Responderé a la pregunta en un contexto más general, porque una vez identificados los ingredientes importantes, la solución resulta casi obvia.
Fijar un espacio vectorial de dimensión finita $V$ y que $T \colon V \rightarrow V$ sea un operador diagonalizable con dos valores propios distintos $\lambda_1, \lambda_2$ . Escriba a $V_i = \ker(T - \lambda_i I)$ así que $V = V_1 \oplus V_2$ y denotamos por $P_i \colon V \rightarrow V$ la proyección de $V$ a $V_i$ con respecto a esta descomposición de suma directa. Así, cada vector $v \in V$ puede escribirse como $v = v_1 + v_2$ y $Tv_i = \lambda_i v_i$ y $Pv = v_i$ . ¿Cómo podemos expresar la $v_i$ utilizando $T$ ? Por ejemplo $v_1$ :
$$ v = v_1 + v_2, Tv = \lambda_1 v_1 + \lambda_2 v_2 \implies Tv - \lambda_2 v = (\lambda_1 - \lambda_2) v_1 \implies \\ v_1 = \frac{1}{\lambda_1 - \lambda_2} (Tv - \lambda_2 v) = \frac{1}{\lambda_1 - \lambda_2} (T - \lambda_2 I)(v).$$
Así, si dejamos que $p_1(x) = \frac{1}{\lambda_1 - \lambda_2} (x - \lambda_2)$ obtenemos $P_1 = p_1(T)$ . Tenga en cuenta que $p_1$ es un polinomio lineal que satisface $p_1(\lambda_1) = 1$ y $p_1(\lambda_2) = 0$ (y esto determina $p_1$ únicamente). La observación importante aquí es que si $p$ es un polinomio y $v$ es un vector propio de $T$ correspondiente al valor propio $\lambda$ entonces $v$ es también un vector propio de $p(T)$ y $p(T)v = p(\lambda)v$ . Así, si queremos construir un polinomio $p$ tal que $p(T)$ actúa sobre $v = v_1 + v_2$ tirando el $v_2$ necesitamos un polinomio que satisfaga $p(\lambda_1) = 1$ y $p(\lambda_2) = 0$ . Hay muchos polinomios de este tipo, pero el que tiene el grado mínimo es el lineal que hemos encontrado explícitamente. Del mismo modo, si tomamos $p_2(x) = \frac{1}{\lambda_2 - \lambda_1}(x - \lambda_1)$ obtenemos $P_2 = p_2(T)$ . Esta idea se generaliza fácilmente a la situación $T$ tiene más de dos valores propios.
Si $V$ es un espacio de producto interno y el operador es ortogonalmente diagonalizable, la descomposición de la suma directa es ortogonal ( $V_1 \perp V_2$ ) y las proyecciones $P_i$ son proyecciones ortogonales.
En tu caso, $\lambda_1 = 3 + 4i, \lambda_2 = 3 - 4i$ y así
$$p_1(x) = \frac{1}{3 + 4i - (3 - 4i)} (x - (3 - 4i)) = -\frac{i}{8} (x - (3 - 4i)) = \frac{1}{8} (4 + 3i - ix) $$
y de hecho
$$ [p_1(T)]_B = p_1([T]_B) = \frac{1}{8} ((4 + 3i)I - i[T]_B) = \frac{1}{8} \left( \begin{pmatrix} 4 + 3i & 0 \\ 0 & 4 + 3i \end{pmatrix} - \begin{pmatrix} 3i & 4i \\ -4i & 3i \end{pmatrix} \right) = \\ \frac{1}{8} \begin{pmatrix} 4 & -4i \\ 4i & 4 \end{pmatrix} = \frac{1}{2} \begin{pmatrix} 1 & -i \\ i & 1 \end{pmatrix}$$
que es consistente con la proyección que obtuviste.