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Künstliche Intelligenz verändert nicht nur die Art, wie wir Software entwickeln, sie verändert auch, wie wir Software nutzen. Für BCS, unsere Projektmanagement- und ERP-Software, bedeutet das, dass KI den Arbeitsalltag spürbar erleichtern, Routinetätigkeiten reduzieren, Anwender schneller zu Antworten führen und die interne Effizienz steigern soll. Während viele KI-Initiativen auf punktuelle Lösungen oder experimentelle Prototypen setzen, verfolgt Projektron einen systematischen, langfristigen Ansatz.

Mit der BCS KI-Hilfe haben wir bei Projektron unsere erste produktive KI-Applikation entwickelt, die Anwendern ermöglicht, schnell und zuverlässig Antworten auf Fragen zur BCS-Dokumentation zu erhalten. Der Weg dahin war iterativ: Mehrere Test- und Verbesserungsrunden haben gezeigt, dass nicht das Sprachmodell selbst, sondern vor allem Retrieval, Splitting und Datenaufbereitung über die Qualität der Antworten entscheiden. Dieser Artikel zeigt, wie wir bei Projektron Schritt für Schritt das System optimiert haben – bis hin zum produktiven Einsatz beim Kunden.

In den vergangenen Monaten hat Projektron intensiv daran gearbeitet, ein leistungsfähiges und zukunftssicheres KI-Framework für BCS zu entwickeln. Nachdem wir in früheren Beiträgen erste Experimente mit Sprachmodellen, RAG-Konzepten und Prompt-Engineering vorgestellt haben, richtet sich der Fokus nun darauf, wie aus diesen Erkenntnissen eine robuste, produktiv nutzbare Systemarchitektur entsteht.

Seit Juli 2025 ist das C5-Typ2 Testat für Cloud-Dienste im Gesundheitswesen verpflichtend. BCS, die ERP- und Projektmanagement-Software von Projektron, ist bereits C5-konform und ISO/IEC 27001:2022 zertifiziert. Mit unserem Cloud-basierten Projektmanagement schaffen wir für Krankenhäuser, Forschungseinrichtungen und Krankenkassen ein Höchstmaß an Datenschutz, IT-Sicherheit und Compliance.

Seit Ende 2023 beschäftigen wir uns bei der Projektron GmbH mit den Möglichkeiten der KI - wie können wir diese Technik für unsere ERP- und Projektmanagementsoftware BCS nutzbar machen? In einem Entwicklungsprojekt haben wir uns mit der Technik vertraut gemacht und einige Grundlagen für mögliche Produktanwendungen erarbeitet.

Gastartikel von Franziska Hinze, IAPM – Im Projektmanagement gibt es eine breite Palette an Zertifizierungen. Diese gelten als sichtbarer Beleg für fundierte Kompetenzen und bestätigen ein tiefes Verständnis des Fachgebiets. Gleichzeitig wirken sie als Katalysator für die persönliche und organisatorische Entwicklung, indem sie nachweisen, dass gängige Methoden und Praktiken sicher beherrscht werden. Dies kann die Karrierechancen signifikant verbessern. Welchen weiteren Nutzen und welche Grenzen Zertifizierungen im Lern- und Arbeitsprozess entfalten, wird im folgenden Artikel beschrieben.

Der neue Gastartikel von Projektron-Redakteur Kai Sulkowski auf dem IAPM-Blog zeigt eindrucksvoll, warum viele Projekte trotz guter Planung ins Stocken geraten und wie Goal Directed Project Management (GDPM) von Beginn an Orientierung schaffen kann. Die Methode setzt radikal auf Ergebnisorientierung statt Aktivitätensammeln und liefert Projektteams eine klare Struktur für Ziele, Meilensteine und Verantwortlichkeiten. Besonders spannend: In Kombination mit moderner Projektmanagement-Software wie Projektron BCS entfaltet GDPM seine Stärken besonders wirkungsvoll.

Der PMBOK Guide des PMI gilt als einer der wichtigsten Standards im Projektmanagement und hat sich mit der siebten und inzwischen achten Edition grundlegend weiterentwickelt. Während frühere Versionen einen prozessorientierten Ansatz verfolgten, setzt PMI heute verstärkt auf flexible Prinzipien und ergebnisorientierte Leistungsdomänen. Dieser Wandel ermöglicht es Unternehmen, den PMBOK Guide nicht nur für klassische, sondern auch für agile und hybride Projekte anzuwenden. Doch wie lässt sich der PMBOK Guide in der Praxis optimal umsetzen? Dieser Artikel gibt einen tiefgehenden Einblick in die zwölf Prinzipien, acht Leistungsdomänen und die wichtigsten Zertifizierungen. Außerdem zeigen wir, wie Sie mit Projektron BCS PMBOK-Guide-konform arbeiten – von der Planung über die Risikobewertung bis hin zum Reporting.

Sprachmodelle wie GPT, BERT oder LLaMA haben ein beeindruckendes Sprachverständnis. Sie können Texte zusammenfassen, formulieren oder übersetzen – und dabei sogar einen Hauch von Stilbewusstsein zeigen. Doch ein entscheidender Nachteil bleibt: Das Wissen dieser Modelle endet zum Zeitpunkt des Trainings. So wissen sie noch, wer Amerika entdeckt hat, aber nicht, wer gerade die Fußballmeisterschaft gewonnen hat oder welche neuen KI-Entwicklungen gerade die Runde machen. Auch unternehmensspezifische Informationen bleiben außen vor. Ein Standardmodell kann beispielsweise Fragen zu den neuesten BCS-Releases nicht beantworten. Hier kommt RAG (Retrieval-Augmented Generation) ins Spiel. Durch RAG erhält das Sprachmodell Zugriff auf aktuelle oder fachspezifische Informationen. Damit kann die KI nicht nur auf ihr vortrainiertes Wissen zurückgreifen, sondern auch auf die aktuelle Daten, die speziell für die Aufgabenstellung relevant sind.

In der heutigen Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) sind Transformer-Modelle wie BERT, GPT und LaMDA allgegenwärtig. Diese Modelle revolutionieren die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) und ermöglichen Anwendungen von maschineller Übersetzung bis hin zu Chatbots. Doch was genau macht diese Modelle so leistungsfähig? Der Schlüssel liegt im sogenannten Attention-Mechanismus (auf Deutsch auch: Aufmerksamkeitsmechanismus): Er bewertet, welche Wörter im Text für ein bestimmtes Wort besonders wichtig sind, und erzeugt so kontextabhängige Einbettungen (Embeddings). In diesem Artikel erfahren Sie, wie der Attention-Mechanismus mathematisch funktioniert, warum er den Unterschied zu älteren Methoden wie LSTM ausmacht und wo er heute in KI-Systemen eingesetzt wird.