Wo KI Projektmanager:innen in der operativen Umsetzung tatsächlich unterstützt

Becca Banyard: Hallo zusammen und herzlich willkommen zum Podcast Der Digitale Projektmanager. Mein Name ist Becca Banyard, und ich bin tatsächlich die Produzentin dieser Show. Aber heute übernehme ich für Galen die Moderation, denn wir haben eine Folge, die ein wenig vom üblichen Format abweicht. Dieses Gespräch wurde ursprünglich als Teil unserer Live-Event-Serie "Zukunft von KI im Projektmanagement" aufgezeichnet, bei der wir untersuchen, wie KI die Art und Weise verändert, wie Teams Arbeit planen, ausliefern und steuern.

In dieser Session ist Scoro unser Gast, um tiefer in die Frage einzusteigen, wie KI heute in der Projektumsetzung eingesetzt wird und worauf Projektmanager:innen und Delivery-Leiter:innen als nächstes achten sollten. Die Live-Produkt-Demo hört ihr in dieser Podcast-Version nicht, denn das ist ohne die komplette visuelle Unterstützung schwierig nachvollziehbar. Ihr könnt euch aber die vollständige Aufzeichnung über den Link in den Shownotes anschauen. Heute aber hört ihr das komplette strategische Gespräch rund um den praktischen Einsatz von KI im Team-Alltag.

Mit mir dabei sind zwei fantastische Gäste. Zuerst ist Tim Fisher, Vizepräsident KI bei Black & White Zebra. Tim wird mit mir zusammen das Gespräch leiten, denn er bringt über 20 Jahre Erfahrung in Tech und KI mit und hilft uns dabei, das, was wir beobachten, einzuordnen und in euren Alltag als Projektmanager:innen und Führungskräfte zu übersetzen.

Außerdem begrüßen wir Harv Nagra von Scoro. Harv ist Experte für Delivery und Operations und Host des Podcasts The Handbook: The Ops Podcast. Wenn ihr schon länger Teil der DPM-Community seid, habt ihr ihn bestimmt schon mal in der Show gehört oder als Speaker bei einem unserer Events erlebt. Er ist ein Freund der Community und wir freuen uns sehr, dass er heute dabei ist.

Also, Harv, herzlich willkommen!

Harv Nagra: Eine Freude, hier zu sein. Vielen Dank für die Einladung.

Becca Banyard: Harv, bevor wir richtig loslegen, würde ich gern noch mehr über Scoro erfahren. Kannst du uns in 30 Sekunden erklären, was Scoro macht und für wen es entwickelt wurde?

Harv Nagra: Sehr gern. Scoro ist eine Plattform für Professional Services Automation. Dieser Begriff, auch PSA genannt, ist nicht für jeden sofort greifbar.

Man hört selten, dass Leute PSA sagen. Im Kern ist es für jegliche Art von Dienstleistungsunternehmen gemacht – ob Agentur, Beratungsfirma, IT-Unternehmen, Steuerberatungsbüro, Kanzlei – eben jede Firma, die Zeit und Expertise verkauft.

Es unterscheidet sich von den Projektmanagementsystemen, die uns allen vertraut sind – Asana, JIRA, Trello und Co. – indem es über Projekt- und Aufgabenmanagement, sowie bloße Kollaboration hinausgeht. Es gibt erst die einfacheren Tools wie genannt, dann wird es etwas komplexer mit Tools wie Monday, ClickUp, Teamwork, wo ihr Module koppeln und etwas aufbauen könnt.

Dann gibt es den PSA-Bereich, und mit solchen Systemen erhält das Unternehmen sozusagen ein Betriebssystem. Ihr erstellt eure Budgets und Angebote in der Plattform, plant Ressourcen und Zeitpläne, wandelt Angebote in Projekte um und steuert Projekte und Budgets.

Am Ende verfolgt ihr eure Zeiten, Budgets, erstellt Rechnungen, Reports über das Unternehmen – und Scoro integriert sich mit anderen Systemen wie Buchhaltungs- oder HR-Tools. Es ist also wirklich Ende-zu-Ende, weit über das Projektmanagement hinaus.

Tim Fisher: Sehr spannend. Du arbeitest also täglich mit Projektteams, Agenturen und all den Gruppen, die du eben genannt hast.

Du hast also einen direkten Einblick in die eigentlichen Schwierigkeiten der Projektabwicklung. Fangen wir damit an: Was ist deiner Ansicht nach derzeit die größte Herausforderung, Projekte erfolgreich abzuschließen?

Harv Nagra: Tim, ich war selbst viele Jahre Digital Producer. Zeitweise habe ich ein Team von Digital Producern geführt, habe als Digital Director in einer Agentur gearbeitet und ich glaube, daran hat sich bis heute wenig geändert, oder?

Meiner Erfahrung nach waren es immer die sich ändernden Zeitpläne, die Komplexität mit sich bringen. Die Anzahl der Revisionen stimmt nie mit den Erwartungen der Kund:innen überein. Es gibt Scope-Change-Requests, oft Verzögerungen beim Erhalt von Inhalten oder Feedback. Die besten Pläne zu Projektbeginn entsprechen am Ende meist nicht der Realität.

Es gibt viel Veränderung und das alles unter Kontrolle zu halten – allein schon die Kommunikation mit den verschiedenen Stakeholdern, jedes Mal das Budget bei Scope-Änderungen anpassen, Aufgaben, Pläne, Zeitpläne aktualisieren usw. – ist sehr viel Arbeit.

Ich glaube nicht, dass das neu ist. Und das ist vermutlich schon seit Beginn des Projektmanagements eine Herausforderung.

Tim Fisher: Definitiv. Was glaubst du, übersehen Führungskräfte oft im Projektmanagement, das Scoro besser löst?

Harv Nagra: Man ist schnell von lauter Veränderungen überfordert. Oft startet man ein Projekt sehr optimistisch in der Annahme, dass alles perfekt läuft.

Wir stehen heutzutage zudem unter dem Druck, extrem schlanke Budgets zu machen, nur um einen Auftrag zu bekommen. Dann hat man keinerlei Puffer, falls etwas schiefgeht. Außerdem verwaltet man mit verschiedensten Tools alles separat. Das wird dann sehr administrativ, statt wirklich wertschöpfend zu sein.

Man baut das Budget hier, verwendet Harvest oder Asana fürs Zeiterfassen, exportiert Tabellen, um Budgets wieder abzugleichen – das kostet alles sehr viel Zeit. Da kommen ein paar Dinge zusammen:

Erstens entsteht gewaltige Ineffizienz, wenn das Team ständig Daten importiert, exportiert, kopiert. Dabei schleichen sich Fehler ein und es dauert viel länger, bis man weiß, wie das Unternehmen oder einzelne Projekte eigentlich laufen.

Ich spreche mit Agenturen oder Beratungen, die erfassen Zeiten an einer Stelle, exportieren diese einmal pro Woche und addieren die Ergebnisse in einer Google-Tabelle auf. Wenn sie das mal zwei Wochen lang „verschlafen“, können sie schon massiv über dem Budget liegen ohne es zu merken. Das ist sehr viel Administratives und wenig Transparenz – und da kommt eine PSA-Lösung wie Scoro ins Spiel: Ein Ort, eine Datenbasis, kein Exportieren und Importieren, keine Kopiererei von Daten.

Es ist alles einfach zentral verfügbar. Wie gesagt, von Angebot über Projektmanagement, Ressourcenplanung, Zeiterfassung, Abrechnung, Reporting - alles in einem Tool. Und das letzte: Irgendwann kommt jeder an den Punkt, an dem das Arbeiten mit zig Einzellösungen zu chaotisch wird. Dann heißt es: Wir müssen professioneller werden.

Tim Fisher: Das ist absolut nachvollziehbar. Es ist wirklich erstaunlich, wie normal es ist, die ganzen Systeme per Copy-&-Paste und mit Tabellen zusammenzuhalten, statt alles aus einer Hand zu steuern.

Wie passt KI für dich zu diesen Herausforderungen?

Harv Nagra: Wie gesagt, als Producer orchestriert man sehr viel Arbeit – aber meist manuell. Viele Unternehmen nutzen KI aktuell recht punktuell, um Dinge zu beschleunigen.

Manchmal beschleunigt man damit aber auch einfach einen schlechten Prozess, statt ihn zu verbessern. Wir stehen im Moment an der Schwelle zu etwas wirklich Transformierendem: Projektmanager:innen, Produzent:innen, Teams haben virtuell ein ganzes KI-Team zur Seite, das viele Aufgaben automatisch übernimmt. Sie können also schlicht den Prompt absetzen – und die KI erledigt die langweiligen Arbeiten, damit man sich auf die wirklich wertvollen Dinge fokussieren kann. Das ist das Spannende daran.

Tim Fisher: Kannst du es etwas konkreter machen: Wo genau spürst du, dass KI euren Kunden konkret hilft?

Harv Nagra: Wie schon zuvor erwähnt – Projekte laufen nie ganz nach Plan. Zeitpläne verschieben sich, der Scope ändert sich etc. Freigaben verzögern sich, mehrere Systeme werden genutzt – Insights fehlen. Die Entwicklung führt gerade dahin, dass diese Insights direkt verfügbar werden. Bisher gab und gibt es Reports, auch in unseren Produkten.

Das Problem: Der Mensch muss diese Reports interpretieren. Das ist hilfreich, aber oft würde man die Information gerne proaktiv bekommen, statt sie aktiv zu suchen und zu analysieren. Die Info wird einem dann direkt mitgeteilt: Hier gibt es ein Problem, das du lösen solltest.

Unsere Kunden testen gerade als Beta unsere MCP, geben uns Ideen und Feedback. Das ist spannend, manches ist noch Zukunftsmusik, aber es wird immer mehr möglich.

Man sagt der KI, was sich geändert hat oder was zu tun ist – und die erledigt die Aufgabe gleich selbst.

Tim Fisher: Noch eine Frage: Du hast die Abkürzung MCP verwendet – magst du das kurz erklären?

Harv Nagra: Jeder kennt ja API, also die Programmierschnittstelle zwischen Anwendungen – Apps tauschen Daten und Funktionen aus, aber das muss jemand entwickeln, damit es funktioniert.

MCP erkläre ich gern als eine Art API-Schicht, aber speziell für KI-Plattformen wie ChatGPT oder Claude, die so mit anderen Systemen verbunden werden. Der Clou ist: Nicht nur können Informationen ausgetauscht und Antworten auf Basis eurer Systeme erstellt werden – sondern die KI kann auch direkt Aktionen in anderen Systemen ausführen.

Man kann z. B. sagen: Mach das mal! – und die KI agiert als eine Art Steuerzentrale für alle anderen Tools. Und das alles ohne Entwicklung: Es reicht ein Prompt im Lieblings-KI-Modell. Außerdem kann die MCP nicht nur mit einem System agieren, sondern gleichzeitig mit mehreren – das macht es so spannend.

Tim Fisher: KI ist ja mittlerweile überall – kein Instagram-Spot, keine Werbung ohne KI. Jedes Produkt behauptet, jetzt KI zu integrieren. Was unterscheidet den Ansatz von Scoro von anderen? Wie setzt ihr KI anders ein als andere in eurer Branche?

Harv Nagra: Wir haben kürzlich den dritten Geburtstag von ChatGPT gefeiert.

Als das rauskam, wollten viele sehr schnell einen Textgenerator in ihre Produkte einbauen, um zu sagen: Wir haben jetzt KI! Mittlerweile hat jeder sein Lieblingsmodell – und die sind alle stark. Muss aber wirklich in jedem Tool ein Generator stecken?

Ich denke nicht. Das war nie unser Ansatz. Im Gegenteil: Wir dachten, das wäre ein bisschen geschummelt – warum sollte man das wollen? Wir verstehen uns ohnehin als Betriebssystem für Unternehmen.

Wir wollten darauf aufbauend eine KI-Schicht entwickeln, die euch nicht nur Workflows und Daten automatisiert, sondern intelligente Insights liefert und eure Arbeit gezielt unterstützt bzw. ausführt.

Die Vision: eine Art digitale:r Kolleg:in, die alles kann, was ihr könnt – und das für euch erledigen kann. Die komplette Workflow-Orchestrierung ist für uns ein zentrales Thema.

Tim Fisher: Schauen wir nun nach vorn: Wo geht Scoros KI-Reise hin?

Harv Nagra: Dieses Jahr haben wir sehr stark in Eli und MCP investiert, das war unser Fokus. Anstelle eines Sprachgenerators war unser Ziel: Wir haben jede Menge Daten zu Projekten und Kunden (also euren, nicht unseren!), und wir waren die erste PSA-Plattform, die im Herbst MCP-Support eingeführt hat. Darauf sind wir stolz. Unser nächster Schritt: Eli soll alles können, was ein:e Nutzer:in kann.

Wir bauen die Fähigkeiten wöchentlich weiter aus. Außerdem wollen wir, dass Eli auf Kommando alles erledigen kann, was Nutzer:innen bislang gemacht haben. Das könnte z. B. um Voice-Funktionen ergänzt werden.

Unsere Kund:innen liefern jede Woche Inspiration und Feedback zu neuen Funktionen. Ein Blick in die Zukunft: Eli soll künftig über eure Branche, Unternehmensnische oder spezifische Arbeitsweisen lernen können – echtes Context-Wissen darüber, wie ihr Angebote schreibt, wie eure Kund:innen ticken etc. Das macht die KI noch hilfreicher und individueller.

Tim Fisher: Das wäre fantastisch. Vielleicht magst du noch ein ganz konkretes Beispiel geben – vielleicht sogar einen Wunsch, was die Plattform noch nicht kann?

Harv Nagra: Ich sage mal, was ich mir aus Produzentensicht wünsche – und was auch oft von anderen angeregt wird: Zum Beispiel, dass die Angebotserstellung automatisch auf ähnliche Projekte und vergangene Kundenhistorien zurückgreifen kann.

Auch das, dass KI erkennt, wenn ein bestimmter Kunde „schwierig“ ist, und Tipps und Informationen dazu gibt. Es gibt zwar Angebotsvorlagen, aber die sind statisch. Also: Nutze Vorlage X als Basis, aber rechne auf Basis aktueller, spezifischer Daten den Preis und Scope automatisch neu.

Alle diese administrativen Aufgaben – Gesundheitschecks für Projekte, Rechnungsstellung, Zusammenfassungen erstellen, API quasi durch MCP ersetzen – das ist alles machbar oder kurz davor.

Für mich als ehemaligen Producer wäre enorm hilfreich, wenn mir die KI im Kundenmanagement hilft: Eingehende Anfragen sortieren und bewerten – ist das im Scope, außerhalb, wie reagiere ich? Mir eine Argumentationsstrategie geben, um dem Kunden aktiv zu sagen, dass etwas nicht geht, das Budget nicht reicht, etc. Vielleicht sogar gleich eine E-Mail vorbereiten – einfach, ob ich senden will. Das wäre sehr, sehr cool.

Tim Fisher: Ich finde, gerade diese vermeintlich "unsexy" Aufgaben sind super spannend. Mir ist sowas wesentlich lieber als Showcases wie Deepfake-Videos. LLMs können all das längst, aber bisher fehlte die Verknüpfung mit notwendigen Geschäftsdaten aus Tools wie Scoro – oder schlimmstenfalls 15 verschiedenen Systemen. Das zusammenzubringen und produktiv zu machen, ist extrem sinnvoll. Damit sind wir bei meiner Abschlussfrage:

Wie siehst du die Rolle des Projektmanagers zukünftig, wenn KI und Automatisierung viele tägliche Aufgaben übernehmen? Viele Dinge, die du gerade beschrieben hast, sind ja heute Teil der Arbeit der Projektleiter:innen.

Harv Nagra: Ich habe heute oft "orchestrieren" gesagt, weil ich genau das als Entwicklung sehe: Die Tools unterstützen die Orchestrierung von Arbeit mit KI-Unterstützung, statt dass man händisch alles machen muss. Ich habe auf LinkedIn mal geschrieben: Der Job eines Projektmanagers ist eigentlich kein teurer Admin-Job, aber genau so fühlt es sich oft an, wenn man Informationen über zig Systeme per Copy-&-Paste nachtragen muss.

Das ist weder notwendig noch motivierend, und niemand feiert das. KI-basierte Tools wie Eli oder MCP nehmen uns diese Dinge ab, damit wir neue, spannende und wertstiftende Aufgaben und Strategiearbeit übernehmen können.

Ich kenne niemanden, der gern Gantt-Charts aktualisiert oder Infos von System zu System kopiert. Das ist zwar aktuell Teil des Jobs, aber sicher nicht der attraktive Teil. Ich habe keine Angst davor, dass KI Projektmanager:innen ersetzt – denn der menschliche Anteil an Nuance, Einschätzung und Kontext bleibt immer wichtig.

Diese Tools bieten einen virtuellen Support – wie ein Team im Hintergrund. Und ich finde, das macht den Job einfach viel spannender und produktiver.

Tim Fisher: Stimme zu. Danke, Harv.

Becca Banyard: Großartig.

Harv, das war fantastisch. Vielen Dank, dass du uns heute einen Einblick in die KI-Funktionen von Scoro gegeben hast. Wenn jemand mehr über Scoro erfahren möchte – wo findet man mehr Infos?

Harv Nagra: Einfach auf scoro.com gehen. Ich hoste auch einen eigenen Operations-Podcast namens The Handbook – also abonniert gern! Und vernetzt euch mit mir auf LinkedIn, wo ich über unternehmerische Reife und Effizienz schreibe. Außerdem gibt’s unter BLY slash score demo eine Möglichkeit für einen Testzugang.

Becca Banyard: Nochmals vielen Dank. Und danke auch, Tim, fürs Co-Hosting heute. Wir machen hier Schluss, wünschen euch einen großartigen Tag – und bis zur nächsten Ausgabe unserer "Zukunft von KI im Projektmanagement"-Reihe. Macht's gut!