser?) sind. In einem Artikel von Haltmeyer/Lenz wird genau diese Frage thematisiert. Die Autoren machen dazu erste Vorschläge, die in der Abbildung zusammengefasst sind. Ziel bei der Auswahl ist es, dass die Nutzer in den kostenfreien Versionen ausprobieren, ob es Sinn macht, die kostenpflichtige Variante zu nutzen – oder eben nicht. Es kann auch sein, dass Open-Source-Modelle beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz infrage kommen.

Mit Hilfe dieser ersten Überlegungen kann eine Organisation weitere kostenfreie KI-Tools sammeln und ausprobieren, um so nach und nach einen organisationsspezifischen Mix an sinnvollen KI-Tools im Projektmanagement aufzubauen.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in Agil (IHK), die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Anwendungsbeispiele für ChatGPT in KMU

Die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) am Arbeitsplatz sind vielfältig, und werden daher von großen Konzerne, Privatpersonen und verstärkt auch von Kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) genutzt. Saskia Powell vom RKW stellte dazu Nicole Simon einige Fragen dazu. Das komplette Interview kann im aktuellen RKW-Magazin 1/2024 unter ” Gekommen, um zu bleiben. Wie kleine und mittlere Unternehmen ChatGPT für sich nutzen können” nachgelesen werden. Ich möchte an dieser Stelle die in dem Interview angegebenen Anwendungsbeispiele für ChatGPT in KMU hervorheben:

> Content-Erstellung und Überarbeitung: Marketingtexte, Webseite, Social Media
> Übersetzungen: Inhalte für nichtdeutsche Märkte übersetzen
> Kundenservice: Antworten auf häufige Fragen, 24/7-Support, Sentiment-Analysen
> Marktforschung: Zusammenfassung von Branchenberichten und Analyse von Kundenfeedback, Entwurf von Interview-Fragen
> Entwicklung von Lernmaterialien und Trainings: Umwandlung von Handbüchern in Kurse mit Fragen, Tests und Webanwendungen
> Dokumentation: Beschreibung von Arbeitsabläufen nach definiertem Standard
> Profilerstellung: Zielgruppendefinition anhand von Vertriebs- und Marketingunterlagen
> Vorbereitung von Verkaufsgesprächen: Antizipation möglicher Kundenfragen, Einwandbehandlung
> Brainstorming: Finden von Metaphern und Beispielen
> Programmierung: Dokumentation und Analyse von Codes, Unterstützung bei der Fehlersuche

Darüber hinaus weist Nicole Simon auch darauf hin, dass ChatGPT nicht kreativ ist, und nicht querdenken kann (ebd.). Ich hätte mir weiterhin gewünscht, dass der Blick nicht nur auf ChatGPT gerichtet wird, sondern die Entwicklungen hin zu einem souveränen Arbeitsplatze erwähnt werden, bei dem viele Anwendungen (inkl. eines KI-Assistenten) Open-Source-basiert sind, damit die Daten bei dem jeweiligen kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) bleiben können. Siehe dazu auch Nextcloud: Geeignete KI-Apps selbst auswählen – ein Beispiel oder Warum kann NEXTCLOUD zukünftig eine interessante Alternative zu ChatGPT (OpenAI) oder Bard (Google) sein?

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in Agil (IHK), die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Projektmanagement: Verzerrungen bei Entscheidungsprozessen

Ein Projekt ist durch die “Einmaligkeit der Bedingungen in ihrer Gesamtheit” gekennzeichnet (DIN 69901). Im einfachsten Fall können Projekte in der Stacey-Matrix positioniert werden, um das geeignete Vorgehensmodell (plangetrieben, hybrid, agil) abzuleiten. Daraus leitet sich wiederum ab, dass es in Projekten zu ambiguen Situationen kommt, in denen Entscheidungen getroffen werden müssen. Doch diese Entscheidungsprozesse sind oftmals durch Verzerrungen geprägt. Doch was ist eine Verzerrung?

“Als Verzerrung ist eine systematische Diskrepanz zwischen dem durchschnittlichen Urteil einer Person und einem wahren Wert oder einer Norm zu verstehen” (Lächelt/Portillo/Braun (2024) in Anlehnung an Gigerenzer (2018), in projektmanagementaktuell 2/2024).

Die folgende Übersicht zeigt, wie vielfältig diese Verzerrungen sein können (ebd.):

Strategische Falschdarstellung („strategic misrepresentation“)

Optimismusverzerrung („optimism bias“)

Eskalation des Commitments („escalation of commitment“)

Verfügbarkeitsverzerrung („availability bias“)

Prävalenzfehler („base rate fallacy“)

Einsichtsverzerrung („hindsight bias“)

Selbstüberschätzung („overconfidence bias“)

Verankerung („anchoring“)

Einzigartigkeitsverzerrung („uniqueness bias“)

Planungsirrtum („planning fallacy“)

Es ist für alle Projektbeteiligten wichtig, sich diese Verzerrungen klar zu machen, um dann Strategien zu entwickeln, diese zu bewältigen. Dazu bieten sich verhaltensbasierte oder auch KI-unterstütze Techniken an.

Solche Zusammenhänge berücksichtigen wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Welchen Beitrag kann Künstliche Intelligenz (KI) zur Fachkräftesicherung leisten?

KI-Beiträge zur Fachkräftesicherung (Schmidt, C. M., ; Stich, A.; Suchy, O. et al. (2024))

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) ist – wie bei neuen Technologien immer – ambivalent. Es kommt darauf an, Künstliche Intelligenz (KI) zum Wohle von Gesellschaften zu nutzen und nicht nur für die Geschäftsmodelle einiger großer Unternehmen.

In dem Whitepaper Schmidt, C. M., ; Stich, A.; Suchy, O. et al. (2024): KI für die Fachkräftesicherung nutzen. Lösungsansätze für Automatisierung, Teilhabe und Wissenstransfer (PDF) wird herausgearbeitet, wie Künstliche Intelligenz zur Fachkräftesicherung beitragen kann. In dem Beitrag werden grundsätzlich drei Richtungen herausgestellt (Abbildung), die ich hier nur auszugsweise nennen kann.

Automatisierung und KI-basierte Assistenz: Die KI-basierte Automatisierung von Tätigkeiten kann den künftigen Bedarf an Fachkräften zum Teil mindern.

Integration in den Arbeitsmarkt: Das Reservoir an potenziellen Beschäftigten muss noch besser genutzt werden, um den konkreten Bedarf an Fachkräften zu erfüllen, und mit passenden Rahmenbedingungen in die Lage versetzt werden, am Arbeitsmarkt zu partizipieren.

Wissenstransfer in die Zukunft: KI kann beim Up-Skilling von Beschäftigten unterstützen. Wichtige Elemente können individualisierte Weiterbildungspläne, KI-basierter Wissenstransfer sowie lern- und erfahrungsförderliche Arbeitsumgebungen (mit und durch KI) sein.

Den Autoren ist selbstverständlich klar, dass Künstliche Intelligenz (KI) nicht alleine dafür sorgen kann, die anstehenden Veränderungen bei den Fachkräften abzufangen, dennoch kann Künstliche Intelligenz (KI) ein wichtiger Baustein sein.

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Wissensbasierte Systeme als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz

Der Umgang mit Wissen wird heutzutage stark mit den neuen technologischen Möglichkeiten, wie der Künstlichen Intelligenz in Verbindung gebracht. Dabei spielen wissensbasierte Systeme als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz eine zentrale Rolle. Doch was macht so ein wissensbasiertes System aus? Dazu habe ich in einem aktuellen Glossar folgendes gefunden:

“Der Wesenskern wissensbasierter Systeme ist, dass sie eine explizite Repräsentation von Wissen besitzen, und dieses Wissen maßgeblich für das Verhalten des Systems ist. Dies wurde etwa im Jahr 1982 als sogenannte KR Hypothese (engl. knowlegde representation hypothesis) von Brian Smith formuliert (Smith 1982). Demnach beinhaltet ein (intelligentes) wissensbasiertes System eine Komponente, die das Wissen des Systems repräsentiert und Komponenten, in denen dieses Wissen das Verhalten des Systems maßgeblich beeinflusst. Wissensbasierte Systeme stellen ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz dar. Eine frühe, aber gute Darstellung von wissensbasierten Systemen findet sich in (Davis 1986). Eine aktuelle Übersicht über Methoden und Systeme geben (Beierle und Kern-Isberner 2019). Einer der Vorzüge wissensbasierter Systeme ist, dass eine einfache Übertragung eines Systems auf einen neuen Anwendungsfall oder eine neue Domäne möglich ist. Dazu muss lediglich das Wissen im alten System durch das Wissen der neuen Domäne ausgetauscht werden. Die restlichen Systemkomponenten können unverändert bleiben. Außerdem kann durch die explizite Repräsentation des Wissens oft einfacher eine Form der Erklärbarkeit hergestellt werden (Meske et al. 2022). Die ist auch angesichts der Datenschutzgrundverordnung (Goodman und Flaxman 2017) und der KI-Regulierung der EU von zunehmender Bedeutung” (Richter et al. (2024): Glossar Künstliche Intelligenz für die interdisziplinär vernetzte Arbeitsforschung).

Etwas stutzig macht mich hier, dass es bei wissensbasierten Systemen so einfach möglich sein soll, Wissen auf eine andere Domäne (auf einen anderen Kontext) zu übertragen. Wenn man allerdings Wissen auf explizites Wissen reduziert, wird dieser Umstand klarer, denn in diesem Fall sind wissensbasierte Systeme im Kern Softwaresysteme, die mit expliziten Wissen umgehen (Quelle).

Es stellt sich natürlich sofort die Frage, wie wissensbasierte Systeme als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz mit impliziten Wissen (Tacit Knowledge) umgehen. Siehe dazu auch Implizites Wissen sollte in Organisationen stärker beachtet werden.

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Projektmanagement-Office: Neue Aufgaben durch Künstliche Intelligenz

Das Umfeld von Organisationen ist sehr turbulent und kann mit VUCA oder BANI beschrieben werden. Um sich diesen Veränderungen anzupassen, führen Organisationen Projekte durch – Projekte sind Träger des Wandels. Siehe dazu auch GPM-Studie (2023): Projektifizierung 2.0. Zweite Makroökonomische Vermessung der Projekttätigkeit in Deutschland.

Die Vielzahl von Projekten wird in Einzelprojekte, Programme und Portfolios strukturiert. Als Dienstleister für Projektmanagement hat sich das Projektmanagement-Office (PMO) in vielen Organisationen als Kompetenzzentrum etabliert. Dabei kann das PMO unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Mit der immer stärkeren Nutzung von Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement kommt dem Projektmanagement-Office (PMO) eine Vielzahl an neuen Aufgaben zu.

Zu den neuen Aufgaben des Projektmanagement Offices gehören unter anderem
– Die Beobachtung der technologischen Entwicklung von KI-Systemen im Allgemeinen.
– Die kontinuierliche Evaluierung des sinnvollen Einsatzes von KI im Projektmanagement.
– Das Testen und Beschaffen entsprechender Systeme.
– Die Anpassung oder das Training von KI-Komponenten auf Basis vorhandener Prozesse, Daten vergangener Projekte und Lessons Learned.
– Die Integration von KI-Komponenten an relevanten Stellen im Projektmanagement, wo sie Mehrwert bieten.
– Die Schulung der Stakeholder, angefangen von Projektteammitgliedern bis hin zur Führungsebene.
– Die Initiierung von Changeprozessen, die durch die Einführung von KI in Projektmanagementaufgaben und -Prozesse erforderlich werden.
– Die kritische Überwachung der Arbeitsweise von KI-Systemen hinsichtlich Risiken, Voreingenommenheit (Bias) und potenzieller blinder Flecken.
– Die Reflexion über die Auswirkungen solcher Systeme auf die Aufgabenbereiche des PMO.

Quelle: Ordner, G. (2024) in Anlehnung an Ordner/Stuhr (2024). In: Bernert et al. (2024): KI in der Projektwirtschaft.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager AGIL (IHK). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Projektmanagement: Protokolle als einfacher Einstieg zur Nutzung Künstlicher Intelligenz

Dave Garret Using AI Tools to Make Meeting Minutes Magic! (PMI-Blog vom 11.01.2024)

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement kann an vielen Stellen erfolgen. In dem Blogbeitrag von Dave Garret Using AI Tools to Make Meeting Minutes Magic! (PMI-Blog vom 11.01.2024) wird empfohlen, Sitzungsprotokolle (Meeting Minutes) für den Einstieg zur Nutzung von KI zu nutzen.

Der Autor hat zur Erläuterung in einer Abbildung zwei Achsen gegenüber gestellt. Y-Achse: Komplexität des Tasks von niedrig bis hoch, X-Achse: Wer bearbeitet den Task (Maschine oder Mensch)?

Die eingetragenen Tasks zeigen, dass es in der Abbildung ein Kontinuum von Möglichkeiten gibt. Es geht wie so oft nicht um ein “Entweder Maschine (KI) oder Mensch”, sondern um ein sinnvolles “sowohl-as-auch”.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Informationen zu unseren Blended Learning Lehrgängen und zu aktuellen Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Generative Künstliche Intelligenz für Industrie und Behörde: Chancen und Risiken

Künstliche Intelligenz (KI) ist in unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Es vergeht kein Tag, an dem nicht von neuen, beeindruckenden Möglichkeiten berichtet wird. Große Technologie-Konzerne, Beratungsfirmen usw. zeigen oft nur die eine, positive Seite von Künstlicher Intelligenz. Es ist daher gut, dass das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) den Leitfaden Generative KI-Modelle (PDF) herausgebracht hat, in dem es um die Chancen und Risiken für Industrie und Behörden geht. Am Ende werden die wichtigsten Punkte für eine systematische Risikoanalyse zusammengefasst (S. 3.-31):

Sensibilisierung von Nutzenden

Durchführung von Tests

Umgang mit sensiblen Daten

Herstellung von Transparenz

Überprüfung von Ein- und Ausgaben

Beachtung von (Indirect) Prompt Injections

Auswahl und Management der Trainingsdaten

Praktische Expertise aufbauen

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Künstliche Intelligenz in der Berater-Branche – auch eine Wissensperspektive

Quelle: Holtel, S. (2024): The Impact of ChatGPT on the Consultancy Value Chain. Das Kuratierte Dossier vol. 6 „Future Skills KM“ March 2024 published by: Gesellschaft für Wissensmanagement e. V.

Berater (Consultant) haben oft einen mehr oder weniger stark vorgegebenen Prozess für die jeweiligen Problemlösungen (Value Chain). Dieser ist in der Abbildung auf der X-Achse dargestellt: problem analysis – solution quest – experimental implementation – evaluation & refinement – external value.

Wie weiter zu erkennen ist, ist der Grad der Unsicherheit (degree of uncertainty) am Prozessanfang sehr groß (Y-Achse). Mit der Zeit, und mit dem jeweils generierten neuen Wissen, reduziert sich diese Unsicherheit, sodass eine Art Kegel entsteht (cone of uncertainty).

Die wissensebene zeigt weiterhin, dass implizites Wissen und explizites Wissen im Prozess integriert werden müssen. Die Zahlen (1), (2) und (3) verweisen darauf, dass an diesen Stellen Künstliche Intelligenz eingesetzt werden kann , was durch das ChatGPT-Symbol illustriert wurde.

Es zeigt sich auch hier, dass es zu einer angemessenen Kombination von Künstlicher Intelligenz und Menschlicher Intelligenz kommen sollte.

Stellen Sie doch auch einmal Ihren Ablauf zu Problemlösungen dar und überlegen Sie, an welchen Stellen Sie Künstliche Intelligenz einsetzen können.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager AGIL (IHK). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Lernangst bei Veränderungsprojekten: Was ist darunter zu verstehen?

Bei Veränderungsprojekten (Change Projekten) geht es neben den rationalen Gründen auch um die mit den Veränderungen verbundenen Ängste von Mitarbeitern in Organisationen. Aktuell können beispielsweise der immer stärkere Einsatz von Künstlicher Intelligenz zu solchen Ängsten führen.

Der Organisationswissenschaftler Schein (2004) hat dazu neben der Existenzangst auch die Lernangst thematisiert. Da die Existenzangst fast (!) selbsterklärend ist, möchte ich in diesem Blogbeitrag eher auf die angesprochene Lernangst eingehen. Dazu habe ich folgendes gefunden:

“Beim Lernen werden Ängste wiederum sowohl durch den nötigen Erwerb neuer Skills oder Wissensbereiche als auch durch das ebenso notwendige Verlernen des Alten wachgerufen. Etwa Ängste

> vor vorübergehender oder dauerhafter Inkompetenz: „Ich kann das einfach nicht!“,

> aufgrund der Inkompetenz Bestrafungen oder zumindest Benachteiligungen erwarten zu müssen: „Wenn ich das nicht schaffe, verliere ich meine Position!“,

> einen persönlichen Identitätsverlust zu erleiden: „Ich war mein Leben lang Entwicklungsspezialist, wieso muss ich plötzlich auch analysieren oder testen?“,

> nicht mehr Mitglied einer bestimmten Gruppe oder Community zu sein: „Was, wenn ich in meinem Spezialgebiet plötzlich den Anschluss an meine Kollegen verliere?“”

(Leopold/Kaltenecker 2018:135).

Aus diesen Anmerkungen zur Lernangst in Veränderungsprojekten leitet sich ab, dass eine Organisationen über das Lernen ihrer Mitarbeiter, von Teams, der gesamten Organisation und in Netzwerken Bescheid wissen sollte. Das ist allerdings in vielen Organisationen nicht der Fall. Oft ist bekannt, WAS gelernt wurde (Zertifikatsinhalte usw.), allerdings nicht WIE gelernt wurde. Führungskräfte sollten sich hier einmal bei der Erwachsenenbildung umsehen, deren Schwerpunkt die “Transformation von Deutungsmustern” ist.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager AGIL (IHK). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.