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5 Wege, wie künstliche Intelligenz das Projektmanagement in Ihrem Unternehmen optimieren kann

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Veröffentlicht am:
Oktober 26, 2021
Lesezeit:
11 minutes
Lynn
Lynns vielfältige Perspektiven auf die Geschäftswelt resultieren aus ihrer umfangreichen Erfahrung als Unternehmensberaterin - ihre Rolle als geliebte Ehefrau, Mutter und Großmutter vertieft ihre Einsichten noch weiter.

KI für das Projektmanagement und ihr Potenzial, die Projektmanagementaufgaben zu übernehmen, wird immer häufiger diskutiert.

Es steht außer Frage, dass Technologie hilfreich ist, wenn Projekte komplexer werden, die Globalisierung voranschreitet, Unternehmen ihre Systeme digitalisieren, Teams über geografische Grenzen hinweg verstreut sind. Aber kann sie auch die Rolle des Projektmanagers übernehmen?

Die Macht der Technologie ist für Projektmanager nicht neu. Projektmanagement-Tools, die im Laufe der Jahre eingeführt wurden, können heute als alltäglich betrachtet werden, obwohl sie damals revolutionär waren.

  • 1920: Gantt-Diagramme für die Terminplanung
  • 1957: Critical Path Methode (CPM) zur Prognose der Projektdauer durch Analyse der Abfolge von Ereignissen mit der geringsten Flexibilität
  • 1958: Program Evaluation Review Technique (PERT) - Analyse der für die Durchführung von Aufgaben benötigten Zeit
  • 1962: Projektstrukturplan (Work Breakdown Structure, WBS) - Baumdiagramm der zu erbringenden Leistungen und Aufgaben zur Durchführung von Projekten

Projektmanager und Projektmanagementberater wenden diese Techniken immer noch an, obwohl sie im Laufe der Zeit automatisiert wurden. Ich erinnere mich an die Freude eines Managers eines Hotelneubaus, der eine der ersten Versionen von Microsoft Project vorführte.

Allerdings erfordert die Automatisierung ein gewisses Maß an menschlichem Eingriff. Künstliche Intelligenz geht noch einen Schritt weiter - sie versucht, die menschliche Hilfe auszuschließen.

Was ist künstliche Intelligenz? (KI)

IBM beschreibt KI folgendermaßen: „Künstliche Intelligenz nutzt Computer und Maschinen, um die Problemlösungs- und Entscheidungsfähigkeiten des menschlichen Verstands zu imitieren.”

Es geht darum, Technologien einzusetzen, um die Welt effizienter und effektiver zu machen. Das Ziel ist im Allgemeinen auch, die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

AI-Systeme umfassen:

  • Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA)
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Natürliche Sprachverarbeitung
  • Digitale Assistenten und
  • Computer Vision

Die Anwendung dieser Technologien wird zu einer stärker automatisierten, integrierten und vorausschauenden Umgebung für das Projektmanagement führen.

Der Vorteil der KI liegt in ihrer Fähigkeit, riesige Datenmengen zu verarbeiten - darunter Tausende von Projektdatensätzen -, Zusammenhänge zwischen ihnen zu erkennen, Schlussfolgerungen zu ziehen und Vorschläge zu machen.

Phasen der KI-Implementierung

Die robotergestützte Prozessautomatisierung, repräsentiert durch Bots, ist die erste Phase der KI. Bots sind Softwareanwendungen, die automatisierte, sich wiederholende, vordefinierte Aufgaben erledigen.

Die zweite Phase sind Chatbots oder digitale Assistenten. Sie nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Online-Chat-Gespräche über Text oder Text-zu-Sprache zu führen und ersetzen den direkten Kontakt mit einem Menschen.

Mit Hilfe des Machine Learning passen sich die Bots an die Vorgaben an, die sie von ihrer Umgebung erhalten und ergreifen Maßnahmen, um ihre Ziele bestmöglich zu erreichen. Dies ist Phase Drei.

Die vierte Phase, das autonome Projektmanagement, könnte möglich sein, ist aber wahrscheinlich noch Jahre entfernt.

„Künstliche Intelligenz nutzt Computer und Maschinen, um die Problemlösungs- und Entscheidungsfähigkeiten des menschlichen Verstands zu imitieren.” (IBM)

Rollen im Projektmanagement

Das PMBOK (Project Management Body of Knowledge) wurde erstmals 1987 veröffentlicht, die 7. Version erschien 2021.

Es werden die zehn Teilbereiche des Projektmanagements (PM) und die Lebenszyklusphasen eines Projekts genannt.

Teilbereiche und Projektlebenszyklus

Die meisten Teilbereiche sind relativ aufgabenorientiert und administrativ:

  1. Integration
  2. Stakeholder
  3. Umfang
  4. Ressourcen
  5. Zeit
  6. Kosten
  7. Qualität
  8. Risiko
  9. Procurement
  10. Kommunikation

Diese sind in den fünf Phasen des Lebenszyklus eines Projekts integriert:

  1. Einleitung
  2. Planung
  3. Umsetzung
  4. Monitoring und Kontrolle
  5. Abschluss

Viele dieser Elemente können und werden von der KI übernommen werden.

Die Aufgaben des Projektmanagements gehen jedoch über das rein Transaktionelle hinaus.

Die menschliche Seite des Projektmanagements

PMBOK beschreibt einen Projektmanager als „die Person, die mit der Leitung des Teams beauftragt ist, das für die Erreichung der Projektziele verantwortlich ist". Dies impliziert verschiedene Rollen und das, was PWC als die „menschlichen Fähigkeiten" im Zusammenhang mit PM beschreibt:

  • Führungskompetenz
  • Management von Menschen und Stakeholdern (einschließlich Konfliktlösung)
  • Kommunikation (verbal & nonverbal)
  • Storytelling
  • Empathie
  • Verhandlungsgeschick
  • Emotionale Intelligenz

Es ist unwahrscheinlich, dass diese menschlichen Fähigkeiten - zumindest kurzfristig - von der Automatisierung und der KI übernommen werden.

Wie kann KI im Projektmanagement eingesetzt werden?

PM KI bedeutet, dass ein Projektmanager einen KI-basierten Assistenten oder Bot einsetzen kann, um seine Projekte zu unterstützen und zu optimieren.

Zu den wichtigsten Anwendungsbereichen gehören vor allem die folgenden:

Freelance Berater, 5 Wege, wie künstliche Intelligenz das Projektmanagement in Ihrem Unternehmen optimieren kann

Erhöhte Effizienz

Bots eignen sich am besten für die Erledigung sich wiederholender, zeitaufwändiger und oft langweiliger Verwaltungsaufgaben. Dazu gehören Dateneingabe und -verwaltung, Projektzeitpläne, Ressourcenzuweisung, Rechnungsstellung, Projektdokumentation, Arbeitsabläufe und Qualitätskontrollen.

Chatbots können die Zeit minimieren, die benötigt wird, um Projektteammitglieder per Telefon, E-Mail oder persönlich zu kontaktieren, den Projektstatus zu überprüfen, Meetings anzusetzen oder Aufgaben neu zuzuweisen. Sie können Teammitglieder kontaktieren, sie an Aufgaben erinnern und um Informationen zum Fortschritt bitten.

Laut einer Studie von Cognilytica verbringen Projektmanager bis zu 54 % ihrer Zeit mit der Verwaltung von Aufgaben mit geringem Wert. Durch den Einsatz eines KI-Assistenten hat der Manager mehr Zeit für wertschöpfende, strategische Aktivitäten und Teamführung. Dieselbe Studie ergab, dass 86% der Projektmanager KI-Technologien begrüßen und dass die Leistung derjenigen, die KI einsetzen, um 20% gesteigert werden konnte.

Auch die Zahl der menschlichen Fehler geht deutlich zurück, so dass erhebliche Kosteneinsparungen möglich sind.

Analytik

Computer können komplexe Projektdaten besser verarbeiten als Menschen. Sie erkennen Trends und Muster schneller und nehmen Signale auf, die Menschen möglicherweise übersehen.

Manager können nur auf der Grundlage der ihnen vorliegenden Informationen handeln. Die Verzögerung auch nur einer kleinen Aufgabe kann den Projektfortschritt beeinträchtigen.

Genaue Informationen in Echtzeit zeigen Probleme auf, warnen frühzeitig vor Engpässen oder vor Fristen, die nicht eingehalten werden - und die Manager können sie vermeiden, bevor sie entstehen.

Entscheidungsfindung

Das Ziel von Managern ist es heutzutage, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. KI erleichtert dies.

Es kann automatische Freigabesysteme geben. KI kann zum Beispiel ein Verständnis der Projektleistung auf der Grundlage von KPIs, Zeitplänen und Ressourcen entwickeln. Sie kann empfehlen, wer am besten in der Lage ist, die Leitung einer Aufgabe zu übernehmen, das dann vom Projektleiter nur noch zu genehmigen ist.

Schätzungen über die für die Erledigung von Aufgaben benötigte Zeit sind kein Rätselraten mehr. Wert- oder Risikoanalysen sind schneller und genauer.

Planung und Prognosen

Analyse geben Projektmanagern Sicherheit bei der Planung und Prognose.

Computer verarbeiten enorme Datenmengen und analysieren sie anhand mehrerer Kriterien und Variablen. Zu diesen Variablen gehören u. a. die am Projekt arbeitenden Personen, ihre bisherige Leistung, die Geschwindigkeit, mit der sie Aufgaben erledigen, die Verknüpfungen in der Lieferkette, der Verlauf und weitere Informationen zu ähnlichen Projekten und Managern.

KI-Tools sagen dann Abgabetermine voraus und bewerten die Zuverlässigkeit der Prognose. Die Manager können ihre Pläne ändern, ihre Ressourcen anpassen, sich mit Problemen befassen und möglicherweise Tausende von Euro an Projektüberschreitungen, Vertragsstrafen und unzufriedenen Kunden sparen.

Hier ein weiteres Beispiel: Die KI-Lösung könnte einen Trend erkennen, dass die Bearbeitung von Bestellungen bei einem bestimmten Lieferanten in der zweiten Hälfte des Monats länger dauert. Die Manager können ihre Bestellpläne anpassen und mögliche Engpässe in der Lieferkette vermeiden.

Agilität und Flexibilität

KI liefert neue Erkenntnisse und Einsichten, auf die Projektmanager schnell und sicher reagieren können.

Top-Projektmanager und Managementberater werden KI in PMO, agiles Projektmanagement, Scrum Mastery und andere Ansätze zur Optimierung der Projektergebnisse integrieren.

Die Zukunft der KI für Projektmanager

Derzeit übernimmt die KI einige Aufgaben des Projektmanagements durch:

  • Datenintegration und
  • Prozessautomatisierung

Dies zeigt sich an der Zahl der KI-gesteuerten Projektmanagement-Tools und -Plattformen auf dem Markt. Beispiele sind Click-up, Trello, Basecamp, Asana, Wrike, Slack und Project Insight.

KI-Chatbots oder Projektassistenten werden zu einem Bestandteil dieser Systeme und sind oft miteinander integriert.

Einer meiner Kunden setzt beispielsweise Berater und Freelancer aus mehreren Ländern und verschiedenen Zeitzonen ein. Sie kombinieren Slack und Click-up:

  • Fireflies.ai verarbeitet Unterhaltungen in Slack und erkennt daraus Aufgaben und Zuweisungen.
  • Diese Informationen sind in die Projektplanung und das Workflow-Management in Click-Up integriert.
  • Und all das ist mit E-Mails und Kalendern verknüpft.

Dieser Prozess bedeutet, dass die Teammitglieder die Möglichkeit haben, ihre Aufgaben mit wenigen Rückfragen voranzutreiben. Der Projektleiter kann sich um mehrere Projekte kümmern, ist immer auf dem Laufenden und muss nur noch Fragen beantworten oder Probleme lösen.

Die Integration des maschinellen Lernens in das Projektmanagement befindet sich noch in einem frühen Stadium. Sobald es sich etabliert hat, wird es in der Lage sein, z. B. Mind Maps von Fachleuten in Aufgaben und Beziehungen umzuwandeln oder mehrere Zeitpläne auf der Grundlage von Kontext und Abhängigkeiten vorzuschlagen.

Der letzte Schritt ist die autonome Projektverwaltung.

Die ersten drei Phasen konzentrieren sich auf die technischen Projektmanagementprozesse. In der vierten Phase geht es darum, das Projektumfeld und die Beteiligten zu verstehen und zu beherrschen. Die Experten glauben, dass dies in absehbarer Zeit nicht der Fall sein wird, sei es nur, weil das Management die Macht behalten will, wichtige finanzielle Entscheidungen zu treffen.



Zusammenfassung

KI für das Projektmanagement hat vier mögliche Phasen und befindet sich derzeit in Phase Zwei.

Sie ersetzt die Projektmanager nicht, sondern macht sie bewusster, flexibler und produktiver. Die Rolle des Projektmanagers kann strategischer werden und sich auf Prognosen, Risikominderung und Stakeholder-Management konzentrieren. Bots und Chatbots übernehmen das Aufgabenmanagement für Routineaufgaben.

Die Hauptvorteile sind eine höhere Effizienz, verbesserte Analysen, eine bessere Entscheidungsfindung, mehr Sicherheit bei der Planung und Prognose sowie eine größere Leistungsagilität und -flexibilität.

Wir befinden uns in einem frühen Stadium der Integration des maschinellen Lernens in das Projektmanagement. Ein völlig autonomes Projektmanagement liegt noch in ferner Zukunft.

In der Zwischenzeit braucht das Projektmanagement immer noch die menschlichen Fähigkeiten, die Projektmanager und Projektmanagementberater mitbringen.

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