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Die Zeitschrift projektmanagementaktuell wird in 2025 verschiedene Schwerpunktthemen haben. Darunter ist auch Projektmanagement und Resilienz. In der aktuellen Ausgabe wird darauf wie folgt hingewiesen:
„Das ökonomische, ökologische und gesellschaftliche Umfeld ist in ständiger Bewegung. Das sorgt bei Projekten für Unsicherheiten und Risiken und für Stress in den Projektteams. Projekte und Projektteams müssen anpassungsfähiger werden.
Wie können Veränderungsmuster und konkrete Projektrisiken früher erkannt werden?
Welche Rolle können dabei Simulations-, Szenariotools oder die KI spielen?
Wie können Projektkrisen besser bewältigt werden?
Was kann unternommen werden, um die psychologische Resilienz der Projektteams zu fördern?
Welche zusätzlichen Kompetenzen müssen ProjektleiterInnen erwerben?“
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.
Der „Neubau eines Verwaltungsgebäudes“ sollte in der heutigen Zeit kein großes und schwieriges Projekt mehr darstellen – immerhin werden Bauprojekte ja schon seit vielen Jahrhunderten durchgeführt. Möglicherweise ist aber gerade diese Sichtweise – und daran schließend die entsprechende Handlungsweise – der Grund dafür, dass solche Projekte ihre Ziele nicht erreichen. Hier ein typisches Beispiel dafür:
„Die Geschäftsleitung eines Transportunternehmens erwägt den Neubau eines Verwaltungsgebäudes mit zahlreichen Büro- und zwei Konferenzräumen. Für das Projekt, welches innerhalb eines Jahres abgeschlossen sein soll, stehen 1,5 Millionen EUR zur Verfügung.
Um Kosten und Zeit zu sparen, wird der Planungsprozess bewusst kurzgehalten und auf bisherige bauliche Erfahrungen vertraut. So können die erforderlichen Handwerkbetriebe und Zulieferer sofort nach Baugenehmigung beauftragt werden und die Baumaßnahmen nach bereits zwei Wochen beginnen.
Trotz zahlreicher Absprachen und Verträge kommt es unter anderem zu folgenden Schwierigkeiten: Das Fundament kann nicht rechtzeitig gelegt werden, da die Pumpschläuche in diesem Zeitraum nicht verfügbar sind, der Beginn aller weiteren Vorgänge verzögert sich. Die Maurer müssen ihre Arbeit unterbrechen, da nicht genügend Ziegel geliefert wurden, die Kundenzufahrt wurde vergessen und der Dachdecker muss unverrichteter Dinge wieder gehen, da der Dachstuhl noch nicht steht.
Als die Hausbank nach der Hälfte der Projektdurchführung darauf hinweist, dass der Kreditspielraum bereits ausgeschöpft ist, müssen neue teure Kredite aufgenommen werden. Immer häufiger werden umständliche Terminverlegungen nötig. Schließlich wird der Neubau mit viermonatiger Verspätung fertig und kostet letztlich 3 Millionen EUR – doppelt so viel wie vorgesehen. Enttäuscht stellt der Bauherr auch noch erhebliche Mängel am Bau fest“ (Beiderwieden/Pürling 2003:32).
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.
Innovationen sind den Standort Deutschland wichtig – für die gesamte Gesellschaft und für Organisationen. Im Jahr 2019 wurde dazu in der ISO 56002 ein Rahmen für das Innovationsmanagement in Organisationen veröffentlicht. Zusammen mit der übergeordneten ISO 56000 wird auch eine einheitliche Definition von „Innovation“ und „Innovationsmanagement“ festgelegt:
Eine Innovation beschreibt hier eine „neue oder veränderte Einheit, die Wert schafft oder neu verteilt“ (ISO 56000).
„Ein Innovationsmanagementsystem ist ein Satz zusammenhängender oder sich gegenseitig beeinflussender Elemente die auf der Schaffung von Wert abzielen. Es bietet einen gemeinsamen Rahmen zum Entwickeln und Bereitstellen von Innovationsfähigkeiten, Beurteilen von Leistung und Erreichen von beabsichtigten Ergebnissen“ (ISO 56002:2019), gefunden in Flore/Würdemann (2024), projektmagementaktuell 05/2024).
In der nationalen und internationalen Zusammenarbeit ist es immer gut, Begriffe zu standardisieren, um die Kommunikation zu vereinfachen. Ich frage mich allerdings, ob die in den letzten Jahrzehnten veröffentlichten Normen zum Innovationsmanagement in Organisationen wirklich dazu beigetragen haben, dass Organisationen innovativer geworden sind. Die Realität sieht m. E. in Deutschland nicht danach aus…. Siehe dazu auch:
In Zukunft wird es im Projektmanagement immer wichtiger werden, das angemessene Vorgehensmodell auszuwählen – manchmal sogar mehrmals im Projektverlauf. Im ersten Schritt ist das mit diesem sehreinfachen Tool möglich, bei dem Sie zu verschiedenen Kriterien Auswahlmöglichkeiten haben, die Sie auf Ihr Projekt anwenden können.
Quelle: Timinger/Möller/Oswald (2019:175), in Anlehnung an Möller (2018:5). Tool: Erstellt mit ChatGPT.
Am Ende wird Ihnen eine erste Empfehlung angezeigt – probieren Sie es einfach einmal aus!
Sobald die Analyse durchgeführt, und die Empfehlung als Ergebnis dargestellt ist, können Sie mit Hilfe des Projektmanagement-Kontinuums sehen, welche Vorgehensmodelle geeignet sind. Das kann natürlich nur eine erste Orientierung 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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Die Continental AG mit Sitz in Hannover ist einer der großen Automobilzulieferer. Aufgrund seiner Historie kann man davon ausgehen, dass das Klassische Projektmanagement dominiert und in der Zwischenzeit von agilen Vorgehensmodellen teilweise ersetzt, oder ergänzt wurde. Genau das bestätigt auch Jean Marc Bonn, Project Management Officer bei der Continental AG in Hannover:
„Wir nutzen zumeist das klassische Wasserfallmodell und kombinieren es mit agilen Elementen. Die Continental hat einen eigenen Standard, der den Vorgehensweisen der GPM ähnelt. In der Entwicklung und im IT-Umfeld wird oft Scrum verwendet. (…) Klassisches Projektmanagement wird aufgrund der hohen Dynamik im Umfeld zunehmend mit agilen Elementen durchmischt und ergänzt“ (Jean Marc Bonn im Interview mit Martina Peuser in projektmanagmentaktuell 05/2024).
Interessant dabei ist, dass man sich beim Klassischen Projektmanagement wohl am IPMA-Standard orientiert, der ja von der GPM vertreten wird. Als international tätiges Unternehmen hätte ich vermutet, dass auch PMI und/oder Prince2 eine wichtige Rolle spielen.
Darüber hinaus ist zu erkennen, dass das Unternehmen auch einen eigenen „Standard“ entwickelt hat, der dann wohl besser zur Unternehmensstruktur passt. Insgesamt kann die Vorgehensweise bei der Continental AG als eigenes Hybrides Vorgehensmodell charakterisiert werden.
Immer mehr Organisationen erkennen, dass es in einem Projektmanagement-Kontinuum sehr viele Möglichkeiten gibt, das geeignete Projektmanagement-Vorgehensmodell auszuwählen und im Projektverlauf emergent anzupassen.
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.
Der von uns entwickelte Blended Learning Lehrgang Projektmanager/in (IHK) wird Anfang 2025 in Düsseldorf, Siegen und Mannheim angeboten. Bei Interesse können Sie sich bei den angegebenen Ansprechpartnerinnen, und über die jeweils angegebene Website informieren.
In diesem Beitrag geht es mir darum aufzuzeigen, wie Künstliche Intelligenz bei Open Innovation genutzt werden kann. Wie der folgenden Tabelle zu entnehmen ist, kann zwischen der Verbesserung von Open Innovation durch KI (OI-Enhancing AI), einer Ermöglichung von Open Innovation durch KI (OI-Enabling AI) und der Ersetzung von Open Innovation durch KI (OI-Peplacing AI) unterschiedenen werden. Die jeweils genannten Beispiele zeigen konkrete Einsatzfelder.
Description
Examples
OI-Enhancing AI
AI that enhances established forms of open innovation by utilizing the advantages of AI complemented with human involvement
Innovation search Partner search Idea evaluation Resource utilization
OI-Enabling AI
AI that enables new forms of open innovation, based upon AI’s potential to coordinate and/or generate innovation
AI-enabled markets AI-enabled open business models Federated learning
OI-Replacing AI
AI that replaces or significantly reshapes established forms of open innovation
AI ideation Synthetic data Multi-agent systems
Quelle: Holgersson et al. (2024)
Alle drei Möglichkeiten – mit den jeweils genannten Beispielen – können von einem KI-Modell (z.B. ChatGPT oder Gemeni etc.) der eher kommerziell orientierten Anbieter abgedeckt werden. Dieses Vorgehen kann als One Sizes Fits All bezeichnet werden.
Eine andere Vorgehensweise wäre, verschiedene spezialisierte Trainingsmodelle (Large Language Models) für die einzelnen Prozessschritte einzusetzen. Ein wesentlicher Vorteil wäre, dass solche LLM viel kleiner und weniger aufwendig wären. Das ist gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) von Bedeutung.
Nicht zuletzt kann auch immer mehr leistungsfähige Open Source AI eingesetzt werden. Dabei beziehe ich mich auf die zuletzt veröffentlichte Definition zu Open Source AI. Eine Erkenntnis daraus ist: OpenAI ist kein Open Source AI. Die zuletzt veröffentlichten Modelle wie TEUKEN 7B oder auch Comon Corpus können hier beispielhaft für „wirkliche“ Open source AI genannt werden.
Weiterhin speilen in Zukunft AI Agenten – auch Open Source – eine immer wichtigere Rolle.
Das Kompetenztableau zeigt zwischen den beiden Dimensionen „Selbstwirksamkeit“ und „Kooperation“ verschiedene Kompetenzen auf. In diesem Spannungsfeld sind Emotionale Kompetenz, Spirituelle Kompetenz (ohne Esoterik), Kommunikationskompetenz, Wissenskompetenz und Lernkompetenz eingebettet. Je besser diese Kompetenzen ausgeprägter sind, um so handlungsfähiger ist jemand im Sinne einer sachgemäßen Problemlösung.
„Die Lernkompetenz ist eine eher technische Fähigkeit. Sie umfasst die autodidaktischen Verfahren der Aufbereitung und systematischen Aneignung von Wissen und Können. Lern- und Memorierungstechniken gehören ebenso zu diesem Fähigkeitsbündel wie die Kenntnis unterschiedlicher Strategien zur schrittweisen Erschließung und Übung von Neuem. Zahlreiche Ratgeber und Trainings zum Selbsterlernen haben in den letzten Jahren diese Fähigkeiten gezielt in den Blick gerückt und den Einzelnen kleinschrittig zu absolvierende Wege zur Lernkompetenz aufgezeigt – gemäß dem Motto „Schritt für Schritt zum kompetenten Selbstlerner / zur kompetenten Selbstlernerin“. Menschen, die über Lernkompetenz verfügen, sind in der Lage, ihre Lernprozesse weitgehend selbständig zu planen. Sie haben die Besitzverhältnisse im Lehr-Lern-Prozess verstanden und wissen, dass das eigene Lernen ihnen gehört und nicht von anderen – gewissermaßen stellvertretend – verwaltet und gestaltet werden kann. Die Ownership der Lernenden entzieht der Inputpädagogik ihre Basis, und es wird sichtbar: ´Das Lehren ist nicht zu retten!´ (vgl. Arnold 2013c)“ (Arnold 2017).
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.
Innovationen sind für eine Gesellschaft, und hier speziell für marktorientierte Organisationen wichtig, um sich an ein verändertes Umfeld anzupassen (inkrementelle Innovationen), bzw. etwas ganz Neues auf den Markt zu bringen (disruptive Innovationen).
Organisationen können solche Innovationen in einem eher geschlossenen Innovationsprozess (Closed Innovation) oder in einem eher offenen Innovationsprozess (Open Innovation) entwickeln.
Darüber hinaus können die Innovationen von Menschen (People Driven) oder/und von Technologie (Data Driven) getrieben sein. Aktuell geht es in vielen Diskussionen darum, wie Künstliche Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) und die damit verbundenen Trainingsdaten (LLM: Large Language Models) im Innovationsprozess genutzt werden können.
Im einfachsten Fall würde sich eine Organisation den Innovationsprozess ansehen, und in jedem Prozessschritt ein Standard-KI-Modell wie ChatGpt, Gemini, Bart usw. nutzen. Die folgende Tabelle stellt das grob für einen einfachen Innovationsprozess nach Rogers (2003) dar:
Opportunity identification and idea generation
Idea evaluation and selection
Concept and solution development
Commercialization launch phase
e.g. identifying user needs, scouting promising technologies, generating ideas;
e.g. idea assessment, evaluation
e.g. prototyping, concept testing
e.g. marketing, sales, pricing
ChatGPT, Gemeni, etc.
ChatGPT, Gemini, etc.
ChatGPT, Gemini, etc.
ChatGPT, Gemini, etc.
Eigene Darstellung
Dieser Ansatz könnte als One Size fits all interpretiert werden: Eine Standard-KI für alle Prozessschritte.
Dafür sprechen verschiedene Vorteile: – Viele Mitarbeiter haben sich schon privat oder auch beruflich mit solchen Standard-KI-Modelle beschäftigt, wodurch eine relativ einfache Kompetenzentwicklung möglich ist. – Die kommerziellen Anbieter treiben AI-Innovationen schnell voran, wodurch es fast „täglich“ zu neuen Anwendungsmöglichkeiten kommt. – Kommerzielle Anbieter vernetzen KI-Apps mit ihren anderen Systemen, wodurch es zu verbesserten integrierten Lösungen kommt.
Es gibt allerdings auch erhebliche Nachteile: – Möglicherweise werden auch andere Organisationen/Wettbewerber so einen Ansatz wählen, sodass kaum ein grundlegendes Alleinstellungsmerkmal erzielt werden kann. – Kritisch ist auch heute noch, ob es sich bei den verwendeten Trainingsdaten (Large Language Models) nicht um Urheberrechtsverletzungen handelt. Etliche Klagen sind anhängig. – Weiterhin können die für Innovationen formulierte Prompts und Dateien durchaus auch als Trainingsdaten verwendet werden. – Die LLM sind nicht transparent und für alle zugänglich, also sie sind keine Open Source AI, auch wenn das von den kommerziell betriebenen KI-Modellen immer wieder suggeriert wird. – Organisationen sind anhängig von den Innovationsschritten der kommerziellen Anbieter. – Die Trainingsdatenbanken (Large Language Models) werden immer größer und damit natürlich auch teurer. – Nicht zuletzt ist unklar, wie sich die Kosten für die kommerzielle Nutzung der KI-Apps in Zukunft entwickeln werden – eine gerade für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) nicht zu unterschätzende Komponente.
Gerade kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sollten die genannten Vorteile und Nachteile abwägen und überlegen, wie sie Künstliche Intelligenz in ihrem Innovationsprozess nutzen wollen.
In unserem Blog werde ich in der nächsten Zeit weitere Möglichkeiten aufzeigen.
Viele kleine und mittlere Unternehmen (KMU) müssen im Gegensatz zu Großunternehmen viel genauer auf ihre Vorhanden Ressourcen achten. Um die Produktivität zu verbessern setzen viele KMU daher auf Kaizen, oder in deutsch: Kontinuierlicher Verbesserungsprozess (KVP). Dabei spielt der Einfallsreichtum der Mitarbeiter eine wichtige Rolle.
Auch in KMU wird darüber hinaus auch die Digitalisierung immer stärker genutzt, sodass es in Zukunft darauf ankommen wird, ein für das jeweilige Unternehmen abgestimmte Vorgehensweise zu entwickeln. Dabei kommt es auf die Balance zwischen dem Einfallsreichtum der Mitarbeiter, den digitalen Technologien und von Digital Kaizen an.
„Traditionally, kaizen has significantly contributed to improving productivity in small SMEs. This is because one aspect of kaizen is to increase productivity through human ingenuity while reducing investment. As the importance of digital technology is increasingly recognized alongside the advancement of AI, human ingenuity or the kaizen mindset is becoming more and more important, not less. In other words, the Digital Kaizen concept is essential for SMEs that need to curb their investments“ (APO 2024).
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