Künstliche Intelligenz wird im Projektmanagement noch selten eingesetzt, da sich viele Beteiligte der konkreten Anwendungsfälle und Vorteile nicht bewusst sind und noch keine Strategie entwickelt haben. Durch den Einsatz von KI können Sie potenzielle Projektverzögerungen frühzeitig erkennen, Resourcen effizient managen und Entscheidungen evidenzbasiert treffen.
Ein Projektmanagement ist in der Regel durch hohe Komplexität und Routinearbeit geprägt.
Künstliche Intelligenzen (Algorithmen) haben das Potential das Projektmanagement an diesen Stellen entscheidend zu entlasten. Beispielsweise durch das Anpassen und Optimieren von Projektplänen aufgrund von Verzögerungen, Kapazitätsengpässen oder anderen Elementen des Risikomanagements.
Die Möglichkeit große Datenmengen in Sekundenbruchteilen zu analysieren und dabei gleichzeitig auf Erfahrungswerte zurückzugreifen, kennzeichnen das Potential einer KI. Da durch den Einsatz Kapazitäten im Projektmanagement frei werden, können diese an anderer Stelle wertschöpfender eingesetzt werden.
Ein Projektmanagement ist in der Regel durch hohe Komplexität und Routinearbeit geprägt.
Künstliche Intelligenzen (Algorithmen) haben das Potential das Projektmanagement an diesen Stellen entscheidend zu entlasten. Beispielsweise durch das Anpassen und Optimieren von Projektplänen aufgrund von Verzögerungen, Kapazitätsengpässen oder anderen Elementen des Risikomanagements.
Die Möglichkeit große Datenmengen in Sekundenbruchteilen zu analysieren und dabei gleichzeitig auf Erfahrungswerte zurückzugreifen, kennzeichnen das Potential einer KI. Da durch den Einsatz Kapazitäten im Projektmanagement frei werden, können diese an anderer Stelle wertschöpfender eingesetzt werden.
Managen Sie Ihr Projekte zielgerichtet durch die Automatisierung von Routineaufgaben und der effizienten Analyse komplexer Datensätze.
Nutzen Sie das Potential der Automatisierung für wiederkehrende Aufgaben und richten Sie den Fokus auf Ihr strategisches Projektmanagement
KI eignet sich am besten für die Bearbeitung von sich wiederholenden und zeitaufwändigen Aufgaben und der schnellen Analyse komplexer Datensätze. Die Optimierung Ihres Projektmanagements durch den Einsatz von KI bzw. von Machine Learning setzt voraus, dass ein klar abgegrenzter Use Case bestimmt wird. INVENSITY hat mit der „AI Use Case Analysis“ eine wirkungsvolle Methode entwickelt, um Sie bei dieser zentralen Fragestellung zu unterstützen.
Mögliche Einsatzbereiche sind in der Aufwandsschätzung, Zeitplanerstellung, Ressourcenzuordnung oder im Projektreporting bzw. im Risikomanagement.
KI eignet sich am besten für die Bearbeitung von sich wiederholenden und zeitaufwändigen Aufgaben und der schnellen Analyse komplexer Datensätze. Die Optimierung Ihres Projektmanagements durch den Einsatz von KI bzw. von Machine Learning setzt voraus, dass ein klar abgegrenzter Use Case bestimmt wird. INVENSITY hat mit der „AI Use Case Analysis“ eine wirkungsvolle Methode entwickelt, um Sie bei dieser zentralen Fragestellung zu unterstützen.
Mögliche Einsatzbereiche sind in der Aufwandsschätzung, Zeitplanerstellung, Ressourcenzuordnung oder im Projektreporting bzw. im Risikomanagement.
Use Case
Basis-Schritt: Erstellen einer bereinigten und vereinheitlichten Datenbank, die auf Ihre Projekte und Bedürfnisse zugeschnitten ist
KI-Systeme sind drauf angewiesen mit angemessenen Daten versorgt zu werden. Je größer die Datenmenge und -qualität, desto verlässlicher sind die Vorhersagen. Wir unterstützen Sie dabei Ihre Daten aus vorherigen Projekten zu sammeln und aufzubereiten, sodass sie von einer KI nutzbar sind. Das Ergebnis ist eine bereinigte und vereinheitlichte Datenbank, die auf Ihre Projekte zugeschnitten ist.
Beispiel: Benutzung von KI zur Aufwandsschätzung Ihrer Arbeitspakete
Ausgehend von Ihrem individuellen Use Case kann ein KI-Prototyp entwickelt und schrittweise implementiert werden. Eine Auswahl von Algorithmen unterschiedlicher Methoden, stellen die Grundlage der Entwicklung dar. Beispielsweise ein KI-System zur Aufwandsschätzung könnte aussehen wie im Folgenden dargestellt.
Ausgangspunkt ist die bereinigte Datenbank, die unter anderem Informationen von Aufwandschätzungen Ihrer vergangenen Projekte enthält. Es wird ein KI-Prototyp des Maschinellen Lernens entwickelt und angelernt. 80% der gesamten Daten werden für die Entwicklung und das Training verwendet. Durch ein algorithmisches Belohnungssystem wird die Genauigkeit der Schätzungen iterativ so lange verbessert, bis nur noch eine sehr geringe Abweichung von geschätztem Aufwand zu tatsächlichem Aufwand besteht. Die verbliebenen 10 Prozent der Daten, die dem Bot bisher unbekannt sind, werden verwendet, um die Performance die Prototypen zu bestätigen.
Publikationen
Sie haben Fragen zum Themenbereich Projekt Management oder erwägen eine externe Unterstützung zu beauftragen?
Nehmen Sie dazu jederzeit gerne Kontakt mit mir auf. Klicken Sie auf den unten stehenden Button und suchen Sie sich ganz unkompliziert einen Zeitslot aus, damit wir uns unverbindlich und kostenfrei über Ihr Vorhaben austauschen können.
Simon Stieber
Head of Project Management
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