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GPM (2025): Künstliche Intelligenz im Projektkontext – Studie

Es ist schon eine Binsenweisheit, dass Künstliche Intelligenz (GenAI) alle Bereiche der Gesellschaft mehr oder weniger berühren wird. Das ist natürlich auch im Projektmanagement so. Dabei ist es immer gut, wenn man sich auf verlässliche Quellen, und nicht auf Berater-Weisheiten verlässt.

Eine dieser Quellen ist die Gesellschaft für Projektmanagement e.V., die immer wieder Studien zu verschiedenen Themen veröffentlicht. In der Studie GPM (2025): Gehalt und Karriere im Projektmanagement. Sonderthema: Die Anwendung Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement findet sich auf Seite 13 folgende Zusammenfassung:

“Künstliche Intelligenz im Projektkontext
Künstliche Intelligenz (KI) wird im Bereich Projektmanagement in der Mehrheit der Unternehmen eingesetzt, allerdings in noch geringem Maße.
(1) KI-basierte Tools werden insgesamt eher selten genutzt, wenn sie zum Einsatz kommen, dann sind es hauptsächlich ChatGPT, Jira, MS Pilot oder eigenentwickelte Tools.
(2) Es zeichnet sich kein eindeutiger Projektmanagement-Bereich ab, in dem KI bevorzugt zum Einsatz kommt. Am deutlichsten noch in der Projektplanung und in der Projektinitiierung, am seltensten im Projektportfolio- und im Programmmanagement.
(3) Der Nutzen der KI wird tendenziell eher positiv gesehen, insbesondere als Unterstützung der alltäglichen Arbeit, zur Erleichterung der Arbeit im Projektmanagement und zur Erhöhung der Produktivität.
(4) Der Beitrag von KI zu einem höheren Projekterfolg wird von der Mehrheit der Befragten nicht gesehen – allerdings nur von einer knappen Mehrheit.
(5) Es besteht eine grundlegende Skepsis gegenüber KI, was verschiedene Leistungsparameter im Vergleich zum Menschen betrifft. Alle hierzu gestellten Fragen wie Fehleranfälligkeit, Genauigkeit, Konsistenz der Information oder Konsistenz der Services wurden mehrheitlich zu Gunsten des Menschen bewertet.
(6) Die überwiegende Mehrheit der befragten Projektmanagerinnen und Projektmanager teilt diverse Ängste gegenüber der KI nicht, wie z. B. diese werde Jobs vernichten oder dem Menschen überlegen sein.”
Quelle: GPM (2025). Anmerkung: Im Originaltext wurden Aufzählungszeichen verwendet. Um besser auf einzelnen Punkte einzugehen, habe ich diese nummeriert, was somit keine Art von Priorisierung darstellt.

An dieser Stelle möchte ich nur zwei der hier genannten Ergebnisse kommentieren:

Punkt (1): Es wird deutlich, dass hauptsächlich Closed Source Modelle verwendet werden. Möglicherweise ohne zu reflektieren, was mit den eigenen Daten bei der Nutzung passiert – gerade wenn auch noch eigene, projektspezifische Daten hochgeladen werden. Besser wäre es, ein Open Source basiertes KI-System und später Open Source basierte KI-Agenten zu nutzen. Dazu habe ich schon verschiedene Blogbeiträge geschrieben. Siehe dazu beispielhaft Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften.

Punkt (6): Es geht bei der Nutzung von KI nicht immer um die “Vernichtung” (Was für ein schreckliches Wort) von Jobs, sondern darum, dass viele verschiedene Aufgaben (Tasks) in Zukunft von KI autonom bearbeitet werden können. Siehe dazu auch The Agent Company: KI-Agenten können bis zu 30% der realen Aufgaben eines Unternehmens autonom übernehmen.

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The Agent Company: KI-Agenten können bis zu 30% der realen Aufgaben eines Unternehmens autonom übernehmen

Quelle: Xu et al. (2025): The Agent Company | https://the-agent-company.com/

Es ist mehr als eine interessante Spielerei von KI-Enthusiasten: KI-Agenten (AI-Agents) können immer mehr Aufgaben in einem Unternehmen autonom übernehmen. Um das genauer zu untersuchen, haben Wissenschaftler in dem Paper

Xu et al. (2025): TheAgentCompany: Benchmarking LLM Agents on Consequential Real World Tasks

wichtige Grundlagen dargestellt, und auch untersucht, welche Tasks in einem Unternehmen von KI-Agenten autonom übernommen werden können.

Wie in der Abbildung zu erkennen ist, wurden Mitarbeiterrollen simuliert (Engineer, CTO, HR) und verschiedene Tasks angenommen. Bei dem Admin beispielsweise “arrange meeting room” und bei dem Projektmanager (PM) “teams sprint planning”, was auf das Scrum Framework hinweist. Als Modelle für Trainingsdaten wurden Large Language Models (LLMs) genutzt – closed source und open weight models:

“We test baseline agents powered by both closed API-based and open-weights language models (LMs), and find that the most competitive agent can complete 30% of tasks autonomously” (Xu et al (2025).

Es wird zwar ausdrücklich auf die Beschränkungen (Limitations) hingewiesen, doch gibt diese Untersuchung konkrete Hinweise darauf, welche Aufgaben (Tasks) in Zukunft möglicherweise von KI-Agenten in Unternehmen übernommen werden können.

Interessant bei dem Paper ist, dass dazu auch eine ausführliche Website https://the-agent-company.com/ aufgebaut wurde, auf der Videos, inkl. der verschiedenen KI-Agenten zu finden sind. Interessiert Sie das? Wenn ja, nutzen Sie einfach den Quick Start Guide und legen Sie los!

Natürlich sollte jedes Unternehmen für sich herausfinden, welche Tasks von KI-Agenten sinnvoll übernommen werden sollten. Dabei wird schon deutlich, dass es hier nicht darum geht, ganze Berufe zu ersetzen, sondern ein Sammelsurium von unterschiedlichen Tasks (Ausgaben) autonom durchführen zu lassen.

Hervorzuheben ist aus meiner Sicht natürlich, dass die Autoren mit dem letzten Satz in ihrem Paper darauf hinweisen, dass die Nutzung von Open Source AI in Zukunft ein sehr vielversprechender Ansatz sein kann – aus meiner Sicht: sein wird!

“We hope that TheAgentCompany provides a first step, but not the only step, towards these goals, and that we or others may build upon the open source release of TheAgentCompany to further expand in these promising directions” (Xu et al 2025).

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Kultur beeinflusst Daten <> Daten beeinflussen Kultur

Image by This_is_Engineering from Pixabay

Kultur ist ein häufig verwendeter Begriff, der oftmals auf Länder bezogen ist (Französische Kultur, Italienische Kultur, Westliche Kultur, Chinesische Kultur etc.) und doch nicht so einfach an irgendwann einmal gezogenen Ländergrenzen halt macht. Dabei sollte auch die Diskussion über Kultur und Werte kritisch gesehen werden. Entsteht Kultur top-down oder bottom-uo, bzw. sowohl-als-auch? Siehe dazu beispielsweise Kritische Anmerkungen zum Wertansatz von Kultur.

Auch bei Unternehmen sprechen wir von Unternehmens-Kultur, die Kultur in verschiedenen Abteilungen oder sogar in verschiedenen Teams. Siehe dazu beispielsweise Innere und äußere Projektkulturen beachten oder auch Unternehmenskultur und Projektkultur im Spannungsfeld zwischen “Tight” und “Loose”. In Zeiten von Künstlicher Intelligenz wird beispielsweise auch gefordert, eine KI-förderliche Organisationskultur aufzubauen, inkl. Leitfaden.

Kann es in dieser vielschichtigen Betrachtung überhaupt EINE Kultur geben (Kultur ist statisch), oder ist Kultur ein sich permanent wandelnder Begriff mit über die Zeit immer wieder neuen Anpassungen an die Wirklichkeit?

Eine weitere Frage ist: Welche Zusammenhänge gibt es zwischen Kultur und Daten?

Einerseits kann eine Kultur natürlich Daten beeinflussen, indem Werte und damit Grenzen und Bewertungen vorgegeben werden. Darüber hinaus entscheidet Kultur auch, ob Daten frei oder eher verschlossen zur Verfügung stehen.

Andererseits können generierte Daten, gerade Big Data, Open Data usw., eine Kultur beeinflussen, indem neue Erkenntnisse und damit oft verbunden neue Möglichkeiten/Innovationen entstehen. Aktuell sehen wir an den Entwicklungen bei der Künstlichen Intelligenz, wie große Trainingsdaten (Large Language Models) starken Einfluss auf eine Gesellschaft und die jeweilige(n) Kultur(en) nehmen.

Es bleibt abzuwarten, in welchen Bereichen positiv, und in welchen negativ. Aktuell sieht es für mich so aus, als ob die Tech-Unternehmen die Gewinne aus der Nutzung Künstlicher Intelligenz für sich beanspruchen, und sich um die sozialen Konsequenzen für eine Gesellschaft nicht kümmern.

Wer etwas tiefer einsteigen möchte, kann sich folgendes Buch (Open Access) ansehen:

Schäfer, M. T.; van Els, K. (Eds.) (2017): The Datafied Society. Studying Culture through Data | PDF.

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Einfache Checkliste: Eignung von Projektmitarbeitern

Ausschnitt aus der Checkliste (GPM 2019)

Nicht jeder Mitarbeiter in einer Organisation möchte in Projekten arbeiten. Viele möchten sich eher mit Routineprozessen in stabilen Abteilungen befassen , die sich relativ wenig verändern. Weiterhin ist auch nicht jeder Mitarbeiter für ein bestimmtes Projekt geeignet.

Anhand verschiedener Kriterien kann die Eignung des Projektmitarbeiters überprüft werden.

Die Checkliste GPM (2019): Eignung Projektmitarbeiter (PDF) kann ein erster Schritt sein, sich Gedanken darüber zu machen. Dabei unterscheidet die einfache Übersicht zwischen Hard Skills und Soft Skills.

Der nächste Schritt kann etwas ausführlicher sein und beispielsweise mit Hilfe der Kompetenzräder von Prof. North erfolgen. Siehe dazu Kompetenzprofile eines Fachmanns, einer Führungskraft und eines Projektmanagers im Vergleich.

Darüber hinaus bietet die Individual Competence Baseline 4.0 (ICB 4.0) eine weitere Orientierung zu den erforderlichen Kompetenzen im Projektmanagement. Siehe dazu auch Kompetenzbereiche nach ICB 4.0.

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Digitale Souveränität: Was macht ihr denn so mit eurer Nextcloud? Antwort: Immer mehr!

Screenshot unserer Nextcloud-Startseite

Digitale Abhängigkeit kann für Personen, Organisationen oder ganze Gesellschaften kritisch sein. In Zeiten der Trump-Administration und der massiven Marktbeherrschung bei Software, Cloud-Anwendungen und Künstlicher Intelligenz durch US-amerikanische Tech-Konzerne wird es Zeit, auf allen Ebenen über Digitale Souveränität nachzudenken, und entsprechend zu handeln.

Zum Beispiel mit: Sovereign Workplace: Der unabhängige Arbeitsplatz auf integrierter Open Source Basis. Weiterhin wird vielen Verwaltungen in der Zwischenzeit klar, wie viel Geld an Rahmenverträgen, Lizenzen und Software an Big-Tech gezahlt werden muss. Es sind 13,6 Milliarden Euro pro Jahr (Quelle: Golem 04.07.2025).

In der Zwischenzeit gibt es viele Open Source Anwendungen die als Alternativen zur Verfügung stehen. Das dänische Digitalministerium ersetzt beispielsweise Microsoft Office durch Libre Office, Schleswig-Holstein setzt in der Verwaltung auf Nextcloud usw. usw.

Wir haben diese Entwicklung schon vor Jahren kommen sehen, und uns langsam aber sicher ein eigenes Open-Source-Ökosystem zusammengestellt, das wir immer stärker nutzen und ausbauen – Schritt für Schritt.

(1) Zunächst haben wir Nextcloud auf unseren Servern installiert. Damit konnten wir die bekannten Microsoft-Anwendungen, inkl. MS-Teams (jetzt mit Nextcloud Talk), Whiteboard, usw. ersetzen. Dateien können auch kollaborativ, also gemeinsam, bearbeitet werden. Siehe dazu beispielsweise auch Google Drive im Vergleich zu Nextcloud. Alle Möglichkeiten der Nextcloud finden Sie unter https://nextcloud.com/.

(2) Anschließend haben wir OpenProject auf unseren Servern installiert und mit unserer Nextcloud verknüpft. Wir können damit Plangetriebenes Projektmanagement, Hybrides und Agiles Projektmanagement abbilden. Die Integration mit unserer Nextcloud bietet die Möglichkeit, aus OpenProject heraus die komplette Dateiverwaltung in Nextcloud zu verwalten: Projektarbeit mit Nextcloud: Dateien kollaborativ organisieren und bearbeiten.

(3) Danach haben wir den Nextcloud-Assistenten integriert, sodass wir in jeder Nextcloud-Anwendung den Assistenten mit seinen verschiedenen Funktionen nutzen können; inkl. eines Chats mit hinterlegter lokaler Künstlichen Intelligenz – LocalAI (Siehe Punkt 5).

(4) Mit Nextcloud Flow können wir Abläufe automatisieren. Zunächst natürlich Routineabläufe, und wenn es komplexer wird mit KI-Agenten (Siehe Punkt 6).

(5) Eine weitere wichtige Ergänzung war dann LocalAI, das uns lokale KI-Anwendungen auf unserem Server ermöglicht – eingebunden in den Nextcloud-Assistenten (Siehe Punkt 3) Alle Daten bleiben auch hier auf unseren Servern.

(6) Aktuell arbeiten und testen wir KI-Agenten auf Open-Source-Basis. Dabei verknüpfen wir über Ollama eine ausgewählte Trainingsdatenbank (Large Language Model oder Small Language Model – alles natürlich Open Source AI) mit unseren eigenen Daten, die in unserer Nextcloud zur Verfügung stehen. Dafür verwenden wir aktuell Langflow, das auch auf unserem Servern installiert ist – auch diese Daten bleiben alle bei uns.

(…..) und das ist noch lange nicht das Ende der Möglichkeiten. Sprechen Sie uns gerne an, wenn Sie zu den genannten Punkten Fragen haben.

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Verbesserungen: Die drei Arten der Selbstreflexion

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Wenn es um Verbesserungen geht denken wir oft daran, nach einer Tätigkeit zu reflektieren (Retrospective). um für die kommenden Schritte zu lernen. Die Retrospective ist sogar Bestandteil des Scrum-Frameworks.

Darüber hinaus gibt es allerdings auch noch die Prospective, bei der im Vorfeld eines Prozesses, darüber nachgedacht wird, was auf mich zukommen kann.

Zwischen den beiden genannten Arten kommt noch das Accompanying hinzu, bei der ich darüber nachdenke, wie ich aktuell meine Arbeit verrichte.

Etwas vereinfacht kann das so aussehen:

Prospective >Accompanying< Retrospective
Die drei Arten der Reflexion (vgl. Brand et al. 2024)

Alle drei Arten der Selbstreflexion führen zu Lernaktivitäten und letztendlich zu kontextspezifischen Wissen. Dieses Wissen wird selbstorganisiert so angewendet, dass ein komplexes Problem gelöst werden kann.

In diesem Sinne entsteht Kompetenz als Selbstorganisationsdisposition auf den Ebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

Siehe dazu auch Qualitätsnetzwerk zur Analyse für mögliche Verbesserungen.

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Arbeitsgruppe Dach30 zu Shu Ha Ri und Agilität

Agilität war in den letzten mehr als 20 Jahren (Agiles Manifest 2001) ein Schwerpunkt für kollaboratives Arbeiten in komplexen Problemlösungssituationen – beispielsweise in innovativen Projekten. In der Zwischenzeit wird Agilität durch die Entwicklungen bei der Künstlichen Intelligenz etwas in der Wahrnehmung zurückgedrängt.

Dennoch möchte ich hier einen Ansatz zu Agilität vorstellen, den ich in einer Veröffentlichung der Dach30 gefunden habe. Dach30 bezeichnet eine Arbeitsgruppe aus 30 führenden Großunternehmen, für die Start-up-Standards wohl oft nicht ausreichen.

Dach30 (2019): Mindeststandards für Unternehmensagilität | PDF.

Darin wird gleich am Anfang der Zusammenhang zwischen Agilität und Shu Ha Ri hergestellt, das aus der asiatischen Kampfkunst hervorgegangen ist. Im Zusammenhang mit Agilität bedeutet Shu so viel wie kopieren, nachmachen, HA so etwas wie durchbrechen, abweichen, und RI so etwas wie neu verwenden. Die Arbeitsgruppe Dach 30 hat diese Zusammenhänge im folgenden Stufenmodell zusammengefasst:

ShuHaRi
Kennt agile Werte und PrinzipienLebt agile Werte und PrinzipienVerankert nachhaltig agile Werte und Prinzipien, gestaltet Governance aktiv
Begleitung durch einen ExpertenAlleineAnderen helfen
Doing AgileBecoming AgileBeing Agile
Dach30 (2019)

Aus diesen grundlegenden Überlegungen leitet die Arbeitsgruppe sehr viele “Learning Objects” ab, was wiederum insgesamt ein umfangreiches Framework ergibt. Zunächst einmal erscheint alles sehr schlüssig und umsetzbar zu sein. Ergänzend möchte ich folgende Punkte anmerken:

(1) Shu Ha Ri wird hier mit Lernebenen, oder auch Kompetenzebenen assoziiert. Das erinnert stark an Dreyfus model of skill acquisition – Ebenen der Kompetenzentwicklung. Warum wird das Modell von Dreyfus nicht gleich verwendet? Warum der “Umweg” über Shu Ha Ri? Weiterhin sollte man bedenken, dass Stufen-Modelle immer wieder kritisiert werden – auch im agilen Kontext.

(2) Wenn es um Stufen der Kompetenzentwicklung bei Agilität geht, so stellt sich für mich die Frage, ob Agilität in Organisationen nicht letztendlich bedeutet, Kompetenzentwicklung (Kompetenz als Selbstorganisationsdisposition) auf den Ebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk umzusetzen. Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Ebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

(3) “Learning Objects” sind hier als Inhalte gemeint, die gelernt werden sollten (Lernziele, Kompetenzentwicklung). Es sind allerdings Subjekte (nicht Objekte) die Lernen. Der Begriff “Learning Objects” kann hier in die Irre führen. In meinen Veröffentlichungen habe ich in verschiedenen Paper immer wieder darauf hingewiesen. Das erste Mal ausführlich in Freund, R. (2003): Mass Customization in Education and Training, ELearnChina 2003, Edinburgh, Scotland. Download | Flyer.

Siehe dazu auch Agiles Lernen und selbstorganisierte Kompetenzentwicklung.

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Management 1.0 bis 4.0 und das Agile Manifest

Eigene Darstellung. Quelle: Oswald (2016); GPM-Workshop “Agiles Projekt Management 4.0“

In dem Artikel North, K; Maier, R. (2018): Wissen 4.0 – Wissensmanagement im digitalen Wandel gehen die Autoren von der Annahme aus, dass die Wissensproduktion genau so wie Arbeit (Arbeit 1.0 bis Arbeit 4.0) in Wissen 1.0 bis 4.0 aufgeteilt werden kann. Dabei erweitern sie das Konstrukt der Wissenstreppe in eine Wissenstreppe 4.0.

Ähnlich kann auch für das Management argumentiert werden (siehe Abbildung), das sich von einem Management 1.0 (Command and Control, wissenschaftlich) zum Management 2.0 (Markt-Strategien, add on Tools) weiterentwickelt hat, und über das Management 3.0 Komplexität, wissenschaftliche Analogien) zu Management 4.0 (Komplexität als Geschenk, vernetzte Modelle) weiterentwickelt hat. Dabei ist zu beachten, dass in Organisationen oftmals Arbeit 1.0-4.0 und Management 1.0-4.0 vorhanden sind.

Wie in der Abbildung weiterhin zu erkennen ist, stellt das Agile Manifest (Manifest für agile Softwareentwicklung) aus dem Jahr 2001 einen Vorschlag dar, besser mit Komplexität umzugehen. Daraus ist wiederum das Framework Scrum entstanden, wobei der Begriff Scrum in einem Paper aus dem Jahr 1986 geprägt wurde.

Siehe dazu auch Agiles Projektmanagement und das Agile Manifest – passt das wirklich zusammen?

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Zwischen >potemkinschem< Lean und empowertem Team

Eigene Darstellung. Quelle: Boes et al. (2018)

Die Abbildung zeigt verschiedene Entwicklungsszenarien von Teams in Organisationen. In einer bürokratischen Kultur wird sich zunächst bürokratisches Team bilden, mit den genannten Eigenschaften und den entsprechenden Vorgaben der Führung.

Die Entwicklung zu einem formalen Lean ergibt die Möglichkeit, in eine agile Kultur überzugehen. An dieser Stelle kann es allerdings auch sein, dass ein potemkinsches Lean entsteht, das wiederum zu einem verbrannten Team führt.

In einer agilen Kultur kann sich ein empowertes Kollektivteam später in Richtung Nachhaltigkeit auf allen Ebenen entwickeln.

Schauen Sie sich die jeweiligen Merkmale an. Finden Sie sich mit Ihrem Team an einer Stelle wieder?

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Spannungsfelder des Kompetenzmanagements

Gefunden in einem Workshop von Oliver P. Müller aus dem Jahr 2006 zu Mitarbeiterwissen identifizieren, entwickeln und dauerhaft erhalten

Die etwas ältere Abbildung zeigt gut auf, welche Spannungsfelder bei einem modernen Kompetenzmanagement zu beachten sind:

Kompetenzträger: Hier geht es um die Ebenen Individuum, Gruppe und Organisation. Hinzufügen würde ich noch die Ebene Netzwerk.

Kompetenzart: Gemeint sind hier die Fachkompetenz, die Methodenkompetenz und die Sozial-/Persönlichkeitskompetenz . Wie Sie als Leser unseres Blogs wissen, gehe ich nach Erpenbeck/Heyse von Kompetenz als Selbstorganisationsdisposition aus.

Anwendungsrahmen: Dieser Aspekt bezieht sich auf die drei Dimensionen Identifikation, Verteilung und Entwicklung. Kompetenzen sind also nicht fix, sondern relational entwickelbar.

Durch die drei Spannungsfelder entsteht eine dreidimensionale Abbildung, die einen ersten Einblick in die Dynamik des gesamten Systems gibt.

Weiterhin ist zu beachten, dass Kompetenz auf der organisationalen Ebene eher aus der betriebswirtschaftlichen Perspektive, Ressource Based View, Kernkompetenzen usw.) und Kompetenz auf der individuellen Ebene eher aus der pädagogischen Perspektive (Selbstorganisiertes Lernen etc.) betrachtet wird. In einer Organisation sollte allerdings auf allen Ebenen ein stimmiges, einheitliches Verständnis von Kompetenz und Kompetenzmanagement vorhanden sein.

Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.