Projektmanager mit über 30 Jahren Erfahrung berichtet, wie er Microsofts KI-Copilot in seiner Organisation einführt
Mit über 30 Jahren Erfahrung hat Jeff Chamberlain die Entwicklung der Projektmanagement-Technologie von einfachen Tabellenkalkulationen bis hin zu KI miterlebt. Wir haben mit ihm gesprochen, um zu verstehen, wie dieser erfahrene Projektmanager Rituale neu denkt und KI in seiner Organisation einsetzt. Das hatte er dazu zu sagen. Über 30 Jahre Erfahrung im Projektmanagement Ich bin […]
Jeff Chamberlain
Senior Projektmanager
Erfahrung: Jeff Chamberlain verfügt über mehr als 30 Jahre Erfahrung im Projektmanagement, unter anderem in Bereichen wie FinTech und IT.
KI-Einführung: KI revolutioniert das Projektmanagement, verbessert Aufgaben wie die Erstellung von Plänen und die Verwaltung der Kommunikation.
Microsoft-Tools: Chamberlain hebt Microsoft 365, insbesondere Outlook, als essenziell für effiziente Projektmanagement-Arbeitsabläufe hervor.
Projekteinblicke: In aktuellen Projekten wurde Microsoft Copilot eingesetzt, wodurch praktische Anwendungsfälle und Trainingsnutzen für Teams deutlich werden.
Zukünftige Rollen: KI wird Projektmanagement-Rollen in Richtung Beziehungsmanagement und Überwachung von KI-Ausgaben verschieben und so die Zusammenarbeit fördern.
Mit über 30 Jahren Erfahrung hat Jeff Chamberlain die Entwicklung der Projektmanagement-Technologie von einfachen Tabellenkalkulationen bis hin zu KI miterlebt.
Wir haben mit ihm gesprochen, um zu verstehen, wie dieser erfahrene Projektmanager Rituale neu denkt und KI in seiner Organisation einsetzt.
Das hatte er dazu zu sagen.
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Über 30 Jahre Erfahrung im Projektmanagement
Ich bin seit über 30 Jahren Projektmanager in Bereichen wie FinTech, Gesundheitswesen, IT, Telekommunikation und sogar Outdoor-Abenteuer. Außerdem war ich autorisierter Trainingspartner für das PMI.
Aktuell bin ich Manager für Breitband- und Unternehmensprojekte bei der Regierung von Frederick County, Maryland. Ich leite ein Team von Projektmanagern innerhalb unserer IT-Abteilung und überwache, wie wir die Umsetzung in vielen Bereichen steuern.
Ich bin verantwortlich für Strategie und Governance – aber ich manage auch weiterhin selbst Projekte.
Der tägliche Einsatz von KI im Projektmanagement
Vorab eine Klarstellung: Wir leben im KI-Zeitalter eigentlich schon, seit wir mit dem Internet als kollektives Daten-Hirn zurechtkamen.
Und auch wenn KI inzwischen deutlich fortschrittlicher ist, ist sie weder „künstlich“ noch „intelligent“. Es handelt sich lediglich um ein fortschrittliches Datenmodell – mit einer natürlicheren Schnittstelle für Suchanfragen in Alltagssprache.
Das alles ist schon länger verfügbar. Der Unterschied besteht heute darin, dass die Technik endlich auch den nicht-technischen Nutzern nähergebracht und zugänglich gemacht wird.
Ich nutze sie entsprechend oft – vor allem bei anspruchsvolleren Aufgaben:
- Erstellen von Projektplänen
- Überprüfung von Unterlagen zum juristischen Projektmanagement (Verträge, Leistungsbeschreibungen)
- Verwaltung meines Posteingangs
- Formulierung vorgefertigter Antworten auf wiederkehrende Anfragen
- Erarbeiten von Anforderungen
- Überarbeitung meiner eigenen Dokumentationsunterlagen
Das ist mächtig. Aber ich bestehe grundsätzlich auf eine menschliche Kontrolle.
Automatisierung von Projektmanagement-Prozessen in kommunalen Projektbüros mit KI
Was meine Organisation betrifft, auch wenn wir lieber keine KI als Super-Suchwerkzeug verwenden, ist die Realität doch, dass kommunale Projektbüros aus verschiedenen Gründen oft ein bisschen „aufholen“ müssen gegenüber dem privaten Sektor.
Trotzdem automatisieren wir mehrere Punkte in unserem Prozess – dazu zählen etwa:
- Einarbeitung neuer Mitarbeitender
- Genehmigung von Projekten
- Projektstart
- Benachrichtigungen
Ich bin ein großer Fan davon, diese wiederkehrenden Aufgaben zu automatisieren. Aber alles, was einer Prüfung oder Überwachung bedarf, braucht unsere Aufmerksamkeit. Wir verfolgen ein „Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser“-Prinzip.
Mit KI gilt: Vertrauen, aber kontrollieren. Das ist der Weg.
Verwendung des Microsoft 365 KI-Stacks im Projektmanagement
Wir verlassen uns derzeit stark auf die Microsoft 365 Produktfamilie.
In den letzten zwei Jahren habe ich schrittweise die Nutzung von SmartSheet im Landkreis ausgeweitet und einige der KI-Werkzeuge eingesetzt, die sich hauptsächlich auf Formelerstellung und Entwicklung von Tabellenblättern konzentrieren.
Und ich komme zurück zu den Grundlagen: Mein liebstes KI-Tool ist nach wie vor Outlook. Ich freue mich, dass immer mehr Tools integriert werden, aber nichts schlägt Outlook, wenn es um Kommunikation, Erinnerungen, Kategorien, Markierungen, bedingte Formatierungen und viele weitere Funktionen geht.
Tatsächlich habe ich etwas, das ich persönlich „Chef-Regel“ nenne. Durch bedingte Formatierung werden meine E-Mails markiert, wenn ich die einzige Person bin, die eine E-Mail von meinem Chef erhält. So werde ich sofort darauf aufmerksam gemacht.
Outlook ist in Zeiten von Instant Messaging, Textnachrichten und Chats ein extrem unterschätztes Werkzeug. Und die KI-Funktionen über Copilot sind extrem hilfreich.
Praxisbeispiel: Pilotprojekt zu Microsoft Copilot für Projektplanung und Schulungen
In meinem Unternehmen haben wir eine Art hybrides Management-Setup. Während ich vielleicht als Projektmanager für das PM-Team verantwortlich bin, bin ich auch Bereichsleiter, also ist es eine etwas einzigartige Rolle.
Ich hatte die Gelegenheit, ein sehr sichtbares Projekt zu leiten, bei dem Copilot (Microsofts KI-Tool) an eine Pilotgruppe ausgerollt wurde – ein Copilot-Pilotprojekt, wenn man so will. Wir haben das Tool für mehrere Aspekte der Projektplanung eingesetzt.
Ich habe die Gelegenheit genutzt, ein sehr kompetentes Projektteam in einigen Projektgrundlagen zu schulen. Anschließend haben wir Copilot genutzt, um den Projektplan mitzuverfassen – inklusive richtiger Formulierung von Risiken und Problemen sowie unserer Management-Zusammenfassungen. Tatsächlich hat Copilot sogar den ersten Entwurf erstellt.
Anschließend nutzte einer unserer Fachexperten das Tool, um das Training zu entwickeln und zu überarbeiten, das wir bereitgestellt haben. Dieses Training wurde an unsere Pilotgruppe ausgeliefert, zu der mehrere leitende Führungskräfte des Landkreises gehörten.
Während des Projekts haben wir Sprechstunden angeboten, in denen wir Prompt Engineering vermittelt und verschiedene Probleme, die während der Pilotphase auftraten, gelöst haben. Wir haben viele einzigartige Anwendungsfälle entdeckt. Ich war besonders stolz darauf, dass viele dieser Use Cases von mir kamen.
Abschließend, am Ende des Projekts – unter Einbeziehung von Community-Feedback, das während des Piloten gesammelt wurde – erstellte einer der Abteilungsleiter einen sehr ausführlichen Projektbericht über unsere Erkenntnisse mit dem Tool. Beeindruckende Arbeit.
Insgesamt war es ein bedeutender Projekterfolg, über den ich noch jahrelang sprechen werde.
Ein Bewertungssystem mit Microsoft Copilot entwickeln
Ich habe Copilot auch dazu verwendet, ein System aufzubauen, das mit unabhängigen Werten Projekte in eine von vier Kategorien zunehmender Komplexität einstuft.
Das ist notwendig, da wir sehr viele Anfragen erhalten – daher sind Bewertung und Priorisierung sehr wichtig.
Dies, kombiniert mit einem ähnlichen Ansatz zur Priorisierung und der Einbeziehung des menschlichen Faktors, hat es uns zumindest ermöglicht, herauszufinden, wohin unsere Ressourcen fließen.
Wie bessere KI-Prompts wie agile User Stories funktionieren
Eines der nützlichsten Dinge, die ich gelernt habe, ist der Wert eines gut durchdachten Prompts.
Man kann zum Beispiel ein erkanntes Risiko nehmen und einen Prompt nutzen, um Expertenrat einzuholen:
„Wir haben ein erhöhtes Risiko für unbefugten Zugriff festgestellt, da keine Multifaktor-Authentifizierung vorhanden ist. Was würde Kevin Mitnick (bekannter Hacker und heutiger Branchenexperte) vorschlagen, um dieses Risiko zu mindern? Bitte nennen Sie nicht nur Beispiele für Auswirkungen, sondern auch mindestens drei Strategien zur Risikominderung.“
Diese Art von Prompt-Struktur – spezifisch, mit Kontext und handlungsorientiert – fühlt sich sehr ähnlich an wie eine gut formulierte User Story.
Hier ein Beispiel für einen aktuellen Prompt von mir:
„Entwerfe eine E-Mail, um Stakeholder über eine [Projektverzögerung/Änderung des Umfangs/Budgeterhöhung] zu informieren. Die E-Mail sollte:
→ Das Problem ehrlich ansprechen.
→ Die Ursache kurz und prägnant erklären.
→ Eine Lösung oder einen Plan zur Minderung vorschlagen.
→ Einen aktualisierten Zeitplan angeben, falls zutreffend.
→ Das Angebot machen, bei Bedarf weitere Fragen zu erörtern.“
Das war hilfreich. Aber alles, was Urteilsvermögen oder Aufsicht erfordert? Das bleibt weiterhin unsere Aufgabe.
Wie sich agile und traditionelle Projektmanagement-Methoden kombinieren lassen
Wenn ich schon von User Stories spreche: Wir arbeiten nicht vollständig agil.
Ich strebe derzeit eine gewisse Stabilität in meiner Projektwelt an. Ich habe sehr gute Projekte erlebt, die eine der vielen agilen Methodiken einsetzen, doch es gibt Bedenken bei der Umsetzung und dem Definieren von „fertig“.
Ich liebe den User-Story-Ansatz für Anforderungen und versuche, diese zu integrieren – zusammen mit einem schnellen Änderungsfreigabeprozess. Und ich bin ein großer Fan der Retrospektive.
Auch wenn es nicht reines Agil ist, ist es auf jeden Fall „hybrid“.
Wie KI das Projektmanagement und Teamrollen verändert
Diese Frage höre ich häufig von jüngeren Projektmanagern: „Nimmt mir KI den Job weg?“ Vor weniger als drei Jahren war das noch Spezialtechnik außerhalb von Hightech-Laboren. Heute ist sie allgegenwärtig – selbst am Handy.
Meine Antwort ist immer: "Wenn du etwas nicht verstehst, solltest du wahrscheinlich nicht darin arbeiten."
Mit Blick nach vorn habe ich ein paar Prognosen:
- Die Rolle des Projektmanagers wird sich hin zu einer stärker auf den Menschen ausgerichteten Rolle entwickeln. Mit anderen Worten: Wir verwalten nicht länger Aufgaben, sondern die Beziehungen in einem Projekt. Außerdem überwachen wir die Ergebnisse des KI-Sprachmodells.
- Wir als Projektmanager müssen unsere Teams nicht nur coachen, wie sie besser miteinander arbeiten, sondern auch, wie sie mit KI zusammenarbeiten.
- Projektteams werden anders aussehen. Vielleicht werden wir „Pods“ von Fachkompetenzen sehen, die durch KI-Tools ergänzt werden, sodass wir mehrere Meinungen zu Best Practices und zielgerichtete Entscheidungsfindung haben können.
- Die Rolle der agilen User Story wird an Bedeutung gewinnen, denn – wenn man genauer hinsieht – ist ein gut formulierter KI-Prompt einer User Story im Aufbau ziemlich ähnlich.
Die Rolle des Projektmanagers wird sich hin zu einer stärker auf den Menschen ausgerichteten Rolle entwickeln. Mit anderen Worten: Wir verwalten nicht länger Aufgaben, sondern die Beziehungen in einem Projekt. Außerdem überwachen wir die Ergebnisse des KI-Sprachmodells
Ratschläge für Delivery-Leader, die KI im Projektmanagement einführen
Gehen Sie die Sache nicht überstürzt an. Die Technologie ist noch in der Entwicklung. Analysieren Sie zuerst die Problemstellen Ihrer Organisation und setzen Sie dort an.
Stellen Sie sich immer wieder folgende Fragen:
- „Braucht das Automatisierung/KI?“
- „Ist das wirklich etwas, das wir skalieren sollten?“
Wenn Sie Tools, Vorgänge oder Projekte betrachten, die einmalig sind, ist Automatisierung oder KI vielleicht nicht passend.
Bleiben Sie dran
Sie können Jeffs Arbeit über LinkedIn verfolgen, während er weiterhin KI-gestützte Systeme in der Frederick County Verwaltung einführt und erforscht.
Bald gibt es weitere Experteninterviews auf The Digital Project Manager.
