agorum® ALBERT | AI KI im Projektmanagement, das Ergebnis in Kurzform
Aus einem einzigen Meeting-Transkript sind bei uns in rund fünf Minuten ein vollständiges Projekt und 22 zugeordnete Aufgaben entstanden. Von Hand hätte derselbe Schritt gut zwei Stunden gedauert. Das Beispiel stammt aus unserem eigenen Unternehmen, nicht aus einer Demo.
Das Wichtigste für Entscheider auf einen Blick.
- Ausgangspunkt: ein Online-Meeting mit vier Beteiligten und aktivierter Transkription. Ergebnis war eine VTT-Datei.
- Erster Prompt: ALBERT | AI erzeugt aus der VTT-Datei eine strukturierte Markdown-Datei mit allen ToDos, Details und dem geplanten Prozessablauf.
- Kontrolle durch den Menschen: offene Fragen beantwortet, ToDos korrigiert und auf die Beteiligten verteilt. Das dauert wenige Minuten und bleibt der entscheidende Qualitätsschritt.
- Zweiter Prompt: ALBERT | AI legt daraus ein NORA | 360° Projekt an und erzeugt 22 Aufgaben, jede beschrieben und der verantwortlichen Person zugewiesen.
- Zeitgewinn: rund fünf Minuten statt zwei Stunden. Das sind etwa 96 Prozent weniger Aufwand für diesen einen Schritt.
- Wirtschaftlicher Kern: Beschlossenes wird sofort zu verteilter Arbeit. Wissen aus Besprechungen bleibt im Unternehmen, statt in einer Datei zu verstauben.
Warum gehen Meeting-Ergebnisse so oft verloren?
Meeting-Ergebnisse gehen verloren, weil zwischen dem Beschluss und der ersten zugeordneten Aufgabe ein manueller Schritt liegt, für den nach dem Termin niemand Zeit hat. Das Protokoll entsteht Tage später oder gar nicht. Aufgaben bleiben unverteilt. Und wer nicht dabei war, weiß nicht, was gilt.
Die wirtschaftliche Größenordnung ist bekannt. Eine europaweite Untersuchung von Sharp zeigt, dass Büroangestellte im Schnitt rund vier Stunden pro Woche in Besprechungen verbringen und einen erheblichen Teil davon als unproduktiv einstufen. Der Microsoft Work Trend Index beziffert den Anteil der Arbeitszeit, der für Kommunikation und Koordination statt für die eigentliche Facharbeit aufgewendet wird, auf annähernd zwei Drittel. Der Verlust entsteht also nicht im Meeting selbst. Er entsteht danach.
Dazu kommt der stille Wissensabfluss. Was in einer Besprechung entschieden wurde, existiert zunächst nur in den Köpfen der Anwesenden. Verlässt eine erfahrene Fachkraft das Unternehmen, verschwindet dieser Teil des Kontexts mit ihr. Genau hier setzt unser Praxisbeispiel an.
Wie sind wir konkret vorgegangen?
Der Ablauf umfasst fünf Schritte, von denen zwei aus je einem Prompt bestehen. Wir haben nichts vorbereitet, nichts skriptiert und keine Sonderkonfiguration angelegt.
- Online-Meeting mit aktivierter Transkription. Uwe, Stefan, Jürgen und Oliver haben sich per Online-Meeting getroffen und die Transkription eingeschaltet. Ergebnis war eine VTT-Datei.
- Inhalt der Besprechung. Thema war die Gestaltung unseres KI-gestützten Projektprozesses, also die Frage, wie wir diesen mit ALBERT | AI teilautomatisieren, um ein deutlich besseres Kundenerlebnis zu erreichen. Besprochen wurden ToDos, Möglichkeiten und die Querbeziehungen zwischen Vertrieb und Projekt.
- Erster Prompt an ALBERT | AI. Wortlaut: „Du findest hier eine vtt von dem Meeting. Schau sie dir genau an und erstelle eine MD-Datei mit den ganzen TODOs und Details zu den jeweiligen TODOs. Vermittle da auch einen Überblick über den gesamten geplanten Prozess Ablauf Vertrieb, Projekt und die Querbeziehungen.“
- Fachliche Kontrolle durch den Menschen. Aus dem Prompt entstand eine Markdown-Datei. Diese wurde geprüft, die darin offen gebliebenen Fragen wurden beantwortet und die ToDos den jeweils Beteiligten zugeordnet beziehungsweise angepasst.
- Zweiter Prompt an ALBERT | AI. Wortlaut: „Ich habe alle Frage beantwortet und die ToDos korrigiert. Erstelle nun ein Projekt daraus und für jeden ToDo-Punkt eine Aufgabe. Teile die Aufgabe der jeweils verantwortlichen Person zu und beschreibe in der Aufabe den jeweiligen Schritt.“
Das Ergebnis war ein NORA | 360° Projekt mit 22 Aufgaben. Jede Aufgabe trägt eine Beschreibung des jeweiligen Schritts und ist der verantwortlichen Person zugeordnet.
Welche Rolle spielt der Mensch in diesem Ablauf?
Der Mensch entscheidet, was gilt. ALBERT | AI liefert nach dem ersten Prompt eine strukturierte Markdown-Datei mit allen ToDos, Details und dem geplanten Prozessablauf. Diese Datei ist der Zwischenstand, nicht das Ergebnis.
In der Kontrollrunde sind zwei Dinge passiert. Erstens wurden die offenen Fragen beantwortet, die ALBERT | AI im Dokument markiert hatte, weil sie im Meeting nicht abschließend geklärt waren. Zweitens wurden die ToDos den Beteiligten zugeordnet und dort korrigiert, wo die Formulierung nicht präzise genug war.
Dieser Zwischenschritt ist der Grund, warum das Ergebnis belastbar ist. Die KI übernimmt die Fleißarbeit, das Strukturieren, Zusammenfassen und Anlegen. Die fachliche Entscheidung bleibt beim Menschen. Genau diese Aufteilung macht den Unterschied zwischen einer netten Zusammenfassung und einem Projekt, mit dem ein Team am nächsten Morgen arbeiten kann.
Wie sieht eine automatisch erstellte Aufgabe in NORA | 360° aus?
Jede der 22 Aufgaben ist eine vollwertige Aufgabe in NORA | 360°, kein Textbaustein in einer Liste. Der Screenshot zeigt eine davon im Original.
Zu sehen ist die Aufgabe „V1 – Abschluss Vertriebsprozess & saubere Übergabe ins Projektteam“ mit der Kennung TSK230345. Sie trägt die Markierung „Erstellt von ALBERT“, ist dem Vorgangs-Bereich Projekte und dem übergeordneten Projekt „Projekt Prozess Skill aufbauen“ mit der Kennung PRJ973 zugeordnet. Priorität hoch, Bearbeiter Oliver Schulze, als Empfänger zusätzlich Jürgen Hanke, Wiedervorlage gesetzt.
Im Informationsblock steht der fachliche Inhalt, den ALBERT | AI aus der Besprechung abgeleitet hat. Der letzte Schritt am Ende des Vertriebsprozesses soll alles konsolidieren und prüfen. Danach kann ALBERT selbständig das Projekt anlegen und alle relevanten Informationen überführen. Sämtliche Mails, die zu einem Vorgang gehören, gehören auch in den Vorgang. Ziel ist, dass der Projektverantwortliche genau weiß, was zu tun ist und was beauftragt wurde.
Am übergeordneten Projekt ist der Fortschritt direkt ablesbar, im Screenshot als 1/22. Das ist der Punkt, an dem aus einer Besprechung nachvollziehbare Arbeit wird.
Warum reicht ein Chatbot für diesen Anwendungsfall nicht aus?
Ein Chatbot liefert eine Zusammenfassung als Text. Damit ist die Arbeit an der Stelle zu Ende, an der sie wirtschaftlich interessant wird. Jemand muss die Zusammenfassung anschließend lesen, in Aufgaben zerlegen, diese im System anlegen und den Verantwortlichen zuweisen. Genau dieser Teil hat bei uns bisher die zwei Stunden gekostet.
ALBERT | AI ist in agorum core pro eingebaut und handelt darin. Er legt das Projekt an, erzeugt die Aufgaben, schreibt die Beschreibungen und ordnet die Verantwortlichen zu. Das geschieht im Rechtekontext desjenigen, der ihn nutzt. Wer eine Information nicht sehen darf, bekommt sie auch über ALBERT | AI nicht. Jede Aktion bleibt protokollierbar.
NORA | 360° liefert die Struktur, in der das Ergebnis überhaupt Sinn ergibt. Aufgabe, übergeordnetes Projekt, Vorgangs-Bereich, Bearbeiter, Empfänger, Wiedervorlage und Fortschritt hängen zusammen. Deshalb ist das Ergebnis kein Textdokument, sondern verteilte, nachvollziehbare Arbeit.
Der dritte Punkt betrifft die Datenhaltung. Das Transkript einer internen Strategiebesprechung gehört nicht in eine fremde Infrastruktur. Bei agorum core pro liegen die Daten ausschließlich dort, wo das Unternehmen es entscheidet. ALBERT | AI arbeitet zudem mit mehreren Modellen, das eingesetzte Modell ist jederzeit wechselbar. Das Unternehmenswissen bleibt davon unberührt.
Was bedeutet dieses Beispiel für dein Unternehmen?
Rechne mit deinen eigenen Zahlen nach. Die Formel ist einfach. Wie viele Besprechungen pro Woche enden bei euch mit einer Liste von Beschlüssen, die anschließend jemand von Hand in Aufgaben überführen muss? Wie lange dauert dieser Schritt? Und wie oft passiert er gar nicht?
In unserem Fall lag der Aufwand für einen einzigen Vorgang bei rund zwei Stunden. Bei zwei solchen Besprechungen pro Woche sind das über vier Stunden, in denen erfahrene Mitarbeitende Beschlüsse abtippen statt sie umzusetzen. Über ein Jahr gerechnet ergibt das eine Größenordnung, die in keiner Kostenstelle auftaucht und trotzdem jedes Jahr anfällt.
Der zweite, schwerer messbare Effekt ist die Vollständigkeit. Was ALBERT | AI aus dem Transkript zieht, ist unabhängig davon, wie gut jemand mitgeschrieben hat. Nebensätze, in denen eine Zuständigkeit vereinbart wurde, gehen nicht verloren. Das Wissen aus der Besprechung landet in einer Struktur, in der es auch in zwei Jahren noch auffindbar ist.
Welche Vorteile bringt dieser Ablauf im Alltag?
Die folgenden Punkte sind das, was in unserem Praxisbeispiel tatsächlich eingetreten ist. Keine Prognose, sondern das Ergebnis eines Vorgangs vom 03.08.2026.
- Aus einem Transkript entsteht ein vollständiges Projekt, ohne dass jemand das Transkript vollständig lesen muss.
- 22 Aufgaben werden automatisch angelegt, jede mit einer Beschreibung des jeweiligen Schritts.
- Jede Aufgabe ist der verantwortlichen Person zugeordnet, Rückfragen zur Zuständigkeit entfallen.
- Der Projektfortschritt ist am übergeordneten Projekt direkt ablesbar.
- Der Aufwand sinkt von rund zwei Stunden auf rund fünf Minuten.
- Die fachliche Kontrolle bleibt beim Menschen, die Fleißarbeit übernimmt ALBERT | AI.
- Die Daten bleiben in der eigenen Infrastruktur, das eingesetzte KI-Modell ist jederzeit wechselbar.
- Jede Aktion von ALBERT | AI ist protokollierbar und läuft im Rechtekontext des Users.
Wie lässt sich dieser Ablauf auf andere Bereiche übertragen?
Das Muster ist immer dasselbe. Es gibt eine unstrukturierte Quelle, es gibt eine Struktur, in die das Ergebnis gehört, und dazwischen liegt manuelle Übertragungsarbeit. Genau diese Übertragungsarbeit übernimmt ALBERT | AI.
Übertragbar ist der Ablauf überall dort, wo aus Gesprochenem oder Geschriebenem verteilte Arbeit werden muss. Ein Kundentermin, aus dem Folgeaufgaben entstehen. Ein Workshop, aus dem eine Roadmap wird. Eine Reklamationsbesprechung, aus der Maßnahmen abgeleitet werden. Eine Projektübergabe zwischen Vertrieb und Projektteam, was in unserem Beispiel genau das Thema war.
Zwei Voraussetzungen müssen erfüllt sein. Erstens braucht es eine strukturierte Ablage, in der Vorgänge, Projekte, Aufgaben und Zuständigkeiten sauber zusammenhängen. Diese Struktur liefert NORA | 360° innerhalb von agorum core pro. Zweitens braucht es einen fachlichen Kontrollschritt zwischen Entwurf und Anlage. Wer diesen Schritt überspringt, spart fünf Minuten und handelt sich Nacharbeit ein.
Wie ein solcher Ablauf im Vertrieb aussieht, zeigt unser Beitrag zur praktischen KI-Nutzung im Arbeitsalltag.
Über den Autor
Oliver Schulze, Geschäftsführer der agorum® Software GmbH. Er begleitet seit über 20 Jahren Unternehmen bei der Einführung datensouveräner Informations- und KI-Plattformen und verantwortet bei agorum® die strategische Ausrichtung von agorum core pro, ALBERT | AI und NORA | 360°. Das in diesem Beitrag beschriebene Praxisbeispiel hat er selbst durchgeführt.
Mehr über das Unternehmen und die handelnden Personen findest du auf der Seite über agorum®. Fachlicher Austausch ist auch über das LinkedIn-Profil der agorum® Software GmbH möglich.
Zuletzt aktualisiert: 06.08.2026. Grundlage ist ein interner Vorgang vom 03.08.2026, Projekt PRJ973 mit 22 automatisch erstellten Aufgaben.
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Wie entsteht aus einem Meeting-Transkript ein Projekt?
Das Transkript wird als VTT-Datei an ALBERT | AI übergeben. Ein erster Prompt erzeugt daraus eine strukturierte Markdown-Datei mit allen ToDos, Details und dem Prozessüberblick. Nach der fachlichen Kontrolle durch den Menschen legt ein zweiter Prompt daraus ein NORA | 360° Projekt an und erzeugt für jeden ToDo-Punkt eine beschriebene, zugeordnete Aufgabe.
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Wie viel Zeit spart KI im Projektmanagement konkret?
Im agorum-Praxisbeispiel sind aus rund zwei Stunden manueller Arbeit rund fünf Minuten geworden. Enthalten sind das Auswerten des Transkripts, das Anlegen des Projekts sowie das Erstellen und Zuweisen von 22 Aufgaben. Die Zahl stammt aus einem echten internen Vorgang, nicht aus einer Hochrechnung.
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Muss ich das Ergebnis der KI noch kontrollieren?
Ja, und dieser Schritt ist bewusst eingeplant. Zwischen dem ersten und dem zweiten Prompt liegt die fachliche Kontrolle. Offene Fragen werden beantwortet, ToDos korrigiert und den Beteiligten zugeordnet. Erst danach legt ALBERT | AI das Projekt an. Die fachliche Entscheidung bleibt beim Menschen.
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Was unterscheidet ALBERT | AI von einem Meeting-Zusammenfassungstool?
Ein Zusammenfassungstool liefert Text. ALBERT | AI handelt in agorum core pro. Er legt das Projekt an, erzeugt die Aufgaben, schreibt die Beschreibungen und weist die Verantwortlichen zu. Das geschieht im Rechtekontext des jeweiligen Users und ist lückenlos protokollierbar.
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Welche Rolle spielt NORA | 360° dabei?
NORA | 360° liefert die Struktur innerhalb von agorum core pro. Aufgabe, übergeordnetes Projekt, Vorgangs-Bereich, Bearbeiter, Empfänger, Wiedervorlage und Fortschritt hängen zusammen. Dadurch entsteht aus der Besprechung nachvollziehbare, verteilte Arbeit statt eines weiteren Dokuments.
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Wo liegen die Daten aus dem Meeting-Transkript?
Die Daten liegen ausschließlich in der Infrastruktur, die das Unternehmen bestimmt, also On-Premises, in der eigenen Cloud oder in der agorum® Cloud. Interne Besprechungsinhalte verlassen die eigene Umgebung nicht. Das eingesetzte KI-Modell ist dabei jederzeit wechselbar, das Unternehmenswissen bleibt unverändert bestehen.
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Lässt sich dieser Ablauf auf andere Bereiche übertragen?
Ja. Das Muster passt überall dort, wo aus einer unstrukturierten Quelle verteilte Arbeit entstehen muss, etwa bei Kundenterminen, Workshops, Reklamationsbesprechungen oder Projektübergaben. Voraussetzung sind eine strukturierte Ablage in agorum core pro mit NORA | 360° und ein fachlicher Kontrollschritt vor der Anlage.
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Brauche ich dafür eine Sonderkonfiguration?
Für das beschriebene Beispiel war keine Sonderkonfiguration nötig. Verwendet wurden zwei Prompts im laufenden Betrieb. ALBERT | AI ist in agorum core pro eingebaut und arbeitet auf der bestehenden Struktur und den bestehenden Berechtigungen.
