Die GPM (Gesellschaft für Projektmanagement e.V. führt seit 2009 Studien zu Gehalt und Karriere im Projektmanagement durch. Die letzte Studie war aus dem Jahr 2019. Nach nunmehr 5 Jahren wurde in 2024 eine weitere Studie durchgeführt und veröffentlicht. Kernergebnisse der aktuellen Studie wurden nun in projektmanagementaktuell 1/2025 in einem Beitrag zusammengefasst. Folgender Punkt ist schon etwas überraschend:
“In Deutschland lag das durchschnittliche Jahresgesamtgehalt (brutto) im Projektmanagement inklusive aller flexiblen und leistungsorientierten Bezüge bei 112 TEUR, was einer Steigerung gegenüber der letzten Studie von 2019 um knapp 30?% entspricht. Die besten Verdienstmöglichkeiten bestehen in großen Unternehmen der Finanzindustrie” (Schneider et a. 2025: Ergebnisse der 8. Studie zu Gehalt und Karriere im Projektmanagement 2024, in projektmanagementaktuell 1/2025).
Die jeweils möglichen Gehälter von Projektmanagern und Projektmanagerinnen sind natürlich stark von den persönlichen Kompetenzen und der Branche, bzw. der Organisation abhängig. Dennoch kann die Gehltsstudie eine Orientierung bieten.
Das Konzept einer Smart City wird in vielen Regionen der Welt schon umgesetzt: “In einer Smart City wird intelligente Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) verwendet, um Teilhabe und Lebensqualität zu erhöhen und eine ökonomisch, ökologisch und sozial nachhaltige Kommune oder Region zu schaffen” (BSI). Der Schwerpunkt liegt somit auf der Verwendung von IKT.
Nun gibt es mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) ganz neue Möglichkeiten, die über das Konzept einer Smart City hinausgehen. Der folgende Text stammt aus einem Buch des führenden Wissenschaftlers, der sich mit dem Konzept einer “AI City” befasst:
“The essence of an AI city is empowerment. In the definition of “AI city,” the city obtains strong empowerment in urban organization and civilization development with the help of AI. The past process of urban intelligence emphasized information networking and promoted the comprehensive construction of smart cities. But the AI city is different: the city begins to learn and, after learning, better empowers life, production, and ecology through the learning process in order to continuously improve the energy level. The data of the daily operation of the city has become the different raw materials of AI technology, once data integration is fully achieved— spanning macro-level aspects such as society, economy, environment, and transportation, down to micro-level aspects such as individual and group activities—the overall functioning of the city will significantly improve. It is not the simple general smart city, but the intelligence that can learn. In the AI 2.0 era, with the break-through of the five key technologies of big data intelligence, swarm intelligence, autonomous unmanned systems, cross-media intelligence, and hybrid enhanced intelligence, the ability of AI city learning, problem solving, and empowerment has been greatly improved, moreover, numerous patterns and insights can be discovered within massive datasets. Therefore, the city began to iterate, and the urban agglomeration began to interact deeply. After learning, AI can formulate city rules according to a reasonable ideal vision. And when this formulation becomes the goal of deduction, the city can constantly predict, evolve, and revise itself” (Wu 2025: The AI City).
Die neuen Chancen der Künstlichen Intelligenz in Städten oder Ballungszentren, für die Menschen und deren Probleme zu nutzen, sollte dabei auf Transparenz bei den verwendeten KI-Anwendungen basieren. Diese Bedingung erfüllen die meisten Closed Source Modelle der Tech-Giganten aktuell nicht. Wenn es wirklich um die Menschen geht, und nicht primär im wirtschaftliche Interessen (USA) oder parteipolitische Interessen (China), so kommen für mich hier nur Open Source KI-Modelle und – Anwendungen infrage.
AI (Artificial intelligence) AI management and support technology in the Business plan marketing success customer. AI management concept.
Aktuell überschlagen sich die Meldungen darüber, wie die Zukunft von Künstlicher Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) wohl aussehen wird. Die Dynamik ist in diesem Feld allerdings so groß, dass es unmöglich ist, genauere Voraussagen zu machen.
Dennoch glauben einige, dass ein Modell, wie z.B. ChatGPT, Gemini usw. mit ihren vielfältigen Möglichkeiten, die Lösung für alles sein wird. Grundannahme ist hier also One Size fits all.
Demgegenüber steht der Gedanke, dass es viele unabhängig und vernetzt nutzbare KI-Anwendungen geben wird, die eher den Anforderungen der Menschen und Organisationen entsprechen. Weiterhin sollten diese KI-Apps Open Source sein, also offen und transparent. Dazu habe ich den folgenden aktuellen Text gefunden:
“The future of AI is not one amazing model to do everything for everyone (you will hear us tell you time and time again in this book: one model will not rule them all). AI’s future will not just be multimodal (seeing, hearing, writing, and so on); it will also most certainly be multimodel (in the same way cloud became hybrid). AI needs to be democratized—and that can only happen if we collectively leverage the energy and the transparency of open source and open science—this will give everyone a voice in what AI is, what it does, how it’s used, and how it impacts society. It will ensure that the advancements in AI are not driven by the privileged few, but empowered by the many” (Thomas, R.; Zikopoulos, P.; Soule, K. 2025).
Es wird hier noch einmal deutlich herausgestellt, dass Künstliche Intelligenz demokratisiert werden muss. Das wiederum kann durch Open Source und Open Science ermöglicht werden. Siehe dazu auch
Wir (Jutta und ich) sind Fans der EXPO, da die Weltausstellungen die vielen positiven Seiten der Welt zeigen. Die Länder-Pavilions zeigen neue, innovative und interessante Entwicklungen, aus allen Regionen der Welt.
Wir haben schon verschiedene Weltausstellungen besucht, u.a. natürlich die Weltausstellungen in Hannover, in Mailand und Dubai. In Dubai waren wir sogar über Silvester, was noch einmal einen besonderen Kick ergab.
Jetzt also die Expo 2025 in Osaka, Japan. Im Rahmen einer kleinen Rundreise über Taiwan (Taipeh), Japan (Tokyo, Kyoto, Osaka) und Singapur, werden wir wieder viele positive Begegnungen haben, und vielfältige Eindrücke mitnehmen. Siehe dazu auch unsere Reisen.
In dem Blogbeitrag Open Source AI-Models for Europe: Teuken 7B – Training on >50% non English Data hatte ich schon erläutert, wie wichtig es ist, dass sich Organisationen und auch Privatpersonen nicht nur an den bekannten AI-Modellen der Tech-Giganten orientieren. Ein wichtiges Kriterien sind die dort oftmals hinterlegten Daten, die natürlich zum überwiegenden Teil in Englisch (oder Chinesisch) vorliegen.
In Europa haben wir gegenüber China und den USA in der Zwischenzeit ein eigenes Verständnis von der gesellschaftlichen Nutzung der Künstlichen Intelligenz entwickelt (Blogbeitrag). Dabei spielen die technologische Unabhängigkeit (Digitale Souveränität) und die europäische Kultur wichtige Rollen.
Die jeweiligen europäischen Kulturen drücken sich in den verschiedenen Sprachen aus, die dann auch möglichst Bestandteil der in den KI-Modellen genutzten Trainingsdatenbanken (LLM) sein sollten – damit meine ich nicht die Übersetzung von englischsprachigen Texten in die jeweilige Landessprache.
Ein Beispiel für so eine Entwicklung ist AI SWEDEN mit dem veröffentlichten GPT-SW3 (siehe Abbildung). Das LLM ist im Sinne der Open Source Philosophie (FOSS: Free Open Source Software) transparent und von jedem nutzbar – ohne Einschränkungen.
“GPT-SW3 is the first truly large-scale generative language model for the Swedish language. Based on the same technical principles as the much-discussed GPT-4, GPT-SW3 will help Swedish organizations build language applications never before possible” (Source).
Für schwedisch sprechende Organisationen – oder auch Privatpersonen – bieten sich hier Möglichkeiten, aus den hinterlegten schwedischen Trainingsdaten den kulturellen Kontext entsprechend Anwendungen zu entwickeln. Verfügbar ist das Modell bei Huggingface.
ChatGPT forces users to compromise on privacy by linking it to reduced functionality Dark patterns are another issue. By default, ChatGPT users allow OpenAI to use their data for model training, exposing them to memorization risks. The opt-out interfaces unnecessarily link privacy with reduced functionality, and the more flexible control is hard to find and use. ChatGPT | tianshi_li | September 25, 2023 Source: https://www.deceptive.design/hall-of-shame
Dazu gibt es auch eine Hall of Shame in der hunderte von Beispielen zu finden sind, die das alles verdeutlichen.
Hybride Szenarien und Transformationsansätze (Schaffitze/Fore 2020:31)
In gewachsenen Organisationen sind Arbeitsformen dominant, die auf Routinearbeit ausgerichtet sind, und ein entsprechendes Mindset ergeben. Agile Arbeitsformen sind anders, da sie in einem eher turbulenten Umfeld komplexe Problemlösungen anbieten – mit allen Konsequenzen für Organisationen.
Beide Elemente werden im Projektmanagement deutlich. Oftmals müssen beide Arbeitsformen in eine Gesamtstruktur überführt werden. Dabei stellt sich die Frage, wie agile und klassische Arbeitsformen in einer hybriden Gesamtstruktur erfolgreich sein können.
In der Tabelle sind dazu drei Hybride Szenarien mit dem jeweiligen Transformationsansatz, der Skalierungsmöglichkeit und der Bewertung möglicher Organisationsveränderungen dargestellt.
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.
Wie die HELENA-Studie und die PMI-Studie gezeigt haben, nutzen immer mehr Unternehmen/Organisationen ein hybrides Vorgehen im Projektmanagement. Es stellt sich natürlich die Frage, wie es dazu kommen konnte. Eine Antwort dazu habe ich in einem Artikel gefunden:
“Jedes Unternehmen ist eine Art Ökosystem. In diesem Ökosystem findet ja nicht nur beispielsweise die Entwicklung von Hardware und Software statt. Da gibt es auch andere Bereiche wie Sales, Rechnungswesen oder Personalmanagement. Dort herrschen ganz klassische Geschäftsprozesse vor. Zu diesen klassischen Prozessen müssen Projekte eine Schnittstelle anbieten. Aus Sicht vieler Unternehmen liefern agile Methoden diese Schnittstellen nicht” (Kuhrmann, M. (2019): Reines agiles Vorgehen kein „Allheilmittel“, in projektmanagementaktuell 3/2019).
Daran schließt sich natürlich die Frage an, wie Unternehmen das geeignete Vorgehen für ein Projekt festlegen. Wird das hybride Vorgehensmodell nur ein Mal festgelegt, und/oder im Projektverlauf angepasst?
“Vielleicht wird die komplette Vorgehensweise nicht von Projekt zu Projekt festgelegt. Im Allgemeinen sammeln Unternehmen Erfahrungen mit ihrem Projektmanagement. Es kommt zu bestimmten Konsolidierungen im Methodenapparat, also zu Mustern, die für alle Projekte gelten. Doch innerhalb dieses konsolidierten Methodenapparats kann dann für jedes Projekt die Vorgehensweise neu zusammengestellt werden” (ebd.).
Aus der täglichen Arbeit mit und in Projekten ergeben sich also Rahmenbedingungen, die zu einer Konsolidierung bei der Methodenvielfalt führen, und damit ein Muster erkennen lassen. Dieses Muster wiederum zeigt auf, welche Vorgehensmodelle kombiniert werden sollten, um das Projekte – oder die Projekte – erfolgreich umsetzen zu können.
Es wird in Zukunft immer mehr darauf ankommen, Hybrides Projektmanagement in diesem Sinne zu professionalisieren.
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.
In den Diskussionen um Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) werden die Tech-Riesen nicht müde zu behaupten, dass Künstliche Intelligenz die Menschliche Intelligenz ebenbürtig ist, und es somit eine Generelle Künstliche Intelligenz (AGI: Artificial General Intelligence) geben wird.
Dabei wird allerdings nie wirklich geklärt, was unter der Menschlichen Intelligenz verstanden wird. Wenn es der Intelligenz-Quotient (IQ) ist, dann haben schon verschiedene Tests gezeigt, dass KI-Modelle einen IQ erreichen können, der höher ist als bei dem Durchschnitt der Menschen. Siehe dazu OpenAI Model “o1” hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler?Heißt das, dass das KI-Modell dann intelligenter ist als ein Mensch? Viele Experten bezweifeln das:
“Most experts agree that artificial general intelligence (AGI), which would allow for the creation of machines that can basically mimic or supersede human intelligence on a wide range of varying tasks, is currently out of reach and that it may still take hundreds of years or more to develop AGI, if it can ever be developed. Therefore, in this chapter, “digitalization” means computerization and adoption of (narrow) artificial intelligence” (Samaan 2024, in Werthner et al (eds.) 2024, in Anlehnung an https://rodneybrooks.com/agi-has-been-delayed/).
Es wird meines Erachtens Zeit, dass wir Menschliche Intelligenz nicht nur auf den IQ-Wert begrenzen, sondern entgrenzen. Die Theorie der Multiplen Intelligenzen hat hier gegenüber dem IQ eine bessere Passung zu den aktuellen Entwicklungen. Den Vergleich der Künstlichen Intelligenz mit der Menschlichen Intelligenz nach Howard Gardner wäre damit ein Kategorienfehler.
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