Ein Expertenerblick: Wie Sie echten ROI aus KI erzielen
Die meisten Projektmanager automatisieren Aufgaben. Justin Bateh erklärt, wie man echten ROI aus KI zieht, indem man die Koordination automatisiert und sich auf Entscheidungsarbeit konzentriert, die das Geschäft wirklich voranbringt.
Justin Bateh arbeitet an der Schnittstelle von KI und Umsetzung. Mit über zwanzig Jahren Erfahrung in der Projektleitung und einem PhD in Operations Management nutzt er KI, um einfache Projektsysteme zu entwickeln, und bildet Menschen im KI-gestützten Projektmanagement aus. Außerdem ist er der Gründer des Tactical Memo Newsletters.
Wir haben uns mit ihm unterhalten, um zu erfahren, wie man aus KI echten ROI herausholt. Das hat er gesagt:
KI-Systeme aufbauen, die echten ROI liefern
Mein Name ist Justin. Ich habe 21 Jahre lang Projekte geleitet, Menschen geführt und für Ergebnisse Verantwortung getragen. Ich helfe kleinen und mittelständischen Unternehmen dabei, mit KI einfache Projektsysteme zu bauen, die echten ROI liefern – keinen Aktionismus. Ich führe außerdem öffentliche Trainings und Gruppen zu KI-gestütztem Projektmanagement durch und teile praxisnahe, ungeschönte Ratschläge zum Projektmanagement auf YouTube, LinkedIn und Instagram.
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Warum Projektmanager ihren Mehrwert über reine Koordination hinaus definieren müssen
Mit KI verschiebt sich die Rolle eines Projektmanagers entweder nach oben – oder sie verschwindet.
Ich verbringe keine Zeit mehr damit, Aufgaben abzustimmen, Leuten hinterherzulaufen oder Tools zu beaufsichtigen. KI übernimmt Status-Updates, Besprechungsnotizen, Nachverfolgungen, Terminplanung, Formatierungen und erste Report-Entwürfe – schneller und sauberer, ohne Klagen. Diese Aufgaben stiften keinen Mehrwert mehr.
Hier folgt die Warnung, die die meisten Projektmanager übersehen: Wenn genau dort dein Mehrwert liegt, hast du ein Problem.
Hier folgt die Warnung, die die meisten Projektmanager übersehen: Wenn dein Mehrwert darin besteht, die Arbeit zu erledigen, hast du ein Problem.
Heute konzentriere ich mich auf die Dinge, die wirklich Ergebnisse bringen:
- Das eigentliche Problem erfassen
- Einen klaren Verantwortlichen bestimmen
- Risiken frühzeitig sichtbar machen, bevor sie eskalieren
- Entscheidungen herbeiführen, indem Optionen und Konsequenzen klar dargestellt werden
Ich nutze KI, um Störgeräusche herauszufiltern und die wichtigen Signale früh zu erkennen, so dass ich früher eingreifen, die richtigen Leute zusammenbringen, Zielkonflikte lösen und die Richtung vorgeben kann. Mein Mehrwert liegt nicht im Ausführen der Arbeit, sondern darin, die Entscheidungen zu treffen, die sie voranbringen.
Wo der größte Einfluss von KI-unterstützten Projektmanagern liegt
Da Koordination und Umsetzung immer leichter zu automatisieren sind, verlieren sie an Bedeutung. Urteilskraft aber bleibt menschlich:
- Entscheidungen
- Machtgefüge
- Zu wissen, welche Risiken relevant sind und welche nicht
- Abwägungen verständlich machen
- Incentives erkennen
- Wissen, wann man nachhaken, wann man abwarten und wann man etwas beenden sollte.
Automatisierung kann diesen Bereich der Arbeit nicht übernehmen. Genau dort liegt echter Einfluss. Wer dort nicht agiert, ist nicht unersetzlich – sondern der oder die Nächste auf der Liste.
Warum Projektmanager aufhören sollten, Projekte auf die „richtige“ Art zu leiten
Früher habe ich Projekte auf die „richtige“ Art durchgeführt: Große Plattformen, lange Pläne, schicke Status-Templates. Das bedeutete viel Aufwand und wenig Fortschritt. Die meiste Zeit habe ich damit verbracht, das System zu füttern, damit alles kontrolliert aussieht. Das war der Fehler.
Ich habe alles gestoppt. Ich habe nur das beibehalten, was noch sinnvoll war, und ein leichteres, weniger verspieltes Setup gebaut. Notion speichert Kontext und Prioritäten. In Excel laufen die geschäftskritischen Themen – Entscheidungen, Verantwortlichkeiten, Risiken, Zusagen. Zapier kümmert sich um Übergaben, damit nichts ins Stocken gerät. ChatGPT übernimmt lästige Aufgaben wie Besprechungszusammenfassungen, To-Do-Listen und erste Updates. Kein Hinterherlaufen mehr.
Mit NotebookLM habe ich die Vergangenheit gescannt, um keine echten Entscheidungen zu verlieren – aber Altlasten habe ich nicht weitergetragen. Was nicht relevant war, hat nicht überlebt.
Die größte Herausforderung bei diesem Wandel war überraschend: Es war das Ego. Ich war Systeme gewohnt, die beeindruckend aussahen und sich sicher anfühlten, selbst wenn sie alles ausbremsten. Als ich alles vereinfachte, blieb nichts mehr, hinter dem man sich verstecken konnte. Keine aufgeblähten Pläne. Keine Dashboards, die Kontrolle vortäuschten. Das machte die Leute – und zwar schnell – unruhig.
Das nächste Problem war Widerstand. Manche setzten weniger Tools mit weniger Gründlichkeit gleich. Ich habe das gelöst, indem ich gnadenlose Klarheit geschaffen habe. Eine verantwortliche Person. Eine Entscheidung. Einen nächsten Schritt. Keine Diskussion.
Die letzte Herausforderung war, selbst loszulassen. Als KI die Koordination übernahm, musste ich aufhören, ständig zu überwachen. Ich habe einfache Kontrollpunkte eingeführt, dem Signal vertraut und bin weitergezogen.
Das Ergebnis: weniger Meetings, kürzere Updates, geringerer Overhead, und Probleme treten frühzeitig auf, sodass sie rechtzeitig gelöst werden können. Und niemand hat sich das alte System zurückgewünscht.
Wie KI zentrale Rituale der Projektabwicklung neu definiert
Ich definiere den Projektumfang auf einer Seite, in einfacher Sprache, verknüpfe ihn mit einer Entscheidung und einer verantwortlichen Person. Kann ich es nicht ohne Fachjargon erklären, ist der Umfang nicht eindeutig. KI reduziert es aufs Wesentliche, aber ich treffe die Entscheidung.
Für die Abstimmung veranstalte ich kein Kickoff-Theater. Ich ordne Verantwortliche, Entscheidungsbefugnisse und Anreize im Voraus zu und lasse KI Konflikte schon vor Beginn sichtbar machen. Muss die Abstimmung durch „kontinuierliche Kommunikation“ aufrechterhalten werden, ist sie bereits gescheitert.
Zur Validierung beende ich lange Review-Zyklen. Ich lege klare Abnahmekriterien fest, nutze KI für die Vorprüfung und ziehe Menschen nur hinzu, wenn Urteilsvermögen gefragt ist.
Die Umsetzung folgt einfachen Regeln. KI fasst den Fortschritt zusammen, meldet Stagnation und hebt Risiken hervor. Ich greife nur ein, wenn eine Entscheidung, Eskalation oder ein Neustart nötig ist.
Das Muster ist durchgehend gleich. KI übernimmt die Fleißarbeit. Ich übernehme das Denken. Alles, was keine Entscheidung herbeiführt, kein Risiko senkt oder die Arbeit nicht voranbringt, hat keinen Bestand.
Ein Praxisbeispiel dafür, wie KI die Projektabwicklung vereinfacht
Hier ein Beispiel, wie KI die Projektabwicklung vereinfacht. Wir hatten ein Team, das im Lärm unterging. Endlose Updates. Widersprüchliche Prioritäten. Risiken zeigten sich zu spät, und alle waren überrascht.
Das System war das Problem. Also haben wir es zerschlagen.
Der erste Schritt war Konsolidierung. Wir haben sämtliches Projektmaterial an einem Ort gesammelt: NotebookLM. Dokumente, Notizen, E-Mails, Entscheidungen. Keine Diskussion. Das dauerte ein paar Stunden und eliminierte sofort die Ausrede „Ich wusste davon nichts“.
Danach nutzten wir ChatGPT, um Disziplin zu wahren. Wöchentliche Updates, Risikozusammenfassungen und Stakeholder-Briefings folgten immer derselben Struktur. Kein kreatives Schreiben. Kein Schönreden. Die Vorbereitung dauerte statt Stunden nur noch wenige Minuten.
Dann brachten wir Excel wieder dahin, wo es hingehört: Als Steuerung für das Geschäft. Entscheidungen, Verantwortliche, Risiken und Verpflichtungen wurden dokumentiert, mit einfachen Regeln, die Stagnation und anstehende Abstimmungen kennzeichnen. Nichts Kompliziertes.
Das Ergebnis war kein Zauber. Es war Kontrolle. Risiken traten früher zutage. Meetings wurden kürzer. Führungskräfte hörten auf, nach beliebigen Updates zu fragen. Das Team reagierte nicht mehr nur, sondern traf Entscheidungen. Das stabilisierte die Abläufe und baute Vertrauen wieder auf.
Warum Tools nicht für Ihre KI-Integrationsprobleme verantwortlich sind
Als wir KI in unsere Arbeitsabläufe integriert haben, waren wir überrascht festzustellen, dass die Probleme überhaupt nicht technischer Natur waren. Die Tools funktionierten. Die Abläufe funktionierten. Unser Denken tat es nicht.
KI hat das schnell offengelegt. Unklare Entscheidungen führten zu mangelhaften Ergebnissen. Wenn für etwas niemand wirklich verantwortlich war, kam das sofort ans Licht. Es gab kein Verstecken mehr.
Sobald wir Ziele, Verantwortlichkeiten und Kompromisse geklärt hatten, fügte sich alles weitere. Der eigentliche Wandel war nicht die Geschwindigkeit, sondern die Disziplin. Wir hörten auf, spät zu reagieren, und begannen frühzeitig klare Entscheidungen zu treffen. Das veränderte den Arbeitsfluss.
Sobald wir Ziele, Verantwortlichkeiten und Kompromisse geklärt hatten, fügte sich alles weitere. Der eigentliche Wandel war nicht die Geschwindigkeit, sondern die Disziplin. Wir hörten auf, spät zu reagieren, und begannen frühzeitig klare Entscheidungen zu treffen. Das veränderte den Arbeitsfluss.
Warum Projektmanager Tools streichen sollten, die Bewegung ohne Fortschritt erzeugen
Im letzten Jahr war der größte Gewinn nicht mehr Tools, sondern weniger. Ich habe alles gestrichen, was Bewegung statt Fortschritt erzeugt hat.
Ich habe mich auch komplett von überholten Projektmanagement-Plattformen verabschiedet, auch von denjenigen, die KI einfach oben draufsetzen und das Innovation nennen.
Hier ist mein KI-Stack:
- ChatGPT ist das Tool, das ich als Erstes einsetze. Nicht zum Schreiben, sondern zum Denken. Ich werfe ihm chaotische Inputs zu, bringe Entscheidungen ans Licht und prüfe Pläne auf Herz und Nieren, bevor sie meinen Schreibtisch verlassen.
- Claude kommt zum Einsatz, wenn es um mehr geht. Lange Dokumente. Sensible Sprache. Situationen, in denen der Ton entscheidend ist und ungenaue Formulierungen Risiken schaffen.
- NotebookLM ist das Gedächtnis des Projekts. Es ist die stille Waffe. Ich lade die echten Dokumente hoch, damit wir nicht mehr darüber streiten, was wir glauben, was entschieden wurde, sondern darauf verweisen, was tatsächlich beschlossen wurde. Allein das hat jede Menge Nacharbeiten verhindert. Das Ergebnis: Weniger Abstimmungsmeetings, härtere Gespräche, die schneller auf den Punkt kommen, und deutlich weniger Fehler, wer wichtig ist und wer nicht.
- Gamma steht für Geschwindigkeit. Wenn etwas visualisiert und schnell raus muss.
- Zapier hält im Hintergrund alles am Laufen, damit Updates nicht ins Stocken geraten.
- Notion ist einfach die Basis. Kein Zeremoniell.
Warum NotebookLM ein Game Changer für die Projektabwicklung ist
Ich möchte die Bedeutung von NotebookLM im Projektmanagement betonen.
Wir hatten ein Projekt, das ständig „Abstimmung brauchte“. Das war die Ausrede.
Das eigentliche Problem war: Niemand wusste, wer irgendetwas entschieden hatte. In jedem Meeting wurden die gleichen Meinungen wiederholt. Freigaben zogen sich über Wochen hin.
Ich habe die Diskussion gestoppt. Ich habe die echten Unterlagen hervorgeholt: E-Mails, Präsentationen, Notizen, alte Freigaben. Ich habe alles in NotebookLM geladen. Dann habe ich klare Fragen gestellt:
- Welche Entscheidungen wurden getroffen?
- Wer war im Raum?
- Wer hat wirklich genehmigt und wer hat nur geredet?
- Wo ist etwas ins Stocken geraten?
Das Ergebnis war unbequem. Zwei vermeintliche Entscheider hatten noch nie etwas genehmigt. Eine Person mit echter Macht war leise aus dem Loop gefallen.
Wir haben die Stakeholder-Map auf Basis der Realität und nicht der Titel neu aufgebaut. Zwei Freigabeschritte gestrichen. Und die Entscheidungen wieder in die Hände derjenigen gelegt, die für das Ergebnis verantwortlich waren.
Das Resultat? Meetings verschwanden. Entscheidungen fielen in Tagen statt in Wochen. Das Projekt kam voran, weil wir aufhörten zu raten und anfingen, mit Fakten zu arbeiten.
Wann Projektleiter auf agentische Workflows verzichten sollten
Ich beginne gerade damit, mit agentischen Workflows zu experimentieren, gehe dabei aber sehr bewusst vor. Tatsächlich habe ich mich gerade für einen Kurs zu agentischen Workflows und Orchestrierungsplattformen angemeldet, um tiefer einzusteigen, bevor ich etwas breiter ausrolle.
Im Moment konzentriere ich mich darauf, die sichersten Teile der Projektabwicklung zuerst zu automatisieren: Koordination, Übergaben, Zusammenfassungen und Signalerkennung. Aufgaben, die Bremsen verursachen, aber keine Urteilsvermögen erfordern.
Ich versuche nicht, Entscheidungen oder Führung zu automatisieren. Das wäre ein Fehler.
Bislang erkenne ich vor allem dort Mehrwert, wo Agenten Reibungsverluste verringern können, ohne dabei Komplexität zu schaffen. Es ist noch früh, aber die Richtung ist klar: Agenten einsetzen, um Lärm auszublenden und Signale sichtbar zu machen – nicht, um Verantwortung zu ersetzen.
Warum KI das Projektmanagement zweiteilen wird
Ich glaube, das Projektmanagement wird sich zweiteilen – und es gibt keinen Mittelweg. Ein Teil wird automatisiert. Der andere wird aufgewertet. Die meisten werden ihren Platz dabei nicht mögen.
Diese Regel bestimmt die Projektabwicklung im KI-Zeitalter im Stillen. Je näher meine Arbeit an Entscheidungen ist, desto schwerer bin ich zu ersetzen. Je näher meine Arbeit an Aufgaben ist, desto leichter lässt sie sich automatisieren. Das hat nichts mit Einsatz, Qualifikation oder Erfahrung zu tun. Es geht um Nähe zu Entscheidungen.
Die meisten Projektmanager fokussieren sich heute auf Aufgabenkoordination. Das habe ich jahrelang auch getan. Arbeit koordinieren. Updates einholen. Zeitpläne überwachen. Darauf achten, dass nichts durchrutscht. Wichtige Arbeit. Und fast alles davon lässt sich inzwischen automatisieren. KI übernimmt schon jetzt die Ausführung. Das Koordinationsspiel ist gelaufen.
Die schlechteste Reaktion ist, bei der Ausführung noch mehr Gas zu geben. Bessere Tracker. Übersichtlichere Reports. Noch straffere Prozesse. Das ist keine Strategie, das ist Verdrängung. Man konkurriert auf einem Feld, das KI jederzeit für sich entscheidet.
Ausführende Arbeit setzt das um, was bereits entschieden ist. Entscheidungsarbeit gestaltet, was überhaupt entschieden wird. Das eine passiert weiter unten im Strom, das andere prägt den Fluss insgesamt. Nur letzteres besitzt dauerhaften Wert.
Ausführende Arbeit setzt das um, was bereits entschieden ist. Entscheidungsarbeit gestaltet, was überhaupt entschieden wird. Das eine passiert weiter unten im Strom, das andere prägt den Fluss insgesamt. Nur letzteres besitzt dauerhaften Wert.
Entscheidungsfindung bedeutet, die Entscheidungen zu erkennen, die niemand treffen will. Zusammenhänge zwischen unterschiedlichen Arbeitsströmen herzustellen. Technische Probleme in geschäftliche Folgen zu übersetzen. Risiken sichtbar zu machen, die die Führung noch nicht erkannt hat. Abwägungen zu formulieren, bevor sie in der Umsetzung unumkehrbar werden – als strategischer Denkpartner.
Das ist die Grenze, die für mich alles entscheidet. Zeige ich meinen Wert erst nach getroffenen Entscheidungen, bin ich nachgelagert und angreifbar. Trage ich dazu bei, was entschieden wird, bin ich vorgelagert und beständig.
KI verschiebt den Wertschöpfungsfokus unaufhaltsam in Richtung Entscheidungstätigkeit – ob es den Menschen gefällt oder nicht.
Warum Delivery-Leader den von KI getriebenen Wandel annehmen müssen
Mein Ratschlag dazu:
- Hören Sie auf, die Aufgaben zu schützen, die KI automatisiert. Wenn Ihr Stolz vor allem daraus kommt, organisiert, reaktionsschnell oder „über alles informiert“ zu sein, verteidigen Sie die falsche Position. KI erledigt diese Aufgaben jetzt schon besser und günstiger. Lassen Sie sie los.
- Bewegen Sie sich gezielt weiter nach oben. Seien Sie dort präsent, wo Entscheidungen vorbereitet werden, nicht erst, wenn sie umgesetzt werden. Warten Sie nicht auf eine Einladung. Bringen Sie Führungskräften die Entscheidung, die sie vermeiden, das Risiko, das sie übersehen, oder das Abwägen, das sie nicht aussprechen wollen.
- Streichen Sie alles, was keine Klarheit erzwingt. Wenn ein Meeting, ein Bericht oder ein Ritual nicht mit einer Entscheidung, einem Verantwortlichen oder einer Konsequenz endet, ist es nur Theater. Streichen Sie es.
- Nutzen Sie KI energisch, aber nicht blind. Lassen Sie sie Koordination, Zusammenfassungen und Signaldetektion übernehmen. Sparen Sie Ihre Zeit für Urteilsvermögen, Einflussnahme und Verantwortung. Das sind die Aufgaben, die sich nachhaltig auszahlen.
- Seien Sie zuletzt ehrlich zu sich selbst. Wenn Ihr Wert nach getroffenen Entscheidungen kommt, sind Sie angreifbar. Wenn Sie mitgestalten, was entschieden wird, sind Sie beständig. Entscheiden Sie entsprechend.
Bleiben Sie dran
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