KI-Agenten im Projektmanagement: So unterstützen digitale Rollen den Projektalltag

Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant weiter. Im Projektmanagement eröffnen sich dadurch vielfältige neue Einsatzmöglichkeiten – nicht nur in Form klassischer Automatisierung, sondern auch durch sogenannte KI-Agenten. Diese digitalen Helfer übernehmen gezielt Aufgaben, analysieren Informationen oder simulieren komplexe Prozesse. Besonders spannend ist ihr Einsatz bei der Risikobewertung und der strukturierten Auseinandersetzung mit unterschiedlichen Meinungen im Projektteam.

Was sind KI-Agenten?

KI-Agenten sind spezialisierte Einheiten innerhalb eines größeren KI-Systems. Jeder Agent erfüllt eine klar definierte Aufgabe, zum Beispiel die Recherche von Informationen, die Verifikation von Quellen oder die Zusammenfassung von Ergebnissen. Im Unterschied zu allgemeinen KI-Systemen arbeiten Agenten oft in einem koordinierten Zusammenspiel, sodass sie gemeinsam einen vollständigen Analyse- oder Kommunikationsprozess abbilden können. Dieses strukturierte Vorgehen ist im Projektkontext besonders wertvoll, da Projekte häufig durch komplexe Entscheidungsprozesse, Unsicherheiten und divergierende Sichtweisen geprägt sind.

Use Case 1: Diskussion im Projektteam simulieren

Ein Einsatzfeld von KI-Agenten ist die Simulation von Teamdiskussionen. Hierbei übernehmen unterschiedliche Agenten bestimmte inhaltliche Standpunkte und Kommunikationsstile. Sie vertreten damit typische Haltungen innerhalb eines Projektteams. Fünf Diskussionsstile wurden dabei definiert:

• Professionell-kooperativ: respektvoll, sachlich, offen für Diskussion
• Bestimmt-sachlich: klar positioniert, aber konstruktiv
• Durchsetzungsstark: wenig kompromissbereit, direkt in der Kommunikation
• Konfrontativ: emotional, skeptisch gegenüber anderen Meinungen
• Unzugänglich-dominant: kompromisslos, abweisend

Mit Hilfe von AutoGen Studio, einem Tool zum Aufbau und zur Steuerung von Multi-Agenten-Systemen, kann das Szenario simuliert werden. In der virtuellen Diskussion argumentieren die Agenten miteinander, reagieren aufeinander und entwickeln unterschiedliche Sichtweisen auf ein Projektthema. Das hilft, blinde Flecken frühzeitig zu erkennen und sich besser auf reale Diskussionen vorzubereiten.
Der Vorteil solcher Simulationen liegt darin, dass sie strukturiert, reproduzierbar und ergebnisoffen durchgeführt werden können. Sie eignen sich besonders in der Planungsphase oder bei kontroversen Projektthemen, um Spannungsfelder sichtbar zu machen.

Use Case 2: Automatisierte Risikobewertung mit spezialisierten Agenten

Ein zweites Szenario zeigt, wie KI-Agenten zur Risikobewertung von Projektsituationen eingesetzt werden können. Hier übernehmen verschiedene Agenten jeweils eine konkrete Aufgabe innerhalb des Prozesses:

• Der Researcher sammelt Informationen aus öffentlich zugänglichen Quellen
• Der Verifier prüft die Inhalte auf Plausibilität und Relevanz
• Der Summarizer verdichtet die geprüften Inhalte in eine klare, strukturierte Darstellung

Zum Einsatz kommen dabei große Sprachmodelle wie Perplexity (Recherche), GPT-4o-mini (Verifikation) und Cloud Sonnet 3.7 (Zusammenfassung). Diese Kombination sorgt dafür, dass nicht nur große Datenmengen analysiert, sondern auch zielgerichtet aufbereitet werden.
Das Ergebnis kann beispielsweise in Form eines vorstrukturierten Berichts oder auch als Excel-Datei ausgegeben werden, die die wesentlichen Risikofaktoren übersichtlich dokumentiert. Projektteams erhalten so eine fundierte Basis zur Entscheidungsgrundlage, ohne selbst aufwendige Recherchen und Analysen durchführen zu müssen.

Weitere Einsatzmöglichkeiten von KI-Agenten im Projektkontext

Neben Diskussion und Risikobewertung gibt es zahlreiche weitere Einsatzfelder für KI-Agenten im Projektmanagement, etwa:

• Automatisierung von Dokumentation: Protokolle, Zusammenfassungen oder To-do-Listen können teilautomatisiert erstellt werden
• Informationsmanagement: Agenten können gezielt Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenführen
• Entlastung bei Routineaufgaben: Durch modularen Aufbau lassen sich einzelne Agenten für spezifische, wiederkehrende Aufgaben konfigurieren

Die Kombination aus spezialisierter Funktionalität und klarer Rollentrennung macht KI-Agenten besonders geeignet für strukturierte und skalierbare Prozesse, wie sie in vielen Projekten notwendig sind.

Chancen und Grenzen

Der Einsatz von KI-Agenten bietet viele Vorteile: Zeitersparnis, strukturierte Entscheidungsprozesse, bessere Informationsgrundlagen und die Möglichkeit, komplexe Diskussionen kontrolliert zu simulieren. Gleichzeitig bleibt zu beachten, dass KI-Agenten kein Ersatz für menschliches Urteilsvermögen sind. Sie liefern Argumente, Analysen und Vorschläge, treffen jedoch keine strategischen Entscheidungen. Die Qualität ihrer Ergebnisse hängt stark von den Datenquellen, der Konfiguration und der Interpretation durch die Projektbeteiligten ab.

Fazit

KI-Agenten bieten im Projektmanagement einen vielversprechenden Ansatz, um Prozesse gezielt zu unterstützen und komplexe Aufgaben in kleinere, automatisierbare Einheiten zu zerlegen. Durch den gezielten Einsatz in Diskussionen und Risikoanalysen lassen sich neue Perspektiven gewinnen und fundierte Entscheidungen vorbereiten. Die modulare Struktur und die Spezialisierung der Agenten ermöglichen eine flexible Integration in bestehende Projektumgebungen. Gerade in dynamischen oder vielschichtigen Projekten eröffnet dies einen konkreten Mehrwert für die tägliche Arbeit.

Die hier dargestellten Anwendungsbeispiele basieren auf der Präsentation der mediendesign AG im Rahmen des Nürnberg Digital Festivals 2025.