In der Zwischenzeit geht es in der Diskussion zu KI auch immer stärker um die Frage, wie KI Agenten im Projektmanagement genutzt werden können. Dazu gibt es den Beitrag KI-Agenten im Projektmanagement: So unterstützen digitale Rollen den Projektalltag von Jörg Meier, vom 15.07.2025 im GPM Blog. Darin werden erste gute Hinweise gegeben. Dennoch:
Ich hätte mir hier gewünscht, dass der Author auch auf die Problematik der Nutzung von Closed Sourced Modellen wie ChatGPT oder Gemini hinweist. Ausgewählte KI Modelle sollten möglichst “wirklich” Open Source AI (Definition aus 2024) sein. Es wäre m.E. auch die Aufgabe der GPM die Digitale Souveränität insgesamt stärker bewusst zu machen. Siehe dazu beispielsweise auch Digitale Souveränität: Souveränitätsscore für KI Systeme.
Mit KI Agenten (AI Agents) ist es möglich, in der Geschäftswelt vielfältige Prozesse zu optimieren, oder innovative Prozesse, Produkte und Dienstleistungen zu generieren, die bisher aus den verschiedensten Gründen nicht möglich waren. Dazu zählen oftmals nicht verfügbare Daten und die dazugehörenden Kosten.
Denken wir etwas weiter, so müssen in Zukunft auch immer stärker KI-Agenten miteinander kommunizieren, also von Agent zu Agent – A2A. Passiert das zwischen sehr vielen Agenten eines Wirtschaftssystems, bzw. einer ganzen Gesellschaft, entsteht so etwas wie eine Agentic Society.
Das Projekt NANDA hat sich in dem Zusammenhang das Ziel gesetzt, diese Entwicklung mit einem Open Agentic Web zu unterstützen:
“Imagine billions of specialized AI agents collaborating across a decentralized architecture. Each performs discrete functions while communicating seamlessly, navigating autonomously, socializing, learning, earning and transacting on our behalf” (Source).
Das vom MIT initiierte Projekt NANDA arbeitet in Europa u.a. mit der TU München und der ETH Zürich zusammen. Das Ziel ist, alles Open Source basiert zur Verfügung zu stellen..
Ich bin an dieser Stelle immer etwas vorsichtig, da beispielsweise OpenAI auch beim Start das Ziel hatte, KI als Open Source zur Verfügung zu stellen. In der Zwischenzeit wissen wir, dass OpenAI ein Closed Source Model, bzw. ein Open Weights Model ist, und kein Open Source Model. Siehe dazu Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI.
Die allseits bekannte ISO 9001 für Qualitätsmanagementsysteme liegt aktuell noch in der Version aus dem Jahr 2018 vor – es wird Zeit für ein Update, an dem auch schon gearbeitet wird. In der ISO 9001:2026 sollen viele neue Themen enthalten sein.
“Die Integration von KI und digitalen Tools zur Unterstützung von Qualitätssystemen soll aufgenommen werden – ein echtes Novum. Ein Fokus wird auf der Risiko- bzw. Chancenidentifikation ruhen – das ist sicher. Die Nachhaltigkeit wird an Bedeutung gewinnen, die ISO 9001 wird zur Basis für die Integration von ESG und CSRD – Details noch unbekannt. Aber auch Lieferkettenmanagement, organisatorisches Wissen, Change- und Resilienzmanagement sollen vertieft behandelt werden – lassen wir uns überraschen” (Funk 2025, QZ News vom 15.08.2025).
Es ist gut, wenn ein Managementsystem alle wichtigen Themen der heutigen Realität abbildet. Dennoch könnte es sein, dass man die Norm mit den vielen Handlungsfeldern überfrachtet, und Organisationen dadurch überfordert. Was in der Endfassung herauskommt ist – wie gesagt – allerdings noch nicht klar.
Ich bin gespannt, ob es in der Norm auch eine Art Wirkungsnetz gibt aus dem hervorgeht, welche Einflussfaktoren für die jeweilige Organisation in den Fokus rücken sollten – also zu managen sind. Bei der Wissensbilanz – Made in Germany war so ein Wirkungsnetz Bestandteil der Vorgehensweise für ein Wissensmanagement-System. Ich habe damit gute Erfahrungen gemacht.
Gerade Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) tun sich oft mit der Komplexität des gesamten Management-Systems schwer, da ja alles mit allem zusammenhängt. Ein Wirkungsnetz mit den daraus abgeleiteten Generatoren hilft also KMU, das immer komplexer werdende Managementsystem effektiv und effizient zu bewältigen.
Das RKW Kompetenzzentrum veröffentlicht immer wieder Hilfen für die organisatorische Entwicklung von gerade mittelständischen Unternehmen. Diesmal wurden mit dem Twin Transition Tool (Abbildung) zwei wichtige Trans kombiniert. Einerseits ist das natürlich die Digitalisierung, und andererseits die Nachhaltigkeit.
“Die Twin Transition (auch doppelte Transformation oder Nachhaltige Digitalisierung genannt) ist eine der größten Herausforderungen unserer Zeit. Doch was ist die Idee dahinter? Gemeint ist, die grüne (nachhaltige) und die digitale Transformation von Wirtschaft und Gesellschaft gemeinsam zu denken und voranzutreiben” (ebd.).
Das Online-Tool kann direkt gestartet werden. Anschließend haben Sie die Möglichkeit, aus insgesamt 17 Themenfelder die Bereiche per drag&drop auswählen, die für Sie am wichtigsten erscheinen. Das weitere Vorgehen wird in einem kleinen Video erläutert.
Insgesamt ist das Tool gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) geeignet, sich die Zusammenhänge klar zu machen und geeignete Maßnahmen für die eigene Organisation abzuleiten.
Lean Innovation nach Schuh (2011); eigene Darstellung
Der Lean-Gedanke, also Verschwendung zu vermeiden und den Wertstrom zu optimieren, kann in allen Prozessen thematisiert und integriert werden. Dazu hatte ich in 2013 schon einmal einen Blogbeitrag geschrieben: Lean Innovation – Wie passt das zusammen?
Auf unserer Asienreise waren wir u.a. vom 15.04.-25.04.2025 in Tokyo, Kyoto und Osaka (mit Expo 2025). Dabei ist mir der Lean-Gedanke in allen Bereichen des gesellschaftlichen Lebens begegnet. Eben nicht nur theoretisch, sondern sehr praktisch – inkl. der Ausrichtung am Kundennutzen – sehr beeindruckend.
Es wundert daher nicht, dass der Lean-Gedanke auch im Projektmanagement, oder auch im Innovationsmanagement berücksichtigt werden kann. Prof. Schuh hat für Lean Innovationauf dieser Website 12 Schritte (Abbildung) ausführlich beschrieben.
Es ist wichtig, da alle wirtschaftlichen Bereiche stärker auf die Produktivität achten müssen – gerade in Zeiten vieler neuer technischen Möglichkeiten.
In Deutschland haben wir manchmal ein etwas schwieriges Verhältnis zu einzelnen Begriffen. So ist es beispielsweise mit dem Begriff “Fehler“, der oft negativ besetzt ist. Wenn ein Fehler passiert, ist das (oft) nichts Gutes – so die allgemeine Meinung.
Zu dieser Perspektive beigetragen hat die aus dem Qualitätsmanagement bekannte “0-Fehler” Strategie, die sich in den Köpfen von Mitarbeitern eingeprägt hat. Wenn wir an Prozesse in der Produktion denken, die immer gleich ablaufen sollen, so ist es natürlich schlecht, wenn es zu größeren Abweichungen kommt. Auch Fehler von Chirurgen können Folgen haben usw.. Man kann Fehler allerdings auch anders sehen.
In der Abbildung sind verschiedene Fehlertypen so sortiert, dass nach oben Fehler eher vermieden werden sollten, und nach unten Fehler zu Verbesserungen, und sogar zu Innovationen führen können. Es liegt auf der Hand, dass beispielsweise “Sabotage” nicht toleriert und somit sanktioniert werden sollte. Andererseits sollten “Kreative Fehler” toleriert, ja sogar unterstützt und durch Experimentieren ermöglicht werden.
Die Übersicht zeigt, dass Fehler nicht gleich Fehler ist, und wir daher in Organisationen und auch im zwischenmenschlichen Bereich sinnvoll unterscheiden sollten. Gerne können Sie daraus nun eine eigene Übersicht für Ihre Organisation entwickeln, sodass sich die Mitarbeiter darin wiederfinden und möglicherweise eine neue Fehlerkultur in Ihrer Organisation entsteht.
Böhle et al. 2011:21; entnommen aus Huchler 2016:62
In dem Blogbeitrag Arbeitshandeln enthält explizites und implizites Wissen aus dem Jahr 2016, habe ich die Zusammenhänge zwischen Arbeitshandeln und dem expliziten “objektivierbaren” Wissen, bzw. impliziten subjektivierenden” Wissen dargestellt und erläutert.
Setzen wir doch einmal diese Zusammenhänge neu in Verbindung mit den Diskussionen darüber, ob Künstliche Intelligenz Arbeitsplätze, oder ganze Berufe ersetzen wird. Es wird dabei gleich deutlich, dass es in der Diskussion nicht darum geht, Arbeitsplätze oder Berufe durch Künstliche Intelligenz zu ersetzen, sondern darum, das Arbeitshandeln unter den neuen technologischen Möglichkeiten zu untersuchen.
Nach Böhle (2011) zeigen technische und organisatorische Komplexität Grenzen der wissenschaftlich-technischer Beherrschung auf, und zwar in Bezug auf Unwägbarkeiten im Arbeitshandeln.
Sind Unwägbarkeiten die Normalität, benötigt das Arbeitshandeln das Erfahrungswissen von Personen (Subjekte), im Sinne des erfahrungsgeleiteten-subjektivierenden Handelns (vgl. Böhle 2011).
Die Tech-Konzerne argumentieren mit ihren neuen und neuesten KI-Modellen, dass Technologie das gesamte Arbeitshandeln in diesem Sinne einmal abbilden kann. Diese Perspektiven sind möglicherweise für die schnelle Marktdurchdringung und für das Einsammeln von Kapital wichtig (Storytelling), doch greift dieser Ansatz bisher nur bei sehr begrenzten Tätigkeitsportfolios komplett.
Natürlich wird weiter argumentiert, dass sich die Technik weiterentwickelt und es nur eine Frage der Zeit ist, bis das komplette Arbeitshandeln technologisch abgebildet ist. Es ist durchaus zu erkennen, dass KI-Modelle durchaus in der Lage sind bestimmte Merkmale des subjektivierenden Arbeitshandeln abbilden kann. Daraus entstand auch der Glaube an eine Art Allgemeine Generelle Intelligenz (AGI), die der menschlichen Intelligenz überlegen sei.
Durch solche Ideen verschiebt sich der Nachweis für die aufgestellte These immer weiter in die Zukunft, und wird zu einem Glaubensbekenntnis. Möglicherweise handelt es sich bei dem geschilderten Denkmuster um eine Art Kategorienfehler?
Zu der Aussage von Peter Drucker habe ich schon 2007 einen Blogbeitrag geschrieben. Damals ging es mir darum herauszustellen, dass es in der Zwischenzeit viele Möglichkeiten gibt, einzelne Anforderungen von Kunden massenhaft so anzubieten, dass die Preise für Produkte und Dienstleistungen denen einer massenhaften Produktion entsprechen. Diese hybride Wettbewerbsstrategie heißt Mass Customization.
Inzwischen frage ich mich allerdings, warum die Möglichkeiten nicht genutzt werden, und ob die Aussage von Peter Drucker aus dem Jahr 1954 noch stimmt.
Der Trend bei den Unternehmen geht eher dahin, die Kundenanforderungen in die vom Unternehmen gewünschte Richtung zu manipulieren und letztendlich sogar auch teilweise zu ignorieren. Zahlreiche Beispiele belegen das in der Zwischenzeit.
Aus dieser Gemengelage entstehen verschiedene Optionen. Einerseits lassen sich Kunden einfach weiter manipulieren und denken darüber gar nicht mehr nach. Andererseits gibt es immer mehr Kunden, die sich nach Alternativen umsehen. Darüber hinaus gibt es eine immer größer werdende Gruppe von Personen, die sich die von ihnen gewünschten Produkte selbst entwickeln und herstellen -teilweise auch in Communities.
Die neuen Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz führen dazu, dass viele Einzelpersonen Software beispielsweise selbst entwickeln. Dabei stellen diese Personen oftmals ihren Quell-Code anderen kostenfrei zur Verfügung > Open Source Software.
Auch physische Produkte können heute mit Hilfe von additiven Verfahren (Additiv Manufacturing, besser bekannt unter 3D-Druck) hergestellt werden, Dabei stellen auch hier Personen ihre Programme, oder auch ganze Produkte anderen zur Verfügung. Die Plattform Patient Innovation ist hier ein gutes Beispiel.
Es geht vielen Menschen nicht nur darum, dass ihre eigenen Bedürfnisse besser erfüllt werden, sondern auch oft darum, anderen etwas – oft kostenfrei – zur Verfügung zu stellen – alles, ohne dass Unternehmen eingebunden werden (müssen), die sich ja eher zu Organisationen entwickelt haben, die ihren eigenen Wert, und nicht die Werte der Kunden, steigern möchten.
Diese eher soziale Art Werte für alle zu schaffen zeigt, dass es heute schon – und in Zukunft immer mehr – kollaboratives, nachhaltiges und gemeinwohlorientiertes Wirtschaften gibt. Alles zu einem immer größeren Teil ohne die subtile “Marktorientierung” scheinbar systemrelevanter Organisationen.
Denn: Wozu benötigen wir Unternehmen, wenn die Transaktionskosten in immer mehr Bereichen für die eigene, individuelle Wertschöpfung gegen 0 gehen…? In diesem Sinne könnte es sein, dass das Zitat von Peter Drucker aus dem Jahr 1954 in Zukunft doch wieder seine Berechtigung hat.
In verschiedenen Beiträgen hatte ich schon darauf hingewiesen, dass die Earned Value Analyse im plangetriebenen/klassischen, im agilen und hybriden Projektmanagement angewendet werden kann. Siehe dazu beispielweise Kann die Earned Value Analyse (EVA) für Scrum genutzt werden? Dabei geht es zunächst um einzelne Projekte in verschiedenen Vorgehensmodellen.
Organisationen haben allerdings nicht nur ein Projekt, sondern oftmals viele Projekte. Das ist nicht verwunderlich, da es durch die Veränderungen im Umfeld von Organisationen zu immer mehr Projekten kommt, bzw. kommen wird. Denn: Projekte sind Träger des Wandels.
Im Controlling stellt sich dabei die Frage, ob die Earned ValueAnalyse (EVA) auch für das Multiprojektmanagement genutzt werden kann. Zu dem gesamten Komplex um die Earned Value Analyse gibt es eine sehr gute und ausführliche Veröffentlichung:
Hüsselmann, C.; Hergenröder, J. (2024): Integrierte Earned Value Analyse. Kostendifferenzierung, Anwendung für agile Projekte und auf Portfolioebene | GPM-Publikation
Als Mitglied der Gesellschaft für Projektmanagement e.V. (GPM e.V.) steht mir das Buch als PDF-Datei kostenfrei zur Verfügung. Zum Thema EVA und Multiprojektmanagement findet sich darin folgender Absatz:
“Die EVA ist nicht nur für einzelne Arbeitspakete und Projekte anwendbar, sie liefert dem Management auch einen Überblick über die gesamte Projektsituation. Dies kann vor allem im Bereich des Projektportfoliomanagements (PPM) sinnvoll sein. Bei einer konsequenten Durchführung der EVA für alle Projekte der Projektlandschaft können die Projekte bspw. anhand ihrer Indizes in einer Matrix verglichen werden (siehe Abbildung)” (Hüsselmann und 2024).
Die Abbildung zeigt dabei auf der Y-Achse den SPI (Schedule Performance Index) und auf der X-Achse den CPI (Cost Performance Index). Der jeweilige Achsenmittelpunkt ist mit 100% markiert, sodass die Werte unter und über 100% gut visualisiert werden können.
Die Größe der Kreise stellt meistens das relative Budget dar. Das Projekt P5 weist zu hohe Kosten und einen geringen Fortschritt auf usw.
Manchmal könnte man der Meinung sein, dass es kaum noch Möglichkeiten gibt, etwas Neues auf den Markt zu bringen, doch das ist natürlich ein Trugschluss. Beispielhaft möchte ich dazu folgendes Zitat erwähnen:
“Es gibt nichts Neues mehr. Alles, was man erfinden kann, ist schon erfunden worden. “ Charles H. Duell, US-Patentamt 1899
Da stellt sich natürlich gleich die Frage: Wo sind die neuen Produkte, neuen Dienstleistungen, neuen Märkte, und wie finde ich diese?
Dass das nicht so einfach ist, haben Innovationstheorien und -modelle schon ausführlich dargestellt. Dabei hat sich der Begriff der “blinden Flecke” etabliert. Gerade große Organisationen sehen einfach nicht mehr das Offensichtliche. Diese Wahrnehmungshemmung kann mit der Theorie der Pfadabhängigkeit erklärt werden.
Diese Gemengelage führt zwangsläufig zur nächsten Frage: Wie kann ein Unternehmen (oder auch eine einzelne Person) Bereiche finden, die noch nicht besetzt sind?
Solche weiße Flecken – White Spots – können relativ systematisch mit einem entsprechenden Prozess abgebildet und untersucht werden (Abbildung). Mit den heute vorhandenen Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz (GenAI) können Sie
