Change-Management:
wie verändert KI die Rolle des Projektmanagements?
Aufbau der Projektarbeit
1
Transformation der Rolle
KI transformiert die traditionelle Rolle im Projektmanagement.
2
welche Aufgaben werden durch KI übernommen?
KI automatisiert Aufgaben im Projektmanagement.
3
Neue Fähigkeiten im Projektmanagement
KI-gestützte Arbeitswelt erfordert neue Kompetenzen von Projektmanagern.
Herausforderungen im Change Management
Änderungen im prozessualen, technischen, organisatorischen Bereich von Unternehmen.
Zentrale Herausforderungen
Mitarbeiterwiderstände
Ängste vor Arbeitsplatzverlust
Technische Integration
Komplexe IT-Infrastruktur und Datensilos
Datenschutz und Compliance
Hohe regulatorische Vorgaben
Besondere Herausforderungen im Klinikumfeld
Strenge Regularien und Compliance
Änderungen orientieren sich an hohen Datenschutzanforderungen
Ressourcenknappheit
klinisches Personal ist im Versorgungsalltag bereits hoch ausgelastet.
Widerstand gegen Veränderungen
Durch die Haltung 'Dienst am Menschen' ist eine höhere technologische Skepsis zu beobachten
Fokus auf Patientensicherheit
Jede Veränderung an Prozessen stets mit Blick auf die Auswirkungen auf Qualität und Sicherheit der Versorgung
komplexe interdisziplinäre Abläufe
im Patienten-Journey sind viele unterschiedliche Berufsgruppen beteiligt (Ärzte / Pflege / Verwaltung / IT, externe Stakeholder Kostenträger, Forschung, Behörden)
Chancen einer
ki-gestützten Projektkoordination
Automatisierung von repetiviten Aufgaben
Projektplanung, Terminplanung, Reporting, Meetingorganisation
Echtzeit-Analysen
KI erkennt Engpässe, empfiehlt Maßnahmen 24/7
Kommunikation 24/7
Chatbots entlasten Mitarbeiter bei Routineanfragen
mit Blick auf ein Realprojekt im Klinikumfeld
Projektsteckbrief eMedikation
Projektphasen
Die wichtigsten Phasen des Projekts zur Digitalisierung von Medikamentendaten im Überblick:
1
Projektinitialisierung
Start mit Kick-off und Zieldefinition.
2
Anforderungsanalyse & Konzeption
Analyse und Digitalisierungskonzept.
3
Softwareauswahl & Vertragsabschluss
Softwareauswahl und Vertragsabschluss.
4
Systemeinrichtung & Schnittstellenkonzept
Einrichtung und Schnittstellenentwicklung.
5
Testphase (Pilot)
Pilotbetrieb und Feedbacksammlung.
6
Integration Feedback & Feinanpassungen
Softwareanpassung nach Feedback.
7
Schulung & Change-Management
Mitarbeiterschulung und Change-Management.
8
Rollout
Schrittweise Ausdehnung des Systems.
9
Abschluss & Evaluation
Projektabschluss und Ergebnisevaluation.
Bei welchen Aufgaben im Projektmanagement kann KI unterstützen?
KI-gestützte Projektplanung
  • visuelle Projektphasen und Zeitabläufe (Gantt Diagramm)
  • Änderungen können schnell visualisiert werden
KI-gestützte Einbindung von Mitarbeitern in Projekten
Stakeholdergewinnung
Kommunikationsplanung
KI-gestützte Stakeholderanalyse
Stellung im Projekt, Berücksichtigung der Bedürfnisse und Erwartungen aller Interessengruppen.
Klinikmanagement
Hoher Einfluss, Fokus auf Wirtschaftlichkeit.
Ärztlicher Dienst
Hoher Einfluss, Benötigt schnelle und verlässliche Lösungen, Zuständig für die Verordnung von Medikamenten
Pflegepersonal
Hoher Einfluss, Vergabe von Medikamenten, Akzeptanz in der Pflege ist ein Schlüsselfaktor.
IT-Abteilung
Hoher Einfluss, Fokus auf eine reibungslose technische Integration.
Apotheke
Hoher Einfluss, Produkt Owner, definiert Prozessoptimierung in Lager und Bestellung.
Datenschutz
Compliance, erwartet Einbezug ins Projekt
Patient
Behandlungsqualität, elektronische Patientenakte Medikamentenplan
externe Partner
hoher Einfluss, Anbieter Klinikinformationssystem
KI-gestützte Entwicklung von Persona-Profilen für typische Stakeholder
KI-gestützte Kommunikationsstrategie
Klare Kommunikation schafft Akzeptanz und baut Widerstände ab. Analyse der Möglichkeiten.
Projektmeetings
Besprechung des Fortschritts sicherstellen.
Projekt-Newsletter
Monatliche Updates über Meilensteine und Erfolge versenden.
Intranet-Seite
Eine zentrale Anlaufstelle für Projektinformationen bereitstellen.
Schulungen und Workshops
Umfassende Schulungen für das Personal durchführen.
Persönliche Gespräche
Gezielte Gespräche zur Ausräumung von Bedenken führen.
KI-gestützte Analyse von Risiken in Projekten
Identifizierung
Frühwarnsystem
KI-gestützte Identifizierung von Chancen und Risiken in einem Projekt (SWOT-Analyse)
1
Stärken
Prozessoptimierung, Qualitätssteigerung
2
Schwächen
Komplexität, Interoperabilität, Skepsis
3
Chancen
Schnelle Abläufe (Medikamentenversorgung), Förderprogramme, Imagegewinn
4
Bedrohungen
Datenschutz-Risiken, regulatorische Unsicherheit
KI-gestützte Identifizierung von Projektrisiken und Kennzahlen (KPIs) für ein Frühwarnsystem
Automatisierte Alerts bei Überschreiten von definierten Toleranzgrenzen.
Weitere Beispiele ki-gestützter Automatisierungen im Projektmanagement
Kontinuierliches Monitoring
KI überwacht den Fortschritt und gibt Warnmeldungen bei Problemen aus.
Empfehlung von Maßnahmen im Projektverlauf
Das System schlägt konkrete Pläne und Umsetzungsschritte vor.
Automatisiertes Reporting & Visualisierung
KI-basiertes Dashboard stellt Projektverläufe in Echtzeit dar.
Bewertung von Projekten
Projekte werden automatisch nach Kosten, Aufwand und Risiko bewertet.
Data Mining & Predictive Analyse
KI-Tools analysiert Projektdaten und bildet Wahrscheinlichkeiten ab bzw. bestimmt den wahrscheinlichen weiteren Verlauf
Projektmanagement im Wandel - Fazit durch KI
  • Projektmanager gewinnt Zeit für Innovation, Teamführung und Organisationsentwicklung durch Automatisierung.
  • Projektmanager agiert als Coach, Koordinator und Visionär; stimmt Datenverarbeitung ab und hinterfragt KI-Ergebnisse.
  • Rolle des Projektmanagers wird strategischer und moderierender; Führungsstärke, Zusammenarbeit und Ethik gewinnen an Bedeutung.
Kompetenzprofil eines Projektmanager
welche Kompetenzen sind für eine KI-gestützte Arbeitsweise erforderlich
KI- und Datenkompetenz
KI-Funktionalitäten verstehen, Analysen interpretieren, Daten kompetent nutzen.
Agiles und adaptives Mindset
Schnell reagieren, iterativ vorgehen, Innovationen vorantreiben.
Ethisches Bewusstsein und Compliance
Verantwortungsvoll mit KI umgehen, rechtliche Vorgaben beachten, Transparenz gewährleisten.
Strategische Planung und Entscheidungsfindung
KI zielorientiert integrieren, Mehrwert fokussieren, Szenarien simulieren.
Führungskompetenz und Change Management
Coachen, moderieren, Konflikte managen, Stakeholder einbeziehen, Kulturwandel begleiten.
Interdisziplinäres und ganzheitliches Denken
Brücken bauen, systemisches verstehen, Kollaboration fördern.
Ausblick im ki-gestützten Projektmanagement
Welche Trends werden sich verstärken?
1
Automatisierung
KI-Tools etablieren sich für automatisierte Reportings und Ressourcenplanung.
2
Data-driven Mindset
Arbeiten mit Daten wird im Projektmanagement zum Standard, analytische Kompetenzen entscheidend.
3
Agilität in Projekten
Agile Praktiken lösen zunehmend klassische Methoden ab - hybride Ansätze gewinnen an Bedeutung.
4
Nachhaltigkeit
Nachhaltigkeitsaspekte beeinflussen Entscheidungskriterien und Zielsetzungen.
5
Ethische Anforderungen
Anforderungen an Datenschutz und Fairness steigen.
6
Führung virtueller Teams
Zunahme verteilter, virtueller Projektteams durch Digitalisierung.
7
Change- und Lernkultur
Projekte werden iterativer, Experimente gewünscht, Fehlertoleranz nimmt zu.
8
Strategische Disziplin
Projektmanagement verzahnt sich eng mit Unternehmenszielen.
Vielen Dank für eure Aufmerksamkeit!
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Fragen & Austausch
Weitere Informationen?
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Kontakt
Ellen Langenstein
ellen-langenstein@web.de
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Linkedin
www.linkedin/in/ellen-langenstein