Vielversprechende KI-Use Cases im Ressourcenmanagement - Teil 2.
Im zweiten Teil unserer Blog-Serie zum KI-gesteuerten Ressourcenmanagement konzentrieren wir uns auf den unternehmensübergreifenden Nutzen und die neuen Gestaltungsmöglichkeiten durch künstliche Intelligenz auf Projekt-, Service-, Produkt und Portfolioebene, sowie auf strategischer Ebene.
Lesen Sie in diesem Blog-Beitrag:
- Wie sich KI-Optimierung sowohl auf individueller Ebene als auch auf der Projekt-, Service- und Produktebene gestaltet.
- Wie Bottom-up-Aktivitäten und Top-Down Zielvorgaben durch künstliche Intelligenz noch besser zusammengeführt werden können.
- Welche Erwartungen Sie an künstliche Intelligenz im strategischen Projektportfoliomanagement stellen sollten.
Rückblick: Künstliche Intelligenz und die individuelle Arbeitsoptimierung
Im ersten Teil dieser Blogserie haben wir einen fundierten Überblick darüber gegeben, wie generative KI bereits heute und in absehbarer Zukunft dazu beitragen wird, dass Wissensarbeiter ihre Tätigkeiten effizienter ausführen können und diese präzise, das heißt automatisiert mitdokumentiert werden. Durch generative KI wird so erstmals eine Datenbasis geschaffen, die für wirklich vielschichtige und aussagekräftige Aufwandsschätzungen und Szenariomodellierungen genutzt werden kann.
Was verändert sich durch den KI-Einsatz auf der Projekt-, Service- und Produktebene?
Durch die individuelle, granulare Arbeitserfassung gewinnen wir in Folge auch wichtige Einblicke auf Projekt-, Service- und Produktebene:
- 360-Grad-Analysen mit Impakt
Die generative KI hilft uns, gesammelte Daten miteinander zu verknüpfen, um sie anschließend flexibel und in unterschiedlicher Granularität in neuen Zusammenhängen darzustellen. Dazu bedarf es zukünftig keiner aufwendigen, anlassbezogen erstellten Datenmodelle mehr; die Datenabfrage wird durch die disruptive Technologie nativ und teamübergreifend möglich. Das Ergebnis ist eine schnellere und effektivere Steuerung der Unternehmensressourcen. Generative KI wird auch dabei helfen, neue Datentypen zu erstellen und nutzbar zu machen: Eine KI-Analyse von benötigten Mitarbeiterfähigkeiten basierend auf historischen Projektdaten sowie die Zuordnung vorhandener Kompetenzen kann in Zukunft zu einem echten Gamechanger für die Unternehmensproduktivität werden.
- Das Ende des Silodenkens
DevOps hat es vorgemacht und mit künstlicher Intelligenz könnte nun die Transformation der gesamten Organisation folgen: Nahezu jedes Unternehmen lässt durch bestehende Unternehmenssilos viel Wertschöpfungspotenzial liegen. Diejenigen, die den Wandel vorantreiben sollen, agieren meist unabhängig von denjenigen, die das operative Geschäft am Laufen halten müssen. In der IT hat der DevOps-Ansatz, der stark auf Automatisierung, Zusammenarbeit und gemeinsamer Verantwortung für Stabilität und Fortschritt basiert, diese starren Grenzen aufgehoben. Generativer KI wird dazu führen, dass die klassische Organisationsform, wie wir sie heute kennen, durch neue, KI-optimierte und noch wichtiger kompetenzbasierte Arbeitsweisen aufgelöst wird.
- Wiederverwertung von Wissen und Inhalten
Durch den Einsatz generativer KI wird das gesamte dokumentierte Unternehmenswissen zur Ressource. Inhaltlich tiefgehende Aktivitätsbeschreibungen werden zukünftig die Umsetzung ähnlich strukturierter Arbeitspakete durch Wiederverwertung von Inhalten enorm beschleunigen. Durch generative KI werden außerdem Produktfeedbacks und Umfragen zur Kundenzufriedenheit erstmals richtig operativ nutzbar, indem sie in geplante Aktivitäten überführt und mit vorhandenen Ressourcen, Prioritäten und Kompetenzen abgeglichen werden.
Webinar-Empfehlung:
Status Quo und Zukunftsausblick Ressourcenmanagements
Wenn auch Sie zu den KI-Pionieren Ihrer Branche gehören wollen, empfehlen wir Ihnen das Expertenwebinar zur evolutionären Reise des Ressourcenmanagements in Kooperation mit ServiceNow und dem Projektmagazin.
KI-optimiertes Portfoliomanagement
Generative KI wird uns ein besseres Ressourcenmanagement ermöglichen, da wir historische Daten nicht nur auf Rollenebene, sondern ganz stark aus der Perspektive der notwendigen und verfügbaren Fähigkeiten nutzen werden. Aktuell können Mitarbeiterkompetenzen auf Grund eines zu hohen Verwaltungsaufwands nahezu gar nicht strukturiert berücksichtigt werden. Mit generativer KI wird es aber über alle Ebenen hinweg möglich sein, Ähnlichkeiten innerhalb geplanter Aktivitäten zu identifizieren und auf Portfolioebene zu optimieren. Die generative KI wird die Möglichkeiten der Szenarioplanung revolutionieren: Inhaltliche und organisatorische Abhängigkeiten können besser erkannt und berücksichtigt werden, und werden sich in Folge auch in präziseren, automatisch erstellten Zeitplänen bemerkbar machen.
KI-Potenziale auf der Strategieebene
Der Personalbedarf im operativen Management wird daher in Summe sinken, da einzelne Projektmitarbeiter durch KI immer mehr zu ihren eigenen Managern werden. Gleichzeitig erweitert sich das Spielfeld für das strategische Management. Trends können datenbasiert früher erkannt werden und zu einem differenzierteren Investitionsverhalten beitragen. Eine kurz- bis mittelfristige Auswirkung von KI auf strategischer Ebene zeigt vor allem im Bereich der Kommunikation. Durch die intensive Auseinandersetzung mit Daten werden Unternehmens- und Bereichsstrategien granularer, dynamischer und für die operative Arbeit und deren Einfluss auf die Zielerreichung greifbarer. Künstliche Intelligenz wird inhaltlich und kommunikativ unterstützen, dass alle Organisationseinheiten gut aufeinander abgestimmt sind. Langfristig ist es durchaus denkbar, dass interne Daten mit externen Daten angereichert werden, die zwar synthetisch anonymisiert, aber dennoch aussagekräftig sind, um das eigene Unternehmen im Vergleich zu anderen benchmarken zu können.
Vom KI-Hype zum praktischen Einsatz
Generative KI hat den Technologiesektor und die Anwendungsmöglichkeiten mit enormer Geschwindigkeit verändert. Die Basis dieser Entwicklungen bleiben jedoch Unternehmensdaten im Zusammenspiel mit leistungsstarken Machine-Learning-Modellen. Ja, es werden in Zukunft mehr Daten automatisiert erhoben und verarbeitet werden können. Aus Nachhaltigkeitsgründen wird man sich aber überlegen müssen, wo man die Schwerpunkte setzt. Die schnellsten und konkretesten Auswirkungen des KI-Einsatzes im Ressourcenmanagement werden von der individuellen Arbeitsebene ausgehen. Aber auch die übergeordneten Ebenen sollten schon jetzt genau beobachten und überlegen, wie sie mit ihren Aufgaben und Verantwortlichkeiten in diese fortschreitende Veränderung der Arbeit konkret eingreifen können.
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