Die KI-Kompetenzen, die Ihre Karriere zukunftssicher machen

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Kelsey Alpaio: Hallo! Ich bin Kelsey. Und willkommen zurück zum Retro auf dem The Digital Project Manager Podcast – wo wir über vergangene Lektionen, zukünftige Trends und deren Bedeutung für Ihre Karriere sprechen. Heute tauchen wir in ein Thema ein, das im Moment kaum zu ignorieren ist und das Sie wirklich nicht ignorieren sollten – wie KI die Zukunft des Projektmanagements beeinflussen wird.

Wir haben mittlerweile alle von den verschiedenen Tools gehört, allen Anwendungsmöglichkeiten der KI, die Ihnen Zeit sparen und lästige Aufgaben abnehmen können. Aber wie sehr haben Sie darüber nachgedacht, wie KI das Berufsbild von Projektmanager:innen tatsächlich umgestalten wird – und welche Kompetenzen Sie jetzt schon aufbauen sollten, um eine lange und erfolgreiche Karriere in diesem Bereich zu sichern?

Darum geht es heute, und wir haben einen tollen Gast dabei, der uns als Leitfaden dient – Oliver Yarbrough. Oliver ist Gründer von Not Your Father’s AI, einer Plattform, die Menschen dabei hilft, KI im Berufsleben und in Unternehmen einzusetzen. Außerdem ist er LinkedIn Learning Instructor mit einem beliebten Kurs zu künstlicher Intelligenz für Projektmanager und erfahrener Trainer im Projektmanagement.

Oliver, herzlich willkommen zur Sendung!

Oliver Yarbrough: Danke. Ich freue mich, hier zu sein.

Kelsey Alpaio: Oliver, erzähl uns etwas mehr über dich und deine Arbeit.

Oliver Yarbrough: Ich bin in erster Linie Trainer für Projektmanagement und habe in den letzten acht Jahren angefangen, speziell über künstliche Intelligenz in Bezug auf Projektmanagement zu sprechen.

Seit ein paar Jahren mache ich dieses Projekt namens Not Your Father’s AI, bei dem es darum geht, den Menschen die praktischen Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz näherzubringen. Nicht nur für das Projektmanagement, auch für andere Bereiche, aber heute sprechen wir natürlich über Projektmanagement.

Kelsey Alpaio: Super. Dann steigen wir gleich direkt ein und sprechen darüber, wie KI bereits die Rolle von Projektmanager:innen verändert. Was sind die wichtigsten Veränderungen, die dir jetzt schon auffallen?

Oliver Yarbrough: Ich sehe, wie die Menschen ihre täglichen Aufgaben nehmen und anfangen, KI auf kleiner Ebene zu integrieren. Natürlich gibt es auch Menschen, die sie auf viel größerer Ebene einsetzen – dazu kommen wir gleich noch.

Aber grundsätzlich geht es darum, zu erkennen, was man tut und zu überlegen: Wie kann ich hier Ineffizienzen durch die Integration verschiedener KI-Elemente oder Automatisierung ausmerzen? Das sind einige klassische Bereiche, die ich sehe. Außerdem nutzen viele KI, um beim Schreiben zu helfen.

Auch wenn wir schon gute Schreiber:innen sind, möchten manche noch bessere Ergebnisse erzielen – oder zumindest nicht bei einer leeren Seite beginnen. Ganz gleich, ob es um eine Präsentation oder eine E-Mail geht: Sie müssen nie wieder bei null anfangen. Das sind so die grundlegenden Bereiche, die mir auffallen.

Kelsey Alpaio: Und wie siehst du den Einfluss der KI in den nächsten fünf Jahren? Wie wird die Rolle des/der Projektmanager:in dann aussehen?

Oliver Yarbrough: Sehr gute Frage. Tatsächlich hatte ich heute Morgen ein Gespräch mit einer anderen Firma. Ich sehe das so: Entgegen aller Panikmache wird das Berufsbild Projektmanagement nicht verschwinden.

Was passieren wird: Diejenigen, die KI annehmen und sich das wirklich aneignen, werden eher zu Operatoren. Sie werden diejenigen sein, die anleiten, schulen und Tools umnutzen. Ich spreche nicht davon, dass das nächste Woche passiert – aber vielleicht in den nächsten zwei bis fünf Jahren: Sie werden eine Gruppe digitaler Stakeholder führen – oder Beschäftigte oder Koordinator:innen.

Projektmanager:innen werden also immer mehr zu Operatoren. Sie müssen Projektmanagement verstehen und darüber hinaus lernen, wie man digitale Agenten führt – genauso wie menschliche Teammitglieder.

In manchen Organisationen wird es eher hybride Teams geben, in denen unter der Führung eines Projektmanagers oder wie auch immer der Titel künftig heißt sowohl menschliche Koordinator:innen als auch digitale Agenten zusammenarbeiten. Ich nenne das eine hybride Umgebung.

Kelsey Alpaio: Wirklich interessant.

Ich möchte ein bisschen genauer darauf eingehen, welche Kompetenzen Projektmanager:innen jetzt aufbauen sollten. Wie sollten PMs im Alltag über KI nachdenken? Welche Haltung gegenüber KI ist sinnvoll?

Oliver Yarbrough: Ich denke, es läuft auf drei Kernbereiche hinaus – auch wenn wir alle schon oft von den wichtigen „Soft Skills“ gehört haben. In dieser neuen Ära reduziert sich das für mich auf drei Hauptbereiche: Erstens Projektmanagement. Man muss sein Fachgebiet sehr gut kennen.

Sie müssen Projektmanagement verstehen. Es ist schwierig, Menschen oder Agenten zu bewerten, wenn Sie kein Projektmanagement-Knowhow haben. Zweitens: Künstliche Intelligenz verstehen. Sie müssen kein Python lernen oder programmieren, sondern begreifen, wie diese LLMs (Large Language Models) denken.

Das ist nicht wahnsinnig technisch. Sie müssen nicht programmieren können, sondern verstehen, wie KI „denkt“. Drittens – und das haben viele noch nicht auf dem Schirm – ist Prozessoptimierung.

Wie optimiere ich Abläufe? Denn um das meiste aus KI herauszuholen, müssen Sie Ineffizienzen erkennen und beseitigen. Das heißt ganz konkret: Tun Sie in einer typischen Woche 100 Aufgaben, dann müssen Sie herausfinden, welche davon ein Mensch machen muss,

und bei diesen wieder unterscheiden, was Sie selbst tun und was Sie delegieren können. Bei allem, was kein Mensch tun muss – kann das die KI übernehmen? Und dann gibt es noch Aufgaben, die gar nicht mehr gemacht werden sollten. Durch diese Kombination – Eliminieren, Delegieren und Automatisieren – bleibt am Ende das übrig, was der/die PM selbst machen muss. Darauf sollte künftig der Fokus liegen.

Kelsey Alpaio: Verstanden. Kannst du etwas dazu sagen, wie man diese Kompetenzen gezielt aufbaut? Gibt es spezifische KI-Fertigkeiten, auf die sich PMs konzentrieren sollten, und was wird bald unverzichtbar sein? Geht es um das Erstellen von Prompts oder doch andere Dinge?

Oliver Yarbrough: Also, wenn wir über das sprechen, was heute als KI gilt: Ich habe dazu ein Konzept, das ich schon lange nutze: Projekt-Stakeholder:innen und KI-Stakeholder:innen. Wenn wir KI als Stakeholder behandeln wie jede:n andere:n, zum Beispiel im RACI-Diagramm,

müssen wir wissen, wie wir mit diesem Stakeholder interagieren. Also, wie kommunizieren wir mit KI?

Grundlegend ist das Prompt Engineering – der Begriff mag verschwinden, aber die Fähigkeit, gute Prompts zu schreiben, bleibt. Es geht darum, zu wissen, wie man mit dem Bot kommuniziert. Prompt Engineering ist also essenziell – also das Wissen, wie man gute Prompts schreibt, auf verschiedenem Niveau.

Wie gesagt, zweitens sollten Sie Prozessoptimierung beherrschen. Sie können etwa Kurse oder Seminare dazu besuchen, Ineffizienzen zu erkennen und Abläufe zu straffen. Drittens würde ich Soft Skills nennen: z. B. Verhandlungsgeschick, Beschaffung, alles, was Ihre KI-Agenten nicht übernehmen können oder nicht so gut wie Sie selbst. Je mehr Sie diese Fähigkeiten ausbauen, desto mehr ergänzen Sie die Möglichkeiten der KI und steigern so deren Mehrwert.

Das wären die Bereiche, auf die ich besonderes Augenmerk legen würde.

Kelsey Alpaio: Super. Ich möchte einen kleinen 101-201-301-Leitfaden machen für alle, die wissen wollen, wie sie loslegen oder sich weiterentwickeln können. Was empfiehlst du Einsteiger:innen auf der 101-Ebene beim Aufbau von KI-Kompetenzen?

Oliver Yarbrough: Tolle Frage, denn viele fühlen sich überfordert. Sie meinen, sie müssten sofort Projektpläne erstellen oder Sprint-Planungen machen. Starten Sie lieber einfach. Automatisieren Sie z. B. das Protokollieren von Meetings oder die Erstellung einer Präsentation fürs Team.

Warum das? Weil Sie so schnell Erfolgserlebnisse haben. Sie sparen Zeit, statt von Grund auf zu starten. Ich kann also entweder selbst Protokoll führen oder eine Stunde an einer PowerPoint feilen – oder ich schreibe einen Prompt, lade ein paar Dokumente hoch und habe eine Präsentation in fünf Minuten fertig.

Klar, ich muss sie vielleicht noch anpassen, aber der Kaltstart fällt weg. Ich kann auch Protokolle hochladen und zusammenfassen lassen, etwa von einem Chatbot, und diese dann als Zusammenfassung verschicken.

Das klappt auch ohne Automatisierung; mit Automation wird es natürlich noch effizienter.

Kelsey Alpaio: Ja, das ist ein super Einstieg. Wie sieht es auf der 201-Ebene aus? Wenn man es schon regelmäßig nutzt – was sind da überraschende Anwendungsfälle?
Wie kann ich meine Fähigkeiten auf die nächste Stufe heben und meine Zukunftssicherheit erhöhen?

Oliver Yarbrough: Bei 201 kommst du von den Grundlagen zur nächsten Stufe. Hier kannst du zum Beispiel eigene GPTs erstellen – das erfordert einen kostenpflichtigen Account, und jeder LLM-Anbieter hat eigene Varianten davon.

Sei es Gemini, Google oder andere. Im Team-Account bei ChatGPT ist das nativ integriert und deine Daten werden nicht global geteilt. Im einfachen 20-Dollar-Account solltest du explizit einstellen, dass Daten nicht geteilt werden.

Das ist wichtig, damit du sicher mit deinen eigenen Daten arbeiten kannst. Wir können einen GPT mit unseren Infos trainieren. Viele versuchen, einem GPT alles beizubringen, laden 50 Dokumente hoch – das ist nicht effektiv.

Besser: Einen GPT für eine bestimmte Aufgabe spezialisieren, z. B. für das Erstellen von Projektauftrag-Papieren. Lade Beispiele und Anweisungen hoch („Du bist ein/e PM mit 15 Jahren Erfahrung bei XYZ“), dann musst du das nicht jedes Mal neu tippen.
Wenn ich dann einen neuen Projektauftrag brauche, reicht: „Schreibe mir einen Projektauftrag für XYZ“. Gut angepasst klappt das sehr zuverlässig. Das wäre der optimale 201-Einstieg.

Kelsey Alpaio: Stark. Und wie sieht’s auf dem 301-Level aus, also für echte Profis? Was macht den ultimativen PM-KI-User aus und welche Tools spielen da eine Rolle?

Oliver Yarbrough: Da bist du beim Thema intelligente Automatisierung. Hier werden Chatbots verbunden und Tools wie make.com oder Zapier genutzt.

Damit lassen sich Softwaresysteme verbinden: Du kannst Informationen aus deinem PM-Tool wie ClickUp in eine Datenbank wie Airtable oder Google Sheet holen, das dann durch ChatGPT laufen lassen und Ergebnisse ins Dashboard einspeisen.

Klar, manche Tools bringen KI heute schon nativ mit, aber eigene Datenbanken machen oft dann Sinn, wenn du Dinge unabhängig verwalten oder mehrere Projekte steuern willst. Kurz: 301 heißt intelligente Automatisierung.

Kelsey Alpaio: Super. Du hast das Thema schon teilweise angesprochen: Viele PMs sind total motiviert, KI zu nutzen, aber die Organisation zieht noch nicht mit oder hat Bedenken bei der Sicherheit. Was empfiehlst du Leuten, die Skills aufbauen wollen, aber organisatorisch oder technisch blockiert werden?

Oliver Yarbrough: Immer wenn ich auf Widerstände stoße – was ich auch früher in der Konzernwelt erlebt habe – frage ich mich erst mal: Was ist der Kern der Zurückhaltung? Was treibt das an? Wo ist die Angst?

Ohne das zu wissen, ist es schwer, darauf sinnvoll zu reagieren. Ist es z.B. ein Datenschutzproblem, kann ich erklären: Bei Microsoft-Produkten ist Datenschutz integriert, die Daten gehen nicht ins globale Training. Nutzen wir ohnehin Microsoft, ist das einfacher zu verkaufen. Oder: Bei ChatGPT mit Team-Account gehen die Infos ebenfalls nicht ins globale Modell.
Privatsphäre ist also technisch adressierbar. Falls die Angst vor Jobverlust durch KI der Grund ist, kann man das anders angehen:

Indem man zum Beispiel zeigt, wie viel Zeit gespart wird oder dass KI die Jobs eher ergänzt und unterstützt, nicht ersetzt. Mit solchen Argumenten kann man die Vorbehalte Schritt für Schritt abbauen.

Kelsey Alpaio: Ja, sehr hilfreich. Es ist für viele eine echte Sorge, von KI ersetzt zu werden.

Siehst du weitere typische Stolpersteine bei PMs, die KI-Skills lernen? Gibt es Fehlanwendungen oder schädliche Gewohnheiten?

Oliver Yarbrough: Darüber könnte ich stundenlang sprechen! Am wichtigsten: Nicht zu sehr dem KI-Ergebnis trauen. KI ist nicht perfekt – der Mensch ist es auch nicht. Wir dürfen uns also nie blind darauf verlassen.
Stichwort „Halluzinationen“: KI kann sich Dinge ausdenken, um hilfreicher zu wirken, statt Fehler oder Unwissen einzugestehen.

Deshalb sollte man der KI in Prompts ausdrücklich erlauben, Fehler zuzugeben: „Wenn du etwas nicht weißt, gib das zu. Plane keine Antworten aus den Fingern.“

Zweitens: PM-Kompetenzen immer weiterentwickeln! Egal ob klassisch, hybrid oder agil – Methodenwissen bleibt das Fundament, gerade für Quereinsteiger:innen oder Berufsstarter:innen. Zertifikate und breites PM-Wissen helfen später immens, auch im Hinblick auf das Management der digitalen Belegschaft.

Kelsey Alpaio: Absolut. Was mich auch beschäftigt: Kann ich überhaupt mithalten? Die Entwicklung im Bereich KI geht so rasend schnell,
ständig neue Tools, Updates, Möglichkeiten… Wie bleibt man da up to date, ohne dass das zum Full-Time-Job wird – oder sollte es das vielleicht sogar werden?

Oliver Yarbrough: Eine tolle Frage! 101-Tipp: Podcasts wie deinen anhören, YouTube-Videos, Blogs und Newsletter lesen. Ich habe selbst ein separates E-Mail-Konto für Newsletter & Blogposts, mit Filtern, sodass ich alles strukturiert bekomme.

201-Lösung: Das automatisieren! Newsletter und Blogposts per Filter ins eigene Postfach, Bots herausfiltern lassen, automatisch zusammenfassen – z.B. die Key Facts als tägliche Bulletpoints von mehreren Newslettern und auch YouTube-Zusammenfassungen.

So hat man quasi eine/n persönliche/n Assistent:in, die/der alles aufbereitet – fast wie ein tägliches KI-Standup.

Kelsey Alpaio: Klasse! Den Lernprozess fest im Alltag zu verankern und sogar dabei KI zu nutzen – was für ein sinnvoller Einsatz.

Oliver Yarbrough: Genau. Und das Schöne: In Gmail ist Gemini z.B. schon eingebaut. KI direkt im Tool – automatisieren erübrigt sich fast, es geht direkt.

Kelsey Alpaio: Fantastisch. Wir sind fast am Ende, aber zum Abschluss: Was ist der eine Tipp, um KI-Kompetenzen sofort zu stärken und die eigene PM-Karriere zukunftssicher zu machen?

Oliver Yarbrough: Ein Tipp, um die Karriere zukunftssicher zu machen: Auch wenn es schon fast „oldschool“ ist – gutes Prompt Engineering.

Auch für Einsteiger:innen: Beschäftigen Sie sich früh mit Custom GPTs – was heute 201er-Level ist, wird spätestens 2025 Basiswissen sein, so alltäglich wie „ins Internet gehen“.
Gehen Sie also so schnell wie möglich vom 101- zum 201-Level über: Lernen Sie Custom GPTs und vor allem, wie man ausführliche Anweisungen schreibt (z. B. „Du bist ein:e Projektmanager:in bei XYZ“ – das ist quasi Ihr digitaler Avatar).

Dadurch sparen Sie sich das ständige Neu-Prompten. Wer sich das aneignet, hat ein echtes „Superpower“-Werkzeug für die nächsten 18 Monate – bis es breites Allgemeinwissen wird.

Kelsey Alpaio: Ja, das ist ein tolles Fazit. Oliver, vielen Dank für deine Zeit und die hilfreichen Einblicke!

Oliver Yarbrough: Danke, es hat mich gefreut.

Kelsey Alpaio: Das war’s für das heutige Retro. Folgen Sie unserem Podcast, damit Sie keine Folge verpassen. Wenn Sie sich mit über 1.000 Projektmanagement-Profis austauschen möchten, kommen Sie zu uns auf thedpm.com/membership. Danke fürs Zuhören!