KI im Projektcontrolling

In diesem Workshop lernst Du, wie Du moderne KI-Tools und -Anwendungen im Bereich Controlling mit Fokus auf Projektcontrolling nutzen kannst. Der Schwerpunkt liegt auf zwei bis drei der relevantesten Anwendungen und Tools. Die Einsatzmöglichkeiten werden anhand von Praxisbeispielen aufgezeigt. In praktischen Fallstudien kannst Du die KI-Tools und ihre Anwendung selbstständig üben. In Gruppenarbeit kannst Du das Gelernte an eigenen kleinen Projekten umsetzen. Mit diesem Vorgehen wirst Du befähigt, das Gelernte direkt in Deinen beruflichen Alltag zu integrieren.

Einführung in das Projektcontrolling mit Unterstützung durch KI

• Nutzung prädiktiver Modelle zur Prognose des Projekterfolgs (Kosten & Zeit).
• Automatisiertes Tracking des Projektstatus anhand definierter KPIs.

Vorstellung relevanter Tools und Technologien

Die Top-Themen des Workshops

In Smartsheet erkennt die integrierte KI Abweichungen zwischen Plan- und Ist-Werten automatisch. Sie analysiert Fortschrittsdaten, schlägt Priorisierungen vor und sendet Warnmeldungen, wenn Termine oder Budgets gefährdet sind.

➡️ Ergebnis: Proaktive Steuerung statt nachträglicher Analyse – KI zeigt, wo und warum ein Projekt aus dem Takt gerät.

ClickUp AI durchsucht Projekt-Updates, Kommentare und Aufgabenbeschreibungen nach Hinweisen auf Risiken – etwa Überlastung, Kommunikationsprobleme oder Terminverzug. Die KI erstellt automatisch Risiko-Reports und schlägt Gegenmaßnahmen vor.

➡️ Ergebnis: Verborgene Risiken werden sichtbar – und können frühzeitig adressiert werden, bevor sie das Projekt gefährden.

Teamwork und ClickUp AI analysieren automatisch Arbeitslasten, verfügbare Kapazitäten und Deadlines. Die Tools erkennen Überlastungen, priorisieren Aufgaben intelligent und schlagen realistische Zeitpläne vor.

➡️ Ergebnis: Faire, transparente Auslastung – die KI wird zum Assistenten für realistische Projektplanung und Teamgesundheit.

KI-gestützte Budgetplanung nutzt historische Projektdaten, um realistische Forecasts zu erstellen. In Smartsheet kann die KI automatisch Kostenabweichungen erklären und zukünftige Budgetrisiken vorhersagen.

➡️ Ergebnis: Bessere Budgettreue, realistischere Planung – und mehr Kontrolle mit weniger Aufwand.

KI-Praxis

• Überwachung von Projektkosten und Zeitplänen.
• Erstellung eines Dashboards für die Echtzeitüberwachung von Projekt-KPIs.
• Handlungsempfehlungen ableiten

Fallstudie 

• Im Rahmen der Fallstudie erarbeiten die Teilnehmenden praxisnah, wie KI-Tools gezielt in den verschiedenen Phasen eines Projekts effektiv eingesetzt und angewendet werden können.

Hands-On-Projekte

• Die Teilnehmenden entwickeln selbstständig ein einfaches Monitoring-Dashboard oder eine Risikoanalyse für ein Beispielprojekt basierend auf bereitgestellten Daten.
• Umsetzung eigener Projekte der Teilnehmenden.
• Präsentation der Ergebnisse.

Ausblick, Fragen & Antworten

Dein Nutzen:

• Praxisbezug: Direkte Anwendung von KI-Tools in einer realitätsnahen Fallstudie.
• Effizienzsteigerung: Automatisierung und Optimierung von Projektcontrolling-Prozessen.
• Prognosesicherheit: Frühzeitiges Erkennen von Risiken und Abweichungen durch KI-gestützte Analysen.
• Wettbewerbsvorteil: Aufbau moderner Controlling-Kompetenzen für die digitale Transformation.
   

Methodenmix aus Experten-Input, Präsentation, Live-Demos, Praxisbeispiele, Übungen, Fallstudie, Gruppen- und Einzelarbeiten.

Voraussetzungen sind grundlegende Kenntnisse im Projektmanagement und Controlling; erste Erfahrungen mit Daten/Reporting sind hilfreich, Programmierkenntnisse sind in der Regel nicht erforderlich.

Das Seminar richtet sich an Projektmanager:innen und Projektleitende, Controlling- und Finanzexpert:innen, Business Analyst:innen und Datenwissenschaftler:innen, Qualitätsmanagement-Beauftragte sowie Mitarbeitende aus dem IT- und Technologiemanagement, die KI-gestützte Methoden im Projektcontrolling einsetzen oder bewerten möchten. Angesprochen sind insbesondere Personen, die Projektkennzahlen, Kosten-, Termin- und Ressourcensteuerung sowie Reporting- und Prognoseprozesse verbessern wollen und dabei Potenziale, Grenzen und Risiken von KI (z. B. für Forecasting, Anomalieerkennung, automatisierte Auswertungen und Entscheidungsunterstützung) verstehen und in ihre Praxis übertragen möchten.