Wie KI Ihnen helfen kann, bessere Projektentscheidungen zu treffen
Projekte sind in vielerlei Hinsicht eine Ansammlung von Entscheidungen. Doch wenn die Arbeit schnell voranschreitet, Informationen verstreut sind und viel auf dem Spiel steht, ist es nicht immer einfach, eine gut informierte Entscheidung zu treffen. KI kann mehr Kontext zusammenführen, als eine einzelne Person realistischerweise im Kopf behalten könnte – aber das bedeutet nicht, dass wir ihr die Entscheidungshoheit überlassen sollten.
Galen Low spricht mit Cali Collins, Mitgründerin und Leiterin der Produktentwicklung von Optimality, darüber, wie KI bessere Entscheidungen unterstützen kann, ohne den Menschen aus der Gleichung zu nehmen. Sie befassen sich mit Entscheidungskontext, Vorurteilen, Nachvollziehbarkeit, Verantwortlichkeit und der Frage, warum der Aufstieg der KI Projektverantwortliche tatsächlich noch wichtiger machen könnte – nicht weniger wichtig.
Das wirst du lernen
- Warum mehr Daten nicht automatisch zu besseren Entscheidungen führen
- Wie KI Entscheidungskontext bereitstellen kann, während Menschen Urteilsvermögen und Nuancen einbringen
- Warum Organisationswissen und frühere Entscheidungen Teams dabei helfen können, Annahmen und Vorurteile zu hinterfragen
- Wie Nachvollziehbarkeit Möglichkeiten schafft, nachträglich aus Entscheidungen zu lernen
- Wo Schutzmechanismen mit menschlicher Beteiligung wichtig sind, wenn KI mehr Aufgaben übernimmt
- Warum eine schnellere, KI-gestützte Umsetzung den Wert von Projekt- und Produktführung steigern könnte
Wichtigste Erkenntnisse
- KI ist eine Entscheidungspartnerin, nicht die Entscheidungsträgerin. KI kann Informationen zusammentragen, Muster erkennen und Kontext in einem Umfang sichtbar machen, den Menschen nicht leisten können. Menschen bringen jedoch weiterhin Zusammenarbeit, eigene Erfahrungen, Urteilsvermögen und Verantwortlichkeit ein.
- Kontext muss kuratiert werden. Der KI alles zu geben, ist nicht zwangsläufig besser. Ohne Schutzmechanismen kann es der KI schwerfallen zu unterscheiden, was am wichtigsten ist. Wenn man ihr relevante, hochwertige Informationen gibt und ihr hilft zu verstehen, welche Quellen stärker zu gewichten sind, können ihre Empfehlungen nützlicher werden.
- Bauchgefühl ist ebenfalls eine Datenquelle – braucht aber eine Perspektive. Jemand, der fünfmal erlebt hat, wie derselbe Ansatz scheitert, verfügt über wertvolle Erfahrung. Diese fünf Fehlschläge stellen jedoch möglicherweise nur einen winzigen Teil der Gesamterfahrung der Organisation dar. KI kann Teams dabei helfen, herauszuzoomen, ohne das Gelernte einer einzelnen Person abzutun.
- Entscheidungen nachvollziehen – nicht um Schuld zuzuweisen, sondern um sie zu verbessern. Wenn festgehalten wird, warum eine Entscheidung getroffen wurde, welche Informationen ihr zugrunde lagen und was danach geschah, entsteht eine Rückkopplungsschleife. Betrachte es weniger als Überwachung und eher als eine Retrospektive, die du sechs Monate später nicht aus dem Gedächtnis rekonstruieren musst.
- Die Autonomie der KI an den Konsequenzen ausrichten. Die KI eine unkomplizierte Produktanfrage bearbeiten zu lassen, ist etwas völlig anderes, als sie im Namen des Unternehmens eine folgenschwere Verpflichtung eingehen zu lassen. Beginne mit Aufgaben mit geringem Risiko, lerne aus den Ergebnissen und beziehe Menschen überall dort ein, wo Verantwortlichkeit und Risiko dies erfordern.
- Projektverantwortliche müssen die Signale weiterhin einordnen. Während KI die Umsetzung beschleunigt und mehr Informationen verfügbar macht, muss weiterhin jemand diese Informationen analysieren, Gespräche moderieren, Risiken sichtbar machen und Entscheidungen lenken. Eine schnellere Umsetzung beseitigt diese Arbeit nicht – sie kann sie noch wichtiger machen.
Kapitel
- 00:00 — Bessere Entscheidungen treffen
- 02:47 — Kann KI Entscheidungen verbessern?
- 06:29 — Warum Entscheidungen wichtig sind
- 10:06 — Entscheidungskontext aufbauen
- 13:02 — Menschen im Entscheidungsprozess halten
- 15:29 — Entscheiden, was die KI weiß
- 19:40 — KI-gestützte Arbeit
- 25:05 — Wenn Kontext zu Rauschen wird
- 27:11 — Vorurteile mit Daten hinterfragen
- 31:09 — Aus Entscheidungen lernen
- 36:19 — Schutzmechanismen und Verantwortlichkeit bei KI
- 41:22 — KI wie eine Praktikantin behandeln
- 42:07 — KI für Risiko und Compliance
- 43:30 — Die Zukunft von Projektmanagerinnen und Projektmanagern
- 46:18 — Wo du Cali findest
Unsere Gästin
Cali Collins ist Mitgründerin und Leiterin der Produktentwicklung von Optimality, einer KI-nativen Plattform, die sich auf die Verbesserung von Entscheidungsfindung und Umsetzung in komplexen Organisationen konzentriert. Als erfahrene Produktleiterin verfügt sie über Fachkenntnisse in den Bereichen KI-Infrastruktur, Wissenssysteme, Unternehmenstransformation, Kalkulation und groß angelegte Kapitalprojekte. Cali ist darauf spezialisiert, komplexe betriebliche Herausforderungen in skalierbare Produktstrategien zu übertragen und dabei geschäftliche Anforderungen, technische Architektur und die Umsetzung in der Praxis miteinander zu verbinden. Durch ihre Arbeit bei Optimality unterstützt sie Organisationen dabei, KI und Umsetzungsintelligenz zu nutzen, um die Koordination zu verbessern, die Entscheidungsfindung zu stärken und bessere Projektergebnisse zu erzielen.
Ressourcen aus dieser Folge:
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Galen Low: In some ways, projects are just a collection of decisions. In fact, decisions are a big part of what drives projects forward. But how can we expect humans to make good decisions when projects are moving at speed, and there's an overwhelming amount of information and data to assess? Definitely, AI can help, but it doesn't always have the context, and making it accountable for the decisions isn't an option anyways.
