KI-Projekte folgen einer anderen Logik als klassische Softwareentwicklung. Während traditionelle IT auf deterministischen Ergebnissen basiert (Input A führt immer zu Output B), ist generative KI von Natur aus nicht-deterministisch. Das verändert auch die Rolle des IT-Projektmanagements grundlegend.

Diese technologische Unsicherheit wirkt sich direkt auf den Projektablauf aus: Zwar steigt der Einsatz KI-gestützter Coding-Tools stetig an (was den reinen Softwareentwicklungsanteil reduziert), doch im Gegenzug wächst der Aufwand für Testing und Validierung erheblich. Dies erfordert nicht nur „mehr Zeit“ für die Qualitätssicherung, sondern auch ganz neue Methoden und Tools. Für Entscheider und IT-Projektmanager ist es daher jetzt entscheidend zu lernen, wie KI-Projekte aufgrund dieser Dynamik anders geplant und gesteuert werden müssen.

In diesem Talk betrachte ich zudem, wie IT-Projektmanager Vertrauen der User in die Lösungen aufbauen: nicht nur durch Change Management und Kommunikation, sondern durch konkrete Konzepte wie „Human-in-the-Loop“ und neue Qualitätssicherungs-Standards. Ich zeige, wie effiziente Projektplanung in einer Welt aussieht, in der Code billig, aber Sicherheit und Vertrauen teuer sind.