Kursbeschreibung
In vielen Projekten scheitern Planung und Risikomanagement nicht an fehlenden Methoden, sondern an Zeit, Datenqualität und inkonsistenten Annahmen. Genau hier kann KI helfen, wenn du sie als strukturierte Assistenz einsetzt. In diesem Grundlagen-Seminar lernst du, wie du KI so briefst, dass sie dir bei Ressourcenplanung, Terminlogik und Risikoanalyse echte Entlastung bringt. Du lernst zuerst, wie KI-Ergebnisse entstehen, warum Halluzinationen auftreten können und welche Review-Schritte du brauchst, um Aussagen belastbar zu machen. Außerdem klärst du, wie du mit sensiblen Projektinformationen umgehst und welche Governance-Regeln du im Team etablieren solltest. Im Planungsteil baust du aus Projektzielen und Arbeitspaketen eine Logik für Kapazitäten, Skills und Abhängigkeiten. Du nutzt KI, um Schätzannahmen zu strukturieren, Engpässe sichtbar zu machen und Varianten zu entwickeln, etwa durch Umverteilung, Sequenzänderungen oder zusätzliche Puffer. In der Terminplanung arbeitest du mit kritischem Pfad und Impact-Analysen, um Änderungen schnell zu bewerten und Entscheidungen transparent zu dokumentieren. Für die Risikoanalyse erstellst du eine praxistaugliche Risikoliste: Identifikation über typische Quellen, Bewertung über Eintritt und Auswirkung, Priorisierung über Exposure und Ableitung konkreter Maßnahmen inklusive Triggern. Du übst außerdem, wie du aus den Ergebnissen konsistente Status- und Entscheidungsnotizen erzeugst, die auch für Stakeholder ohne KI-Hintergrund nachvollziehbar sind.
Zielgruppe
- Projektleiterinnen und Projektleiter (klassisch, agil, hybrid)
- PMO, Projektcontrollerinnen und Projektcontroller
- Teamleiterinnen und Teamleiter mit Planungsverantwortung
- Product Ownerinnen und Product Owner mit Roadmap- und Ressourcenbezug
- Alle, die KI für Planung und Risikomanagement im Projektalltag nutzbar machen wollen
Voraussetzung für die Schulung
- Grundkenntnisse im Projektmanagement (Planung, Status, Risiken).
- Keine Vorkenntnisse in KI oder Programmierung erforderlich.
Kursinhalte
- KI-Grundlagen für Projektarbeit
- Was KI kann und was nicht: typische Fehlannahmen
- LLM, RAG, Copilot: Begriffe praxisnah einordnen
- Datenqualität, Vertraulichkeit, Rollen und Freigaben
- Ressourcenplanung mit KI-Assistenz
- Aufwände schätzen: von Expertenschätzung zu KI-gestützten Annahmen
- Kapazitäten, Skills, Abhängigkeiten in Planungslogik übersetzen
- Was-wäre-wenn-Szenarien und Engpassanalyse
- Terminplanung und kritischer Pfad
- Netzplan-Logik und kritischer Pfad verständlich anwenden
- KI zur Plausibilisierung von Abhängigkeiten und Puffer
- Re-Planning bei Änderungen: Impact-Analyse
- Risikoanalyse, die im Alltag funktioniert
- Risiken systematisch identifizieren: Quellen, Muster, Checklisten
- Bewertung: Eintritt, Auswirkung, Exposure, Priorisierung
- Maßnahmenplanung: Prävention, Contingency, Trigger
- KI-Prompts für Projektleiter
- Prompt-Strukturen für Schätzung, Risiko-Workshops, Statusberichte
- Qualität sichern: Gegenfragen, Annahmen, Unsicherheiten
- Vorlagen für wiederholbare Ergebnisse
- Governance, Compliance und Nachvollziehbarkeit
- Umgang mit sensiblen Projektinformationen
- Auditierbare Entscheidungen: Quellen, Versionen, Protokolle
- Grenzen: Halluzinationen, Bias, Verantwortlichkeit
