Herzlich Willkommen zu einer neuen TPG Podcast-Episode. Heute spreche ich mit Wolfgang Habison und Peter Buchas von PMCC Consulting. Beide sind Trainer, Berater und Coach mit über 15 Jahren Erfahrung in Projekt- und Prozessmanagement sowie Sozialkompetenz-Trainings. Gemeinsam widmen wir uns heute einem Thema, das die Zukunft der Projektarbeit prägt: KI Kompetenz im Projektalltag.

Wolfgang und Peter haben bei PMCC den „KI Kompass“ entwickelt – ein Seminarformat, das anhand von KI-Essentials, Use Case-Entwicklung, Tools für Planung, Steuerung und Führung sowie ethischen und datenschutzrechtlichen Aspekten zeigt, wie KI Projektarbeit smarter, effizienter und nachhaltiger machen kann.

In der heutigen Episode stellen wir uns den Fragen: Wo liegen die echten Mehrwerte für Projektmanager:innen? Welche Stolpersteine gilt es zu kennen? Und vor allem: Wie bringt man KI praktisch in den Projektalltag?

Viel Spaß beim Zuhören!

Und noch eine Bitte zum Schluss: Wir freuen uns, wenn Sie unseren Podcast mit 5 Sternen Bewerten und in Ihrem Netzwerk weiterempfehlen. Vielen Dank!

Tina Ciotola

Mit Wolfgang Habison

Wolfgang Habison arbeitet als diplomierter Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler seit jeher im Spannungsfeld zwischen Menschen und Technologien. Als zertifizierter Projekt- und Prozessmanager mit systemischen Wurzeln beschäftigt er sich seit vielen Jahren mit den Grenzen und Möglichkeiten technischer Hilfsmittel im Projektalltag. Früh hat er den Einsatz von KI als Gestaltungsfeld erkannt und unterstützt Projektmanager:innen dabei, diese Technologien für Optimierungen und Erweiterungen in ihren Projekten und Prozessen nutzbar zu machen.

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und Peter Buchas

Peter Buchas ist als Interimsmanager in Operations und Projektleiter in technischen Industrien sowie für Reorganisationen im Einsatz. Seine Passion ist es, Menschen in Organisationen und Projekten für Lean zu begeistern. Peters Verbindung zu KI: vor sechs Jahren entwickelte er eine HR-Lösung, die prädiktive Analysen basierend auf Reinforcement Learning bietet.

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Podcasts zu PM-Trainings / Zertifizierungen

• https://www.theprojectgroup.com/podcast-projektmanagement/projektmanagement-lernen-ipma/
• https://www.theprojectgroup.com/podcast-projektmanagement/zertifizierungen-im-projektmanagement/

Podcasts zum Thema KI:

• https://www.theprojectgroup.com/podcast-projektmanagement/ki-strategie/
• https://www.theprojectgroup.com/podcast-projektmanagement/ki-start/
• https://www.theprojectgroup.com/podcast-projektmanagement/mensch-und-ki/

Links zu PMCC, Wolfgang Habison und Peter Buchas

• https://www.pmcc-consulting.com/leistung/ki-im-projektmanagement/
• https://www.wirtschaft-kompakt.at/wolfgang-habison/
• https://www.pmcc-consulting.com/ueber-pmcc/consultants/wolfgang-habison/
• https://www.pmcc-consulting.com/ueber-pmcc/consultants/peter-buchas/

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Podcast-Zusammenfassung: Der KI-Kompass: KI im Projektalltag erfolgreich einführen und nutzen

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst keine Zukunftsvision mehr. Sie verändert bereits heute, wie Projekte initiiert, gesteuert und abgeschlossen werden. Doch nicht jede KI-Anwendung verschafft automatisch Mehrwert. Es kommt darauf an, wie und wo Sie KI einsetzen. In der Podcastfolge „Der KI-Kompass – Know-how für KI im Projektalltag“ geben Wolfgang Habison und Peter Buchas von PMCC Consulting konkrete Einblicke. Sie zeigen auf, wie sich KI strukturiert einführen lässt – und was dabei oft unterschätzt wird. In diesem Artikel haben wir die wichtigsten Take-Aways für Sie zusammengefasst.

1. Potenziale erkennen: Automatisierung, Augmentierung, Optimierung

KI bietet drei zentrale Wirkungsebenen. Jede entfaltet sich in unterschiedlichen Tools und Aufgaben.

• Automatisierung
  Sie nehmen Routine-Aufgaben ab: etwa Status-Reports generieren, Termine koordinieren oder Protokolle aus Meetings zusammenstellen. Dadurch sinkt der Aufwand manuell, und das Projektteam bekommt Freiraum.
• Augmentierung
  Hier fungiert KI als „Sparringspartner“: Sie hilft bei Ideenfindung, Literatur- oder Quellenrecherche, bei der Vorbereitung auf Entscheidungen oder schwierige Gespräche. KI liefert Impulse, Menschen verfeinern.
• Optimierung
  Aus vorhandenen Daten entstehen neue Einsichten: Risiken lassen sich früher identifizieren, Abweichungen zwischen Plan und Ist auffinden, Muster erkennen, die auf Verbesserungen hinweisen. Optimierung schafft bessere Steuerung.

Diese Potenziale sind nicht unabhängig zu betrachten. Häufig überlappen sie: Ein Tool, das berichte automatisiert, kann auch analysieren und Verbesserungspotenziale vorschlagen.

Tipp: Wählen Sie zum Pilotieren Ihrer KI einen Anwendungsbereich, in dem alle drei Ebenen zumindest angedeutet sind. Das kann etwa das Risikomanagement oder die Projektfortschrittskontrolle sein. So gewinnen Sie ein umfassenderes Bild vom realen Nutzen der KI-Unterstützung.

2. Risiken nicht unterschätzen: Datenschutz, Ethik und Unternehmenskultur

Mit der Einführung von KI endet nicht das Projektmanagement – neue Verantwortlichkeiten beginnen.

• Datenschutz & Datenhoheit
  Viele KI-Modelle und Tools speichern Daten, auch Trainingsdaten. Es ist zu prüfen, wer Zugriff hat, wo Daten gespeichert und wie sie verarbeitet werden. Besonders bei externen Tools gelten Sicherheitsanforderungen und Compliance-Regeln.
• Ethik & Bias
  KI-Systeme spiegeln Verzerrungen ihrer Trainingsdaten wider. Wenn diese nicht bewusst geprüft werden, entstehen ungerechtfertigte Benachteiligungen. Beispiele sind falsche Vorhersagen, unfaire Risikoeinstellungen oder tendenziöse Bewertungen.
• Führung & Kultur
  Führungskräfte müssen Rahmenbedingungen setzen: klare Verantwortlichkeiten, Rollen, Regeln für KI-Nutzung. Ohne Leadership entstehen Schatten-KI, Doppelgleisigkeiten, unklare Erwartungen. Mitarbeitende brauchen Vertrauen und Mitbestimmung.
• Transparenz & Nachvollziehbarkeit
  KI-Entscheidungen müssen nachvollziehbar sein – zumindest so weit, dass Kontrolle möglich ist. Es genügt oft nicht, ein Modell laufen zu lassen und sich auf das Ergebnis zu verlassen. Dokumentation, Monitoring und Review sind notwendig.

Tipp: Erarbeiten Sie mit Ihrem Team und der Geschäftsleitung verbindliche Leitlinien für KI-Einsatz: Datenschutzstandards, ethische Prinzipien und wie Verantwortlichkeiten zu verteilen sind. So vermeiden Sie Reibungsverluste und Fehlentwicklungen.

3. Mensch bleibt im Mittelpunkt – trotz KI

KI ist leistungsstark, aber sie kann nicht ersetzen, was Menschen einzigartig macht: Kreativität, Intuition und Empathie. Gerade bei sozialen Kompetenzen stößt KI an ihre Grenzen. Sie kann helfen, Gespräche vorzubereiten oder Konflikte zu simulieren – doch Entscheidungen bleiben menschliche Aufgaben. Wenn KI falsch genutzt wird, droht ein gefährlicher Trend: Unternehmen könnten ihre Belegschaft so stark reduzieren, dass Wissenstransfer und Innovation verloren gehen.

Die wichtigsten Faktoren:

• „Human in the loop“ lautet deshalb das Grundprinzip: KI liefert Vorschläge, Menschen prüfen und entscheiden.

• Kreativität und Intuition
  Neue Ideen, Visionen, Innovation entstehen nicht allein durch Algorithmen. KI kann Vorschläge machen, Inspiration liefern, aber der kreative Sprung bleibt menschlich.
• Kommunikation und Empathie
  Wenn es darum geht, Teams zu führen, Stakeholder zu überzeugen oder Konflikte zu lösen, dann zählt der persönliche Umgang. KI kann Textvorschläge liefern oder Gesprächssimulationen anbieten, doch das Gespür für Ton, Timing und Empathie bleibt Aufgabe der Menschen.
• Entscheidungskompetenz
  Auch wenn KI Vorschläge macht, ist zu prüfen: Passt es zur Strategie? Zu den Werten? Zu den Ressourcen? Wer trägt die Verantwortung, wenn etwas schiefgeht? Menschliche Kontrolle (Human-in-the-Loop) ist kein Add-on, sondern Pflicht.
• Wissens-Transfer & Lernen
  Wenn KI Aufgaben übernimmt, darf nicht der Blick fürs Ganze verloren gehen. Erfahrung, Projektwissen, informelles Wissen draußen in der Organisation – dafür muss gesorgt sein. Sonst droht „Black-Box-Wissen“, das nicht geteilt wird.

Tipp: Sichern Sie menschliche Beteiligung bewusst: in Entscheidungsphasen, bei der Auswertung der Ergebnisse, in Feedback-Schleifen. So bleibt Qualität erhalten und Akzeptanz wächst.

4. Das KISA-Modell: Struktur für eine gelungene Einführung von KI

Das Seminar von PMCC basiert auf dem eigens entwickelten TISA-Modell, das hilft, KI-Einsätze gezielt zu planen: Dabei steht KISA für:

• K – Klare Zielsetzung (Use Case definieren)
  Vor Beginn muss klar sein: Was genau soll verbessert werden? Welche Probleme sollen adressiert werden? Nutzen, Wirkung, Stakeholder müssen formuliert sein. Z. B. das Ziel, Projektzeit und Ressourcen transparenter zu planen oder Zielkonflikte früh zu erkennen.
• I – Identifikation des KI-Typs
  Welche KI-Variante passt zum Use Case? Perzeptive KI (Wahrnehmen, z. B. Bilderkennung oder Sprachverarbeitung), kognitive KI (Verstehen, Analysen, Entscheidungen), interaktive KI (Chatbots etc.), generative KI (Texte, Bilder, Vorschläge), automatisierende KI (Routineaufgaben, Automatisierung von Abläufen). Die korrekte Identifikation verhindert, dass Sie die falsche Lösung einsetzen.
• S – Szenario im Projektalltag
  Wie sieht die Anwendung konkret aus? Wer liefert die Daten? In welchem Format? Wie oft wird das Tool benutzt? Etwa: Projektleiter:innen geben gesammelte Rohdaten ein, die KI klassifiziert Ziele und schlägt SMART-Formulierungen vor, erkennt Widersprüche oder unklare Formulierungen. Das Szenario muss operationalisierbar sein.
• A – Auswahl geeigneter Tools & Plattformen
  Anschließend prüfen Sie, welche Software oder Plattform diese Anforderungen erfüllt: Datenformate, Schnittstellen, Bedienbarkeit, Datenschutz, Kosten, etc. Beispiele sind ChatGPT, MS Copilot, Notion AI oder andere Tools, die je nach Use Case geeignet sind. Wichtig: Kompatibilität mit bestehenden Systemen und Nutzbarkeit im Alltag.

Zusätzlich wird das KISA-Modell im PMCC-Ansatz oft ergänzt durch Checklisten wie die D.R.A.K.E.-Formel. Diese helfen beim Gestalten der Prompts, damit die Kommunikation mit der KI klar, effizient und zielgerichtet ist. Dazu gehören Fragen nach Rolle, Kontext, Aufgabe, Format, etc. pma.at

Tipp: Nutzen Sie eine strukturierte Methode bevor Sie in den Markt investieren. So reduzieren Sie Risiko und sorgen für eine stimmige Einführung.

5. Praxisbeispiele & Erfahrungsberichte aus dem Seminar

Wolfgang Habison und Peter Buchas schildern konkrete Use Cases, um greifbar zu machen, wie KI Projekte verändert.

• Projektzeit- und Ressourcenplanung
  Im Seminar wird gezeigt, wie Rohdaten aus verschiedenen Quellen zusammengetragen werden – z. B. aus Meetingprotokollen, Workshops, Whiteboards – und wie eine KI daraus Informationen extrahiert, Hauptziele und Zusatzziele klassifiziert, SMART-Formulierungen vorschlägt. So entsteht Transparenz über Prioritäten und Zielkonflikte.
• Risikoabschätzung & Szenarioanalyse
  Anhand interner und externer Daten lassen sich potentielle Risiken früher erkennen. KI kann verschiedene Projektverläufe simulieren – etwa bei Verzögerung einzelner Aufgaben oder Ressourcenengpässen – und Handlungspfade aufzeigen, wie auf Abweichungen zu reagieren wäre.
• Kommunikation & Stakeholdermanagement
  KI wird eingesetzt, um Feedback aus Stakeholder-Interviews auszuwerten. Ergebnisse werden zusammengefasst, Kernaussagen herausgefiltert. Mitarbeitende erhalten Vorschläge, wie man Präsentationen oder Berichte formulieren kann, um unterschiedliche Interessen zu berücksichtigen.
• Schnellere Entscheidungsprozesse
  Durch automatisierte Dashboards oder Reportingtools mit KI-komponenten sparen Projektteams Zeit. Dort, wo sie früher zahlreiche Excel-Tabellen manuell gepflegt haben, liefert KI Auswertungen, erkennt Trends und weist auf Abweichungen hin – alles in deutlich kürzerer Zeit.

Diese Beispiele machen eines klar: Die größte Hürde ist nicht die Technik, sondern die Integration. Wenn Abläufe, Rollen und Erwartungen nicht klar sind, bleibt das Potenzial teilweise ungenutzt.

Tipp: Dokumentieren Sie jeden Use Case: Ausgangslage, eingesetzte Tools, Lessons Learned. Teilen Sie Erkenntnisse offen im Team – das fördert Lernkultur und erleichtert spätere Vorhaben.

6. Mindset & Skills – wie Menschen wachsen

KI-Einführung ist mehr als technisches Projekt: Es ist Veränderung im Denken, Handeln und in der Zusammenarbeit.

• Kompetenzaufbau
  Projektteams brauchen Verständnis für KI-Grundlagen: Was bedeutet maschinelles Lernen, wie funktioniert Generative AI, wo liegen Grenzen? Wer Tools nutzt, sollte wissen, wie sie datenmäßig arbeiten und was Bias bedeutet.
• Offenheit für Experimentieren und Scheitern
  Nicht jeder Use Case gelingt sofort. Kleine Fehler oder unerwartete Ergebnisse gehören dazu. Wichtig ist, daraus zu lernen, nicht zu verwerfen. Iteration ist Teil der Entwicklung.
• Einbindung aller Ebenen
  Es genügt nicht, wenn die Führung entscheidet. Mitarbeitende sollten mitreden, mitgestalten. So steigen Akzeptanz und Verbindlichkeit. Auch Stakeholder außerhalb des Projektteams – z. B. Datenschutz, Compliance, Controlling – gehören früh ins Boot.
• Kommunikation & Transparenz
  Wie arbeiten wir mit KI? Was sind Erwartungen? Was kann sie leisten, und was nicht? Diese Fragen sollten offen diskutiert werden, damit niemand überfordert oder verunsichert wird.

Tipp: Investieren Sie in Schulung & Workshops, nicht nur in Technik. Ermutigen Sie Ihr Team, KI-Skills aufzubauen – durch interne Trainings oder externe Angebote.

7. Blick in die Zukunft – Chancen für Organisationen

Die Entwicklung geht weiter – und wer heute handelt, kann morgen in Führung sein.

• Regulatorische Rahmenbedingungen
  In Europa kommen zunehmend Regeln für KI-Nutzung: Datenschutz, Transparenzpflichten, mögliche Anforderungen an Audits. Wer jetzt klare Strukturen aufbaut, ist vorbereitet.
• Wettbewerb durch Innovation
  Unternehmen, die früh KI-Kompetenz haben, werden Prozesse effizienter gestalten, schneller auf Marktveränderungen reagieren und Kundenanforderungen proaktiv bedienen können.
• Risiken von Komfortfallen
  Wenn KI nur dazu dient, Bestehendes schneller zu machen, aber nichts verändern will, bleibt Innovation auf der Strecke. Es besteht Gefahr, dass Teams sich auf KI-Vorschläge verlassen, ohne zu hinterfragen.
• Nachhaltigkeit & Verantwortung
  KI-Einsatz muss auch nachhaltig sein: ökologisch (Stromverbrauch, Hardware), sozial (Fairness), ökonomisch (Kosten vs Nutzen über den gesamten Lebenszyklus). Verantwortung sollte nicht allein Technik-Abteilungen überlassen sein.

Tipp: Legen Sie eine Roadmap an: Wo soll KI in 1 Jahr, 3 Jahren sein? Welche Kompetenzen wollen Sie aufbauen? Welche Use Cases könnten mittelfristig strategisch sein? So steuern Sie bewusst in die Zukunft.

Fazit

KI im Projektmanagement birgt enorme Möglichkeiten, wenn sie bewusst und strukturiert eingesetzt wird. Wolfgang Habison und Peter Buchas zeigen, wie „KI kein Selbstzweck“ ist, sondern ein Werkzeug – sinnvoll dort eingesetzt, wo Ziel, Typ, Szenario und Tool sauber zusammenpassen (KISA).

Nur so entfalten Automatisierung, Augmentierung und Optimierung ihr Potenzial – ohne dass Datenschutz, Ethik oder menschliches Miteinander zu kurz kommen. Menschen bleiben am Steuer – KI hilft uns, aber ersetzt uns nicht.

Wenn Sie heute klein anfangen, offen kommunizieren und den Wandel Schritt für Schritt gestalten, dann sind Sie bestens aufgestellt, um Ihre Projekte effizienter, innovativer und nachhaltiger zu führen.

Hören Sie rein! Das ausführliche Gespräch mit Wolfgang Habison und Peter Buchas bietet viele weitere Insights und Beispiele: https://www.theprojectgroup.com/podcast-projektmanagement/ki-kompass

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Download-Tipp: Kennen Sie schon „The PPM Paradise”? In diesem kostenlosen E-Book erfahren Sie, wie das „Paradies für ein unternehmensweites Projektumfeld“ aussehen könnte, in dem jede:r das beruhigende Gefühl hat, immer alles im Griff zu haben – völlig unabhängig von der Technologie. Hier direkt runterladen: https://www.theprojectgroup.com/data/Downloads_eBooks/TPG_PPM_Paradise_eBook_-_TPG_TheProjectGroup.pdf

Weitere PPM-Infos

The post #149 Der KI-Kompass – Know-how für KI im Projektalltag appeared first on Podcast Projektmanagement & PMO.

Willkommen zu einer neuen Folge. Heute sprechen wir über ein Thema, das viele Unternehmen fasziniert, aber auch verunsichert: Künstliche Intelligenz. Vor allem der Einstieg stellt die Unternehmen vor Herausforderungen: Brauchen wir wirklich erst perfekte Daten? Ist KI nur etwas für richtig große Unternehmen? Und wie vermeiden wir teure Fehlentscheidungen?

Willkommen zur zweiten Folge unserer KI-Serie. In der letzten Episode haben wir darüber gesprochen, wie Unternehmen den richtigen Einstieg in die KI-Welt finden – strategisch, realistisch und mit klarem Zielbild.

Heute gehen wir einen Schritt weiter: Wie gelingt der Sprung von der Idee zur Umsetzung? Was brauchen Unternehmen wirklich, um ihr erstes KI-Projekt erfolgreich zu starten? Und wie kann man typische Stolperfallen vermeiden?

Auch diesmal ist wieder Birgit Ströbel an meiner Seite – Business- und Transformations-Coach, die Unternehmen dabei begleitet, Künstliche Intelligenz sinnvoll und nachhaltig zu nutzen.Wir schauen auf konkrete Maßnahmen, interne Strukturen, erste Pilotprojekte und die Frage, wie man Teams und Führungskräfte mitnimmt, ohne zu überfordern.

Unbedingt Reinhören!

Und noch eine Bitte zum Schluss: Wir freuen uns, wenn Sie unseren Podcast mit 5 Sternen Bewerten und in Ihrem Netzwerk weiterempfehlen. Vielen Dank!

Tina Ciotola

Mit Birgit Ströbel

Birgit Ströbel begleitet Menschen und Organisationen dabei, sich für die Zukunft aufzustellen. Ihr Antrieb ist es, Menschen zu empowern, Veränderungen mitzugestalten und neue Wege zu beschreiten, um gemeinsam Herausforderungen zu meistern. Als begeisterte Bergsteigerin kennt sie das Gefühl, wenn anspruchs–volle Ziele erreicht werden – diese Energie will sie freisetzen.

Hier geht es zum LinkedIn-Profil:
linkedin.com/in/birgitstroebel

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Podcast-Folge Teil 1: KI-Strategie entwickeln: So gelingt der Einstieg für Unternehmen: https://www.theprojectgroup.com/podcast-projektmanagement/ki-strategie/

Was kann KI im Projektmanagement: https://www.youtube.com/watch?v=sYIkZihSltk

Projektmanagement-Trends 2025: Wie KI, hybride Ansätze und smarte Planung Ihre Projekte revolutionieren werden: https://www.theprojectgroup.com/podcast-projektmanagement/projektmanagement-trends-2025/

Zusammenfassung Podcast: So gelingt der KI-Start – Praxistipps für Ihr erstes KI-Projekt

Viele Unternehmen wollen mit KI starten – aber wie gelingt der Sprung von der Idee zur Umsetzung?

In unserer aktuellen Podcastfolge habe ich mit Birgit Ströbel, Business- und Transformationscoach, genau darüber gesprochen. Sie begleitet Unternehmen auf dem Weg zu einer erfolgreichen und nachhaltigen KI-Nutzung – und bringt wertvolle Erfahrungen aus der Praxis mit. Gemeinsam sprechen wir über Denkfehler, konkrete Schritte und Erfolgsfaktoren, die sich wirklich bewährt haben.

In diesem Artikel fasse ich die wichtigsten Tipps für Sie zusammen – praxisnah, realistisch und direkt umsetzbar.

Kommunikation entscheidet

Ein zentraler Erfolgsfaktor für jede KI-Einführung ist die Kommunikation. KI ist für viele Mitarbeitende ein neues, mitunter verunsicherndes Thema. Deshalb reicht es nicht, ein Pilotprojekt anzukündigen. Unternehmen müssen erklären, warum sie KI nutzen wollen, wo sie zum Einsatz kommt und wie sich das auf die Arbeit auswirkt.

Kommunikation bedeutet in diesem Kontext nicht reine Informationsweitergabe. Es geht um echten Dialog, um das Aufnehmen von Sorgen und das Erklären der Chancen. Auch externe Kommunikation, etwa gegenüber Kund:innen, trägt zur Vertrauensbildung bei.

Tipp:

• Kommunikation muss begleiten, nicht nur ankündigen.
• Klären Sie das „Warum“ und schaffen Sie Transparenz.
• Sorgen Sie für offene Formate und Anlaufstellen für Fragen.

Die richtigen Rollen schaffen Klarheit

Eine gute KI-Einführung beginnt nicht mit Technik, sondern mit Rollen, Verantwortung und Struktur. Ein überschaubares, aber klares Setup hat sich bewährt. Benennen Sie eine verantwortliche Person auf Leitungsebene, die das Thema strategisch verankert.

KI-Scouts sind Mitarbeitende aus verschiedenen Fachabteilungen, die geschult werden, um Potenziale zu erkennen und Pilotideen mitzugestalten. Sie übersetzen zwischen Fachlichkeit und Technik – eine wertvolle Brückenfunktion. Die IT oder externe Partner sichern die technische Machbarkeit. Auch der Datenschutzbeauftragte sollte früh eingebunden werden.

Tipp:

• Setzen Sie auf ein schlankes, klares Setup.
• Definieren Sie Rollen für Strategie, Technik, Fachabteilungen und Kommunikation.
• Nutzen Sie bestehende Strukturen wie den Datenschutzbeauftragten.

Das Team vorbereiten – ohne zu überfordern

Wer die Belegschaft nicht mitnimmt, riskiert Blockaden. Vorbereitung bedeutet mehr als eine Kick-off-Mail. Es geht um kontinuierliche Aufklärung auf Augenhöhe. Formate wie Einführungssessions, Mini-Trainings oder „Frag-mich-alles“-Runden schaffen Raum für Fragen, Unsicherheiten und Inspiration.

Ziel ist, dass Mitarbeitende verstehen, was möglich ist – und wie sie selbst aktiv werden können. Dabei hilft ein zentraler Ort für Wissen, z. B. eine KI-Seite im Intranet mit Prompts, Tool-Tipps und Projektfortschritten.

Tipp:

• Schaffen Sie niederschwellige Formate zum Mitlernen.
• Nutzen Sie interne Plattformen zur Verankerung.
• Stellen Sie immer das Team – nicht das Tool – in den Mittelpunkt.

Toolauswahl: Bedarfsorientiert statt hypegetrieben

Die Frage nach dem „richtigen Tool“ kommt oft zu früh. Tools sind Mittel zum Zweck – aber welcher Zweck ist gemeint? Erst wenn klar ist, was verbessert werden soll, macht es Sinn, Tools zu evaluieren.

Projektteams können gemeinsam mit KI-Scouts und der IT prüfen, welche Tools zu den Prozessen passen. Oft helfen Erfahrungsberichte von Kolleg:innen. Der Austausch zwischen Teams ist ein unterschätzter Innovationsmotor.

Tipp:

• Erst das Ziel, dann das Tool.
• Toolscreening ist Aufgabe des Projektteams, nicht nur der IT.
• Nutzen Sie Erfahrungswissen aus dem eigenen Haus.

Führungskräfte müssen vorangehen

Führungskräfte spielen eine zentrale Rolle. Sie prägen Kultur, Verhalten und Offenheit. Es reicht nicht, KI „von oben“ zu befühworten. Sie müssen selbst lernen, ausprobieren, Fragen zulassen.

Unsicherheiten gibt es auf allen Ebenen. Ein guter Einstieg: Die Führungsrunde mit ins Boot holen, Zielbilder diskutieren und Bedenken offen ansprechen. Wer als Führungskraft nicht blockiert, sondern offen mitgeht, motiviert auch das Team.

Tipp:

• Führung beginnt mit Haltung, nicht mit Fachwissen.
• Schaffen Sie Raum für eigene Lernprozesse.
• Zielbild und Verantwortung müssen klar sein.

Das richtige Pilotprojekt finden

Nicht jede Aufgabe eignet sich für den Start. Gute Pilotprojekte sind klein, machbar und wirkungsvoll. Wiederkehrende Aufgaben mit hohem Zeitaufwand, klarer Datenlage und realistischem Nutzen sind ideal.

Wichtig ist, dass der Pilot kein Mammutprojekt wird. Quick Wins schaffen Motivation und Sichtbarkeit.

Tipp:

• Wählen Sie ein Projekt mit erkennbarem Nutzen.
• Kleine Schritte, große Signalwirkung.
• Nutzen Sie vorhandene Daten und Prozesse.

Erfolgreiche Pilotprojekte gestalten

Damit ein Pilotprojekt nicht im Sand verläuft, braucht es eine strukturierte Herangehensweise. Birgit Ströbel empfiehlt vier Schritte:

1. Ziel definieren: Welches konkrete Problem wollen wir lösen? Was ist der gewünschte Soll-Zustand?
2. Prozess oder Datenlage analysieren: Wie läuft der Prozess aktuell? Welche Daten liegen vor? Welche Voraussetzungen müssen geschaffen werden?
3. Umsetzung testen: Die KI-Lösung sollte in einem klar abgegrenzten Rahmen eingesetzt und ausprobiert werden – iterativ, mit Raum für Anpassung.
4. Feedback sammeln & Learnings dokumentieren: Was hat funktioniert, was nicht? Welche Learnings lassen sich auf andere Bereiche übertragen?

Auch wenn das ursprüngliche Ziel nicht erreicht wird, entsteht fast immer ein Erkenntnisgewinn. Der Schlüssel liegt darin, Erwartungen flexibel zu halten und das Projekt als Lernfeld zu betrachten.

Tipp:

• Planen Sie bewusst Raum für Lernschleifen ein.
• Definieren Sie Erfolg nicht zu eng.
• Dokumentieren Sie Erkenntnisse – auch aus vermeintlichen Rückschlägen.

Erfolg sichtbar machen: KPIs und Motivation

Zeitersparnis, Fehlerminimierung, Kundenzufriedenheit oder interne Akzeptanz: Erfolg muss nicht immer in harten Zahlen messbar sein. Auch qualitative Feedbacks und Umfragen zeigen, ob der Weg stimmt.

Häufige KPIs für Pilotprojekte sind zum Beispiel:

• Zeitersparnis: Wird ein Prozess schneller durch KI-Unterstützung?
• Fehlerminimierung: Verbessert sich die Qualität des Outputs?
• Kundenzufriedenheit: Gibt es messbare Reaktionen durch Feedback oder Umfragen?
• Teamakzeptanz: Wie viele Mitarbeitende nutzen die Lösung aktiv? Wie bewerten sie den Nutzen?

Auch weiche Faktoren wie Motivation, Zufriedenheit oder Innovationsbereitschaft lassen sich durch stimmige Formate erfassen, z. B. in Retrospektiven oder Kurzbefragungen.

Tipp:

• Nutzen Sie harte und weiche KPIs.
• Setzen Sie Zielmarken, aber lassen Sie Interpretationsspielraum.
• Machen Sie Fortschritte sichtbar und teilen Sie Erfolge intern.

Drei häufige Fehler vermeiden

Viele Unternehmen machen bei der Einführung von KI ähnliche Fehler. Der erste: Mitarbeitende werden nicht richtig einbezogen. Dabei ist Beteiligung essenziell – nicht nur informativ, sondern aktiv. Wer die Teams nicht mitnimmt, verliert schnell Vertrauen und Akzeptanz.

Der zweite Fehler ist: Man denkt zu groß. Statt mit einem überschaubaren Pilot zu starten, wird direkt ein umfassendes Programm angestoßen. Das überfordert Organisation und Menschen gleichermaßen und erhöht das Risiko des Scheiterns.

Der dritte klassische Fehler: Technik wird ohne Ziel eingeführt. Unternehmen kaufen Tools, bevor sie wissen, welchen konkreten Nutzen sie bringen sollen. Die Folge: Frustration und Fehlinvestitionen.

Tipp:

• Denken Sie vom Problem her, nicht vom Tool.
• Reduzieren Sie Komplexität bewusst.
• Beteiligung schafft die Basis für Akzeptanz.

Die 5-Punkte-Checkliste für Ihren KI-Start

Bevor Sie mit der Umsetzung beginnen, lohnt sich ein systematischer Blick auf die Grundlagen. Die folgende Checkliste hilft Ihnen, typische Stolpersteine zu vermeiden und eine stabile Basis für Ihr erstes KI-Projekt zu legen:

1. Ziel definieren: Was wollen wir verbessern?
2. Verantwortlichkeiten klären: Wer treibt das Thema?
3. Pilotprojekt wählen: Klein, realistisch, sinnvoll.
4. Team einbinden: Schulungen, Workshops, Kommunikation.
5. Ergebnisse teilen: Sichtbarkeit schafft Dynamik.

Mit dieser Struktur schaffen Sie eine fundierte Basis für Ihre ersten Schritte – und gleichzeitig Raum für Wachstum.

Fazit von Birgit Ströbel

„Einfach anfangen – aber klug. Nicht warten, bis alles perfekt ist.“

Wer mit KI starten will, braucht kein perfektes Setup. Was es braucht, ist Mut zum ersten Schritt, Offenheit für Feedback und die Bereitschaft, dazuzulernen.

Sie möchten tiefer einsteigen? Hier geht’s zur Podcast-Episode: https://www.theprojectgroup.com/podcast-projektmanagement/ki-praxistipps

P.S. In Teil 1 der KI-Einführen-Reihe gehen wir noch einmal tiefer in die KI-Strategie mit vielen wertvollen Tipps rund um die wichtigen Schritte VOR der Einführung – hier geht’s zur Episode: https://www.theprojectgroup.com/podcast-projektmanagement/ki-strategie/

Viel Spaß beim Reinhören!

Download-Tipp: Kennen Sie schon „The PPM Paradise”? In diesem kostenlosen E-Book erfahren Sie, wie das „Paradies für ein unternehmensweites Projektumfeld“ aussehen könnte, in dem jede:r das beruhigende Gefühl hat, immer alles im Griff zu haben – völlig unabhängig von der Technologie. Hier direkt runterladen: https://www.theprojectgroup.com/data/Downloads_eBooks/TPG_PPM_Paradise_eBook_-_TPG_TheProjectGroup.pdf

Weitere PPM-Infos

The post #137 So gelingt der KI-Start – Praxistipps für Ihr erstes KI-Projekt appeared first on Podcast Projektmanagement & PMO.

Willkommen zu einer neuen Folge. Heute sprechen wir über ein Thema, das viele Unternehmen fasziniert, aber auch verunsichert: Künstliche Intelligenz. Vor allem der Einstieg stellt die Unternehmen vor Herausforderungen: Brauchen wir wirklich erst perfekte Daten? Ist KI nur etwas für richtig große Unternehmen? Und wie vermeiden wir teure Fehlentscheidungen?

Die Unsicherheit ist groß, denn neben den technischen Aspekten spielen auch strategische und kulturelle Fragen eine entscheidende Rolle. Wer KI sinnvoll nutzen will, muss nicht nur die Technologie verstehen, sondern auch Mitarbeitende mitnehmen und eine klare Vision entwickeln.

Und damit uns das besser gelingt, habe ich heute eine Expertin eingeladen: Birgit Ströbel. Sie ist Business- und Transformations-Coach und begleitet Unternehmen auf ihrem Weg zu einer erfolgreichen KI-Strategie. Gemeinsam klären wir, wie Unternehmen den richtigen Einstieg finden, welche Denkfehler sie vermeiden sollten und welche ersten Schritte wirklich Sinn machen.

Viel Spaß beim Reinhören!

Und noch eine Bitte zum Schluss: Wir freuen uns, wenn Sie unseren Podcast mit 5 Sternen Bewerten und in Ihrem Netzwerk weiterempfehlen. Vielen Dank!

Tina Ciotola

Mit Birgit Ströbel

Birgit Ströbel begleitet Menschen und Organisationen dabei, sich für die Zukunft aufzustellen. Ihr Antrieb ist es, Menschen zu empowern, Veränderungen mitzugestalten und neue Wege zu beschreiten, um gemeinsam Herausforderungen zu meistern. Als begeisterte Bergsteigerin kennt sie das Gefühl, wenn anspruchs–volle Ziele erreicht werden – diese Energie will sie freisetzen.

Hier geht es zum LinkedIn-Profil:
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Was kann KI im Projektmanagement: https://www.youtube.com/watch?v=sYIkZihSltk

Projektmanagement-Trends 2025: Wie KI, hybride Ansätze und smarte Planung Ihre Projekte revolutionieren werden: https://www.theprojectgroup.com/podcast-projektmanagement/projektmanagement-trends-2025/

Zusammenfassung Podcast: KI-Strategie entwickeln: So gelingt der Einstieg für Unternehmen

Die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) steht für viele Unternehmen ganz oben auf der Agenda. Gleichzeitig sorgt das Thema für Verunsicherung. Zu komplex erscheint die Technologie, zu hoch die Anforderungen an Datenqualität, Change Management und technisches Know-how. Dabei ist es gerade jetzt wichtig, ins Handeln zu kommen – strategisch, strukturiert und pragmatisch.

Im TPG Podcast habe ich mit der Strategie- und Transformations-Expertin Birgit Ströbel darüber gesprochen, wie Unternehmen den Einstieg in KI klug gestalten können. Sie begleitet Organisationen bei der Entwicklung ihrer KI-Strategie und gibt wertvolle Hinweise, welche Denkfehler es zu vermeiden gilt und welche Schritte wirklich zählen. Dieser Artikel fasst die wichtigsten Inhalte des Gesprächs zusammen.

Die zentrale Frage: Welches Problem soll KI lösen?

Bevor Sie über Tools, Technologien oder Daten nachdenken, steht eine grundsätzliche Frage im Raum: Welches Problem möchten Sie mit KI lösen?

Viele Unternehmen starten mit der Suche nach dem nächsten Tool oder beauftragen die IT mit einem KI-Projekt. Doch KI ist keine Software, die man einfach installiert. Es geht um weit mehr: Prozesse, Mitarbeitende, Unternehmenskultur. KI ist kein Selbstzweck. Sie muss konkrete Ziele unterstützen, etwa die Effizienz steigern, Entscheidungen verbessern oder den Kundenservice optimieren.

Tipp: Beginnen Sie nicht mit der Technologie, sondern mit der Zieldefinition. Wo liegt der Engpass? Wo kann KI echten Mehrwert bringen? Erst wenn das klar ist, lohnt sich der nächste Schritt.

Warum ein Zielbild unerlässlich ist

Ein Zielbild beschreibt die strategische Vision: Wo wollen wir in drei bis fünf Jahren mit KI stehen? Welche Rolle soll KI im Unternehmen einnehmen?

Dieses Zielbild wirkt wie eine Landkarte für die Transformation. Es hilft, die Richtung zu bestimmen, Projektideen zu priorisieren und Ressourcen gezielt einzusetzen. Ohne Zielbild laufen Unternehmen Gefahr, einzelne Pilotprojekte ins Leere laufen zu lassen. Die Folge: Ein Flickenteppich ohne nachhaltigen Effekt.

Tipp: Entwickeln Sie das Zielbild frühzeitig und bereichsübergreifend. Binden Sie Management, Fachabteilungen und ggf. sogar Kunden ein. So schaffen Sie Klarheit und Verbindlichkeit.

Wer sollte in die Strategieentwicklung einbezogen werden?

Die Entwicklung einer KI-Strategie ist keine Aufgabe für die IT allein. Vielmehr braucht es unterschiedliche Perspektiven. Neben der Geschäftsführung sollten Vertreter:innen aus verschiedenen Fachbereichen und Hierarchieebenen teilnehmen.

Birgit Ströbel empfiehlt: Je diverser das Team, desto ganzheitlicher das Zielbild. Denn unterschiedliche Blickwinkel helfen dabei, Potenziale realistisch zu bewerten und Change-Prozesse besser zu gestalten. Auch Kundenfeedback kann eine wertvolle Perspektive liefern.

Tipp: Setzen Sie früh auf interdisziplinäre Zusammenarbeit. KI ist eine gesamtunternehmerische Aufgabe.

Gibt es ein Framework für die KI-Strategie?

Ja. Ein hilfreiches Instrument ist das KI Strategy Canvas. Es unterstützt Unternehmen dabei, ihre Vision zu konkretisieren und alle relevanten Dimensionen zu berücksichtigen:

• Strategische Ziele
• Prozesse & Abläufe
• Daten & Infrastruktur
• Kultur & Kompetenzen

Das Canvas hilft, den Status quo zu analysieren und gezielt Entwicklungsfelder zu identifizieren. So entsteht eine strukturierte Grundlage für die Roadmap.

Tipp: Nutzen Sie methodische Hilfsmittel wie das KI Strategy Canvas, um Klarheit zu schaffen und alle Beteiligten auf denselben Wissensstand zu bringen.

Fragen, die sich jede Führungskraft stellen sollte

Bevor KI eingeführt wird, braucht es klare Antworten auf zentrale Fragen:

• Welches Problem soll KI lösen?
• Wer trägt die Verantwortung im Unternehmen?
• Welche technischen und organisatorischen Rahmenbedingungen sind notwendig?
• Welche Schulungen, Guidelines und Tools sind erforderlich?

Laut Birgit Ströbel hilft es, ein kleines Team aus KI-Scouts zu etablieren, das sich intensiv mit dem Thema beschäftigt, Fortschritte kommuniziert und für Sensibilisierung sorgt.

Tipp: Investieren Sie Zeit in diese Vorarbeit. Je besser das Fundament, desto erfolgreicher die Umsetzung.

Der Mythos der perfekten Daten

Ein großer Irrtum: Man darf erst mit KI starten, wenn die Daten perfekt sind. Die Realität sieht anders aus: Kaum ein Unternehmen hat makellose Daten. Birgit Ströbel rät, pragmatisch zu starten. Arbeiten Sie mit den Daten, die Sie haben. In der Anwendung erkennen Sie schnell, wo Lücken bestehen – und können diese gezielt schließen. Oft liegen wertvolle Datenquellen ungenutzt im Unternehmen.

Tipp: Warten Sie nicht auf perfekte Daten. Nutzen Sie vorhandene Quellen und starten Sie mit realistischen Anwendungsfällen.

Kleine Schritte statt großer Sprung

Der Einstieg in KI muss kein Großprojekt sein. Im Gegenteil: Kleine, greifbare Pilotprojekte sind der bessere Weg. Starten Sie in einzelnen Abteilungen mit einem klaren Use Case. Legen Sie konkrete Erfolgskriterien fest. So gewinnen Sie Erkenntnisse, bauen intern Vertrauen auf und schaffen erste Erfolge, die multipliziert werden können.

Tipp: Wählen Sie einen gut messbaren Anwendungsfall. Nutzen Sie den Erfolg als Argument für Skalierung.

Wie schnell lassen sich Erfolge erzielen?

Erste Ergebnisse können oft schon nach wenigen Monaten sichtbar werden. Ein Proof of Concept ist je nach Anwendungsfall in 3 bis 6 Monaten möglich. Produktivnutzen kann ab 6 Monaten erfolgen, Skalierung meist ab 12 Monaten. Wichtig ist ein kontinuierlicher Kommunikationsprozess, damit Erfolge geteilt und andere Abteilungen inspiriert werden.

Tipp: Messen Sie Ihre Fortschritte und teilen Sie Erfolgsgeschichten. So entsteht Motivation im gesamten Unternehmen.

Mitarbeitende aktiv einbeziehen

Die Einbindung der Belegschaft ist entscheidend für den Erfolg. Zielbild, Vision und Fortschritte sollten regelmäßig kommuniziert werden.

Schaffen Sie Formate für Austausch, Lernen und Mitgestaltung. Birgit Ströbel empfiehlt, nicht nur Top-Down zu denken, sondern Mitarbeiter:innen aktiv in Projekte zu integrieren.

Tipp: Befähigen Sie Ihre Teams durch Schulungen, Feedbackformate und Praxiseinbindung.

Der Umgang mit Skepsis und Unsicherheit

Viele Mitarbeitende haben Vorbehalte gegen KI: Verlustängste, Datenschutzbedenken oder schlicht Unkenntnis. Diese Sorgen sind absolut nachvollziehbar – schließlich verändert sich mit KI nicht nur der Arbeitsalltag, sondern auch die Anforderungen an Kompetenzen und Zusammenarbeit.

Es ist wichtig, Ängste ernst zu nehmen und aktiv auf sie einzugehen. Transparente Kommunikation, klare Richtlinien und kontinuierliche Beteiligung sind dabei zentrale Erfolgsfaktoren. Mitarbeitende sollten nicht nur informiert, sondern aktiv in die KI-Initiativen eingebunden werden. Das schafft Vertrauen und reduziert Unsicherheit.

Sicherheit geben hier auch Regelungen wie DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) und der neue AI Act der Europäischen Union, der KI-Systeme in Risikoklassen einteilt und regulatorische Anforderungen festlegt – beispielsweise bei automatisierten Entscheidungen, die Mitarbeitende oder Kunden betreffen. Unternehmen müssen offenlegen, wenn KI gestützte Entscheidungen getroffen werden, und entsprechende Dokumentationspflichten erfüllen.

Tipp: Nehmen Sie Ängste ernst. Schaffen Sie Orientierung durch transparente Kommunikation, interne Richtlinien und rechtliche Absicherung. Binden Sie Mitarbeitende früh ein und bieten Sie sichere Lernräume

Wo kann man KI am schnellsten nutzen?

Es gibt keine festen Abteilungen, in denen KI immer zuerst wirkt. Entscheidend ist die Art der Aufgaben. Besonders geeignet sind Bereiche mit vielen Routinetätigkeiten, hohem Datenaufkommen oder wiederkehrenden Aufgaben. Beispiele: Kundenservice (Chatbots), Marketing (Contentproduktion), Datenanalyse, Logistik.

Tipp: Analysieren Sie Prozesse auf Automatisierungspotenzial und setzen Sie dort erste Projekte um.

Was Sie direkt morgen tun können

Der erste Schritt muss nicht kompliziert sein. Starten Sie mit einem KI-Ideenworkshop. Bringen Sie Mitarbeitende zusammen und sammeln Sie Ideen für sinnvolle Anwendungsfälle. Priorisieren Sie gemeinsam und identifizieren Sie Quick Wins. So entsteht eine erste Dynamik – ganz ohne großes Budget oder technische Hürden.

Tipp: Aktivieren Sie das vorhandene Wissen im Unternehmen und stoßen Sie kreative Diskussionen an.

Externe Unterstützung: Ja oder Nein?

Für die Strategieentwicklung ist externe Begleitung oft hilfreich. Ein neutraler Blick von außen hilft, blinde Flecken zu erkennen. Bei der Umsetzung hingegen kann intern viel geleistet werden, solange klare Verantwortlichkeiten und Strukturen bestehen. In komplexeren Fällen (z. B. Datenanalyse) ist Expertenwissen empfehlenswert.

Tipp: Holen Sie sich punktuell externe Expertise, aber bauen Sie internes Know-how konsequent auf.

Fazit: KI wird im Tun verstanden

Der wichtigste Appell von Birgit Ströbel: Einfach loslegen. Viele Unternehmen verharren zu lange in der Theorie. Doch KI erschließt sich erst durch die Praxis. Führungskräfte und Management sollten dabei mit gutem Beispiel vorangehen. Nur wer selbst Erfahrungen sammelt, kann glaubwürdig führen.

Tipp: Warten Sie nicht auf den perfekten Moment. Jeder kleine Schritt bringt Sie weiter.

In Teil 2 des Podcasts sprechen wir übrigens darüber, wie die Umsetzung in der Praxis gelingt – mit konkreten Schritten, Methoden und Erfahrungswerten. Stay tuned!

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The post #136 KI-Strategie entwickeln: So gelingt der Einstieg für Unternehmen appeared first on Podcast Projektmanagement & PMO.

Wieviel künstliche Intelligenz (KI) wollen wir überhaupt? Können wir uns auf die Daten verlassen, auf die die KI zurückgreift, um Projekte erfolgreicher zu steuern? Und werden wir mit zunehmender KI wieder den Faktor Irrationalität im Projektumfeld zu schätzen wissen? Die Projektmanagement Experten Johann Strasser und Thomas Wuttke nehmen die jüngste Diskussion um „Artificial Intelligence“ im PM-Summit des PMI Germany Chapter zum Anlass, unterschiedliche KI-Szenarien im Projektmanagement zu entwerfen. Viel Spaß beim Anhören!

P.S. Hören Sie auch Teil 1 zum Thema!

Im Gespräch

Thomas Wuttke                                  Johann Strasser

Thomas Wuttke, PMP, PMI-ACP, PMI-RMP, CSM, ist erfolgreicher Buchautor, Speaker und Trainer unterwegs und gilt als ausgewiesener Experte auf dem Gebiet des Projekt- und Risikomanagements. Herr Wuttke war Dozent an Universitäten in Karlsruhe und Köln. Seit 1993 ist Thomas Wuttke auf dem Gebiet des Projekt- und Risikomanagements tätig.

Hier geht’s zum LinkedIn-Profil:
https://www.linkedin.com/in/twuttke/

Johann Strasser, Dipl.-Ing., ist seit 2001 geschäftsführender Gesellschafter bei TPG The Project Group. Seine langjährige Expertise fließt in die Produktentwicklung und in die Beratung internationaler Kunden. Sein Wissen gibt er seit vielen Jahren in Form von Vorträgen, Seminaren, Artikeln und Webinaren weiter.

Hier geht’s zum LinkedIn-Profil:
https://www.linkedin.com/in/johann-strasser/

Shownotes

Homepage von Thomas Wuttke: https://thomaswuttke.com/person/

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Ändert sich der Beruf des Projektmanagers durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI)? In welchen Bereichen kann KI unterstützen und das Managen von Projekten vereinfachen? Und ganz wichtig: wo sind seine Grenzen? In der heutigen Episode plaudern die Projektmanagement Experten Johann Strasser und Thomas Wuttke im Nachgang zum PM-Summit des PMI Germany Chapter über unterschiedliche KI-Szenarien im Projektumfeld. Viel Spaß beim Anhören!

P.S. Hier finden Sie Teil 2 des Gesprächs!

Im Gespräch

Thomas Wuttke                                 Johann Strasser

Thomas Wuttke, PMP, PMI-ACP, PMI-RMP, CSM, ist erfolgreicher Buchautor, Speaker und Trainer unterwegs und gilt als ausgewiesener Experte auf dem Gebiet des Projekt- und Risikomanagements. Herr Wuttke war Dozent an Universitäten in Karlsruhe und Köln. Seit 1993 ist Thomas Wuttke auf dem Gebiet des Projekt- und Risikomanagements tätig.

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Johann Strasser, Dipl.-Ing., ist seit 2001 geschäftsführender Gesellschafter bei TPG The Project Group. Seine langjährige Expertise fließt in die Produktentwicklung und in die Beratung internationaler Kunden. Sein Wissen gibt er seit vielen Jahren in Form von Vorträgen, Seminaren, Artikeln und Webinaren weiter.

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