Ich habe jetzt Zugriff auf Microsoft Copilot. Aufgabe: Eine Meeting-Agenda ausarbeiten. Was ich bekomme: Agenda-Punkte aus einer E-Mail von vor drei Wochen. Themen, die längst besprochen und gelöst sind. Ein Budget-Punkt, der seit dem letzten Steering Committee vom Tisch ist.
Man könnte jetzt sagen, das ist ein Copilot-Problem. Ist es aber nicht. Es ist ein Projektmanagement-Kontext-Problem.
Veraltete Daten sind das Problem
Schaut man sich an, was KI in Code sieht, wird der Unterschied sofort klar. Jede Änderung versioniert. Jede Entscheidung nachvollziehbar. Ein vollständiger, aktueller Kontext ab dem ersten Commit. Deshalb kann KI dort ganze Anwendungen schreiben, komplexe Refactorings planen, Bugs in Sekunden finden.
Und was sieht KI im Projektmanagement? E-Mail-Ketten von vor zwei Wochen. Meeting Notes, die seit Monaten nicht aktualisiert wurden. Budget-Absprachen vom Mittagessen, die nie dokumentiert wurden. Scope-Änderungen aus Flurgesprächen. Wissen, das nur in Sarahs Kopf existiert.
Mehr Daten sind nicht die Lösung
Die aktuelle Antwort der Branche? Mehr Daten. Mehr Integrationen. Jira anbinden, Confluence durchsuchen, Slack indexieren, E-Mails scannen.
Aber mehr Daten lösen das Problem nicht. Sie machen es schlimmer. Mehr Quellen, die nicht mehr aktuell sind, bedeuten mehr Agenda-Punkte, die nicht mehr relevant sind.
Der richtige Weg ist das Gegenteil: weniger Quellen. Idealerweise eine einzige. Aber diese eine immer aktuell, immer frisch. Ein lebendiger Projektkontext, der die Realität von heute widerspiegelt.
Destillation statt Aggregation
Doch wie hält man diesen Kontext frisch, wenn wir jeden Tag einem Haufen an Informationen ausgesetzt sind, die gar nichts mit dem Projekt zu tun haben? Menschen machen das den ganzen Tag: Filtern & Vergessen. KI kann das nicht.
Aber sie kann auch hier helfen — nur anders, als die meisten denken.
MCP-Anbindungen, Jira-Integrationen, Slack-Connections sind wertvoll. Aber sie sind keine geeignete Quelle für das Endergebnis. Sie sind die richtige Quelle für einen Destillationsprozess: KI liest Projekt-Updates wie E-Mails, Meeting-Zusammenfassungen, Tickets, und prüft jeden Inhalt auf Projektrelevanz. Ist diese gegeben, wird der Inhalt ein Kandidat für den Projektkontext. Der Projektverantwortliche als Human in the Loop gibt das dann frei.
Nicht einfach nur sammeln. Sondern die richtigen Informationen destillieren.
Dann generiert KI eine Agenda mit den Themen, die heute relevant sind. Nicht mit dem, was irgendwann mal in einer E-Mail stand.
Dieses Prinzip bildet den Kern von Context Driven Project Management. Erfahre mehr im Framework, oder arbeite direkt auf GitHub mit.