Trotz zahlreicher internationaler Studien ist im Jahr 2025 die Datenbasis zur tatsächlichen Nutzung von Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement in Österreich noch sehr gering. Diese Forschungslücke bildet den Ausgangspunkt der vorliegenden Masterarbeit, deren Forschungsfrage lautet: Wie wirkt sich Künstliche Intelligenz auf das Projektmanagement in der IT in großen Unternehmen in Österreich aus? Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, die Einsatzmöglichkeiten, Nutzenpotenziale und Herausforderungen eines Einsatzes von KI im (IT-)PM zu ermitteln. Zu diesem Zweck wurde zur Datenerhebung eine qualitative Forschung durchgeführt, bestehend aus einer umfassenden Literaturrecherche und Expert:inneninterviews. Zur Datenanalyse wurde die qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring angewendet.
Die Ergebnisse zeigen, dass bzgl. der Verwendung von KI im PM aktuell eine signifikante Diskrepanz zwischen den theoretischen Vorteilen, dem möglichen Nutzen und der praktischen Verwendung besteht. KI kommt im PM derzeit nur sporadisch und zumeist unstrukturiert zum Einsatz. Verwendung findet sie vor allem bei der Durchführung routinemäßiger Aufgaben wie Protokollerstellung, Inhaltsgenerierung oder Reporting.
Die Arbeit kommt zu dem Schluss, dass Projektmanager:innen in KI ein großes Potenzial zur Effizienzsteigerung sehen, insbesondere in der Projektplanung und -steuerung. Gleichzeitig bestehen aber auch zahlreiche Hürden, wie fehlende strategische Vorgaben, mangelnde Datenqualität, datenschutzrechtliche Bedenken und ein unklares Kosten/Nutzen-Verhältnis. Die Rolle von Projektmanager:innen wird sich durch KI verändern, aber nicht entfallen, denn zwischenmenschliche Fähigkeiten bleiben weiterhin entscheidend.
Die Studie gibt einen praxisrelevanten Überblick über den aktuellen Stand der Verwendung von KI im PM in Österreich. Somit leistet sie einen wertvollen Beitrag zur fundierten Auseinandersetzung mit diesem Thema und schafft eine fundierte Basis für künftige Untersuchungen.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Problemstellung
- 1.2 Forschungslücke
- 1.3 Ziele der Arbeit und Forschungsfrage
- 1.4 Methode
- 1.5 Aufbau der Arbeit
- 2 Theorie
- 2.1 Definition zentraler Begriffe
- 2.1.1 Projekt
- 2.1.2 Projektmanagement
- 2.1.3 Künstliche Intelligenz
- 2.2 Theoretische Grundlagen
- 2.2.1 Projektmanagement
- 2.2.1.1 Klassisches Projektmanagement
- 2.2.1.2 Agiles Projektmanagement
- 2.2.1.3 Management von IT-Projekten
- 2.2.1.4 Zwischenfazit zu Projektmanagement
- 2.2.2 Künstliche Intelligenz
- 2.2.2.1 Machine Learning
- 2.2.2.2 Deep Learning
- 2.2.2.3 Natural Language Processing
- 2.2.2.4 Zwischenfazit zu Künstlicher Intelligenz
- 2.2.3 Künstliche Intelligenz im Projektmanagement
- 2.2.3.1 Anwendungsmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz im klassischen Projektmanagement
- 2.2.3.2 Anwendungsmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz im agilen Projektmanagement
- 2.2.3.3 Zwischenfazit zu Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement
- 2.2.1 Projektmanagement
- 2.1 Definition zentraler Begriffe
- 3 Methodischer Teil
- 3.1 Forschungsdesign
- 3.1.1 Methodik und Vorgehen
- 3.1.2 Aufbau der qualitativen Interviews
- 3.1.3 Expert:innenakquise
- 3.1.4 Pretest des Interviewleitfadens
- 3.2 Datenerhebung
- 3.2.1 Durchführung der qualitativen Interviews
- 3.2.2 Transkription
- 3.3 Datenanalyse
- 3.3.1 Datenaufbereitung
- 3.3.2 Datenauswertung
- 3.4 Gütekriterien
- 3.1 Forschungsdesign
- 4 Empirischer Teil
- 4.1 Präsentation der Forschungsergebnisse
- 4.1.1 Hauptkategorie 1 – Verständnis von Künstlicher Intelligenz
- 4.1.2 Hauptkategorie 2 – Anwendungsmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz in Projekten
- 4.1.3 Hauptkategorie 3 – Erfahrungen mit Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement
- 4.1.4 Hauptkategorie 4 – Rahmenbedingungen und Erfolgsfaktoren für eine Implementierung von Künstlicher Intelligenz
- 4.2 Einordnung der Ergebnisse in den theoretischen Kontext
- 4.3 Hypothesen
- 4.1 Präsentation der Forschungsergebnisse
- 5 Conclusio
- 5.1 Zusammenfassung der wesentlichen Erkenntnisse
- 5.2 Beantwortung der Forschungsfrage
- 5.3 Limitationen der Arbeit
- 5.4 Handlungsempfehlungen
- 5.5 Empfehlungen für zukünftige Forschung
- 6 Literaturverzeichnis
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Masterarbeit befasst sich mit der geringen Datenbasis zur tatsächlichen Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Projektmanagement (PM) in österreichischen Großunternehmen der IT-Branche. Die zentrale Forschungsfrage lautet: „Wie wirkt sich Künstliche Intelligenz auf das Projektmanagement in der IT in großen Unternehmen in Österreich aus?“ Ziel ist es, die Einsatzmöglichkeiten, Nutzenpotenziale und Herausforderungen eines KI-Einsatzes im IT-Projektmanagement zu ermitteln. Dies wird durch eine qualitative Forschung mittels umfassender Literaturrecherche und Expert:inneninterviews realisiert, wobei die qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring zur Datenanalyse verwendet wird.
- Identifizierung von Einsatzmöglichkeiten von KI im Projektmanagement.
- Analyse der Nutzenpotenziale von KI im IT-Projektmanagement.
- Untersuchung der Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Lösungen.
- Erfassung der aktuellen Nutzung von KI in großen österreichischen IT-Unternehmen.
- Bewertung der Auswirkungen von KI auf die Rolle von Projektmanager:innen.
- Anwendung qualitativer Forschungsmethoden und Inhaltsanalyse nach Mayring.
Auszug aus dem Buch
Künstliche Intelligenz im Projektmanagement
Der Begriff „Automated Project Management“ (APM) beschreibt Ansätze, mit denen Aufgaben im PM möglichst umfassend automatisiert werden sollen und entstand bereits Mitte der 1980er Jahre, bezog sich damals aber primär auf die Automatisierung spezifischer Prozesse in der Softwareentwicklung. APM führte zu ambitionierten Entwicklungsprojekten, die vor allem auf wissens- und regelbasierte Unterstützung bei Entscheidungen während der gesamten Projektlaufzeit abzielten. Allerdings verschwanden diese frühen Ansätze bald wieder aus der praktischen Anwendung.
Während sich frühe Studien zur Anwendung von KI im PM primär auf Expertensysteme konzentrierten, verlagerten sich spätere Untersuchungen zunehmend auf zahlenspezifische Anwendungen wie Aufwandschätzung, Kostenmanagement und Terminplanung. Ein weiterer Forschungsstrang widmet sich dem Einsatz von KI im RM, Qualitätsmanagement (QM) und in der Projektauswahl.
Für den Großteil der Anwender:innen stellt KI einen Mehrwert im Arbeitsalltag dar, da sie hilft, projektbezogene Aufgaben zu erleichtern und die Produktivität durch eine schnellere und effizientere Bearbeitung typischer PM-Tätigkeiten zu steigern. Laut einer Studie von Hays erwarten 76 % der Befragten, dass der Einsatz von KI in ihrer Organisation zu Substitutionseffekten führt, bei denen KI insbesondere Routine- und Analysetätigkeiten übernehmen wird. Gerade klassische Aufgaben, wie Planung und Controlling, werden dabei in der Literatur oftmals genannt (siehe Abbildung 20).
Diese Feststellung bestätigt auch eine Untersuchung von Wild und Flore (mit Unterstützung der führenden PM-Institute der DACH-Region), wonach die drei meistgenannten Nutzungsgründe für KI im PM das RM, die Kommunikation und die Planung sind. Abbildung 21 zeigt die Ergebnisse dieser Bewertung als Maximalwerte aus Effizienz, Effektivität und Qualität (Skalenwerte 1-5, wobei 5 vollkommene Zustimmung bedeutet) je befragter:m Projektmanager:in. Die Mehrheit der Teilnehmenden an dieser Untersuchung stammt aus dem Bereich der IT und der SW-Entwicklung und ist in großen Unternehmen mit über 250 Mitarbeitenden tätig.
In der Folge werden die einzelnen Projektphasen des klassischen sowie des agilen PM-Ansatzes einer Untersuchung unterzogen, wie KI (besser) eingesetzt werden kann. Hierbei liegt der Fokus insbesondere auf dem IT-Bereich.
Wie bereits in Kapitel 2.2.1 dargelegt, geht jedem Vorhaben – unabhängig von der PM-Methode – eine Phase der Initialisierung voraus. In dieser wird das Projekt zunächst grob skizziert und hinsichtlich seiner strategischen Bedeutung, Wirtschaftlichkeit und Umsetzbarkeit bewertet. Hier kann KI insbesondere in folgenden Bereichen unterstützen:
– Zieldefinition: Durch die Analyse von Stakeholder:innen-Befragungen mittels KI kann überprüft werden, ob die festgelegten Projektziele mit den übergeordneten strategischen Zielen des Unternehmens übereinstimmen. Diese Feststellung ist jedoch aufgrund der Komplexität im Zusammenhang zwischen den Projektzielen und den strategischen Unternehmenszielen zu hinterfragen. Auch Nishant u.a. sind der Ansicht, dass KI-Algorithmen ausschließlich auf „formaler Rationalität” (mathematischer Optimierung) beruhen, während menschliche Entscheidungen „substanzielle Rationalität” (kontextbezogene Werte und Normen) erfordern. Diese grundlegende Diskrepanz macht objektive KI-Entscheidungen wenig wahrscheinlich.
– Aufwandschätzungen: Bollmann und Janiak vertreten die Meinung, dass KI durch den Vergleich geplanter Aufgaben mit den Tätigkeiten früherer Projekte fundierte Schätzungen bezüglich des zu erwartenden Aufwands erstellen kann. Auch dieses Szenario basiert auf der bereits zuvor als problematisch beschriebenen Datenbasis in Form von ausreichend historischem Trainingsmaterial aus Projekten und sollte somit kritisch betrachtet werden.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Stellt die Problemstellung und Forschungslücke im Kontext der KI-Nutzung im IT-Projektmanagement in Österreich dar und formuliert die Ziele und Forschungsfrage der Arbeit.
2 Theorie: Definiert zentrale Begriffe wie Projekt, Projektmanagement und Künstliche Intelligenz, beleuchtet deren historische Entwicklung und theoretische Grundlagen sowie konkrete Anwendungsmöglichkeiten von KI im klassischen und agilen PM.
3 Methodischer Teil: Erläutert das Forschungsdesign, die qualitative Forschungsmethodik mittels Expert:inneninterviews, die Datenerhebung und -analyse nach Mayring sowie die angewandten Gütekriterien.
4 Empirischer Teil: Präsentiert die Ergebnisse der qualitativen Inhaltsanalyse, strukturiert nach dem Verständnis von KI, ihren Anwendungsmöglichkeiten und den Erfahrungen im Projektmanagement, inklusive Rahmenbedingungen und Erfolgsfaktoren für die Implementierung.
5 Conclusio: Fasst die wesentlichen Erkenntnisse zusammen, beantwortet die Forschungsfrage, diskutiert Limitationen und leitet Handlungsempfehlungen sowie Vorschläge für zukünftige Forschung ab.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Projektmanagement, IT-Projektmanagement, empirische Studie, Österreich, Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, agile Methoden, Wasserfallmodell, Datenerhebung, Expert:inneninterviews, qualitative Inhaltsanalyse, Risikomanagement, Kostenmanagement, Ressourcenplanung, Automatisierung, digitale Transformation.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Diese Masterarbeit untersucht die Auswirkungen und das Potenzial von Künstlicher Intelligenz (KI) auf das Projektmanagement (PM) in IT-Projekten großer Unternehmen in Österreich.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Arbeit konzentriert sich auf Einsatzmöglichkeiten, Nutzenpotenziale, Herausforderungen bei der Implementierung von KI im PM sowie die Veränderung der Rolle von Projektmanager:innen durch KI.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das primäre Ziel ist es, Einsatzmöglichkeiten, Nutzenpotenziale und Herausforderungen eines KI-Einsatzes im IT-Projektmanagement zu ermitteln. Die Forschungsfrage lautet: „Wie wirkt sich Künstliche Intelligenz auf das Projektmanagement in der IT in großen Unternehmen in Österreich aus?“
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Studie verwendet ein qualitatives Forschungsdesign, bestehend aus einer umfassenden Literaturrecherche und Expert:inneninterviews. Zur Datenanalyse kommt die qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring zur Anwendung.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil der Arbeit präsentiert die empirischen Forschungsergebnisse, die in vier Hauptkategorien unterteilt sind: das Verständnis von KI, ihre Anwendungsmöglichkeiten in Projekten, Erfahrungen mit KI im PM sowie die notwendigen Rahmenbedingungen und Erfolgsfaktoren für eine Implementierung.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Künstliche Intelligenz, Projektmanagement, IT-Projektmanagement, empirische Studie, Österreich, Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, agile Methoden, Wasserfallmodell, Datenerhebung, Expert:inneninterviews, qualitative Inhaltsanalyse, Risikomanagement, Kostenmanagement, Ressourcenplanung, Automatisierung, digitale Transformation.
Welche Diskrepanz besteht zwischen theoretischem Nutzen und praktischer Anwendung von KI im Projektmanagement?
Die Studie zeigt eine signifikante Diskrepanz: Während theoretisch große Vorteile und Nutzenpotenziale von KI im PM gesehen werden, kommt sie in der Praxis großer Unternehmen in Österreich nur sporadisch und zumeist unstrukturiert zum Einsatz, hauptsächlich für routinemäßige Aufgaben.
Welche Rolle spielen Datenschutz und ethische Bedenken bei der Implementierung von KI im Projektmanagement?
Datenschutz und ethische Bedenken stellen zentrale Herausforderungen dar. Viele Unternehmen haben Vorbehalte gegenüber der Verarbeitung sensibler Daten durch KI-Systeme, insbesondere da diese oft als „Black Boxes“ agieren und ihre Entscheidungsprozesse schwer nachvollziehbar sind. Dies erfordert Maßnahmen wie strenge Richtlinien, Anonymisierung und die Einhaltung regulatorischer Vorgaben wie der DSGVO und des AI Act.
Wie wird die Rolle von Projektmanager:innen durch den Einsatz von KI beeinflusst?
Die Rolle von Projektmanager:innen wird sich durch KI verändern, aber nicht entfallen. KI kann repetitive Aufgaben automatisieren, wodurch Projektmanager:innen mehr Zeit für zwischenmenschliche und strategische Aufgaben gewinnen. Soziale Kompetenzen und die Fähigkeit, KI-generierte Ergebnisse kritisch zu interpretieren, bleiben entscheidend.
Warum wird KI im Projektmanagement in großen österreichischen Unternehmen derzeit nur punktuell eingesetzt?
Gründe dafür sind ein Mangel an konkreten Anwendungsszenarien (Use Cases), fehlende PM-Software mit integrierten KI-Funktionalitäten, unzureichende Quantität und Qualität historischer Projektdaten für das Training von KI-Modellen sowie teilweise restriktive Datenschutzvorgaben und fehlende strategische Vorgaben seitens des Managements.
- Arbeit zitieren
- Thomas Wagner (Autor:in), 2025, Wie Künstliche Intelligenz das Projektmanagement revolutioniert, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1681333
