Projektmethoden für KI anpassen, ohne die Kontrolle zu verlieren

Galen Low: Sind Projektmanagement-Methoden heutzutage überhaupt noch relevant?

Stan Yanakiev: Ja, Methoden sind nach wie vor absolut wichtig, aber sie müssen sich für KI weiterentwickeln. Als ich mich damals 2008 auf meine PMP-Prüfung vorbereitete, hat das PMI schon erkannt, dass traditionelle Projektmanagement-Methoden anpassbar sind. Und mit KI im Spiel müssen wir immer noch wissen, wie wir Projekte am besten steuern. Allerdings müssen unsere Methoden leichteres Projektmanagement unterstützen.

Galen Low: Warum ist es dir so wichtig, dass unsere Projektmethoden bei der Nutzung von KI weiterhin menschenzentriert bleiben?

Stan Yanakiev: Weil wir Menschen Maschinen bauen, die uns in unserem Leben und bei der Arbeit unterstützen – und nicht umgekehrt. Wenn es um menschliche Teams und Projekte geht, ist es wichtig, dass Menschen das Steuer festhalten, auch bei einfacher Anwendung von KI. Unsere Rolle wandelt sich: Wir werden von Dokumentenverwaltern zu strategischen Führungskräften.

Galen Low: Was denkst du, wie die Zukunft von KI und Projektmanagement aussieht? Wird es in fünf Jahren neue Methoden geben, über die wir heftig diskutieren?

Stan Yanakiev: Unsere Gesellschaft und das Umfeld entwickeln sich ständig weiter. Ich sehe die Rolle von KI im Projektmanagement als—

Galen Low: Willkommen beim Digital Project Manager Podcast – der Show, die Führungskräften im Bereich Delivery hilft, klüger zu arbeiten, reibungsloser zu liefern und ihre Teams mit Selbstvertrauen im Zeitalter der KI zu führen. Ich bin Galen und jede Woche behandeln wir praxisnahe Strategien, neue Trends, bewährte Frameworks und gelegentlich eine War Story von der Projektfront. Ob du große Transformationsprojekte leitest, KI-Workflows managst oder einfach versuchst, das Chaos zu bändigen – du bist hier richtig. Legen wir los.

Heute sprechen wir darüber, wie sich traditionelle Projektmanagement-Methoden an KI-gestützte Arbeitsweisen anpassen lassen – insbesondere, wie man sein Projekt beschleunigt, ohne ins Schlingern zu geraten.

Mit mir zu Gast ist Stan Yanakiev, Gründer und Geschäftsführer von Mindrise – einer Beratungsfirma, die KI-Automatisierung und Projektmanagement als Dienstleistung für digitale und KI-Initiativen bietet. Stan ist zertifizierter, leitender IT-Programm- und Projektmanager mit 25 Jahren Erfahrung in der Umsetzung von Technologie- und Transformations-Initiativen über verschiedene Branchen hinweg, insbesondere im Energiesektor.

Sein Spezialgebiet ist Softwareentwicklung und Unternehmensanwendungen mit Fokus auf komplexe IT-Lieferungen. Er ist erfahren in agilen, klassischen und hybriden Ansätzen und überzeugt im Stakeholder-Management – fördert die Zusammenarbeit über verteilte Teams und Lieferanten, um leistungsstarke Top-Lösungen zu implementieren.

Stan, danke, dass du heute dabei bist.

Stan Yanakiev: Danke, Galen! Es ist großartig, hier zu sein und zu besprechen, wie wir KI-Lösungen schnell und dennoch strukturiert realisieren können.

Galen Low: Das Ziel gefällt mir richtig gut. Lass uns eintauchen. Ich schlage vor, wir lassen das Gespräch auf uns zukommen, aber ich habe dafür einen groben Fahrplan aufgestellt: Zuerst möchte ich die Herausforderungen besprechen, die KI für unsere etablierten Projektmanagement-Methoden mit sich bringt. Dann schauen wir, wie man Methoden für Teams mit KI praktisch anpasst: Schritt für Schritt und warum das sinnvoll ist. Zum Schluss interessiert mich deine Sicht auf die Zukunft des Projektmanagements und ob sich grundsätzlich etwas ändern muss. Klingt das für dich nach einem Plan?

Stan Yanakiev: Das klingt nach einer klaren und pragmatischen Struktur. Genau das brauchen Projektmanager, um die schnelle KI-Entwicklung diszipliniert zu meistern.

Galen Low: Perfekt! Ich steige direkt mit der einen großen Grundsatzfrage ein, über die Projektmenschen gerne leidenschaftlich diskutieren – manchmal bis zur Eskalation: Sind Projektmanagement-Methoden überhaupt noch wichtig? Immerhin erkennt das PMI an, dass die meisten Projekte ohnehin individuelle, hybride Methoden nutzen und KI unsere Arbeit dramatisch verändert. Werden Projektmanagement-Methoden überhaupt noch eine Rolle spielen?

Stan Yanakiev: Ja, Methoden sind nach wie vor absolut entscheidend.

Aber sie müssen sich der KI anpassen. Schon bei der PMP-Prüfung 2008 war klar: Klassische Methoden kann und muss man anpassen. Ich hatte damals bereits mehrere Jahre agile Methoden praktiziert – und in der Praxis arbeite ich wie viele PMs heute hybrid.

Mit KI im Spiel brauchen wir immer noch das beste Projektmanagement. Unsere Methoden müssen aber leichtgewichtig sein, dürfen das Tempo der neuen Tools nicht ausbremsen, sondern deren Potenzial optimal nutzen.

Galen Low: Richtig, „Tailoring“ – also das maßgeschneiderte Anpassen von Methoden – kommt im PMBOK ja inzwischen noch deutlicher vor. Das war immer da: Man passt an, damit es für das jeweilige Projekt passt. Das „leichte“ Projektmanagement passt gerade für viele, die agil und schnell unterwegs sein möchten – aber manchmal unsicher sind, was man eigentlich weglassen kann. Es ist entscheidend, dass Teams Tempo machen und am Ball bleiben – besonders im KI-Zeitalter.

Vielleicht können wir etwas weiter rauszoomen: In einem Interview mit meinem Team hast du erklärt, dass du deine Methoden mit KI auf stärkere Anpassbarkeit umgestellt hast, aber trotzdem an den klassischen Projektmanagement-Prinzipien festhältst.

Kannst du erzählen, wie du mit KI Projekte beschleunigt hast? Hast du dabei Fundamentales in deiner Vorgehensweise verändert?

Stan Yanakiev: Mein Ziel war ganz einfach: Zeit sparen bei kritischen, aber eintönigen Aufgaben – damit Effizienzsteigerung ohne Methodenbruch.

Ein Kernproblem im klassischen Projektmanagement ist der Dokumentations-Overhead. In jedem strukturierten Projekt nimmt die Pflege aktueller Artefakte und die Einhaltung von Governance immens Zeit in Anspruch. Überall gibt's Doppelarbeit: Der Scope geht in die Struktur, Statusberichte spiegeln die Aktivitäten, usw.

Durch KI-generierte oder -synchronisierte Dokumente kommt ein leichteres, adaptiveres Delivery-Modell zustande, weil die ganze Administration vereinfacht wird. Mein erstes KI-Experiment war, Protokolle und Action Items automatisch zu erstellen – das hat mir zwei Drittel der Zeit gespart.

So hatte ich mehr Freiraum für wirklich wertschöpfende Aufgaben: Führung des Teams, Lösen von komplexen Blockaden und Stakeholder-Alignment.

Galen Low: Spannend! Du hast erwähnt, dass du seit vielen Jahren agil arbeitest. Manche missverstehen die Prinzipien leider als „Dokumentation abschaffen“, dabei heißt es: nur so viel wie nötig. Was mir gefällt, ist das Synchronisieren: Triffst du eine Entscheidung, muss das konsequent durch alle entsprechenden Dokumente aktualisiert werden. Kommunikationspläne, Scope-Dokumente, Entscheidungsprotokolle usw. Schmerzen werden so minimiert – und gerade bei komplexen Softwareprojekten, etwa in stark regulierten Branchen wie Energie, ist Nachweisbarkeit entscheidend. Viel Arbeit bedeutet schlicht: Papierkram-Management.

Das ist ein echter Effizienzgewinn! Was passiert eigentlich, wenn wir Geschwindigkeit durch KI erhöhen? Wie entscheidest du, was du verstärken musst, um bei höherem Tempo nicht aus der Bahn zu geraten?

Setzt du dann mehr auf adaptive Ansätze wie agil oder eher auf klassische Methoden wie Wasserfall?

Stan Yanakiev: Je mehr Intelligenz ein Prozess bekommt, desto sorgfältiger muss er geplant und getestet werden – egal ob mit oder ohne KI. Meine Entscheidung für adaptive oder vorausschauende Ansätze hängt von der Erfahrung ab.

Projektmanagement-Erfahrung sagt mir, wie detailliert ich realistisch vorausplanen kann – oder ob ich lieber adaptiv steuere. Dann braucht es ein Gespür für KI: Welche Aufgaben kann ich ihr anvertrauen, wo braucht es doch mehr Kontrolle? KI kann Szenarien und Pläne vorschlagen, aber sie arbeitet probabilistisch. Fragst du zehnmal dasselbe bei einem LLM, bekommst du nicht zwingend zehn identische Antworten. Prognosen sind nicht garantiert. Daher sind es die Projektmanager, die alles im Blick behalten müssen, um sowohl Nutzen als auch Grenzen der KI richtig einzuschätzen und zu steuern.

Galen Low: Kannst du uns beispielhaft durch deine KI-Reise mit einem KI-Notiztool führen? Also: Wie sehr hast du die Ergebnisse zunächst überprüft oder korrigiert? Ist der Zeitaufwand für Kontrollrunden inzwischen gesunken?

Stan Yanakiev: Am Anfang hatte ich noch wenig Erfahrung mit KI und habe deren Ergebnisse als Entwürfe gesehen, die ich geprüft habe. Bevor ich sensible Infos eingegeben habe, anonymisierte ich die Daten und habe dann Namen zurück ergänzt. Es ist wichtig, einige Prozesse einzuhalten. Nutze KI-Ergebnisse als Entwurf. Gib keine vertraulichen Daten in offene Modelle und prüfe grundsätzlich alle Ergebnisse, um Halluzinationen und Fehler zu vermeiden.

Galen Low: Das klingt, als wäre KI wie ein neues Teammitglied: Man muss sie einarbeiten, Feedback geben, die Ergebnisse prüfen und nach und nach das Vertrauen aufbauen. Anfangs steckt man viel Zeit rein, später läuft es fluider. Viele Hörer sind frustriert, weil die Effizienzgewinne erst merkbar werden, wenn das Modell gelernt hat – anfangs kostet die Kontrolle oft noch mehr Zeit, als selbst alles zu aktualisieren.

Stan Yanakiev: Es braucht Eingewöhnung. Wir müssen uns informieren – Prompt Engineering, Funktionsweise, bestmögliche Ergebnisse erzielen. Setzen wir KI systematisch ein, bringt es Effizienzgewinne – vorausgesetzt, wir nutzen sie richtig.

Galen Low: Du meintest vorhin, dass du mit Erfahrung entscheidest, wann du adaptive oder vorausschauende Methoden wählst. Gilt das gleich auch für KI als Tool: Gibt es Situationen, in denen du ausdrücklich keine KI im Projekt einsetzen würdest?

Stan Yanakiev: Ja, das hängt von den Projektanforderungen ab. Wenn der KI-Einsatz keinen Nutzen bringt oder der Aufwand für die KI-Einarbeitung zu groß wäre, lasse ich sie weg. Man muss immer abwägen, ob und wie KI sinnvoll ist – und manchmal ist „gar nicht“ die beste Option.

Galen Low: Viele denken, man muss KI entweder komplett akzeptieren oder geht unter. Deine Perspektive gefällt mir: Man muss Methodik und Tools an Projektbedingungen anpassen. KI ist eben passend, wenn sinnvoll – und nicht zwingend für jedes Projekt.

Außerdem bist du klarer Verfechter von menschenzentriertem Projektmanagement durch KI, im Gegensatz zu Ansätzen ohne menschliche Überwachung. Warum ist dir das so wichtig, gerade wenn KI auf Projektebene bereits fast auf menschlichem Niveau agieren kann?

Stan Yanakiev: Weil wir Menschen Maschinen für unser Leben und unsere Arbeit schaffen – nicht umgekehrt. Agentische KI als Technologie eignet sich super für Szenarien ohne menschliche Aufsicht, etwa wenn es auf Geschwindigkeit, Skalierung oder Komplexität ankommt.

Bei Teams und Projekten ist es aber wichtig, dass Menschen führen, denn menschliche Fähigkeiten sind mehr als nur Rechenleistung. Nehmen wir das Beispiel KI für Meetingprotokolle: Unsere Rolle wandelt sich dann von Dokumentenverwaltern zu strategischen Führungskräften. So bleibt mehr Zeit für wichtige menschliche Aufgaben wie Stakeholder-Alignment und das Lösen komplexer Hürden. Das macht die Projektarbeit insgesamt fokussierter und flexibler. KI bleibt eine hilfreiche Assistentin, aber nicht der Projektmanager.

Galen Low: Richtig! Die menschlichen, oft unterschätzten Aspekte sind weiterhin zentral: Stakeholder-Expectations, Aushandeln, komplexe Geschäftsentscheidungen auf Informationsbasis, die man einer KI kaum beibringen könnte. Menschen werden nicht so schnell die großen Geschäftsentscheidungen an KI delegieren – es bleibt menschliche Führung und Zusammenarbeit. Kurz: Mensch bleibt Chef. Darf ich dich mal herausfordern? Was ist deine Lieblingsmethode aus dem traditionellen Projektmanagement, die gerade im KI-Zeitalter eigentlich unverzichtbar bleibt?

Stan Yanakiev: Ein Projekt braucht immer einen Plan, ganz gleich ob klassisch oder agil. Mein altes Microsoft Project nutze ich weiter für klassische Vorhaben. Für Entscheidungen und Inputs ziehe ich KI in nahezu allen Prozessen hinzu, prüfe die Ergebnisse aber sorgfältig und stelle sie auf den Prüfstand. Auch beim Scheduling: Ich lasse KI Vorschläge machen – vielleicht fällt ihr eine Aufgabe auf, die ich übersehe.

Galen Low: Super Antwort! Viele hoffen ja, dass KI Projektpläne überflüssig macht. Doch der Projektplan ist ein Kommunikationsmittel – insbesondere das Scheduling: Erwartungsmanagement, Vorschau auf die kommenden Schritte, Puzzle richtig zusammensetzen, Akzeptanz schaffen. KI kann Aufgaben vorschlagen, aber nicht den Prozess der Erwartungssteuerung ersetzen. Ohne Projektplan fehlt den Menschen der Überblick und das gemeinschaftliche Verständnis.

Eine kleine Zusatzfrage: Berücksichtigst du Künstliche Intelligenz in deinem Risikoregister? Ist KI ein Risiko im Sinne des Projekts?

Stan Yanakiev: Ja, ich würde KI-Risiken aufnehmen. Ich lasse mir auch von KI Risiken vorschlagen – prüfe aber stets den Output.

Galen Low: Gefällt mir: KI als Unterstützer, der Risiken aufzeigt, die das Team vielleicht nicht erkennt. Niemand kann an alles denken – da ist eine Assistenz willkommen.

Eine letzte Frage: Taucht KI im RACI-Chart auf?

Stan Yanakiev: Nein, ich sehe KI als Tool.

Galen Low: Genau das dachte ich! Vielleicht ein Blick in die Zukunft: Was glaubst du, wie das Verhältnis zwischen KI und Projektmanagement künftig aussieht? Gibt es neue Methoden, die Debatten auslösen? Oder beendet KI die ewigen Methodendiskussionen?

Stan Yanakiev: Unsere Gesellschaft und unser Umfeld entwickeln sich stetig weiter – Debatten darüber, wie man Dinge am besten macht und welche Methoden und Ansätze sinnvoll sind, wird es immer geben.

Mit KI im Projektmanagement sehe ich aber weniger Raum für neue Methoden, denn intelligente Technologien machen schneller offensichtlich, was nicht funktioniert.

Gleichzeitig bleibt Raum für Diskussionen – viele reden bereits von genereller KI mit breiten kognitiven Fähigkeiten. Aber um im Projektmanagement wirklich nützlich zu sein, muss KI spezialisierter und domänenspezifischer werden – abgestimmt auf Organisationsformen und Arbeitsweisen. Nur so hilft sie uns wirklich weiter.

Wie ich bereits mehrfach sagte: Ich sehe die Rolle der KI als sehr hilfreiche Assistentin – sie unterstützt das Management und unsere Projektarbeit und befreit uns, ganz im Sinne unserer menschlichen Stärken, von Routinen.

Galen Low: Da sind zwei Dinge, die mir einleuchten: Erstens – Menschen werden immer debattieren, wie sie etwas (noch) besser machen können, egal ob Projektmethodik, Agenten, KI-Mitglieder im täglichen Stand-up. Produktive, wenn auch manchmal scheinbar endlose Debatten bringen uns weiter – wir finden heraus, was funktioniert, isolieren Schwächen und entwickeln neue Ansätze. Zweitens: Mit AGI geht’s vermutlich so wie bei uns Menschen – erst breite Intelligenz, dann tiefgehende Spezialisierung. Man kann vieles können, aber nützlich wird’s, wenn man sein Wissen auf ein Fachgebiet anwendet.

Auch im Sci-Fi bleibt AGI nicht zwangsläufig eine Weltvernichtungsmaschine à la Skynet, sondern kann, richtig eingesetzt, ein Experte und hilfreicher Kollege für spezialisierte Aufgaben werden.

Stan, danke für das Gespräch! Fragst du mich zum Abschluss etwas?

Stan Yanakiev: Planst du eine Podcast-Episode mit einem KI-Projektteammitglied?

Galen Low: Als Gast?

Stan Yanakiev: Genau.

Galen Low: Daran habe ich noch nicht gedacht – aber das ist eine großartige Idee! Ich experimentiere oft mit Notebook LM und habe einmal eine Präsentation dem System „übergeben“, es gebeten, sie als Podcast kritisch zu analysieren. Es war erstaunlich, wie zwei KI-Co-Hosts mein Vortrag auseinandergenommen haben. Vielleicht probiere ich das auch mit einer eigenen Folge – jetzt, wo du es ansprichst.

Wenn ich das mache, hörst du rein?

Stan Yanakiev: Auf jeden Fall.

Galen Low: Großartig. Stan, vielen Dank für deine Zeit und die Einblicke!

Stan Yanakiev: Danke, dass ich dabei sein durfte. Es war eine Freude!

Galen Low: Für alle, die mehr über dich erfahren möchten, wo findet man dich am besten?

Stan Yanakiev: Am besten auf LinkedIn oder in unserem Mindrise-Firmenblog mit Beiträgen und Videos.

Galen Low: Super, ich packe die Links in die Shownotes. Danke nochmals!

Das war’s für diese Folge vom Digital Project Manager Podcast. Wenn dir das Gespräch gefallen hat, abonniere uns gerne und hol dir weitere Praxistipps, Case Studies und Playbooks auf thedigitalprojectmanager.com.

Bis zum nächsten Mal und danke fürs Zuhören!