Ich baue einen digitalen PM-AI-Agenten – ob ich will oder nicht

Galen Low: Verdammt, wenn du es tust, verdammt, wenn du es nicht tust. Das ist das generelle Gefühl der Projektmanager, mit denen ich gesprochen habe, die KI in ihre Arbeit integrieren. Es ist leicht zu denken, dass wir unsere eigenen Ersatzleute bauen und uns so in einen ungewollten vorzeitigen Ruhestand verabschieden. Doch es könnte ein riesiger Vorteil damit verbunden sein.

Tatsächlich könnte es uns einen Platz am Tisch verschaffen, wenn die Mauern zwischen den Disziplinen einstürzen und die funktionsübergreifende Zusammenarbeit einen Neustart erfährt. Um das zu beleuchten, habe ich heute eine technische Programmmanagerin aus dem SaaS-Bereich eingeladen, die KI-Agenten vor allem aus Notwendigkeit entwickelt hat, da sie alleine Dutzende von Programmen über ein Team von 130 Entwicklern, Datenanalysten und anderen technischen Spezialisten leitet und zusätzlich über 1.000 interne Stakeholder betreut.

Sie wird uns ihren Ansatz beim Bauen mit KI erläutern, uns durch den Tech-Stack führen, den sie zum Bau eines Intake- und Triage-Agenten verwendet, der bereits jetzt 15 Stunden im Monat einspart, und ihre Sicht darauf schildern, wie der Umgang mit unserer jüngsten existenziellen Krise zu besserer Zusammenarbeit, Kameradschaft und Community in funktionsübergreifenden Teams und darüber hinaus führen könnte.

Ich hoffe, euch gefällt die Folge.

Willkommen beim Digital Project Manager Podcast – der Show, die Führungskräften bei der Projektauslieferung hilft, smarter zu arbeiten, reibungsloser zu liefern und ihr Team im Zeitalter der KI mit Selbstvertrauen zu leiten. Ich bin Galen, und jede Woche tauchen wir ein in praxisnahe Strategien, neue Trends, bewährte Frameworks und gelegentliche Anekdoten von der Projekt-Front. Egal, ob Sie große Transformationsprojekte steuern, KI-Workflows meistern oder einfach nur das Chaos im Zaum halten wollen, Sie sind hier richtig. Legen wir los.

Heute reden wir über das Dilemma, KI-Agenten zu bauen, die die Arbeit eines Projektmanagers übernehmen. Wir tauchen in den Prozess ein, wie KI-gestützte Projektmanagement-Tools und Agenten entstehen, diskutieren die Auswirkungen dieser Agenten auf menschlich geführte technische Teams und gehen existenziellen Fragen rund um die Karriere im Projektmanagement nach – und wie wir dabei gesund bleiben.

Mit mir dabei ist Alla Tarasenko, Principal Technical Program Managerin bei Gusto. Alla ist ein menschenzentrierter Technik-Fan mit Erfahrung in Bereichen wie Daten & Analytics, Infrastruktur, maschinelles Lernen, Sicherheit und Compliance. Bemerkenswert ist auch, dass sie große Programme geleitet und über 13 Jahre operative Auslieferungen im SaaS-Sektor gesteuert hat, u. a. bei Smartsheet, NerdWallet und Gusto. Sie hat neue Produkte eingeführt, unternehmensweite Plattformmigrationen gesteuert, Teams und Workflows von Grund auf aufgebaut – und nun entwickelt sie innovative Wege, wie technische Programmmanager mittels KI ihre Kapazität erhöhen können, ohne die schönen Seiten des Jobs zu verlieren.

Sie setzt sich leidenschaftlich dafür ein, funktionsübergreifende Teams besser zusammenarbeiten zu lassen und – wie es der Titel der Folge andeutet – startet sie nun mit dem Aufbau und der Integration von KI-Agenten in ihrem Betrieb, ob sie will oder nicht.

Alla, vielen Dank, dass du heute hier bist.

Alla Tarasenko: Danke, Galen! Ich bin sehr dankbar für die Einladung und freue mich riesig.

Galen Low: Es ist großartig, dich im Podcast zu haben. Du und ich laufen uns auf LinkedIn schon länger über den Weg, und ich bin froh, dass wir uns endlich austauschen. Vieles von dem, was du machst, ist nämlich genau das, was unsere Zuhörer hören müssen – vor allem die knallharte Realität, wie man die Kapazität im Projektteam durch KI aufstockt, Agenten baut und sich dabei all den philosophischen Fragen stellt.

Ich freue mich sehr auf unser Gespräch und weiß, wir könnten dabei viele spannende Nebenschauplätze entdecken. Aber zur Orientierung habe ich uns einen Fahrplan skizziert. Zum Einstieg stelle ich dir gleich eine große, haarige Frage, die viele Zuhörer beschäftigt.

Danach möchte ich drei Dinge besprechen: Erstens, über welche Herausforderungen du gestolpert bist, die dich dazu gebracht haben, voll auf KI zu setzen und warum du dich der Lösung so genähert hast. Zweitens, deinen Ansatz für den Aufbau eines KI-Projekt-Koordinators – nicht nur der Stack, sondern auch der Prozess, Rückschläge und vielleicht Widerstand von Kollegen oder deinem eigenen inneren Kritiker.

Und zum Schluss interessiert mich deine Vision: Wie werden Teams in Zukunft mit KI-Projektkoordinatoren zusammenarbeiten, was bedeutet das für TPMs wie dich und was muss geschehen, damit das Realität wird? Klingt ambitioniert – wie klingt das für dich?

Alla Tarasenko: Ja, das ist eine Menge. Aber ja, lass uns das angehen.

Galen Low: Super.

Los geht’s. Ich beginne gleich mal mit einer großen, haarigen Frage: Du baust fleißig KI-Agenten und -Tools, die Engineering-Leads helfen und dich selbst organisieren. Aber aus meiner Sicht bist du sehr leidenschaftlich im technischen Programmmanagement und gehst den Beruf sehr menschlich an.

Also, die Frage: Indem wir agentische Projektmanager entwickeln, schaffen wir uns da nicht selber ab?

Alla Tarasenko: Ja, eine tolle Frage – und wie du schon sagst, eine sehr große mit vielen Richtungen. Bevor ich antworte, will ich anmerken: Immer wenn man über Agenten spricht, denke ich: "Spricht er über mich?" Ein großes Imposter-Syndrom! Viele von uns, die keine Ingenieure sind, fühlen sich wie Lernende – täglich neue Entdeckungen in einem für sie neuen Feld.

Dieses Gefühl sollten wir anerkennen, denn ich glaube, hinter dem ganzen Online-Posing fühlen sich mehr wie ich, als es zugeben würden. Ob wir uns abschaffen? Wer weiß. Viele Prognosen im Umlauf, viele Wenn-Dann-Szenarien. Aber: Ich glaube, mein Job existiert nicht mehr außerhalb von KI, jedenfalls nicht in meinem Bereich. Das ist ein Werkzeug, das wir nutzen – ob ich will oder nicht.

Mein spezieller Job und die Unternehmen, in denen ich tätig bin, sind gute Beispiele für den Bedarf: Seit etwa 10 Jahren arbeite ich überwiegend in mittelgroßen Firmen von 500 bis 3.000 Mitarbeitenden – oft reduziert man dort die Zahl der operativen TPM-Rollen und lässt sie nur die großen Programme und Strukturen steuern. An meinem aktuellen Arbeitsplatz bin ich der einzige TPM für 130 Leute – in anderen Jobs lag das Verhältnis eher bei 1 zu 1.000.

Dieses existenzielle "Braucht man uns überhaupt noch?" begleitet mich seit langem, viel länger als die Debatte um KI. Wenn man Teams dieser Größe unterstützt, gibt es so Vieles, was man tun möchte – coachen, Prozesse verbessern, Operationen messbar machen. Aber man muss sehr selektiv sein.

Und: Zumindest Routinetätigkeiten an KI outsourcen – das nimmt tatsächlich einen großen Teil des Tages ein. Was oft als KI-Werbeslogan herhalten muss ("Dann machst du endlich nur noch sinnvolle Aufgaben"): Für mich ist das in dieser Support-Ratio tatsächlich Realität geworden.

Das ist meine Motivation: Nicht nur im Tech-Bereich auf dem Laufenden bleiben, sondern mich auf Dinge fokussieren, die ich liebe: Prozessarchitektur, Team-Coaching, Discovery-Phasen – und eben nicht jede Woche physisch Jira-Tickets von einem Board aufs andere kopieren, nur um triagieren zu können.

Galen Low: Ich mag die Sichtweise: Klar, wir bauen mit KI, um unsere Möglichkeiten zu erweitern. Es verändert unsere Jobs, vielleicht sogar unser Überleben in der Rolle. Aber nichts zu tun ist riskanter, gefährlicher für Relevanz und Jobsicherheit.

KI einfach ignorieren ist wahrscheinlich keine Option! Und das Positionieren und der Druck, ob wir es wollen oder nicht – auch das spielt eine Rolle. Wir haben Angst: "Wenn ich die Jira-Tickets nicht mehr schiebe, bin ich raus. Was mache ich dann?" Aber du hast viele Beispiele gebracht, womit wir uns stattdessen beschäftigen können: z. B. Mentor oder Operatorin statt reiner Projektmama für jede Aufgabe.

Das ist ein ganz anderer Fokus als der klassische Agentur-Ansatz, bei dem jedes komplexe Projekt einen Manager hat. Es geht mehr um skalierbare, menschlich ausgerichtete Operations – wie befähigen wir Leute, die kein Projektmanagement-Training haben? Wie gestalten wir Prozesse, dass wir gemeinsam anpacken, zusammenarbeiten – das ist ein anderes Mindset.

Alla Tarasenko: Ja, absolut. Die Arbeit muss weiterhin gemacht werden! Das ist das Entscheidende: Die Verbindung, der Kitt, alles, was dazugehört, um Dinge bereichsübergreifend umzusetzen – das bleibt wichtig.

Die Frage lautet nur: Wer macht das, in welcher Team-/Tool-Kombination? Wenn ich Unterstützung biete, etwa als leichter Wizard zur Projekterstellung, als Best-Practice-Flow oder Stakeholder-Kompass – das schafft bei den Leuten Sicherheit. Der Wunsch ist, Zeit für die "großen Dinge" zu haben, statt im Kleinkram zu versinken.

Galen Low: Du leitest also solo ein technisches Programmmanagement bei Gusto, einem HR-Softwareanbieter, der sehr KI- und datengetrieben ist. Ab welchem Punkt wurde dir klar, dass du etwas mit KI bauen musst – also zum Beispiel einen agentischen Projektkoordinator?

Alla Tarasenko: Ehrlich gesagt war es kein großer, geplanter Neustart wie: Ich brauche Hilfe, also KI. Es waren vielmehr einzelne Schmerzpunkte. Der größte: Intake & Triage. Als ich zum Team kam, hatten wir keinen strukturierten Intake, alles war ad hoc.

Ich erstellte einen zentralisierten Ablauf, Jira-Channel, zweimal pro Woche Triage, ziemlich manuell und zeitraubend. Aber notwendig. Der Prozess war so schmerzhaft, dass ich ihn unbedingt automatisieren wollte, sobald die Toolsets verfügbar wurden. Dann der Entdeckungsprozess der Tools – wie schnell sich das alles weiterentwickelt hat und wie plötzlich alles möglich wurde.

Heute läuft das Intake/Triage weitgehend über einen Gumloop-Agenten, der Slack und Jira verbindet – erkennt, wohin Tickets gehören, unterscheidet Dringlichkeiten, erstellt hochwertige Tickets (keine Fleißarbeit mit Nachfragen mehr). Ich war sehr spezifisch in meinen Anforderungen.

Erst weitere Cohorts, Feature-Releases und neue Funktionen machten das möglich, was ich wollte. Zum Beispiel, dass Leute Anfragen in Slack posten können, ohne das Tool immer explizit zu erwähnen. Die Technologie entwickelt sich rasend schnell – ein Jahr weiter und alles sieht wieder anders aus.

Galen Low: Drei wichtige Punkte: Erstens, du wolltest die Triage sowieso automatisieren, weil sie viel Zeit kostete. Zweitens: Die erste Lösung war noch nicht passend, erst nach einigen Iterationen und Toolwechseln wurde es möglich. Und drittens: Die Technik entwickelt sich ständig weiter – was heute geht, ist morgen vielleicht schon Standard, nächste Woche anders.

Alla Tarasenko: Viele sprechen darüber, wie man sich unabhängig macht von Tools und Technologien. Ich denke täglich daran, wie es ist, "ein Flugzeug beim Fliegen zu bauen" – Change-Management noch dazu. Wir verteilen das an 1.000 Leute – alles muss gut genug funktionieren und die Technik ändert sich trotzdem permanent.

Galen Low: Diese Mindset-Veränderung ist entscheidend. Für Projektmanager oft: Wir halten den Betrieb am Laufen, jetzt bauen wir den Bus neu. War diese Umstellung einfach für dich?

Alla Tarasenko: Ganz ehrlich: Sie war schwer. Erwartet hatte ich, dass ich ungestörte Zeit zum Workflow-Bauen haben müsste, tatsächlich war es oft selbstgemachte Prokrastination aus Angst. Viele unbekannte Faktoren – schaffe ich mir gerade meinen Job ab? Aber nach den ersten Schritten wird es leichter und man kommt in Schwung.

Der technische Fokus, statt Probleme "nur über Menschen und Kommunikation" zu lösen, ist für viele neu. Für manche mit viel Automationserfahrung sicher einfacher. Beispiel: Für UAT bat ich das Team um manuelle Checks, der Engineering-Manager fragte sofort, warum wir das nicht automatisieren (Code schreiben).

Galen Low: Es ist ein Mindset-Shift – speziell in einem sehr KI-freundlichen Umfeld, in dem auch die Tech-Teams aktiv KI einsetzen. Führt das dazu, dass du dich den Teams (Programmierer, Data Scientists) näher fühlst?

Alla Tarasenko: Ja, absolut. Es ist ein gemeinsames Ziel. Bei Gusto gibt es viele Ressourcen, Offenheit für neue Tools und Trainings für KI. Das spiegelt sich auch wider: Ein Tech-Stack, der auch Nicht-Ingenieuren ermöglicht, Lösungen zu entwickeln. Gemeinsame Lernprozesse, Demos, Erfahrungsaustausch – man lernt sich gegenseitig kennen.

Gegenseitiger Austausch etwa zwischen Data-Science- und Intake/Triage-Automatisierungen, Zusammenarbeit bei der Automatisierung von Akzeptanzkriterien – funktionsübergreifendes Arbeiten war so vorher nicht möglich.

Galen Low: Es ist kollaborativer: Wir lösen gemeinsam Probleme statt "Ich helfe dir". Diese Offenheit, kleine Maschinen zu bauen, als Normalität – das gibt Möglichkeiten, anders zusammenzuarbeiten.

Alla Tarasenko: Ja, und ich denke oft darüber nach, welchen Beitrag jeder einzelne leisten kann, was unsere Erfahrung als PMs und die jeweiligen Skills in solchen hybriden Teams sind.

Galen Low: Ich finde deinen Ansatz gut – wir sind Experten für Delivery, Organisation von Teamarbeit, Ergebnisorientierung! Die Triage-Workflows kennst du aus allen Perspektiven und bringst das in die Entwicklung von KI-Lösungen ein.

Alla Tarasenko: Ja, und man muss das eigene bisherige Wirken neu bewerten. Früher reichte es zu sagen: "Ich habe X Projekte geliefert, erfolgreich, pünktlich." Heute verschiebt sich die Definition dessen, was wir liefern und wie unser Beitrag gemessen wird.

Galen Low: Um relevant und wertvoll zu bleiben, müssen wir im Gespräch bleiben.

Alla Tarasenko: Und ehrlich sein: Gerade für PMs ohne Ingenieurs-Hintergrund empfehle ich, minimalistisch und fokussiert zu beginnen – nicht zehn Tools/Kurse auf einmal. Einfach mit dem Tool, zu dem man Zugang hat, anfangen. Was man da lernt, lässt sich überall gebrauchen.

Dann: Gib dir Zeit. Baue nicht auf schnellen Erfolg. Oft dauert die Infrastruktur und das Umfeld länger als das eigentliche Agenten-Bauen selbst. Monate Kontext-Entwicklung, Agent gebaut in Minuten – aber Rollout, Fehlerbehebung usw. dauern viel länger. KI ist nicht-deterministisch; das macht es teils unberechenbar. Es braucht eine gewisse innere Gelassenheit beim Lösen von Problemen.

Versuche, dich nicht zu überfordern und fokussiere auf die Use Cases, die gerade anstehen. Sei strikt mit dem Umfang!

Galen Low: Entwickler sagen bestimmt: "Jetzt versteht ihr, warum unsere Aufwandsschätzungen oft falsch sind!" Wenn man erst mal "in Produktion" geht, ist es ein organisches, fortlaufendes Konstrukt – nie einfach fertig.

Alla Tarasenko: Absolut – es ist eine Achterbahn. Und beim AI-Bauen mit Schnittstellen, wie Gumloop, Slack, Jira, etc. – was kannst du über den Tech-Stack und die Prozess-Integration sagen?

Alla Tarasenko: Ich kann nur bedingt ins Detail gehen, aber im Grunde: Zugriff auf verschiedene Enterprise-Tools (Claude, OpenAI, Gumloop usw.) sowie MCP mit RunLayer, angebunden an Google Drive, Jira, Slack usw. Die Verbindung war früher komplexer (Bedrock, AWS), jetzt ist alles einfacher geworden.

Für Gumloop ist es sehr simpel: Jira und Slack in den Workspace adden – fertig. Für Zeitgesteuertes nutze ich Webhooks. In meinem Code-Code sind es meist MCPs plus Gumloop.

Galen Low: Wie läuft konkret der Prozess ab? Was erkennt wann eine Anfrage in Slack – und wie laufen Triage und Ticket-Erstellung?

Alla Tarasenko: Beispiel Intake-Bot: In Gumloop gibt es zwei Auslöser – Erwähnung/Embed oder Trigger im Agenten-Channels. Wird eine Anfrage im Channel gestellt, antwortet der Bot, fragt nach, ob die Anfrage für uns, IT o.ä. ist, extrahiert nötige Infos, läuft per Thread-Tracking durch den Ablauf. Am Ende Bestätigung, Ticket wird per Jira-MCP und Service-Account automatisch erstellt, aber im Namen des Einreichers.

Manchmal gibt’s noch Probleme bei Doppelanfragen/Threads – daran arbeiten wir. Aber mit mehreren Nutzern im Thread funktioniert die Agenten-Konversation erstaunlich gut.

Galen Low: Nach der Erstellung: Macht der Agent auch die Triage bzgl. Dringlichkeit? Oder kommt da wieder ein Mensch ins Spiel?

Alla Tarasenko: Der Agent schlägt auf Basis der Unterhaltung eine Dringlichkeit vor. Konzipiert war Version 1 aber nur für die Teamzuweisung, nicht individuelle Ticketzuteilung – die machen die Teams selbst (Backlog Grooming).

Ich habe dazu ein Script (Claude Code) gebaut, das wöchentlich Reports zu offenen Tickets und Fristen erstellt und an die Leads verschickt. Zukünftig soll das noch aktiver werden, bspw. direkte Vorschläge zum Handeln machen.

Galen Low: Und zum Nutzen: Wie viel Zeit spart das und wie misst du den Erfolg? Wie tief geht das Thema Produktivität und Erfolg?

Alla Tarasenko: Gute Frage! Ich habe geprüft, wie viel Zeit Triage und manuelle Arbeit kosteten: etwa 15–17 Stunden pro Monat. Ziel ist nahe null, das ist noch nicht ganz erreicht, weil ich Bugs behebe und überwache. Zusätzlich mache ich Stimmungsumfragen intern und bei Stakeholdern.

Galen Low: Auch wenn das "nur" 15 Stunden pro Monat sind – dennoch ist es wie ein eigenständiges Produkt mit Roadmap, Benutzerfeedback, Rollout-Management.

Alla Tarasenko: Ja, und mit der Ausrichtung auf KI-gestützte Prozesse wird der Product-Management-Ansatz noch wichtiger. Für die nächsten Agenten mache ich jetzt eine "Lerntour", um wirklich zu sehen, wo die größten Probleme liegen – besonders bei Leuten, die neu projektverantwortlich sind.

Galen Low: Für mich ist das, was du baust, tatsächlich agentische, proaktive KI: Entscheidungen, Automatismen, Benutzerlogik – ein echtes Produkt.

Alla Tarasenko: Und was ich am Wandel liebe: Change-Management wird zur Schlüsselkompetenz! Die Technik liefert Vorteile, aber auch Chaos. Und dabei muss die Kommunikation noch menschlicher und empathischer werden.

Galen Low: Es fällt auf, dass viele (Vize-)Präsidenten für KI einen Background im Marketing haben – schneller Wandel, aber Adoption und Kommunikation sind das, was zählt. Die besten Ideen setzen sich nur durch, wenn das Change-Management menschlich und schnell ist.

Alla Tarasenko: Und Adoption dauert im Zweifel viel länger als der technische Fortschritt! Wie macht man Dinge adaptierbar, wie hält man den Kommunikationsaufwand möglichst gering, damit er nicht stört?

Galen Low: Leicht: Menschen abschaffen – nur ein Scherz! Ein schönes Schlusswort. Du testest auch aktuell, wie du Nicht-Projektmanager (DRIs) in deinem Team unterstützen kannst: Wie sieht deine Vision für die Zukunft aus? Wie werden die Menschen im Team mit KI und KI-Kollegen zusammenarbeiten und wann wird KI-Kompetenz zum entscheidenden Faktor?

Alla Tarasenko: Darüber denke ich viel nach: KI-Kompetenz ist heute schon zentral! Für mich existiert Arbeit ohne KI im Technologieumfeld praktisch nicht mehr. Wer das ignoriert, hat bald keinen Marktwert mehr! Die Entwicklung geht so schnell, dass ich kaum eine Vision für ein Jahr voraus wage.

Mein positives Bild: Es gibt künftig viele wirklich nützliche Tools, die Routinearbeit abnehmen und Raum für Strategie, Kreativität, cross-funktionale Zusammenarbeit schaffen. Wenn wir das als Gewohnheit etablieren, können wir als vielfältige Teams gemeinsam kreative Lösungen entwickeln. Doch, wie gesagt, vorsichtiger Optimismus – Schritt für Schritt lernen und vernetzen.

Galen Low: Ich finde es logisch und hoffnungsvoll: Spezialisierung war aus Notwendigkeit, aber sie führte zu Silos. Jetzt können wir gemeinsam mehr erreichen. KI bringt uns zusammen – wir verstehen mehr voneinander, treffen bessere Entscheidungen.

Alla Tarasenko: Ich hoffe es – wobei... Social Media sollte uns auch zusammenführen! Aber:

Galen Low: Lass die Menschen nur etwas Gutes ruinieren!

Alla Tarasenko: Ich bleibe vorsichtig optimistisch. Natürlich gibt es Ängste und Bedenken, aber uns hilft Gemeinschaft und Zusammenhalt in Phasen des Wandels – das ist mein Rückzugsort.

Galen Low: Auch in schwierigen Zeiten – wir Menschen sind widerstandsfähig, Gemeinschaft hält uns. Vielen Dank, Alla – das war großartig, sehr inspirierend. Wer mehr zu dir wissen will?

Alla Tarasenko: LinkedIn! Das ist mein Ort – ich habe alle anderen Social Media abgeschafft, um meine mentale Gesundheit zu schützen, aber LinkedIn blieb (auch wenn das widersprüchlich ist). Dort heiße ich Alla Tara (Senko in Klammern) und mache gerade täglich einen Mai-Post. Wer Lust auf Austausch hat – sehr gern!

Galen Low: Alles ist verziehen, wenn man TPM für 130 Leute mit tausenden Stakeholdern in Slack ist!

Alla Tarasenko: Danke für die Einladung – ich liebe es, mich mit anderen Ops- und Programmmanagern zu vernetzen und auszutauschen.

Galen Low: Dein LinkedIn-Profil ist in den Shownotes verlinkt. Danke fürs Teilen, für deine Bescheidenheit und Menschlichkeit – ich habe viel gelernt und hoffe, unsere Hörer auch!

Alla Tarasenko: Vielen Dank, Galen, es war ein wirklich tolles Erlebnis.

Galen Low: Das war es für heute beim Digital Project Manager Podcast. Wenn Ihnen das Gespräch gefallen hat, abonnieren Sie uns – und holen Sie sich noch mehr praxisnahe Einblicke, Case-Studies und Anleitungen kostenlos auf thedigitalprojectmanager.com.

Bis zum nächsten Mal – danke fürs Zuhören.