KI erfolgreich im Projektmanagement nutzen

BASICS

KI im Projektmanagement für Einsteiger:innen

Block 1: Wie funktioniert KI? – Grundlagen für PM-Profis

– Was steckt hinter KI, LLMs und Microsoft Copilot – einfach und praxisnah erklärt
– Stärken und Grenzen: Was KI im PM-Kontext zuverlässig kann – und wo Qualitätskontrolle entscheidend bleibt
– KI-Landschaft 2025/2026: Von ChatGPT über Copilot zu KI-Agenten – ein strukturierter Überblick
– Datenschutz und Compliance: Was darf ich mit Copilot? Welche Daten gehen in die Cloud?

Block 2: Prompting-Grundlagen für den PM-Alltag

– Was ist ein Prompt? Von der Frage zur präzisen Anweisung
– Die 5 Prompting-Prinzipien: Rolle, Kontext, Aufgabe, Format und Ton
– Typische Fehler beim Prompting – und wie du sie vermeidest
– Hands-on: Eigene Prompts für Projektprotokolle, Statusberichte und E-Mails schreiben und verbessern

Block 3: Microsoft Copilot im Projektalltag

– Copilot in Word: Projektberichte erstellen, Protokolle verfassen, Statusupdates formulieren
– Copilot in Excel: Datentabellen analysieren, Projektpläne auswerten, Zusammenfassungen erstellen
– Copilot in Teams: Meetings zusammenfassen, Aktionspunkte extrahieren, Fragen ans Meeting stellen
– Copilot in Outlook: E-Mail-Entwürfe erstellen, lange Threads zusammenfassen
– Hands-on: Jede:r testet eigene PM-Use-Cases mit echtem Arbeitsinhalt

Block 4: Erweiterte Use Cases und KI-Agenten-Ausblick

– Projektplanung mit KI: WBS-Strukturierung, Meilensteine formulieren, Risikoregister erstellen
– Stakeholder-Kommunikation: Zielgruppengerechte Berichte, Executive Summaries und Eskalationsmails
– Erste Begegnung mit KI-Agenten: Was können Claude Cowork, Manus AI und Co. im PM-Kontext?
– Persönliche KI-Roadmap: Eigene nächste Schritte für die ersten 4 Wochen definieren

ADVANCED

KI im Projektmanagement für Fortgeschrittene

Block 1: KI-Agenten für das Projektmanagement
– Was sind KI-Agenten? Abgrenzung zu Copilot, Chatbots und klassischen Automatisierungen
– Agentenlandschaft 2025/2026: Ein strukturierter Überblick über relevante Plattformen
– Live-Demos: Autonome Aufgabenbearbeitung, Dateiarbeit und Recherche mit KI-Agenten
– KI-Agenten im PM-Kontext: Wofür machen sie wirklich Sinn – und wo bleiben Menschen entscheidend?

Block 2: Automatisierungen aufbauen – Erste Schritte mit n8n

– Was ist n8n? Open-Source-Workflow-Automatisierung für den PM-Alltag – ohne Programmierkenntnisse
– KI-Agenten in n8n integrieren: Grundlogik von Nodes, Workflows und Decision-Flows
– PM-Automatisierungsbeispiele: Statusupdates, Risikobenachrichtigungen und Reporting automatisieren
– Hands-on: Eigenen ersten n8n-Workflow für eine wiederkehrende PM-Aufgabe entwickeln

Block 3: Multi-Agent-Systeme und Qualitätssicherung

– Multi-Agent-Systeme verstehen: Wann lohnt sich die Orchestrierung mehrerer Agenten?
– Qualitätsmanagement für KI-Outputs: Wie erkenne ich Halluzinationen und Fehler im PM-Kontext?
– Human-in-the-Loop: Wie behalte ich Kontrolle über automatisierte Prozesse im Projekt?
– Datenschutz und Sicherheit bei der Nutzung agentischer Systeme in Projekten

Block 4: KI-Strategie für das eigene PM-Umfeld

– KI-Use-Cases priorisieren: Wo bringt Automatisierung den größten ROI im eigenen Projektumfeld?
– Persönlicher Skill-Stack: Welche KI-Tools decken meinen PM-Bedarf optimal ab?
– Ausblick: Trends und Entwicklungen im KI-gestützten Projektmanagement 2026
– Persönliche KI-Roadmap und Transfer-Commitment: Konkrete Maßnahmen für die nächsten 4 Wochen