KI ist in aller Munde, Planuvis Projektmanagement Software setzt sie bereits erfolgreich ein. Lesen Sie hier unser Interview mit dem Entwickler Alexander Stefka über seine Erfahrungen mit KI, wie er sie integriert und welche konkreten Vorteile sie den Nutzer:innen bietet.
Interview mit Alexander Stefka
Hallo Herr Stefka, könnten Sie uns etwas über Ihren Hintergrund im Projektmanagement erzählen?
Ich habe Zeit meines Berufslebens durchgehend an und in Projekten gearbeitet, wenn auch in sehr verschiedenen Bereichen. Ich habe einerseits die Dinge gerne unter Kontrolle und bin andererseits ein stark visueller Wahrnehmungstyp. Aus beiden Blickwinkeln ist man bei den verschiedenen Methoden des Projektmanagement sehr gut aufgehoben – sie erzeugen Transparenz, machen die Kommunikation klarer und sorgen somit für den Projekterfolg. Ich möchte dieses Potenzial im Rahmen unserer Software maximal heben, indem wir die wesentlichen Dinge möglichst gut und klar visualisieren und die wichtigsten Aspekte hervorheben.
Und es gibt aber noch einen zweiten wichtigen Hintergrund – meine Nähe zu next level. Durch ein Seminar von next level, das ich vor einigen Jahren besucht habe, entstand der Kontakte und die Möglichkeit, gemeinsam etwas in Richtung Softwareentwicklung zu machen.
Die Chemie mit Alexander Peschke und seinem Team hat sofort gepasst und wir haben daraufhin an einigen spannenden Themen gearbeitet und sind letztendlich dort gelandet, wo wir jetzt sind – was mich sehr freut: in einer Partnerschaft zwischen next level und der uni software plus GmbH, für die ich jetzt tätig bin. Im Rahmen dieser Partnerschaft arbeiten wir nun laufend an spannenden Themen – zuletzt verstärkt am Thema KI – zusammen bzw. tauschen uns aus.
Darüber hinaus haben wir es uns als gemeinsames Ziel gesetzt, Planuvis im Markt zu positionieren – als Ergänzung zur Excel Lösung next project. Es ist sicher ein Win-Win: Durch das wertvolle Feedback der PM-Profis der next level können wir Planuvis optimal danach ausrichten, laufend verbessern und gemeinsam gestalten. Das breit gefächertes State-Of-The-Art-Wissen der uni software plus deckt alle wichtigen Bereiche von Frontend- über Backend-Entwicklung, Cloud Computing, DevOps/Betrieb und aber auch Themen wie Data Science, KI und Machine Learning ab.
Was war der konkrete Anlass oder die Beobachtung, die Sie dazu gebracht hat, Künstliche Intelligenz in Planuvis zu integrieren?
Wir beschäftigen uns seit längerem mit dem Thema ‚maschinelles Lernen‘. Im Rahmen eines größeren Kundenprojekts entwickelten wir ein System, das einem Servicetechniker basierend auf dessen Beobachtungen Lösungsvorschläge anbietet und durch Rückmeldungen im Dialog lernt.
Die bisherigen Ergebnisse sind beeindruckend, und daher wollte ich etwas Vergleichbares für unser Projektmanagement-Tool haben. Das Aufbauen der Wissensbasis von Null auf für eine Software wie Planuvis ist schwierig umzusetzen, daher haben wir eine andere Variante gewählt und erste Versuche mit bestehenden LLMs gemacht. Es hat sich rasch gezeigt, dass das der richtige Weg ist und wir diesen Ansatz unbedingt weiterverfolgen und weiterentwickeln sollten.
Welche KI-Funktionen sind aktuell in Planuvis integriert und welche konkreten Vorteile bieten diese den Nutzern?
Derzeit ist es möglich, sowohl mit einem komplett leeren Projekt zu starten und KIWI (so heißt der KI-Assistent in Planuvis) anhand einer Projektbeschreibung einen PSP inklusive aller Vorgänger-Nachfolger-Relationen ‚bauen‘ zu lassen. Darüber hinaus kann auch ein bestehendes Projekt einem Quercheck unterzogen werden.
Konkret kann KIWI derzeit neben Phasen oder Arbeitspaketen auch Stakeholder und Risiko-Elemente vorschlagen und die entsprechenden Ansichten automatisch aktualisieren. Wichtig war mir dabei, dass diese KIWI-Vorschläge als solche farblich erkennbar sind und durch den Benutzer dann entweder ganz oder teilweise akzeptiert oder aber auch abgelehnt werden können.
Was bringt das also den Nutzern? Vereinfacht gesagt: man kann sich rasch und unkompliziert eine erste Struktur oder neue Sichtweisen holen oder das Bestehende, bereits Vorhandene überprüfen lassen. In Varianten zu denken ist jetzt mit sehr geringem Aufwand möglich.
Also alles nur per Knopfdruck – und das war‘s?
Mit Sicherheit: Nein. Aus meiner Perspektive ist die KI ein Werkzeug, das richtig angewendet werden muss.
Während es in den meisten Fällen vorteilhaft ist, wenn der Projektleiter den PSP sowie alle anderen Aspekte des Projekts zu Beginn gemeinsam mit dem Team erarbeitet, anstatt im stillen Kämmerlein aufs Knopferl zu drücken und alle vor vollendete Tatsachen zu stellen, kann KIWI auch in dieser Phase durchaus hilfreich sein. So können mithilfe der KI rasch neue Sichtweisen eingeholt oder das bisher Identifizierte einem Vollständigkeitscheck unterzogen werden – aber zumeist wohl eher nicht gleich zu Beginn des Vorbereitungs- oder Planungsprozesses.
Will oder muss man andererseits in der Projektfindungsphase schnell erste Vorschläge/Ideen oder mehrere Varianten haben, erhält man das mittels KIWI in ein paar Sekunden, bei erstaunlich guter inhaltlicher Qualität.
Nichtsdestotrotz wird es der Mensch sein, der das letzte Wort hat und einen kritischen Blick haben muss – die KI ist eben ein Tool, uns als solches ist sie auch zu verstehen und einzusetzen.
Wo sehen Sie das größte Potenzial von KI im Projektmanagement in der Zukunft und welche konkreten KI-Erweiterungen sind für Planuvis geplant?
Ein wichtiger Fokus liegt in der Verbesserung der bestehenden Funktionen. Zwar sind die Resultate bereits jetzt sehr gut, wir wollen aber treffsicherer und zielgerichteter werden.
Darüber hinaus setzen wir derzeit auch neue Ideen um – zum Beispiel in Richtung Projektinhalte, Arbeitspaketspezifikationen, Ziele/Nichtziele oder die Bewertung von Risiken.
Viel Potenzial sehe ich in KI-gestützten Review-Funktionen, etwa im Hinblick auf die korrekte und vollständige Zielformulierung – wir wollen weiter in Richtung „zweite Meinung einholen“ gehen. KIWI könnte zum Beispiel für ein bestehendes Projekt die geplanten Dauern, Kosten oder Ressourcen prüfen, um Verbesserungsvorschläge zu machen, eventuelle Widersprüche aufzuzeigen oder auf mögliche Probleme und Abweichungen frühzeitig hinzuweisen.
Es gibt ja hier grundsätzlich zwei grobe Bereiche, in denen uns KI-Systeme unterstützen können – einerseits die korrekte und vollständige Projektplanung gemäß den aktuellen PM-Standards und andererseits den Projektinhalt selbst. Auf inhaltlicher Ebene könnte die KI beispielsweise (früh) warnen, wenn sich wesentliche Indikatoren oder Rahmenbedingungen ändern (Baupreisindizes, Marktbedingungen, etc.) oder wahrscheinlich ändern werden.
Was waren die größten Herausforderungen oder vielleicht auch die überraschendsten AHA-Effekte bei der Integration von KI?
Zusammenfassend kann ich sagen, dass mich die Ergebnisse in zwei Richtungen des Öfteren überrascht haben. Mit ‚zwei Richtungen‘ meine ich, dass die KI einerseits ohne viel Optimierung zu komplexen Dingen oftmals erstaunlich gute Vorschläge gemacht hat – andererseits aber auch bei – scheinbar – banalen Dingen schwer zu bändigen war.
Der KI beizubringen, die Phasen von 0 aufwärts zuverlässig durchzunummerieren und die Arbeitspakete dann als Ebene darunter ebenfalls (ohne beides zu vermischen, in den kreativsten Varianten), war beinahe ein Ding der Unmöglichkeit – während aber die inhaltlich richtige Verknüpfung eines Arbeitspakets zu einem oder mehreren Vorgängern sehr rasch und plausibel funktioniert hat.
Auch die Wahl einer anderen Sprache war und ist völlig unproblematisch – was wichtig ist, da wir Planuvis vorerst auch in einer englischen Version anbieten. Ab und zu streut die KI dann aber wieder in einem deutschsprachigen Projekt den Begriff ‚Milestone‘ ein, also es steht dann ‚Milestone: Planung abgeschlossen‘.
Bisher konnten wir alle eigenartigen Dinge ausmerzen, durch Verbesserung des Inputs und Vermeidung von Unklarheiten oder Widersprüchen – die aber für einen Menschen nicht immer leicht als solche erkennbar sind. Wir wollen KIWI jedenfalls laufend verbessern und optimieren, weil das Feature bei den Kunden bereits in dieser frühen Phase sehr gut ankommt und noch einiges an Potenzial hat.
Angeblich erhält man bessere Ergebnisse, wenn man zum KI-Assistenten unfreundlich ist oder am Ende sogar Schimpfworte verwendet. Wie dem auch sei – wir sind bisher ohne Schimpfereien und Beleidigungen ausgekommen und ich hoffe, das bleibt auch so. Wir wollen ja nicht, dass die KI abstumpft oder wir sie sogar vergraulen.
Vielen Dank für das Interview!
Über Alexander Stefka
Ausgehend von seiner Tätigkeit als Softwareentwickler war Alexander Stefka in verschiedenen Führungsrollen - unter anderem in den Bereichen Logistik, Prozess- und Projektmanagement sowie Strategieentwicklung und Unternehmensplanung - tätig. Er hat es sich zum Ziel gesetzt, den im Rahmen seiner Laufbahn gewonnenen Erfahrungsschatz hinsichtlich der Frage „was will ich mit der Software erreichen und wie kann mich die Software dabei bestmöglich unterstützen?“ auf die Straße zu bringen und praxisorientierte, nicht überladene, sondern intuitive Lösungen zu entwickeln, die sich an den organisatorischen Anforderungen ausrichten und die nicht nur der Organisation insgesamt, sondern auch dem Endbenutzer einen unmittelbar sichtbaren Nutzen liefern – auch wenn bzw. gerade weil beide Blickwinkel stark voneinander abhängen.
