Herzlich Willkommen zu einer neuen TPG Podcast-Episode. Heute spreche ich mit Wolfgang Habison und Peter Buchas von PMCC Consulting. Beide sind Trainer, Berater und Coach mit über 15 Jahren Erfahrung in Projekt- und Prozessmanagement sowie Sozialkompetenz-Trainings. Gemeinsam widmen wir uns heute einem Thema, das die Zukunft der Projektarbeit prägt: KI Kompetenz im Projektalltag.
Wolfgang und Peter haben bei PMCC den „KI Kompass“ entwickelt – ein Seminarformat, das anhand von KI-Essentials, Use Case-Entwicklung, Tools für Planung, Steuerung und Führung sowie ethischen und datenschutzrechtlichen Aspekten zeigt, wie KI Projektarbeit smarter, effizienter und nachhaltiger machen kann.
In der heutigen Episode stellen wir uns den Fragen: Wo liegen die echten Mehrwerte für Projektmanager:innen? Welche Stolpersteine gilt es zu kennen? Und vor allem: Wie bringt man KI praktisch in den Projektalltag?
Viel Spaß beim Zuhören!
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Und noch eine Bitte zum Schluss: Wir freuen uns, wenn Sie unseren Podcast mit 5 Sternen Bewerten und in Ihrem Netzwerk weiterempfehlen. Vielen Dank!
Tina Ciotola
Mit Wolfgang Habison
Wolfgang Habison arbeitet als diplomierter Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler seit jeher im Spannungsfeld zwischen Menschen und Technologien. Als zertifizierter Projekt- und Prozessmanager mit systemischen Wurzeln beschäftigt er sich seit vielen Jahren mit den Grenzen und Möglichkeiten technischer Hilfsmittel im Projektalltag. Früh hat er den Einsatz von KI als Gestaltungsfeld erkannt und unterstützt Projektmanager:innen dabei, diese Technologien für Optimierungen und Erweiterungen in ihren Projekten und Prozessen nutzbar zu machen.
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und Peter Buchas
Peter Buchas ist als Interimsmanager in Operations und Projektleiter in technischen Industrien sowie für Reorganisationen im Einsatz. Seine Passion ist es, Menschen in Organisationen und Projekten für Lean zu begeistern. Peters Verbindung zu KI: vor sechs Jahren entwickelte er eine HR-Lösung, die prädiktive Analysen basierend auf Reinforcement Learning bietet.
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Podcast-Zusammenfassung: Der KI-Kompass: KI im Projektalltag erfolgreich einführen und nutzen
Künstliche Intelligenz (KI) ist längst keine Zukunftsvision mehr. Sie verändert bereits heute, wie Projekte initiiert, gesteuert und abgeschlossen werden. Doch nicht jede KI-Anwendung verschafft automatisch Mehrwert. Es kommt darauf an, wie und wo Sie KI einsetzen. In der Podcastfolge „Der KI-Kompass – Know-how für KI im Projektalltag“ geben Wolfgang Habison und Peter Buchas von PMCC Consulting konkrete Einblicke. Sie zeigen auf, wie sich KI strukturiert einführen lässt – und was dabei oft unterschätzt wird. In diesem Artikel haben wir die wichtigsten Take-Aways für Sie zusammengefasst.
1. Potenziale erkennen: Automatisierung, Augmentierung, Optimierung
KI bietet drei zentrale Wirkungsebenen. Jede entfaltet sich in unterschiedlichen Tools und Aufgaben.
- Automatisierung
Sie nehmen Routine-Aufgaben ab: etwa Status-Reports generieren, Termine koordinieren oder Protokolle aus Meetings zusammenstellen. Dadurch sinkt der Aufwand manuell, und das Projektteam bekommt Freiraum. - Augmentierung
Hier fungiert KI als „Sparringspartner“: Sie hilft bei Ideenfindung, Literatur- oder Quellenrecherche, bei der Vorbereitung auf Entscheidungen oder schwierige Gespräche. KI liefert Impulse, Menschen verfeinern. - Optimierung
Aus vorhandenen Daten entstehen neue Einsichten: Risiken lassen sich früher identifizieren, Abweichungen zwischen Plan und Ist auffinden, Muster erkennen, die auf Verbesserungen hinweisen. Optimierung schafft bessere Steuerung.
Diese Potenziale sind nicht unabhängig zu betrachten. Häufig überlappen sie: Ein Tool, das berichte automatisiert, kann auch analysieren und Verbesserungspotenziale vorschlagen.
Tipp: Wählen Sie zum Pilotieren Ihrer KI einen Anwendungsbereich, in dem alle drei Ebenen zumindest angedeutet sind. Das kann etwa das Risikomanagement oder die Projektfortschrittskontrolle sein. So gewinnen Sie ein umfassenderes Bild vom realen Nutzen der KI-Unterstützung.
2. Risiken nicht unterschätzen: Datenschutz, Ethik und Unternehmenskultur
Mit der Einführung von KI endet nicht das Projektmanagement – neue Verantwortlichkeiten beginnen.
- Datenschutz & Datenhoheit
Viele KI-Modelle und Tools speichern Daten, auch Trainingsdaten. Es ist zu prüfen, wer Zugriff hat, wo Daten gespeichert und wie sie verarbeitet werden. Besonders bei externen Tools gelten Sicherheitsanforderungen und Compliance-Regeln. - Ethik & Bias
KI-Systeme spiegeln Verzerrungen ihrer Trainingsdaten wider. Wenn diese nicht bewusst geprüft werden, entstehen ungerechtfertigte Benachteiligungen. Beispiele sind falsche Vorhersagen, unfaire Risikoeinstellungen oder tendenziöse Bewertungen. - Führung & Kultur
Führungskräfte müssen Rahmenbedingungen setzen: klare Verantwortlichkeiten, Rollen, Regeln für KI-Nutzung. Ohne Leadership entstehen Schatten-KI, Doppelgleisigkeiten, unklare Erwartungen. Mitarbeitende brauchen Vertrauen und Mitbestimmung. - Transparenz & Nachvollziehbarkeit
KI-Entscheidungen müssen nachvollziehbar sein – zumindest so weit, dass Kontrolle möglich ist. Es genügt oft nicht, ein Modell laufen zu lassen und sich auf das Ergebnis zu verlassen. Dokumentation, Monitoring und Review sind notwendig.
Tipp: Erarbeiten Sie mit Ihrem Team und der Geschäftsleitung verbindliche Leitlinien für KI-Einsatz: Datenschutzstandards, ethische Prinzipien und wie Verantwortlichkeiten zu verteilen sind. So vermeiden Sie Reibungsverluste und Fehlentwicklungen.
3. Mensch bleibt im Mittelpunkt – trotz KI
KI ist leistungsstark, aber sie kann nicht ersetzen, was Menschen einzigartig macht: Kreativität, Intuition und Empathie. Gerade bei sozialen Kompetenzen stößt KI an ihre Grenzen. Sie kann helfen, Gespräche vorzubereiten oder Konflikte zu simulieren – doch Entscheidungen bleiben menschliche Aufgaben. Wenn KI falsch genutzt wird, droht ein gefährlicher Trend: Unternehmen könnten ihre Belegschaft so stark reduzieren, dass Wissenstransfer und Innovation verloren gehen.
Die wichtigsten Faktoren:
- „Human in the loop“ lautet deshalb das Grundprinzip: KI liefert Vorschläge, Menschen prüfen und entscheiden.
- Kreativität und Intuition
Neue Ideen, Visionen, Innovation entstehen nicht allein durch Algorithmen. KI kann Vorschläge machen, Inspiration liefern, aber der kreative Sprung bleibt menschlich. - Kommunikation und Empathie
Wenn es darum geht, Teams zu führen, Stakeholder zu überzeugen oder Konflikte zu lösen, dann zählt der persönliche Umgang. KI kann Textvorschläge liefern oder Gesprächssimulationen anbieten, doch das Gespür für Ton, Timing und Empathie bleibt Aufgabe der Menschen. - Entscheidungskompetenz
Auch wenn KI Vorschläge macht, ist zu prüfen: Passt es zur Strategie? Zu den Werten? Zu den Ressourcen? Wer trägt die Verantwortung, wenn etwas schiefgeht? Menschliche Kontrolle (Human-in-the-Loop) ist kein Add-on, sondern Pflicht. - Wissens-Transfer & Lernen
Wenn KI Aufgaben übernimmt, darf nicht der Blick fürs Ganze verloren gehen. Erfahrung, Projektwissen, informelles Wissen draußen in der Organisation – dafür muss gesorgt sein. Sonst droht „Black-Box-Wissen“, das nicht geteilt wird.
Tipp: Sichern Sie menschliche Beteiligung bewusst: in Entscheidungsphasen, bei der Auswertung der Ergebnisse, in Feedback-Schleifen. So bleibt Qualität erhalten und Akzeptanz wächst.
4. Das KISA-Modell: Struktur für eine gelungene Einführung von KI
Das Seminar von PMCC basiert auf dem eigens entwickelten TISA-Modell, das hilft, KI-Einsätze gezielt zu planen: Dabei steht KISA für:
- K – Klare Zielsetzung (Use Case definieren)
Vor Beginn muss klar sein: Was genau soll verbessert werden? Welche Probleme sollen adressiert werden? Nutzen, Wirkung, Stakeholder müssen formuliert sein. Z. B. das Ziel, Projektzeit und Ressourcen transparenter zu planen oder Zielkonflikte früh zu erkennen. - I – Identifikation des KI-Typs
Welche KI-Variante passt zum Use Case? Perzeptive KI (Wahrnehmen, z. B. Bilderkennung oder Sprachverarbeitung), kognitive KI (Verstehen, Analysen, Entscheidungen), interaktive KI (Chatbots etc.), generative KI (Texte, Bilder, Vorschläge), automatisierende KI (Routineaufgaben, Automatisierung von Abläufen). Die korrekte Identifikation verhindert, dass Sie die falsche Lösung einsetzen. - S – Szenario im Projektalltag
Wie sieht die Anwendung konkret aus? Wer liefert die Daten? In welchem Format? Wie oft wird das Tool benutzt? Etwa: Projektleiter:innen geben gesammelte Rohdaten ein, die KI klassifiziert Ziele und schlägt SMART-Formulierungen vor, erkennt Widersprüche oder unklare Formulierungen. Das Szenario muss operationalisierbar sein. - A – Auswahl geeigneter Tools & Plattformen
Anschließend prüfen Sie, welche Software oder Plattform diese Anforderungen erfüllt: Datenformate, Schnittstellen, Bedienbarkeit, Datenschutz, Kosten, etc. Beispiele sind ChatGPT, MS Copilot, Notion AI oder andere Tools, die je nach Use Case geeignet sind. Wichtig: Kompatibilität mit bestehenden Systemen und Nutzbarkeit im Alltag.
Zusätzlich wird das KISA-Modell im PMCC-Ansatz oft ergänzt durch Checklisten wie die D.R.A.K.E.-Formel. Diese helfen beim Gestalten der Prompts, damit die Kommunikation mit der KI klar, effizient und zielgerichtet ist. Dazu gehören Fragen nach Rolle, Kontext, Aufgabe, Format, etc. pma.at
Tipp: Nutzen Sie eine strukturierte Methode bevor Sie in den Markt investieren. So reduzieren Sie Risiko und sorgen für eine stimmige Einführung.
5. Praxisbeispiele & Erfahrungsberichte aus dem Seminar
Wolfgang Habison und Peter Buchas schildern konkrete Use Cases, um greifbar zu machen, wie KI Projekte verändert.
- Projektzeit- und Ressourcenplanung
Im Seminar wird gezeigt, wie Rohdaten aus verschiedenen Quellen zusammengetragen werden – z. B. aus Meetingprotokollen, Workshops, Whiteboards – und wie eine KI daraus Informationen extrahiert, Hauptziele und Zusatzziele klassifiziert, SMART-Formulierungen vorschlägt. So entsteht Transparenz über Prioritäten und Zielkonflikte. - Risikoabschätzung & Szenarioanalyse
Anhand interner und externer Daten lassen sich potentielle Risiken früher erkennen. KI kann verschiedene Projektverläufe simulieren – etwa bei Verzögerung einzelner Aufgaben oder Ressourcenengpässen – und Handlungspfade aufzeigen, wie auf Abweichungen zu reagieren wäre. - Kommunikation & Stakeholdermanagement
KI wird eingesetzt, um Feedback aus Stakeholder-Interviews auszuwerten. Ergebnisse werden zusammengefasst, Kernaussagen herausgefiltert. Mitarbeitende erhalten Vorschläge, wie man Präsentationen oder Berichte formulieren kann, um unterschiedliche Interessen zu berücksichtigen. - Schnellere Entscheidungsprozesse
Durch automatisierte Dashboards oder Reportingtools mit KI-komponenten sparen Projektteams Zeit. Dort, wo sie früher zahlreiche Excel-Tabellen manuell gepflegt haben, liefert KI Auswertungen, erkennt Trends und weist auf Abweichungen hin – alles in deutlich kürzerer Zeit.
Diese Beispiele machen eines klar: Die größte Hürde ist nicht die Technik, sondern die Integration. Wenn Abläufe, Rollen und Erwartungen nicht klar sind, bleibt das Potenzial teilweise ungenutzt.
Tipp: Dokumentieren Sie jeden Use Case: Ausgangslage, eingesetzte Tools, Lessons Learned. Teilen Sie Erkenntnisse offen im Team – das fördert Lernkultur und erleichtert spätere Vorhaben.
6. Mindset & Skills – wie Menschen wachsen
KI-Einführung ist mehr als technisches Projekt: Es ist Veränderung im Denken, Handeln und in der Zusammenarbeit.
- Kompetenzaufbau
Projektteams brauchen Verständnis für KI-Grundlagen: Was bedeutet maschinelles Lernen, wie funktioniert Generative AI, wo liegen Grenzen? Wer Tools nutzt, sollte wissen, wie sie datenmäßig arbeiten und was Bias bedeutet. - Offenheit für Experimentieren und Scheitern
Nicht jeder Use Case gelingt sofort. Kleine Fehler oder unerwartete Ergebnisse gehören dazu. Wichtig ist, daraus zu lernen, nicht zu verwerfen. Iteration ist Teil der Entwicklung. - Einbindung aller Ebenen
Es genügt nicht, wenn die Führung entscheidet. Mitarbeitende sollten mitreden, mitgestalten. So steigen Akzeptanz und Verbindlichkeit. Auch Stakeholder außerhalb des Projektteams – z. B. Datenschutz, Compliance, Controlling – gehören früh ins Boot. - Kommunikation & Transparenz
Wie arbeiten wir mit KI? Was sind Erwartungen? Was kann sie leisten, und was nicht? Diese Fragen sollten offen diskutiert werden, damit niemand überfordert oder verunsichert wird.
Tipp: Investieren Sie in Schulung & Workshops, nicht nur in Technik. Ermutigen Sie Ihr Team, KI-Skills aufzubauen – durch interne Trainings oder externe Angebote.
7. Blick in die Zukunft – Chancen für Organisationen
Die Entwicklung geht weiter – und wer heute handelt, kann morgen in Führung sein.
- Regulatorische Rahmenbedingungen
In Europa kommen zunehmend Regeln für KI-Nutzung: Datenschutz, Transparenzpflichten, mögliche Anforderungen an Audits. Wer jetzt klare Strukturen aufbaut, ist vorbereitet. - Wettbewerb durch Innovation
Unternehmen, die früh KI-Kompetenz haben, werden Prozesse effizienter gestalten, schneller auf Marktveränderungen reagieren und Kundenanforderungen proaktiv bedienen können. - Risiken von Komfortfallen
Wenn KI nur dazu dient, Bestehendes schneller zu machen, aber nichts verändern will, bleibt Innovation auf der Strecke. Es besteht Gefahr, dass Teams sich auf KI-Vorschläge verlassen, ohne zu hinterfragen. - Nachhaltigkeit & Verantwortung
KI-Einsatz muss auch nachhaltig sein: ökologisch (Stromverbrauch, Hardware), sozial (Fairness), ökonomisch (Kosten vs Nutzen über den gesamten Lebenszyklus). Verantwortung sollte nicht allein Technik-Abteilungen überlassen sein.
Tipp: Legen Sie eine Roadmap an: Wo soll KI in 1 Jahr, 3 Jahren sein? Welche Kompetenzen wollen Sie aufbauen? Welche Use Cases könnten mittelfristig strategisch sein? So steuern Sie bewusst in die Zukunft.
Fazit
KI im Projektmanagement birgt enorme Möglichkeiten, wenn sie bewusst und strukturiert eingesetzt wird. Wolfgang Habison und Peter Buchas zeigen, wie „KI kein Selbstzweck“ ist, sondern ein Werkzeug – sinnvoll dort eingesetzt, wo Ziel, Typ, Szenario und Tool sauber zusammenpassen (KISA).
Nur so entfalten Automatisierung, Augmentierung und Optimierung ihr Potenzial – ohne dass Datenschutz, Ethik oder menschliches Miteinander zu kurz kommen. Menschen bleiben am Steuer – KI hilft uns, aber ersetzt uns nicht.
Wenn Sie heute klein anfangen, offen kommunizieren und den Wandel Schritt für Schritt gestalten, dann sind Sie bestens aufgestellt, um Ihre Projekte effizienter, innovativer und nachhaltiger zu führen.
🎧 Hören Sie rein! Das ausführliche Gespräch mit Wolfgang Habison und Peter Buchas bietet viele weitere Insights und Beispiele: https://www.theprojectgroup.com/podcast-projektmanagement/ki-kompass
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