Ein Projektmanager steht vor einer Herausforderung, die viele kennen: In einer Stand-up-Meeting taucht plötzlich ein kritischer Blocker auf, ein Entwickler fällt aus, Abhängigkeiten verschieben sich – und der geplante Zeitplan bricht zusammen. Diese Szenarien sind alltäglich, doch die Zahl der verzögerten IT-Projekte steigt alarmierend. Laut einer Studie des Wellington State of Project Management 2025 verfehlen 62 % der IT-Projekte ihre Termine – ein Anstieg gegenüber den 51 % aus dem Jahr 2017. Dieser Trend motivierte Yassin, einen datenbasierten Ansatz zu entwickeln, um Verzögerungen frühzeitig vorherzusagen. Yassin, IT-Projektmanager mit Fokus auf Agile Methoden, nutzte Python und Data Science, um ein maschinelles Lernmodell zu erstellen, das auf der Analyse von über 5.000 Jira-Tickets basiert. Da echte Projekt-Daten oft nicht geteilt werden können, generierte er ein synthetisches, realitätsnahes Dataset mit Variablen wie Priorität, Story Points, Teamgröße, Abhängigkeiten und Verzögerung. Die explorative Datenanalyse (EDA) zeigte: Hochpriorisierte Tickets sind deutlich häufiger verzögert, besonders wenn sie komplexe Abhängigkeiten aufweisen. Auch die Anzahl der Abhängigkeiten korreliert stark mit Verzögerungsrisiken – ein klassisches Feedback-Phänomen, bei dem sich ein Problem verschlimmert, sobald es entdeckt wird. Zur Vorhersage entwickelte Yassin ein Random Forest-Modell, das auf der Erkennung von Verzögerungen (Recall-Metrik) optimiert wurde. Das Modell erreichte einen Recall von 0,41 – also 41 % der tatsächlichen Verzögerungen wurden vorhergesagt. Obwohl es 373 falsch-positive Warnungen ausgab, blieb es im Verhältnis zu den 245 verpassten Verzögerungen akzeptabel: frühzeitige Warnsignale sind wertvoller als fehlende Erkenntnisse. Besonders wertvoll war die Modellinterpretierbarkeit: Komplexität und die Interaktion von Priorität und Story Points erwiesen sich als stärkste Einflussfaktoren. Durch die Berechnung von Risikoscores konnten Yassin und sein Team die 20 % riskantesten Tickets identifizieren – darunter befanden sich bereits 50,5 % aller Verzögerungen. Bei einem Projekt mit einem Budget von 100.000 USD konnten durch gezielte Maßnahmen auf diesen Tickets Kosten in Höhe von 9.270 USD eingespart werden – fast 10 % des Gesamtbudgets. Ein Dashboard, das diese Erkenntnisse in Echtzeit visualisiert, ermöglichte eine proaktive Risikosteuerung. Die Validierung mittels 5-Fold-Cross-Validation bestätigte eine stabile Leistung (Recall 0,39–0,42). Das Modell funktioniert nicht als Ersatz für menschliche Expertise, sondern als intelligente Ergänzung – ähnlich wie ein Instrumentenbord für einen Piloten. Es hilft, versteckte Muster aufzudecken, wie etwa den Produktivitätsverlust in der QA-Phase, der nicht durch mangelnde Leistung, sondern durch Kommunikationslücken verursacht wurde. Durch eine einfache Handover-Regel und fünfminütige Absprachen mit QA stieg die Teamgeschwindigkeit um über 15 %. Industrieexperten sehen in solchen Ansätzen einen Paradigmenwechsel: „Die Zukunft der Projektmanagement-Literatur wird nicht mehr nur aus Best-Practice-Regeln bestehen, sondern aus datengestützten Entscheidungsmodellen“, sagt ein führender Agile-Coach. Unternehmen, die Datenwissenschaft in ihre Prozesse integrieren, gewinnen nicht nur Effizienz, sondern auch strategische Vorteile. Für Projektmanager bedeutet dies: SQL, Python und Datenanalyse sind keine Nebenfächer mehr, sondern zentrale Kompetenzen, die die Zusammenarbeit mit Entwicklern, Produktmanagern und Stakeholdern verbessern. Yassin, der selbst aus der Praxis kam und sich in Data Science eintauchte, zeigt: Die Kombination von Fachwissen und Datenanalyse schafft echten Mehrwert. Die Zukunft gehört nicht mehr den traditionellen, sondern den datengetriebenen Projektmanagern – und die Fähigkeit, Daten zu lesen, ist längst kein technisches Extra, sondern ein strategisches Wettbewerbsvorteil.