KI im Projektmanagement und in der Projektsteuerung
Generative KI für Planung, Analyse, Kommunikation und Steuerung einsetzen
01 Intro
Generative KI kann Projektarbeit an vielen Stellen unterstützen:
Informationen strukturieren, Planungsvarianten entwickeln, Risiken
analysieren, Besprechungen aufbereiten, Berichte erstellen oder
Entscheidungsgrundlagen vorbereiten. Der Nutzen entsteht dabei weniger durch
einzelne spektakuläre Anwendungen als durch die systematische Integration in
die tägliche Projektarbeit.
Der Kurs zeigt praxisnah, wie generative KI in Projektmanagement und
Projektsteuerung eingesetzt werden kann. Die Teilnehmer bearbeiten typische
Projektsituationen und entwickeln wiederverwendbare Arbeitsweisen für
Planung, Analyse, Kommunikation und Reporting. Gleichzeitig lernen sie,
Ergebnisse kritisch zu prüfen und Datenschutz, Vertraulichkeit sowie die
Grenzen automatisierter Entscheidungen zu berücksichtigen.
Kurs-ID
AI-006
Dauer
2 Tage
Format
Präsenz · Live Online · Inhouse
Vorkenntnisse
Erfahrung in Projektarbeit ist hilfreich, technische Kenntnisse sind nicht erforderlich
02 Trainingsprogramm
Inhalte
Generative KI in der Projektarbeit
- typische Aufgaben im Projektmanagement
- geeignete Einsatzfelder für generative KI
- Informationen analysieren und strukturieren
- Inhalte erzeugen und überarbeiten
- Varianten und Alternativen entwickeln
- typische Fehler und Halluzinationen
Projektinformationen und Ziele strukturieren
- umfangreiche Informationen zusammenfassen
- Dokumente analysieren
- relevante Informationen extrahieren
- offene Punkte identifizieren
- Informationen kategorisieren
- fehlende Informationen benennen
Planung, Aufwand und Termine
- Aufgaben für Schätzungen strukturieren
- Annahmen dokumentieren
- unterschiedliche Szenarien
- optimistische und pessimistische Betrachtung
- Abhängigkeiten und Engpässe
- Schätzungen nachvollziehbar halten
Risiken und Stakeholder analysieren
- Stakeholder strukturieren
- Interessen und Informationsbedürfnisse
- Auswirkungen von Projektentscheidungen
- Kommunikationsbedarf
- unterschiedliche Perspektiven simulieren
- keine unbelegten Aussagen über Personen erzeugen
Besprechungen vorbereiten und nachbereiten
- Agenda entwickeln
- Informationen zusammenführen
- offene Fragen formulieren
- Entscheidungsbedarf herausarbeiten
- unterschiedliche Positionen strukturieren
- Zeit für wesentliche Themen fokussieren
Status, Controlling und Abweichungen
- Soll- und Ist-Informationen strukturieren
- Abweichungen analysieren
- mögliche Ursachen entwickeln
- Auswirkungen untersuchen
- Handlungsoptionen erzeugen
- Entscheidung beim Projektverantwortlichen belassen
Entscheidungen und Änderungen unterstützen
- Arbeitspakete entwickeln
- Aufgaben strukturieren
- Projektphasen
- Meilensteine
- Abhängigkeiten
- KI-Vorschläge gegen Projektrealität prüfen
Projektkommunikation und Konflikte
- Informationen zielgruppengerecht aufbereiten
- Management
- Projektteam
- Fachbereiche
- Auftraggeber
- sachliche und konsistente Kommunikation
Dokumente, Daten und Tabellen bearbeiten
- Projektaufträge
- Konzepte
- Statusberichte
- Protokolle
- Entscheidungsvorlagen
- Entwürfe statt ungeprüfter Endprodukte
Wiederverwendbare KI-Workflows
- wiederkehrende Projektaufgaben identifizieren
- Vorlagen entwickeln
- standardisierte Eingaben
- strukturierte Ergebnisse
- Statusreporting
- Arbeitsweisen im Projektteam vereinheitlichen
Datenschutz und Vertraulichkeit
- interne Projektinformationen
- personenbezogene Daten
- Vertragsinformationen
- Geschäftsgeheimnisse
- externe KI-Dienste
- organisatorische Vorgaben
Qualität und Verifikation
- Fakten prüfen
- Quellen und Originaldokumente
- Zahlen kontrollieren
- Annahmen erkennen
- erfundene Informationen
- Verantwortung für verwendete Ergebnisse
Einführung im Projekt
- geeignete Anwendungsfälle auswählen
- einfache Aufgaben zuerst
- wiederverwendbare Arbeitsweisen entwickeln
- Teamregeln
- Qualitätskontrollen
- erfolgreiche Verfahren schrittweise ausbauen
Praxis: eigener Projektworkflow
- konkreten Projektprozess und Arbeitsschritt auswählen
- benötigte Quellen und Eingangsdaten bestimmen
- Prompt oder mehrstufigen Workflow entwickeln
- Ergebnis anhand fachlicher Kriterien überprüfen
- Datenschutz, Vertraulichkeit und Freigaben berücksichtigen
- wiederverwendbaren Ablauf mit klaren Kontrollpunkten festhalten
03 Durchführung
Rahmen und Organisation
Dauer
2 Tage
Durchführung
Präsenz oder Live Online, vorzugsweise als Inhouse-Schulung
Schwerpunkt
Inhouse-Schulungen für Unternehmen und Teams
Sprache
Deutsch, englische Fachbegriffe und Dokumentation
Unterlagen
Kursunterlagen, Beispiele und Übungsaufgaben
Technik
Eigener Rechner mit Zugang zu einem aktuellen Sprachmodell
Inhouse-Schulungen
Vorhandene Projektarten, Dokumentvorlagen, Statusberichte, Risikoformate
und typische Projektprozesse können in die Übungen einbezogen werden.
04 Zielgruppe
Für wen ist der Kurs gedacht?
Der Kurs richtet sich an Projektleiter, Projektmanager, Projektcontroller, PMO-Mitarbeiter, Teilprojektleiter und andere Mitarbeiter mit Aufgaben in Projektplanung und Projektsteuerung.
Er eignet sich sowohl für klassische als auch für agile oder hybride Projektumgebungen. Der Schwerpunkt liegt auf den projektbezogenen Aufgaben und nicht auf einer bestimmten Projektmanagementmethode.
Voraussetzungen
Erfahrung in Projektarbeit ist hilfreich, aber keine zwingende
Voraussetzung. Besondere Kenntnisse in generativer KI, Machine Learning
oder Programmierung werden nicht vorausgesetzt. Die Teilnehmer sollten
bereit sein, typische Aufgaben aus ihrer Projektpraxis mit generativer KI
zu bearbeiten und die Ergebnisse kritisch zu bewerten.
05 Lernziele
Was Sie nach dem Kurs können
Nach dem Kurs können die Teilnehmer:
- geeignete KI-Anwendungsfälle im Projektmanagement identifizieren
- Projektinformationen mit generativer KI analysieren und strukturieren
- Projektziele und Planungsinformationen aufbereiten
- KI bei Risiko- und Stakeholder-Analysen einsetzen
- Meetings effizienter vorbereiten und nachbereiten
- Statusberichte und Entscheidungsvorlagen erstellen
- Abweichungen und Änderungen strukturiert analysieren
- KI als Sparringspartner für Handlungsoptionen einsetzen
- wiederkehrende Projektaufgaben als KI-gestützte Workflows gestalten
- Möglichkeiten und Grenzen agentischer Automatisierung einordnen
- vertrauliche Projektinformationen angemessen behandeln
- Halluzinationen und unbelegte Annahmen erkennen
- KI-Ergebnisse systematisch prüfen
- KI kontrolliert in bestehende Projektprozesse integrieren
06 FAQ
Häufige Fragen
Muss ich bereits Erfahrung mit generativer KI haben?
Nein. Der Kurs vermittelt die für die Projektarbeit notwendigen Grundlagen anhand konkreter Anwendungsfälle. Eine allgemeine Einführung in die technischen Grundlagen von LLMs ist jedoch nicht Schwerpunkt des Kurses.
Was unterscheidet den Kurs von Generative AI und LLM – Grundlagen und Praxis?
Der Grundlagenkurs vermittelt ein allgemeines Verständnis generativer KI und ihrer Einsatzmöglichkeiten. Dieser Kurs konzentriert sich ausschließlich auf typische Aufgaben und Arbeitsabläufe in Projektmanagement und Projektsteuerung.
Was unterscheidet den Kurs von Prompt Engineering für die Praxis?
Prompt Engineering wird nur so weit behandelt, wie es für die Projektarbeit benötigt wird. Der Schwerpunkt liegt nicht auf Prompt-Techniken selbst, sondern auf Projektplanung, Analyse, Reporting, Kommunikation und wiederverwendbaren Projektworkflows.
Werden bestimmte Projektmanagementmethoden vorausgesetzt?
Nein. Die behandelten KI-Anwendungen lassen sich in klassischen, agilen und hybriden Projektumgebungen einsetzen.
Kann KI Projektpläne oder Aufwandsschätzungen selbstständig erstellen?
KI kann Informationen strukturieren, Annahmen sichtbar machen und Varianten entwickeln. Sie besitzt jedoch kein verlässliches eigenes Wissen über die konkrete Projektsituation. Planung und Schätzung müssen deshalb von den Projektverantwortlichen beurteilt werden.
Werden auch AI-Agenten behandelt?
Ja, aber nur als Ausblick auf weitergehende Automatisierung von Projektaufgaben. Architektur, Tool-Steuerung und Absicherung agentischer Systeme werden in den technischen Kursen der AI-Reihe vertieft.
Werden vertrauliche Projektdaten behandelt?
Der verantwortungsvolle Umgang mit internen und personenbezogenen Informationen ist Bestandteil des Kurses. Welche Daten tatsächlich mit einem KI-System verarbeitet werden dürfen, hängt von den eingesetzten Werkzeugen und den Vorgaben der jeweiligen Organisation ab.
Ist der Kurs auch für Behörden und öffentliche Verwaltung geeignet?
Ja. Die Inhalte können für Inhouse-Schulungen auf Projektsteuerung in Behörden und öffentlichen Organisationen zugeschnitten werden, einschließlich der dort relevanten organisatorischen und regulatorischen Rahmenbedingungen.
Warum dauert der Kurs zwei Tage?
Der Kurs konzentriert sich gezielt auf die praktische Anwendung generativer KI in Projektmanagement und Projektsteuerung. Technische Vertiefungen zu LLMs, Prompt Engineering und Agentenarchitekturen sind in anderen Kursen der AI-Reihe angesiedelt. Dadurch können die wesentlichen Projektanwendungen einschließlich praktischer Übungen in zwei Tagen behandelt werden.
Kann der Kurs auf einen Tag verkürzt werden?
Ja. Als eintägige Übersichtsveranstaltung kann der Kurs auf die wichtigsten Anwendungsfelder, ausgewählte praktische Übungen sowie Risiken und Grenzen konzentriert werden. Die zweitägige Variante bietet deutlich mehr Raum für die praktische Arbeit an vollständigen Projektaufgaben.
Kann der Kurs an unsere Projektpraxis angepasst werden?
Ja. Bei Inhouse-Schulungen können vorhandene Projektarten, Dokumentvorlagen, Statusberichte, Risikoformate und typische Projektprozesse in die Übungen einbezogen werden.