ÐаÑеÑина ÐвÑеÑов
Eine Chaosmaschine? Warum KI-Projekte anders ticken
Zwischen dem erhofften Potenzial von KI und der tatsächlichen Umsetzung liegen Welten – Welten voller technologischer Komplexität, Herausforderungen und strategischer Fallen.
Die Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen ist kein typisches lineares Projekt, vielmehr soll ein dynamisches und fragiles Ökosystem geschaffen werden. Klassische Projektmanagementmethoden stoßen hier an ihre Grenzen, da sie die Besonderheiten von KI-Projekten oft nicht erfassen. Anders als traditionelle Softwareprojekte hat KI eine höhere Komplexität und ist in produktiven Anwendungen noch vergleichsweise wenig erprobt. KI-Algorithmen lernen, entwickeln und verändern sich selbst, während sich auch Datenlandschaften und technologische Rahmenbedingungen ständig wandeln.
Diese Dynamik erfordert ein grundlegendes Umdenken. KI bildet sich permanent weiter. Die Entwicklung der Systeme ist nicht immer vorhersehbar. Während klassische Softwareprojekte auf stabilen Anforderungen und kontrollierbaren Zuständen basieren, gleicht die Arbeit an KI-Projekten manchmal eher einer Expedition ins Unbekannte.
Agiles Controlling: Ein flexibler Navigationsansatz
Die Steuerung von KI-Projekten liegt weniger in dem Beherrschen der Technologie selbst als in der Fähigkeit, auf ständige Veränderungen zu reagieren. Hier kommt das Konzept des agilen Controllings ins Spiel. Statt sich auf starren Reportings und festen Meilensteinen auszuruhen, setzen erfolgreiche Teams auf kontinuierliche Überwachung und Anpassung.
Ein Kernelement dieses Ansatzes ist das Konzept des Mikro-Controllings: Statt monatlicher Statusberichte erfordert KI-Projektmanagement eine nahezu permanente Statusanalyse. Dies bedeutet nicht nur Kontrolle, sondern vor allem die Fähigkeit, flexibel zu reagieren und neue Wege zu gehen. Iterative Lernzyklen ersetzen klassische Fortschrittsberichte und schaffen Raum für schnelle Kurskorrekturen.
Flexibles Anforderungsmanagement: die Kunst des strategischen Improvisierens
Traditionelles Anforderungsmanagement mit starren Lasten- und Pflichtenheften greift in KI-Projekten zu kurz. Stattdessen müssen Teams strategische Kernziele definieren, die als dynamische Orientierungspunkte fungieren. Diese Kernziele – wie Entscheidungsqualität, ethische Standards und übergeordnete Unternehmensziele – sollten kontinuierlich reflektiert und angepasst werden, um auf Veränderungen flexibel reagieren zu können.
Agile Herangehensweisen erlauben es, neue Erkenntnisse und Herausforderungen in Echtzeit zu integrieren. Durch iterative Prozesse und regelmäßiges Überprüfen wird sichergestellt, dass das System nicht nur in die richtige Richtung steuert, sondern auch den sich wandelnden Anforderungen und Qualitätsstandards gerecht wird. Dabei rückt die Fähigkeit zur strategischen Improvisation in den Mittelpunkt: Können Teams flexibel auf Abweichungen reagieren und gleichzeitig die übergeordneten Ziele im Blick behalten?
Menschen steuern Maschinen: Die Kunst der intelligenten Interpretation
KI-Systeme sind zwar selbstlernend, doch sie benötigen menschliche Navigation. Fachkräfte müssen nicht nur als Entwickler, sondern auch als strategische Dirigenten agieren. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, die Ergebnisse der Algorithmen zu bewerten und in den strategischen Kontext des Unternehmens einzuordnen.
Neben statistischen Metriken sind hier interpretative Fähigkeiten gefragt. Wie gut entsprechen die Ergebnisse den Unternehmenszielen? Welche impliziten Bias könnten enthalten sein, und welche ethischen Implikationen ergeben sich daraus? Nur durch diese intelligente Interpretation wird KI zu einem wertvollen Werkzeug.
Kommunikation und Agilität: Der Schlüssel zum Erfolg
Erfolgreiches KI-Projektmanagement setzt auf effektive Kommunikation, ein agiles Ressourcenmodell und ein hohes Maß an Anpassungsfähigkeit. Zwischen Entwicklerteams, Fachbereichen und Management muss ein Raum geschaffen werden, in dem technische Komplexität in strategische Klarheit übersetzt wird. Dies erfordert eine agile Herangehensweise in der Teamzusammensetzung, die sich dynamisch an den Projektbedürfnissen orientiert, sowie eine flexible Ressourcenplanung.
„Traditionelles Anforderungsmanagement mit starren Lasten- und Pflichtenheften greift in KI-Projekten zu kurz. Stattdessen müssen Teams strategische Kernziele definieren, die als dynamische Orientierungspunkte fungieren.“
Achim Kirchgässner, Exxeta
Agiles Skill- und Kapazitätenmanagement bedeutet, Kompetenzen kontinuierlich zu analysieren, Teams flexibel zu gestalten und gezielt in Weiterbildung zu investieren. Diese Agilität umfasst die Fähigkeit, Expertise dynamisch zu allokieren, Prioritäten anzupassen und eine Projektkultur zu schaffen, die von Lernbereitschaft, Zusammenarbeit und strategischer Rekalibrierung geprägt ist. Ein solcher Ansatz ermöglicht es, sowohl auf kurzfristige Herausforderungen als auch auf langfristige Ziele effektiv einzugehen.
Die große Transformation: Komplexität als Chance begreifen
Agiles Vorgehen in KI-Projekten ist keine Randdisziplin, sondern der zentrale Erfolgsfaktor für Unternehmen, die die digitale Transformation aktiv gestalten wollen. Erfolgreiche Ansätze erfordern eine neue Denkweise: flexibel, mutig und bereit, bestehende Annahmen zu hinterfragen.
Wer KI erfolgreich managen will, braucht mehr als Algorithmen und Rechenleistung. Es bedarf einer strategischen Vorgehensweise, die Technologie nicht kontrolliert, sondern orchestriert. Denn die digitale Transformation geschieht – ob Unternehmen bereit sind oder nicht. Nur wer Komplexität als Chance begreift und agil handelt, wird langfristig erfolgreich sein.
Über den Autor:
Achim Kirchgässner ist seit über 20 Jahren in der Beratungsbranche tätig und hat zahlreiche Unternehmen bei der Entwicklung und Umsetzung digitaler Strategien unterstützt. Als Treiber der Digitalen Transformation bei Exxeta verfügt er über umfassende Erfahrung in der Anwendung von Technologien zur Optimierung von Geschäftsprozessen und Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit.
