PMI: Diese 6 KI-Technologien werden das Projektmanagement von Unternehmen dramatisch verändern

Wie wichtig Projektmanager für die KI-Bereitstellung sind Künstliche Intelligenz wird in den nächsten drei Jahren zu einem Anstieg der Projektmanagement-Jobs führen, was auf die Bedeutung der Rolle eines Projektmanagers bei der Einführung von KI hinweist.

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Künstliche Intelligenz (KI) hat den Unternehmensbetrieb so weit durchdrungen, dass sie nun den Erfolg eines Unternehmens bestimmt, auch im Bereich des Projektmanagements. In einem Bericht untersucht das Project Management Institute (PMI), wie sich sechs KI-Technologien auf die heutigen Projektmanager auswirken und sich in Zukunft auf das Projektmanagement auswirken werden.

Die KI-Innovatoren von PMI: Cracking the Code on Project Performance (2019) stellten fest, dass Projektfachleute in den nächsten drei Jahren einen Anstieg der AI-Gesamtnutzung von 23% auf 37% erwarten und die Mehrheit der Befragten (81%) angab, dass ihre Organisationen derzeit in Betrieb sind von KI-Technologien betroffen.

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"Die Projektleiter befinden sich in den frühesten Phasen der Einführung von KI, um die Projektarbeit zu rationalisieren und zu verbessern. KI-Technologien tragen bereits zu höherer Produktivität und besserer Qualität bei", sagte Mark Broome, Chief Data Officer bei PMI. "Zum Beispiel verringert die Technologie die Zeit, die Projektmanager für Aktivitäten wie die Überwachung des Fortschritts und die Verwaltung der Dokumentation benötigen. Sie können sich bei diesen administrativeren Aufgaben auf die KI verlassen. Die eingesparte Zeit kann dann für strategischere und kreativere Aufgaben verwendet werden." und Planung. "

Neben der Überwachung des Fortschritts und der Verwaltung der Dokumentation verbringen die Projektmanager viel Zeit damit, Muster, Effizienz und Redundanzen in Projekten zu finden - Aufgaben, die durch KI- und maschinelle Lernwerkzeuge beschleunigt werden können, sagte Ronald Schmelzer, Principal Analyst bei Cognilytica.

Top-KI-Technologien, die das Projektmanagement beeinflussen

  1. Wissensbasierte Systeme:

Wissensbasierte Systeme verwenden maschinelles Lernen und die Erzeugung natürlicher Sprachen, um die Dokumentation für den Einzelnen zu erstellen, sagte Schemlzer. "Dokumentation ist der Fluch der Existenz aller", fügte er hinzu.

In den nächsten Jahren werden die Auswirkungen wissensbasierter Systeme auf Organisationen laut dem Bericht von 37% auf 71% steigen.

"Algorithmen für die Verarbeitung natürlicher Sprachen und maschinelles Lernen werden den Projektmanager bei der Entwicklung genauer Projektpläne unterstützen", sagte Broome. "Das Lernen aus einer Vielzahl zuvor ausgeführter Projekte und der damit verbundenen Artefakte des Projektmanagements wird genutzt, um die KI zu schulen und den Projektmanager in allen Aspekten des Projektmanagements effektiv zu unterstützen, einschließlich Charterentwicklung, Zeit- und Ressourcenschätzung, Kommunikation, Risikoidentifikation und -management."

2. Maschinelles Lernen:

Laut Broome befindet sich die Entwicklung des maschinellen Lernens in den frühesten Phasen des Einsatzes für das Projektmanagement. Dennoch sind 31% der Unternehmen vom maschinellen Lernen betroffen, und 69% erwarten laut dem Bericht hohe oder moderate zukünftige Auswirkungen.

Maschinelles Lernen ist der Kern vieler anderer KI-Technologien auf dieser Liste, sagte Schmelzer. Insgesamt besteht das Fachwissen des maschinellen Lernens darin, Muster zu finden. Zum Beispiel könnte maschinelles Lernen einen Zeitplan betrachten, Muster in einem Zeitplan untersuchen und Bereiche erkennen, in denen Projekte beschleunigt werden können, sagte Schmelzer.

3. Entscheidungsmanagement:

KI kann eine Schlüsselrolle dabei spielen, Projektmanagern dabei zu helfen, entscheidende Entscheidungen zu treffen. Derzeit sind 29% der Unternehmen bereits vom Entscheidungsmanagement betroffen, 68% erwarten jedoch hohe oder moderate zukünftige Auswirkungen, so der Bericht.

"Da während des gesamten Projekts Entscheidungen getroffen werden müssen, verlassen sich die Projektmanager auf Vorhersagemodelle, um Optionen zu bewerten und diejenigen auszuwählen, die die höchste Wahrscheinlichkeit für ein positives Ergebnis bieten", sagte Broome.

Hier kommen auch Algorithmen für maschinelles Lernen ins Spiel, fügte Schmelzer hinzu, da sie beispielsweise zeigen können, welche Funktionen ein Produktverbraucher verwendet oder nicht, und Projektmanagern dabei helfen, Entscheidungen entsprechend zu treffen.

4. Expertensysteme:

Expertensysteme gehen Hand in Hand mit dem Entscheidungsmanagement und bieten Projektmanagern auch Expertendenken. 21% der Unternehmen sind bereits von Expertensystemen betroffen, und 64% erwarten hohe oder moderate zukünftige Auswirkungen, so der Bericht.

"Sie können tatsächlich Maschinen diese sogenannten Entscheidungsbäume automatisch erstellen lassen, um Ihnen zu helfen", sagte Schmelzer. "Es ist, als würde man die Ideen des Experten in das maschinelle Lernen einfließen lassen."

Das Tool kann Muster von Expertenentscheidungen untersuchen und daraus Erkenntnisse gewinnen, die dem Projektmanager Fachwissen liefern, sagte Schmelzer.

5. Deep Learning:

Deep Machine, eine Technik des maschinellen Lernens, hat 21% der Unternehmen betroffen, und 63% erwarten hohe oder moderate zukünftige Auswirkungen, so der Bericht.

"Erweiterte Prognose- und Deep-Learning-Modelle helfen bei der Vorhersage des Arbeitsaufwands, der Verfolgung des Projektfortschritts und der Aktualisierung der Prognosen im Verlauf des Projekts", sagte Broome.

Deep Learning ist sehr gut in Erkennungs-, Sprach- und Konversationssystemen. Deep-Learning-Modelle sind sehr datenhungrig, sagte Schmelzer. Je mehr Daten ein Projektmanager hat, desto genauer wird das Deep-Learning-System.

6. Automatisierung von Roboterprozessen:

"Robotic Process Automation (RPA) scheint eine der ersten Technologien zu sein, die die Verwaltungsaufgaben von Projektmanagern unterstützen", sagte Broome. "Viele weitere Fortschritte sollten in Zukunft erwartet werden."

Dieser erwartete Fortschritt ist zutreffend, da 21% der Unternehmen bereits von RPA betroffen sind, 62% jedoch hohe oder moderate zukünftige Auswirkungen erwarten, so der Bericht. RPA ist am vorteilhaftesten für sich wiederholende und umständliche Aufgaben, sagte Broome.

"RPA ist das Tor zur KI", sagte Schmelzer. "Es hat einen enormen Schub bekommen, weil es relativ einfach ist, Systeme zu automatisieren, die aufgrund von menschlich gebundenem und papiergebundenem Material traditionell nicht automatisiert wurden."

Ein Beispiel für RPA in Aktion sind Rechnungen, bei denen normalerweise jemand Zahlungsrechnungen genehmigt und in ein Zahlungssystem einfügt. Viele dieser Schritte können jedoch mit dieser Technologie automatisiert werden, sagte Schmelzer.

Merkmale erfolgreicher KI-Systeme für das Projektmanagement

In den kommenden Jahren wird die KI im Unternehmen weiter wachsen. Während sich diese sechs Technologien entwickeln, werden Projektmanager ihre Fähigkeiten stärker nutzen. Um den größten Nutzen aus der KI zu ziehen, sollten Projektmanager KI-Systeme einsetzen, die Informationen aus mehreren Quellen beziehen, tiefere Möglichkeiten für eine bessere Entscheidungsfindung bieten, eine effiziente und detaillierte Projektplanung bieten und die Ergebnisse genau prognostizieren, sagte Daniel Stang, Research Vice President bei Gartner .

Weitere Informationen finden Sie unter Wie wichtig Projektmanager für die AI-Bereitstellung in TechRepublic sind.

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  • Telemedizin, KI und Deep Learning revolutionieren das Gesundheitswesen (TechRepublic-Download)
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