Mit Einsatz von KI die Ressourcenplanung einfacher und resilienter machen? So funktioniert es!

Spätestens seit der Veröffentlichung von ChatGPT liegt auf der Hand: Künstliche Intelligenz, kurz KI, hat Potenzial für so gut wie alle Bereiche, die mit Daten arbeiten. Weniger klar hingegen ist die Einschätzung der jeweiligen Fachleute, wie der KI-Einsatz bei ihnen konkret aussehen wird. In der Projektwelt gehört das Münchner Unternehmen Can Do mit seiner gleichnamigen Software zu den Vorreitern. Im Interview berichtet Can Do-Geschäftsführer Thomas Schlereth darüber, welche Fortschritte die KI im Ressourcenmanagement bereits heute ermöglicht und wie das funktioniert.

Mit Einsatz von KI die Ressourcenplanung einfacher und resilienter machen? So funktioniert es!

Spätestens seit der Veröffentlichung von ChatGPT liegt auf der Hand: Künstliche Intelligenz, kurz KI, hat Potenzial für so gut wie alle Bereiche, die mit Daten arbeiten. Weniger klar hingegen ist die Einschätzung der jeweiligen Fachleute, wie der KI-Einsatz bei ihnen konkret aussehen wird. In der Projektwelt gehört das Münchner Unternehmen Can Do mit seiner gleichnamigen Software zu den Vorreitern. Im Interview berichtet Can Do-Geschäftsführer Thomas Schlereth darüber, welche Fortschritte die KI im Ressourcenmanagement bereits heute ermöglicht und wie das funktioniert.

Herr Schlereth, Sie versprechen, dass KI die Ressourcenplanung wesentlich einfacher und gleichzeitig besser machen kann. Was sind die entscheidenden Stellen, an denen sie Mehrwert bringt? 

Ein kleiner Hinweis vorab: Wir unterscheiden zwischen Algorithmen und KI. So sind es zunächst Algorithmen, die es uns ermöglichen, die Ressourcen wesentlich besser abzubilden als das Menschen mit Excel-Tabellen schaffen können. Das Grundgedanke: Wir planen mit Menschen, deren Arbeitszeit an unterschiedlichen Stellen verplant ist, und die sich das im Einzelnen selbst organisieren. Mit Hilfe von Algorithmen simulieren wir, ob das ihnen zugewiesene Volumen zu schaffen ist. 

Können Sie anhand eines Beispiels zeigen, was das KI-Planungssystem anders macht? 

Nehmen wir an, Mitarbeiter A hat ein Arbeitspaket von 20 Stunden innerhalb einer Woche abzuschließen. Traditionelle Planungstabellen werden das mit durchschnittlich 4 Stunden pro Tag aufnehmen. Jetzt kommt aber ein eintägiger Workshop in dieser Woche dazu. Ist das ein Problem? Wenn man aber mit Excel arbeitet, wird es für den Workshop-Tag eine Überlastung anzeigen. Muss die Projektplanung darauf reagieren? Natürlich weiß jeder, dass man die 8 Stunden auf die anderen Tage verteilen kann – zum Beispiel zu gleichen Teilen von 1 Stunde an 4 Tagen oder 2 Stunden an 2 Tagen. Da gibt es diverse Möglichkeiten. Aber hat Mitarbeiter A tatsächlich ausreichend Zeit für zumindest eine dieser Optionen? Unser Algorithmus simuliert alle theoretischen Möglichkeiten und zeigt an, ob und wie es funktionieren kann.  

Selbstorganisation kann nur gelingen, wenn die Ressourcenplanung die Menschen nicht überlastet 

Sie sagten bereits selbst, dass sich die Menschen im Kleinen selbst organisieren. Kann das nicht schon die Lösung für solche Situationen sein? 

Ja, das ist Teil der Lösung. Aber die Selbstorganisation kann eben nur gelingen, wenn die übergeordnete Planung die einzelnen Personen nicht insgesamt überlastet hat. Es ist nach wie vor der häufigste und folgenschwerste Fehler der Ressourcenplanung, dass sie Vorgaben macht, die gar nicht zu schaffen sind! Unsere KI-gestützte Software erkennt durch Simulationen, ob das der Fall ist. Dafür ist eine riesige Rechnerei im Hintergrund nötig. Aber es funktioniert und wenn es tatsächlich eine Überlastung gibt, schaltet das System auf Rot. 

Lassen Sie uns noch etwas genauer hinschauen, wie das abläuft.  

Traditionelle Auswertungen von Auslastungen machen immer eine Zeit-pro-Aussage, also Zeit pro Woche, Zeit pro Monat ... Aber so funktioniert die Realität nicht. Da gibt es über mehrere Monate laufende Projekte, Abwesenheiten, parallele Arbeitspakete – und Ungenauigkeiten! Zum Beispiel das Wissen, dass Mitarbeiter A noch vier Wochen Resturlaub hat und davon zwei im September nehmen wird. Das kann kein Mensch verarbeiten und auch keine einfache Projektplanung. Denn bei komplexen Projektlandschaften beziehungsweise Situationen sind da schnell Milliarden von Möglichkeiten zu berücksichtigen. Die Maschine kann das leisten.  

Empfehlungen auf Basis einer komplexen Überlastungsanalyse und vielen Erfahrungen 

Wie schafft sie das? Welche Technologie steckt dahinter? 

Die Überlastungsanalyse selbst ist ein hochkomplexer Algorithmus, den wir mit sehr hohem Aufwand programmiert haben. Aber das ist noch keine KI. Die kommt dann zum Zuge, wenn es um Empfehlungen geht. Auch hier spielen wieder eine Vielzahl von Aspekten mit: Womit ist die einzelne Person überlastet? Welche Priorität haben ihre aktuellen Aufgaben? Warten noch andere auf das Ergebnis? Gibt es wichtige abhängiges Arbeitspakete? Hat sie schon angefangen? Arbeitet sie allein an der Aufgabe? Mit solchen Daten kann die KI die Relevanz der Überlastung einstufen und innerhalb von Sekunden eine Empfehlung geben. Vielleicht kann man die Überlastung ignorieren, denn es ist nicht schlimm, wenn es etwas länger dauert. Oder die KI signalisiert: Sofort eingreifen, denn die Auswirkungen wären dramatisch!  

Haben Sie valide Daten zur Qualität solcher Empfehlungen?  

Ja, das funktioniert gut, wie das Verhalten der Projektleiter zeigt. Sie werden durch die KI an die wichtigen Themen herangeführt und nicht mit sinnlosen Daten überflutet. Bei dringenden Handlungsempfehlungen greifen sie unmittelbar ein. So machen sie schnell die Erfahrung, dass ihre Projekte besser laufen. 

Und das funktioniert auch über Portfolios hinweg? 

Ja, definitiv. Je komplexer die Projektlandschaft, desto hilfreicher ist die KI! Denn sie schafft es aus dem riesigen Dschungel von Daten das herauszufiltern bzw. darzustellen, was wirklich relevant ist. So kann sich die Portfolioplanung innerhalb von wenigen Sekunden anzeigen lassen, wo in den nächsten Wochen voraussichtlich kritische Situationen entstehen werden – basierend auf Milliarden von parallel laufenden Operationen. 

KI von erfahrenen Projektmanagern vortrainiert 

Was „weiß“ die KI außer den aus den Algorithmen gewonnenen Daten und wie lernt sie dazu? 

Die KI wurde von unserem Projektmanagementteam und weiteren erfahrenen Projektfachleuten vortrainiert. Sei „weiß“ dadurch, dass bestimmte Dinge das Gesamtrisiko bei Überlastungen erhöhen, etwa nahende Meilensteine, risikobehafteten Arbeitspakete oder Ausfall von Personen mit seltenen Schlüsselqualifikationen. Oder dass ein Risiko in einem bereits verzögerten Projekt anders zu bewerten als in einem Projekt, das gut in der Zeit liegt. Aufbauend auf vielen solchen von Menschen übernommenen Erfahrungswerten gibt die KI seine Empfehlungen und lernt aus der Reaktion der Anwender stetig dazu. Die KI wird immer wieder von den Menschen getriggert und das ist gut so. Sie soll ja nicht unbedingt das physikalisch optimale Ergebnis liefern, sondern jenes, das die Menschen am besten finden. 

Wie kann die KI konkret bei Personalengpässen unterstützen? 

Es gibt eine Vielzahl von Ansätzen, um zum Beispiel Überlastungen von Projektteammitgliedern zu vermeiden. Die häufigste Lösung ist es, eine weitere Person einzusetzen, die fachlich kompetent ist und zeitlich verfügbar. Diese zu finden ist aber gerade in global aufgestellten Unternehmen nicht einfach. Die KI hingegeben kann mithilfe eines neuronalen Netzes innerhalb von Sekunden passende Vorschläge unterbreiten. Dadurch spart die Projektleitung schnell mehrere Stunden an Arbeitszeit ein. 

Wie erleben Sie die Akzeptanz für eine KI-Planungssoftware? Gibt es Ängste im Hinblick auf den Datenschutz?  

Grundsätzlich verschwinden solche Bedenken sehr schnell, denn es gehen keinerlei private Daten, etwa über die familiäre Situation, oder gar Krankheitsdaten in das System ein. Was einfließt ist die Verfügbarkeit basierend auf Arbeitszeitmodell, Grundlast und Abwesenheiten. Kombiniert mit den Informationen, wo die Menschen arbeiten, wofür sie verplant sind und wie die vielen Projekte und Arbeitspakete priorisiert sind – also Daten aus dem Projektmanagementsystem beziehungsweise Netzplan, JIRA oder SAP. Mehr braucht es nicht, um wirklich gute KI-gestützte Einsichten, Simulationen und Empfehlungen zu bekommen.  

Was ist aus Ihrer Sicht der größte Nutzen der KI-Software? 

Der wichtigste Punkt ist, dass wir gerade in Deutschland oft nicht verstehen: Solche Systeme sparen Arbeitszeit. Die Leute befürchten: „Jetzt kommt wieder ein neues System, das ich mit Daten füttern muss!“ Aber das ist nicht der Fall, denn die Daten sind schon da und müssen so oder so verwaltet werden. Wir vermeiden jede Form der Doppelerfassung, indem wir bestehende Systeme anbinden, durch die Algorithmen und KIs benötigt das System sogar weniger Daten. Potenzielle Kunden können schnell mal klein anfangen und selbst ihre Erfahrungen machen. Lassen Sie mich das wiederholen, denn es ist wirklich wichtig: Das System spart richtig viel Zeit! Manche Projektleiter berichten von 50 Prozent Reduzierung bei der Ressourcenplanung. Kein ständiges Nachziehen von Daten mehr, dafür mehr Zeit für die wirklichen Herausforderungen. Das hilft übrigens auch gute Leute ans Unternehmen zu binden, die keine Lust auf Projektbürokratie haben. Sie können das tun, was ihnen Spaß macht und die KI nicht kann: Kreativ Projekte planen und umsetzen. 

Herr Schlereth, vielen Dank für das Gespräch! 

Das Interview führte Elisabeth Wagner.

(Dieser Beitrag wurde nicht von projektmagazin geprüft oder bearbeitet. Die Verantwortung für den Inhalt liegt vollständig bei den Personen oder Organisationen, die den Beitrag verfasst oder in Auftrag gegeben haben.)

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