KI in der Softwareentwicklung: Wie sich das Projektmanagement und seine Erfolgsfaktoren verändern werden

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Softwareentwicklung. Automatisierte Code-Generierung, Fehlererkennung und -behebung, Optimierung von Algorithmen, automatisiertes Testen und Qualitätssicherung sind nur einige der Disziplinen, in denen KI die Entwicklung von Software beeinflusst. Auch das Managen der Softwareprojekte wandelt sich radikal – und damit die Rolle der Projektmanagerin oder des Projektmanagers, inklusive der erforderlichen Kompetenzen. Die Ausbildung im Projektmanagement muss sich an die neuen Anforderungen anpassen.

Wie sich KI auf das Projektmanagement auswirkt

KI hat weitreichende Auswirkungen auf verschiedene Disziplinen im Projektmanagement. Die vier wesentlichen Veränderungen werden im Folgenden aufgezeigt.

Abbildung 1: Die wesentlichen Auswirkungen von KI auf das Projektmanagement

Weniger Mikromanagement

Die Projektmanagerin bzw. der Projektmanager kann sich mehr auf strategische Aspekte im Projekt konzentrieren, wenn viele (Routine-)Aufgaben automatisiert werden. Beispiele hierfür sind das Testen von Software, das Identifizieren von Fehlern sowie das Erstellen von Dokumentationen. Auch das Ressourcenmanagement wird immer mehr automatisiert, da KI-Systeme basierend auf aktuellen Projektanforderungen und verfügbaren Kapazitäten in Echtzeit die effizienteste Ressourcenzuordnung vorschlagen können.

Zudem lassen sich potenzielle Risiken erkennen und Projektkrisen vermeiden, indem KI frühzeitig Muster und Anomalien identifiziert. Zum Beispiel kann sie erfassen, welche Aufgaben in der Vergangenheit zu Verzögerungen geführt haben, sodass das Team proaktiv gewarnt werden kann. Hier tritt ein automatisches Risikomanagement an die Stelle von Mikromanagement.

KI hilft zudem, das Backlog effizienter zu priorisieren, indem sie Benutzerfeedbacks, Markttrends und historische Projektinformationen analysiert. Dadurch können die wichtigsten Features identifiziert und priorisiert werden, sodass schneller Wert an den Kunden geliefert werden kann. Nicht zuletzt kann KI außerdem dafür eingesetzt werden, historische Daten zu analysieren, um zukünftige Sprints besser planen zu können.

Datengetriebene Entscheidungsfindung

Mit KI-gestützten Analysen kann die Projektmanagerin bzw. der Projektmanager fundierte Entscheidungen treffen. Zum Beispiel fällt es damit leichter, Aufgaben zu priorisieren. Die Analyse von großen Datenmengen macht Muster und Zusammenhänge sichtbar, die dem menschlichen Auge oft verborgen bleiben. Präzise Projektvorhersagen werden möglich. Im Ergebnis lassen sich Risiken minimieren, Ressourcen effizienter nutzen und erfolgreiche Projektergebnisse sicherstellen.

Mittels interaktiver Dashboards und KI-gestützter Berichterstattung werden komplexe Daten in verständliche Informationen umgewandelt. Dies erleichtert Entscheidungsprozesse sowie eine mögliche Anpassung der Projektziele. Zudem wird es dadurch einfacher, die Datenqualität für KI-Modelle sicherzustellen und die KI-Entscheidungen und -Vorhersagen zu überwachen.

Kontinuierliche Weiterbildung

Projektmanagerinnen und Projektmanager müssen sich mit den Grundlagen von KI vertraut machen, um deren Potenzial ausschöpfen zu können und den maximalen Nutzen daraus zu ziehen. Es gilt, zusammen mit dem Entwicklungsteam geeignete KI-Tools auszuwählen und zu implementieren. Die Projektleitung hat dabei die entscheidende Rolle, aber auch die Teammitglieder müssen über die notwendigen Fähigkeiten verfügen, um mit KI-Tools arbeiten zu können. Daher sollten Schulung und Weiterbildung eingeplant und gefördert werden.

Veränderung der Teamdynamik

Wenn KI mit ihm Spiel ist, müssen Projektmanagerinnen und Projektmanager sicherstellen, dass das Team weiterhin effektiv zusammenarbeitet und die KI-Tools als Ergänzung und nicht als Ersatz für menschliche Fähigkeiten gesehen werden. Es gilt, das Gleichgewicht zwischen menschlicher Intuition und maschinellem Lernen zu finden. Empathie, Ethik und Transparenz sind dabei zentrale Aspekte. Statt sich auf die Kontrolle von Aufgaben und Deadlines zu konzentrieren, müssen die Projektverantwortlichen nun mehr Führung und Vision zeigen.

Menschliche Aspekte dürfen keinesfalls vernachlässigt werden. Zum Beispiel muss sichergestellt bleiben, dass es genügend Interaktion und Kommunikation zwischen den Teammitgliedern gibt, sprich: echte Zusammenarbeit zwischen Menschen. Es müssen Antworten auf mögliche Ängste und Unsicherheiten gefunden werden.

Gleichzeitig kann KI aber auch dabei helfen, Teams optimal zusammenzustellen, indem sie Stärken, Schwächen und Vorlieben der Teammitglieder analysiert. Das kann die Produktivität und Zufriedenheit von Teams deutlich steigern. Hilfreich können zudem automatisierte Retrospektiven sein, die Vorschläge für Optimierung liefern. So kann das Team kontinuierlich besser werden.

Neue Erfolgsfaktoren im Projektmanagement?

Die traditionellen Erfolgsfaktoren des Projektmanagements bleiben nach wie vor bestehen und verlieren nichts von ihrer Wichtigkeit: vom Zeitmanagement über das Budgetmanagement bis hin zum Risikomanagement. Diese erfolgskritischen Disziplinen sollten nach wie vor erlernt und umgesetzt werden. Sie bilden den Grundstein für ein erfolgreiches Projekt.

Abbildung 2: Die Erfolgsfaktoren im Projektmanagement in Zeiten von KI

Angesichts der tiefgreifenden Auswirkungen, die KI auf das Projektmanagement hat, erlangen die traditionellen Erfolgsfaktoren jedoch ein Upgrade: 

1. Datenkompetenz: Projektmanagerinnen und Projektmanager müssen in der Lage sein, Daten zu interpretieren und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Dies ermöglicht eine optimale Entscheidungs- und Ergebnisfindung.
2. Verständnis von KI: Ein grundlegendes Verständnis von KI, ihren Anwendungsmöglichkeiten sowie ihren Stärken und Schwächen muss vorhanden sein. Es ist unbedingt erforderlich, dass Projektmanagerinnen und Projektmanager die Möglichkeiten und Grenzen von KI kennen.
3. Anpassungsfähigkeit: Softwareentwicklung verändert sich ständig. Daher müssen Projektmanagerinnen und Projektmanager flexibel und anpassungsfähig sein, um in der Branche weiterhin bestehen zu können. Schulungen im Umgang mit KI sind unverzichtbar – sowohl für sich selbst als auch für die Teammitglieder.
4. Verändernde Kommunikationsdynamik: Projektmanagerinnen und Projektmanager müssen in der Lage sein, Ergebnisse und Empfehlungen der KI-Tools effektiv ans Team und an die Stakeholderinnen und Stakeholder zu kommunizieren. Zusätzlich müssen sie eine Kommunikation mit KI-Expertinnen und -Experten ermöglichen. Interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Entwicklung, Datenwissenschaft und Projektmanagement wird die Zukunft sein. Voraussetzung hierfür ist ein ethisches Bewusstsein im Umgang mit KI und eine Anpassung des Mindsets.

Fazit und Handlungsempfehlung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich die Rolle der Projektmanagerin bzw. des Projektmanagers bereits verändert hat und noch verändern wird. Die Zukunft des Projektmanagements liegt in der intelligenten Nutzung von KI. Projektverantwortliche kommen nicht umhin, sich dieser Herausforderung zu stellen. Ihr Ziel sollte es sein, die Potenziale auszuschöpfen. Unternehmen sollten sich auf diesen Wandel vorbereiten. Sie können hierfür den Weg ebnen – nicht zuletzt, indem sie die nötigen Trainings und Weiterbildungsmaßnahmen verfügbar machen.