Der Begriff „Governance“ begegnet uns doch recht häufig in der Berufs- und Geschäftswelt. Corporate Governance Data Governance IT-Governance Wenn ich mich am Rande von Workshops mit Projektteilnehmern unterhalte, dann heißt es öfter mal „Ja da gibt es einen Beauftragten, der kümmert sich darum, dass die Regeln eingehalten werden.“. Aha! Na so einen Job hätte ich auch gern. Klingt wie eine Art Ghost, der aus dem Off auftaucht, wenn es einen Regelverstoß zu beanstanden gibt. Aber von welchen Regeln sprechen wir da überhaupt?Die Projektgovernance ist als ein Werkzeugkasten zu verstehen. Eine Sammlung an Werkzeugen die sicherstellt, dass die Projektziele im Einklang mit den übergeordneten Unternehmenszielen stehen und das deren Erreichung innerhalb festgesetzter und allgemein akzeptierter „Leitplanken“ erfolgt. Um es etwas internationaler zu bezeichnen, es stellt ein entsprechendes Framework dar.Dieses Ramenwerk beinhaltet Prozesse, die zur Leitung, Verwaltung und Kontrolle eines Projekts verwendet werden sollen. Zudem es bietet klare Entscheidungsbefugnisse der Verantwortungsträger und Verantwortlichkeiten während des gesamten Projektlebenszyklus. Das Framework einmal visualisiert: Quelle: Selbst Warum ist Projekt-Governance wichtig? Ausrichtung auf Organisationsziele: Stellt sicher, dass die Projektziele mit den strategischen Zielen der Organisation übereinstimmen. Klare Rollen und Verantwortlichkeiten: Definiert, wer für was im Projekt verantwortlich ist, um Verwirrung und doppelte Anstrengungen zu vermeiden. Verbesserte Entscheidungsfindung: Etabliert strukturierte Entscheidungsprozesse, um Engpässe zu vermeiden und fundierte Entscheidungen zu treffen. Risikomanagement und -minderung: Integriert Prozesse zur Identifizierung und proaktiven Verwaltung potenzieller Risiken. Die drei Säulen der Projekt-Governance Struktur: Klare Hierarchie und Entscheidungsprozesse. Menschen: Auswahl der richtigen Personen für die richtigen Rollen. Informationen: Sicherstellung, dass genaue und relevante Informationen zur richtigen Zeit geteilt werden. Projekt-Governance-Modelle PRINCE2: Strukturierter Ansatz mit vordefinierten Rollen und Prozessen. PMBOK: Breites Rahmenwerk für Governance, das sich auf Risikomanagement und Leistungstracking konzentriert. Agile Governance: Dezentralisierte Governance für Flexibilität und schnelle Anpassungen. Was beinhaltet die Projekt-Governance? Die Projekt-Governance umfasst mehrere wesentliche Komponenten: Governance-Struktur: Eine klar definierte Hierarchie, die Rollen wie den Projektsponsor, den Projektmanager und den Lenkungsausschuss umreißt und die Verantwortlichkeit für das gesamte Projekt sicherstellt. Entscheidungsbefugnis: Definiert den Personenkreis, der die Befugnis verfügt, wichtige Entscheidungen über Umfang, Budget und Zeitplan zu treffen. Risikomanagement: Ein strukturierter Prozess zur Identifikation, Bewertung und Abschwächung (ggf. auch Abwendung) von Risiken während des gesamten Projekts. Leistungsmessung: Steuerung des Projekts unter Verwendung von Metriken und KPIs, um den Fortschritt zu verfolgen und sicherzustellen, dass das Projekt auf dem richtigen Weg ist. Stakeholder-Management: Stellt die regelmäßige Kommunikation mit und die Einbeziehung von Interessengruppen sicher, um die Erwartungen abzustimmen und die Unterstützung aufrechtzuerhalten. Projekt-Governance-Modelle PRINCE2: Strukturierter Ansatz mit vordefinierten Rollen und Prozessen. PMBOK: Breites Rahmenwerk für Governance, das sich auf Risikomanagement und Leistungstracking konzentriert. Agile Governance: Dezentralisierte Governance für Flexibilität und schnelle Anpassungen. Fazit Projektgovernance ist ein kritischer Erfolgsfaktor für jedes größere Projekt, an dem verschiedene Personenkreise oder interdisziplinäre Teams beteiligt sind. Durch das Framework wird sichergestellt, dass die Projektziele wie auch die Projekte selbst, sprich deren Auswahl, mit den gesamtunternehmerischen Zielen in Einklang stehen. Durch entsprechende Werkzeuge wird die Richtung vorgegeben und die wichtigsten Leistungskennzahlen (KPI) im Auge behalten. Durch die Bereitstellung eines strukturierten Rahmens von Rollen, Zuständigkeiten und Entscheidungsprozessen ermöglicht die Projektgovernance Organisationen ein effektives Risikomanagement, sowie die Einbindung von Stakeholdern zur Aufrechterhaltung der fortlaufenden Unterstützung.
Projektteam bilden – das 5-Phasen Modell
In vielen Unternehmen stehen die Projektleiter :innen vor dem Problem, für ein neu übertragenes Projekt, ein entsprechendes Team aufzustellen. Dies ist immer wieder eine Herausforderung, da es nur selten feste Projektteams gibt, die das gesamte Unternehmensspektrum professionell abdecken können. Die Bildung eines erfolgreichen Projektteams stellt somit eine der zentralen Herausforderungen im Projektmanagement dar. In der heutigen dynamischen Geschäftswelt, in der Projekte zunehmend komplexer werden und schnelle Anpassungen erforderlich sind, ist die Zusammenstellung eines effektiven Teams entscheidend für den Erfolg eines Projekts. Doch die Suche nach den richtigen Mitarbeitern kann sich als eine anspruchsvolle Aufgabe herausstellen. In diesem Artikel beleuchten wir die Herausforderungen bei der Team-Bildung und die wesentlichen Anforderungen an die Teammitglieder. Die Herausforderung: Knappheit und Verfügbarkeit Ein häufiges Problem bei der Bildung eines Projektteams ist die Verfügbarkeit der Mitarbeiter. Talente sind oft in mehreren Projekten gleichzeitig gebunden oder arbeiten bereits in anderen wichtigen Bereichen des Unternehmens. Diese Knappheit macht es schwierig, die richtigen Leute zur richtigen Zeit zu finden und sicherzustellen, dass sie für die gesamte Projektdauer verfügbar sind. Die Überlagerung von Projekten führt oft dazu, dass Teammitglieder nur begrenzte Zeitressourcen zur Verfügung haben. Dies erfordert von Projektleitern eine hohe Flexibilität und die Fähigkeit, Prioritäten neu zu setzen oder sogar die Projektzeitpläne anzupassen. Fachliche Anforderungen Die fachlichen Anforderungen an Projektteammitglieder variieren je nach Art und Ziel des Projekts. Es gibt jedoch einige grundlegende Anforderungen, die in fast allen Projekten relevant sind: Fachliche Kompetenz: Teammitglieder sollten über die notwendigen technischen oder spezialisierten Kenntnisse verfügen, die für das Projekt erforderlich sind. Dies könnte Expertenwissen in bestimmten Software-Technologien, Ingenieurkenntnissen oder anderen branchenspezifischen Fähigkeiten umfassen. Erfahrung: Neben den grundlegenden Fachkenntnissen ist Erfahrung ein entscheidender Faktor. Mitarbeiter, die bereits ähnliche Projekte erfolgreich durchgeführt haben, bringen wertvolle Einsichten und Problemlösungsfähigkeiten mit, die den Projektverlauf positiv beeinflussen können. Zertifizierungen und Qualifikationen: In manchen Projekten können spezifische Zertifikate oder Qualifikationen erforderlich sein, um den hohen Standards und regulatorischen Anforderungen gerecht zu werden. Soft Skills Neben den fachlichen Fähigkeiten sind Soft Skills entscheidend für die erfolgreiche Zusammenarbeit im Projektteam: Kommunikationsfähigkeit: Klare und präzise Kommunikation ist essenziell, um Missverständnisse zu vermeiden und die Zusammenarbeit zu fördern. Teammitglieder müssen in der Lage sein, ihre Gedanken und Ideen effektiv zu teilen und Feedback konstruktiv zu geben. Teamfähigkeit: Die Fähigkeit, in einem Team zu arbeiten, ist unerlässlich. Teammitglieder sollten kooperativ sein, bereit sein, Verantwortung zu übernehmen, und sich gegenseitig unterstützen können, um gemeinsame Ziele zu erreichen. Problemlösungsfähigkeiten: Projekte sind oft mit unvorhergesehenen Herausforderungen verbunden. Teammitglieder sollten die Fähigkeit besitzen, schnell und effektiv Lösungen zu entwickeln, um Probleme zu bewältigen und den Projektfortschritt sicherzustellen. Anpassungsfähigkeit: Die Bereitschaft, sich an Veränderungen anzupassen und flexibel zu reagieren, ist besonders wichtig in Projekten, die dynamischen oder sich verändernden Anforderungen unterliegen. Zeitmanagement: Gute Zeitmanagementfähigkeiten sind entscheidend, um sicherzustellen, dass Aufgaben rechtzeitig abgeschlossen werden und der Projektzeitplan eingehalten wird. Teammitglieder sollten in der Lage sein, ihre Prioritäten richtig zu setzen und effektiv mit ihren Ressourcen umzugehen. Teambildung – das 5-Phasen-Modell nach Tuckman Das Modell der Teambildung nach Bruce Tuckman, erstmals 1965 vorgestellt, beschreibt die Phasen, die Teams durchlaufen, um eine effektive Zusammenarbeit zu erreichen. Dieses Modell ist besonders nützlich für Projektleiter und Teamleiter, da es hilft, die Dynamik innerhalb von Teams zu verstehen und die Entwicklung eines Teams gezielt zu unterstützen. Tuckman identifizierte fünf Phasen, die ein Team typischerweise durchläuft: 1. Forming (Formierung) In der Forming-Phase findet die erste Begegnung der Teammitglieder statt. Diese Phase ist geprägt von Unsicherheit und Orientierungslosigkeit. Die Teammitglieder lernen sich gegenseitig kennen, klären Rollen und Verantwortlichkeiten und machen sich mit den Zielen und der Struktur des Projekts vertraut. Die Kommunikation ist meist höflich und zurückhaltend, da die Mitglieder versuchen, sich anzupassen und einen ersten Eindruck voneinander zu gewinnen. Herausforderungen: Unklarheit über Rollen und Aufgaben Ungeklärte Erwartungen und Ziele Beginnender Aufbau von Vertrauen Ziele für diese Phase: Klarheit über die Projektziele und -aufgaben schaffen Die Teammitglieder mit den jeweiligen Rollen und Verantwortlichkeiten vertraut machen Ein erstes Vertrauensverhältnis aufbauen 2. Storming (Sturm und Drang) In der Storming-Phase beginnen die Teammitglieder, ihre Meinungen und Standpunkte klarer zu artikulieren. Konflikte und Machtkämpfe treten häufig auf, da unterschiedliche Ansichten, Arbeitsstile und Persönlichkeiten aufeinandertreffen. Diese Phase ist entscheidend für die Entwicklung des Teams, da sie die Möglichkeit bietet, Differenzen auszuräumen und eine effektive Arbeitsweise zu etablieren. Herausforderungen: Konflikte und Meinungsverschiedenheiten Machtkämpfe und Widerstand gegen Autorität Uneinigkeit über Ziele und Vorgehensweisen Ziele für diese Phase: Konflikte offen ansprechen und lösen Klare Regeln und Arbeitsabläufe etablieren Ein besseres Verständnis für die Arbeitsweise und Erwartungen der anderen entwickeln 3. Norming (Normierung) In der Norming-Phase beginnen die Teammitglieder, sich auf gemeinsame Ziele und Arbeitsweisen zu verständigen. Es werden Normen und Standards für die Zusammenarbeit entwickelt, und die Beziehungen innerhalb des Teams verbessern sich. Die Teammitglieder beginnen, ihre Rollen besser zu akzeptieren und arbeiten effektiver zusammen, da ein höheres Maß an Vertrauen und gegenseitigem Respekt vorhanden ist. Herausforderungen: Weiterhin Normen und Regeln festlegen Anpassungen an den Teamprozess vornehmen Stabile und produktive Arbeitsbeziehungen etablieren Ziele für diese Phase: Teamnormen und -regeln verfestigen Zusammenarbeit optimieren und Synergien nutzen Vertrauen und Zusammenhalt stärken 4. Performing (Leistung) In der Performing-Phase erreicht das Team seine höchste Effizienz. Die Mitglieder arbeiten effektiv zusammen, nutzen ihre Stärken und tragen aktiv zur Erreichung der Projektziele bei. Das Team hat klare Strukturen und Prozesse entwickelt, um Herausforderungen zu bewältigen, und ist in der Lage, sich selbstständig zu organisieren und Probleme zu lösen. Herausforderungen: Aufrechterhaltung der Leistungsfähigkeit und Motivation Umgang mit komplexen oder unerwarteten Aufgaben Kontinuierliche Verbesserung und Innovation fördern Ziele für diese Phase: Höchste Leistungsfähigkeit und Effektivität erreichen Kontinuierliche Verbesserung der Arbeitsprozesse und Ergebnisse Selbstständige Problemlösung und Entscheidungsfindung unterstützen 5. Adjourning (Auflösung) – oder Mourning (Trauer) Die fünfte Phase, die Tuckman später hinzugefügt hat, ist die Adjourning-Phase (auch als Mourning-Phase bekannt). Diese Phase tritt ein, wenn das Projekt abgeschlossen ist oder das Team aus anderen Gründen aufgelöst wird. Die Teammitglieder reflektieren ihre Erfahrungen, verabschieden sich voneinander und bereiten sich auf neue Aufgaben oder Projekte vor. Diese Phase kann emotionale Herausforderungen mit sich bringen, insbesondere wenn starke Bindungen innerhalb des Teams aufgebaut wurden. Herausforderungen:
KI-Gesetz – EU setzt neue Maßstäbe und will Bürgerrechte schützen
Das neue KI-Gesetz der EU, auch bekannt als der „AI Act“ zielt darauf ab, Künstliche Intelligenz innerhalb der EU zu regulieren, um sichere und ethische Nutzung zu gewährleisten. Es wird in mehreren Schritten umgesetzt: Verabschiedung auf EU-Ebene: Nachdem das Gesetz auf EU-Ebene verabschiedet wurde, tritt es in Kraft, normalerweise nach einer bestimmten Übergangsfrist. Umsetzung in nationales Recht: Die Mitgliedstaaten müssen das EU-Gesetz in ihr nationales Recht integrieren. Dies erfolgt durch entsprechende Gesetzgebungsprozesse in den jeweiligen nationalen Parlamenten. Einrichtung von Aufsichtsbehörden: Jeder Mitgliedstaat richtet nationale Aufsichtsbehörden ein, die die Einhaltung der Vorschriften überwachen und durchsetzen. Anpassung und Schulung: Unternehmen und Institutionen passen ihre Prozesse und Technologien an die neuen Anforderungen an und schulen ihre Mitarbeiter entsprechend. Der gesamte Prozess kann mehrere Jahre dauern. Die ersten Schritte, wie die Verabschiedung und die Anpassung der nationalen Gesetze, könnten etwa 1-2 Jahre in Anspruch nehmen. Die vollständige Umsetzung und die Anpassung durch Unternehmen könnten insgesamt 3-5 Jahre dauern. Die Geburt des neuen KI-Gesetzes Die Europäische Kommission hat das neue KI-Gesetz ins Leben gerufen, um die Zukunft der Technologie in Europa neu zu definieren. Präsidentin Ursula von der Leyen und ihr Team haben erkannt, dass Künstliche Intelligenz nicht nur coole Gadgets und smarte Anwendungen bedeutet, sondern auch ernsthafte Herausforderungen und Risiken mit sich bringt. Warum brauchen wir also ein solches Gesetz? Ganz einfach: KI ist überall und verändert alles – von der Art, wie wir arbeiten und kommunizieren, bis hin zu Entscheidungen, die unser Leben beeinflussen. Aber mit großer Macht kommt große Verantwortung. Die EU will sicherstellen, dass KI nicht nur clever, sondern auch sicher und fair ist. Das bedeutet, dass KI-Systeme möglichst transparent, nachvollziehbar, nichtdiskriminierend und umweltfreundlich sein müssen. Außerdem ist es wichtig, dass Menschen die Kontrolle über die KI behalten und nicht nur andere Technologien darüber wachen. Diese ambitionierten Pläne gehen auf einen Vorschlag der EU-Kommission von 2021 zurück. Das Gesetz gilt für alle, die KI-Systeme innerhalb der EU entwickeln, anbieten oder nutzen – egal ob es sich um öffentliche oder private Akteure handelt, innerhalb oder außerhalb der EU. Dieses Gesetz setzt neue Standards und Regeln, die Europa an die Spitze der verantwortungsvollen KI-Nutzung katapultieren sollen. Es ist der Startschuss für eine Zukunft, in der Technik und Ethik Hand in Hand gehen. Bereit, die nächste Stufe der digitalen Revolution zu erleben? Dann lasst uns gemeinsam herausfinden, wie dieses Gesetz unsere Welt verändern wird! Die Notwendigkeit strenger Anforderungen für risikoreiche KI-Anwendungen Die Einführung strenger Anforderungen für risikoreiche KI-Anwendungen ist ein zentraler Bestandteil des neuen KI-Gesetzes. Der Grund dafür ist einfach: Wir müssen sicherstellen, dass die Nutzung von KI transparent, sicher und ethisch vertretbar ist, insbesondere wenn es um Anwendungen geht, die erheblichen Einfluss auf unser Leben haben können. Ein Beispiel für diese strengen Anforderungen ist die Kennzeichnungspflicht für KI-generierten Content. Das bedeutet, dass Inhalte, die von KI erstellt wurden, klar als solche gekennzeichnet sein müssen. Ob es sich um Texte, Bilder oder Videos handelt – Nutzer sollen immer wissen, wann sie mit künstlich erzeugtem Material interagieren. Diese Maßnahme soll verhindern, dass Menschen durch manipulierte Inhalte oder Deepfakes in die Irre geführt werden. Besonders risikoreiche Anwendungen sind ebenfalls stark reglementiert. Dazu gehören KI-Systeme, die in kritischen Infrastrukturen, im Bildungs- und Gesundheitswesen eingesetzt werden. Ein spezifisches Beispiel ist die Gesichtserkennung an Bahnhöfen oder anderen öffentlichen Orten. Solche Technologien dürfen nur unter strengen Bedingungen verwendet werden. Beispielsweise ist für den Einsatz eine richterliche Anordnung erforderlich, und Polizei sowie andere Sicherheitsbehörden dürfen Gesichtserkennung im öffentlichen Raum nur zur Verfolgung schwerwiegender Straftaten wie Menschenhandel oder Terrorismus einsetzen. Ein weiterer wichtiger Punkt des Gesetzes ist das Verbot von KI-basierten Applikationen, die gegen EU-Werte verstoßen. Dazu gehören die Massenüberwachung mit biometrischen Daten und die Bewertung von sozialem Verhalten, bekannt als „Social Scoring“. Diese Technologien werden beispielsweise in Ländern wie China zur illegalen Überwachung, Manipulation und Diskreditierung der Bevölkerung genutzt. In China wird das Social Scoring-System eingesetzt, um das Verhalten der Bürger zu überwachen und zu bewerten, was zu schwerwiegenden Konsequenzen wie Einschränkungen der Bewegungsfreiheit und sozialen Diskriminierungen führen kann. Diese Regelungen sollen sicherstellen, dass KI-Technologien nicht unkontrolliert eingesetzt werden und dass die Rechte und Freiheiten der Bürger gewahrt bleiben. Indem wir klare und strenge Vorgaben für den Einsatz von KI setzen, können wir das Vertrauen in diese Technologien stärken und ihre Vorteile verantwortungsvoll nutzen. Mit diesen Maßnahmen setzt das KI-Gesetz einen hohen Standard für Transparenz und Sicherheit, der nicht nur den Schutz der Menschen gewährleistet, sondern auch das Vertrauen in KI-Systeme fördert. Es ist ein entscheidender Schritt, um eine technologische Zukunft zu gestalten, die sowohl innovativ als auch ethisch fundiert ist. Kritik am KI-Gesetz Das neue KI-Gesetz der EU hat nicht nur Lob geerntet, sondern auch einige kritische Stimmen hervorgerufen. Der Digitalverband Bitkom äußerte Bedenken hinsichtlich der verspäteten Regulierung von Künstlicher Intelligenz im neuen EU-Asylrecht. Bitkom wies darauf hin, dass wesentliche Fragen noch offenblieben und eine klare, zukunftsorientierte Regulierung fehle. Bitkom-Präsident Ralf Wintergerst betonte, dass die zukünftige Entwicklung von KI in Deutschland und Europa stark von der Ausgestaltung und Umsetzung der Regelungen abhänge. Es besteht die Sorge, dass die neuen EU-Vorgaben bald veraltet sein könnten, was die Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft Europas beeinträchtigen könnte. Auch Amnesty International und Europaabgeordnete von SPD und Linken haben Kritik geäußert, insbesondere hinsichtlich des Einsatzes von Gesichtserkennung gegen Migranten. Sie warnten davor, dass die polizeiliche Echtzeit-Identifizierung unzureichend geregelt sei, was zu potenziellen Menschenrechtsverletzungen führen könnte. Bundesdigitalminister Volker Wissing forderte eine innovationsfreundliche und kontinuierlich angepasste Regulierung. Er betonte die Wichtigkeit, Allzweck-KI wie ChatGPT nicht als Hochrisiko-Anwendung einzustufen, um deren Entwicklung und Einsatz nicht unnötig zu behindern. Wissing argumentierte, dass eine zu strenge Klassifizierung von Allzweck-KI-Systemen die Innovationskraft in diesem wichtigen Bereich erheblich einschränken könnte. Die Kritikpunkte zeigen, dass das neue KI-Gesetz zwar ein wichtiger Schritt in Richtung einer regulierten und verantwortungsvollen Nutzung von KI ist, aber auch Anpassungen und weitere Diskussionen benötigt, um den vielfältigen Herausforderungen und Bedenken gerecht zu werden. Konsequenzen bei Verstößen gegen das neue KI-Gesetz Die Einhaltung des neuen KI-Gesetzes ist für alle Akteure, die KI-Systeme innerhalb der EU entwickeln, anbieten oder nutzen, von entscheidender Bedeutung. Sobald das Gesetz in
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