Zwei Stunden Meeting-Nacharbeit auf fünf Minuten verdichtet, ein Praxistest für KI im Projektmanagement

Vier Personen sitzen in einem Online-Meeting, die Transkription läuft mit. Fünf Minuten nach Gesprächsende steht ein vollständiges Projekt mit 22 Aufgaben, jede beschrieben, jede einer verantwortlichen Person zugeordnet. Was sich wie eine Werbebehauptung liest, hat die agorum® Software GmbH an sich selbst getestet, nicht als Demo, sondern als internen Vorgang. Der Clou liegt nicht in einer neuen Zauberformel, sondern in einer nüchternen Beobachtung. Der teuerste Moment eines Meetings ist nicht das Meeting selbst, sondern das, was danach nicht passiert.

Der teure Moment nach dem Meeting

Meeting-Ergebnisse verschwinden, weil zwischen Beschluss und verteilter Aufgabe ein manueller Schritt liegt, für den nach dem Termin niemand Zeit findet. Das Protokoll entsteht Tage später, wenn überhaupt. Aufgaben bleiben unverteilt, und wer nicht im Raum war, weiß nicht, was gilt. Eine Sharp-Studie unter rund 2.200 Büroangestellten in sechs europäischen Ländern zeigt, dass 86 Prozent wöchentlich bis zu fünf Stunden in Meetings verbringen, aber nur 16 Prozent diese als inspirierend beschreiben, 79 Prozent halten sich am eigenen Schreibtisch für produktiver (Quelle: Sharp Electronics Europe, 2014).

Der Microsoft Work Trend Index liefert die zweite Hälfte des Bildes. Der durchschnittliche Mitarbeitende verbringt in den Microsoft-365-Anwendungen 57 Prozent seiner Zeit mit Kommunikation, in Besprechungen, E-Mails und Chats, und nur 43 Prozent mit der tatsächlichen Erstellung von Inhalten (Quelle: Microsoft Work Trend Index, 2023). Besprechungen verschlingen also Zeit, ihre Ergebnisse verpuffen zu oft im Nichts. Genau an dieser Schnittstelle setzt der Praxistest von agorum® an.

Wie aus einem Transkript ein Projekt wird

Der Ablauf selbst wirkt fast unspektakulär. Vier Mitarbeitende von agorum®, darunter Geschäftsführer Oliver Schulze, besprachen in einem Online-Meeting die Gestaltung des KI-gestützten Projektprozesses und aktivierten die Transkription. Das Ergebnis war eine VTT-Datei, reines Rohmaterial ohne jede Struktur. Ein erster Prompt an ALBERT | AI verwandelte dieses Rohmaterial in eine Markdown-Datei mit allen ToDos, Details und einem Überblick über den geplanten Prozessablauf zwischen Vertrieb und Projekt.

Erst danach folgte der entscheidende Schritt. Offene Fragen wurden von Menschen beantwortet, ToDos korrigiert und den jeweils Beteiligten zugeordnet. Ein zweiter Prompt erzeugte daraus ein vollständiges NORA | 360°-Projekt mit 22 Aufgaben, jede mit Beschreibung und Verantwortlichem. Ohne diesen Kontrollschritt zwischen den beiden Prompts wäre das Ergebnis nur eine hübsche Zusammenfassung geblieben. Mit ihm wurde daraus Arbeit, mit der ein Team am nächsten Morgen beginnen konnte.

Eine Aufgabe im Detail

Wie konkret das Ergebnis aussieht, zeigt eine einzelne der 22 Aufgaben. Die Aufgabe mit der Kennung TSK230345 trägt den Titel „V1, Abschluss Vertriebsprozess und saubere Ãœbergabe ins Projektteam“, ist mit hoher Priorität versehen, Oliver Schulze als Bearbeiter zugewiesen, Jürgen Hanke als zusätzlicher Empfänger hinterlegt und mit einer Wiedervorlage versehen. Sie hängt im übergeordneten Projekt „Projekt Prozess Skill aufbauen“ mit der Kennung PRJ973 und trägt die Markierung, dass sie von ALBERT erstellt wurde.

Das ist kein Textbaustein in einer Liste, sondern eine vollwertige, im Vorgangssystem NORA | 360° verankerte Aufgabe mit Zuständigkeit, Priorität und Historie. Am übergeordneten Projekt lässt sich der Fortschritt direkt ablesen, im konkreten Fall als ein Schritt von 22. Genau an diesem Punkt wird aus einer Besprechung nachvollziehbare, verteilte Arbeit, nicht aus Prinzip, sondern weil die Struktur dahinter stimmt.

Was ein Chatbot nicht leisten kann

Der Unterschied zu einem gewöhnlichen Meeting-Zusammenfassungstool liegt genau in diesem letzten Schritt. Ein Chatbot liefert Text, die eigentliche Arbeit beginnt für den Menschen erst danach, lesen, zerlegen, im System anlegen, Verantwortliche zuweisen. Bei agorum® hat genau dieser Teil bislang rund zwei Stunden gekostet, im beschriebenen Vorgang schrumpfte er auf rund fünf Minuten, ein Rückgang um etwa 96 Prozent.

ALBERT | AI übernimmt diese Übertragungsarbeit, weil die KI in agorum core pro eingebettet ist und dort im Rechtekontext des jeweiligen Nutzers handelt, nicht neben dem System, sondern in ihm. Wer eine Information nicht sehen darf, bekommt sie auch über ALBERT | AI nicht zu Gesicht, jede Aktion bleibt protokollierbar. Das klingt nüchtern, ist aber der eigentliche Unterschied zwischen einem netten Feature und einem Werkzeug, dem ein Unternehmen interne Strategiegespräche anvertraut. Das Transkript einer internen Besprechung gehört nicht in eine fremde Infrastruktur, deren Nutzungsbedingungen sich mit jedem Update ändern können. Bei agorum core pro liegen die Daten ausschließlich dort, wo das Unternehmen es bestimmt, das eingesetzte KI-Modell bleibt jederzeit wechselbar.

Die Grenzen des Beispiels

So überzeugend die Zahlen wirken, sie stammen aus genau einem dokumentierten Vorgang eines einzigen Unternehmens, das die eigene Software beschreibt. Das ist kein Widerspruch zur Aussagekraft, aber ein Grund zur Vorsicht. Zwei Stunden Handarbeit sind nur dann eine belastbare Vergleichsgröße, wenn andere Meetings ähnlich strukturiert ablaufen, mit klaren ToDos und wenigen Beteiligten. Chaotische Brainstorming-Runden mit zehn Personen und wechselnden Themen dürften der KI mehr Nacharbeit abverlangen als dieses eine Beispiel. Der Kontrollschritt zwischen den beiden Prompts bleibt deshalb kein optionales Extra, sondern die eigentliche Qualitätssicherung, wer ihn überspringt, handelt sich nach Einschätzung des Autors eher Nacharbeit als Zeitgewinn ein.

Was das für dein Unternehmen bedeutet

Der Praxistest lässt sich nicht eins zu eins auf jedes Unternehmen übertragen, seine Rechenaufgabe schon. Wie viele Besprechungen enden mit einer Liste von Beschlüssen, die anschließend jemand von Hand in Aufgaben überführen muss, wie lange dauert das, und wie oft unterbleibt es ganz? Bei zwei vergleichbaren Vorgängen pro Woche kommt allein für diesen einen Arbeitsschritt eine Größenordnung zusammen, die in keiner Kostenstelle auftaucht und trotzdem jedes Jahr anfällt.

Der wichtigere Punkt liegt aber woanders. Wissen aus Besprechungen, das nicht strukturiert gesichert wird, verlässt das Unternehmen irgendwann mit den Menschen, die es sich gemerkt haben. Wer diesen Verlust für hinnehmbar hält, hat die eigentliche Rechnung noch nicht aufgemacht.

agorum® ist Hersteller der KI-Business-Plattform agorum core pro, mit strategischer und operativer Begleitung. Seit 1998, Open Source, entwickelt in Deutschland. Mit agorum core pro automatisieren Unternehmen Prozesse, vernetzen Informationen und setzen KI datensouverän ein. ALBERT | AI bringt die KI direkt in die Plattform, im Rechtekontext und lückenlos protokollierbar. NORA | 360° vernetzt Informationen innerhalb von agorum core pro zu einem durchgängigen Kontext. Die agorum® KI-Beratung begleitet von der Strategie bis zum produktiven Einsatz.