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In diesem Jahr habe ich eine Umfrage für Digitale Projektmanager (DPMs) gestartet, um ein klareres Bild davon zu bekommen, wie die Rolle in der gesamten Branche aussieht. Ich möchte alles über meine DPM-Kollegen erfahren – wo auf der Welt sie sich befinden, für welche Arten von Organisationen sie arbeiten, welche Berufsbezeichnungen und Verantwortungsbereiche sie haben, wie viel Geld sie verdienen und welche Herausforderungen und Schmerzpunkte sie beschäftigen.
All dies dient dazu, Trends zu analysieren und Muster zu erkennen, die sich im Bereich und im Beruf abzeichnen, um DPMs und ihre Teams über Erkenntnisse und Wissen auf dem Laufenden zu halten, die ihnen und ihren Projekten zum Erfolg verhelfen.
Was ich bisher sagen kann, ist, dass die Zukunft des Projektmanagements – und der Arbeit im Allgemeinen – bereits begonnen hat. Trends, die seit Langem als das nächste große Ding angekündigt werden, wie KI, Automatisierung, Big Data, Analytik und all die anderen angesagten Schlagwörter, sind bereits da und beeinflussen die Arbeit von Projektmanagern.
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Im ersten Jahr dieser Umfrage haben wir fast 400 Antworten von digitalen Projektmanagern aus 60 verschiedenen Ländern erhalten. Die Antworten liefern einen großen Datensatz, den das DPM-Team analysiert und zur Ableitung von Erkenntnissen für diesen Bericht genutzt hat. Auch wenn die begrenzte Datenmenge nicht für jedes einzelne, einzigartige Projekt oder jede Situation eines DPMs stehen kann, sind wir in der Lage, einige allgemeine Aussagen über das Feld und die Rolle der DPMs innerhalb ihrer Organisationen zu machen.
Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse und Trends, die wir in diesem Jahr festgestellt haben:
- Automatisierung ermöglicht es Projektmanagern, mehr Wert zu liefern
- Verlagerung der Entscheidungsfindung auf Künstliche Intelligenz
- Mehr, größere und bessere Daten
Automatisierung ermöglicht es Projektmanagern, mehr Wert zu liefern
Es ist offensichtlich, dass Automatisierung einen großen Einfluss auf Organisationen, Projektmanagement und einzelne Projekte haben wird – und bereits hat. Projektmanager stehen mehr denn je unter Druck, Wege zu finden, Zeit zu sparen, mehr zu erledigen und ihren Projekten zusätzlichen Wert zu verleihen. Automatisierung eröffnet Möglichkeiten für diese Verbesserungen sowie für mehr Effizienz unter den Teammitgliedern im Projekt.
Laut Daten aus dem Jahr 2019 nutzen 41% der Organisationen Automatisierung bereits in multifunktionaler Kapazität oder in großem Maßstab. Und der Technologiemarkt wächst entsprechend, mit 20% pro Jahr. Es ist schwer, Projektmanagement-Tools oder Software zu finden, die nicht zumindest einen gewissen Grad an Automatisierung bieten. Es gibt aber auch eine Vielzahl von Tools, die allein der Automatisierung von Aufgaben gewidmet sind.
In unserer DPM-Umfrage 2020 reflektierte eine Antwort auf unsere Frage „Was wäre das Wichtigste, das wir tun könnten, um Sie auf Ihrer DPM-Reise zu unterstützen?“ genau diese Entwicklung. Die Antwort lautete, dass das Bedeutendste für sie folgendes wäre:
„Automatisierung. Wie wir unsere täglichen [digitalen Projektmanagement-] Aufgaben automatisieren können und die gewonnene Zeit für zusätzlichen Wert in den Projekten und für die Kunden nutzen.“
Dieser Befragte ist nicht der Einzige, dem der Zusammenhang zwischen Automatisierung und Zeitersparnis zur Wertsteigerung auffällt. Laut Deloitte kann Automatisierung sich um repetitive und manuelle Tätigkeiten kümmern, während für die menschlichen Mitarbeiter Aufgaben bleiben, die "interpretierend und dienstleistungsorientiert sind und Problemlösung, Dateninterpretation, Kommunikation und Zuhören, Kundenservice und Empathie sowie Teamarbeit und Zusammenarbeit umfassen".
Tatsächlich nutzen 47% der Unternehmen bereits Automatisierung, um bestehende Aufgaben zu ergänzen und die Produktivität der Teammitglieder zu steigern. Es scheint jedoch, dass Projektmanager zwar in der Regel bestens darin sind, E-Mail-Erinnerungen an bevorstehende Meetings oder Fristen zu automatisieren, jedoch noch Unsicherheiten über die Rolle der Technologie und die Rolle des Projektmanagers bestehen.
In unserer Umfrage fragten wir die Teilnehmenden auch nach den größten Herausforderungen im Projektmanagement. Mehrere Antworten verwiesen auf Herausforderungen mit Tools und Technologien im digitalen Bereich. Ein Befragter gab speziell an, dass er sich nicht immer sicher war „welche Tools ich für die Größe & Komplexität des Projekts nutzen soll“, und ein anderer äußerte Unsicherheit darüber „wie stark klassische Methoden auf die digitale Welt anwendbar sind“.
Obwohl diese Antworten allgemeiner über Tools und Technologien sprechen, gilt das auch für die Automatisierung. Was sollte wann automatisiert werden? Wie lässt sich Automatisierung auf klassische Projekte und Methoden anwenden?
Diese Fragen sind bislang ungeklärt, aber der Trend geht offenbar dahin, so viele repetitive und manuelle Aufgaben wie möglich zu automatisieren. 62% der Organisationen sind der Meinung, dass Automatisierung (insbesondere Robotic Process Automation) in ihren zukünftigen Projekten von mittlerer bis hoher Relevanz sein wird.
Das wird es Projektmanagern ermöglichen, mehr Zeit mit Projektplanung, der Erstellung detaillierter Statusberichte und mit kreativen Strategien für den Projektabschluss zu verbringen.
Neben der Automatisierung erwarten Experten, dass auch intelligente Automatisierung eine zunehmende Rolle im Projektmanagement und bei der Projektabwicklung spielen wird. Die Kombination aus Automatisierung und künstlicher Intelligenz wird die Fähigkeit eines Projektmanagers, Projekte abzuschließen und deren Wert zu steigern, weiter stärken.
Delegation von Entscheidungsfindung an künstliche Intelligenz
Oft gibt es Verwirrung über die Unterschiede zwischen Automatisierung und künstlicher Intelligenz (KI). Automatisierung bedeutet, dass Roboter oder Computerprogramme wiederkehrende, einfache Aufgaben ausführen, ohne Entscheidungen zu treffen oder irgendeine Logik verstehen zu müssen.
KI hingegen beinhaltet, dass Computer Entscheidungen treffen und Logik verstehen. Es gibt auch viele Unterkategorien von KI – darunter wissensbasierte KI, maschinelles Lernen, Entscheidungsmanagement und mehr. Dazu später mehr.
Wie bereits im vorherigen Abschnitt erwähnt, kann die Kombination von Automatisierung und KI als intelligente Automatisierung bezeichnet werden. Das bedeutet, dass Technologie nicht nur die repetitiven, manuellen Aufgaben übernehmen könnte, die Projektmanager manchmal fürchten. Sie könnte auch bei Aufgaben wie der Ressourcenallokation, der Priorisierung von Risiken oder der Schätzung des Zeitaufwands für bestimmte Aufgaben unterstützen.
Aber KI kann noch weiter gehen. Die oben genannten Unterkategorien der KI – wissensbasiert, maschinelles Lernen und Entscheidungsmanagement – sind alle darauf ausgerichtet, die menschliche Entscheidungsfindung zu ergänzen. Projektmanager treffen viele Entscheidungen. Einige sind entscheidend für den Erfolg eines Projekts, andere eher alltägliche Entscheidungen, die dafür sorgen, dass Projekte und organisatorische Abläufe reibungslos laufen. Wenn mehr alltägliche, weniger kritische Entscheidungen mit Hilfe von KI getroffen werden, könnten sich Projektmanager auf die größeren, komplexeren Entscheidungen konzentrieren.
Daten aus dem PMI-Bericht mit dem Titel KI-Innovatoren: Den Code für Projekterfolg knacken.
Tatsächlich wirken sich diese Arten von KI bereits auf Organisationen aus.37 % der Befragten in derselben Umfrage gaben an, dass sie die Einführung von KI in ihrer Organisation priorisieren und damit einen „Wandel im Projektmanagement-Ansatz“ auslösen.
Interessanterweise enthielten unsere eigenen Umfrageergebnisse keine Erwähnungen, dass Projektmanager tatsächlich KI nutzen oder an Projekten arbeiten, die KI involviert haben. Da die Nachfrage nach KI weiter steigt (um 270 % in den letzten 4 Jahren und verdreifacht in 2018 allein), liegt es nahe, dass Projektmanager immer öfter Projekte abwickeln werden, die entweder ein KI-Element enthalten oder gänzlich auf die Entwicklung eines KI-Tools oder Ergebnisses ausgerichtet sind.
Natürlich bringt das Arbeiten an Projekten, die auf KI basieren, eine völlig neue Reihe von Herausforderungen, Risiken und Unsicherheiten mit sich. Da KI eine noch junge Technologie ist, kann es schwierig sein, Teammitglieder mit entsprechender Expertise zu finden, und Projektmanager müssen eventuell viel Zeit investieren, um die Technologie wirklich zu verstehen.
Außerdem gibt es einige ethische Fragen im Zusammenhang mit KI. KI-Tools können oft vorgefasste Meinungen ihrer Entwickler übernehmen, und die Fähigkeiten von Tools könnten so manipuliert werden, dass sie für weniger ethische Zwecke eingesetzt werden – selbst wenn das Tool ursprünglich nicht dafür vorgesehen war. Projektmanager müssen die Auswirkungen der Technologien, mit denen sie arbeiten, gründlich durchdenken – sei es KI oder eine andere Technologie wie Big Data.
Lesen Sie mehr darüber, wie Projektmanager KI aktuell nutzen.
Mehr, größere, bessere Daten
Der Zugang zu Daten und die Fähigkeit, sie zu interpretieren, sind für Projektmanager entscheidend. Daten können den Projektstatus kommunizieren, auf bevorstehende Budget- oder Zeitprobleme hinweisen, einen Überblick über das Projekt verschaffen und Projektmanagern helfen, Statusupdates an Stakeholder zu präsentieren. Viele Projektmanagement-Tools und -Software verfügen über integrierte Funktionen zum Sammeln, Aufzeichnen und Analysieren von Daten, wodurch diese Aufgaben für Projektmanager erleichtert werden. Aber wie steht es um Big Data?
Big Data ist aufgrund seines Umfangs deutlich schwieriger zu handhaben. Es gibt zwei gängige Szenarien, in denen Projektmanager Big Data nutzen könnten.
- Das Produkt oder Ergebnis, an dem sie arbeiten, hat eine große Nutzerbasis, die viele Daten erzeugt, oder der Kunde stellt dem Projektmanager eine große Menge an Daten zur Verfügung.
- Das Projekt beinhaltet ein Lieferergebnis, das Big Data verwendet, oder das Projekt besteht darin, ein Big-Data-Projekt in irgendeiner Form zu erstellen.
85 % der Organisationen planen, ihre Nutzung von Analytik und Big Data im Allgemeinen zu erhöhen, was bedeutet, dass Projektmanager in diesen Organisationen wissen müssen, wie sie mit Daten umgehen und diese nutzen können, um sicherzustellen, dass die Bedürfnisse der Stakeholder und des Publikums in den beiden oben genannten Kontexten erfüllt werden.
Unsere Erhebung ergab einige interessante Antworten in Bezug auf Big Data. Ein Teilnehmer bemerkte, dass seine Organisation auf digitale, daten- und technologiebasierte Projekte spezialisiert ist. Ob sich Daten dabei auf Big Data oder eine andere Art von Daten beziehen, ist nicht spezifiziert, aber angesichts der Verbreitung von Big Data kann man davon ausgehen, dass Big Data in irgendeiner Weise eine Rolle spielt. Es ist zu erwarten, dass immer mehr Spezialisierungen im Bereich Datenprojekte und insbesondere bei Big Data-Projekten entstehen werden.
Die Befragten unserer Erhebung nannten auch einige Herausforderungen im Zusammenhang mit Daten und dem digitalen Bereich. Eine Person gab an, Schwierigkeiten zu haben, die benötigten Daten von ihren Kunden zu bekommen. Ohne Zugriff auf die erforderlichen Daten ist es für Projektmanager schwierig, Entscheidungen für ihre Projekte zu treffen. Selbst wenn die Daten vorhanden sind, besteht die nächste Herausforderung darin, Big Data so zu sortieren und zu organisieren, dass Projektmanager sie visualisieren und daraus Erkenntnisse gewinnen können.
Ein weiterer Befragter erwähnte allgemein Herausforderungen mit digitalen Projekten und schilderte:
„Regeln und Möglichkeiten entwickeln und verändern sich ständig, sodass es schwierig ist, mit Best Practices und Fähigkeiten Schritt zu halten.“
Im Bereich Big Data mangelt es nach wie vor an etablierten Best Practices und Regeln. Das bedeutet, dass Projektmanager fortlaufend ihre eigenen Best Practices weiterentwickeln und verbessern müssen, um herauszufinden, was funktioniert.
Das sind nicht die einzigen Herausforderungen im Zusammenhang mit Big Data und Analytik. Wie bei KI und Automatisierung werden Projektmanager bei der Arbeit mit diesen Technologien immer wieder auf weitere Herausforderungen und Fragen stoßen. Es bestehen zudem ethische Fragen im Zusammenhang mit Big Data. Daten können Trends und Muster aufzeigen, aber sollten wir sie für diejenigen sprechen lassen, die Ausreißer sind?
Projektmanager sollten darauf vorbereitet sein, sich mit diesen Herausforderungen und Fragen auseinanderzusetzen, während sie weiterhin Big Data und Analytik nutzen.
Stand der Digital Project Manager Community
Wir sind immer offen für Feedback zu unserer Arbeit und freuen uns, von unseren Mitgliedern und unserem Publikum zu hören, was sie nützlich oder wertvoll finden. Unsere Erhebung umfasste Fragen zu unseren Inhalten und Veranstaltungen, unseren Mitgliedschaftsangeboten und, was die Befragten als wirkungsvoll oder wertvoll empfanden. Wir haben auch nach Ratschlägen der Befragten für uns gefragt – und glaubt uns, wir nehmen sie uns zu Herzen!
Wie die DPM-Community unsere Inhalte bewertet
Wir haben die Teilnehmer gebeten, unsere Inhalte auf einer Skala von 1 bis 10 zu bewerten, und der Durchschnitt lag bei 8,1. Auch wenn wir mit dieser Note zufrieden sind, sehen wir darin auch, dass es noch Verbesserungsbedarf gibt und wir weiter Wege finden können, unseren Mitgliedern und Lesern mehr Mehrwert zu bieten.
Hier sind die angebotenen Inhaltstypen, in der Reihenfolge ihrer Wertschätzung durch die Befragten.
Die Befragten konnten mehr als eine Antwort auswählen.
Unsere Inhalte nach Inhaltstyp, am meisten geschätzt von unserer Community.
Gefragt nach dem einen besten Angebot, das wir bieten, wählten die Befragten folgende Antworten:
Das eine beste Angebot von uns, laut unserer Community.
Wir können es ihnen nicht verdenken – es fällt schwer, sich zu entscheiden! Falls du denkst, dass uns noch etwas fehlt, melde dich gerne bei uns!
Über unsere Befragten
In diesem Abschnitt behandeln wir einige Grundlagen zu unseren Befragten – wie zum Beispiel ihren Standort, ob sie fest oder auf Vertragsbasis angestellt sind, spezifische Berufsbezeichnungen, Erfahrungslevel und mehr. Die Antworten auf diese Fragen zeigen uns die Breite und Tiefe der DPM-Community. Auch wenn wir daraus keine allgemeinen Aussagen über das Projektmanagement in anderen Regionen oder Ländern ableiten können, gibt sie uns doch einen kleinen Einblick in das Projektmanagement – sowohl innerhalb als auch außerhalb der nordamerikanischen Blase, in der wir als DPM agieren.
Standort
Bei der ersten DPM-Zählung dieses Jahres erhielten wir Antworten von Projektmanagern aus 60 verschiedenen Ländern.
Diese waren am meisten vertreten:
Antworten aus der Volkszählung nach Ländern.
Gehalt
Obwohl die Umfrage Gehaltsinformationen von den Befragten gesammelt hat, lagen nicht genügend Daten vor, um allgemeine Aussagen über Durchschnittsgehälter in den Ländern zu machen, aus denen unsere Teilnehmenden stammen. Allerdings haben wir die erhaltenen Gehaltsdaten in unseren jährlichen Projektmanager-Gehaltsspiegel für 2023 einfließen lassen, in dem wir die Gehälter im Projektmanagement ausführlich betrachten und Trends nach Land, Rolle und Erfahrungsniveau aufschlüsseln.
Arbeitsbedingungen
Die Mehrheit der Befragten waren festangestellte und vor Ort tätige Projektmanager.
Teilnehmende der Umfrage kategorisiert nach Festangestellten, freiberuflichen Projektmanagern, vor Ort tätigen Projektmanagern und Remote-Projektmanagern.
Berufsbezeichnungen
Die Befragten gaben eine Vielzahl unterschiedlicher Titel und Rollen innerhalb des Projektmanagements an. Für diejenigen, die mehrere Aufgaben gleichzeitig übernehmen oder aus anderen Bereichen kommen und eine PM-Rolle wahrnehmen, haben wir eine "Andere"-Option zur Verfügung gestellt, damit sie ihre eigene Bezeichnung oder Rolle angeben können.
Hier die Aufschlüsselung nach Berufsbezeichnung:
Teilnehmende der Umfrage nach Berufsbezeichnung.
Einige Highlights unter den freien Antworten zu den Titeln waren Business Analyst, Engineering Manager, Head of Service Delivery, Marketing Manager, Product Manager und mein persönlicher Favorit: „Mädchen für alles“, was die Rolle des Projektmanagers treffend beschreibt. Es gab eine große Bandbreite an Antworten in der Kategorie „Andere“, was darauf hinweist, dass mehr Mitarbeitende in verwandten oder ähnlichen Positionen Projektmanagement-Aufgaben übernehmen.
Erfahrungs- und Kompetenzlevel
Wir haben die Befragten auch nach ihrem relativen Erfahrungsstand (in Jahren) und ihrem jeweiligen Kompetenzgefühl gefragt (die Teilnehmenden konnten zwischen drei Aussagen wählen, die sie selbst am treffendsten fanden).
Teilnehmende der Umfrage nach Erfahrungs- und Kompetenzlevel.
Einige interessante Aspekte zur Überschneidung von Erfahrung und Kompetenzlevel.
Die Mehrheit der Befragten verfügt über mehr als 6 Jahre Erfahrung, aber die meisten bezeichneten sich eher als Fortgeschrittene statt als Profis – das bedeutet, dass viele PMs mit mehr als 6 Jahren Erfahrung sich selbst nicht unbedingt als Profis sehen. Allerdings verfügen die meisten Befragten, die sich selbst als Profis bezeichnen, über 6+ Jahre Erfahrung.
In den Kategorien 2 bis 3 Jahre und 4 bis 5 Jahre gaben die meisten Befragten an, sich als fortgeschritten einzuschätzen.
Interessanterweise gibt es auch ein paar Befragte mit über 6 Jahren Erfahrung, die sich selbst als Neueinsteiger im Managen von Teams und Projekten ansehen. Wir haben dazu einige Theorien. Es könnte sein, dass diese Personen neu in der PM-Rolle sind, aber bereits seit 6+ Jahren ihre aktuelle Funktion innehaben.
Es ist auch möglich, dass sie neben dem Projektmanagement noch andere Aufgaben oder Rollen übernehmen und deshalb nicht genug Zeit haben, um Projektmanagement richtig zu erlernen und umzusetzen.
Erfahrung und Budgetüberschneidung
Um die Verteilung von Projektbudgets zu untersuchen, haben wir die Befragten gefragt, mit welchen Projektbudgets sie am häufigsten arbeiten. Unten ist das Ergebnis mit den jeweiligen Erfahrungsjahren abgeglichen. Die Teilnehmenden konnten mehr als ein Projektbudget angeben, mit denen sie typischerweise arbeiten.
Durchschnittliche Projektbudgets aufgeschlüsselt nach Erfahrungslevels der Befragten, die mit diesen Budgets arbeiten.
Hier unsere Beobachtungen.
Befragte mit 0 bis 1 Jahr Berufserfahrung lagen eindeutig am unteren Ende der Budgetspannen, allerdings gab es auch eine hohe Konzentration von PMs mit 0–1 Jahr Erfahrung im Budgetbereich von $50.000 bis $100.000. Es könnte sein, dass die meisten Projekte generell in diesem Budgetbereich angesiedelt sind, da auch andere Erfahrungsstufen einen hohen Prozentsatz an Projekten in dieser Spanne haben.
Befragte mit 2 bis 3 Jahren Berufserfahrung arbeiten ebenfalls häufig mit Budgets in den niedrigeren Bereichen wie $0–15.000, $15.000–50.000 und $50.000–100.000. Personen mit 4 bis 5 Jahren Erfahrung befassen sich tendenziell mit mittleren Budgets, wie $50.000–100.000 und $100.000–300.000.
Schließlich hatten diejenigen mit mehr als 6 Jahren Berufserfahrung eher mit höheren Budgets zu tun, obwohl sie noch immer einen Großteil der Projekte im Bereich von $50.000–100.000 betreuten.
Organisatorische Informationen
Wir haben die Teilnehmer auch gefragt, in welchen Arten von Organisationen und Unternehmen sie arbeiten. Hier folgt die Aufschlüsselung nach Typ und Organisationsgröße. Organisationstyp:
Befragte nach Art der Organisation, in der sie arbeiten.
Tools
Organisationen setzen immer mehr Tools in ihren Projektprozessen ein. Die durchschnittliche Anzahl der von jeder Organisation genutzten Tools beträgt 2,47.
Mit dem Einsatz zusätzlicher Tools geben Organisationen auch mehr Geld für diese aus. Hier sehen Sie den durchschnittlichen Betrag, den Organisationen pro Jahr für Tools ausgeben.
Durchschnittlicher Betrag, den Organisationen pro Jahr für Tools ausgeben.
Fazit
Wir hoffen, dass Sie diese Informationen genauso aufschlussreich und nützlich fanden wie wir. Vielen Dank an alle unsere Mitglieder und Community-Mitglieder für Ihre Teilnahme — Sie haben uns viel wertvolles Feedback gegeben, das wir in Zukunft umsetzen werden!
Bleiben Sie dran, um an unserer Zählung im nächsten Jahr teilzunehmen!
